[发明专利]一种车辆统计方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种车辆统计方法、装置及计算机设备，该方法包括：获取与目标对象对应的至少一条目标数据，在获取到目标数据之后，根据目标数据和预设模型来确定目标数据的语义内容，根据确定的语义内容可以更加准确的确定目标数据的数据类型，从而可以进一步的对目标数据进行分类；进一步地，根据语义内容中的关键字来确定关键字中所述的词条类别，将关键字对应的目标数存储至与词条类别对应的存储位置中，从而可以形成针对目标对象的内容涵盖全面、分类清晰以及检索便捷的知识体系支撑。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种车辆统计方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着新能源汽车行业的飞速发展，新能源汽车工业也面临着许多问题，新能源汽车，如何对车辆安全和隐患进行高效识别，以便提前发现问题采取措施是保障新能源汽车安全运行的重要前提。

传统的新能源汽车监控技术中，能够接入车辆的实时车辆数据，但是缺乏对大规模隐患车辆排查方法，同时传统的新能源汽车监控平台以关系型数据库作为存储，存在着性能瓶颈，无法完成海量数据的查询和分析工作，因此亟需一种对大规模车辆的统计方法，以便对大规模车辆进行安全隐患排查。

发明内容

因此，为解决现有技术的不足，本发明实施例提供了一种车辆统计方法、装置、计算机设备及存储介质。

根据第一方面，本发明实施例公开了车辆统计方法，从目标数据库中分别读取多辆车中每一辆车最新上传的位置数据；

根据预获取的多个聚类基准，对所有的位置数据进行聚类，得到每一个聚类基准对应的聚类簇以及每一个聚类簇的中心点的位置数据；

根据第一聚类基准下每一个聚类簇中位置数据，得到第一聚类基准下对应的轮廓系数，其中，第一聚类基准为多个聚类基准中的任一个聚类基准；

根据每一个聚类基准以及每一个聚类基准对应的轮廓系数，确定最佳聚类基准；

分别以最佳聚类基准中的每一个聚类簇的中心点的位置数据为参考基准，从每一个聚类簇中筛选出属于预设范围内的目标位置数据；

根据目标位置数据，确定属于预设范围内的车辆数目。

可选地，根据目标位置数据，确定属于预设范围内的车辆数目后，方法还包括：

当确定车辆数目大于预设阈值时，将每一个聚类簇的中心点和预设范围内的车辆的位置数据存储至预设数据库，以便后续根据预设数据库中的内容对对应的车辆进行安全排查。

可选地，根据每一个聚类基准以及每一个聚类基准对应的轮廓系数，确定最佳聚类基准，具体包括：

根据每一个聚类基准和与聚类基准对应的轮廓系数，构建轮廓系数变化曲线图；

从轮廓系数曲线图中选取与目标轮廓系数对应的聚类基准为最佳聚类基准。

可选地，预设范围为以每一个聚类簇的中心的位置数据为圆心，以第一预设距离为半径的圆内。

可选地，分别以最佳聚类基准中的每一个聚类簇的中心点的位置数据为参考基准，从每一个聚类簇中筛选出属于预设范围内的目标位置数据，具体包括：

以每一个聚类簇的中心点为圆心，第二预设距离为半径生成第一路线基准轨迹；

按照预设规则，从第一路线基准轨迹中提取多个基准点；

分别以每一个第一路线基准轨迹中的基准点为圆心，第三预设距离为半径，构建搜索框；

利用每一个搜索框，对聚类簇中的位置数据进行搜索，以获取属于预设范围内的位置数据。

可选地，当车辆数目小于预设阈值时，方法还包括：