CN114693133A - 基于大数据和poi分析的危化品站点管理方法 - Google Patents

基于大数据和poi分析的危化品站点管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，包括：采集危化品运输车辆的车牌信息；当所述车牌信息不存在于车辆白名单内时，标记所述危化品运输车辆为可疑车辆；采集所述危化品运输车辆的GPS数据，分析所述GPS数据，以得到所述危化品运输车辆的POI数据；所述POI数据包括停靠点；当所述POI数据中停靠点对应的站点不存在于站点白名单内时，标记所述站点为可疑站点。该方法通过对危化品运输车辆的相关数据进行大数据分析，并利用POI数据与白名单库进行比对，得到可疑站点和可疑车辆，能够对危化品站点进行有效管理，进行可疑站点和可疑车辆的有效监管。

Description

基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法
技术领域
本发明属于大数据分析技术领域，具体涉及基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法。
背景技术
由于油品质量不达标、安全风险大等原因，违规经营的黑加油站点一直是成品油零售市场管理中较为头疼的问题之一。但是目前现有技术并没有能够提供有效管理的危化品站点管理方法。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，能够对危化品站点进行有效管理。
一种基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，包括：
采集危化品运输车辆的车牌信息；
当车牌信息不存在于车辆白名单内时，标记危化品运输车辆为可疑车辆；
采集危化品运输车辆的GPS数据，分析GPS数据，以得到危化品运输车辆的POI数据；POI数据包括停靠点；
当POI数据中停靠点对应的站点不存在于站点白名单内时，标记站点为可疑站点。
进一步地，在一些实施例中，车辆白名单和站点白名单通过以下方法确定：
获取合法站点的经纬度，根据经纬度构建站点白名单；
获取与合法站点关联的合法运输车辆的车牌信息，根据车牌信息构建车辆白名单。
进一步地，在一些实施例中，危化品运输车辆通过以下方法确定：
采集货车的车牌信息；
当货车的车牌信息存在于危化品运输车辆名单内时，定义货车为危化品运输车辆。
进一步地，在一些实施例中，危化品运输车辆通过以下方法确定：
获取合法危化品运单信息；
分析合法危化品运单信息，以得到货车的车牌信息；
定义货车为危化品运输车辆。
进一步地，在一些实施例中，在得到危化品运输车辆的POI数据之后，还包括：
对所有危化品运输车辆中POI数据的停靠点进行统计，以得到每个停靠点对应站点停靠危化品运输车辆的数量；
当数量超过站点的停靠数量上限时，定义站点为可疑站点。
进一步地，在一些实施例中，在得到可疑站点之后，还包括：
通过电子地图显示可疑站点的位置。
进一步地，在一些实施例中，在得到可疑站点之后，还包括：
接收针对可疑站点的排查结果；
当排查结果为站点属于合法站点时，修改可疑站点为合法站点；
当排查结果为站点不属于合法站点时，修改可疑站点为黑站点。
进一步地，在一些实施例中，在得到黑站点之后，还包括：
获取POI数据的停靠点包括黑站点的危化品运输车辆，标记危化品运输车辆为可疑车辆。
进一步地，在一些实施例中，在得到可疑车辆之后，还包括：
获取可疑车辆的POI数据；
标记POI数据中所有停靠点对应的站点为可疑站点。
进一步地，在一些实施例中，在得到黑站点之后，还包括：
根据黑站点生成预警信息。
由上述技术方案可知，本发明提供的基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，通过对危化品运输车辆的相关数据进行大数据分析，并利用POI数据与白名单库进行比对，得到可疑站点和可疑车辆，能够对危化品站点进行有效管理，进行可疑站点和可疑车辆的有效监管。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为实施例提供的危化品站点管理方法的流程图。
图2为实施例提供的一种确定危化品运输车辆方法的流程图。
图3为实施例提供的另一种确定危化品运输车辆方法的流程图。
图4为实施例提供的根据停靠数量确定可疑站点方法的流程图。
图5为实施例提供的可疑站点的排查方法的流程图。
图6为实施例提供的根据POI数据确定可疑站点方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
实施例：
一种基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，参见图1，包括：
S1：采集危化品运输车辆的车牌信息；
S2：当车牌信息不存在于车辆白名单内时，标记危化品运输车辆为可疑车辆；
S3：采集危化品运输车辆的GPS数据，分析GPS数据，以得到危化品运输车辆的POI数据；POI数据包括停靠点；
S4：当POI数据中停靠点对应的站点不存在于站点白名单内时，标记站点为可疑站点。
在本实施例中，危化品主要指汽油和柴油。危化品运输车辆主要指运输汽油或柴油的货车。危化品运输车辆的车牌信息主要包括车牌号。车辆白名单中包括了多个合法危化品运输车辆的车牌信息。该方法将危化品运输车辆的车牌信息与车辆白名单进行对比，如果车牌信息在车辆白名单内，说明该运输危化品的车辆为合法危化品运输车辆，可以正常进行危化品运输。如果车牌信息不在车辆白名单内，说明该运输危化品的车辆不是合法危化品运输车辆，属于可疑车辆，此时需要对该可疑车辆进行监控。
在本实施例中，该方法还通过分析危化品运输车辆的POI数据确认可疑站点。POI(Point of Interest)数据称为兴趣点数据。该方法通过分析危化品运输车辆的GPS数据，得到POI数据。危化品运输车辆的POI数据主要包括停靠点，停靠点可以定义为危化品运输车辆停靠的经纬度。例如该方法可以分析危化品运输车辆在各个位置的停留时间，当危化品运输车辆在某个经纬度停留时间超过预设值时，认为该危化品运输车辆在该经纬度停靠，此时记录该经纬度为停靠点。
正常情况下，为了方便对合法站点的管理，危化品运输车辆是不允许中途卸货的，且由于危化品运输的危险性，通常要求危化品运输车辆能够尽快地运输危化品至目的地，所以正常情况下，危化品运输车辆是不能在中途停靠的。所以该方法通过分析危化品运输车辆的POI数据，得到危化品运输车辆的停靠点，将停靠点与站点白名单进行对比，如果站点白名单中存在该停靠点，说明该停靠点所处的位置为合法站点，危化品运输车辆可以停靠进行卸货。如果站点白名单中没有该停靠点，说明该停靠点所处的位置可能为非法站点，此时设置该站点为可疑站点，对该可疑站点进行监控。
该危化品站点管理方法，通过对危化品运输车辆的相关数据进行大数据分析，并利用POI数据与白名单库进行比对，得到可疑站点和可疑车辆，能够对危化品站点进行有效管理，进行可疑站点和可疑车辆的有效监管。
进一步地，在一些实施例中，车辆白名单和站点白名单通过以下方法确定：
获取合法站点的经纬度，根据经纬度构建站点白名单；
获取与合法站点关联的合法运输车辆的车牌信息，根据车牌信息构建车辆白名单。
在本实施例中，合法站点可以是合法企业设置的加油站，该方法根据依法设置的加油站构建站点白名单，站点白名单中的站点可以认为是危化品运输车辆允许停靠的停靠点。在实际运营中，合法企业通常会配置多辆合法运输车辆进行危化品运输，合法企业可以配置同一辆合法运输车辆运输一个或多个合法站点需要的危化品，方便合法企业对危化品的运营进行有效管理。所以通常情况下，每个合法站点都会关联一辆或多辆合法运输车辆，该方法根据合法运输车辆的车牌信息构建车辆白名单，车辆白名单中的车辆可以认为是合法危化品运输车辆，可以进行正常的危化品运输。
进一步地，在一些实施例中，参见图2，危化品运输车辆通过以下方法确定：
S11：采集货车的车牌信息；
S12：当货车的车牌信息存在于危化品运输车辆名单内时，定义货车为危化品运输车辆。
在本实施例中，该方法通过以下方法确认货车是否为危化品运输车辆：该方法可以识别路上运营货车的车牌号，将该车牌号与危化品运输车辆名单进行对比，如果危化品运输车辆名单中存在该货车的车牌号，定义货车为危化品运输车辆。危化品运输车辆名单包括所有可疑运输危化品的货车的车牌信息，例如危化品运输车辆在上牌时，将车牌号填入危化品运输车辆名单内，由此来完善危化品运输车辆名单。
进一步地，在一些实施例中，参见图3，危化品运输车辆通过以下方法确定：
S21：获取合法危化品运单信息；
S22：分析合法危化品运单信息，以得到货车的车牌信息；
S23：定义货车为危化品运输车辆。
在本实施例中，该方法还可以通过另一种方法确认货车是否为危化品运输车辆：提取合法危化品运单信息中车牌号，定义该车牌号对应的货车为危化品运输车辆。合法危化品运单信息通常记录包括运输起始点、运输目的地、车牌号、危化品类别、司机联系方式等等。合法危化品运单信息可以由合法站点或合法企业发起，也可以通过电子运单系统读取。
进一步地，在一些实施例中，参见图4，在得到危化品运输车辆的POI数据之后，还包括：
S31：对所有危化品运输车辆中POI数据的停靠点进行统计，以得到每个停靠点对应站点停靠危化品运输车辆的数量；
S32：当数量超过站点的停靠数量上限时，定义站点为可疑站点。
在本实施例中，该方法还可以对停靠点停靠车辆的数量进行监控，正常情况下，每个站点在一定时间内只会停靠一定数量的危化品运输车辆，当某个站点停靠的危化品运输车辆过多时，认为该站点为可疑站点。该方法可以对所有危化品运输车辆中POI数据的停靠点进行统计，例如假设危化品运输车辆A的停靠点包括停靠点A，危化品运输车辆B的停靠点包括停靠点B，危化品运输车辆C的停靠点包括停靠点A，那么停靠点A停靠危化品运输车辆的数量为2，停靠点B停靠危化品运输车辆的数量为1。假设停靠数量上限为1，表示在一定时间内，每个停靠点最多停靠1辆危化品运输车辆，此时由于停靠点A停靠了2辆危化品运输车辆，所以认为停靠点A为可疑站点。不同站点的停靠数量上限可以设置为一样，也可以设置为不一样，可以依据实际情况设置。该方法当检测到可疑车辆和可疑站点时，可以进行预警，使得管理人员能够进行及时监管。
进一步地，在一些实施例中，在得到可疑站点之后，还包括：
通过电子地图显示可疑站点的位置。
在本实施例中，该方法可以通过电子地图显示可疑站点的位置。
进一步地，在一些实施例中，参见图5，在得到可疑站点之后，还包括：
S41：接收针对可疑站点的排查结果；
S42：当排查结果为站点属于合法站点时，修改可疑站点为合法站点；
S43：当排查结果为站点不属于合法站点时，修改可疑站点为黑站点。
在本实施例中，该方法自动筛查出可疑站点后，为了进一步地提高检测的准确性。该方法还可以在自动筛查的结果上，增加人工排查，即人工可以线下对可疑站点进行排查，录入排查结果。如果人为到现场排查后，发现可疑站点为民营加油站点或其他类型正常站点时，标记该可疑站点为合法站点。如果发现可疑站点为黑油站点时，标记该可疑站点为黑站点。
进一步地，在一些实施例中，在得到黑站点之后，还包括：
获取POI数据的停靠点包括黑站点的危化品运输车辆，标记危化品运输车辆为可疑车辆。
在本实施例中，由于正常运营的危化品运输车辆都会停靠在正常的站点，不会停靠黑站点，所以该方法当识别出黑站点时，认为所有停靠了该黑站点的危化品运输车辆都为可疑车辆。
进一步地，在一些实施例中，参见图6，在得到可疑车辆之后，还包括：
S51：获取可疑车辆的POI数据；
S52：标记POI数据中所有停靠点对应的站点为可疑站点。
在本实施例中，由于正常运营的危化品运输车辆都会停靠在正常的站点，同样不会停靠可疑站点，而可疑车辆通常不允许停靠在正常的站点，所以该方法当检测到可疑车辆时，认为该车辆停靠过的所有站点都是可疑站点，需要通过人工排查可疑车辆经过的所有站点是合法站点还是黑站点。
进一步地，在一些实施例中，在得到黑站点之后，还包括：
根据黑站点生成预警信息。
在本实施例中，该方法可以根据可疑车辆、可疑站点或黑站点生成预警信息，并发给相关人员，相关人员接收到预警信息后，可以对可疑车辆、可疑站点或黑站点进行有效监管。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，其特征在于，包括：
采集危化品运输车辆的车牌信息；
当所述车牌信息不存在于车辆白名单内时，标记所述危化品运输车辆为可疑车辆；
采集所述危化品运输车辆的GPS数据，分析所述GPS数据，以得到所述危化品运输车辆的POI数据；所述POI数据包括停靠点；
当所述POI数据中停靠点对应的站点不存在于站点白名单内时，标记所述站点为可疑站点。
2.根据权利要求1所述基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，其特征在于，所述车辆白名单和站点白名单通过以下方法确定：
获取合法站点的经纬度，根据所述经纬度构建所述站点白名单；
获取与所述合法站点关联的合法运输车辆的车牌信息，根据所述车牌信息构建所述车辆白名单。
3.根据权利要求1所述基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，其特征在于，所述危化品运输车辆通过以下方法确定：
采集货车的车牌信息；
当所述货车的车牌信息存在于危化品运输车辆名单内时，定义所述货车为所述危化品运输车辆。
4.根据权利要求1所述基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，其特征在于，所述危化品运输车辆通过以下方法确定：
获取合法危化品运单信息；
分析所述合法危化品运单信息，以得到货车的车牌信息；
定义所述货车为所述危化品运输车辆。
5.根据权利要求1所述基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，其特征在于，在得到所述危化品运输车辆的POI数据之后，还包括：
对所有危化品运输车辆中POI数据的停靠点进行统计，以得到每个停靠点对应站点停靠危化品运输车辆的数量；
当所述数量超过所述站点的停靠数量上限时，定义所述站点为所述可疑站点。
6.根据权利要求5所述基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，其特征在于，在得到所述可疑站点之后，还包括：
通过电子地图显示所述可疑站点的位置。
7.根据权利要求5所述基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，其特征在于，在得到所述可疑站点之后，还包括：
接收针对所述可疑站点的排查结果；
当所述排查结果为站点属于合法站点时，修改所述可疑站点为合法站点；
当所述排查结果为站点不属于合法站点时，修改所述可疑站点为黑站点。
8.根据权利要求7所述基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，其特征在于，在得到所述黑站点之后，还包括：
获取所述POI数据的停靠点包括所述黑站点的危化品运输车辆，标记所述危化品运输车辆为所述可疑车辆。
9.根据权利要求8所述基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，其特征在于，在得到所述可疑车辆之后，还包括：
获取所述可疑车辆的POI数据；
标记所述POI数据中所有停靠点对应的站点为所述可疑站点。
10.根据权利要求7所述基于大数据和POI分析的危化品站点管理方法，其特征在于，在得到所述黑站点之后，还包括：
根据所述黑站点生成预警信息。
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