[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

说明书

本发明涉及一种基于大数据分析的在线找车方法、一种计算机设备及存储介质，包括步骤：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，对当前待寻找车辆所在位置进行预测。通过本发明，能够及时得知客户变更地址情况，为提高找车及时性；同时找车方案的更加精准化，提高找车成功率，减少车辆丢失损失，同时可提高GPS数据的有效性利用率。

技术领域

本发明涉及车辆安全技术领域，更具体地说，涉及一种基于大数据分析的在线找车方法、一种计算机设备及存储介质。

背景技术

目前汽车金融行业，车辆有丢失风险时，现有的市面上通用的找车方案，是运营找车人员基于基础的GPS定位和车辆停车位置和历史停车记录找车，缺少智能化的综合分析应用，找车效率较低，且单纯依赖GPS在线定位，车辆丢失风险较高。

发明内容

针对现有方法的不足，本发明提出了一种基于大数据分析的在线找车方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于大数据分析的在线找车方法，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，对当前待寻找车辆所在位置进行预测。

其中，在分析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GPS定位数据中，涉及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；

判断待寻找车辆在每一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，判断待寻找车辆在每一有效停留点的停留时间和时段，并结合地图判断有效停留点的功能；

判断待寻找车辆在每一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。

其中，在分析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。

其中，在分析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。

其中，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。

其中，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。

其中，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。