本发明专利技术公开了一种车辆非正常移动报警方法、设备、存储介质及装置，本发明专利技术通过获取车辆的姿态信息，并根据姿态信息生成多特征数据集合；基于轨迹聚类算法和多特征数据集合判断车辆是否处于异常挪动状态；在识别出车辆处于异常挪动状态时，根据多特征数据集合生成警报信息；根据警报信息生成核查控制指令，并基于核查控制指令接收车辆发送的定位信息，以通知管理人员进行核查。由于本发明专利技术通过轨迹聚类算法和多特征数据集合判断车辆的异常挪动状态，本发明专利技术相对于现有技术通过划分停放区域限制车辆的停放区域，但上述方法并不能有效限制私自占用的行为，本发明专利技术实现了精准获取车辆异常挪动状态，有效避免了用户私自占用的问题，提升了车辆的共享率。了车辆的共享率。了车辆的共享率。
【技术实现步骤摘要】
车辆非正常移动报警方法、设备、存储介质及装置
[0001]本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种车辆非正常移动报警方法、设备、存储介质及装置。
技术介绍
[0002]目前，随着共享车辆在城市中的普及，越来越多的人通过使用共享车辆来实现低碳出行，但是在用户使用过程中会伴随一些私自占用的问题，因此为了避免由于个人的私人占用导致共享车辆的使用效率低，现有技术中是通过划分停放区域限制车辆的停放区域，但上述方法并不能有效限制私自占用的行为，因此不能有效解决用户私自占用问题。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种车辆非正常移动报警方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有技术中不能有效解决用户私自占用共享车辆的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种车辆非正常移动报警方法，所述车辆非正常移动报警方法包括以下步骤：
[0006]获取车辆的姿态信息，并根据所述姿态信息生成多特征数据集合；
[0007]基于轨迹聚类算法和所述多特征数据集合判断所述车辆是否处于异常挪动状态；
[0008]在识别出车辆处于异常挪动状态时，根据所述多特征数据集合生成警报信息；
[0009]根据所述警报信息生成核查控制指令，并基于所述核查控制指令接收车辆发送的定位信息，以通知管理人员进行核查。
[0010]可选地，所述多特征数据集合包括时间、移动速度、坐标以及移动方向对应的数据集合，所述基于轨迹聚类算法和所述多特征数据集合判断所述车辆是否处于异常挪动状态的步骤，包括：
[0011]基于轨迹聚类算法对所述时间、移动速度、坐标以及移动方向对应的数据集合进行时间轨迹和空间轨迹的聚类分析，获得时间轨迹聚类结果和空间轨迹聚类结果；
[0012]根据所述时间轨迹聚类结果、所述空间轨迹聚类结果以及预设时空聚类数据集进行相似性对比，获得相似性对比结果；
[0013]根据所述相似性对比结果和预设相似度判断所述车辆是否处于异常挪动状态。
[0014]可选地，所述基于轨迹聚类算法对所述时间、移动速度、坐标以及移动方向对应的数据集合进行时间轨迹和空间轨迹的聚类分析，获得时间轨迹聚类结果和空间轨迹聚类结果的步骤，包括：
[0015]基于边缘检测算法和MDL原则遍历所述车辆的历史移动轨迹，提取各历史移动轨迹中的轨迹特征点；
[0016]根据所述轨迹特征点和对各历史轨迹进行轨迹划分，获得子轨迹；
[0017]基于轨迹聚类算法对所述子轨迹对应的时间、移动速度、坐标以及移动方向的数据集合进行时间轨迹和空间轨迹的聚类分析，获得时间轨迹聚类结果和空间轨迹聚类结果。
[0018]可选地，所述基于边缘检测算法和MDL原则遍历所述车辆的历史移动轨迹，提取各历史移动轨迹中的轨迹特征点的步骤，包括：
[0019]基于边缘检测算法对所述车辆的历史移动轨迹中相邻坐标点的轨迹进行筛选，获得目标坐标点；
[0020]基于MDL原则对所述目标坐标点对应的移动轨迹进行特征点提取，获得轨迹特征点。
[0021]可选地，所述在识别出车辆处于异常挪动状态时，根据所述多特征数据集合生成警报信息的步骤，包括：
[0022]在所述相似性对比结果低于预设相似度时，判定所述车辆处于异常挪动状态；
[0023]根据所述车辆对应的坐标以及移动方向的数据集合确定所述车辆在最近时间点的移动方向和移动轨迹；
[0024]根据所述移动方向、所述移动轨迹和所述车辆对应的序列号生成警报信息。
[0025]可选地，所述基于核查控制指令接收车辆发送的定位信息，以通知管理人员进行核查的步骤，包括：
[0026]基于所述车辆序列号确定待核查车辆，并根据待核查车辆的定位信息确定所述待核查车辆的管辖区域；
[0027]根据所述管辖区域确定管理人员，并根据所述定位信息通知管理人员进行核查。
[0028]可选地，所述根据所述管辖区域确定管理人员，并根据所述定位信息通知管理人员进行核查的步骤之后，还包括：
[0029]接收管理人员反馈的核查结果；
[0030]根据所述核查结果确定车辆维修信息，并将所述维修信息发送至维修管理平台。
[0031]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种车辆非正常移动报警设备，所述车辆非正常移动报警设备包括存储器、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车辆非正常移动报警程序，所述车辆非正常移动报警程序配置为实现如上文所述的车辆非正常移动报警的步骤。
[0032]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车辆非正常移动报警程序，所述车辆非正常移动报警程序被处理器执行时实现如上文所述的车辆非正常移动报警方法的步骤。
[0033]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种车辆非正常移动报警装置，所述车辆非正常移动报警装置包括：
[0034]数据获取模块，用于获取车辆的姿态信息，并根据所述姿态信息生成多特征数据集合；
[0035]动态判断模块，用于基于轨迹聚类算法和所述多特征数据集合判断所述车辆是否处于异常挪动状态；
[0036]告警控制模块，用于在识别出车辆处于异常挪动状态时，根据所述多特征数据集合生成警报信息；
[0037]所述告警模块，还用于根据所述警报信息生成核查控制指令，并基于所述核查控制指令接收车辆发送的定位信息，以通知管理人员进行核查。
[0038]本专利技术通过获取车辆的姿态信息，并根据姿态信息生成多特征数据集合；基于轨迹聚类算法和多特征数据集合判断车辆是否处于异常挪动状态；在识别出车辆处于异常挪动状态时，根据多特征数据集合生成警报信息；根据警报信息生成核查控制指令，并基于核查控制指令接收车辆发送的定位信息，以通知管理人员进行核查。由于本专利技术通过轨迹聚类算法和多特征数据集合判断车辆的异常挪动状态，本专利技术相对于现有技术通过划分停放区域限制车辆的停放区域，但上述方法并不能有效限制私自占用的行为，本专利技术实现了精准获取车辆异常挪动状态，有效避免了用户私自占用的问题，提升了车辆的共享率。
附图说明
[0039]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的车辆非正常移动报警设备的结构示意图；
[0040]图2为本专利技术车辆非正常移动报警方法第一实施例的流程示意图；
[0041]图3为本专利技术车辆非正常移动报警方法第二实施例的流程示意图；
[0042]图4为本专利技术车辆非正常移动报警方法第三实施例的流程示意图；
[0043]图5为本专利技术车辆非正常移动报警装置第一实施例的结构框图。
[0044]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0045]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0046]参照图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆非正常移动报警方法，其特征在于，所述车辆非正常移动报警方法包括：获取车辆的姿态信息，并根据所述姿态信息生成多特征数据集合；基于轨迹聚类算法和所述多特征数据集合判断所述车辆是否处于异常挪动状态；在识别出车辆处于异常挪动状态时，根据所述多特征数据集合生成警报信息；根据所述警报信息生成核查控制指令，并基于所述核查控制指令接收车辆发送的定位信息，以通知管理人员进行核查。2.如权利要求1所述的车辆非正常移动报警方法，其特征在于，所述多特征数据集合包括时间、移动速度、坐标以及移动方向对应的数据集合，所述基于轨迹聚类算法和所述多特征数据集合判断所述车辆是否处于异常挪动状态的步骤，包括：基于轨迹聚类算法对所述时间、移动速度、坐标以及移动方向对应的数据集合进行时间轨迹和空间轨迹的聚类分析，获得时间轨迹聚类结果和空间轨迹聚类结果；根据所述时间轨迹聚类结果、所述空间轨迹聚类结果以及预设时空聚类数据集进行相似性对比，获得相似性对比结果；根据所述相似性对比结果和预设相似度判断所述车辆是否处于异常挪动状态。3.如权利要求2所述的车辆非正常移动报警方法，其特征在于，所述基于轨迹聚类算法对所述时间、移动速度、坐标以及移动方向对应的数据集合进行时间轨迹和空间轨迹的聚类分析，获得时间轨迹聚类结果和空间轨迹聚类结果的步骤，包括：基于边缘检测算法和MDL原则遍历所述车辆的历史移动轨迹，提取各历史移动轨迹中的轨迹特征点；根据所述轨迹特征点和对各历史轨迹进行轨迹划分，获得子轨迹；基于轨迹聚类算法对所述子轨迹对应的时间、移动速度、坐标以及移动方向的数据集合进行时间轨迹和空间轨迹的聚类分析，获得时间轨迹聚类结果和空间轨迹聚类结果。4.如权利要求3所述的车辆非正常移动报警方法，其特征在于，所述基于边缘检测算法和MDL原则遍历所述车辆的历史移动轨迹，提取各历史移动轨迹中的轨迹特征点的步骤，包括：基于边缘检测算法对所述车辆的历史移动轨迹中相邻坐标点的轨迹进行筛选，获得目标坐标点；基于MDL原则对所述目标坐标点对应的移动轨迹进行特征点提取，获得轨迹特征点。5.如权利要求3所述的车辆非正常移动报警方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘俊，方昇隆，黄燕，
申请(专利权)人：宁波美喵科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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