车辆运输模式识别方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种车辆运输模式识别方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：依据目标车辆的历史行驶轨迹数据，确定所述目标车辆的候选停留点；依据停留点、城市及区域之间的从属关系，对所述候选停留点进行分层聚类，确定停留点聚类结果；依据所述停留点聚类结果，确定所述目标车辆的运输模式。本发明专利技术实施例在随机且零散分布的停留点的基础上，通过对车辆的历史行驶轨迹数据进行大数据分析，对车辆途径停留点进行分层聚类，实现了车辆运输模式的有效确定，提高了车辆分析的效率和准确率，降低了车辆分析成本和人力投入，为车辆的在线配货提供依据。

【技术实现步骤摘要】
车辆运输模式识别方法、装置、设备和存储介质
本专利技术实施例涉及物流
，尤其涉及一种车辆运输模式识别方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
随着城市建设的快速发展以及个人生活水平的稳健提高，物流行业也得到蓬勃发展。相应的，车辆、货物以及车辆对货物的运输数据急剧增加，对于车辆运输数据的监控越发困难。现有技术中，可以通过车机上报车辆自身的运行数据，例如车辆运行速度和卫星定位信息等，进行停留点或常跑路线分析。或者结合配货电话记录或成交订单，来采集车辆运输数据，从而分析确定车辆的运输模式，为车货物匹配提供粗粒度的依据。然而，现有技术无法根据车辆的行为模式推测车辆的货源信息。且由于车辆分布较为分散，货物货源较为繁多，记录数据量庞大，因此依据人工进行运输记录的分析方式，难以涵盖所有车辆的运输模式分析，且分析成本和人力投入较高，确定分析结果的效率和准确率较低，相应的也影响为车辆与货物匹配的效率和准确率。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种车辆运输模式识别方法、装置、设备和存储介质，能够有效地在线识别车辆运输模式，提高车辆分析的效率和准确率第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆运输模式识别方法，包括：依据目标车辆的历史行驶轨迹数据，确定所述目标车辆的候选停留点；依据停留点、城市及区域之间的从属关系，对所述候选停留点进行分层聚类，确定停留点聚类结果；依据所述停留点聚类结果，确定所述目标车辆的运输模式。第二方面，本专利技术实施例提供了一种车辆运输模式识别装置，包括：停留点确定模块，用于依据目标车辆的历史行驶轨迹数据，确定所述目标车辆的候选停留点；停留点聚类模块，用于依据停留点、城市及区域之间的从属关系，对所述候选停留点进行分层聚类，确定停留点聚类结果；车辆运输模式确定模块，用于依据所述停留点聚类结果，确定所述目标车辆的运输模式。第三方面，本专利技术实施例提供了一种设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术任意实施例所述的车辆运输模式识别方法。第四方面，本专利技术实施例提供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实现本专利技术任意实施例所述的车辆运输模式识别方法。本专利技术实施例依据目标车辆的历史行驶轨迹数据，确定目标车辆历史经停过的候选停留点，根据地点之间的层级关系和包含关系等，对停留点进行包括城市、省份和区域的分层聚类，从而根据聚类结果确定目标车辆的运输模式。本专利技术实施例在随机且零散分布的停留点的基础上，通过对车辆的历史行驶轨迹数据进行大数据分析，使得车辆途径地点标准化聚类，实现了车辆运输模式的有效确定，提高了车辆分析的效率和准确率，降低了车辆分析成本和人力投入，为车辆的在线配货提供依据。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的一种车辆运输模式识别方法的流程图；图2为本专利技术实施例二提供的一种车辆运输模式识别方法的流程图；图3为本专利技术实施例二提供的候选停留点聚类的示例图；图4为本专利技术实施例三提供的一种车辆运输模式识别装置的结构示意图；图5为本专利技术实施例四提供的一种设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术实施例，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术实施例相关的部分而非全部结构。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种车辆运输模式识别方法的流程图，本实施例可适用于监控车辆数据并为车辆配货的情况，该方法可由一种车辆运输模式识别装置来执行。该方法具体包括如下步骤：步骤110、依据目标车辆的历史行驶轨迹数据，确定目标车辆的候选停留点。在本专利技术具体实施例中，目标车辆是指可以运输货物的待监控车辆，目标车辆可以是具有稳定货源的车辆，即通常所说的具有合同物流的合同物流车辆或大车队，也可以是货源较为分散且不固定的个体司机车辆。历史行驶轨迹数据是指目标车辆在当前时刻之前的车辆行驶数据，可以是通过目标车辆实时或定时反馈得到的。为了提高行驶轨迹数据的分析与车辆当前运输模式的一致性，历史行驶轨迹数据可以是距离当前一段时间的行驶数据，例如目标车辆过去一年的行驶轨迹数据。其中，历史行驶轨迹数据可以包括目标车辆反馈的GPS定位信息、行驶速度信息以及行驶时间信息等。候选停留点是指通过数据分析确定的目标车辆处于停留状态的地点，例如车车辆加油地点、休息地点以及装卸货地点等。其中，候选停留点可以为经纬度表示的位置地点坐标，也可以是位置地点坐标所归属的市、县、乡、镇等地点名称。本实施例中，可以依据目标车辆的历史行驶轨迹数据，确定目标车辆的行驶轨迹点，并通过计算车辆的平均行驶速度，对历史行驶轨迹中各个轨迹点的行驶状态进行判断，以此对历史轨迹中的停留点进行检测。同时还可以依据目标车辆实时反馈的车辆行驶轨迹数据，实时检测目标车辆的停留点，综合确定目标车辆近期内的候选停留点。步骤120、依据停留点、城市及区域之间的从属关系，对候选停留点进行分层聚类，确定停留点聚类结果。在本专利技术具体实施例中，城市是指行政区域划分的地级市、直辖市和特别行政区；区域是指人为划分的相对集中且具有代表性的城市集合，可以包括省份、城市群聚集区以及地理分区等。其中，省份包括全国23个省和5个自治区，例如河北省。城市群聚集区可以包括京津冀城市群、长三角城市群、粤港澳大湾区、珠三角区域、成渝城市群、长江中游城市群、中原城市群以及关中平原城市群等地理或经济区域。地理分区可以包括华东地区、华北地区、东北地区、西北地区、粤西以及粤东等。相应的，停留点、城市及区域之间具有从属关系，停留点可以归属于对应的城市，城市归属于对应的区域，而区域中还可以具体包括多级区域之间的从属关系。本实施例中，依据停留点、城市及区域之间的从属关系，确定候选停留点所属停留城市，其中不免存在多个停留点所属停留城市相同的情况，以及候选停留点本身为城市，其他停留点所属停留城市与该城市相同的情况，进而对停留城市进行去重处理，并筛选确定候选停留城市。其次依据候选停留城市共同所属于的上级地点，以此类推逐层向上级对候选停留城市进行分层聚类，直至聚类为一个终极地点，构成树状的候选停留点聚类图。相应的，将终极地点的下一层聚类地点确定为候选停留点的聚类结果。其中，当确定的候选停留城市为1个时，则聚类结果即为该城市本身。示例性的，可以依据停留点与城市之间的从属关系，确定候选停留点的所属停留城市，并筛选出满足预设装卸货条件的候选停留城市。具体的，依据目标车辆的历史行驶轨迹数据，确定目标车辆在各停留城市的单次停留时间，统计目标车辆在各停留城市的单次停留时间大于预设装卸货时间阈值的历史停留次数，确定历史停留次数大于预设次数阈值的城市为候选停留城市。其中，预设装卸货时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆运输模式识别方法，其特征在于，包括：/n依据目标车辆的历史行驶轨迹数据，确定所述目标车辆的候选停留点；/n依据停留点、城市及区域之间的从属关系，对所述候选停留点进行分层聚类，确定停留点聚类结果；/n依据所述停留点聚类结果，确定所述目标车辆的运输模式。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆运输模式识别方法，其特征在于，包括：
依据目标车辆的历史行驶轨迹数据，确定所述目标车辆的候选停留点；
依据停留点、城市及区域之间的从属关系，对所述候选停留点进行分层聚类，确定停留点聚类结果；
依据所述停留点聚类结果，确定所述目标车辆的运输模式。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据停留点、城市及区域之间的从属关系，对所述候选停留点进行分层聚类，确定停留点聚类结果，包括：
依据停留点与城市之间的从属关系，确定所述候选停留点的所属停留城市；
对所述停留城市进行过滤，确定满足预设装卸货条件的候选停留城市；
依据城市及区域之间的从属关系，逐层向上对所述候选停留城市进行分层聚类，确定停留点聚类结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述停留城市进行过滤，确定满足预设装卸货条件的候选停留城市，包括：
依据所述目标车辆的历史行驶轨迹数据，确定所述目标车辆在各停留城市的单次停留时间；
统计所述目标车辆在各停留城市的单次停留时间大于预设装卸货时间阈值的历史停留次数；
确定所述历史停留次数大于预设次数阈值的城市为所述候选停留城市。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据城市及区域之间的从属关系，逐层向上对所述候选停留城市进行分层聚类，确定停留点聚类结果，包括：
以城市为最小聚类单位，依据城市及区域之间的从属关系，确定各候选停留城市的所属停留区域；
若存在至少两个候选停留城市的所属停留区域相同，则将所述至少两个候选停留城市聚类为同一候选停留区域；
依据各区域之间的从属关系，对所述候选停留区域进行分层聚类，直至聚类为同一地点；
依据所述同一地点的下层聚类地点，确定停留点聚类结果。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述停留点聚类结果，确定所述目标车辆的运输模式，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：张志恒，张鹤高，张志平，胡道生，江天，夏曙东，
申请(专利权)人：北京中交兴路信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11