CN114822046B - 一种短途出租车管理方法、设备及装置 - Google Patents

一种短途出租车管理方法、设备及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN114822046B
CN114822046B CN202210365515.6A CN202210365515A CN114822046B CN 114822046 B CN114822046 B CN 114822046B CN 202210365515 A CN202210365515 A CN 202210365515A CN 114822046 B CN114822046 B CN 114822046B
Authority
CN
China
Prior art keywords
taxi
identified
passenger
passenger carrying
preset
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210365515.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114822046A (zh
Inventor
史世莲
王雯雯
吴蕾
路扬
马飞
陈娴
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hisense TransTech Co Ltd
Original Assignee
Hisense TransTech Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hisense TransTech Co Ltd filed Critical Hisense TransTech Co Ltd
Priority to CN202210365515.6A priority Critical patent/CN114822046B/zh
Publication of CN114822046A publication Critical patent/CN114822046A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114822046B publication Critical patent/CN114822046B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • G08G1/0175Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/018Certifying business or products
    • G06Q30/0185Product, service or business identity fraud
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40Business processes related to the transportation industry
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/52Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G06V20/54Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects of traffic, e.g. cars on the road, trains or boats
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/62Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
    • G06V20/625License plates
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/20Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles
    • G08G1/202Dispatching vehicles on the basis of a location, e.g. taxi dispatching

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本申请涉及交通数据分析技术领域,特别涉及一种短途出租车管理方法、设备及装置。本申请实施例在待识别出租车行驶至出租车上客区入口处时,通过设置于出租车上客区入口处的图像采集设备拍摄包含车牌的待检测图像,并对待检测图像中的车牌进行识别;根据对车牌的识别结果,获取待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;根据获取到的待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定待识别出租车为短途出租车之后,根据预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;在确定待识别出租车不是调转乘客车辆后,允许待识别出租车驶入所述出租车上客区。

Description

一种短途出租车管理方法、设备及装置
背景技术
出租车作为交通枢纽疏散旅客交通方式的核心力量,为保障运力会在交通站点建立蓄车场,供出租车排队等待接客。在交通低峰等情况下,出租车司机会排队较长时间才能接到乘客。但如果司机接到目的地为交通站点周边的乘客,收益受到一定严重影响。
为保证枢纽运力和服务质量,出租车管理方一般会给予短途出租车一些优待政策,比如针对短途出租车免排队直接进入上客区接客。但是在有优待政策时需要更加对短途出租车进行约束以免造成交通站点交通混乱,因此亟需一种对短途出租车进行管理的方案。
发明内容
本申请实施例提供一种短途出租车管理方法、设备及装置,用以对短途出租车进行规范管理,避免造成交通站点交通混乱。
第一方面,本申请实施例提供一种短途出租车管理方法,包括:
在待识别出租车行驶至出租车上客区入口处时,通过设置于所述出租车上客区入口处的图像采集设备拍摄包含车牌的待检测图像,并对所述待检测图像中的车牌进行识别;
根据对车牌的识别结果,获取所述待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车为短途出租车之后,根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;其中所述调转乘客车辆为出租车载客驶出出租车上客区之后、将乘客调转给其它车辆并返回所述出租车上客区的出租车;
在确定所述待识别出租车不是调转乘客车辆后,允许所述待识别出租车驶入所述出租车上客区。
可选的,所述载客过程包括所述待识别出租车从所述出租车上客区驶出至车载机状态切换为落客状态;所述历史载客行驶信息包括一次载客过程中车载机状态、行驶路线数据、驶出所述出租车上客区的时间、车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间、车载机状态切换为落客状态时的载客结束时间;
所述根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶信息,确定所述待识别出租车为短途出租车,包括:
根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足短途车判定条件,则确定所述待识别出租车为短途出租车;
其中,所述短途出租车判定条件包括下列条件中的至少一种:
所述待识别出租车最近一次驶出所述出租车上客区的时间、与所述出租车再次行驶至出租车上客区入口处的时间之间的时间间隔不大于预设时间阈值;
所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶距离不大于预设距离阈值;其中所述载客行驶距离是根据所述待识别出租车最近一次载客过程中的行驶路线数据确定的;
所述待识别出租车从最近一次载客结束至再次行驶至出租车上客区、车载机的载客状态为非载客状态;
所述待识别出租车在最近一次载客过程中,在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态;
所述待识别出租车在本周期内已被确定为短途出租车的次数不大于第一预设次数阈值。
可选的,所述根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆,具体包括:
根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足调转乘客车辆判定条件,则确定所述待识别出租车为不符合规定的调转乘客车辆;
其中,所述调转乘客车辆判定条件包括下列条件中的部分或全部:
所述待识别出租车在所述预设历史时长内被确定为短途出租车的次数大于第二预设次数阈值;
所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布;其中,所述落客地点分布状态是对在所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点进行聚类处理得到的,且每次载客过程对应的落客地点是根据载客过程中的行驶路线数据确定的。
可选的,根据下列方式确定所述待识别出租车在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态:
根据所述待识别出租车在最近一次载客过程中的行驶路线数据,以及将车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间,确定所述待识别出租车在从驶出所述出租车上客区开始到所述车载机状态切换为载客状态时的载客行驶距离;
若所述载客行驶距离在所述预设距离范围内,则确定所述待识别出租车在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态。
可选的,根据下列方式确定所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态:
根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息中的行驶线路数据,获取所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点;
根据各个落客地点的位置信息,将所述各个落客地点进行聚类处理得到多个聚类区域;
根据每个聚类区域中包含的落客地点数量,从所述多个聚类区域中选取包含落客地点数量最多的目标聚类区域;
若所述多个聚类区域中有包含的落客地点数量大于预设值的聚类区域,则确定所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布。
可选的,所述根据各个落客地点的位置信息,将所述各个落客地点进行聚类处理得到多个聚类区域,具体包括:
根据预设的边长以及各个落客地点的位置信息,分别确定各个落客地点的外接矩形区域;
针对任意两个外接矩形区域,若所述两个外接矩形区域有重叠区域,则将所述两个外接矩形区域进行融合处理,确定包含所述两个外接矩形区域的新的外接矩形区域;
在确定任意两个外接矩形区域均没有重叠区域后,得到聚类处理后的多个聚类区域。
第二方面,本申请实施例提供一种短途出租车管理设备,该设备包括至少一个处理器、以及至少一个存储器;其中,存储器存储有程序代码,当程序代码被处理器执行时,使得处理器执行下列过程:
在待识别出租车行驶至出租车上客区入口处时,通过设置于所述出租车上客区入口处的图像采集设备拍摄包含车牌的待检测图像,并对所述待检测图像中的车牌进行识别;
根据对车牌的识别结果,获取所述待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车为短途出租车之后,根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;其中所述调转乘客车辆为出租车载客驶出出租车上客区之后、将乘客调转给其它车辆并返回所述出租车上客区的出租车;
在确定所述待识别出租车不是调转乘客车辆后,允许所述待识别出租车驶入所述出租车上客区。
可选的,所述处理器具体用于:
根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足短途车判定条件,则确定所述待识别出租车为短途出租车;
其中,所述短途出租车判定条件包括下列条件中的至少一种:
所述待识别出租车最近一次驶出所述出租车上客区的时间、与所述出租车再次行驶至出租车上客区入口处的时间之间的时间间隔不大于预设时间阈值;
所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶距离不大于预设距离阈值;其中所述载客行驶距离是根据所述待识别出租车最近一次载客过程中的行驶路线数据确定的;
所述待识别出租车从最近一次载客结束至再次行驶至出租车上客区、车载机的载客状态为非载客状态;
所述待识别出租车在最近一次载客过程中,在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态;
所述待识别出租车在本周期内已被确定为短途出租车的次数不大于第一预设次数阈值。
可选的,所述处理器具体用于:
根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足调转乘客车辆判定条件,则确定所述待识别出租车为不符合规定的调转乘客车辆;
其中,所述调转乘客车辆判定条件包括下列条件中的部分或全部:
所述待识别出租车在所述预设历史时长内被确定为短途出租车的次数大于第二预设次数阈值;
所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布;其中,所述落客地点分布状态是对在所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点进行聚类处理得到的,且每次载客过程对应的落客地点是根据载客过程中的行驶路线数据确定的。
第三方面,本申请实施例提供一种短途出租车管理装置,包括:
采集模块,用于在待识别出租车行驶至出租车上客区入口处时,通过设置于所述出租车上客区入口处的图像采集设备拍摄包含车牌的待检测图像,并对所述待检测图像中的车牌进行识别;
获取模块;用于根据对车牌的识别结果,获取所述待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
确定模块,用于根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车为短途出租车之后,根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;其中所述调转乘客车辆为出租车载客驶出出租车上客区之后、将乘客调转给其它车辆并返回所述出租车上客区的出租车;
处理模块,用于在确定所述待识别出租车不是调转乘客车辆后,允许所述待识别出租车驶入所述出租车上客区。
第四方面,本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于执行本申请提供的短途出租车管理方法。
由于本申请实施例在出租车上客区的入口处会采集需要驶入上客区的出租车的车牌,根据对车牌的识别结果,获取出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;在确定该出租车为短途出租车之后,需要进一步根据预设历史时长内的历史载客行驶信息判断该出租车是否为调转乘客车辆,只有在确定该短途出租车不是调转乘客车辆之后,才会允许该待识别出租车不需要排队等候直接驶入出租车上客区;基于本申请实施例对短途出租车进行管理的方案,在识别到出租车为短途出租车之后,需要根据该出租车预设历史时长内的历史载客行驶信息,进一步判断是否为调转乘客车辆,从而避免短途出租车为了不排队直接进入出租车上客区,在驶出出租车上客区之后将乘客调转给其它车辆,并再次返回出租车上客区冒充短途出租车,因此基于本申请实施例对短途出租车进行管理的方案可以更好的管理短途出租车,维护交通站点区域内出租车的运营秩序。
附图说明
图1为本申请实施例的一种可选的应用场景示意图;
图2为本申请实施例提供的一种短途出租车管理方法流程图;
图3为本申请实施例判断待识别出租车是否为短途出租车的方法流程图;
图4为本申请实施例将多个落客地点进行聚类处理的过程;
图5为本申请实施例判断待识别出租车是否为调转乘客车辆的方法流程图;
图6为本申请实施例对待识别出租车进行管理的整体流程图;
图7为本申请实施例非出租车提示信息示意图;
图8为本申请实施例停发车辆提示信息示意图;
图9为本申请实施例调度车辆提示信息示意图;
图10为本申请实施例非短途出租车提示信息示意图;
图11为本申请实施例调转乘客车提示信息示意图;
图12为本申请实施例短途出租车提示信息示意图;
图13为本申请实施例提供一种短途出租车管理设备的结构示意图;
图14为本申请实施例提供一种短途出租车管理装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
需要说明的是,本申请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,以便这里描述的本申请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。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本申请实施例中术语“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。
下面对本申请实施例的设计思想进行简要介绍:
由于交通站点的出租车管理方针对短途出租车会给予一定的优待政策,且一般出租车管理方将上一次载客时长较短,或乘客到达目的地距离交通站点较近的出租车作为短途出租车;不可避免部分出租车司机采用不正当手段享受该优待政策;例如可能会有出租车在乘客上车后,驶出出租车上客区之后,将出租车上的乘客调转给其它车辆,该出租车返回出租车上客区,从而被认定为短途出租车优先进入出租车上客区。因此在交通站点需要对不规范操作的短途出租车进行管理。
本申请实施例在待识别出租车行驶至出租车上客区入口处时,通过设置于出租车上客区入口处的图像采集设备拍摄包含车牌的待检测图像,并对待检测图像中的车牌进行识别;根据对车牌的识别结果,获取待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;根据获取到的待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定待识别出租车为短途出租车之后,根据预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;其中调转乘客车辆为出租车载客驶出出租车上客区之后、将乘客调转给其它车辆并返回出租车上客区的出租车;在确定待识别出租车不是调转乘客车辆后,允许待识别出租车驶入出租车上客区。由于本申请实施例在出租车上客区的入口处会采集需要驶入上客区的出租车的车牌,根据对车牌的识别结果,获取出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;在确定该出租车为短途出租车之后,需要进一步根据预设历史时长内的历史载客行驶信息判断该出租车是否为调转乘客车辆,只有在确定该短途出租车不是调转乘客车辆之后,才会允许该待识别出租车不需要排队等候直接驶入出租车上客区;基于本申请实施例对短途出租车进行管理的方案,在识别到出租车为短途出租车之后,需要根据该出租车预设历史时长内的历史载客行驶信息,进一步判断是否为调转乘客车辆,从而避免短途出租车为了不排队直接进入出租车上客区,在驶出出租车上客区之后将乘客调转给其它车辆,并再次返回出租车上客区冒充短途出租车,因此基于本申请实施例对短途出租车进行管理的方案可以更好的管理短途出租车,维护交通站点区域内出租车的运营秩序。
如图1所示,本申请实施例的一种可选的应用场景示意图,包括出租车等待通道10、出租车上客区11、设置于出租车上客区11入口处的图像采集设备12、设置于出租车上客区11入口处的显示屏13、出租车上客区11包含供乘客进入出租车上客区11的乘客入口14,以及用于出租车进行管理的服务器15。
其中,出租车可以在出租车等待通道10排队等待进入出租车上客区11,乘客可以通过乘客入口14进入出租车上客区11进行乘车。
待识别出租车行驶至出租车上客区11入口处,图像采集设备12拍摄包含车牌的待检测图像;图像采集设备12将采集到的待检测图像发送给服务器15;
服务器15识别待检测图像中待识别出租车的车牌,根据待识别出租车的车牌在数据库中检索相应待识别出租车的数据,根据对车牌的识别结果,获取待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;根据获取到的待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定待识别出租车为短途出租车之后,根据预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;其中调转乘客车辆为出租车载客驶出出租车上客区之后、将乘客调转给其它车辆并返回出租车上客区的出租车;在确定待识别出租车不是调转乘客车辆后,确定允许待识别出租车进入出租车上客区;
显示屏13中显示“允许待识别出租车进入”的提示信息,待识别出租车进入出租车上客区。
如图2所示,本申请实施例提供的一种短途出租车管理方法流程图,具体可以包括以下步骤:
步骤S201、在待识别出租车行驶至出租车上客区入口处时,通过设置于出租车上客区入口处的图像采集设备拍摄包含车牌的待检测图像,并对待检测图像中的车牌进行识别;
步骤S202、根据对车牌的识别结果,获取待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
步骤S203、根据获取到的待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定待识别出租车为短途出租车之后,根据预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;其中调转乘客车辆为出租车载客驶出出租车上客区之后、将乘客调转给其它车辆并返回出租车上客区的出租车;
步骤S204、在确定待识别出租车不是调转乘客车辆后,允许待识别出租车驶入出租车上客区。
在步骤S201中,本申请实施例在出租车上客区入口处设置有图像采集设备,通过图像采集设备采集出租车的包含车牌的待检测图像;
在获取到图像采集设备采集到的待检测图像之后,识别待检测图像中的出租车车牌,根据识别到的车牌可以判断该车辆是否为出租车;
例如,出租车的车牌为满足预设规则的车牌,本申请实施例在识别出待检测图像中的车牌后,可以根据车牌判断行驶至出租车上客区入口处的车辆是否为出租车。
本申请实施例在确定该车辆为出租车之后,获取该待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
其中,待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息包括预设历史时长内该出租车每一次载客过程中的历史载客行驶信息;
且,一次载客过程包括该待识别出租车从出租车上客区驶出至车载机状态切换为落客状态;
历史载客行驶信息包括但不限于:
一次载客过程中车载机状态、行驶路线数据、驶出出租车上客区的时间、车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间、车载机状态切换为落客状态时的载客结束时间。
本申请实施例在获取到待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息之后,根据获取到的待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,判断该待识别出租车是否为短途出租车;
实施中,本申请实施例可以根据下列方式判断该待识别出租车是否为短途出租车:
根据获取到的待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶信息,若确定待识别出租车满足短途车判定条件,则确定待识别出租车为短途出租车;
其中,短途出租车判定条件包括下列条件中的至少一种:
条件1、待识别出租车最近一次驶出出租车上客区的时间、与出租车再次行驶至出租车上客区入口处的时间之间的时间间隔不大于预设时间阈值;
例如,假设预设时间阈值30min,待识别出租车最近一次驶出出租车上客区的时间为10:02,该待识别出租车再次行驶至出租车上客区入口处的时间为10:23,该待识别出租车最近一次驶出出租车上客区的时间、与该待识别出租车再次行驶至出租车上客区入口处的时间之间的时间间隔为21min不大于预设时间阈值30min,则确定该待识别出租车满足短途出租车判定条件1。
本申请实施例的预设时间阈值可以为本领域技术人员预先设置的经验数值,并且该预设时间阈值可以根据具体的应用场景进行合理设置。
条件2、待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶距离不大于预设距离阈值;其中载客行驶距离是根据待识别出租车最近一次载客过程中的行驶路线数据确定的;
定时获取车辆运营系统提供的车辆GPS(Global Positioning System,全球定位系统)相关数据;根据待识别车辆的历史载客行驶信息中包括的最近一次载客过程中,车载机从载客状态到切换为落客状态之间所有GPS数据组成的点,由地图厂商提供的API接口实现计算车载机从载客状态到切换为落客状态对应的两点之间的线路距离。
例如,假设定时获取车辆运营系统提供的车辆GPS相关数据的周期是30s,预设距离阈值为5公里,待识别出租车历史载客行驶信息中最近一次载客过程中的载客行驶距离为3公里,待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶距离3公里不大于预设距离阈值5公里,则满足短途出租车判定条件2。
本申请实施例的预设距离阈值、定时获取车辆运营系统提供的车辆GPS相关数据的周期可以为本领域技术人员预先设置的经验数值,并且该预设距离阈值、定时获取车辆运营系统提供的车辆GPS相关数据的周期可以根据具体的应用场景进行合理设置。
条件3、待识别出租车从最近一次载客结束至再次行驶至出租车上客区、车载机的载客状态为非载客状态;
司机在乘客上车之后,车载机切换为载客状态,乘客下车,车载机载客状态切换为落客状态,表示一次载客结束。待识别出租车在最近一次载客接到短途行程的旅客时,乘客下车,该待识别出租车车载机状态切换为落客状态后,该待识别出租车立即返回出租车上客区入口处,即待识别出租车最近一次载客状态中车载机状态切换为落客状态到返回出租车上客区入口处期间,不再有车载机状态的切换,则满足短途出租车判定条件3。
条件4、待识别出租车在最近一次载客过程中,在驶出出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态;
根据待识别出租车在最近一次载客过程中的行驶路线数据,以及将车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间,确定该待识别出租车在从驶出出租车上客区开始到车载机状态切换为载客状态时的载客行驶距离;若载客行驶距离在预设距离范围内,则确定该待识别出租车在驶出出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态。
定时获取车辆运营系统提供的车辆GPS相关数据,通过车辆GPS相关数据提供的待识别出租车在最近一次载客过程中,车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间对应的车辆运营系统提供的车辆GPS相关数据中地图中的点,确定待识别出租车在从驶出出租车上客区开始到车载机状态切换为载客状态时的载客行驶距离,确定待识别出租车在从驶出所述出租车上客区开始到车载机状态切换为载客状态时的载客行驶距离之后,进一步判断待识别出租车从驶出出租车上客区开始到车载机状态切换为载客状态时的载客行驶距离是否在预设距离范围内。
例如,假设定时获取车辆运营系统提供的车辆GPS相关数据的周期是30s,预设距离范围为1公里,待识别出租车从驶出出租车上客区开始到车载机状态切换为载客状态时的载客行驶距离为0.5公里,待识别出租车从驶出出租车上客区开始到车载机状态切换为载客状态时的载客行驶距离0.5公里小于预设距离范围为1公里,则满足短途出租车判定条件4。
本申请实施例的预设距离范围、定时获取车辆运营系统提供的车辆GPS相关数据的周期可以为本领域技术人员预先设置的经验数值,并且该预设距离范围、定时获取车辆运营系统提供的车辆GPS相关数据的周期可以根据具体的应用场景进行合理设置。
条件5、待识别出租车在本周期内已被确定为短途出租车的次数不大于第一预设次数阈值。
预设历史时长包含多个周期,例如七天,一天为一个周期。假设周期为一天,第一预设次数阈值为5次,待识别出租车在一天内被判定为短途回程出租车的数量为2次,待识别出租车在本周期内已被确定为短途出租车的次数为2次不大于第一预设次数阈值5次,则满足短途出租车判定条件5。
本申请实施例的周期、第一预设次数阈值可以为本领域技术人员预先设置的经验数值,并且该周期、第一预设次数阈值可以根据具体的应用场景进行合理设置。
本申请实施例在确定待识别出租车满足上述部分或全部条件时,确定该待识别出租车为短途出租车;
需要说明的是,本申请实施例在具体实施时,可以合理设置短途出租车需要满足的条件个数,例如可以在待识别出租车满足上述条件1、条件2、条件3时,确定该待识别出租车为短途出租车;或者,可以在待识别出租车满足上述条件1、条件2、条件3和条件4时,确定该待识别出租车为短途出租车;或者,可以在待识别出租车满足上述条件1、条件2、条件3、条件4和条件5时,确定该待识别出租车为短途出租车。
如图3所示,本申请实施例判断待识别出租车是否为短途出租车的方法流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤S301、获取待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
步骤S302、根据待识别出租车最近一次载客过程中历史载客行驶信息中的驶出出租车上客区的时间,以及待识别出租车再次行驶至出租车上客区入口处的时间,判断待识别出租车最近一次驶出出租车上客区的时间、与待识别出租车再次行驶至出租车上客区入口处的时间之间的时间间隔是否不大于预设时间阈值;若是,执行步骤S303,若否,执行步骤S308;
步骤S303、根据待识别出租车最近一次载客过程中历史载客行驶信息中的行驶路线数据,判断待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶距离是否不大于预设距离阈值;若是,执行步骤S304,若否,执行步骤S308;
步骤S304、根据待识别出租车最近一次载客过程中历史载客行驶信息中的车载机状态,判断待识别出租车从最近一次载客结束至再次行驶至出租车上客区、车载机的载客状态是否为非载客状态;若是,执行步骤S305,若否,执行步骤S308;
步骤S305、判断待识别出租车在最近一次载客过程中,在驶出出租车上客区的预设距离范围内是否将车载机状态切换为载客状态;若是,执行步骤S306,若否,执行步骤S308;
步骤S306、判断待识别出租车在本周期内已被确定为短途出租车的次数是否不大于第一预设次数阈值;若是,执行步骤S307,若否,执行步骤S308;
步骤S307、确定待识别出租车为短途出租车;
步骤S308、确定待识别出租车不是短途出租车。
本申请实施例在获取到的待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,判断该待识别出租车为短途出租车之后,根据获取到的待识别出租车预设历史时长内的历史载客行驶信息,判断该待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;
实施中,本申请实施例可以根据下列方式判断该待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆:
根据预设历史时长内的历史载客行驶信息,若确定待识别出租车满足调转乘客车辆判定条件,则确定待识别出租车为不符合规定的调转乘客车辆;
其中,调转乘客车辆判定条件包括下列条件中的至少一种:
条件1、待识别出租车在预设历史时长内被确定为短途出租车的次数大于第二预设次数阈值;
假设预设历史时长为七天,第二预设次数阈值为15次,待识别出租车在七天内被判定为短途回程出租车的数量为18次,待识别出租车在预设历史时长内被确定为短途出租车的次数18次大于第二预设次数阈值15次,确定该待识别出租车满足调转乘客车辆判定条件1。
本申请实施例的预设历史时长、第二预设次数阈值可以为本领域技术人员预先设置的经验数值,并且该预设历史时长、第二预设次数阈值可以根据具体的应用场景进行合理设置。
条件2、待识别出租车在预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布;其中,落客地点分布状态是对在预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点进行聚类处理得到的,且每次载客过程对应的落客地点是根据载客过程中的行驶路线数据确定的。
实施中,本申请实施例可以采用聚类算法确定待识别出租车在预设历史时长内的落客地点分布状态;
其中,落客地点分布状态可以为集中分布或者离散分布;
在落客地点分布状态为集中分布时,表示待识别车辆多次在同一地区结束载客,则该待识别车辆可能存在调转乘客的嫌疑。
可选的,本申请实施例可以根据下列方式确定待识别出租车在预设历史时长内的落客地点分布状态:
根据预设历史时长内的历史载客行驶信息中的行驶线路数据,获取预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点;根据各个落客地点的位置信息,将各个落客地点进行聚类处理得到多个聚类区域;根据每个聚类区域中包含的落客地点数量,从多个聚类区域中选取包含落客地点数量最多的目标聚类区域;若多个聚类区域中有包含的落客地点数量大于预设值的聚类区域,则确定待识别出租车在预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布。
实施中,首先定时获取车辆运营系统提供的车辆GPS相关数据,根据预设历史时长内的历史载客行驶信息中的行驶线路数据、车载机状态切换为落客状态时的载客结束时间,确定待识别出租车车载机状态切换为落客状态时的载客结束时间对应的车辆运营系统提供的车辆GPS相关数据中地图中的点,确定出该待识别出租车每次载客过程对应的落客地点;然后将多个落客地点进行聚类处理得到多个聚类区域。
本申请实施例可以通过下列方式将多个落客地点进行聚类处理:
根据预设的边长以及各个落客地点的位置信息,分别确定各个落客地点的外接矩形区域;针对任意两个外接矩形区域,若两个外接矩形区域有重叠区域,则将两个外接矩形区域进行融合处理,确定包含两个外接矩形区域的新的外接矩形区域;在确定任意两个外接矩形区域均没有重叠区域后,得到聚类处理后的多个聚类区域。
下面结合附图4介绍下将多个落客地点进行聚类处理的过程。
如图4中第一个图所示的多个落客地点。
根据预设的边长,例如边长为d,确定第一个图中的每个落客地点的外接矩形;如图4中第二个图所示的n1、n2、n3、n4、n5、n6、n7
针对第二个图中任意两个外接矩形区域,若两个外接矩形区域有重叠区域,则将两个外接矩形区域进行融合处理,确定包含两个外接矩形区域的新的外接矩形区域;如图4中第二个图所示的n1、n2、n3、n4、n5、n6、n7,n1、n2有重叠区域,则将n1、n2进行融合并确定包含n1、n2的新的外接矩形区域;n3、n4有重叠区域,则将n3、n4进行融合并确定包含n3、n4的新的外接矩形区域;从而得到融合处理后如图4中第三个图所示多个区域。
将如图4中第三个图中包含多个落客地点的矩形区域中的多个落客地点进行融合,融合为一个点,融合后的点可以为新的外接矩形区域的质心,如图4中第四个图所示。
在确定任意两个外接矩形区域均没有重叠区域后,得到聚类处理后的多个聚类区域。根据每个聚类区域中包含的落客地点数量,从多个聚类区域中选取包含落客地点数量最多的目标聚类区域;若多个聚类区域中有包含的落客地点数量大于预设值的聚类区域,则确定待识别出租车在预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布,否则,定待识别出租车在预设历史时长内的落客地点分布状态为离散分布。本申请实施例在确定待识别出租车满足上述部分或全部条件时,确定该待识别出租车为调转乘客车辆;
需要说明的是,本申请实施例在具体实施时,可以合理设置调转乘客车辆需要满足的条件个数,例如可以在待识别出租车满足上述条件1时,确定该待识别出租车为调转乘客车辆;或者,可以在待识别出租车满足上述条件1和条件2时,确定该待识别出租车为调转乘客车辆。
如图5所示,本申请实施例判断待识别出租车是否为调转乘客车辆的方法流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤S501、获取待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
步骤S502、判断待识别出租车在预设历史时长内被确定为短途出租车的次数是否大于第二预设次数阈值;若是,执行步骤S505,若否,执行步骤S503;
步骤S503、判断待识别出租车在预设历史时长内的落客地点分布状态是否为集中分布;若是,执行步骤S505,若否,执行步骤S504;
步骤S504、确定待识别出租车不是调转乘客车辆;
步骤S505、确定待识别出租车是调转乘客车辆。
如图6所示,本申请实施例对待识别出租车进行管理的整体流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤S601、拍摄待识别出租车包含车牌的待检测图像;
步骤S602、识别待检测图像中的车牌;
步骤S603、判断待识别出租车是否为出租车;若是,执行步骤S604,若否,执行步骤S608;
本申请实施例中,根据预设的出租车车牌规则,将待识别检测图像中的车牌信息与预设的出租车车牌规则对比,若符合出租车车牌规则,对应的待识别车辆为出租车;若不符合出租车车牌规则,对应的待识别车辆不是出租车。
步骤S604、判断待识别出租车是否为停发车辆;若是,执行步骤S609,若否,执行步骤S605;
本申请实施例中,预先存储停发车辆的车牌集合,在识别到待识别检测图像中的车牌之后,将识别到的车牌与预先存储的停发车辆的车牌集合进行对比,若待识别检测图像中的车牌在预先存储停发车辆的车牌集合中,则确定对应的待识别出租车为停发车辆;若待识别检测图像中的车牌不在预先存储停发车辆的车牌集合中,则确定对应的待识别出租车不是停发车辆。
步骤S605、判断待识别出租车是否为调度车辆;若是,执行步骤S610,若否,执行步骤S606;
本申请实施例中,出租车上客区缺车时,需要调度一些出租车进入出租车上客区;工作人员发布调度指令,在调度指令内的待识别出租车可以进入出租车上客区,未在调度指令内的待识别出租车需要继续判断是否为短途出租车。将待识别检测图像中的车牌与调度车辆的车牌列表进行对比,若待识别检测图像中的车牌在调度车辆的车牌列表中,对应的待识别出租车为调度车辆;若待识别检测图像中的车牌不在调度车辆的车牌列表中,对应的待识别出租车不是调度车辆。
步骤S606、判断待识别出租车是否为短途出租车;若是,执行步骤S607,若否,执行步骤S611;
需要说明的是,步骤S606中判断待识别出租车是否为短途出租车的方式可以参见上文描述;
步骤S607、判断待识别出租车是否为调转乘客车辆;若是,执行步骤S612,若否,执行步骤S613;
需要说明的是,步骤S607中判断待识别出租车是否为调转乘客车辆的方式可以参见上文描述;
步骤S608、生成该待识别出租车不是出租车的提示信息,并通过显示屏进行显示;
例如,如图7所示,在显示屏上显示“非出租车,请勿入内”的提示信息,并且此时出租车上客区入口道闸不抬杆;
步骤S609、生成该待识别出租车是停发车辆的提示信息,并通过显示屏进行显示;
例如,如图8所示,在显示屏上显示“停发车辆,请勿入内”的提示信息,并且此时出租车上客区入口道闸不抬杆;
步骤S610、生成该待识别出租车是调度车辆的提示信息,并通过显示屏进行显示;
例如,如图9所示,在显示屏上显示“调度车辆,请进入”的提示信息,并且此时出租车上客区入口道闸抬杆;
步骤S611、生成该待识别出租车不是短途出租车的提示信息,并通过显示屏进行显示;
例如,如图10所示,在显示屏上显示“非短途出租车,请排队等候”的提示信息,并且此时出租车上客区入口道闸不抬杆;
步骤S612、生成该待识别出租车是调转乘客车辆的提示信息,并通过显示屏进行显示信息屏显示;
例如,如图11所示,在显示屏上显示“警告,调转乘客车辆,请勿入内”的提示信息,并且此时出租车上客区入口道闸不抬杆;
步骤S613、生成允许待识别出租车进入的提示信息,并通过显示屏进行显示信息屏显示;
例如,如图12所示,在显示屏上显示“白AF6655,请进入”的提示信息,并且此时出租车上客区入口道闸抬杆;
如图13所示,本申请实施例提供一种短途出租车管理设备1300,包括至少一个处理器1301、以及至少一个存储器1302;其中,存储器1302存储有程序代码,当程序代码被处理器1301执行时,使得处理器1301执行下列过程:
在待识别出租车行驶至出租车上客区入口处时,通过设置于所述出租车上客区入口处的图像采集设备拍摄包含车牌的待检测图像,并对所述待检测图像中的车牌进行识别;
根据对车牌的识别结果,获取所述待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车为短途出租车之后,根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;其中所述调转乘客车辆为出租车载客驶出出租车上客区之后、将乘客调转给其它车辆并返回所述出租车上客区的出租车;
在确定所述待识别出租车不是调转乘客车辆后,允许所述待识别出租车驶入所述出租车上客区。
可选的,所述载客过程包括所述待识别出租车从所述出租车上客区驶出至车载机状态切换为落客状态;所述历史载客行驶信息包括一次载客过程中车载机状态、行驶路线数据、驶出所述出租车上客区的时间、车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间、车载机状态切换为落客状态时的载客结束时间;
处理器1301具体用于:
根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足短途车判定条件,则确定所述待识别出租车为短途出租车;
其中,所述短途出租车判定条件包括下列条件中的至少一种:
所述待识别出租车最近一次驶出所述出租车上客区的时间、与所述出租车再次行驶至出租车上客区入口处的时间之间的时间间隔不大于预设时间阈值;
所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶距离不大于预设距离阈值;其中所述载客行驶距离是根据所述待识别出租车最近一次载客过程中的行驶路线数据确定的;
所述待识别出租车从最近一次载客结束至再次行驶至出租车上客区、车载机的载客状态为非载客状态;
所述待识别出租车在最近一次载客过程中,在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态;
所述待识别出租车在本周期内已被确定为短途出租车的次数不大于第一预设次数阈值。
可选的,处理器1301具体用于:
根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足调转乘客车辆判定条件,则确定所述待识别出租车为不符合规定的调转乘客车辆;
其中,所述调转乘客车辆判定条件包括下列条件中的部分或全部:
所述待识别出租车在所述预设历史时长内被确定为短途出租车的次数大于第二预设次数阈值;
所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布;其中,所述落客地点分布状态是对在所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点进行聚类处理得到的,且每次载客过程对应的落客地点是根据载客过程中的行驶路线数据确定的。
可选的,处理器1301具体用于根据下列方式确定所述待识别出租车在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态:
根据所述待识别出租车在最近一次载客过程中的行驶路线数据,以及将车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间,确定所述待识别出租车在从驶出所述出租车上客区开始到所述车载机状态切换为载客状态时的载客行驶距离;
若所述载客行驶距离在所述预设距离范围内,则确定所述待识别出租车在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态。
可选的,处理器1301具体用于根据下列方式确定所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态:
根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息中的行驶线路数据,获取所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点;
根据各个落客地点的位置信息,将所述各个落客地点进行聚类处理得到多个聚类区域;
根据每个聚类区域中包含的落客地点数量,从所述多个聚类区域中选取包含落客地点数量最多的目标聚类区域;
若所述多个聚类区域中有包含的落客地点数量大于预设值的聚类区域,则确定所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布。
可选的,处理器1301具体用于:
根据预设的边长以及各个落客地点的位置信息,分别确定各个落客地点的外接矩形区域;
针对任意两个外接矩形区域,若所述两个外接矩形区域有重叠区域,则将所述两个外接矩形区域进行融合处理,确定包含所述两个外接矩形区域的新的外接矩形区域;
在确定任意两个外接矩形区域均没有重叠区域后,得到聚类处理后的多个聚类区域。
如图14所示,本申请实施例还提供一种短途出租车管理装置1400,包括:
采集模块1401,用于在待识别出租车行驶至出租车上客区入口处时,通过设置于所述出租车上客区入口处的图像采集设备拍摄包含车牌的待检测图像,并对所述待检测图像中的车牌进行识别;
获取模块1402;用于根据对车牌的识别结果,获取所述待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
确定模块1403,用于根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车为短途出租车之后,根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;其中所述调转乘客车辆为出租车载客驶出出租车上客区之后、将乘客调转给其它车辆并返回所述出租车上客区的出租车;
处理模块1404,用于在确定所述待识别出租车不是调转乘客车辆后,允许所述待识别出租车驶入所述出租车上客区。
可选的,所述载客过程包括所述待识别出租车从所述出租车上客区驶出至车载机状态切换为落客状态;所述历史载客行驶信息包括一次载客过程中车载机状态、行驶路线数据、驶出所述出租车上客区的时间、车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间、车载机状态切换为落客状态时的载客结束时间;
所述确定模块1403具体用于:
根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足短途车判定条件,则确定所述待识别出租车为短途出租车;
其中,所述短途出租车判定条件包括下列条件中的至少一种:
所述待识别出租车最近一次驶出所述出租车上客区的时间、与所述出租车再次行驶至出租车上客区入口处的时间之间的时间间隔不大于预设时间阈值;
所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶距离不大于预设距离阈值;其中所述载客行驶距离是根据所述待识别出租车最近一次载客过程中的行驶路线数据确定的;
所述待识别出租车从最近一次载客结束至再次行驶至出租车上客区、车载机的载客状态为非载客状态;
所述待识别出租车在最近一次载客过程中,在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态;
所述待识别出租车在本周期内已被确定为短途出租车的次数不大于第一预设次数阈值。
可选的,所述确定模块1403具体用于:
根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足调转乘客车辆判定条件,则确定所述待识别出租车为不符合规定的调转乘客车辆;
其中,所述调转乘客车辆判定条件包括下列条件中的部分或全部:
所述待识别出租车在所述预设历史时长内被确定为短途出租车的次数大于第二预设次数阈值;
所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布;其中,所述落客地点分布状态是对在所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点进行聚类处理得到的,且每次载客过程对应的落客地点是根据载客过程中的行驶路线数据确定的。
可选的,所述确定模块1403具体用于根据下列方式确定所述待识别出租车在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态:
根据所述待识别出租车在最近一次载客过程中的行驶路线数据,以及将车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间,确定所述待识别出租车在从驶出所述出租车上客区开始到所述车载机状态切换为载客状态时的载客行驶距离;
若所述载客行驶距离在所述预设距离范围内,则确定所述待识别出租车在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态。
可选的,所述确定模块1403具体用于根据下列方式确定所述待识别出租车在载客过程中未将车载机设置为载客状态:
根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息中的行驶线路数据,获取所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点;
根据各个落客地点的位置信息,将所述各个落客地点进行聚类处理得到多个聚类区域;
根据每个聚类区域中包含的落客地点数量,从所述多个聚类区域中选取包含落客地点数量最多的目标聚类区域;
若所述多个聚类区域中有包含的落客地点数量大于预设值的聚类区域,则确定所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布。
可选的,所述确定模块1403具体用于:
根据预设的边长以及各个落客地点的位置信息,分别确定各个落客地点的外接矩形区域;
针对任意两个外接矩形区域,若所述两个外接矩形区域有重叠区域,则将所述两个外接矩形区域进行融合处理,确定包含所述两个外接矩形区域的新的外接矩形区域;
在确定任意两个外接矩形区域均没有重叠区域后,得到聚类处理后的多个聚类区域。
为了描述的方便,以上各部分按照功能划分为各模块(或单元)分别描述。当然,在实施本申请时可以把各模块(或单元)的功能在同一个或多个软件或硬件中实现。
所属技术领域的技术人员能够理解,本申请的每个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此,本申请的每个方面可以具体实现为以下形式,即:完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等),或硬件和软件方面结合的实施方式,这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
在一些可能的实施方式中,本申请提供的短途出租车管理方法的每个方面还可以实现为一种程序产品的形式,其包括程序代码,当程序产品在计算机设备上运行时,程序代码用于使计算机设备执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的短途出租车管理方法中的步骤,例如,计算机设备可以执行如图2或图3或图5或图6所示的步骤。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种短途出租车管理方法,其特征在于,该方法包括:
在待识别出租车行驶至出租车上客区入口处时,通过设置于所述出租车上客区入口处的图像采集设备拍摄包含车牌的待检测图像,并对所述待检测图像中的车牌进行识别;
根据对车牌的识别结果,获取所述待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车为短途出租车之后,根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;其中所述调转乘客车辆为出租车载客驶出出租车上客区之后、将乘客调转给其它车辆并返回所述出租车上客区的出租车;其中,所述根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆,具体包括:根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足调转乘客车辆判定条件,则确定所述待识别出租车为不符合规定的调转乘客车辆;其中,所述调转乘客车辆判定条件包括:所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布;其中,所述落客地点分布状态是对在所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点进行聚类处理得到的,且每次载客过程对应的落客地点是根据载客过程中的行驶路线数据确定的;其中,根据下列方式确定所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态:根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息中的行驶线路数据,获取所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点;根据各个落客地点的位置信息,将所述各个落客地点进行聚类处理得到多个聚类区域;根据每个聚类区域中包含的落客地点数量,从所述多个聚类区域中选取包含落客地点数量最多的目标聚类区域;若所述多个聚类区域中有包含的落客地点数量大于预设值的聚类区域,则确定所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布;
在确定所述待识别出租车不是调转乘客车辆后,允许所述待识别出租车驶入所述出租车上客区。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述载客过程包括所述待识别出租车从所述出租车上客区驶出至车载机状态切换为落客状态;所述历史载客行驶信息包括一次载客过程中车载机状态、行驶路线数据、驶出所述出租车上客区的时间、车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间、车载机状态切换为落客状态时的载客结束时间;
所述根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶信息,确定所述待识别出租车为短途出租车,包括:
根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足短途车判定条件,则确定所述待识别出租车为短途出租车;
其中,所述短途出租车判定条件包括下列条件中的至少一种:
所述待识别出租车最近一次驶出所述出租车上客区的时间、与所述出租车再次行驶至出租车上客区入口处的时间之间的时间间隔不大于预设时间阈值;
所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶距离不大于预设距离阈值;其中所述载客行驶距离是根据所述待识别出租车最近一次载客过程中的行驶路线数据确定的;
所述待识别出租车从最近一次载客结束至再次行驶至出租车上客区、车载机的载客状态为非载客状态;
所述待识别出租车在最近一次载客过程中,在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态;
所述待识别出租车在本周期内已被确定为短途出租车的次数不大于第一预设次数阈值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述调转乘客车辆判定条件还包括:
所述待识别出租车在所述预设历史时长内被确定为短途出租车的次数大于第二预设次数阈值。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据下列方式确定所述待识别出租车在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态:
根据所述待识别出租车在最近一次载客过程中的行驶路线数据,以及将车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间,确定所述待识别出租车在从驶出所述出租车上客区开始到所述车载机状态切换为载客状态时的载客行驶距离;
若所述载客行驶距离在所述预设距离范围内,则确定所述待识别出租车在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据各个落客地点的位置信息,将所述各个落客地点进行聚类处理得到多个聚类区域,具体包括:
根据预设的边长以及各个落客地点的位置信息,分别确定各个落客地点的外接矩形区域;
针对任意两个外接矩形区域,若所述两个外接矩形区域有重叠区域,则将所述两个外接矩形区域进行融合处理,确定包含所述两个外接矩形区域的新的外接矩形区域;
在确定任意两个外接矩形区域均没有重叠区域后,得到聚类处理后的多个聚类区域。
6.一种短途出租车管理设备,其特征在于,该设备包括至少一个处理器、以及至少一个存储器;其中,存储器存储有程序代码,当程序代码被处理器执行时,使得处理器执行下列过程:
在待识别出租车行驶至出租车上客区入口处时,通过设置于所述出租车上客区入口处的图像采集设备拍摄包含车牌的待检测图像,并对所述待检测图像中的车牌进行识别;
根据对车牌的识别结果,获取所述待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车为短途出租车之后,根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;其中所述调转乘客车辆为出租车载客驶出出租车上客区之后、将乘客调转给其它车辆并返回所述出租车上客区的出租车;其中,所述根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆,具体包括:根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足调转乘客车辆判定条件,则确定所述待识别出租车为不符合规定的调转乘客车辆;其中,所述调转乘客车辆判定条件包括:所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布;其中,所述落客地点分布状态是对在所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点进行聚类处理得到的,且每次载客过程对应的落客地点是根据载客过程中的行驶路线数据确定的;其中,根据下列方式确定所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态:根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息中的行驶线路数据,获取所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点;根据各个落客地点的位置信息,将所述各个落客地点进行聚类处理得到多个聚类区域;根据每个聚类区域中包含的落客地点数量,从所述多个聚类区域中选取包含落客地点数量最多的目标聚类区域;若所述多个聚类区域中有包含的落客地点数量大于预设值的聚类区域,则确定所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布;
在确定所述待识别出租车不是调转乘客车辆后,允许所述待识别出租车驶入所述出租车上客区。
7.如权利要求6所述的设备,其特征在于,所述载客过程包括所述待识别出租车从所述出租车上客区驶出至车载机状态切换为落客状态;所述历史载客行驶信息包括一次载客过程中车载机状态、行驶路线数据、驶出所述出租车上客区的时间、车载机状态切换为载客状态时的载客开始时间、车载机状态切换为落客状态时的载客结束时间;
所述处理器具体用于:
根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足短途车判定条件,则确定所述待识别出租车为短途出租车;
其中,所述短途出租车判定条件包括下列条件中的至少一种:
所述待识别出租车最近一次驶出所述出租车上客区的时间、与所述出租车再次行驶至出租车上客区入口处的时间之间的时间间隔不大于预设时间阈值;
所述待识别出租车最近一次载客过程中的载客行驶距离不大于预设距离阈值;其中所述载客行驶距离是根据所述待识别出租车最近一次载客过程中的行驶路线数据确定的;
所述待识别出租车从最近一次载客结束至再次行驶至出租车上客区、车载机的载客状态为非载客状态;
所述待识别出租车在最近一次载客过程中,在驶出所述出租车上客区的预设距离范围内将车载机状态切换为载客状态;
所述待识别出租车在本周期内已被确定为短途出租车的次数不大于第一预设次数阈值。
8.如权利要求6所述的设备,其特征在于,所述处理器具体用于:
所述调转乘客车辆判定条件还包括:
所述待识别出租车在所述预设历史时长内被确定为短途出租车的次数大于第二预设次数阈值。
9.一种短途出租车管理装置,其特征在于,包括:
采集模块,用于在待识别出租车行驶至出租车上客区入口处时,通过设置于所述出租车上客区入口处的图像采集设备拍摄包含车牌的待检测图像,并对所述待检测图像中的车牌进行识别;
获取模块;用于根据对车牌的识别结果,获取所述待识别出租车在预设历史时长内的历史载客行驶信息;
确定模块,用于根据获取到的所述待识别出租车最近一次载客过程中的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车为短途出租车之后,根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆;其中所述调转乘客车辆为出租车载客驶出出租车上客区之后、将乘客调转给其它车辆并返回所述出租车上客区的出租车;其中,所述根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,确定所述待识别出租车是否为不符合规定的调转乘客车辆,具体包括:根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息,若确定所述待识别出租车满足调转乘客车辆判定条件,则确定所述待识别出租车为不符合规定的调转乘客车辆;其中,所述调转乘客车辆判定条件包括:所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布;其中,所述落客地点分布状态是对在所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点进行聚类处理得到的,且每次载客过程对应的落客地点是根据载客过程中的行驶路线数据确定的;其中,根据下列方式确定所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态:根据所述预设历史时长内的历史载客行驶信息中的行驶线路数据,获取所述预设历史时长内每次载客过程对应的落客地点;根据各个落客地点的位置信息,将所述各个落客地点进行聚类处理得到多个聚类区域;根据每个聚类区域中包含的落客地点数量,从所述多个聚类区域中选取包含落客地点数量最多的目标聚类区域;若所述多个聚类区域中有包含的落客地点数量大于预设值的聚类区域,则确定所述待识别出租车在所述预设历史时长内的落客地点分布状态为集中分布;
处理模块,用于在确定所述待识别出租车不是调转乘客车辆后,允许所述待识别出租车驶入所述出租车上客区。
CN202210365515.6A 2022-04-07 2022-04-07 一种短途出租车管理方法、设备及装置 Active CN114822046B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210365515.6A CN114822046B (zh) 2022-04-07 2022-04-07 一种短途出租车管理方法、设备及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210365515.6A CN114822046B (zh) 2022-04-07 2022-04-07 一种短途出租车管理方法、设备及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114822046A CN114822046A (zh) 2022-07-29
CN114822046B true CN114822046B (zh) 2023-04-28

Family

ID=82534963

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210365515.6A Active CN114822046B (zh) 2022-04-07 2022-04-07 一种短途出租车管理方法、设备及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114822046B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018140505A1 (en) * 2017-01-25 2018-08-02 Daniel Ramot Systems and methods for vehicle ridesharing
CN109326119A (zh) * 2018-09-28 2019-02-12 上汽通用五菱汽车股份有限公司 无人驾驶摆渡车的调度方法、服务器和存储介质
CN111815080A (zh) * 2020-09-04 2020-10-23 盛威时代科技集团有限公司 一种路径顺路的匹配方法、电子设备和存储介质
CN112069229A (zh) * 2020-08-27 2020-12-11 贵州民族大学 一种面向移动轨迹大数据的最佳候车点推荐方法及系统

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102542790B (zh) * 2011-11-15 2013-10-16 浪潮齐鲁软件产业有限公司 一种出租车停靠载客点选择的智能调度方法
CN105006145B (zh) * 2015-06-24 2019-03-08 淄博京科电气有限公司 一种出租车引导调度系统
CN105046961B (zh) * 2015-07-09 2017-07-11 中国科学技术大学 交通枢纽港站中的出租车长短途自动分流的方法及系统
CN105809902B (zh) * 2016-04-13 2017-03-29 京东方科技集团股份有限公司 一种出租车监控方法、装置及系统
CN112785832B (zh) * 2018-07-18 2022-04-08 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 出租车调度系统及出租车调度方法
CN109978382A (zh) * 2019-03-28 2019-07-05 中航物业管理有限公司 一种能识别短途回程出租车的出租车进入到达区的方法
CN110851741A (zh) * 2019-11-09 2020-02-28 郑州天迈科技股份有限公司 出租车载客热点识别推荐算法
CN112308383A (zh) * 2020-10-13 2021-02-02 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 一种基于物联网的车辆短途载客调度方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018140505A1 (en) * 2017-01-25 2018-08-02 Daniel Ramot Systems and methods for vehicle ridesharing
CN109326119A (zh) * 2018-09-28 2019-02-12 上汽通用五菱汽车股份有限公司 无人驾驶摆渡车的调度方法、服务器和存储介质
CN112069229A (zh) * 2020-08-27 2020-12-11 贵州民族大学 一种面向移动轨迹大数据的最佳候车点推荐方法及系统
CN111815080A (zh) * 2020-09-04 2020-10-23 盛威时代科技集团有限公司 一种路径顺路的匹配方法、电子设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN114822046A (zh) 2022-07-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018168412A1 (ja) 車両運行管理システムおよび車両運行管理方法
US10733891B2 (en) Parking lot assistant
US10899371B2 (en) System for managing space available and seats for passengers for use of a passenger transport system
CN111899547B (zh) 多线路公交站台泊位分配及车辆速度引导方法及其系统
CN110175687A (zh) 物流园区车辆智能调度方法和装置
CN112749740B (zh) 确定车辆目的地的方法、装置、电子设备及介质
JP7060398B2 (ja) サーバ装置
CN113408903B (zh) 订单处理方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN112308383A (zh) 一种基于物联网的车辆短途载客调度方法及装置
CN112308384A (zh) 基于物联网的车辆自动调度控制方法及装置
CN110400483B (zh) 一种基于人脸识别和gis平台的高校校车管理方法及装置
CN111724239B (zh) 一种车辆订单分配方法、设备及介质
CN110930752A (zh) 一种车辆偏离报警方法及车辆偏离报警的设备
US11661081B2 (en) Control device for automated driving vehicle
CN116030655A (zh) 一种车辆控制方法、装置及系统
CN114822046B (zh) 一种短途出租车管理方法、设备及装置
EP4080439A1 (en) Information processing method and information processing system
CN115298519A (zh) 用于按需运输的可配置服务时间
CN112519787A (zh) 一种车辆控制系统及车辆
CN112744264A (zh) 列车清客方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备
CN112667926A (zh) 用于提示禁停路段的方法、装置、设备和介质和程序产品
CN112141130A (zh) 自动驾驶车辆以及运行管理系统
CN112330956B (zh) 车辆自动调度的控制方法及装置
JP2021004824A (ja) サーバ装置
US20230058947A1 (en) Parking support device, parking support method, parking support system, storage medium for storing parking support program, and portable terminal device

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant