[发明专利]一种辨别出租车是否交予他人驾驶的方法及系统

说明书

本发明涉及一种辨别出租车是否交予他人驾驶的方法及系统，所述系统包括：包括：数据获取模块、特征构建模块和分类器特征分类模块。所述方法包括：清洗所获取的出租车GPS数据以及计价器数据获得建模数据，根据获取的建模数据对出租车驾驶员个体特征进行建模，将所述出租车个体行为特征通过自相似计算方法映射到统一的特征空间并取值得到特征向量，根据判定模型对所述自相似特征向量做出判定得到判定值，根据预设阀值与所述判定值对比结果得到所述该出租车是否交予他人驾驶的结论。本发明辨别出租车是否交予他人驾驶的方法及模型通过结合大数据挖掘、计算机技术实现对交予他人驾驶的出租车自动准确识别，不仅减轻执法人员的工作负担更提高了工作效率。

技术领域

本发明涉及一种通过出租车驾驶员行为模式辨别出租车是否交予他人驾驶的方法与系统，属于智能交通技术领域。

背景技术

随着城市经济的发展，工作生活节奏的加快，人们对快捷出行的要求越来越高，出租车作为最直接提供快捷出行服务的交通工具深受公众的喜爱。然而，由于出租车司机面临着金钱诱惑、经济压力等各种因素，出租车行业不可避免地会存在各种违法行为，其中，出租车交予他人驾驶就是严重违法行为之一。

目前相关部门对出租车交予他人驾驶的监管还停留在人为监管的阶段，但由于监管人员数量与出租车数量不匹配，导致监管力度不够，使得恶劣事件发生的可能性大大提高。以北京市为例，现有的外勤执法团队人员不足，难以匹配不断扩大的执法面积和日益增长的出租车数量，如何通过计算机技术与现有大数据资源结合减轻执法人员压力同时提高出租车监管效率保障公众人身安全是目前亟需解决的问题。

就目前来看对出租车违法行为的研究只有极少部分涉及出租车行业数据与计算机技术结合，且这极少部分没有针对出租车交予他人驾驶这一特定问题给出特定解决办法，没有根据问题本身的实质出发构造相关模型。

发明内容

本发明技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种通过出租车驾驶员行为模式辨别出租车是否交予他人驾驶系统及方法，该方法针对性地解决出租车交予他人驾驶问题，所设计的判别模型在测试集上得到0.837的准确率，具有较高的准确率。

本发明技术解决方案：一方面，针对现有技术没有针对特定的出租车交予他人驾驶这一问题提出解决方法，本发明实例提供了一种通过出租车驾驶员行为模式辨别出租车是否交予他人驾驶的方法，给出了从数据选取到特征构建到判别模型的构建以及最后判定的详细说明，其中特征构建是从解决出租车交予他人驾驶这一特定问题出发，所构建的特征更能描述出租车驾驶员的行为模式，从而提高判别模型的判别效果。

另一方面，本发明实例提供了一种通过出租车驾驶员行为模式辨别出租车是否交予他人驾驶的系统，包括：

数据获取模块：用于获取GPS数据以及计价器数据并清洗GPS数据，组织构建特征需要的建模数据。

特征构建模块：根据所述建模数据按照Fisher Vector以及LDA分别构建居住地模型以及载客模型，按照自相似计算得到出租车驾驶员的行为特征。

分类器特征分类模块：输入是出租车对应驾驶员的行为特征，输出是该出租车交予他人驾驶的概率值，将此概率值与预设阀值作比较，如果概率值大于此阀值则判定该出租车发生交予他人驾驶的行为，反之，则判定该出租车没有发生交予他人驾驶行为。

本发明与现有技术相比的优点在于：本发明通过结合大数据挖掘、计算机技术实现对交予他人驾驶的出租车自动准确识别，不仅减轻执法人员的工作负担更提高了工作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单介绍。下面描述中的附图是本发明中的实施例，对于本领域普通技术人员来说在不付出创造性劳动的前提下，可以获得除本发明附图中实施例外其他附图；