一種基于出租車運(yùn)行數(shù)據(jù)的非法營運(yùn)車輛識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于出租車運(yùn)行數(shù)據(jù)的非法營運(yùn)車輛識(shí)別方法，屬于智能交通的
技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 非法營運(yùn)車輛是未經(jīng)道路運(yùn)輸管理部門審批，沒有在道路客運(yùn)管理部門辦理相關(guān) 手續(xù)，沒有領(lǐng)取營運(yùn)牌證而從事有償服務(wù)實(shí)施非法經(jīng)營的車輛。多數(shù)的非法營運(yùn)車輛缺乏 日常保養(yǎng)維護(hù)，容易發(fā)生機(jī)械事故，安全系數(shù)極低，交通安全不能得到保障；另外，很多非法 營運(yùn)車輛的司機(jī)也不具備營運(yùn)客車駕駛員的基本要求，安全意識(shí)相對(duì)淡薄，容易發(fā)生人為 肇事事故，且未經(jīng)客運(yùn)服務(wù)培訓(xùn)，無法提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。
[0003] 近年來，由于互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，萌生了各種租車軟件app，更是給非法營運(yùn)提供 了可乘之機(jī)。非法營運(yùn)車輛的治理所面臨的主要問題包括，車輛難以識(shí)別、取證困難、數(shù)量 龐大等?，F(xiàn)有技術(shù)中也沒有有效的方法，解決非法營運(yùn)車輛在治理過程中存在的各種問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于出租車運(yùn)行數(shù)據(jù)的非法營運(yùn)車輛識(shí)別 方法。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0006] -種基于出租車運(yùn)行數(shù)據(jù)的非法營運(yùn)車輛識(shí)別方法，包括步驟如下：
[0007] 1)出租車運(yùn)行特征提?。豪贸鲎廛嚑I運(yùn)信息作為索引，獲取出租車運(yùn)行的特征 屬性，并將特征屬性作為出租車運(yùn)行的特征向量，所述特征屬性包括對(duì)應(yīng)時(shí)刻點(diǎn)的?？看?數(shù)、車速和行駛距離；
[0008] 出租車的運(yùn)行特征向量ataxi= [[TQ，PQ，SQ，D。]，[UAA]，......, [T23,Ρ23, S23，D23]]，其中，Τχ(χ= 0, 1,...,23)表示出租車的運(yùn)行時(shí)亥I」，Ρχ(χ= 0, 1,...,23)表示 時(shí)刻Tx出租車的停靠次數(shù)，SX(x= 0, 1，. . .，23)表示時(shí)刻Tx出租車的行駛速度，DX(x= 0, 1，. . .，23)表示時(shí)刻Tx出租車的行駛距離；
[0009] 現(xiàn)有技術(shù)中，從運(yùn)管中心獲取車輛營運(yùn)信息（如牌照信息等），利用所述營運(yùn)信息 進(jìn)行行駛數(shù)據(jù)檢索（通過交通數(shù)據(jù)平臺(tái)Hadoop下的MapReduce引擎獲取非關(guān)系型分布式 數(shù)據(jù)庫HBase中存儲(chǔ)的行駛數(shù)據(jù)，所述行駛數(shù)據(jù)以營運(yùn)信息為索引存儲(chǔ)在大規(guī)模交通數(shù)據(jù) 平臺(tái)Hadoop上的HBase中，且以分布式文件系統(tǒng)為基礎(chǔ)）；然后進(jìn)行行車軌跡的關(guān)聯(lián)系分 析，得到車輛運(yùn)行的特征屬性，即某時(shí)刻、某時(shí)刻的停靠次數(shù)、某時(shí)刻的車速、某時(shí)刻的行駛 距離，作為車輛運(yùn)行的特征向量。
[0010] 2)計(jì)算出租車與非法營運(yùn)車輛的相似度閾值：
[0011] 從交通管理部門提取出已知的非法營運(yùn)車輛的行駛信息，進(jìn)而得到非法營運(yùn)車輛 的運(yùn)行特征向量αillegal -[[ti，0, Pi，0，Si，0,di，0]，[ti，D Pi，u Si，udi，J，......，[ti，23, Pi，23，Si， 23,di，23]]tiiX(x= 0, 1，...，23)表示非法營運(yùn)車輛的運(yùn)行時(shí)亥I」，piiX(x= 0, 1，. . .，23)表示 非法營運(yùn)車輛在時(shí)刻tliX的停靠次數(shù)，s1ιΧ(Χ = 0, 1，. . .，23)表示非法營運(yùn)車輛在時(shí)刻tliX 的行駛速度，dliX(x= 0, 1，. . .，23)表示非法營運(yùn)車輛在時(shí)刻tliX的行駛距離；
[0012] 3)計(jì)算得到出租車與非法營運(yùn)車輛的相似度閾值Similarity:
[0013]
[0014] η為運(yùn)管部門有效監(jiān)管時(shí)間的開始時(shí)刻，m為運(yùn)管部門有效監(jiān)管時(shí)間的截止時(shí)刻； 如運(yùn)管部門將監(jiān)管時(shí)間定為早八點(diǎn)到晚十點(diǎn)，即η= 8,m= 22。
[0015] 4)私家車輛運(yùn)行特征提?。?br>[0016] 計(jì)算私家車輛的運(yùn)行特征
[0017] αprivate- [[tρ,Ο) Ρρ, 0)Sp,0)^Ρι 0] , [tp_1,ΡΡι1, Sp_1;dpjJ,......) 23)Pp,23)Sp,23) dp,23]]，tx(x= 0, 1,. . . , 23)表示私家車的運(yùn)行時(shí)亥lj，pp,x(x= 0, 1,. . . , 23)表示私家車 在時(shí)刻tx的?？看螖?shù)，sΡιΧ(χ= 0, 1,. . . , 23)表示私家車在時(shí)刻tx的行駛速度，dΡιΧ(χ= 0, 1，. . .，23)表示私家在時(shí)刻tx的行駛距離。
[0018] 5)計(jì)算私家車運(yùn)行規(guī)律和出租車運(yùn)行規(guī)律的相似度：
[0019]
[0020] 6)非法營運(yùn)車輛的識(shí)別：
[0021] 如果Similaritytp>Similarityit，即判斷該私家車輛為非法營運(yùn)車輛。
[0022] 優(yōu)選的，車輛運(yùn)行特征的計(jì)算方法爻
[0023] 其中，N為車輛數(shù)據(jù)的取值周期（即多少天的數(shù)據(jù)），t為時(shí)刻點(diǎn)，Pl為取值周期N 天內(nèi)，一天中某時(shí)刻的車輛?？看螖?shù)，s為取值周期N天內(nèi)，一天中某時(shí)刻的車輛平均速度， d為取值周期N天內(nèi)，一天中某時(shí)刻的車輛的行駛距離。
[0024] 本發(fā)明的有益效果：
[0025] 1、本發(fā)明所述基于出租車運(yùn)行數(shù)據(jù)的非法營運(yùn)車輛識(shí)別方法，從運(yùn)管中心獲取車 輛營運(yùn)信息，利用所述營運(yùn)信息（如牌照信息等）進(jìn)行行駛數(shù)據(jù)檢索；得到車輛運(yùn)行的特征 屬性，實(shí)現(xiàn)了對(duì)非法營運(yùn)車輛的自動(dòng)識(shí)別，在大數(shù)據(jù)時(shí)代實(shí)現(xiàn)了對(duì)非法營運(yùn)車輛的正確、快 速和準(zhǔn)確的挖掘；
[0026] 2、本發(fā)明所述基于出租車運(yùn)行數(shù)據(jù)的非法營運(yùn)車輛識(shí)別方法，結(jié)構(gòu)簡單，使用性 高，利于推廣應(yīng)用。
【附圖說明】
[0027] 圖1為本發(fā)明所述基于出租車運(yùn)行數(shù)據(jù)的非法營運(yùn)車輛識(shí)別方法的工作流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028] 下面結(jié)合實(shí)施例和說明書附圖對(duì)本發(fā)明做詳細(xì)的說明，但不限于此。
[0029] 實(shí)施例1
[0030] 如圖1所示。
[0031] 一種基于出租車運(yùn)行數(shù)據(jù)的非法營運(yùn)車輛識(shí)別方法，包括步驟如下：
[0032] 1)出租車運(yùn)行特征提取：利用出租車營運(yùn)信息作為索引，獲取出租車運(yùn)行的特征 屬性，并將特征屬性作為出租車運(yùn)行的特征向量，所述特征屬性包括對(duì)應(yīng)時(shí)刻點(diǎn)的停靠次 數(shù)、車速和行駛距離；
[0033] 出租車的運(yùn)行特征向量ataxi= [[T0，P0，S0，D。]，[^義川丄......,[Τ23,Ρ23, 523,023]]，其中，1；〇^ = 0，1，...，23)表示出租車的運(yùn)行時(shí)亥1」，？：!〇^ = 0，1，...，23)表示 時(shí)刻Τχ出租車的停靠次數(shù)，SΧ(χ= 0, 1，. . .，23)表示時(shí)刻Τχ出租車的行駛速度，DΧ(χ= 0, 1，. . .，23)表示時(shí)刻Τχ出租車的行駛距離；
[0034] 現(xiàn)有技術(shù)中，從運(yùn)管中心獲取車輛營運(yùn)信息（如牌照信息等），利用所述營運(yùn)信息 進(jìn)行行駛數(shù)據(jù)檢索（通過交通數(shù)據(jù)平臺(tái)Hadoop下的MapReduce引擎獲取非關(guān)系型分布式 數(shù)據(jù)庫HBase中存儲(chǔ)的行駛數(shù)據(jù)