[发明专利]基于车辆装卸点的配货需求度检测方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种基于车辆装卸点的配货需求度检测方法、装置及设备，所述方法包括：构建车辆的运营有向图；根据所述运营有向图计算区域特征参数；将所述区域特征参数输入预先训练好的配货需求度检测模型，得到所述车辆在所述区域的配货需求度；当所述配货需求度大于预设阈值时，为所述车辆推送货源。根据本公开实施例提供的基于车辆装卸点的配货需求度检测方法，根据车辆的区域特征参数训练检测模型，根据检测模型得到车辆在该区域的货源需求度，进而为配货需求度高的车辆推送货源，大大提高了车货匹配的效率和成交率。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，特别涉及一种基于车辆装卸点的配货需求度检测方法、装置及设备。

背景技术

随着信息技术在交通运输领域的深入发展，以车源信息和货源信息为代表的物流信息资源越来越丰富，在应用中需要准确的提取其中的关键信息并快速对物流资源进行匹配与推荐，由于车货信息资源具有数据量大、更新频繁、数据的流速、流量、流向复杂多变等流式数据特征，造成了匹配效率低下，不能实时产生匹配方案等问题。

现有技术中，车货匹配技术预设输入都是完整的货源和车源信息，如货主主动发布的货源信息，或者司机主动发布的车源信息，也有一些车辆信息通过车载传感器实时获取车辆的运行状态，如位置、空满载状态等，通过数学建模最大化匹配率或收益率，该类方法的前提是所有货车都需要配货，在实际使用场景中，有些车辆运行效率高有很稳定的货源，此类车辆不接受外面配货，不适合车货匹配场景，为此类车辆推送货源成功率很低。而且车辆是否需要配货通常使用APP由司机主动填写，维护更新成本高，在司机不活跃时无法做更精准的找车，因此，现有技术无法检测车辆的配货需求度，车货匹配效率低。

发明内容

本公开实施例提供了一种基于车辆装卸点的配货需求度检测方法、装置及设备。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

第一方面，本公开实施例提供了一种基于车辆装卸点的配货需求度检测方法，包括：

构建车辆的运营有向图；

根据运营有向图计算区域特征参数；

将区域特征参数输入预先训练好的配货需求度检测模型，得到车辆在区域的配货需求度；

当配货需求度大于预设阈值时，为车辆推送货源。

在一个实施例中，构建车辆的运营有向图，包括：

获取车辆的历史轨迹数据；

根据历史轨迹数据确定车辆的装卸停靠点；

根据装卸停靠点确定车辆的运营区域；

根据运营区域构建车辆的运营有向图。

在一个实施例中，根据运营区域构建车辆的运营有向图，包括：

以运营区域中的各个区县为节点，去往该节点的次数为边的权重，构建车辆的运营有向图；或，

以运营区域中的各个市为节点，去往该节点的次数为边的权重，构建车辆的运营有向图；或，

以运营区域中的各个省为节点，去往该节点的次数为边的权重，构建车辆的运营有向图。

在一个实施例中，根据运营有向图计算区域特征参数，包括：

根据运营有向图计算图中每个区域节点的偏好度、停留时长变异系数、装货地点数、装货地点变异系数。

在一个实施例中，根据运营有向图计算图中每个区域节点的偏好度、停留时长变异系数、装货地点数、装货地点变异系数，包括：