【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧交通，特别涉及一种行驶轨迹的可信度分析方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、随着物流行业的快速发展，货车的数量日益增多，有些货车司机为了实现骗取费用的目的，会采用第三方软件模拟生成假的行驶轨迹上报至后台中心，该方式给物流运输公司造成的严重的经济损失。因此，在第一时间识别出存在违规的货车进行处理，可以降低物流运输公司的经济损失，同时提升平台系统的可信度。
2、相关技术中，主要通过运单数据中的出发地和目的地以及车辆的实时位置跟踪判断出可疑车辆，然后将可疑车辆上报至预警中心进行特定监控，由于目前货车数量大大增加，该方式需要花费大量的人力财力，同时人工后期的监控方式存在主观性，可信度低，从而降低了数据的真实性。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种行驶轨迹的可信度分析方法、装置、存储介质及电子设备。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键／重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种行驶轨迹的可信度分析方法，方法包括：
3、获取预设周期内待分析车辆的行车数据集，行车数据集包括来自移动端上报的移动端数据和/或来自车载终端上报的车载终端数据；
4、根据移动端数据或车载终端数据以及预设poi，生成待分析车辆的停靠起点和停靠终点；
5、根据
6、根据待分析车辆的每个行驶路段进行轨迹可信度分析，得到待分析车辆的轨迹可信度分析结果。
7、可选的，移动端数据包括移动端数据签名和移动端签名数据，移动端签名数据包括位置数据、摄像头采集的司机图像数据、麦克风采集的音频数据；车载终端数据包括车载终端数据签名和车载终端签名数据，车载终端签名数据包括位置经纬度信息、当前时间、海拔高度以及车辆速度状态。
8、可选的，预设poi包括加油站停靠点、维修站停靠点以及高速公路停靠点；
9、根据移动端数据或车载终端数据以及预设poi，生成待分析车辆的停靠起点和停靠终点，包括：
10、根据移动端中的位置数据或车载终端数据中的位置经纬度信息，识别待分析车辆的多个轨迹点；
11、识别多个轨迹点中的停靠点；
12、从识别的停靠点中剔除加油站停靠点、维修站停靠点以及高速公路停靠点，得到待分析车辆的多个货运停靠点；
13、将待分析车辆的多个货运停靠点中相邻停靠点作为待分析车辆的停靠起点和停靠终点。
14、可选的，根据待分析车辆的停靠起点和停靠终点，确定待分析车辆的多个行驶路段，包括：
15、从待分析车辆的多个轨迹点中剔除标记为0的轨迹点，得到多个目标轨迹点；
16、根据多个目标轨迹点的gps上报时间，对多个目标轨迹点进行排序，得到最终轨迹点序列；
17、根据待分析车辆的各停靠起点，识别最终轨迹点序列中的开始行驶点；
18、根据待分析车辆的各停靠终点，识别最终轨迹点序列中的结束行驶点；
19、将每个开始行驶点与每个结束行驶点之间的路段确定为待分析车辆的行驶路段，得到待分析车辆的多个行驶路段。
20、可选的，根据待分析车辆的每个行驶路段进行轨迹可信度分析，得到待分析车辆的轨迹可信度分析结果，包括：
21、计算待分析车辆的每个行驶路段对应的车载终端数据的第一完整率；
22、在每个行驶路段对应的车载终端数据的第一完整率小于第一预设百分比时，确定每个行驶路段不可信，并将不可信的结果作为待分析车辆的轨迹可信度分析结果；或者，
23、在每个行驶路段对应的车载终端数据的第一完整率大于第一预设百分比时，判断待分析车辆的每个行驶路段是否存在移动端数据和/或车载终端数据；
24、在待分析车辆的每个行驶路段仅存在车载终端数据的情况下，确定每个行驶路段不可信，并将不可信的结果作为待分析车辆的轨迹可信度分析结果。
25、可选的，方法还包括：
26、在待分析车辆的每个行驶路段同时存在车载终端数据和移动端数据的情况下，获取预设默认轨迹可信度；
27、在第一完整率小于第二预设百分比时，在预设默认轨迹可信度的基础上增加预设第一可信度；或者在第一完整率大于等于第二预设百分比时，在预设默认轨迹可信度的基础上增加预设第二可信度，得到第一目标轨迹可信度；
28、从车载终端数据和移动端数据中随机抽取预设数据时间段的经纬度点对应的海拔高度；
29、当所述车载终端数据和所述移动端数据中的海拔高度平均误差小于预设距离且所述移动端数据中海拔高度和预设路段数据的海拔高度误差小于预设距离时，在第一目标轨迹可信度的基础上增加预设第二可信度，得到第二目标轨迹可信度；
30、将移动端数据包含的摄像头采集的司机图像数据输入预先训练的驾驶行为识别模型中，输出司机图像数据对应的驾驶分析结果；
31、当驾驶分析结果指示待分析车辆的司机存在驾驶行为特征时，在第二目标轨迹可信度的基础上增加预设第二可信度，得到第三目标轨迹可信度；
32、将移动端数据包含的麦克风采集的音频数据输入预先训练的音频分析模型中，输出音频数据对应的音频分析结果；
33、当音频分析结果指示待分析车辆存在车辆行驶声音时，在第三目标轨迹可信度的基础上增加预设第二可信度，得到第四目标轨迹可信度；
34、从车载终端数据和移动端数据中随机抽取预设数据时间段的经纬度点对应的速度平均误差；
35、当速度平均误差小于预设速度阈值时，在第四目标轨迹可信度的基础上增加预设第一可信度，得到第五目标轨迹可信度；
36、从车载终端数据和移动端数据中随机抽取预设数据时间段的停靠点距离预设poi的距离差；
37、当距离差小于预设距离阈值时，在第五目标轨迹可信度的基础上增加预设第一可信度，得到第六目标轨迹可信度；
38、根据每个行驶路段的第六目标轨迹可信度，确定所述待分析车辆的轨迹可信度分析结果。
39、可选的，根据每个行驶路段的第六目标轨迹可信度，确定待分析车辆的轨迹可信度分析结果，包括：
40、当预设周期内只有一个行驶路段且第六目标轨迹可信度大于预设可信度阈值时，确定待分析车辆的一个行驶路段可信，并将可信的结果作为待分析车辆的可信度分析结果；或者，
41、当预设周期内有多个行驶路段时，根据每个行驶路段对应的第六目标轨迹可信度，计算可信度平均值；
42、判断可信度平均值是否大于预设阈值；
43、在可信度平均值大于预设阈值的情况下，确定待分析车辆的多个行驶路段可信，并将可信的结果作为待分析车辆的可信度分析结果。
44、第二方面，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种行驶轨迹的可信度分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述移动端数据包括移动端数据签名和移动端签名数据，所述移动端签名数据包括位置数据、摄像头采集的司机图像数据、麦克风采集的音频数据；所述车载终端数据包括车载终端数据签名和车载终端签名数据，所述车载终端签名数据包括位置经纬度信息、当前时间、海拔高度以及车辆速度状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设POI包括加油站停靠点、维修站停靠点以及高速公路停靠点；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分析车辆的停靠起点和停靠终点，确定所述待分析车辆的多个行驶路段，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述待分析车辆的每个行驶路段进行轨迹可信度分析，得到所述待分析车辆的轨迹可信度分析结果，包括：
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：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据每个行驶路段的第六目标轨迹可信度，确定所述待分析车辆的轨迹可信度分
8.一种行驶轨迹的可信度分析装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-7任意一项所述的方法步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-7任意一项所述的方法步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种行驶轨迹的可信度分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述移动端数据包括移动端数据签名和移动端签名数据，所述移动端签名数据包括位置数据、摄像头采集的司机图像数据、麦克风采集的音频数据；所述车载终端数据包括车载终端数据签名和车载终端签名数据，所述车载终端签名数据包括位置经纬度信息、当前时间、海拔高度以及车辆速度状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设poi包括加油站停靠点、维修站停靠点以及高速公路停靠点；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分析车辆的停靠起点和停靠终点，确定所述待分析车辆的多个行驶路段，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述待分析车...
【专利技术属性】
技术研发人员：靳凤伟，夏曙东，冯新平，张志平，
申请(专利权)人：北京中交兴路信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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