[发明专利]一种基于物流数据处理识别自动收货方法及系统

权利要求书

1.一种基于物流数据处理识别自动收货方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取计算被记录的位置点与其后续位置点距离-时间是否满足预设阈值的活动热点，在识别活动热点后，用户每天的步行时空轨迹呈现以热点为节点的链状分布，将轨迹转换为热点链；

根据热点链中的热点是否包含收货点，判断用户不行轨迹数据是否为用户的常规轨迹，并将含有收货点的不行轨迹提取，筛选出收货点前一个热点和与收货点间的时空轨迹；

将用户收货点前一个规律活动热点作为顺道取货的起点，根据热点间热点到收件点的时间-空间距离转化成核密度估计值选择规律活动热点，其中规律活动热点为某一用户空间-时间上经常停留的热点；

确定选择的规律活动热点后，自提柜将依据该活动热点到自提柜和自提柜到收货点的距离进行选择，并将核密度估计值最高的自提柜位置作为终选自提柜，其中，自提柜的旋转在考虑距离、时间的基础上，将快递重量、体积转换为核密度估计值纳入选择决策。

2.根据权利要求1所述的基于物流数据处理识别自动收货方法，其特征在于，用户每天的步行时空轨迹呈现以热点为节点的链状分布，将轨迹转换为热点链，包括：

采集的用户时空轨迹数据集中字段包括用户ID、位置点的经度和纬度、记录的时间戳和当时行进的速度；

采用C标识用户记录的步行轨迹条数，N_c表示用户第c条步行轨迹位置信息总数，其中c＝1,...,C；w_ci表示用户在第c条步行轨迹第i条记录的位置信息，t_ci表示用户在第c条步行轨迹第i条记录的时间信息，SP_ci表示用户在第c条步行轨迹第i条记录的速度；

步行提取的过程为：初始位置，i＝1,c＝1，当c＜C，若SP_ci＜5km/h，则位置点坐标w_ci保留，否则位置点w_ci剔除，i＝i+1，c＝c+1。

3.根据权利要求1所述的基于物流数据处理识别自动收货方法，其特征在于，根据热点间热点到收件点的时间-空间距离转化成核密度估计值选择规律活动热点，包括：

活动热点反应用户活动轨迹空间上集聚，时间上停留的特征，为用户经常访问和连续停留的位置，设置D(w₁,w₂)表示位置点w₁和w₂之间的球面距离，L表示判断位置点间是否位于同一区域空间距离的约束，F(c,i)表示连续满足距离约束的位置点的数量，M表示为用户活动热点的判断标准，w'(c,i,n)表示用户第c条轨迹数据集从第i点到第(i+n-1)点的平均位置信息，K表示用户活动热点的数量，X_ck表示活动热点的位置，Y_ck表示用户进入活动热点的时间，T_ck表示用户在活动热点停留的时间，GW_ck表示活动热点的谦虚轨迹，GT_ck表示活动热点前序轨迹的时间集合，活动热点位置识别后，用户时空轨迹形成以热点为节点的热点链；

通过遍历所有轨迹，将轨迹点聚集程度作为用户活动热点判断依据，F(c,i)表示第c条步行轨迹第i点与后续轨迹点的聚集程度，其表达式为当F(c,i)＞M则认为i点与后续点构成热点区域，该区域的中心为活动热点k，其位置信息X_ck，其时间信息包括到达时间和停留时间分别由Y_ck、T_ck表示，其前序轨迹和对应的时间分别为GW_ck、GT_ck。