[发明专利]一种基于过车数据的车辆出行常用停留点挖掘方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于过车数据的车辆出行常用停留点挖掘方法及装置，该方法包括获取车辆的过车数据，过车数据包括车辆的检测点位、检测时间，依据车辆的检测时间，从第一个检测点位开始，依据预设阈值和拉依达准则确定车辆每次出行的停留点，根据车辆每次出行的停留点的停留时间和停留次数，确定车辆的常用停留点。依据车辆的过车数据，从第一个检测点位开始依据预设阈值和拉依达准则来识别车辆每次出行的停留点，由于在识别过程中采用了预设阈值和拉依达准则，计算量较小，可以提高识别效率和识别的准确率，为后续案件侦破、公众出行等提供数据基础。

技术领域

本发明实施例涉及交通技术领域，尤其涉及一种基于过车数据的车辆出行常用停留点挖掘方法及装置。

背景技术

随着电子警察及卡口设备的普及及应用，车辆经过检测点位的信息可以被记录和存储，过车数据蕴含着丰富的时空信息，通过分析过车数据，可以发现出行车辆的行为特性、活动规律及车辆出行经常停留的点位等时空规律，为后续案件侦破、公众出行等提供数据基础。

但是，目前的车辆停留点识别的方案都比较复杂，计算量大，识别效率低，识别准确度低。

发明内容

本发明实施例提供一种基于过车数据的车辆出行常用停留点挖掘方法及装置，用以提高车辆出行常用停留点的识别准确率。

第一方面，本发明实施例提供一种基于过车数据的车辆出行常用停留点挖掘方法，包括：

获取车辆的过车数据，所述过车数据包括车辆的检测点位、检测时间；

依据所述车辆的检测时间，从第一个检测点位开始，依据预设阈值和拉依达准则确定所述车辆每次出行的停留点；

根据所述车辆每次出行的停留点的停留时间和停留次数，确定所述车辆的常用停留点。

上述技术方案中，依据车辆的过车数据，从第一个检测点位开始依据预设阈值和拉依达准则来识别车辆每次出行的停留点，由于在识别过程中采用了预设阈值和拉依达准则，计算量较小，可以提高识别效率和识别的准确率，为后续案件侦破、公众出行等提供数据基础。

可选的，所述依据所述车辆的检测时间，从第一个检测点位开始，依据预设阈值和拉依达准则确定所述车辆每次出行的停留点，包括：

依据所述车辆的检测时间，确定相邻两个检测点位之间的时间间隔；

确定所述第一个检测点位与第二个检测点位之间的时间间隔是否大于预设阈值，若是，则将所述第一个检测点位确定为所述车辆本次出行的停留点，否则确定所述第二个检测点位与第三个检测点位之间的时间间隔是否大于所述预设阈值，若是，则将所述第二个检测点位确定为所述车辆本次出行的停留点，否则针对所述第二个检测点位之后的任一检测点位，依据所述拉依达准则确定所述任一检测点位是否为所述车辆本次出行的停留点。

可选的，所述针对所述第二个检测点位之后的任一检测点位，依据所述拉依达准则确定所述任一检测点位是否为所述车辆本次出行的停留点，包括：

针对所述第二个检测点位之后的任一检测点位，依据所述任一检测点位之前的各检测点位之间的时间间隔，确定所述车辆已经过路段的平均行程时间；

根据所述车辆已经过路段的平均行程时间和所述任一检测点位之前的各检测点位之间的时间间隔，确定所述车辆已经过路段行程时间的标准差；

若所述任一检测点位与所述任一检测点位之后的检测点位的时间间隔不符合所述拉依达准则，则确定所述任一检测点位为所述车辆本次出行的停留点。

可选的，所述根据所述车辆每次出行的停留点的停留时间和停留次数，确定所述车辆的常用停留点，包括：

统计所述车辆每次出行的停留点的停留时间和停留次数；