一种异常轨迹的识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种异常轨迹的识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及信息处理技术领域，可以准确识别异常行驶轨迹。具体方案包括：获取车辆的出行数据；出行数据包括：行驶轨迹的起点位置和终点位置、以及行驶轨迹的长度；根据起点位置和终点位置，确定目标规划路径的长度；目标规划路径是从起点位置至终点位置的路径；确定行驶轨迹的长度相较于目标规划路径的长度的超出率；若超出率大于预设超出率阈值，确定行驶轨迹异常。确定行驶轨迹异常。确定行驶轨迹异常。

【技术实现步骤摘要】
一种异常轨迹的识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及信息处理
，尤其涉及一种异常轨迹的识别方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，网约车每完成一个订单，可以向网约车平台上报行驶轨迹和车辆信息等出行数据。然后，网约车平台可以根据该行驶轨迹确定行驶里程，再根据该行驶里程计算出该订单的行驶费用。其中，一些网约车为了增加行驶费用，会篡改行驶轨迹。网约车平台根据篡改后的行驶里程确定出的行驶里程超出了真实的行驶里程。进而根据该行驶里程计算出的行驶费用超出了真实的行驶费用。
[0003]相关方案针对每个出行数据，用该出行数据对应的行驶里程和总时长计算平均行驶速度。然后，判断该平均行驶速度是否大于预设的速度阈值，以确定该出行数据中的行驶轨迹是否异常。其中，如果该速度阈值设置的较高，无法识别出一些行驶速度较低的异常行驶轨迹。如果该速度阈值设置的较低，一些由于车辆行驶过高速路和快速路引起的行驶速度较高的、正常的行驶轨迹可能被识别为异常。综上所述，该相关方案无法准确判断网约车的行驶轨迹是否异常。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种异常轨迹的识别方法、装置、电子设备及存储介质，可以准确识别异常行驶轨迹。
[0005]为实现上述技术目的，本申请采用如下技术方案：
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种异常轨迹的识别方法，该方法包括：先获取车辆的出行数据；该出行数据包括：行驶轨迹的起点位置和终点位置、以及行驶轨迹的长度；然后，根据起点位置和终点位置，确定目标规划路径的长度；再确定行驶轨迹的长度相较于目标规划路径的长度的超出率；若超出率大于预设超出率阈值，确定行驶轨迹异常。
[0007]其中，目标规划路径是从起点位置至终点位置的路径。
[0008]可以理解的是，电子设备根据行驶轨迹中的起点位置和终点位置，确定目标规划路径的长度；再确定行驶轨迹的长度相较于该目标规划路径的长度的超出率。其中，车辆的行驶速度高或低都不会影响该车辆的行驶轨迹的长度，即该车辆不管行驶的是高速路还是低速路，该车辆的行驶轨迹的长度都是一样的。那么，该行驶轨迹的长度相较于该目标规划路径的长度的超出率也与该车辆行驶的高速路或低速路无关。而相关方案中的平均行驶速度的大小受车辆走的高速路或低速路的影响。因此，电子设备根据该超出率是否大于预设超出率阈值来确定该车辆的行驶轨迹是否异常，相较于相关方案中根据平均行驶速度的大小判断行驶轨迹是否异常，准确率更高。也就是说，电子设备根据该超出率是否大于预设超出率阈值确定该车辆的行驶轨迹是否异常，提高了识别异常行驶轨迹的准确率。
[0009]其次，该目标规划路径可以是指从该起点位置到该终端位置的实际的路径，例如，
该目标规划路径是地图上从该起点位置到该终点位置的路径。也就是说，该目标规划路径是车辆从该起点位置到该终点位置的真实的行驶路径。然后，电子设备确定该行驶轨迹的长度相较于该目标规划路径的长度的超出率。该超出率就是该行驶轨迹的长度相较于真实的行驶路径的长度的超出率。那么，该超出率越大，表示该行驶轨迹异常的可能性越高。因此，电子设备可以在该超出率大于预设超出率阈值的时候，可以较准确地确定该行驶轨迹异常。
[0010]在一种可能的实现方式中，在上述根据起点位置和终点位置，确定目标规划路径的长度之前，该方法还包括：判断行驶轨迹的长度是否大于预设里程阈值；预设里程阈值是根据多个异常的历史行驶轨迹确定的。上述根据起点位置和终点位置，确定目标规划路径的长度，包括：若行驶轨迹的长度大于预设里程阈值，根据起点位置和终点位置，确定目标规划路径的长度。
[0011]可以理解的是，由于大多数行驶轨迹异常的出行数据都存在行驶里程较高的特征；因此，电子设备可以判断一个出行数据中的行驶轨迹的长度(即行驶里程)是否大于预设里程阈值。其中，该预设里程阈值是根据多个异常的历史行驶轨迹确定的，则该预设里程阈值可以满足多个异常的历史行驶轨迹都大于该预设里程阈值。那么，如果该行驶轨迹的长度大于预设里程阈值，表征该行驶轨迹异常的可能性较高。此时，电子设备可以再确定该行驶轨迹对应的目标规划路径的长度，用于进一步确定该行驶轨迹是否异常。
[0012]另一种可能的实现方式中，出行数据还包括：呼叫车辆的发起对象信息。在上述根据起点位置和终点位置，确定目标规划路径的长度之前，该方法还包括：判断发起对象信息所表征的发起对象是否属于预设对象。上述根据起点位置和终点位置，确定目标规划路径的长度，包括：若发起对象属于预设对象，根据起点位置和终点位置，确定目标规划路径的长度。
[0013]可以理解的是，由于大多数行驶轨迹异常的出行数据中呼叫车辆的发起对象都是企业；因此，电子设备可以判断一个出行数据中发起对象信息所表征的发起对象是否属于预设对象。该预设对象可以包括企业。如果该发起对象信息所表征的发起对象属于预设对象，表征该行驶轨迹异常的可能性较高。此时，电子设备可以再确定该行驶轨迹对应的目标规划路径的长度，用于进一步确定该行驶轨迹是否异常。
[0014]另一种可能的实现方式中，该方法还包括：获取多个正常的历史出行数据；一个正常的历史出行数据包括：第一起点位置和第一终点位置、以及正常的历史行驶轨迹的长度；针对多个正常的历史出行数据中的每个正常的历史出行数据，根据第一起点位置和第一终点位置，确定第一规划路径的长度；针对多个正常的历史出行数据中的每个正常的历史出行数据，确定第一超出率；根据多个正常的历史出行数据对应的多个第一超出率，确定预设超出率阈值。
[0015]其中，第一规划路径是从第一起点位置至第一终点位置的路径。第一超出率是正常的历史行驶轨迹的长度相较于第一规划路径的长度的超出率。
[0016]可以理解的是，相比于异常的历史行驶轨迹的长度相较于其对应的规划路径的长度的超出率，正常的历史行驶轨迹的长度相较于其对应的规划路径的长度的超出率通常都较小。那么，电子设备可以根据多个正常的历史行驶轨迹对应的多个第一超出率，设置一个预设超出率阈值，并且，该预设超出率阈值可以满足多个第一超出率基本都小于该预设超
出率阈值。进而，如果出行数据中行驶轨迹的长度相较于其对应的目标规划路径的长度的超出率大于该预设超出率阈值，可以准确地确定该行驶轨迹异常。
[0017]另一种可能的实现方式中，上述根据多个正常的历史出行数据对应的多个第一超出率，确定预设超出率阈值，包括：针对多个参照超出率阈值中的每个参照超出率阈值，统计参照超出率阈值对应的至少一个第一占比；至少根据多个参照超出率阈值对应的多个第一占比，从多个参照超出率阈值中确定预设超出率阈值。
[0018]其中，至少一个第一占比中每个第一占比是同一里程范围内的多个第一历史出行数据中，第一超出率大于参照超出率阈值的第二历史出行数据的个数在多个第一历史出行数据的个数的占比。至少一个第一占比对应不同的里程范围。多个第一历史出行数据属于多个正常的历史出行数据。
[0019]可以理解的是，一个参照超出率阈值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常轨迹的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆的出行数据；所述出行数据包括：行驶轨迹的起点位置和终点位置、以及所述行驶轨迹的长度；根据所述起点位置和所述终点位置，确定目标规划路径的长度；所述目标规划路径是从所述起点位置至所述终点位置的路径；确定所述行驶轨迹的长度相较于所述目标规划路径的长度的超出率；若所述超出率大于预设超出率阈值，确定所述行驶轨迹异常。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述起点位置和所述终点位置，确定目标规划路径的长度之前，所述方法还包括：判断所述行驶轨迹的长度是否大于预设里程阈值；所述预设里程阈值是根据多个异常的历史行驶轨迹确定的；其中，所述根据所述起点位置和所述终点位置，确定目标规划路径的长度，包括：若所述行驶轨迹的长度大于所述预设里程阈值，根据所述起点位置和所述终点位置，确定所述目标规划路径的长度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述出行数据还包括：呼叫所述车辆的发起对象信息；在所述根据所述起点位置和所述终点位置，确定目标规划路径的长度之前，所述方法还包括：判断所述发起对象信息所表征的发起对象是否属于预设对象；其中，所述根据所述起点位置和所述终点位置，确定目标规划路径的长度，包括：若所述发起对象属于所述预设对象，根据所述起点位置和所述终点位置，确定所述目标规划路径的长度。4.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取多个正常的历史出行数据；一个所述正常的历史出行数据包括：第一起点位置和第一终点位置、以及正常的历史行驶轨迹的长度；针对所述多个正常的历史出行数据中的每个正常的历史出行数据，根据所述第一起点位置和所述第一终点位置，确定第一规划路径的长度；所述第一规划路径是从所述第一起点位置至所述第一终点位置的路径；针对所述多个正常的历史出行数据中的每个正常的历史出行数据，确定第一超出率；所述第一超出率是所述正常的历史行驶轨迹的长度相较于所述第一规划路径的长度的超出率；根据所述多个正常的历史出行数据对应的多个所述第一超出率，确定所述预设超出率阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个正常的历史出行数据对应的多个所述第一超出率，确定所述预设超出率阈值，包括：针对多个参照超出率阈值中的每个参照超出率阈值，统计所述参照超出率阈值对应的至少一个第一占比；其中，所述至少一个第一占比中每个第一占比是同一里程范围内的多个第一历史出行数据中，第一超出率大于所述参照超出率阈值的第二历史出行数据的个数在所述多个第一历史出行数据的个数的占比；所述至少一个第一占比对应不同的里程范
围；所述多个第一历史出行数据属于所述多个正常的历史出行数据；至少根据所述多个参照超出率阈值对应的多个所述第一占比，从所述多个参照超出率阈值中确定所述预设超出率阈值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取多个异常的历史出行数据；一个所述异常的历史出行数据包括：第二起点位置和第二终点位置、以及异常的历史行驶轨迹的长度；针对所述多个异常的历史出行数据中的每个异常的历史出行数据，根据所述第二起点位置和所述第二终点位置，确定第二规划路径的长度；所述第二规划路径是从所述第二起点位置至所述第二终点位置的路径；针对所述多个异常的历史出行数据中的每个异常的历史出行数据，确定第二超出率；所述第二超出率是所述异常的历史行驶轨迹的长度相较于所述第二规划路径的长度的超出率；针对所述每个参照超出率阈值，统计所述参照超出率阈值对应的至少一个第二占比；其中，所述至少一个第二占比中每个第二占比是同一里程范围内的多个第三历史出行数据中，第二超出率大于所述参照超出率阈值的第四历史出行数据的个数在所述多个第三历史出行数据的个数的占比；所述至少一个第二占比对应不同的里程范围；所述多个第三历史出行数据属于所述多个异常的历史出行数据；所述至少根据所述多个参照超出率阈值对应的多个所述第一占比，从所述多个参照超出率阈值中确定所述预设超出率阈值，包括：根据所述多个参照超出率阈值对应的多个所述第一占比、以及所述多个参照超出率阈值对应的多个所述第二占比，从所述多个参照超出率阈值中确定所述预设超出率阈值；与所述预设超出率阈值对应的所述第一占比小于与所述预设超出率阈值对应的所述第二占比。7.一种异常轨迹的识别装置，其特征在于，所述识别装置包括：数据获取模块，用于获取车辆的出行数据；所述出行数据包括：行驶轨迹的起点位置和终点位置、以及所述行驶轨迹的...

【专利技术属性】
技术研发人员：应煌程，沈宏，许江浩，周晓明，
申请(专利权)人：杭州海康威视系统技术有限公司，
类型：发明
国别省市：