网约车辆异常行驶行为识别方法、装置、电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种网约车辆异常行驶行为识别方法，属于智能交通技术领域，有助于提升异常行驶行为的识别准确性。所述方法包括：确定组成目标网约车辆的目标行程的各路段，以及每个所述路段对应的行驶时间信息；分别根据在与各所述行驶时间信息匹配的时间段内行驶在相应所述路段上的车辆的行驶数据，确定所述目标网约车辆在该路段上的行驶行为判断指标值；根据所述目标网约车辆在至少部分所述路段上的行驶行为判断指标值，识别所述目标网约车辆是否存在异常行驶行为。本申请基于网约车平台的海量订单实时行程数据，判断目标网约车辆是否存在异常行驶行为，提升了异常行驶行为识别的准确性。

Identification method, device and electronic equipment of abnormal driving behavior of network vehicles

【技术实现步骤摘要】
网约车辆异常行驶行为识别方法、装置、电子设备
本申请实施例涉及智能交通
，特别是涉及一种网约车辆异常行驶行为识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
在网约车应用场景中，网约车平台经常会接收到乘客关于网约车辆存在绕路、拖沓行驶等行为。然而，如何识别网约车辆是否真正存在绕路、拖沓行驶等异常行驶行为，是一个很复杂的技术问题。现有技术中一种识别网约车辆是否真正存在绕路、拖沓行驶等异常行驶行为的方法是根据网约车辆所行驶的路线的历史行驶时长数据，或历史路况数据预估网约车辆的当前行驶时长，并根据预估的行驶时长和实际行驶时长的比较结果，确定网约车辆是否存在拖沓行驶、绕路等异常行驶行为。然而，众所周知，同一段路在每天的路况都可能是变化的，根据历史路况数据预估的行驶时间不够准确。可见，现有技术中的网约车辆异常行驶行为识别方法还有待改进。
技术实现思路
本申请实施例公开一种网约车辆异常行驶行为识别方法，有助于提升识别网约车辆异常行驶行为的准确性。为了解决上述问题，第一方面，本申请实施例公开了一种网约车辆异常行驶行为识别方法，包括：确定组成目标网约车辆的目标行程的各路段，以及每个所述路段对应的行驶时间信息；分别根据在与各所述行驶时间信息匹配的时间段内行驶在相应所述路段上的车辆的行驶数据，确定所述目标网约车辆在该路段上的行驶行为判断指标值；根据所述目标网约车辆在至少部分所述路段上的行驶行为判断指标值，识别所述目标网约车辆是否存在异常行驶行为。第二方面，本申请实施例公开了一种网约车辆异常行驶行为识别装置，包括：行程路段信息确定模块，用于确定组成目标网约车辆的目标行程的各路段，以及每个所述路段对应的行驶时间信息；各路段行驶行为判断指标值确定模块，用于分别根据在与各所述行驶时间信息匹配的时间段内行驶在相应所述路段上的车辆的行驶数据，确定所述目标网约车辆在该路段上的行驶行为判断指标值；异常行驶行为识别模块，用于根据所述目标网约车辆在至少部分所述路段上的行驶行为判断指标值，识别所述目标网约车辆是否存在异常行驶行为。第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在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本申请实施例所述的网约车辆异常行驶行为识别方法。第四方面，本申请实施例公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时本申请实施例公开的网约车辆异常行驶行为识别方法的步骤。本申请实施例公开的网约车辆异常行驶行为识别方法，通过确定组成目标网约车辆的目标行程的各路段，以及每个所述路段对应的行驶时间信息；分别根据在与各所述行驶时间信息匹配的时间段内行驶在相应所述路段上的车辆的行驶数据，确定所述目标网约车辆在该路段上的行驶行为判断指标值；根据所述目标网约车辆在至少部分所述路段上的行驶行为判断指标值，识别所述目标网约车辆是否存在异常行驶行为，有助于提升异常行驶行为的识别准确性。本申请实施例公开的网约车辆异常行驶行为识别方法基于网约车平台的海量订单实时行程数据，对行程路线进行拆分重组后，分析共驶路段内海量车辆行驶速度，并依据海量车辆的实时行驶速度判断目标网约车辆是否存在异常行驶行为，进一步提升了异常行驶行为识别的准确性。上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。附图说明为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。图1是本申请实施例一的网约车辆异常行驶行为识别方法流程图；图2是本申请实施例一的网约车辆异常行驶行为识别方法中路段划分示意图；图3是本申请实施例二的网约车辆异常行驶行为识别装置结构示意图；图4示意性地示出了用于执行根据本申请的方法的电子设备的框图；以及图5示意性地示出了用于保持或者携带实现根据本申请的方法的程序代码的存储单元。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。实施例一本申请实施例公开的一种网约车辆异常行驶行为识别方法，如图1所示，所述方法包括：步骤110至步骤130。步骤110，确定组成目标网约车辆的目标行程的各路段，以及每个所述路段对应的行驶时间信息。本申请实施例中，根据与目标网约车辆在同一时间内行驶同一路段的海量车辆的行驶数据，确定目标网约车辆在行驶过程中是否存在异常行驶行为。考虑到与目标网约车辆行程完全相同的车辆数量的稀疏性，即与目标网约车辆在同一时间段内行驶相同路线的车辆的稀疏性，将目标网约车辆的目标行程划分为多个路段，基于在同一时间与目标网约车辆共同行驶在同一路段上的车辆的行驶数据，确定目标网约车辆在行驶过程中各路段上的行驶数据，然后，进一步根据目标网约车辆在行驶过程中各路段上的行驶数据识别目标网约车辆在行驶所有路段过程中是否存在异常行驶行为。本申请具体实施时，在目标网约车辆完成目标路程的行驶之后，首先需要确定确定组成目标网约车辆的目标行程的各路段。本申请的一些实施例中，确定组成目标网约车辆的目标行程的各路段，包括：按照地理数据，确定组成目标网约车辆的目标行程的多个子路段；根据在所述目标网约车辆的所述目标行程中，与所述目标行程具有交集的车辆行程分布数据，对相邻的所述子路段进行合并，使得由所述子路段合并后得到的各路段所覆盖的具有交集的所述车辆行程最大化，即，使得由所述子路段合并后得到的各路段所覆盖的具有交集的网约车订单数量最大化。例如，首先根据交通地图的路网数据确定组成目标网约车辆的目标行程的多个子路段；或者，按照地图数据中地理位置坐标，将包括目标行程的地理区域划分为预设大小的网格。所述目标行程的轨迹位于每个网格中的部分，可以认为是一个子路段。如图2中的子路段201、202、203。具体实施时，导航软件、约车软件等车辆行驶定位软件会实时获取车辆的地理位置信息，并存储车辆的行驶轨迹，网络平台(如约车平台或导航软件后台服务器)中会为每辆接入该平台的车辆的每一个行程存储一条行程数据，该行程数据中包括该车辆的该次行程的起始位置、结束位置、起始时间、结束时间、行程中行驶至各个地理位置的时刻等。根据每个车辆的一条行程数据，可以确定该车辆行驶过程中经过的各个子路段，以及经过每个子路段的时间点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网约车辆异常行驶行为识别方法，其特征在于，包括：/n确定组成目标网约车辆的目标行程的各路段，以及每个所述路段对应的行驶时间信息；/n分别根据在与各所述行驶时间信息匹配的时间段内行驶在相应所述路段上的车辆的行驶数据，确定所述目标网约车辆在该路段上的行驶行为判断指标值；/n根据所述目标网约车辆在至少部分所述路段上的行驶行为判断指标值，识别所述目标网约车辆是否存在异常行驶行为。/n

【技术特征摘要】
1.一种网约车辆异常行驶行为识别方法，其特征在于，包括：
确定组成目标网约车辆的目标行程的各路段，以及每个所述路段对应的行驶时间信息；
分别根据在与各所述行驶时间信息匹配的时间段内行驶在相应所述路段上的车辆的行驶数据，确定所述目标网约车辆在该路段上的行驶行为判断指标值；
根据所述目标网约车辆在至少部分所述路段上的行驶行为判断指标值，识别所述目标网约车辆是否存在异常行驶行为。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定组成目标网约车辆的目标行程的各路段的步骤，包括：
按照地理数据，确定组成目标网约车辆的目标行程的多个子路段；
根据在所述目标网约车辆的所述目标行程中，与所述目标行程具有交集的车辆行程分布数据，对相邻的所述子路段进行合并，使得由所述子路段合并后得到的各路段所覆盖的具有交集的所述车辆行程最大化。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述分别根据在与各所述行驶时间信息匹配的时间段内行驶在相应所述路段上的车辆的行驶数据，确定所述目标网约车辆在该路段上的行驶行为判断指标值的步骤，包括：
对于至少部分所述路段，获取在与该路段上的所述行驶时间信息匹配的时间段内，行驶在该路段上的若干车辆的行驶速度；
对于所述至少部分所述路段，根据获取的所述若干车辆的行驶速度和所述目标网约车辆在该时间段内的行驶速度，确定所述目标网约车辆在该路段上的行驶行为判断指标值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标网约车辆在至少部分所述路段上的行驶行为判断指标值，识别所述目标网约车辆是否存在异常行驶行为的步骤，包括：
对所述目标网约车辆在至少部分所述路段上的行驶行为判断指标值进行加权运算，根据加权运算的结果识别所述目标网约车辆是否存在异常行驶行为，其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：苌洪达，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11