[发明专利]基于大数据分析的在线找车方法、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据分析的在线找车方法，其特征在于，包括：

获取待寻找车辆的车载GPS设备在车辆运行过程中产生的GPS定位数据；

分析所述GPS定位数据，提取对应车辆的通勤地址信息、车辆兴趣点信息及车辆行驶区域信息；

根据提取的所述通勤地址信息、车辆兴趣点信息及车辆行驶区域信息，综合历史停车位置，对当前所述待寻找车辆所在位置进行预测。

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的在线找车方法，其特征在于，在分析所述GPS定位数据，提取对应车辆的通勤地址信息的步骤中，包括步骤：

识别所述GPS定位数据中，涉及所述待寻找车辆的所有停留点信息的定位信息，设定为疑似通勤地址信息；

判断所述待寻找车辆在每一所述疑似通勤地址信息的位置的停留时间，过滤无效停留点，获得有效停留点；

结合地图，判断过滤无效停留点后的所述疑似通勤地址信息中，是否存在位置相近的停留点，以进行停留点整合；

对停留点整合后，判断所述待寻找车辆在每一所述有效停留点的停留时间和时段，并结合地图判断所述有效停留点的功能；

判断所述待寻找车辆在每一所述疑似通勤地址信息的位置在指定时间范围内的停留频次，确定通勤地址。

3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的在线找车方法，其特征在于，在分析所述GPS定位数据，提取对应车辆的车辆兴趣点信息的步骤中，通过对所述待寻找车辆的行驶轨迹分析，结合地图信息点poi情况分析，得知租赁者的兴趣消费类别喜好和兴趣点停留区域，预测租赁者可能出现的兴趣点地址。

4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的在线找车方法，其特征在于，在分析所述GPS定位数据，提取对应车辆的车辆行驶区域信息的步骤中，通过对所述待寻找车辆的行驶轨迹分析，得出车辆行驶区域范围和停留地址的频次分布，来预测租赁者可能出行的行驶区域。

5.根据权利要求2所述的基于大数据分析的在线找车方法，其特征在于，在过滤无效停留点的步骤中，停留时间不超过5分钟的停留点判定为无效停留点。

6.根据权利要求2所述的基于大数据分析的在线找车方法，其特征在于，在进行停留点整合的步骤中，通过地图获取停留点的坐标位置信息，计算每两个停留点之间的直线距离；若两个停留点之间的直线距离小于预设距离阈值，则将距离小于预设距离阈值的停留点进行整合。

7.根据权利要求3所述的基于大数据分析的在线找车方法，其特征在于，在判断有效停留点功能的步骤中，判断整合后的停留点的停留时间和时段，若停留时间超过五小时、且停留时段在工作日白天，则判定停留点为工作地点；若停留时间超过五小时、且停留时段在工作日夜间，则判定停留点为住址地点；根据地图信息点poi情况，判定在休息日停车超过1小时的停留点为兴趣点，判定在工作日晚上停车时间超过1小时且小于五小时的停留点为兴趣点。

8.根据权利要求3所述的基于大数据分析的在线找车方法，其特征在于，在根据提取的所述通勤地址信息、车辆兴趣点信息及车辆行驶区域信息，综合历史停车位置，对当前所述待寻找车辆所在位置进行预测的步骤中，根据当前日期时段，确定所述待寻找车辆在当前时段理论所处的位置，完成对当前所述待寻找车辆所在位置的预测。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述基于大数据分析的在线找车方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质可被处理器读写，所述存储介质存储有计算机指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至8中任一项所述基于大数据分析的在线找车方法的步骤。