网约车巡游违规运营状态的确定方法和装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种网约车巡游违规运营状态的确定方法和装置及电子设备。其中，该方法包括：获取营运车辆的行车数据；将实际行驶轨迹和预设行驶轨迹之间的轨迹偏差量大于第一预设阈值的营运车辆确定为第一异常营运车辆集合，并根据第一异常营运车辆集合确定在预设时间段内的第一异常巡游嫌疑指数；将未执行订单时的行车轨迹和客流密集区域之间的重合里程大于第二预设阈值的营运车辆确定为第二异常营运车辆集合，根据第二异常营运车辆集合确定在第二异常巡游嫌疑指数；根据第一异常巡游嫌疑指数和/或第二异常巡游嫌疑指数确定营运车辆在线状态时的违规营运嫌疑指数。本发明专利技术解决了相关技术中未能对违规营运的网约车进行识别和管理的技术问题。识别和管理的技术问题。识别和管理的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
网约车巡游违规运营状态的确定方法和装置及电子设备


[0001]本专利技术数据处理
，具体而言，涉及一种网约车巡游违规运营状态的确定方法和装置及电子设备。

技术介绍

[0002]在网约车平台中，网约车违规进行巡游化运营通常为两种场景：一种是营运车辆未执行平台派发的有效订单，而巡游到客流密集区，以便更快地接到系统的派单；另一种是营运车辆不接收网约车订单情况下进行线下巡游运营。相关技术中未能对上述两种场景下的违规营运车辆进行识别和监管。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供了一种网约车巡游违规运营状态的确定方法和装置及电子设备，以至少解决相关技术中未能对违规营运的网约车进行识别和管理的技术问题。
[0004]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种车辆营运状态的确定方法，包括：获取预设时间段内营运车辆集合中每个营运车辆的行车数据；其中，所述行车数据包括每个营运车辆在相邻两订单之间的实际行驶轨迹和预设行驶轨迹、每个营运车辆在未执行订单时的行车轨迹以及客流密集区域；将所述实际行驶轨迹和预设行驶轨迹之间的轨迹偏差量大于第一预设阈值的营运车辆确定为第一异常营运车辆集合，并根据所述第一异常营运车辆集合确定在所述预设时间段内的第一异常巡游嫌疑指数，所述预设行驶轨迹为营运车辆的上一订单结束后到达最近驻车点的最短路径；和/或将未执行订单时的行车轨迹和客流密集区域之间的重合里程大于第二预设阈值的营运车辆确定为第二异常营运车辆集合，根据所述第二异常营运车辆集合确定在所述预设时间段内的第二异常巡游嫌疑指数；根据所述第一异常巡游嫌疑指数和/或第二异常巡游嫌疑指数确定营运车辆在线状态时的违规营运嫌疑指数。
[0005]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种网约车巡游违规运营状态的确定装置，包括：第一获取单元，获取预设时间段内营运车辆集合中每个营运车辆的行车数据；其中，所述行车数据包括每个营运车辆在相邻两订单之间的实际行驶轨迹和预设行驶轨迹，以及每个营运车辆在未执行订单时的行车轨迹和客流密集区域；第一确定单元，用于将所述实际行驶轨迹和预设行驶轨迹之间的偏差量大于第一预设阈值的营运车辆确定为第一异常营运车辆集合，并根据所述第一异常营运车辆集合确定在所述预设时间段内的第一异常巡游嫌疑指数，所述预设行驶轨迹为营运车辆的上一订单结束后到达最近驻车点的最短路径；和/或第二确定单元，用于将未执行订单时的行车轨迹和客流密集区域之间的重合度大于第二预设阈值的营运车辆确定为第二异常营运车辆集合，根据所述第二异常营运车辆集合确定在所述预设时间段内的第二异常巡游嫌疑指数；第三确定单元，用于根据所述第一异常巡游嫌疑指数和/或第二异常巡游嫌疑指数确定营运车辆在线状态时的违规营运嫌疑指数。
[0006]根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过上述计算机程序执行上述的网约车巡游违规运营状态的确定方法。
[0007]根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述网约车巡游违规运营状态的确定方法。
[0008]在本专利技术实施例中，采用了获取预设时间段内营运车辆集合中每个营运车辆的行车数据；其中，所述行车数据包括每个营运车辆在相邻两订单之间的实际行驶轨迹和预设行驶轨迹、每个营运车辆在未执行订单时的行车轨迹以及客流密集区域；将所述实际行驶轨迹和预设行驶轨迹之间的轨迹偏差量大于第一预设阈值的营运车辆确定为第一异常营运车辆集合，并根据所述第一异常营运车辆集合确定在所述预设时间段内的第一异常巡游嫌疑指数，所述预设行驶轨迹为营运车辆的上一订单结束后到达最近驻车点的最短路径；和/或将未执行订单时的行车轨迹和客流密集区域之间的重合里程大于第二预设阈值的营运车辆确定为第二异常营运车辆集合，根据所述第二异常营运车辆集合确定在所述预设时间段内的第二异常巡游嫌疑指数；根据所述第一异常巡游嫌疑指数和/或第二异常巡游嫌疑指数确定营运车辆在线状态时的违规营运嫌疑指数，在上述方法中，通过获取对营运车辆的实际行车轨迹与营运系统的预设轨迹之间的差异，以及监测、分析应用车辆以巡游方式进行揽客经营的行为，可以对营运车辆违规行为进行快速识别，可实现对营运车辆进行全时段的监督与管理，能够帮助监管人员对网约车违规营运行为进行精准打击，以维护城市出租汽车客运市场的正常秩序。而且还能记录违规营运车辆的违规营运数据，进而解决了相关技术中未能对违规营运的网约车进行识别和管理的技术问题。
附图说明
[0009]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0010]图1是根据本专利技术实施例的一种可选的网约车巡游违规运营的确定方法的应用环境的示意图；
[0011]图2是根据本专利技术实施例的另一种可选的网约车巡游违规运营的确定方法的应用环境的示意图；
[0012]图3是根据本专利技术实施例的一种可选的网约车巡游违规运营状态的确定方法的流程示意图；
[0013]图4是根据本专利技术实施例的一种可选的网约车巡游违规运营状态的确定方法场景示意图；
[0014]图5是根据本专利技术实施例的又一种可选的网约车巡游违规运营状态的确定方法的流程示意图；
[0015]图6是根据本专利技术实施例的另一种可选的网约车巡游违规运营状态的确定方法的流程示意图；
[0016]图7是根据本专利技术实施例的一种可选的网约车巡游违规运营状态的确定装置的结构示意图；
[0017]图8是根据本专利技术实施例的一种可选的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0019]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0020]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种网约车巡游违规运营状态的确定方法，可选地，作为一种可选地实施方式，上述网约车巡游违规运营状态的确定方法可以但不限于应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境中包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网约车巡游违规运营状态的确定方法，其特征在于，包括：获取预设时间段内营运车辆集合中每个营运车辆的行车数据；其中，所述行车数据包括每个营运车辆在相邻两订单之间的实际行驶轨迹和预设行驶轨迹、每个营运车辆在未执行订单时的行车轨迹以及客流密集区域；将所述实际行驶轨迹和预设行驶轨迹之间的轨迹偏差量大于第一预设阈值的营运车辆确定为第一异常营运车辆集合，并根据所述第一异常营运车辆集合确定在所述预设时间段内的第一异常巡游嫌疑指数，所述预设行驶轨迹为营运车辆的上一订单结束后到达最近驻车点的最短路径；和/或将未执行订单时的行车轨迹和客流密集区域之间的重合里程大于第二预设阈值的营运车辆确定为第二异常营运车辆集合，根据所述第二异常营运车辆集合确定在所述预设时间段内的第二异常巡游嫌疑指数；根据所述第一异常巡游嫌疑指数和/或第二异常巡游嫌疑指数确定营运车辆在线状态时的违规营运嫌疑指数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一异常营运车辆集合确定在所述预设时间段内的第一异常巡游嫌疑指数，包括：确定所述实际行驶轨迹和预设行驶轨迹之间的行驶时间偏差量，以及确定出在所述实际行驶轨迹中的异常停靠轨迹点的第一统计数量；其中，所述异常停靠轨迹点为营运状态下非指定驻车点；将所述轨迹偏差量、行驶时间偏差量和第一统计数量进行标准化处理得到各自对应的第一标准化处理数据，以及每个第一标准化数据各对应的权重；基于所述第一标准化处理数据，以及每个第一标准化数据各对应的权重，确定出所述第一异常营运车辆集合中每个营运车辆的在所述预设时间段内的第一异常巡游嫌疑指数；其中，所述异常巡游嫌疑指数为根据每个营运车辆对应的第一标准化处理数据，以及每个第一标准化数据各自对应的权重进行加权求和得到的结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定出在所述实际行驶轨迹中的异常停靠轨迹点的第一统计数量，包括：将营运车辆在连续多个实际行驶轨迹点均相同的轨迹点确定为停靠轨迹点；将所述停靠轨迹点中不在预设停靠区域内的停靠轨迹点确定为异常停靠轨迹点，并确定所述异常停靠轨迹点的第一统计数量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二异常营运车辆集合确定在所述预设时间段内的第二异常巡游嫌疑指数，包括：确定营运车辆在未执行订单时在客流密集区域内的重合时间，以及确定出在所述客流密集区域中的所述异常停靠轨迹点的第二统计数量；将所述重合里程、重合时间和第二统计数量进行标准化处理得到各自对应的第二标准化处理数据，以及每个第二标准化数据各对应的权重；基于所述第二标准化处理数据，以及每个第二标准化数据各对应的权重，确定出所述第二异常营运车辆集合中每个营运车辆的在所述预设时间段内的第二异常巡游嫌疑指数；其中，所述第二异常巡游嫌疑指数为根据每个营运车辆对应的第二标准化处理数据，以及每个第二标准化数据各对应的权重进行加权求和得到的结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李国鑫，齐璐璐，夏曙东，刘剑峰，邹存伟，林绵峰，
申请(专利权)人：北京北大千方科技有限公司，
类型：发明
国别省市：