本申请公开了一种车辆类型检测方法及装置，用于解决车辆类型检测中依赖实体标签及适用场景受限的问题。本申请中提供的方法包括：获取设定时长内的过车数据，根据所述过车数据确定待检测车辆在所述设定时长内的多条出行路径，对出行路径进行分析获得待检测车辆在设定区域内的出行特征，根据出行特征确定待检测车辆的车辆类型。车辆的车辆类型。车辆的车辆类型。
【技术实现步骤摘要】
一种车辆类型检测方法及装置
[0001]本申请涉及数据分析处理领域，尤其涉及一种车辆类型检测方法及装置。
技术介绍
[0002]随着交管部门对于过车数据采集系统越来越完善，基于过车数据进行大数据分析受到了交管部门的极大关注。通过过车数据，分析车辆的出行特征并进行分类，能够了解当前城市交通的通行情况，以便于及时发现问题并做出预案。
[0003]但是，当前的技术中，对车辆的分类监控依赖实体标签，或者在限定场景中布设多种硬件设备，实施复杂。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种车辆类型检测方法及装置，用以解决车辆分类依赖实体标签且适用场景受限的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种车辆类型检测方法，包括：
[0006]获取设定时长内的过车数据，所述过车数据用于表征车辆经过设定区域内的监测口的情况；
[0007]根据所述过车数据确定待检测车辆在所述设定时长内的多条出行路径，每条出行路径是根据所述待检测车辆所经过的至少两个监测口的过车数据生成的；
[0008]当所述多条出行路径中的相似路径的数量大于设定阈值时，确定所述待检测车辆为通勤车辆；
[0009]其中，第一出行路径与第二出行路径为所述多条出行路径中的任两条相似路径，第一出行路径与所述第二出行路径的始发点相同，所述第一出行路径与所述第二出行路径的终止点相同。
[0010]基于上述方案，在进行车辆类型检测时，基于过车数据确定待检测车辆在所述设定时长内的多条出行路径，根据多条出行路径中的相似路径的数量确定所述待检测车辆为通勤车辆。过车数据是通过路口路段的卡口设备和/或电警电子监控设备获取的，并非通过实体标签获得待检测车辆的过车数据，能够提高车辆检测的便捷性和实用性。
[0011]在一些实施例中，所述多条出行路径中监测口的数量小于数量阈值。
[0012]在一些实施例中，第一出行路径与所述第二出行路径除所述始发点和终止点外，还包括至少一个相同的监测口。示例性地，所述多条出行路径中监测口的数量大于数量阈值。基于上述方案，通过多个监测口来确定相似路径，使得确定相似路径的准确度提高。
[0013]在一些实施例中，所述设定时长包括N天，所述多条出行路径产生的时间均为工作日。
[0014]在一些实施例中，所述多条出行路径中任一条出行路径包括的相邻两个监测口的监测时间间隔小于时间间隔阈值。
[0015]基于上述方案，根据待检测车辆的过车数据确定该车辆在设定时长内的多条出行
路径，通过设置时间间隔阈值，可以提高确定出行路径的准确性，进而提高车辆类型检测的准确性。
[0016]第二方面，本申请实施例提供的一种车辆类型检测方法，包括：
[0017]获取设定时长内的过车数据，所述过车数据用于表征车辆经过设定区域内的监测口的情况；
[0018]根据所述过车数据获得待检测车辆的多条出行路径，每条出行路径是根据所述待检测车辆所经过的至少两个监测口的过车数据生成的；
[0019]根据所述多条出行路径确定所述待检测车辆在设定区域产生设定行为模式的次数占所述出行路径的数量的比例，所述设定行为模式为在所述设定区域停留、在所述设定区域出现或者在所述设定区域经过；
[0020]当所述比例满足设定区域对应的车辆类型的判断条件时，确定所述待检测车辆的车辆类型为所述设定区域对应的车辆类型。
[0021]基于上述方案，通过过车数据获得待检测车辆的多条出行路径，根据多条出行路径确定所述待检测车辆在设定区域产生设定行为模式的次数占所述出行路径的数量的比例，确定待检测车辆的车辆类型。该方案可以对多种车辆类型进行检测分类，避免了使用场景受限的问题，且根据电子监控设备获取过车数据，提高了车辆检测的实用性。
[0022]在一些实施例中，所述车辆类型包括过境车、购物车、家长车、高频出行车以及外地车中的一项或者多项。
[0023]基于上述方案，可以通过所述方法对多种类型车辆进行检测分类，使用场景不受限，提高方案的实用性。
[0024]在一些实施例中，所述车辆类型为过境车，所述过境车对应的设定区域为行政区域，所述设定行为模式为在所述行政区域出现；或者，
[0025]所述车辆类型为购物车，所述购物车对应的设定区域为商场，所述设定行为模式为在所述商场停留；或者，
[0026]所述车辆类型为家长车，所述家长车对应的设定区域为学校，所述设定行为模式为在所述学校经过；或者，
[0027]所述车辆类型为高频出行车，所述高频出行车对应的设定区域为行政区域，所述设定行为模式为在所述行政区域内出现；或者，
[0028]所述车辆类型为外地车，所述外地车对应的设定区域为行政区域，所述设定行为模式为在所述行政区域内出现。
[0029]通过上述方案，在不同区域内，根据不同的车辆类型，对车辆进行不同的行为模式设置，适用于多种场景。
[0030]在一些实施例中，根据所述多条出行路径确定所述待检测车辆在设定区域产生设定行为模式的次数占所述出行路径的数量的比例，包括：
[0031]根据所述多条出行路径中产生时段位于车辆类型对应的统计时段的至少一条出行路径，确定所述待检测车辆在设定区域产生设定行为模式的次数占所述出行路径的数量的比例。
[0032]基于上述方案，通过待检测车辆在设定区域产生设定行为模式的次数占所述出行路径的数量的比例确定待检测车辆的类型，通过配置不同行为模式及次数占比，能够对车
辆进行精确地类型检测，提高了检测的精确度。
[0033]第三方面，本申请实施例提供了一种车辆类型检测装置，包括：
[0034]获取模块，用于获取设定时长内的过车数据，所述过车数据用于表征车辆经过设定区域内的监测口的情况；
[0035]处理模块，用于根据所述获取模块获取的所述过车数据确定待检测车辆在所述设定时长内的多条出行路径，每条出行路径是根据所述待检测车辆所经过的至少两个监测口的过车数据生成的；在确定所述多条出行路径中的相似路径的数量大于设定阈值时，确定所述待检测车辆为通勤车辆；
[0036]其中，第一出行路径与第二出行路径为所述多条出行路径中的任两条相似路径，第一出行路径与所述第二出行路径的始发点相同，所述第一出行路径与所述第二出行路径的终止点相同。
[0037]在一些实施例中，第一出行路径与所述第二出行路径除所述始发点和终止点外，还包括至少一个相同的监测口。
[0038]在一些实施例中，所述设定时长包括N天，所述多条出行路径产生的时间均为工作日。
[0039]在一些实施例中，所述多条出行路径中任一条出行路径包括的相邻两个监测口的监测时间间隔小于时间间隔阈值。
[0040]在一些实施例中，处理模块，具体用于根据监测时间对过车数据进行筛选，在对过车数据进行设定区域的数据筛选后，根据统计时段，需要对过车数据再次筛选，然后对过车数据进行过车数据合并，生成待检测车辆的出行路径本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆类型检测方法，其特征在于，包括：获取设定时长内的过车数据，所述过车数据用于表征车辆经过设定区域内的监测口的情况；根据所述过车数据确定待检测车辆在所述设定时长内的多条出行路径，每条出行路径是根据所述待检测车辆所经过的至少两个监测口的过车数据生成的；当所述多条出行路径中的相似路径的数量大于设定阈值时，确定所述待检测车辆为通勤车辆；其中，第一出行路径与第二出行路径为所述多条出行路径中的任两条相似路径，第一出行路径与所述第二出行路径的始发点相同，所述第一出行路径与所述第二出行路径的终止点相同。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第一出行路径与所述第二出行路径除所述始发点和终止点外，还包括至少一个相同的监测口。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多条出行路径中任一条出行路径包括的相邻两个监测口的监测时间间隔小于时间间隔阈值。4.一种车辆类型检测方法，其特征在于，包括：获取设定时长内的过车数据，所述过车数据用于表征车辆经过设定区域内的监测口的情况；根据所述过车数据获得待检测车辆的多条出行路径，每条出行路径是根据所述待检测车辆所经过的至少两个监测口的过车数据生成的；根据所述多条出行路径确定所述待检测车辆在设定区域产生设定行为模式的次数占所述出行路径的数量的比例，所述设定行为模式为在所述设定区域停留、在所述设定区域出现或者在所述设定区域经过；当所述比例满足设定区域对应的车辆类型的判断条件时，确定所述待检测车辆的车辆类型为所述设定区域对应的车辆类型。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述车辆类型包括过境车、购物车、家长车、高频出行车以及外地车中的一项或者多项；所述车辆类型为过境车，所述过境车对应的设定区域为行政区域，所述设定行为模式为在所述行政区域出现；或者，所述车辆类型为购物车，所述购物车对应的设定区域为商场，所述设定行为模式为在所述商场停留；或者，所述车辆类型为家长车，所述家长车对应的设定区域为学校，所述设定行为模式为在所述学校经过；或者，所述车辆类型为高频出行车，所述高频出行车对应的设定区域为行政区域，所述设定行为模式为在所述行政区域内出现；所述车辆类型为外地车，所述外地车对应的设定区域为行...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹禹，刘晓冰，王黎雁，秦秀伟，张国庆，
申请(专利权)人：青岛海信网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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