[发明专利]异常车辆识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种异常车辆识别方法，包括：

根据目标车辆的定位信息，获得所述目标车辆到达过的各位置节点及所述各位置节点间的转移信息；

根据所述各位置节点间的转移信息，获得所述目标车辆到达每一所述位置节点的概率；

根据所述概率的分布情况，识别所述目标车辆是否处于异常使用状态；

在处于异常使用状态的情况下，进行设定的异常处理，

其中，所述根据所述概率的分布情况，识别所述目标车辆是否处于异常使用状态包括：

获取所述概率大于或者等于设定的第一概率阈值的位置节点的数量；

在所述数量在设定范围内的情况下，识别所述目标车辆处于异常使用状态；或者，

在获得的所述概率的最大值大于或者等于设定的第二概率阈值的情况下，识别所述目标车辆处于异常使用状态；

其中，所述第一概率阈值和所述第二概率阈值通过以下任一种方式确定；

在小于或者等于0.8，且大于或者等于0.5的范围内设置；

根据所述目标车辆到达每一所述位置节点的概率的标准差确定；

根据处于异常使用状态的车辆的定位信息训练得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述转移信息包括所述各位置节点间的转移关系，在所述根据所述各位置节点间的转移信息，获得所述目标车辆到达每一所述位置节点的概率中，获得所述目标车辆到达任意所述位置节点的概率包括：

根据所述转移关系，获得所述目标车辆从所述位置节点分别到达所述各位置节点中每一位置节点的转移概率；

根据所述转移概率和设定的所述目标车辆到达所述位置节点的概率的初始值，获得所述目标车辆到达所述位置节点的概率的收敛值。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第一概率阈值和所述第二概率阈值为根据处于异常使用状态的车辆的定位信息训练得到的情况下，所述方法还包括获取所述第一概率阈值或者所述第二概率阈值的步骤，包括：

获取已知的处于异常使用状态的车辆，作为训练样本；

根据对于所述训练样本的定位信息，获得所述训练样本到达过的各位置节点及所述训练样本的各位置节点间的转移信息；

根据所述训练样本的各位置节点间的转移信息，获得所述训练样本到达所对应的每一位置节点的概率；

根据所述训练样本到达所对应的每一位置节点的概率的分布情况，确定所述第一概率阈值或者所述第二概率阈值。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括获取所述目标车辆的步骤，包括以下至少一项：

第一项：查找未经用车请求即发生位置变化的车辆，作为所述目标车辆；

第二项：响应于接收到关于异常车辆的举报事件，获取所述举报事件针对的车辆作为所述目标车辆。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据对于目标车辆的定位信息，获得所述目标车辆到达过的各位置节点包括：

获取预先划分出的各位置区域，其中，一个位置区域对应一个位置节点；

根据所述目标车辆的定位信息，获得每一所述定位信息对应的位置区域；

根据每一所述定位信息对应的位置区域，获得所述目标车辆到达过的各位置节点。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述进行设定的异常处理包括：

将所述目标车辆的车辆信息发送至运营人员的账号进行寻回干预。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述方法在识别所述目标车辆处于异常使用状态之后，还包括：

将所述目标车辆的车辆信息发送至运营人员的账号进行复核；

获取所述运营人员的账号在复核后返回的复核结果；

在所述复核结果为所述目标车辆被私占的情况下，再执行所述进行设定的异常处理的步骤。