基于交通大数据挖掘和智能分析的网约车和巡游车的监管方法技术

本发明专利技术公开了一种基于交通大数据挖掘和智能分析的网约车和巡游车的监管方法。构建监管系统平台，包括交通信息层、硬件层、平台层、服务层、用户层；建立网约车营运动态监管平台,借助GIS地图实现网约车和出租车营运动态监管；整合网约车行业信息资源，建立信息共享与报送系统,实现行业业务信息、安全信息、评价信息、车辆和驾驶员基础信息等信息的共享和互联互通；建立公众信息服务平台和服务质量综合管理系统,实现网约车投诉信息、评价信息、执法稽查等服务质量信息的收集；建立应急处置监管平台,实现网约车行业应急处理能力。本发明专利技术为决策提供数据依据和技术支持，为后期安全运营提供数据支撑。供数据支撑。供数据支撑。

【技术实现步骤摘要】
基于交通大数据挖掘和智能分析的网约车和巡游车的监管方法


[0001]本专利技术涉及约租车监管方法，采集在本市运营的，并涵盖传统巡游出租车、网约车、私人小客车合乘车等各服务类型的约租车的基础数据、GPS数据和营运数据，建设规模化的约租车监管系统及其监管方法。

技术介绍

[0002]网络预约出租汽车（以下简称网约车）是指以互联网技术为依托构建服务平台，接入符合条件的车辆和驾驶员，通过整合供需信息，提供非巡游的预约出租汽车服务。网约车平台将车辆、驾驶员和道路状况三方面的信息进行高效整合，平台负责接收订单，发送订单，根据客户的需求统一调度，将符合要求的车辆和目标乘客准确对接，实现点对点专程接送，完成供需双方的实时匹配，依靠网络信息共享实现命中出行计划。目前，根据网约车的车辆人员组成的不同，国内主要的网约车经营模式大致有三种：私家车和私家车主、平台自有车辆和平台公司驾驶员、租赁公司车辆和劳务公司驾驶员。
[0003][0004][0005]
技术实现思路

[0006]本专利技术针对现有技术存在的不足，通过建立网约车营运动态监管平台，借助GIS（Geographic Information System，地理信息系统）地图，提供一种基于交通大数据挖掘和智能分析的网约车和巡游车的监管方法，实现网约车的营运动态监管。
[0007]实现本专利技术目的的技术方案是提供一种基于交通大数据挖掘和智能分析的网约车和巡游车的监管方法，包括如下步骤：（1）构建监管系统平台，包括交通信息层、硬件层、平台层、服务层、用户层；所述的交通信息层包括人员信息、车辆信息、车辆位置信息、道路信息和POI；所述的硬件层包括车载设备、海量存储、数据服务器、网络服务器；车载设备通过对车辆的视频、订单、地理位置数据采集，将采集的位置、人员、车辆、道路、POI信息上传数据库；所述的平台层包括应用支撑模块，用于连接硬件层与服务层；所述的应用支撑模块包括数据库、分布式文件系统和GIS；其中，数据库用于存储和处理硬件层采集的各种交通信息；分布式文件系统用于解决数据的存储和管理；GIS在硬件层和软件系统支持下，用于地理分布数据结合交通数据进行分析、显示和描述；所述的服务层包括应用模块与数据处理模块；所述的应用模块包括地图车辆聚合大屏展示系统、网约车监控系统、资质审核系统、考试及管理系统、应急处置平台；所述的数据处理模块包括信息采集、位置服务、信息推送、信息搜索、数据挖掘与数据分析；
所述的用户层包括车辆使用人员、车辆监管人员，领导决策人员和供应商；（2）通过硬件设备和服务模块中的数据处理模块对交通信息进行采集，采集方法包括如下步骤：A1：数据服务器通过Internet接受从车载终端发送来的实时GPS数据、订单信息，并进行解析；A2：数据服务器每隔一段时间，将解析后的若干个数据组成一个大数据包，通过局域网或专用网将该数据包发送至数据服务器中的计算集群服务器；A3：计算集群服务器将大数据包拆分为多个单独的数据包，再依据各工作站的当前负载进行调度，将数据包分配给各个工作站进行数据处理；A4：工作站对数据包进行处理，将得到的数据保存至数据库中，并对GPS数据进行经纬度计算处理，将处理后的数据返回至计算集群服务器；A5：计算集群服务器将步骤A4中返回的GPS数据缓存到分布式缓存中的一个字典数据结构中，字典数据结构的键为车辆的标识符，键的值为一个内存结构与步骤A4返回的GPS数据一致的一个结构体，用于保存工作站处理返回的GPS数据；对应每个车辆标识符，字典数据结构中只保存一个对应的GPS时间最新的GPS数据，若需要保存的GPS数据的GPS时间比当前已保存的数据的GPS时间还要早的话，则放弃此次保存；A6：将处理后的GPS数据、订单信息保存至数据库；（3）通过服务模块中的应用模块，采用大屏系统，展示地图车辆聚合；用于展示的地图车辆聚合的处理方法包括如下步骤：B1：车辆监管人员启动客户端软件，加载电子地图，向数据服务器请求获取所有车辆的GPS数据，并发送当前地图范围的经纬度坐标及视野大小至数据服务器，请求进行地图内的车辆聚合统计；B2：数据服务器收到GPS数据及地图内的车辆聚合统计请求，先将所有车辆按车辆标识符排序，分为几个小的车辆列表，并给每个列表编号，排序后的结果放在分布式缓存内；然后将各工作站要处理的车辆列表序号，请求聚合的地图范围的经纬度坐标，发送给各个工作站，分配各个工作站进行每个车辆列表的车辆聚合统计；B3：数据服务器根据收到的请求车辆聚合统计的地图范围的经纬度坐标，将这部分地图再分割为N行 N列的 N*N个矩形格子，并计算出每个格子的长和宽，同时创建一个字典数据结构来存储统计结果，字典的键是格子的行和列，对应的值是一个对象，这个对象有两个成员变量，第一个成员变量是一个车辆总数计数器，用来存放该键对应的格子内车辆的总数 ；第二个成员变量是一个List对象，里面保存着该格子内的车辆标识符；然后工作站根据收到的自己要处理的车辆列表序号，从分布式缓存中获取待处理车辆列表的GPS数据，并循环遍历这个车辆GPS数据的List；B4：工作站在步骤B3中所述的循环内部，使用地图引擎提供的接口，根据每辆车当前的经纬度判断该车辆是否在请求的地图范围，如果否，则跳到下一辆车，重新开始本步骤；如果是，则判断该车辆所在的格子，算法是：列=（GPS数据的经度
‑
地图范围左上角的经度）/格子宽度 ，如果列不为整数，则列=取整（列）+1；行=（地图范围左上角的纬度
‑
GPS数据的纬度）/格子长度 ，如果行不为整数，则行=取整（行）+1；判断之后，根据得到的[行，列]，从所述字典数据结构中找到键对应的存储统计对象，将对应格子的车辆总数计数器加1；同
时将此车辆的标识符加入到保存车辆标识符的List中；B5：所有车辆GPS数据循环处理完成后，工作站将存储统计结果的字典进行二进制序列化后返回给服务器；B6：数据服务器收到步骤B5中各个工作站返回的统计结果，当确认所有分配了任务的工作站都返回结果后服务器对所有的统计结果进行汇总：将各个统计结果中，有相同[行，列]对应的车辆总数计数器相加，得到步骤B3中所述的地图范围格子内的车辆总数；B7：数据服务器需要同时向客户端返回一个List结构的数据，List的每个元素存储着一个步骤B3中所述的地图范围格子内的统计数据对象，统计数据对象内有的两个成员变量，分别为步骤B3中所述的地图各个格子区域内的车辆总数和地图各个格子区域的中心点经纬度坐标；设置一个阈值用于判断格子内的车辆总数，若车辆总数小于阈值，则将包含该格子内的所有车辆标识符列表数据结构；若车辆总数大于阈值，则不需要包含该格子内的车辆标识符列表数据结构；B8：客户端收到数据服务器返回的统计结果List结构的数据，循环遍历该List，对每个步骤B3中所述的地图范围格子的统计结果，判断是否存在着该区域的车辆标识列表，如果不存在，则使用步骤B7中所述的格子区域的中心点经纬度坐标，在地图上绘制车辆聚合的标识图标，并在该图标下显示该区域的车辆数；如果统计结果中存在该区域的车辆标识列表，则根据这些车辆标识，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于交通大数据挖掘和智能分析的网约车和巡游车的监管方法，其特征在于包括如下步骤：（1）构建监管系统平台，包括交通信息层、硬件层、平台层、服务层、用户层；所述的交通信息层包括人员信息、车辆信息、车辆位置信息、道路信息和POI；所述的硬件层包括车载设备、海量存储、数据服务器、网络服务器；车载设备通过对车辆的视频、订单、地理位置数据采集，将采集的位置、人员、车辆、道路、POI信息上传数据库；所述的平台层包括应用支撑模块，用于连接硬件层与服务层；所述的应用支撑模块包括数据库、分布式文件系统和GIS；其中，数据库用于存储和处理硬件层采集的各种交通信息；分布式文件系统用于解决数据的存储和管理；GIS在硬件层和软件系统支持下，用于地理分布数据结合交通数据进行分析、显示和描述；所述的服务层包括应用模块与数据处理模块；所述的应用模块包括地图车辆聚合大屏展示系统、网约车监控系统、资质审核系统、考试及管理系统、应急处置平台；所述的数据处理模块包括信息采集、位置服务、信息推送、信息搜索、数据挖掘与数据分析；所述的用户层包括车辆使用人员、车辆监管人员，领导决策人员和供应商；（2）通过硬件设备和服务模块中的数据处理模块对交通信息进行采集，采集方法包括如下步骤：A1：数据服务器通过Internet接受从车载终端发送来的实时GPS数据、订单信息，并进行解析；A2：数据服务器每隔一段时间，将解析后的若干个数据组成一个大数据包，通过局域网或专用网将该数据包发送至数据服务器中的计算集群服务器；A3：计算集群服务器将大数据包拆分为多个单独的数据包，再依据各工作站的当前负载进行调度，将数据包分配给各个工作站进行数据处理；A4：工作站对数据包进行处理，将得到的数据保存至数据库中，并对GPS数据进行经纬度计算处理，将处理后的数据返回至计算集群服务器；A5：计算集群服务器将步骤A4中返回的GPS数据缓存到分布式缓存中的一个字典数据结构中，字典数据结构的键为车辆的标识符，键的值为一个内存结构与步骤A4返回的GPS数据一致的一个结构体，用于保存工作站处理返回的GPS数据；对应每个车辆标识符，字典数据结构中只保存一个对应的GPS时间最新的GPS数据，若需要保存的GPS数据的GPS时间比当前已保存的数据的GPS时间还要早的话，则放弃此次保存；A6: 将处理后的GPS数据、订单信息保存至数据库；（3）通过服务模块中的应用模块，采用大屏系统，展示地图车辆聚合；用于展示的地图车辆聚合的处理方法包括如下步骤：B1：车辆监管人员启动客户端软件，加载电子地图，向数据服务器请求获取所有车辆的GPS数据，并发送当前地图范围的经纬度坐标及视野大小至数据服务器，请求进行地图内的车辆聚合统计；B2：数据服务器收到GPS数据及地图内的车辆聚合统计请求，先将所有车辆按车辆标识符排序，分为几个小的车辆列表，并给每个列表编号，排序后的结果放在分布式缓存内；然后将各工作站要处理的车辆列表序号，请求聚合的地图范围的经纬度坐标，发送给各个工作站，分配各个工作站进行每个车辆列表的车辆聚合统计；
B3：数据服务器根据收到的请求车辆聚合统计的地图范围的经纬度坐标，将这部分地图再分割为N行 N列的 N*N个矩形格子，并计算出每个格子的长和宽,同时创建一个字典数据结构来存储统计结果，字典的键是格子的行和列，对应的值是一个对象，这个对象有两个成员变量，第一个成员变量是一个车辆总数计数器，用来存放该键对应的格子内车辆的总数 ；第二个成员变量是一个List对象，里面保存着该格子内的车辆标识符；然后工作站根据收到的自己要处理的车辆列表序号，从分布式缓存中获取待处理车辆列表的GPS数据，并循环遍历这个车辆GPS数据的List；B4：工作站在步骤B3中所述的循环内部，使用地图引擎提供的接口，根据每辆车当前的经纬度判断该车辆是否在请求的地图范...

【专利技术属性】
技术研发人员：芮建秋，陈宏，刘俊，沈志伟，张春梅，
申请(专利权)人：苏州智能交通信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：