CN113222492A - 一种车辆行驶线路类型的判别方法、装置、存储介质及终端 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车辆行驶线路类型的判别方法、装置、存储介质及终端，该方法包括：获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点；根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点；预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列；将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列；基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。因此，采用本申请实施例，可以推断车辆所属类型并识别出移动线路的车辆，进而在找车找货业务中优先触达无固定线路的车辆进行拉货，可以减少车辆返程空跑的情况，从而提高运输效率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种车辆行驶线路类型的判别方法、装置、存储介质及终端。
背景技术
目前物流行业发展的如火如荼，从而诞生了大量的货车，货车作为陆运主力，其承担了很大一部分货物运输量，因此实现高效的货物运输是非常有必要的，在高效实现货物运输时，如何保障为货车司机实现快速找到运输货源，同时为货主快速找到适合的运货车辆是实现高效的货物运输的必要条件。
在现有的技术方案中，在实现高效的货物运输时，主要通过用户主动联系的方式进行货物运输，例如车主确定运输路线后，首先需要联系该路线上的企业，通过打电话的方式逐一询问有无需要运输的货物，同时当货主想将获取运输到某一地点，需要提前联系运输到该地点的车辆，如果车主或货主其中一方联系不到对方，就会导致货物无法运输，从而降低了货物运输效率。
因此，如何找到一种有效的方法，实现高效率找车找货为亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种车辆行驶线路类型的判别方法、装置、存储介质及终端。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。
第一方面，本申请实施例提供了一种车辆行驶线路类型的判别方法，该方法包括：
获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点；
根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点；
预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列；
将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列；
基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。
可选的，预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列，包括：
从计算的POI历史停靠点中逐一查询可过滤的POI历史停靠点；
将可过滤的POI历史停靠点从POI历史停靠点中剔除，生成剔除后的POI历史停靠点；
获取剔除后的POI历史停靠点对应的停靠信息；
基于停靠信息将剔除后的POI历史停靠点进行筛选，生成筛选后的POI历史停靠点；
根据预先设定的多个范围值将筛选后的POI历史停靠点进行聚类，生成聚类后的POI历史停靠点序列；
将聚类后的POI历史停靠点序列确定为目标POI停靠点序列；其中，可过滤的POI历史停靠点至少包括加油站停靠点、高速公路停靠点以及停车场停靠点。
可选的，基于停靠信息将剔除后的POI历史停靠点进行筛选，生成筛选后的POI历史停靠点，包括：
根据停靠信息从剔除后的POI历史停靠点中逐一获取预设范围内具备多个POI且针对每个POI的停靠时长与停靠次数均大于预设值的POI历史停靠点，生成筛选后的POI历史停靠点；或者，
根据停靠信息从剔除后的POI历史停靠点中逐一获取在预设范围内具备多个POI且针对每个POI的停靠次数大于预设值的POI历史停靠点，生成筛选后的POI历史停靠点；其中，停靠信息包括车辆停靠开始时间，停靠结束时间，停靠点中心点，停靠点到POI的距离。
可选的，根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点，包括：
采用AC自动机匹配算法建立POI历史停靠点搜索模型；
加载待判别车辆对应的数据源；
将历史行驶轨迹点与数据源逐一输入POI历史停靠点搜索模型中，输出待判别车辆的POI历史停靠点。
可选的，将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列，包括：
从目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第一预设时长的POI停靠点，生成第一等级POI停靠点序列；
从目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第二预设时长的POI停靠点，生成第二等级POI停靠点序列；
从目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第三预设时长的POI停靠点，生成第三等级POI停靠点序列；
其中，第一预设时长大于第二预设时长，第二预设时长大于第三预设时长。
可选的，基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型，包括：
将第一等级POI停靠点序列、第二等级POI停靠点序列、第三等级POI停靠点序列分别进行排序，生成排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列；
通过排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列对应的停靠类型判别车辆对应的行驶路线类型；
其中，车辆对应的行驶路线类型可分为固定线路、半固定线路以及移动线路。
可选的，将第一等级POI停靠点序列、第二等级POI停靠点序列、第三等级POI停靠点序列分别进行排序，生成排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列，包括：
获取第一等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第一停靠时刻；
基于各POI停靠点的第一停靠时刻的先后顺序将第一等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第一等级POI停靠点序列；
获取第二等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第二停靠时刻；
基于各POI停靠点的第二停靠时刻的先后顺序将第二等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第二等级POI停靠点序列；
获取第三等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第三停靠时刻；
基于各POI停靠点的第三停靠时刻的先后顺序将第三等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第三等级POI停靠点序列。
第二方面，本申请实施例提供了一种车辆行驶线路类型的判别装置，该装置包括：
轨迹点获取模块，用于获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点；
POI历史停靠点计算模块，用于根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点；
POI历史停靠点预处理模块，用于预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列；
POI停靠点序列等级划分模块，用于将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列；
行驶路线类型判别模块，用于基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种终端，可包括：处理器和存储器；其中，存储器存储有计算机程序，计算机程序适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
在本申请实施例中，车辆行驶线路类型的判别装置首先获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点，再根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点，然后预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列，其次将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列，最后基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。由于本申请通过计算车辆轨迹中的POI历史停靠点，并通过提炼POI历史停靠点的特征来识别是装卸货物的停靠点,然后通过停靠点的停靠时长与周围POI的关系，通过聚类的方式识别车辆在城市停靠的次数，以及时长等因素，从而识别出车辆是固定线路还是移动线路，可以推断车辆所属类型并识别出移动线路的车辆，进而在找车找货业务中优先触达无固定线路的车辆进行拉货，可以减少车辆返程空跑的情况，从而提高运输效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是本申请实施例提供的一种车辆行驶线路类型的判别方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的一种车辆行驶线路类型为固定行驶路线的示意图；
图3是本申请实施例提供的一种车辆行驶线路类型为半固定行驶路线的示意图；
图4是本申请实施例提供的一种车辆行驶线路类型为移动行驶路线的示意图；
图5是本申请实施例提供的一种车辆行驶线路类型的判别过程的过程示意框图；
图6是本申请实施例提供的另一种车辆行驶线路类型的判别方法的流程示意图；
图7是本申请实施例提供的一种车辆行驶线路类型的判别装置的装置示意图；
图8是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请提供的技术方案中，由于本申请通过计算车辆轨迹中的POI历史停靠点，并通过提炼POI历史停靠点的特征来识别是装卸货物的停靠点,然后通过停靠点的停靠时长与周围POI的关系，通过聚类的方式识别车辆在城市停靠的次数，以及时长等因素，从而识别出车辆是固定线路还是移动线路，可以推断车辆所属类型并识别出移动线路的车辆，进而在找车找货业务中优先触达无固定线路的车辆进行拉货，可以减少车辆返程空跑的情况，从而提高运输效率，下面采用示例性的实施例进行详细说明。
下面将结合附图1-附图6，对本申请实施例提供的车辆行驶线路类型的判别方法进行详细介绍。该方法可依赖于计算机程序实现，可运行于基于冯诺依曼体系的车辆行驶线路类型的判别装置上。该计算机程序可集成在应用中，也可作为独立的工具类应用运行。其中，本申请实施例中的车辆行驶线路类型的判别装置可以为用户终端，包括但不限于：个人电脑、平板电脑、手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备等。在不同的网络中用户终端可以叫做不同的名称，例如：用户设备、接入终端、用户单元、用户站、移动站、移动台、远方站、远程终端、移动设备、用户终端、终端、无线通信设备、用户代理或用户装置、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(personal digitalassistant，PDA)、5G网络或未来演进网络中的终端设备等。
请参见图1，为本申请实施例提供了一种车辆行驶线路类型的判别方法的流程示意图。如图1所示，本申请实施例的方法可以包括以下步骤：
S101，获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点；
其中，待判别车辆为用户需要进行类型分析的货运车辆，历史行驶轨迹点为该货运车辆其上安装的定位设备上报的历史轨迹数据，该轨迹数据为经纬度坐标点。
需要说明的是，定位设备可以是GPS定位设备，也可以是北斗定位设备，具体根据实际场景进行选取，此处不做限定。
在一种可能的实现方式中，当进行车辆行驶路线的类型判别时，首先用户需要通过用户终端选择需要进行判别的目标车辆，然后设定获取轨迹点数据的起始时刻与结束时刻，其次根据选择的目标车辆以及设定的起始时刻与结束时刻从数据中心获取该车辆在一段时间内的历史行驶轨迹点。
进一步地，在根据选择的目标车辆以及设定的起始时刻与结束时刻从数据中心获取该车辆在一段时间内的历史行驶轨迹点时，首先确定该车辆的车辆信息，车辆信息至少包括车牌号，然后确定预先设定的数据库查询模板语言，其次将该车牌号、起始时刻以及结束时刻与数据库查询模板语言进行映射绑定后生成获取该车辆历史行驶轨迹点的结构化SQL查询语句，最后执行该结构化SQL查询语句后输出该历史行驶轨迹点。
具体的，在生成结构化SQL查询语句时，例如车牌号为“京A8888”，起始日期为2021年1月25日15:10:55，结束时间为2021年1月26日15:10:55，加载到的数据库查询模板语言为“select*from history_shuju where id＝“？”and t.time>＝to_date(aaaa,'yyyy-mm-dd hh24:mm:ss')and t.time<to_date(bbbb,'yyyy-mm-dd hh24:mm:ss')”,其次将车牌号、起始日期、结束日期和加载到的数据库查询模板语言绑定后，生成的结构化SQL查询语句可以为“select*from history_shuju where id＝“京A8888”and t.time>＝to_date(aaaa,'2021-1-2515:10:55')andt.time<to_date(bbbb,'2021-1-2615:10:55')”。
S102，根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点；
其中，POI为兴趣点关键字，例如POI可以为港口码头，铁路车站，机场货运，物流园，工业园，室外停车场，农贸市场，家具建材市场等。POI停靠点为车辆停靠位置在预设范围内与POI关联后得到的多个位置点。
在一种可能的实现方式中，在计算待判别车辆的POI历史停靠点时，首先采用AC自动机匹配算法建立POI历史停靠点搜索模型，再加载待判别车辆对应的数据源，然后将历史行驶轨迹点与数据源逐一输入POI历史停靠点搜索模型中，最后输出待判别车辆的POI历史停靠点。
S103，预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列；
通常，预处理至少包括对待判别车辆的POI历史停靠点的分类、清洗以及过滤。
在一种可能的实现方式中，在进行预处理时，首先从计算的POI历史停靠点中逐一查询可过滤的POI历史停靠点，再将可过滤的POI历史停靠点从POI历史停靠点中剔除，生成剔除后的POI历史停靠点，然后获取剔除后的POI历史停靠点对应的停靠信息，再基于停靠信息将剔除后的POI历史停靠点进行筛选，生成筛选后的POI历史停靠点，其次根据预先设定的多个范围值将筛选后的POI历史停靠点进行聚类，生成聚类后的POI历史停靠点序列，最后将聚类后的POI历史停靠点序列确定为目标POI停靠点序列。其中，可过滤的POI历史停靠点至少包括加油站停靠点、高速公路停靠点以及停车场停靠点。
进一步地，在基于停靠信息将剔除后的POI历史停靠点进行筛选，生成筛选后的POI历史停靠点时，根据停靠信息从剔除后的POI历史停靠点中逐一获取预设范围内具备多个POI且针对每个POI的停靠时长与停靠次数均大于预设值的POI历史停靠点，生成筛选后的POI历史停靠点；或者，根据停靠信息从剔除后的POI历史停靠点中逐一获取在预设范围内具备多个POI且针对每个POI的停靠次数大于预设值的POI历史停靠点，生成筛选后的POI历史停靠点；其中，停靠信息包括车辆停靠开始时间，停靠结束时间，停靠点中心点，停靠点距离POI距离。
例如，在预处理时，首先需要过滤，过滤规则包括至少需要去掉加油站停靠点，高速公路停靠点，停车场停靠点，过滤后需要进一步进行筛选，筛选出停靠点r2米内有(港口码头，铁路车站，机场货运，物流园，工业园，室外停车场，农贸市场，家具建材市场)并且停靠时长大于r3小时两次以上，或者停靠点在r2米内在对应的POI超过r4次的停靠点，最后对筛选后的停靠点按范围聚类，形成新的停靠序列s0,s1,s2,s3。
S104，将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列；
在一种可能的实现方式中，在进行等级划分时，首先从目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第一预设时长的POI停靠点，生成第一等级POI停靠点序列，然后从目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第二预设时长的POI停靠点，生成第二等级POI停靠点序列，最后从目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第三预设时长的POI停靠点，生成第三等级POI停靠点序列。
其中，第一预设时长大于第二预设时长，第二预设时长大于第三预设时长。
例如，对聚类后的目标POI停靠点序列可按停靠时长分级，分为3级，分别为：
L0级停靠时长大于X0；
L1级停靠时长大于X1，小于X0；
L2级停靠时长大于X2，小于X1；
其中，X0、X1、X2分别代表预设时长(单位：小时)，X0<X1<X2。
S105，基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。
在一种可能的实现方式中，在分级结束后，可根据分级结果进行行驶路线类型判别，首先将第一等级POI停靠点序列、第二等级POI停靠点序列、第三等级POI停靠点序列分别进行排序，生成排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列，最后通过排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列对应的停靠类型判别车辆对应的行驶路线类型；
其中，车辆对应的行驶路线类型可分为固定线路、半固定线路以及移动线路。
固定线路：点对点的运输方式，中间不会做什么交接的过程，基本是全程直达的模式。这种模式主要是货车司机有固定的货源和客户。
半固定线路：一端有固定货源，另外一端无固定货源，到达目的地以后需要再重新找货，配货。
移动线路：没有稳定的货源，没有稳定的业务，没有稳定的收入，车辆到处跑，各地的环境也不熟悉，存在许多偶然性的风险和不确定性。
其中，固定线路的车辆所属类型包括轿车拖运车、集装箱跨运车、危险品车、渣土车等车辆，此种车辆的POI停靠点固定，线路也相对固定，车辆所属类型也较固定。而半固定线路和移动线路的车辆所属类型相对较多。
进一步地，在将第一等级POI停靠点序列、第二等级POI停靠点序列、第三等级POI停靠点序列分别进行排序，生成排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列时，首先获取第一等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第一停靠时刻，再基于各POI停靠点的第一停靠时刻的先后顺序将第一等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第一等级POI停靠点序列，然后获取第二等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第二停靠时刻，再基于各POI停靠点的第二停靠时刻的先后顺序将第二等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第二等级POI停靠点序列，其次获取第三等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第三停靠时刻，最后基于各POI停靠点的第三停靠时刻的先后顺序将第三等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第三等级POI停靠点序列。
例如，在基于步骤S103划分出L0级、L1级以及L2级后，根据历史周期内的L0级、L1级以及L2级类型按时间排序，生成OD对，通过OD对的停靠类型判断是否是固定线路、半固定线路还是移动线路，只有L0级的OD对识别为固定线路，固定线路例如图2所示；有L0、L1和L2级的OD对识别为半固定线路，半固定线路例如图3所示；有L1和L2级的OD对识别为移动线路，移动线路例如图4所示。
例如图5所示，图5是本申请实施例提供的一种车辆行驶线路类型的判别流程示意图，首先获取待判别车辆的轨迹点数据，然后根据轨迹点数据计算POI停靠点，再对计算出的POI停靠点进行分类、清洗以及聚类后生成目标停靠点，其次根据停靠时长将目标停靠点进行分级处理，最后根据分级后的停靠点进行待判定车辆行驶路线类型判断。
在本申请实施例中，车辆行驶线路类型的判别装置首先获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点，再根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点，然后预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列，其次将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列，最后基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。由于本申请通过计算车辆轨迹中的POI历史停靠点，并通过提炼POI历史停靠点的特征来识别是装卸货物的停靠点,然后通过停靠点的停靠时长与周围POI的关系，通过聚类的方式识别车辆在城市停靠的次数，以及时长等因素，从而识别出车辆是固定线路还是移动线路，可以推断车辆所属类型并识别出移动线路的车辆，进而在找车找货业务中优先触达移动线路的车辆进行拉货，可以减少车辆返程空跑的情况，从而提高运输效率。
请参见图6，为本申请实施例提供了一种预先训练的车辆行驶线路类型的判别模型训练方法的流程示意图。如图6所示，本申请实施例的方法可以包括以下步骤：
S201，获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点；
S202，采用AC自动机匹配算法建立POI历史停靠点搜索模型；
S203，加载待判别车辆对应的数据源；
S204，将历史行驶轨迹点与数据源逐一输入POI历史停靠点搜索模型中，输出待判别车辆的POI历史停靠点；
S205，从POI历史停靠点中逐一查询可过滤的POI历史停靠点；
S206，将可过滤的POI历史停靠点从POI历史停靠点中剔除，生成剔除后的POI历史停靠点；
S207，获取剔除后的POI历史停靠点对应的停靠信息；
S208，基于停靠信息将剔除后的POI历史停靠点进行筛选，生成筛选后的POI历史停靠点；
S209，根据预先设定的多个范围值将筛选后的POI历史停靠点进行聚类，生成聚类后的POI历史停靠点序列；
S210，将聚类后的POI历史停靠点序列确定为目标POI停靠点序列；
S211,将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列；
S212，基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。
在本申请实施例中，车辆行驶线路类型的判别装置首先获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点，再根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点，然后预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列，其次将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列，最后基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。由于本申请通过计算车辆轨迹中的POI历史停靠点，并通过提炼POI历史停靠点的特征来识别是装卸货物的停靠点,然后通过停靠点的停靠时长与周围POI的关系，通过聚类的方式识别车辆在城市停靠的次数，以及时长等因素，从而识别出车辆是固定线路还是移动线路，可以推断车辆所属类型并识别出移动线路的车辆，进而在找车找货业务中优先触达无固定线路的车辆进行拉货，可以减少车辆返程空跑的情况，从而提高运输效率。
下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。
请参见图7，其示出了本发明一个示例性实施例提供的车辆行驶线路类型的判别装置的结构示意图。该车辆行驶线路类型的判别装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为终端的全部或一部分。该装置1包括轨迹点获取模块10、POI历史停靠点计算模块20、POI历史停靠点预处理模块30、POI停靠点序列等级划分模块40、行驶路线类型判别模块50。
轨迹点获取模块10，用于获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点；
POI历史停靠点计算模块20，用于根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点；
POI历史停靠点预处理模块30，用于预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列；
POI停靠点序列等级划分模块40，用于将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列；
行驶路线类型判别模块50，用于基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。
需要说明的是，上述实施例提供的车辆行驶线路类型的判别装置在执行车辆行驶线路类型的判别方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的车辆行驶线路类型的判别装置与车辆行驶线路类型的判别方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请实施例中，车辆行驶线路类型的判别装置首先获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点，再根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点，然后预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列，其次将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列，最后基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。由于本申请通过计算车辆轨迹中的POI历史停靠点，并通过提炼POI历史停靠点的特征来识别是装卸货物的停靠点,然后通过停靠点的停靠时长与周围POI的关系，通过聚类的方式识别车辆在城市停靠的次数，以及时长等因素，从而识别出车辆是固定线路还是移动线路，可以推断车辆所属类型并识别出移动线路的车辆，进而在找车找货业务中优先触达无固定线路的车辆进行拉货，可以减少车辆返程空跑的情况，从而提高运输效率。
本发明还提供一种计算机可读介质，其上存储有程序指令，该程序指令被处理器执行时实现上述各个方法实施例提供的车辆行驶线路类型的判别方法。本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各个方法实施例的车辆行驶线路类型的判别方法。
请参见图8，为本申请实施例提供了一种终端的结构示意图。如图8所示，终端1000可以包括：至少一个处理器1001，至少一个网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，至少一个通信总线1002。
其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。
其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、摄像头(Camera)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中，网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
其中，处理器1001可以包括一个或者多个处理核心。处理器1001利用各种借口和线路连接整个电子设备1000内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1005内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器1005内的数据，执行电子设备1000的各种功能和处理数据。可选的，处理器1001可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001可集成中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器1001中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器1005可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。可选的，该存储器1005包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器1005可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1005可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图8所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及车辆行驶线路类型的判别应用程序。
在图8所示的终端1000中，用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的车辆行驶线路类型的判别应用程序，并具体执行以下操作：
获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点；
根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点；
预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列；
将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列；
基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。
在一个实施例中，处理器1001在执行预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列时，具体执行以下操作：
从计算的POI历史停靠点中逐一查询可过滤的POI历史停靠点；
将可过滤的POI历史停靠点从POI历史停靠点中剔除，生成剔除后的POI历史停靠点；
获取剔除后的POI历史停靠点对应的停靠信息；
基于停靠信息将剔除后的POI历史停靠点进行筛选，生成筛选后的POI历史停靠点；
根据预先设定的多个范围值将筛选后的POI历史停靠点进行聚类，生成聚类后的POI历史停靠点序列；
将聚类后的POI历史停靠点序列确定为目标POI停靠点序列；其中，可过滤的POI历史停靠点至少包括加油站停靠点、高速公路停靠点以及停车场停靠点。
在一个实施例中，处理器1001在执行基于停靠信息将剔除后的POI历史停靠点进行筛选，生成筛选后的POI历史停靠点时，具体执行以下操作：
根据停靠信息从剔除后的POI历史停靠点中逐一获取预设范围内具备多个POI且针对每个POI的停靠时长与停靠次数均大于预设值的POI历史停靠点，生成筛选后的POI历史停靠点；或者，
根据停靠信息从剔除后的POI历史停靠点中逐一获取在预设范围内具备多个POI且针对每个POI的停靠次数大于预设值的POI历史停靠点，生成筛选后的POI历史停靠点；其中，停靠信息包括车辆停靠开始时间，停靠结束时间，停靠点中心点，停靠点距离POI距离。
在一个实施例中，处理器1001在执行根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点时，具体执行以下操作：
采用AC自动机匹配算法建立POI历史停靠点搜索模型；
加载待判别车辆对应的数据源；
将历史行驶轨迹点与数据源逐一输入POI历史停靠点搜索模型中，输出待判别车辆的POI历史停靠点。
在一个实施例中，处理器1001在执行将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列时，具体执行以下操作：
从目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第一预设时长的POI停靠点，生成第一等级POI停靠点序列；
从目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第二预设时长的POI停靠点，生成第二等级POI停靠点序列；
从目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第三预设时长的POI停靠点，生成第三等级POI停靠点序列；
其中，第一预设时长大于第二预设时长，第二预设时长大于第三预设时长。
在一个实施例中，处理器1001在执行基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型时，具体执行以下操作：
将第一等级POI停靠点序列、第二等级POI停靠点序列、第三等级POI停靠点序列分别进行排序，生成排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列；
通过排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列对应的停靠类型判别车辆对应的行驶路线类型；
其中，车辆对应的行驶路线类型可分为固定线路、半固定线路以及移动线路。
在一个实施例中，处理器1001在执行将第一等级POI停靠点序列、第二等级POI停靠点序列、第三等级POI停靠点序列分别进行排序，生成排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列时，具体执行以下操作：
获取第一等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第一停靠时刻；
基于各POI停靠点的第一停靠时刻的先后顺序将第一等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第一等级POI停靠点序列；
获取第二等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第二停靠时刻；
基于各POI停靠点的第二停靠时刻的先后顺序将第二等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第二等级POI停靠点序列；
获取第三等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第三停靠时刻；
基于各POI停靠点的第三停靠时刻的先后顺序将第三等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第三等级POI停靠点序列。
在本申请实施例中，车辆行驶线路类型的判别装置首先获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点，再根据历史行驶轨迹点计算待判别车辆的POI历史停靠点，然后预处理计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列，其次将目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列，最后基于多级POI停靠点序列判别待判别车辆对应的行驶路线类型。由于本申请通过计算车辆轨迹中的POI历史停靠点，并通过提炼POI历史停靠点的特征来识别是装卸货物的停靠点,然后通过停靠点的停靠时长与周围POI的关系，通过聚类的方式识别车辆在城市停靠的次数，以及时长等因素，从而识别出车辆是固定线路还是移动线路，可以推断车辆所属类型并识别出移动线路的车辆，进而在找车找货业务中优先触达无固定线路的车辆进行拉货，可以减少车辆返程空跑的情况，从而提高运输效率。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，车辆行驶线路类型的判别的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种车辆行驶线路类型的判别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点；
根据所述历史行驶轨迹点计算所述待判别车辆的POI历史停靠点；
预处理所述计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列；
将所述目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列；
基于所述多级POI停靠点序列判别所述待判别车辆对应的行驶路线类型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理所述计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列，包括：
从所述计算的POI历史停靠点中逐一查询可过滤的POI历史停靠点；
将所述可过滤的POI历史停靠点从所述POI历史停靠点中剔除，生成剔除后的POI历史停靠点；
获取所述剔除后的POI历史停靠点对应的停靠信息；
基于所述停靠信息将所述剔除后的POI历史停靠点进行筛选，生成筛选后的POI历史停靠点；
根据预先设定的多个范围值将所述筛选后的POI历史停靠点进行聚类，生成聚类后的POI历史停靠点序列；
将所述聚类后的POI历史停靠点序列确定为目标POI停靠点序列；其中，所述可过滤的POI历史停靠点至少包括加油站停靠点、高速公路停靠点以及停车场停靠点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述停靠信息将所述剔除后的POI历史停靠点进行筛选，生成筛选后的POI历史停靠点，包括：
根据所述停靠信息从所述剔除后的POI历史停靠点中逐一获取预设范围内具备多个POI且针对每个POI的停靠时长与停靠次数均大于预设值的POI历史停靠点，生成筛选后的POI历史停靠点；或者，
根据所述停靠信息从所述剔除后的POI历史停靠点中逐一获取在预设范围内具备多个POI且针对每个POI的停靠次数大于预设值的POI历史停靠点，生成筛选后的POI历史停靠点；其中，所述停靠信息包括车辆停靠开始时间，停靠结束时间，停靠点中心点，停靠点距离POI距离。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史行驶轨迹点计算所述待判别车辆的POI历史停靠点，包括：
采用AC自动机匹配算法建立POI历史停靠点搜索模型；
加载所述待判别车辆对应的数据源；
将所述历史行驶轨迹点与所述数据源逐一输入所述POI历史停靠点搜索模型中，输出待判别车辆的POI历史停靠点。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列，包括：
从所述目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第一预设时长的POI停靠点，生成第一等级POI停靠点序列；
从所述目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第二预设时长的POI停靠点，生成第二等级POI停靠点序列；
从所述目标POI停靠点序列中划分出停靠时长大于第三预设时长的POI停靠点，生成第三等级POI停靠点序列；
其中，所述第一预设时长大于所述第二预设时长，所述第二预设时长大于所述第三预设时长。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多级POI停靠点序列判别所述待判别车辆对应的行驶路线类型，包括：
将所述第一等级POI停靠点序列、所述第二等级POI停靠点序列、所述第三等级POI停靠点序列分别进行排序，生成排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列；
通过所述排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列对应的停靠类型判别车辆对应的行驶路线类型；
其中，所述车辆对应的行驶路线类型可分为固定线路、半固定线路以及移动线路。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述第一等级POI停靠点序列、所述第二等级POI停靠点序列、所述第三等级POI停靠点序列分别进行排序，生成排序后的第一等级POI停靠点序列、排序后的第二等级POI停靠点序列以及排序后的第三等级POI停靠点序列，包括：
获取所述第一等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第一停靠时刻；
基于所述各POI停靠点的第一停靠时刻的先后顺序将所述第一等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第一等级POI停靠点序列；
获取所述第二等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第二停靠时刻；
基于所述各POI停靠点的第二停靠时刻的先后顺序将所述第二等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第二等级POI停靠点序列；
获取所述第三等级POI停靠点序列中各POI停靠点的第三停靠时刻；
基于所述各POI停靠点的第三停靠时刻的先后顺序将所述第三等级POI停靠点序列进行升序排列，生成排序后的第三等级POI停靠点序列。
8.一种车辆行驶线路类型的判别装置，其特征在于，所述装置包括：
轨迹点获取模块，用于获取待判别车辆在预设时间段内的历史行驶轨迹点；
POI历史停靠点计算模块，用于根据所述历史行驶轨迹点计算所述待判别车辆的POI历史停靠点；
POI历史停靠点预处理模块，用于预处理所述计算的待判别车辆的POI历史停靠点，生成目标POI停靠点序列；
POI停靠点序列等级划分模块，用于将所述目标POI停靠点序列进行等级划分，生成多级POI停靠点序列；
行驶路线类型判别模块，用于基于所述多级POI停靠点序列判别所述待判别车辆对应的行驶路线类型。
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任意一项的方法步骤。
10.一种终端，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任意一项的方法步骤。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113222492B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114461933A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-05-10 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 基于周边搜索的车辆推荐方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114582120A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-06-03 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 基于车辆轨迹的隐藏社区发现方法、装置、设备及介质 |
| CN114882448A (zh) * | 2022-04-01 | 2022-08-09 | 北京卓视智通科技有限责任公司 | 一种车辆监控方法和电子设备 |
Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012039807A1 (en) * | 2010-09-24 | 2012-03-29 | Telenav, Inc. | Navigation system with parking lot integrated routing mechanism and method of operation thereof |
| CN104598992A (zh) * | 2015-01-12 | 2015-05-06 | 北京中交兴路车联网科技有限公司 | 一种车辆常跑路线分析方法 |
| CN104636443A (zh) * | 2015-01-12 | 2015-05-20 | 北京中交兴路车联网科技有限公司 | 一种基于货车轨迹挖掘poi潜在信息的基础数据模型 |
| CN106327132A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-11 | 广州地理研究所 | 一种货运车辆运输路线的动态调整方法和装置 |
| CN106781466A (zh) * | 2016-12-06 | 2017-05-31 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 一种车辆停靠点信息的确定方法及装置 |
| CN107203526A (zh) * | 2016-03-16 | 2017-09-26 | 高德信息技术有限公司 | 一种查询串语义需求分析方法及装置 |
| CN107993441A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-05-04 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 一种货车常跑路线的预测方法及装置 |
| CN108122424A (zh) * | 2016-11-28 | 2018-06-05 | 高德信息技术有限公司 | 车辆在站点停靠时间的确定方法和装置 |
| CN108133345A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-08 | 北京中交兴路车联网科技有限公司 | 一种基于货车海量轨迹数据判断回程车的方法及系统 |
| CN108399150A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-08-14 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 文本处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110019616A (zh) * | 2017-12-04 | 2019-07-16 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种poi现势状态获取方法及其设备、存储介质、服务器 |
| JP2019217861A (ja) * | 2018-06-18 | 2019-12-26 | 加川 征彦 | 鉄道車両の運転台モニタ、路線バスの運転台モニタ、及び鉄道路線駅表示方法 |
| CN111126912A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-08 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 一种货车运货类型识别方法、装置、存储介质及终端 |
| CN111143440A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-12 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 基于车辆轨迹的车辆停靠行为确定方法、确定系统及存储介质 |
| CN111179589A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-19 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 车辆od预测的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111353732A (zh) * | 2018-12-21 | 2020-06-30 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 车辆运输模式识别方法、装置、设备和存储介质 |
-
2021
- 2021-03-29 CN CN202110333105.9A patent/CN113222492B/zh active Active
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012039807A1 (en) * | 2010-09-24 | 2012-03-29 | Telenav, Inc. | Navigation system with parking lot integrated routing mechanism and method of operation thereof |
| CN104598992A (zh) * | 2015-01-12 | 2015-05-06 | 北京中交兴路车联网科技有限公司 | 一种车辆常跑路线分析方法 |
| CN104636443A (zh) * | 2015-01-12 | 2015-05-20 | 北京中交兴路车联网科技有限公司 | 一种基于货车轨迹挖掘poi潜在信息的基础数据模型 |
| CN107203526A (zh) * | 2016-03-16 | 2017-09-26 | 高德信息技术有限公司 | 一种查询串语义需求分析方法及装置 |
| CN106327132A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-11 | 广州地理研究所 | 一种货运车辆运输路线的动态调整方法和装置 |
| CN108122424A (zh) * | 2016-11-28 | 2018-06-05 | 高德信息技术有限公司 | 车辆在站点停靠时间的确定方法和装置 |
| CN106781466A (zh) * | 2016-12-06 | 2017-05-31 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 一种车辆停靠点信息的确定方法及装置 |
| CN110019616A (zh) * | 2017-12-04 | 2019-07-16 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种poi现势状态获取方法及其设备、存储介质、服务器 |
| CN107993441A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-05-04 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 一种货车常跑路线的预测方法及装置 |
| CN108133345A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-08 | 北京中交兴路车联网科技有限公司 | 一种基于货车海量轨迹数据判断回程车的方法及系统 |
| CN108399150A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-08-14 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 文本处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| JP2019217861A (ja) * | 2018-06-18 | 2019-12-26 | 加川 征彦 | 鉄道車両の運転台モニタ、路線バスの運転台モニタ、及び鉄道路線駅表示方法 |
| CN111353732A (zh) * | 2018-12-21 | 2020-06-30 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 车辆运输模式识别方法、装置、设备和存储介质 |
| CN111179589A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-19 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 车辆od预测的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111126912A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-08 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 一种货车运货类型识别方法、装置、存储介质及终端 |
| CN111143440A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-12 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 基于车辆轨迹的车辆停靠行为确定方法、确定系统及存储介质 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 吴海涛;张贵军;洪榛;俞立;: "进化树拓扑路网构建及多停靠点路径规划方法研究", 计算机学报, no. 05 * |
| 林王健萍, 郭俊生, 邓国梁, 方德英: "地区超市有时间窗口的固定路线运输问题", 运筹与管理, no. 04 * |
| 邓连波;史峰;周文梁;: "旅客列车停站设置方案优化", 中国铁道科学, no. 04 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114461933A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-05-10 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 基于周边搜索的车辆推荐方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114582120A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-06-03 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 基于车辆轨迹的隐藏社区发现方法、装置、设备及介质 |
| CN114582120B (zh) * | 2022-02-11 | 2023-01-06 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 基于车辆轨迹的隐藏社区发现方法、装置、设备及介质 |
| CN114882448A (zh) * | 2022-04-01 | 2022-08-09 | 北京卓视智通科技有限责任公司 | 一种车辆监控方法和电子设备 |
| CN114882448B (zh) * | 2022-04-01 | 2023-10-31 | 北京卓视智通科技有限责任公司 | 一种车辆监控方法和电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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|---|---|---|
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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