一种商用车运输行业信息的处理方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智能决策、统计模型领域，本发明专利技术提出一种商用车运输行业信息的处理方法、装置、设备及介质，包括获取车辆的登记信息，根据登记信息获取车辆的登记行业类别；采集车辆的历史行驶路线信息，根据历史行驶路线信息采集车辆的历史停留位置信息；分析历史行驶路线信息和历史停留位置信息，获得行业类别特征；比较行业类别特征和登记行业类别；当行业类别特征与登记行业类别一致时，将登记行业类别作为车辆的运输行业类别，并予以输出；当行业类别特征与登记行业类别不一致时，根据历史行驶路线信息和历史停留位置信息，生成车辆的历史活动区域标签和历史行驶路线轨迹标签。本发明专利技术判断出车辆的运输行业信息，可提高对车辆运输信息的管理能力。息的管理能力。息的管理能力。

【技术实现步骤摘要】
一种商用车运输行业信息的处理方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及智能决策、统计模型领域，具体涉及一种商用车运输行业信息的处理方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]由于商用车的运输效率高，在运输行业对商用车的服务需求大，但是商用车在不同运输行业承担的运输责任不同。在实际的业务开展中，车辆的运输行业、货物种类受到更多的关注，以便于向司机或车辆提供精准有效的增值服务。
[0003]业务人员在车辆租赁期间填写车辆用途资料，当车辆的运输行业在固定的情况下，车辆每次可按照相同的行驶路线进行货物的配送。但是，当车辆的运输行业在发生变化的情况下，例如，部分车辆无固定的配送货源，导致车辆每次都按照不同的行驶路线进行货物的配送。当车辆每次的行驶路线不同时，无法准确的获取到车辆的运输行业信息，无法满足物流运输行业的需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术提出一种商用车运输行业信息的处理方法、装置、设备及介质，可用于解决现有当车辆每次的行驶路线不同时，无法准确的获取到车辆的运输行业信息的问题，并可提出如下的技术方案。
[0005]本专利技术可提出一种商用车运输行业信息的处理方法，包括：
[0006]获取车辆的登记信息，根据所述登记信息获取车辆的登记行业类别；
[0007]采集车辆的历史行驶路线信息，根据所述历史行驶路线信息采集车辆的历史停留位置信息；
[0008]分析所述历史行驶路线信息和所述历史停留位置信息，获得行业类别特征；
[0009]比较所述行业类别特征和所述登记行业类别；当所述行业类别特征与所述登记行业类别一致时，将所述登记行业类别作为所述车辆的运输行业类别，并予以输出；
[0010]当所述行业类别特征与所述登记行业类别不一致时，根据所述历史行驶路线信息和所述历史停留位置信息，生成车辆的历史活动区域标签和历史行驶路线轨迹标签；将所述历史活动区域标签和所述历史行驶路线轨迹标签输入至DBSCAN密度聚类算法模型中，获取所述车辆的预测行业类别，将所述预测行业类别作为所述车辆的运输行业类别，并予以输出。
[0011]本专利技术还可提出一种商用车运输行业信息的处理装置，包括：
[0012]获取单元，用于获取车辆的登记信息，根据所述登记信息获取车辆的登记行业类别；
[0013]采集单元，用于采集车辆的历史行驶路线信息，根据所述历史行驶路线信息采集车辆的历史停留位置信息；
[0014]分析单元，用于分析所述历史行驶路线信息和所述历史停留位置信息，获得行业
类别特征；
[0015]比较单元，用于比较所述行业类别特征和所述登记行业类别；当所述行业类别特征与所述登记行业类别一致时，将所述登记行业类别作为所述车辆的运输行业类别，并予以输出；
[0016]预测单元，用于当所述行业类别特征与所述登记行业类别不一致时，根据所述历史行驶路线信息和所述历史停留位置信息，生成车辆的历史活动区域标签和历史行驶路线轨迹标签；将所述历史活动区域标签和所述历史行驶路线轨迹标签输入至DBSCAN密度聚类算法模型中，获取所述车辆的预测行业类别，将所述预测行业类别作为所述车辆的运输行业类别，并予以输出。
[0017]本专利技术还可提出一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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如上述所述商用车运输行业信息的处理方法的步骤。
[0018]本专利技术还可提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述商用车运输行业信息的处理方法的步骤。
[0019]本专利技术提出一种商用车运输行业信息的处理方法、装置、设备及介质，本申请可通过对行业类别特征与登记行业类别进行对比。当车辆的行业类别特征与登记行业类别不一致时，可将活动区域标签和行驶路线轨迹标签输入至DBSCAN密度聚类算法模型中，DBSCAN密度聚类算法模型预测出车辆的预测行业类别，将车辆的预测行业类别作为车辆的运输行业类别并输出。当车辆的行业类别特征与登记行业类别一致时，可将登记行业类别作为车辆的运输行业类别。当车辆的行业类别特征与登记行业类别不一致时，可选取DBSCAN密度聚类算法模型预测出车辆的预测行业类别，并将预测行业类别作为车辆的运输行业类别。通过行业类别特征与登记行业类别的对比，以实现车辆的运输行业类别的预测和判断。
附图说明
[0020]图1是本专利技术一实施例中商用车运输行业信息的处理方法的一应用环境示意图；
[0021]图2是本专利技术一实施例中商用车运输行业信息的处理方法的一流程示意图；
[0022]图3是图2中步骤S40的一具体实施方式流程示意图；
[0023]图4是图2中步骤S50的一具体实施方式流程示意图；
[0024]图5是图2中步骤S50的又一具体实施方式流程示意图；
[0025]图6是本专利技术一实施例中商用车运输行业信息的处理方法的又一流程示意图；
[0026]图7是本专利技术一实施例中商用车运输行业信息的处理装置的一结构示意图；
[0027]图8是本专利技术一实施例中计算机设备的一结构示意图。
具体实施方式
[0028]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。
[0029]需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
[0030]本专利技术实施例提供的商用车运输行业信息的处理方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端通过网络与服务端进行通信。服务端可以通过客户端获取车辆的登记信息，根据登记信息获取车辆的登记行业类别；采集车辆的历史行驶路线信息，根据历史行驶路线信息采集车辆的历史停留位置信息；分析历史行驶路线信息和历史停留位置信息，获得行业类别特征；比较行业类别特征和登记行业类别；当行业类别特征与登记行业类别一致时，将登记行业类别作为车辆的运输行业类别，并予以输出；当行业类别特征与登记行业类别不一致时，根据历史行驶路线信息和历史停留位置信息，生成车辆的历史活动区域标签和历史行驶路线轨迹标签；将历史活动区域标签和历史行驶路线轨迹标签输入至DBSCAN密度聚类算法模型中，获取车辆的预测行业类别，将预测行业类别作为车辆的运输行业类别，并予以输出。在本专利技术中，提出一种商用车运输行业信息的处理方法，可通过历史行驶路线信息、历史停留位置信息和停留时长信息判断车辆的行业类别特征。当车辆的行业类别特征与登记行业类别相同时，可将登记行业类别作为车辆的运输行业类别，并输出车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商用车运输行业信息的处理方法，其特征在于，包括：获取车辆的登记信息，根据所述登记信息获取车辆的登记行业类别；采集车辆的历史行驶路线信息，根据所述历史行驶路线信息采集车辆的历史停留位置信息；分析所述历史行驶路线信息和所述历史停留位置信息，获得行业类别特征；比较所述行业类别特征和所述登记行业类别；当所述行业类别特征与所述登记行业类别一致时，将所述登记行业类别作为所述车辆的运输行业类别，并予以输出；当所述行业类别特征与所述登记行业类别不一致时，根据所述历史行驶路线信息和所述历史停留位置信息，生成车辆的历史活动区域标签和历史行驶路线轨迹标签；将所述历史活动区域标签和所述历史行驶路线轨迹标签输入至DBSCAN密度聚类算法模型中，获取所述车辆的预测行业类别，将所述预测行业类别作为所述车辆的运输行业类别，并予以输出。2.根据权利要求1所述的商用车运输行业信息的处理方法，其特征在于，所述行业类别特征包括所述第一行业类别特征和所述第二行业类别特征；所述分析所述行驶路线信息和所述停留位置信息，获得行业类别特征的步骤包括：根据所述历史行驶路线信息，获取所述第一行业类别特征；根据所述历史行驶路线信息，获取所述第二行业类别特征。3.根据权利要求2所述的商用车运输行业信息的处理方法，其特征在于，所述比较所述行业类别特征和所述登记行业类别，当所述行业类别特征与所述登记行业类别一致时，将所述登记行业类别作为所述车辆的运输行业类别，并予以输出的步骤，包括：将所述第一行业类别特征和/或所述第二行业类别特征与所述登记行业类别进行比较；当所述第一行业类别特征和所述第二行业类别特征均与所述登记行业类别一致时，将车辆的登记行业类别作为车辆的运输行业类别，并予以输出。4.根据权利要求2所述的商用车运输行业信息的处理方法，其特征在于，所述当所述行业类别特征与所述登记行业类别不一致时，根据所述行驶路线信息和所述停留位置信息，生成车辆的历史活动区域标签和历史行驶路线轨迹标签；将所述历史活动区域标签和所述历史行驶路线轨迹标签输入至DBSCAN密度聚类算法模型中，获取所述车辆的预测行业类别，将所述预测行业类别作为所述车辆的运输行业类别，并予以输出的步骤包括：当所述第一行业类别特征和/或所述第二行业类别特征与所述登记行业类别不一致时，将所述活动区域标签和所述行驶路线轨迹标签输入至DBSCAN密度聚类算法模型中，DBSCAN密度聚类算法模型输出车辆的预测行业类别。5.根据权利要求1所述的商用车运输行业信息的处理方法，其特征在于，所述根据所述历史行驶路线信息，获取所述第一行业类别特征包括：提取所述历史行驶路线信息的每一条行驶路径的起...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁瑞，
申请(专利权)人：平安国际融资租赁有限公司，
类型：发明
国别省市：