[发明专利]一种基于出租车运行数据的非法营运车辆识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于出租车运行数据的非法营运车辆识别方法，属于智能交通的技术领域。

背景技术

非法营运车辆是未经道路运输管理部门审批，没有在道路客运管理部门办理相关手续，没有领取营运牌证而从事有偿服务实施非法经营的车辆。多数的非法营运车辆缺乏日常保养维护，容易发生机械事故，安全系数极低，交通安全不能得到保障；另外，很多非法营运车辆的司机也不具备营运客车驾驶员的基本要求，安全意识相对淡薄，容易发生人为肇事事故，且未经客运服务培训，无法提供优质服务。

近年来，由于互联网的不断发展，萌生了各种租车软件app，更是给非法营运提供了可乘之机。非法营运车辆的治理所面临的主要问题包括，车辆难以识别、取证困难、数量庞大等。现有技术中也没有有效的方法，解决非法营运车辆在治理过程中存在的各种问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于出租车运行数据的非法营运车辆识别方法。

本发明的技术方案如下：

一种基于出租车运行数据的非法营运车辆识别方法，包括步骤如下：

1)出租车运行特征提取：利用出租车营运信息作为索引，获取出租车运行的特征属性，并将特征属性作为出租车运行的特征向量，所述特征属性包括对应时刻点的停靠次数、车速和行驶距离；

出租车的运行特征向量α_taxi＝[[T₀,P₀,S₀,D₀],[T₁,P₁,S₁,D₁],......,[T₂₃,P₂₃,S₂₃,D₂₃]]，其中，T_x(x＝0,1,...,23)表示出租车的运行时刻，P_x(x＝0,1,...,23)表示时刻T_x出租车的停靠次数，S_x(x＝0,1,...,23)表示时刻T_x出租车的行驶速度，D_x(x＝0,1,...,23)表示时刻T_x出租车的行驶距离；

现有技术中，从运管中心获取车辆营运信息(如牌照信息等)，利用所述营运信息进行行驶数据检索(通过交通数据平台Hadoop下的MapReduce引擎获取非关系型分布式数据库HBase中存储的行驶数据，所述行驶数据以营运信息为索引存储在大规模交通数据平台Hadoop上的HBase中，且以分布式文件系统为基础)；然后进行行车轨迹的关联系分析，得到车辆运行的特征属性，即某时刻、某时刻的停靠次数、某时刻的车速、某时刻的行驶距离，作为车辆运行的特征向量。

2)计算出租车与非法营运车辆的相似度阈值：

从交通管理部门提取出已知的非法营运车辆的行驶信息，进而得到非法营运车辆的运行特征向量α_illegal＝[[t_i,0,p_i,0,s_i,0,d_i,0],[t_i,1,p_i,1,s_i,1,d_i,1],......,[t_i,23,p_i,23,s_i,23,d_i,23]]t_i,x(x＝0,1,...,23)表示非法营运车辆的运行时刻，p_i,x(x＝0,1,...,23)表示非法营运车辆在时刻t_i,x的停靠次数，s_i,x(x＝0,1,...,23)表示非法营运车辆在时刻t_i,x的行驶速度，d_i,x(x＝0,1,...,23)表示非法营运车辆在时刻t_i,x的行驶距离；

3)计算得到出租车与非法营运车辆的相似度阈值Similarity_it：