车辆VIN校验计算工具:算法成熟,方便移植

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资源摘要信息:"VIN校验计算" VIN(Vehicle Identification Number)即车辆识别号码,是每辆汽车的唯一身份证号。它通常由17位字符组成,包括英文字母和数字。通过VIN,可以获取到车辆的很多信息,如品牌、型号、年份、工厂、生产序列等。其中第9位是校验位,它是为了校验VIN其他部分的正确性,通过特定的算法计算得到。 车架号校验算法是一种将VIN除校验位外的其他位数通过特定的计算规则进行运算,得出一个校验结果,以校验整个VIN的正确性。这个计算规则被广泛应用于车辆管理、二手车交易、汽车维修等领域。 VIN的校验计算通常遵循以下步骤: 1. 将VIN的前16位字符(不包含最后的校验位)按照一定的权重(从第一位到第十七位的权重分别是8、7、6、5、4、3、2、10、0、9、8、7、6、5、4、3、2)进行加权求和。 2. 将求和的结果除以11(这是ISO标准规定的模数),得到余数。 3. 如果余数大于等于10,则用字符X代替该余数(这是VIN校验码的特有规则)。 4. 最后将余数(或者用X替代的字符)作为第十七位的校验码。如果计算出的校验码与VIN的第十七位字符相同,则说明VIN是有效的。 VIN校验算法是一个成熟的算法,可以在各种计算机语言中实现。在实际应用中,可以直接将该算法移植到各种系统中,如车辆管理系统、汽车保养系统、二手车交易平台等。通过VIN校验算法,可以有效地进行车辆识别和数据校验,提高数据的准确性和可靠性。 VIN校验计算是一个重要的车辆管理工具,它能够确保我们在处理车辆数据时,能够准确识别车辆身份。对于汽车行业以及与汽车相关的各种业务场景来说,VIN校验算法是不可或缺的一个环节。 在实现VIN校验算法时,需要注意以下几点: - 确保VIN号码输入的完整性和准确性,因为任何的输入错误都会导致最终的校验结果不正确。 - 在算法实现中,务必遵循国际通用的VIN校验标准,确保算法的有效性和兼容性。 -VIN校验不仅仅是对字符的校验,它更涉及到对车辆信息的校验,因此,对于相关业务人员来说,了解VIN校验算法的同时,还需要具备一定的汽车基础知识。 - 随着互联网技术的发展,越来越多的VIN校验服务开始提供在线接口,实现远程数据的快速校验。 总体而言,VIN校验算法是实现车辆识别与管理的关键技术,它的准确实施对于确保车辆信息系统的准确性和高效性至关重要。随着科技的不断进步,VIN校验算法也将在汽车行业的数字化转型中发挥越来越重要的作用。
2016-03-31 上传

优化代码 def fault_classification_wrapper(vin, main_path, data_path, log_path, done_path): start_time = time.time() isc_path = os.path.join(done_path, vin, 'isc_cal_result', f'{vin}_report.xlsx') if not os.path.exists(isc_path): print('No isc detection input!') else: isc_input = isc_produce_alarm(isc_path, vin) ica_path = os.path.join(done_path, vin, 'ica_cal_result', f'ica_detection_alarm_{vin}.csv') if not os.path.exists(ica_path): print('No ica detection input!') else: ica_input = ica_produce_alarm(ica_path) soh_path = os.path.join(done_path, vin, 'SOH_cal_result', f'{vin}_sohAno.csv') if not os.path.exists(soh_path): print('No soh detection input!') else: soh_input = soh_produce_alarm(soh_path, vin) alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]) alarm_df.reset_index(drop=True, inplace=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(lambda _: str(_)) print(vin) module = AutoAnalysisMain(alarm_df, main_path, data_path, done_path) module.analysis_process() flags = os.O_WRONLY | os.O_CREAT modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR with os.fdopen(os.open(os.path.join(log_path, 'log.txt'), flags, modes), 'w') as txt_file: for k, v in module.output.items(): txt_file.write(k + ':' + str(v)) txt_file.write('\n') for x, y in module.output_sub.items(): txt_file.write(x + ':' + str(y)) txt_file.write('\n\n') fc_result_path = os.path.join(done_path, vin, 'fc_result') if not os.path.exists(fc_result_path): os.makedirs(fc_result_path) pd.DataFrame(module.output).to_csv( os.path.join(fc_result_path, 'main_structure.csv')) df2 = pd.DataFrame() for subs in module.output_sub.keys(): sub_s = pd.Series(module.output_sub[subs]) df2 = df2.append(sub_s, ignore_index=True) df2.to_csv(os.path.join(fc_result_path, 'sub_structure.csv')) end_time = time.time() print("time cost of fault classification:", float(end_time - start_time) * 1000.0, "ms") return

2023-05-28 上传
2023-05-31 上传