CN110942640A - 一种主动发现非法从事网约车客运的嫌疑车辆的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种主动发现非法从事网约车客运的嫌疑车辆的方法，其无需使用人工蹲点的方法，主动发现有违法行为的嫌疑车辆，且可以不间断执行，提高了发现嫌疑车辆的效率，节省了大量人力成本，且不会引起任何不良社会影响。本发明的技术方案中，利用路面监控卡口设备采集的机动车轨迹数据，计算根据车辆的通行时长，基于开口设备采集的图片数据，利用现有的图像识别技术查询到车辆信息，从运营性质、车辆类型筛选出目标车辆范围，基于现有的图像识别技术确认每一个目标车辆的副驾驶乘客是否频繁变更，进而定位到有违法从事网约车客运的嫌疑车辆。

Description

一种主动发现非法从事网约车客运的嫌疑车辆的方法
技术领域
本发明涉及智能交通控制技术领域，具体为一种主动发现非法从事网约车客运的嫌疑车辆的方法。
背景技术
随着当前经济社会的高速发展，人民不断增长的出行需求和交通运输力能力的矛盾日益突出。随着移动互联网时代来临，网约车逐渐进入大家的日常生活。网约车利用互联网将乘客和司机直接连接在一起，使得乘客能够便捷的呼叫网约车出行，其便捷化的操作受到广大出行市民的喜爱。但同时，网约车具有难监管的特点，路面上运行的网约车中存在相当比例的车辆并未向运输部门申请网约车许可证。根据《中华人民共和国道路运输条例》第六十四条规定：未取得道路运输经营许可，擅自从事道路运输经营的，由县级以上道路运输管理机构责令停止经营；有违法所得的，没收违法所得，处违法所得2倍以上10倍以下的罚款；没有违法所得或者违法所得不足2万元的，处3万元以上10万元以下的罚款；构成犯罪的，依法追究刑事责任。
非法从事网约车进行载客的违法行为具有难以主动发现的特点，现有的查处防范中，监管部门往往采用人工蹲点，甚至“钓鱼执法”的方式进行发现查获非法载客的网约车。此类方法不仅需要花费大量的人力，执行效率低下，而且可能会带来不良的社会影响。
发明内容
为了解决现有的非法从事网约车的嫌疑车辆查处困难的问题，本发明提供一种主动发现非法从事网约车客运的嫌疑车辆的方法，其无需使用人工蹲点的方法，主动发现有违法行为的嫌疑车辆，且可以不间断执行，提高了发现嫌疑车辆的效率，节省了大量人力成本，且不会引起任何不良社会影响。
本发明的技术方案是这样的：一种主动发现非法从事网约车客运的嫌疑车辆的方法，其特征在于，其包括以下步骤：
S1：获取待检测区域内的所有卡口拍摄的过车图片，基于现有的图像识别技术，识别出在所述待检测区域内运行的所有车辆，作为目标车辆；
S2：设置检测时间T；
依次取出每一个所述目标车辆，获取在T天以内，所述目标车辆在所述待检测区域内的卡口轨迹集合：
K(k1,k2,...,kn)
其中：ki表示某一个单个轨迹数据，1≤i≤n，n为自然数，表示目标车辆轨迹个数；所述卡口轨迹集合内的ki按照时间顺序排序；
ki中的数据包括：采集轨迹卡口的经纬度、轨迹采集卡口的道路类型、采集时间、卡口轨迹过车图片；
S3：根据所述目标车辆的所述卡口轨迹集合K中的数据，计算其在所述检测时间T日以内，通行时长状态为异常的天数，设其通行时长状态异常天数共为d天；
S4：设置通行时长状态阈值为β天，则比较所述通行时长状态异常天数d和所述通行时长状态阈值为β：
如果
Figure BDA0002301639700000011
则判断所述目标车辆通行状态正常，不存在非法从事网约车客运的嫌疑，结束本次对所述目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测；
否则，判断所述目标车辆通行状态异常，执行步骤S9；
S5：针对所述目标车辆，核查其车辆信息，当车辆信息同时符合下面两个条件：
所述目标车辆的运营性质为：非营运车辆
所述目标车辆的车辆类型为：小微型客车或者小微型面包车
则：执行步骤S6；
否则，判断所述目标车辆通行状态正常，不存在非法从事网约车客运的嫌疑，结束本次对所述目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测；
S6：判断所述目标车辆的副驾驶乘客是否频繁变更；
如果所述目标车辆的副驾驶乘客状态为：没有频繁变更，则不存在非法从事网约车客运的嫌疑，结束本次对所述目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测；
否则，判断所述目标车辆存在非法从事网约车客运的嫌疑，将所述目标车辆的车辆信息发送给交管指挥平台，由执法人员进行后续确认行动；结束本次对所述目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测。
其进一步特征在于：
步骤S3中，计算所述通行时长状态异常天数d的步骤包括：
a1：将所述卡口轨迹集合K中的每一个子集ki，以天为单位切分成T个子集，即所述目标车辆在第t日的卡口轨迹子集为Kt：
Kt(k1,k2,k3…,km)
其中，1≤t≤T；
a2：遍历Kt，根据经纬度信息获取相邻轨迹ki,kj之间的直线距离disi,j；
其中：j＝i+1，且1≤i<j≤m；
a3：根据相邻轨迹ki,kj之间的道路类型，设置通行平均速度阈值σ，计算相邻轨迹ki,kj之间，所述目标车辆的通行时长τi,j：
Figure BDA0002301639700000021
叠加所有的相邻轨迹之间的通行时长，得出第t日的总的通行时长为τ：
τ＝∑τi,j；
a4：根据所述待检测区域的具体情况，设置此区域内的机动车通行时长阈值α，比较第t日的总的通行时长和所述通行时长阈值：
如果τ≥α，则判断所述目标车辆在第t日通行时长状态为异常；
a5：重复步骤a1～a5，对所述目标车辆的以天为单位的所有的轨迹子集Kt，分别进行计算；
累加所述目标车辆的所述通行时长状态为异常的天数，得到通行时长状态异常天数共为d天；
步骤S6中，判断所述目标车辆的副驾驶乘客是否频繁变更的步骤包括：
b1：调取其在所述待检测区域内的所有过车图，利用图像识别技术，识别出所有出现在副驾驶区域的乘客，设所有出现在副驾驶区域的乘客的人数为M；
b2：设置一个副驾驶乘客的人数上限阈值δ，
b3：比较M和δ：
当M≤δ，则判断所述目标车辆通行状态正常，即，所述目标车辆的副驾驶乘客的状态为：没有频繁变更；
否则，所述目标车辆的副驾驶乘客的状态为：频繁变更。
本发明提供的一种主动发现非法从事网约车客运的嫌疑车辆的方法，利用路面监控卡口设备采集的机动车轨迹数据，计算根据车辆的通行时长，基于开口设备采集的图片数据，利用现有的图像识别技术查询到车辆信息，从运营性质、车辆类型筛选出目标车辆范围，基于现有的图像识别技术确认每一个目标车辆的副驾驶乘客是否频繁变更，进而定位到有违法从事网约车客运的嫌疑车辆；本发明的技术方案利用现有的道路卡口设备无需添加新的硬件设备，利用现有的车辆信息数据库，无需添加新的数据库，方案的成本低廉；可以不间断的计算，对嫌疑车辆进行查找，无需人力分辨，节省了大量人力资源，且查找过程无需惊动被调查车辆，不会引起不良的影响。
附图说明
图1为本发明的嫌疑车辆查找流程示意图。
具体实施方式
本发明一种主动发现非法从事网约车客运的嫌疑车辆的方法，其包括以下步骤。
S1：获取待检测区域内的所有卡口拍摄的过车图片，基于现有的图像识别技术，识别出在待检测区域内运行的所有车辆，作为目标车辆；对识别出来的所有目标车辆分别进行排查，具体实现的时候，如说明书的附图中的图1所以，可以设置每次识别出来的目标车辆的总数为TN辆，然后通过设置计数器Coun来控制目标车辆的查找循环。
S2：设置检测时间T，设置一个检测期间，在T天以内计算每一个目标车辆的行驶数据；
依次取出每一个目标车辆，获取在T天以内，目标车辆在待检测区域内的卡口轨迹集合：
K(k1,k2,...,kn)
其中：ki表示某一个单个轨迹数据，1≤i≤n，n为自然数，表示目标车辆轨迹个数；卡口轨迹集合内的ki按照时间顺序排序；
ki中的数据包括：采集轨迹卡口的经纬度、轨迹采集卡口的道路类型、采集时间、卡口轨迹过车图片。
如下面的表1，是某机动车C的在2019年7月1日的卡口轨迹集合，集合内轨迹按卡口采集的时间先后顺序排列。
表1某机动车的卡口轨迹详情
Figure BDA0002301639700000041
S3：根据目标车辆的卡口轨迹集合K中的数据，计算其在检测时间T日以内，通行时长状态为异常的天数，设其通行时长状态异常天数共为d天；
计算通行时长状态异常天数d的步骤包括：
a1：将卡口轨迹集合K中的每一个子集ki，以天为单位切分成T个子集，即目标车辆在第t日的卡口轨迹子集为Kt：
Kt(k1,k2,k3…,km)
其中，1≤t≤T；
a2：遍历Kt，根据经纬度信息获取相邻轨迹ki,kj之间的直线距离disi,j；
其中：j＝i+1，且1≤i<j≤m；
a3：根据相邻轨迹ki,kj之间的道路类型，设置通行平均速度阈值σ，计算相邻轨迹ki,kj之间，目标车辆的通行时长τi,j：
Figure BDA0002301639700000051
叠加所有的相邻轨迹之间的通行时长，得出第t日的总的通行时长为τ：
τ＝∑τi,j；
a4：根据待检测区域的具体情况，设置此区域内的机动车通行时长阈值α，比较第t日的总的通行时长和通行时长阈值：
如果τ≥α，则判断目标车辆在第t日通行时长状态为异常；
a5：重复步骤a1～a5，对目标车辆的以天为单位的所有的轨迹子集Kt，分别进行计算；
累加目标车辆的通行时长状态为异常的天数，得到通行时长状态异常天数共为d天。
基于表1的数据，对目标车辆：机动车C的通行时长状态异常天数进行计算。
从卡口轨迹去判定。先估算机动车C在当日的通行时长:
(1)根据卡口的经纬度，从卡口K2开始依次计算出与上一个卡口间的距离；
(2)据卡口的所在道路的道路类型设定速度阈值，如城市快速路为60Km/H、城区普通道路40Km/H；
(3)以此得出通行时长(通行时长＝与上一个卡口间的距离*60/速度阈值)；
(4)累加得出机动车在当日的通行时长为780分钟。
可以看出机动车C在当日的通行了较长时间，
本实施例中，设定通行异常阈值为480min，即认为每日的通行时长超过480分钟，则判定为通行异常。
则，估算机动车C在2019年7月份的所有日通行时长，如下面表2所示：
表2：机动车C在2019年7月的所有日通行时长
日期 通行时长(min) 日期 通行时长(min)
2019年7月1日 780* 2019年7月16日 0
2019年7月2日 506* 2019年7月17日 550*
2019年7月3日 320 2019年7月18日 401
2019年7月4日 480* 2019年7月19日 463
2019年7月5日 201 2019年7月20日 486*
2019年7月6日 196 2019年7月21日 530*
2019年7月7日 501* 2019年7月22日 650*
2019年7月8日 555* 2019年7月23日 670*
2019年7月9日 250 2019年7月24日 531*
2019年7月10日 485* 2019年7月25日 405
2019年7月11日 0 2019年7月26日 493*
2019年7月12日 350 2019年7月27日 128
2019年7月13日 377 2019年7月28日 366
2019年7月14日 532* 2019年7月29日 500*
2019年7月15日 362 2019年7月30日 135
2019年7月16日 162 2019年7月31日 650*
S4：设置通行时长状态阈值为β，则比较通行时长状态异常天数d和通行时长状态阈值为β：
如果
Figure BDA0002301639700000061
则判断目标车辆通行状态正常，不存在非法从事网约车客运的嫌疑，结束本次对目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测；
否则，判断目标车辆通行状态异常，执行步骤S9。
本实施例中，在待检测区域内，根据本区域内实际的路况、区域面积、区域特点，设置β＝0.49，本月内的T＝31，则可知，本月内的通行异常天数阈值为T*β≈15天，即在本月内超过15天的日通行时长异常，则判定车辆具有非法从事网约车客运嫌疑。
表2中用*号标记的为大于等于480小时的通行时长，则，表2中记录的通行时长状态异常天数d＝16，超过15天，则根据表2的数据，机动车C存在非法从事网约车客运的嫌疑；在一定的检查周期中，非法运营的车辆其异常行驶的天数大于非运营状态私家车辆，利用非法运营车辆的这个特点，根据待检测区间内的面积、路况、居民区设置等等特点，设置待检测区域内通行时长状态阈值β，进而通过卡口数据筛查出有非法运嫌疑的车辆；根据每个待检测区域自有的特点设置通行时长状态阈值，使计算出来的数值更加符合各个区域的特点，提高了本发明技术方案的准确性。
S5：针对目标车辆，核查其车辆信息，当车辆信息同时符合下面两个条件：
目标车辆的运营性质为：非营运车辆
目标车辆的车辆类型为：小微型客车或者小微型面包车
则：执行步骤S6；
否则，判断目标车辆通行状态正常，不存在非法从事网约车客运的嫌疑，结束本次对目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测。
经核实机动车C为非营运性质的车辆，是一辆7坐的小型客车。
S6：判断目标车辆的副驾驶乘客是否频繁变更；
判断目标车辆的副驾驶乘客是否频繁变更的步骤包括：
b1：调取其在待检测区域内的所有过车图，利用图像识别技术，识别出所有出现在副驾驶区域的乘客，设所有出现在副驾驶区域的乘客的人数为M；
b2：设置一个副驾驶乘客的人数上限阈值δ，本实施例中，设置上限阈值δ为10；
b3：比较M和δ：
当M<δ，则判断目标车辆通行状态正常，即，目标车辆的副驾驶乘客的状态为：没有频繁变更；
否则，目标车辆的副驾驶乘客的状态为：频繁变更。
抽取机动车C的卡口轨迹图片，利用图像识别确定副驾驶乘客变化情况。经确认，机动车C的副驾驶人员频繁更换，每日的变化次数超过10次，即：机动车C存在非法从事网约车客运的嫌疑；在待检测车辆的运行时间超出通行时长状态阈值的基础之上，对待检测车辆的副驾驶位置的乘客进行筛查，通过对乘客位置的人数的检查，确认待检测车辆是否有非法运营的嫌疑，进一步提高了本发明技术方案计算的准确性。
如果目标车辆的副驾驶乘客状态为：没有频繁变更，则不存在非法从事网约车客运的嫌疑，结束本次对目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测；
否则，判断目标车辆存在非法从事网约车客运的嫌疑，将目标车辆的车辆信息发送给交管指挥平台，由执法人员进行后续确认行动；结束本次对目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测。
使用本发明的技术方案，可以利用卡口轨迹，主动发现路面行驶的机动车是否有非法从事网约车客运的嫌疑，大大提升运输监管部门的执法效率。在本方法中，利用的卡口的经纬度信息，求取轨迹间的直线距离；根据不同道路类型设定平均通行速度，求取车辆通行时长；使用卡口的直线距离，而机动车在两个卡口间的实际通行距离更长，同时通过设定平均通行速度的方法，规避了用卡口轨迹采集时间相叠加，这都保证了本方法主动发现嫌疑车辆的准确率。

Claims (3)

1.一种主动发现非法从事网约车客运的嫌疑车辆的方法，其特征在于，其包括以下步骤：
S1：获取待检测区域内的所有卡口拍摄的过车图片，基于现有的图像识别技术，识别出在所述待检测区域内运行的所有车辆，作为目标车辆；
S2：设置检测时间T；
依次取出每一个所述目标车辆，获取在T天以内，所述目标车辆在所述待检测区域内的卡口轨迹集合：K(k1,k2,...,kn)
其中：ki表示某一个单个轨迹数据，1≤i≤n，n为自然数，表示目标车辆轨迹个数；所述卡口轨迹集合内的ki按照时间顺序排序；
ki中的数据包括：采集轨迹卡口的经纬度、轨迹采集卡口的道路类型、采集时间、卡口轨迹过车图片；
S3：根据所述目标车辆的所述卡口轨迹集合K中的数据，计算其在所述检测时间T日以内，通行时长状态为异常的天数，设其通行时长状态异常天数共为d天；
S4：设置通行时长状态阈值为β天，则比较所述通行时长状态异常天数d和所述通行时长状态阈值为β：
如果
Figure FDA0002301639690000011
则判断所述目标车辆通行状态正常，不存在非法从事网约车客运的嫌疑，结束本次对所述目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测；
否则，判断所述目标车辆通行状态异常，执行步骤S9；
S5：针对所述目标车辆，核查其车辆信息，当车辆信息同时符合下面两个条件：
所述目标车辆的运营性质为：非营运车辆
所述目标车辆的车辆类型为：小微型客车或者小微型面包车
则：执行步骤S6；
否则，判断所述目标车辆通行状态正常，不存在非法从事网约车客运的嫌疑，结束本次对所述目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测；
S6：判断所述目标车辆的副驾驶乘客是否频繁变更；
如果所述目标车辆的副驾驶乘客状态为：没有频繁变更，则不存在非法从事网约车客运的嫌疑，结束本次对所述目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测；
否则，判断所述目标车辆存在非法从事网约车客运的嫌疑，将所述目标车辆的车辆信息发送给交管指挥平台，由执法人员进行后续确认行动；结束本次对所述目标车辆的检测；执行步骤S2，进行下一辆目标车辆的检测。
2.根据权利要求1所述一种主动发现非法从事网约车客运的嫌疑车辆的方法，其特征在于：步骤S3中，计算所述通行时长状态异常天数d的步骤包括：
a1：将所述卡口轨迹集合K中的每一个子集ki，以天为单位切分成T个子集，即所述目标车辆在第t日的卡口轨迹子集为Kt：
Kt(k1,k2,k3…,km)
其中，1≤t≤T；
a2：遍历Kt，根据经纬度信息获取相邻轨迹ki,kj之间的直线距离disi,j；
其中：j＝i+1，且1≤i<j≤m；
a3：根据相邻轨迹ki,kj之间的道路类型，设置通行平均速度阈值σ，计算相邻轨迹ki,kj之间，所述目标车辆的通行时长τi,j：
Figure FDA0002301639690000021
叠加所有的相邻轨迹之间的通行时长，得出第t日的总的通行时长为τ：
τ＝∑τi,j；
a4：根据所述待检测区域的具体情况，设置此区域内的机动车通行时长阈值α，比较第t日的总的通行时长和所述通行时长阈值：
如果τ≥α，则判断所述目标车辆在第t日通行时长状态为异常；
a5：重复步骤a1～a5，对所述目标车辆的以天为单位的所有的轨迹子集Kt，分别进行计算；
累加所述目标车辆的所述通行时长状态为异常的天数，得到通行时长状态异常天数共为d天。
3.根据权利要求1所述一种主动发现非法从事网约车客运的嫌疑车辆的方法，其特征在于：步骤S6中，判断所述目标车辆的副驾驶乘客是否频繁变更的步骤包括：
b1：调取其在所述待检测区域内的所有过车图，利用图像识别技术，识别出所有出现在副驾驶区域的乘客，设所有出现在副驾驶区域的乘客的人数为M；
b2：设置一个副驾驶乘客的人数上限阈值δ，
b3：比较M和δ：
当M≤δ，则判断所述目标车辆通行状态正常，即，所述目标车辆的副驾驶乘客的状态为：没有频繁变更；
否则，所述目标车辆的副驾驶乘客的状态为：频繁变更。
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