预测路线获取方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了预测路线获取方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：将用户路径数据转化为链表数据并存储在链表中对应的链表历史数据中；按切割时间间隔值将与每一用户对应的链表历史数据切割成多段路径，统计得到路径统计数据集合；接收待预测用户的当前路径，根据当前路径中得到多条路径以组成路径子集；在路径统计数据集合中搜索包括路径子集中各路径对应的预测路径及对应的概率值；将与各预测路径对应的概率按降序排序，得到排名位于排名阈值之前的预测路径，以组成待推荐预测路径。该方法实现结合用户路径数据的链表历史数据，得到了多种预测路线，并基于大数概率的线路预测，能准确地预测处待预测用户的消失路线。

Predictive route acquisition methods, devices, computer equipment and storage media

The invention discloses a prediction route acquisition method, a device, a computer device and a storage medium. The method includes: converting user path data into linked list data and storing them in the corresponding linked list historical data in the linked list; cutting the linked list historical data corresponding to each user into multi-segment paths according to the cut time interval value to get the statistical data set of the path; receiving the current path of the user to be predicted, and obtaining multiple paths according to the current path to form a path subset; The prediction paths and their corresponding probability values are searched in the set of path statistics, and the predicted paths ranked before the ranking threshold are ranked in descending order to form the predicted paths to be recommended. This method combines the link list history data of user path data, and obtains a variety of prediction routes, and based on the large probability of route prediction, it can accurately predict the disappearance routes of users to be predicted.

【技术实现步骤摘要】
预测路线获取方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及数据分析
，尤其涉及一种预测路线获取方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
目前，对道路上行驶的车辆进行监控，一般是通过设置在道路的固定装置上的高清摄像头来采集获取。通过采集的海量的监控视频，能实现对车辆的行程路线进行分析。但是若存在遮挡号牌或是高清摄像头故障等极端情况下，在进行对重点车辆的监控过程中，会出现短时间线路失踪的情况，无法继续通过离线数据对重点车辆的线路预测，从而失去该终点车辆的当前行踪。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种预测路线获取方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中对指定车辆的监控过程中，会出现短时间线路失踪的情况，无法继续通过离线数据对指定车辆的线路预测的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种预测路线获取方法，其包括：获取所采集的用户路径数据，将所述用户路径数据转化为链表数据，并存储在构建的链表中对应的链表历史数据中；根据所述链表中与每一用户对应的链表历史数据，按照预设的切割时间间隔值，将与每一用户对应的链表历史数据切割成多段路径，统计多段路径以得到路径统计数据集合；接收待预测用户的当前路径，根据所述当前路径中所包括的结点进行排列得到多条路径，以组成路径子集；在所述路径统计数据集合中搜索包括所述路径子集中各路径对应的预测路径，及与各预测路径对应的概率值；将与各预测路径对应的概率值按降序进行排序，得到排名位于预设的排名阈值之前的预测路径，以组成待推荐预测路径。第二方面，本专利技术实施例提供了一种预测路线获取装置，其包括：数据存储单元，用于获取所采集的用户路径数据，将所述用户路径数据转化为链表数据，并存储在构建的链表中对应的链表历史数据中；数据切割单元，用于根据所述链表中与每一用户对应的链表历史数据，按照预设的切割时间间隔值，将与每一用户对应的链表历史数据切割成多段路径，统计多段路径以得到路径统计数据集合；路径子集获取单元，用于接收待预测用户的当前路径，根据所述当前路径中所包括的结点进行排列得到多条路径，以组成路径子集；预测路径获取单元，用于在所述路径统计数据集合中搜索包括所述路径子集中各路径对应的预测路径，及与各预测路径对应的概率值；预测路线获取单元，用于将与各预测路径对应的概率值按降序进行排序，得到排名位于预设的排名阈值之前的预测路径，以组成待推荐预测路径。第三方面，本专利技术实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的预测路线获取方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的预测路线获取方法。本专利技术实施例提供了一种预测路线获取方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括获取所采集的用户路径数据，将所述用户路径数据转化为链表数据，并存储在构建的链表中对应的链表历史数据中；根据所述链表中与每一用户对应的链表历史数据，按照预设的切割时间间隔值，将与每一用户对应的链表历史数据切割成多段路径，统计多段路径以得到路径统计数据集合；接收待预测用户的当前路径，根据所述当前路径中所包括的结点进行排列得到多条路径，以组成路径子集；在所述路径统计数据集合中搜索包括所述路径子集中各路径对应的预测路径，及与各预测路径对应的概率值；将与各预测路径对应的概率值按降序进行排序，得到排名位于预设的排名阈值之前的预测路径，以组成待推荐预测路径。该方法实现了结合用户路径数据的链表历史数据，得到了多种预测路线，并基于大数概率的线路预测，能准确地预测处待预测用户的消失路线。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的预测路线获取方法的应用场景示意图；图2为本专利技术实施例提供的预测路线获取方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的预测路线获取方法的子流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的预测路线获取方法的另一子流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的预测路线获取方法的另一子流程示意图；图6为本专利技术实施例提供的预测路线获取方法的另一子流程示意图；图7为本专利技术实施例提供的预测路线获取装置的示意性框图；图8为本专利技术实施例提供的预测路线获取装置的子单元示意性框图；图9为本专利技术实施例提供的预测路线获取装置的另一子单元示意性框图；图10为本专利技术实施例提供的预测路线获取装置的另一子单元示意性框图；图11为本专利技术实施例提供的预测路线获取装置的另一子单元示意性框图；图12为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。请参阅图1和图2，图1是本专利技术实施例提供的预测路线获取方法的应用场景示意图，图2是本专利技术实施例提供的预测路线获取方法的流程示意图，该预测路线获取方法应用于服务器中，该方法通过安装于服务器中的应用软件进行执行。如图2所示，该方法包括步骤S110～S150。S110、获取所采集的用户路径数据，将所述用户路径数据转化为链表数据，并存储在构建的链表中对应的链表历史数据中。在本实施例中，当服务器接收了由前端采集装置采集而转化得到的用户路径数据后，以链表的方式存储个用户对应的用户路径数据，以实现对每一用户的路径进行有效监控。在一实施例中，如图3所示，步骤S110包括步骤S111-步骤S115：S111、接收将所采集的车辆图片进行识别得到的用户路径数据，将所述用户路径数据存储至创建的临时数据库中。在本实施例中，是设置在道路上的前端采集装置(如监控摄像头)采集到多张车辆图片并进行车牌识别后上传至服务器，服务器接收包括车牌号的用户路径数据，然后将所述用户路径数据存储至在服务器中创建的临时数据库中。由于上传服务器的是用户路径数据，无需上传车辆图片，降低了数据传输量。为了更清楚的理解技术方案的使用场景(例如以监控用户的交通路线轨迹为例)，下面对所涉及到的终端进行介绍。其中，在本申请中，是站在服本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种预测路线获取方法，其特征在于，包括：获取所采集的用户路径数据，将所述用户路径数据转化为链表数据，并存储在构建的链表中对应的链表历史数据中；根据所述链表中与每一用户对应的链表历史数据，按照预设的切割时间间隔值，将与每一用户对应的链表历史数据切割成多段路径，统计多段路径以得到路径统计数据集合；接收待预测用户的当前路径，根据所述当前路径中所包括的结点进行排列得到多条路径，以组成路径子集；在所述路径统计数据集合中搜索包括所述路径子集中各路径对应的预测路径，及与各预测路径对应的概率值；以及将与各预测路径对应的概率值按降序进行排序，得到排名位于预设的排名阈值之前的预测路径，以组成待推荐预测路径。

【技术特征摘要】
1.一种预测路线获取方法，其特征在于，包括：获取所采集的用户路径数据，将所述用户路径数据转化为链表数据，并存储在构建的链表中对应的链表历史数据中；根据所述链表中与每一用户对应的链表历史数据，按照预设的切割时间间隔值，将与每一用户对应的链表历史数据切割成多段路径，统计多段路径以得到路径统计数据集合；接收待预测用户的当前路径，根据所述当前路径中所包括的结点进行排列得到多条路径，以组成路径子集；在所述路径统计数据集合中搜索包括所述路径子集中各路径对应的预测路径，及与各预测路径对应的概率值；以及将与各预测路径对应的概率值按降序进行排序，得到排名位于预设的排名阈值之前的预测路径，以组成待推荐预测路径。2.根据权利要求1所述的预测路线获取方法，其特征在于，所述根据所述当前路径中所包括的结点进行排列得到多条路径，以组成路径子集，包括：根据所述当前路径，依序获取所述当前路径包括的所有结点；对所述当前路径包括的所有结点进行倒序排列，得到路径子集。3.根据权利要求1所述的预测路线获取方法，其特征在于，所述在所述路径统计数据集合中搜索包括所述路径子集中各路径对应的预测路径，及与各预测路径对应的概率值，包括：获取所述路径子集中对应的每一类路径，以得到各目标路径；获取在所述路径统计数据集合中与各类目标路径分别对应的第一预测路径子集，以组成第一预测路径集；获取每一第一预测路径子集的总条数；获取每一第一预测路径子集中包括所述目标路径、且未以所述目标路径为结束路径的数据的总类数；其中，在每一第一预测路径子集中包括所述目标路径中的多类数据中，每一类数据组成一种预测路径；获取在每一第一预测路径子集中每一种预测路径的频次与对应第一预测路径子集的总条数之比，得到与每一种预测路径对应的概率值。4.根据权利要求1所述的预测路线获取方法，其特征在于，所述在所述路径统计数据集合中搜索包括所述路径子集中各路径对应的预测路径，及与各预测路径对应的概率值，包括：获取所述路径子集中对应的每一类路径，以得到各目标路径；获取在所述路径统计数据集合中在预设的时间段内、并与各类目标路径分别对应的第二预测路径子集，以组成第二预测路径集；获取每一第二预测路径子集的总条数；获取每一第二预测路径子集中包括所述目标路径、且未以所述目标路径为结束路径的数据的总类数；其中，在每一第二预测路径子集中包括所述目标路径中的多类数据中，每一类数据组成一种预测路径；获取在每一第二预测路径子集中每一种预测路径的频次与对应第二预测路径子集的总条数之比，得到与每一种预测路径对应的概率值。5.根据权利要求1所述的预测路线获取方法，其特征在于，所述按照预设的切割时间间隔值，将与每一用户对应的链表...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴壮伟，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44