[发明专利]一种基于卡口数据辨别非法营运车辆的方法

权利要求书

1.一种基于卡口数据辨别非法营运车辆的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S01、采集城市全路网所有卡口的过车数据，所述过车数据包括车牌号码、过车时间以及卡口编号；

S02、分别计算每个运行车辆的运行特征；

所述运行特征包括日平均行驶时长、日平均行驶距离、出行空间覆盖率、出行时间覆盖率、途经重点区域的次数以及日均停车次数；

S03、获取m辆营运车辆的过车数据以及m辆非营运车辆的过车数据，其中，m大于1000；

m辆营运车辆的运行特征作为正样本，m辆非营运车辆的运行特征作为负样本，将所述正样本中的运行特征元素与负样本中的运动特征元素组成训练集

其中，x_i包括日平均行驶时长、日平均行驶距离、出行空间覆盖率、出行时间覆盖率、途经重点区域的次数以及日均停车次数，y_i为对应输出的类别属性，y_i＝1表示营运车辆，y_i＝0表示非营运车辆，i表示所抽取车辆样本的车辆编号；

S04、经营运车辆监管部门登记的合法营运车辆车牌号所组成的集合为P，当y_i＝0，则车辆i是非营运车辆；当y_i＝1且车辆i的车牌号∈P，则车辆i是合法营运车辆；当y_i＝1且车辆i的则车辆i是非正常营运车辆。

2.根据权利要求1所述的一种基于卡口数据辨别非法营运车辆的方法，其特征在于，在步骤S01与步骤S02之间还包括步骤S01a，所述步骤S01a为：删除所采集的不能识别的车牌号码记录；删除设备时钟异常的过车时间记录以及删除重复经过同一卡口编号的过车记录。

3.根据权利要求1所述的一种基于卡口数据辨别非法营运车辆的方法，其特征在于，在步骤S02中，根据编号为i的车辆的车牌号抽取在指定时间范围内的所有过车数据，并将所述的过车数据按过车时间排序得到集合C＝{p₁，p₂...p_i...p_n}，其中，p_i＝[plate_i，datetime_i，device_i]，plate_i为车辆i的车牌号码，datetime_i为车辆i的过车时间，device_i为车辆i所经过的卡口编号；

用road(deviceA，deviceB)表示卡口编号为deviceA的安装地点到卡口编号为deviceB的安装地点的最短路径，用roadLength(deviceA，deviceB)表示所述的最短路径的长度；

当则表示车辆i从卡口编号为device_i行驶至卡口编号为device_i+1的路程中出现了停车驻留，记为一次行程；

则集合C＝{p₁，p₂...p_i...p_n}可分割成多个所述的一次行程，多个一次行程重新组合成的新集合为D＝{s₁，s₂...s_i...s_m},其中，一次行程s_i＝{p_j，p_j+1...p_j+q}；

记录途经的交叉口得到对应轨迹t_i＝{begintime_i，endtime_i，crosses_i}，其中，轨迹开始时间begintime_i为集合s_i中p_j的过车时间，轨迹结束时间endtime_i为集合s_i中p_j+q的过车时间，crosses_i为本次出行途经的所有交叉口所组合成的集合为{cross_i1，cross_i2...cross_ik}；

定义车辆i在指定时间范围内所有的出行轨迹组成的集合为

T＝{t₁，t₂...t_m}；

通过所述的集合T，统计车辆i的出行天数ndays，则：

(1)日平均行驶时长

(2)日平均行驶距离

(3)通过所述的出行轨迹T，统计经过路网所有交叉口的次数，统计经过次数超过2次的交叉口个数，记为cNum，路网交叉口总数为：crossNum，则：

出行空间覆盖率

(4)将一天划分成x个时间间隔为W分钟的时间片，通过出行轨迹T，统计每个不同时间片内车辆行驶的天数，并统计行驶次数超过1次的时间片个数，记为sNum，则：

出行时间覆盖率

(5)定义车站、机场、医院、学校以及景点附近的交叉口为重点区域，通过出行轨迹T，统计在指定时间范围内经过重点区域的次数，记为focusTimes；

(6)通过出行轨迹T，统计车辆i在指定时间范围的停车次数M，则：

日均停车次数