[发明专利]一种出租车违法行为判定方法及系统

权利要求书

1.一种出租车违法行为判定方法，其特征在于，包括：

获取预设时间段内的待判定车辆对应的待判定运营信息；

根据所述待判定运营信息，利用预设判定模型计算获得所述待判定车辆的违法概率值；

若判断获知所述违法概率值大于预设阈值，则判定所述待判定车辆为违法车辆。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第一预设天数的所有车辆的第一历史运营信息，所述第一历史运营信息包括：载客起点至终点的直线距离信息、载客里程信息、GPS轨迹里程信息、空驶里程信息和收入信息；

根据所述第一历史运营信息对所述预设判定模型进行训练，获得议价判定模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待判定运营信息包括所述载客起点至终点的直线距离信息、所述载客里程信息、所述GPS轨迹里程信息、所述空驶里程信息和所述收入信息；

相应地，所述利用预设判定模型计算获得所述待判定车辆的违法概率值，包括：

利用所述议价判定模型计算获得所述待判定车辆的所述违法概率值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第二预设天数的所有车辆对应的第二历史运营信息，所述第二历史运营信息包括：单双班标志信息、行驶里程信息、空驶比信息、运营时间信息、运营次数信息、平均运距信息、收入信息和平均收入信息；

根据所述第二历史运营信息对所述预设判定模型进行模型训练，获得代驾判定模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述待判定运营信息包括所述单双班标志信息、所述行驶里程信息、所述空驶比信息、所述运营时间信息、所述运营次数信息、所述平均运距信息、所述收入信息和所述平均收入信息；

相应地，所述利用预设判定模型计算获得所述待判定车辆的违法概率值，包括：

利用所述代驾判定模型计算获得所述待判定车辆的所述违法概率值。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一历史运营信息对所述预设判定模型进行训练，获得议价判定模型，包括：

对获取到的每一辆车的、每一所述第一历史运营信息进行归一化处理，获得归一化第一历史运营信息；将所述归一化第一历史运营信息进行分组，获取每一组对应的第一历史运营信息的频数；

将所有车辆的所述第一历史运营信息对应的所述频数构成训练数据；

根据所述训练数据对所述预设判定模型进行训练，获得议价判定模型。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二历史运营信息对所述预设判定模型进行模型训练，获得代驾判定模型，包括：

对所述第二预设天数进行分组处理；

对获取到的所有车辆的、所有组天数的、每一所述第二历史运营信息进行Z-Score标准化处理，获得训练数据；

根据所述训练数据对所述预设判定模型进行训练，获得代驾判定模型。

8.根据权利要求2、3或6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一历史运营信息对所述预设判定模型进行训练，包括：

根据所述第一历史运营信息，利用交叉验证和/或自举法对所述预设判定模型进行训练。

9.根据权利要求4、5或7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二历史运营信息对所述预设判定模型进行模型训练，包括：

根据所述第二历史运营信息，利用交叉验证和/或自举法对所属预设判定模型进行训练。

10.一种出租车违法行为判定系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取预设时间段内的待判定车辆对应的待判定运营信息；

计算模块，用于根据所述待判定运营信息，利用预设判定模型计算获得所述待判定车辆的违法概率值；

判定模块，用于若判断获知所述违法概率值大于预设阈值，则判定所述待判定车辆为违法车辆。