CN114881519A - 一种车辆异常分配的检测方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及智能交通技术领域，公开了一种车辆异常分配的检测方法、装置、设备及介质，用于解决现有技术中检测车辆异常分配原因的方法检测效率低下的问题。本申请中响应于用户提交用车订单的操作，获取用户提交的包含期望车辆的订单信息，根据订单信息为用户分配目标车辆；若确定目标车辆与期望车辆不一致，则获取在筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合；在候选车辆集合中未包含期望车辆时，确定在筛选车辆阶段发生异常分配事件；在候选车辆集合中包含期望车辆时，确定在调度车辆阶段发生异常分配事件。由此本申请分别从筛选车辆阶段和调度车辆阶段两个阶段检测车辆异常分配的原因，极大程度上提高了车辆异常分配的检测的效率。

Description

一种车辆异常分配的检测方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种车辆异常分配的检测方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着移动出行行业的快速发展，越来越多的人注册成为网约车司机，使得司机工作模式由线下切换到了线上。为了将订单匹配给最合适的车辆，演化出了一套成熟的车辆调度体系，通过算法匹配出一套全局最优的订单与车辆的匹配方案。但是经常会出现车辆异常分配的情况，因此需要通过检测确定发生车辆异常分配这一情况的原因。

现有技术中，测试人员通过模拟司机正常运营模式，从筛选车辆数据库获取的订单中，获取每个时间维度的数据，构造独立的验证场景检测发送车辆异常分配原因，但是此方法主要是依靠人工检查，不仅检测效率的低下，而且浪费了时间和人力资源。

发明内容

本申请实施例提供一种车辆异常分配的检测方法、装置、电子设备和存储介质，用于解决现有技术中检测车辆异常分配原因的方法检测效率低下的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种车辆异常分配的检测方法，包括：

响应于用户提交用车订单的操作，获取所述用户提交的包含期望车辆的订单信息，根据所述订单信息为所述用户分配目标车辆；其中为所述用户分配目标车辆的过程包括筛选车辆阶段和调度车辆阶段；

若确定所述目标车辆与所述期望车辆不一致，则获取在所述筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合；

在所述候选车辆集合中未包含所述期望车辆时，确定在所述筛选车辆阶段发生异常分配事件；

在所述候选车辆集合中包含所述期望车辆时，确定在所述调度车辆阶段发生异常分配事件。

在一种可能的实施方式中，在确定所述筛选车辆阶段发生异常分配事件之后，所述方法还包括：

获取所述期望车辆的配置信息；

根据所述订单信息和/或期望车辆的配置信息，对所述筛选车辆阶段进行异常检测，确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述订单信息和/或期望车辆的配置信息，对所述筛选车辆阶段进行异常检测，确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因，具体包括：

将所述订单信息与所述期望车辆的配置信息进行比较；若根据比较结果确定所述订单信息和期望车辆的配置信息不匹配，则确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为信息不匹配；

若根据所述期望车辆的配置信息确定所述期望车辆处于不可接单状态，则确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆不可接单。

在一种可能的实施方式中，所述根据比较结果确定所述订单信息和期望车辆的配置信息不匹配，具体包括：

若所述比较结果满足如下至少一个条件，确定所述订单信息和期望车辆的配置信息不匹配：

条件1、所述订单信息的用车类型和所述期望车辆的可接单类型不匹配；

条件2、所述订单信息的订单策略和所述期望车辆的可接单策略不匹配；

条件3、所述订单信息的业务类型和所述期望车辆的业务类型不匹配。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述期望车辆的配置信息确定所述期望车辆处于不可接单状态，具体包括：

若所述期望车辆的配置信息中包含不可接单标识，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；或

若根据所述期望车辆的配置信息，确定所述期望车辆的当前位置位于不可接单区域，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；或

若根据所述期望车辆的配置信息，确定所述期望车辆不满足预设可接单条件，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；

其中，所述预设可接单条件包括以下至少一种：

所述期望车辆的最近上报时间和所述订单信息的提交时间的时间差值不大于预设时长；

所述期望车辆的当前位置和所述订单信息的上车位置的距离差值不大于预设接单距离；

所述期望车辆当前所在行政区域和所述订单信息对应的行政区域一致。

在一种可能的实施方式中，在确定所述调度车辆阶段发生异常分配事件之后，所述方法还包括：

获取所述调度车辆阶段中各个子阶段对应的参考车辆子集；其中所述各个子阶段对应的参考车辆子集包括进入到所述各个子阶段的参考车辆，和/或，经过所述各个子阶段筛选出的参考车辆；

根据各个子阶段对应的参考车辆子集，对所述调度车辆阶段进行异常检测，确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因。

在一种可能的实施方式中，所述调度车辆阶段包括精筛子阶段和算法匹配子阶段；

所述根据各个子阶段对应的参考车辆子集，对所述调度车辆阶段进行异常检测，确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因，具体包括：

若进入到所述精筛子阶段的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未进入精筛子阶段；

若经过所述精筛子阶段筛选出的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未通过精筛子阶段；

若进入到所述算法匹配子阶段的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未进入算法匹配子阶段；

若经过所述算法匹配子阶段筛选出的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未通过算法匹配子阶段；或者，若经过所述算法匹配子阶段筛选出的参考车辆子集中包含所述期望车辆且发生车辆置换事件，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆被置换。

第二方面，本申请实施例提供了一种车辆异常分配的检测装置，所述装置包括：

分配车辆模块，用于响应于用户提交用车订单的操作，获取所述用户提交的包含期望车辆的订单信息，根据所述订单信息为所述用户分配目标车辆；其中为所述用户分配目标车辆的过程包括筛选车辆阶段和调度车辆阶段；

候选车辆集合获取模块，用于若确定所述目标车辆与所述期望车辆不一致，则获取在所述筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合；

异常事件确定模块，用于在所述候选车辆集合中未包含所述期望车辆时，确定在所述筛选车辆阶段发生异常分配事件；

所述异常事件确定模块，还用于在所述候选车辆集合中包含所述期望车辆时，确定在所述调度车辆阶段发生异常分配事件。

在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

配置信息获取模块，用于获取所述期望车辆的配置信息；

第一异常原因分析模块，用于根据所述订单信息和/或期望车辆的配置信息，对所述筛选车辆阶段进行异常检测，确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因。

在一种可能的实施方式中，所述第一异常原因分析模块具体用于：

将所述订单信息与所述期望车辆的配置信息进行比较；若根据比较结果确定所述订单信息和期望车辆的配置信息不匹配，则确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为信息不匹配；

若根据所述期望车辆的配置信息确定所述期望车辆处于不可接单状态，则确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆不可接单。

在一种可能的实施方式中，所述第一异常原因分析模块具体用于：

若所述比较结果满足如下至少一个条件，确定所述订单信息和期望车辆的配置信息不匹配：

条件1、所述订单信息的用车类型和所述期望车辆的可接单类型不匹配；

条件2、所述订单信息的订单策略和所述期望车辆的可接单策略不匹配；

条件3、所述订单信息的业务类型和所述期望车辆的业务类型不匹配。

在一种可能的实施方式中，所述第一异常原因分析模块具体用于：

若所述期望车辆的配置信息中包含不可接单标识，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；或

若根据所述期望车辆的配置信息，确定所述期望车辆的当前位置位于不可接单区域，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；或

若根据所述期望车辆的配置信息，确定所述期望车辆不满足预设可接单条件，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；

其中，所述预设可接单条件包括以下至少一种：

所述期望车辆的最近上报时间和所述订单信息的提交时间的时间差值不大于预设时长；

所述期望车辆的当前位置和所述订单信息的上车位置的距离差值不大于预设接单距离；

所述期望车辆当前所在行政区域和所述订单信息对应的行政区域一致。

在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

参考车辆子集获取模块，用于获取所述调度车辆阶段中各个子阶段对应的参考车辆子集；其中所述各个子阶段对应的参考车辆子集包括进入到所述各个子阶段的参考车辆，和/或，经过所述各个子阶段筛选出的参考车辆；

第二异常原因分析模块，用于根据各个子阶段对应的参考车辆子集，对所述调度车辆阶段进行异常检测，确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因。

在一种可能的实施方式中，所述调度车辆阶段包括精筛子阶段和算法匹配子阶段；

第二异常原因分析模块具体用于：

若进入到所述精筛子阶段的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未进入精筛子阶段；

若经过所述精筛子阶段筛选出的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未通过精筛子阶段；

若进入到所述算法匹配子阶段的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未进入算法匹配子阶段；

若经过所述算法匹配子阶段筛选出的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未通过算法匹配子阶段；或者，若经过所述算法匹配子阶段筛选出的参考车辆子集中包含所述期望车辆且发生车辆置换事件，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆被置换。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如上述第一方面中提供的任一车辆异常分配的检测方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如上述第一方面中提供的任一车辆异常分配的检测方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如上述第一方面中提供的任一车辆异常分配的检测方法。

本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

本申请中通过响应于用户提交用车订单的操作，获取用户提交的包含期望车辆的订单信息，根据订单信息为用户分配目标车辆；若确定目标车辆与期望车辆不一致，则获取在筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合；在候选车辆集合中未包含期望车辆时，确定在筛选车辆阶段发生异常分配事件；在候选车辆集合中包含期望车辆时，确定在调度车辆阶段发生异常分配事件。由此，本申请获取了订单信息和期望车辆的信息，并且分别从筛选车辆阶段和调度车辆阶段两个阶段检测车辆异常分配的原因，不但操作简单，而且极大程度上提高了车辆异常分配的检测的效率，减少了跨部门的沟通成本，节约了人力资源和时间成本。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所介绍的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种应用场景的示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种应用场景的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种车辆异常分配的检测方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因的检测方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的另一种确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因的检测方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因的检测方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的另一种确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因的检测方法的流程示意图；

图8为本申请实施例提供的另一种确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因的检测方法的流程示意图；

图9为本申请实施例提供的另一种车辆异常分配的检测方法的流程示意图；

图10为本申请实施例提供的车辆异常分配的检测装置的结构示意图；

图11为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。其中，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。

并且，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/在表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；文本中的“和/或”仅仅是一种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，另外，在本申请实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。

以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为暗示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

随着互联网技术的更新换代，各行各业也得到了快速发展，其中最为突出的就是移动出行，越来越多的人注册成为网约车司机，司机的工作模式也由线下切换到了线上。为了将订单匹配给最合适的车辆，演化出了一套成熟的车辆调度体系，该体系通过输入车辆状态、位置，接驾距离，送乘距离，订单金额，所处区域等一系列的条件，然后根据这些条件通过算法匹配出一套全局最优的订单与车辆的匹配方案。

并且，为了进一步提高用户用车体验，在用户提交用车订单时，可以选择期望车辆，订单分配平台根据用户提交的包含期望车辆的用车订单为用户分配车辆。但是，由于多种原因可能导致无法将用户期望车辆分配给用户。在用户的订单未成功匹配到期望车辆的情况下，需要通过检测确定导致用户的订单未成功匹配到期望车辆这一情况的原因。

现有技术中，测试人员通过模拟司机正常运营模式，从筛选车辆数据库获取的订单中，获取每个时间维度的数据，构造独立的验证场景检测发送车辆异常分配原因，但是此方法一方面依靠人工检查，不仅检测效率的低下，而且浪费了时间和人力资源。另一方面，调度属于网约车相对底层的模块，大多数的业务都需要依赖这方面的能力，属于高频调用的服务。但是调度问题的检测问题环节的校验非常繁琐，主要分为筛选车辆阶段和调度车辆阶段两个方面，基础问题的校验非常多，并且不是所有测试人员都存在检测订单与期望车辆异常匹配问题的能力。因此设计一种快速检测订单与期望车辆异常匹配问题的方法是一个急需解决且重要的事情。

有鉴于此，本申请实施例提供一种车辆异常分配的检测方法、装置、电子设备和存储介质，用于解决现有技术中检测车辆异常分配原因的方法检测效率低下的问题。

本发明的发明构思为：本申请响应于用户提交用车订单的操作，获取用户提交的包含期望车辆的订单信息，根据订单信息为用户分配目标车辆；若确定目标车辆与期望车辆不一致，则获取在筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合；在候选车辆集合中未包含期望车辆时，确定在筛选车辆阶段发生异常分配事件；在候选车辆集合中包含期望车辆时，确定在调度车辆阶段发生异常分配事件。由此，本申请获取了订单信息和期望车辆的信息，并且根据订单信息和期望车辆的信息从筛选车辆阶段和调度车辆阶段两个阶段分别检测车辆异常分配的原因，不但操作简单，而且极大程度上提高了车辆异常分配的检测的效率，减少了跨部门的沟通成本，节约了人力资源和时间成本。

本申请实施例中提到的网约车的车辆包括燃油车、燃气车、电动车、氢能源车中的至少一种，当然任何能耗的网约车的车辆均适用于本申请实施例。

在介绍完本申请实施例的发明构思之后，下面对本申请实施例的技术方案能够适用的应用场景做一些简单介绍，需要说明的是，以下介绍的应用场景仅用于说明本申请实施例而非限定。在具体实施时，可以根据实际需要灵活地应用本申请实施例提供的技术方案。

如图1所示，示出了本申请实施例提供的一种应用场景示意图。该应用场景图包括：测试人员101、乘客102、期望车辆103、目标车辆104、检测装置105、订单分配平台106，其中：

订单分配平台106，用于响应于乘客102提交用车订单的操作，获取包含期望车辆103的订单信息；根据订单信息确定将目标车辆104分配给乘客102。

在订单分配平台106将目标车辆104分配给乘客102之后，测试人员101若确定分配给乘客102的目标车辆104与用户的期望车辆103不一致，则确定需要对车辆异常分配进行检测。

测试人员101将订单相关信息输入至检测装置105，由检测装置105对车辆异常分配进行检测；其中，测试人员101输入至检测装置105的订单相关信息包括但不限于期望车辆的标识信息、订单号；其中，车辆的标识信息可以为车架号或者车牌号码。

检测装置105从订单分配平台106的数据库中获取期望车辆103的配置信息和乘客102提交的订单信息，使用本申请实施例提供的车辆异常分配的检测方法，检测发生异常分配事件的原因。

如图2所示，示出了本申请实施例提供的另一种应用场景示意图。该应用场景图包括：乘客201、期望车辆202、目标车辆203、检测装置204、订单分配平台205，其中：

订单分配平台205，用于响应于乘客201提交用车订单的操作，获取包含期望车辆202的订单信息；根据订单信息确定将目标车辆203分配给乘客201。

在订单分配平台205将目标车辆203分配给乘客201之后，检测装置204获取分配给乘客201的目标车辆信息以及乘客201的期望车辆信息，若确定分配给乘客201的目标车辆203与用户的期望车辆202不一致，则确定需要对车辆异常分配进行检测。

检测装置204从订单分配平台205的数据库中获取期望车辆202的配置信息和乘客201提交的订单信息，使用本申请实施例提供的车辆异常分配的检测方法，检测发生异常分配事件的原因。

需要说明的是，如图1或图2所示的应用场景中，检测装置和订单分配平台可以独立部署，或者检测装置可以集成于订单分配平台中。

当然，本申请实施例提供的方法并不限于图1和图2所示的应用场景，还可以用于其它可能的应用场景，本申请实施例并不进行限制。对于图1和图2所示的应用场景的各个设备所能实现的功能将在后续的方法实施例中一并进行描述，在此先不过多赘述。

为进一步说明本申请实施例提供的技术方案，下面结合附图以及具体实施方式对此进行详细的说明。虽然本申请实施例提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤，但基于常规或者无需创造性的劳动在方法中可以包括更多或者更少的操作步骤。在逻辑上不存在必要因果关系的步骤中，这些步骤的执行顺序不限于本申请实施例提供的执行顺序。

参考图3，为本申请实施例提供的一种车辆异常分配的检测方法的流程示意图。如图3所示，该方法包括以下步骤：

在步骤301中，响应于用户提交用车订单的操作，获取用户提交的包含期望车辆的订单信息，根据订单信息为用户分配目标车辆；其中为用户分配目标车辆的过程包括筛选车辆阶段和调度车辆阶段。

在步骤302中，若确定目标车辆与期望车辆不一致，则获取在筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合。

在步骤303中，在候选车辆集合中未包含期望车辆时，确定在筛选车辆阶段发生异常分配事件。

在步骤304中，在候选车辆集合中包含期望车辆时，确定在调度车辆阶段发生异常分配事件。

具体实施时，检测装置中可以包括日志采集中心，日志采集中心可以获取派单逻辑判断日志，从派单逻辑判断日志中可以确定该订单和期望车辆是否具有对应关系，若该订单和期望车辆具有对应关系，则确定在候选车辆集合中包含期望车辆，若该订单和期望车辆不具有对应关系，则确定在候选车辆集合中未包含期望车辆。

需要说明的是，若在筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合中未包含期望车辆，则可以确定导致车辆异常分配的原因为在筛选车辆阶段发生异常分配事件；若在筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合中包含期望车辆，则可以确定导致车辆异常分配的原因为在调度车辆阶段发生异常分配事件。

下面针对筛选车辆阶段和调度车辆阶段导致异常分配事件的原因分别进行说明：

一、确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因；

可选的，获取期望车辆的配置信息；根据订单信息和/或期望车辆的配置信息，对筛选车辆阶段进行异常检测，确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因。

具体实施时，检测装置中可以包括数据采集中心和问题检索中心，在确定候选车辆集合中未包含期望车辆时，测试人员或者用户可以输入订单信息的订单号、期望车辆的车架号以及订单信息中的下单时间，数据采集中心会从数据库中获取对应的订单信息和期望车辆的配置信息，然后问题检索中心根据数据采集中心采集到的订单信息和/或期望车辆的配置信息对筛选车辆阶段进行异常检测。其中数据库包括但不限于redis(RemoteDictionary Server，远程字典服务)数据库和mongodb(基于分布式文件存储的数据库)。其中，所述订单信息中包括但不限于订单号、订单的用车类型、策略类型、业务类型等，期望车辆的配置信息包括但不限于车架号、可接单类型、可接单策略、业务类型、业务线、上报时间、上报位置等。

在一种可能的实施方式中，本申请实施例中根据订单信息和/或期望车辆的配置信息，对筛选车辆阶段进行异常检测，确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因，具体包括如图4所示的步骤：

在步骤401中，将订单信息与期望车辆的配置信息进行比较；若根据比较结果确定订单信息和期望车辆的配置信息不匹配，则确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因为信息不匹配。

在一种可能的实施方式中，本申请实施例中根据比较结果确定订单信息和期望车辆的配置信息不匹配，具体包括：若比较结果满足如下至少一个条件，确定订单信息和期望车辆的配置信息不匹配：

条件1：订单信息的用车类型和期望车辆的可接单类型不匹配。

其中，本申请实施例用车类型可以有多种不同的类型，且多种不同的类型可以是根据订单分配平台侧所提供的不同产品线划分的；并且，本申请实施例的可接单类型也可以有多种不同的类型，且多种不同的类型可以是根据订单分配平台侧所提供的不同产品线划分的。

需要说明的是，本申请实施例用车类型所包含的多种类型与可接单类型所包含的多种类型可以相同。

另外，本申请实施例订单分配平台侧所提供的多种不同产品线与车辆所能提供的不同服务或车辆配置相关；例如，订单分配平台侧所提供的多种不同产品线包括A产品、B产品和C产品；其中，按照提供服务周全度从高到低排序为产品C、产品B、产品A，按照要求车辆配置从高到低排序为产品C、产品B、产品A。则，订单的用车类型包括A类型、B类型和C类型，用户可以根据自身对服务或车辆配置的需求，从多个用车类型中进行选择；相应的，车辆的可接单类型包括A类型、B类型和C类型，订单分配平台侧可以根据车辆所能提供的服务或车辆配置，确定每一个车辆对应的可接单类型。

需要说明的是，同一个车辆可以对应多个可接单类型。

示例性的，假设订单信息的用车类型为A类型，而期望车辆的可接单类型为B类型，则说明订单信息的用车类型和期望车辆的可接单类型不匹配，可以将此结果输出，使得测试人员或者用户确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因为订单信息的用车类型和期望车辆的可接单类型不匹配。假设订单信息的用车类型为A类型，而期望车辆的可接单类型同样为A类型，则说明订单信息的用车类型和期望车辆的可接单类型匹配，则继续比较条件2中的订单信息的订单策略和期望车辆的可接单策略。

条件2：订单信息的订单策略和期望车辆的可接单策略不匹配。

示例性的，假设订单信息的用车类型为A类型，订单策略为将该订单的用车类型升级为B类型，而期望车辆的可接单类型为A类型，可接单策略为该期望车辆的可接单类型只是A类型，则说明订单信息的订单策略和期望车辆的可接单策略不匹配，可以将此结果输出，使得测试人员或者用户确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因为订单信息的订单策略和期望车辆的可接单策略不匹配。

假设订单信息的用车类型为A类型，订单策略为将该订单的用车类型升级为B类型，而期望车辆的可接单类型为A类型，可接单策略为将该期望车辆的可接单类型升级为B类型和A类型，则说明订单信息的订单策略和期望车辆的可接单策略匹配，则继续比较条件3中的订单信息的业务类型和期望车辆的业务类型。

条件3：订单信息的业务类型和期望车辆的业务类型不匹配。

其中，本申请实施例的业务类型可以有多种不同的类型，且多种不同的类型可以是根据订单分配平台侧所提供的不同业务线划分的。需要说明的是，本申请实施例订单信息的业务类型所包含的多种类型与车辆的业务类型所包含的多种类型可以相同。

另外，本申请实施例订单分配平台侧所提供的多种不同业务线与车辆所能提供的不同服务、车辆配置或者用户的消费相关；例如，订单分配平台侧所提供的多种不同业务线包括业务1、业务2和业务3；其中，按照提供服务周全度从高到低排序为业务3、业务2和业务1，按照要求车辆配置从高到低排序为业务3、业务2和业务1，按照用户的消费从高到低排序为业务3、业务2和业务1。则，订单的业务类型包括类型1、类型2和类型3，用户可以根据自身对服务或车辆配置的需求，从多个业务类型中进行选择；相应的，车辆的业务类型也包括类型1、类型2和类型3，订单分配平台侧可以根据车辆所能提供的服务或车辆配置，确定每一个车辆对应的可接单类型。

需要说明的是，同一个可接单类型的车辆可以对应多个业务类型，具有相同用车类型的订单也可以对应多个业务类型。

示例性的，假设订单信息的业务类型为类型1，而期望车辆的业务类型为类型3，则说明订单信息的业务类型和期望车辆的业务类型不匹配，可以将此结果输出，使得测试人员或者用户确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因为订单信息的业务类型和期望车辆的业务类型不匹配。假设订单信息的业务类型为类型1，而期望车辆的业务类型也为类型1，则说明订单信息的业务类型和期望车辆的业务类型匹配。

由此，可以从可接单类型、可接单策略、业务类型等三个方面确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因。

在步骤402中，若根据期望车辆的配置信息确定期望车辆处于不可接单状态，则确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因为期望车辆不可接单。

在一种可能的实施方式中，本申请实施例中根据期望车辆的配置信息确定期望车辆处于不可接单状态，具体包括以下三种情况：

情况1：若期望车辆的配置信息中包含不可接单标识，则确定期望车辆处于不可接单状态。

示例性的，假设期望车辆因为酒驾等原因不可接单，或者具有黑车标识、手续不全等标识，则确定期望车辆的配置信息中包含不可接单标识，则可以将此结果输出，使得测试人员或者用户确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因为期望车辆的配置信息中包含不可接单标识。

情况2：若根据期望车辆的配置信息，确定期望车辆的当前位置位于不可接单区域，则确定期望车辆处于不可接单状态。

示例性的，假设某个城市设置了网约车通道，只有处于网约车通道的车辆才可以接单，若期望车辆不处于网约车通道，则确定期望车辆的当前位置位于不可接单区域，则可以将此结果输出，使得测试人员或者用户确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因为期望车辆的当前位置位于不可接单区域。

情况3：若根据期望车辆的配置信息，确定期望车辆不满足预设可接单条件，则确定期望车辆处于不可接单状态。

其中，预设可接单条件包括以下三种条件中的至少一种：

条件1：期望车辆的最近上报时间和订单信息的提交时间的时间差值不大于预设时长。

其中，上报时间是指每隔一段车辆需要上报一次所述位置，若长时间未上报，则说明此车辆目前处于不在线状态，若期望车辆的最近上报时间和订单信息的提交时间的时间差值大于预设时长，则说明期望车辆处于不在线状态，无法接受该订单。

条件2：期望车辆的当前位置和订单信息的上车位置的距离差值不大于预设接单距离。

条件3：期望车辆当前所在行政区域和订单信息对应的行政区域一致。

示例性的，假设期望车辆处于A城市，订单处于B城市，则说明期望车辆当前所在行政区域和订单信息对应的行政区域不一致，则可以将此结果输出，使得测试人员或者用户确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因为期望车辆当前所在行政区域和订单信息对应的行政区域不一致。或者还可以检测是否开启异地派单，若开启异地派单，则可以使用人工或者其余异地派单的测试方法去检测异地派单是否正确，若没有开启异地派单，则说明在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因为期望车辆当前所在行政区域和订单信息对应的行政区域不一致。

为了进一步理解本申请实施例提供的车辆异常分配的检测方法，下面结合图5对本申请实施例提供的确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因的过程做进一步说明。

在步骤501中，确定在筛选车辆阶段发生异常分配事件。

在步骤502中，判断订单信息的用车类型和期望车辆的可接单类型是否匹配；

若不匹配，则在步骤503中，输出订单信息的用车类型和期望车辆的可接单类型不匹配；若匹配，则在步骤504中，判断订单信息的订单策略和期望车辆的可接单策略是否匹配；

若不匹配，则在步骤505中，输出订单信息的订单策略和期望车辆的可接单策略不匹配；若匹配，则在步骤506中，判断订单信息的业务类型和期望车辆的业务类型是否匹配；

若不匹配，则在步骤507中，输出订单信息的业务类型和期望车辆的业务类型不匹配；若匹配，则在步骤508中，判断期望车辆的配置信息中是否包含不可接单标识；

若包含，则在步骤509中，输出期望车辆的配置信息中包含不可接单标识；若不包含，则在步骤510中，判断期望车辆的最近上报时间和订单信息的提交时间的时间差值是否大于预设时长；

若大于，则在步骤511中，输出期望车辆的最近上报时间和订单信息的提交时间的时间差值大于预设时长；若不大于，则在步骤512中，判断期望车辆的当前位置和订单信息的上车位置的距离差值是否大于预设接单距离；

若大于，则在步骤513中，输出期望车辆的当前位置和订单信息的上车位置的距离差值大于预设接单距离；若不大于，则在步骤514中，判断期望车辆的当前位置是否位于不可接单区域；

若位于，则在步骤515中，输出期望车辆的当前位置位于不可接单区域；若不位于，则在步骤516中，判断期望车辆当前所在行政区域和订单信息对应的行政区域是否一致；

若不一致，则在步骤517中，输出期望车辆当前所在行政区域和订单信息对应的行政区域不一致；若一致，则在步骤518中，对接人工服务。

由此，图5中将筛选车辆阶段可能出现的大部分问题进行归纳，根据基本的派单流程按照图5所示的顺序进行问题检测，将常见的问题的比较结果进行输出，可以提高车辆异常分配的检测效率。

需要说明的是，在本申请实施例中根据订单信息和/或期望车辆的配置信息，对筛选车辆阶段进行异常检测，确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因时，虽然需要对图5中所示的所有可能发生的问题进行检测，从而确定在筛选车辆阶段导致车辆异常分配的原因，但是在本申请实施例中并不对检测的顺序进行限定，可以按照图5中所示的步骤顺序进行检测，也可以根据实际情况设置检测的顺序。

由此，本申请在确定候选车辆集合中未包含期望车辆时，通过获取订单信息以及期望车辆信息，从筛选车辆阶段对未筛选到期望车辆的原因进行分析，分析的可能出现的问题包括订单类型、车辆状态、位置信息等一系列的问题。

在一种可能的实施方式中，本申请实施例中在候选车辆集合中包含期望车辆之后，在确定在调度车辆阶段发生异常分配事件之前，还可以检测订单分配平台是否根据订单信息为用户推送车辆，若检测出订单分配平台已经根据订单信息为用户推送车辆，且推送的车辆为期望车辆，则确定在调度车辆阶段未出现异常分配事件，将此结果输出，使得用户联系预先配置的检测人员进行人工检测，确定导致异常分配事件的原因；若检测出订单分配平台未根据订单信息为用户推送车辆，或者订单分配平台已经根据订单信息为用户推送车辆但推送的车辆不是期望车辆，则确定在调度车辆阶段出现异常分配事件，需要确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因。

二、确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因；

在一种可能的实施方式中，本申请实施例在确定调度车辆阶段发生异常分配事件之后，为了确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因，该方法还包括如图6所示的步骤：

在步骤601中，获取调度车辆阶段中各个子阶段对应的参考车辆子集。

其中，各个子阶段对应的参考车辆子集包括进入到各个子阶段的参考车辆，和/或，经过各个子阶段筛选出的参考车辆。具体包括以下三种实施方式：

实施方式一：各个子阶段对应的参考车辆子集只包括进入到各个子阶段的参考车辆。

实施方式二：各个子阶段对应的参考车辆子集只包括经过各个子阶段筛选出的参考车辆。

实施方式三：各个子阶段对应的参考车辆子集不仅包括进入到各个子阶段的参考车辆，还包括经过各个子阶段筛选出的参考车辆。

需要说明的是，本申请实施例中的各个子阶段对应的参考车辆子集中包括的参考车辆是候选车辆集合中的部分或者全部候选车辆。

在步骤602中，根据各个子阶段对应的参考车辆子集，对调度车辆阶段进行异常检测，确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因。

在一种可能的实施方式中，本申请实施例中的调度车辆阶段包括精筛子阶段和算法匹配子阶段；因此在本申请实施例中根据各个子阶段对应的参考车辆子集，对调度车辆阶段进行异常检测，确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因，具体包括如图7所示的步骤：

在步骤701中，若进入到精筛子阶段的参考车辆子集中未包含期望车辆，则确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因为期望车辆未进入精筛子阶段。

在步骤702中，若经过精筛子阶段筛选出的参考车辆子集中未包含期望车辆，则确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因为期望车辆未通过精筛子阶段。

在步骤703中，若进入到算法匹配子阶段的参考车辆子集中未包含期望车辆，则确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因为期望车辆未进入算法匹配子阶段。

其中，算法匹配子阶段的算法包括但不限于km算法(二分图的最优匹配算法)。

在步骤704中，若经过算法匹配子阶段筛选出的参考车辆子集中未包含期望车辆，则确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因为期望车辆未通过算法匹配子阶段。

或者，

在步骤705中，若经过算法匹配子阶段筛选出的参考车辆子集中包含期望车辆且发生车辆置换事件，则确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因为期望车辆被置换。

在一种可能的实施方式中，本申请实施例中确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因之后，可以根据预先配置的关键字提取并输出派单逻辑判断日志中在调度车辆阶段导致异常分配事件的日志信息，使得用户可以清楚导致车辆异常分配的原因。

为了进一步理解本申请实施例提供的车辆异常分配的检测方法，下面结合图8对本申请实施例提供的确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因的过程做进一步说明。

在步骤801中，确定在调度车辆阶段发生异常分配事件。

在步骤802中，判断进入到精筛子阶段的参考车辆子集中是否包含期望车辆；

若未包括，则在步骤803中，根据预先配置的进入精筛子阶段服务的关键字提取并输出派单逻辑判断日志；若包括，则在步骤804中，判断经过精筛子阶段筛选出的参考车辆子集中是否包含期望车辆；

若未包括，则在步骤805中，根据预先配置的精筛子阶段筛选服务的关键字提取并输出派单逻辑判断日志；若包括，则在步骤806中，判断进入到算法匹配子阶段的参考车辆子集中是否包含期望车辆；

若未包括，则在步骤807中，根据预先配置的进入算法匹配子阶段服务的关键字提取并输出派单逻辑判断日志；若包括，则在步骤808中，判断经过算法匹配子阶段筛选出的参考车辆子集中是否包含期望车辆；

若未包括，则在步骤809中，根据预先配置的算法匹配子阶段筛选服务的关键字提取并输出派单逻辑判断日志；若包括，则在步骤810中，判断是否发生车辆置换事件；

若发生车辆置换事件，则在步骤811中，根据预先配置的置换服务的关键字提取并输出派单逻辑判断日志；所述派单逻辑判断日志包括置换前的派单逻辑判断日志和置换后的派单逻辑判断日志；若没有发生车辆置换事件，则在步骤812中，对接人工服务。

由此，图8中将调度车辆阶段可能出现的大部分问题进行归纳，根据基本的派单流程按照图8所示的顺序进行问题检测，将常见的问题的比较结果进行输出，可以提高车辆异常分配的检测效率。

需要说明的是，在本申请实施例中根据各个子阶段对应的参考车辆子集，对调度车辆阶段进行异常检测，确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因时，虽然需要将各个子阶段对应的参考车辆子集进行检测，从而确定在调度车辆阶段导致车辆异常分配的原因，但是在本申请实施例中并不对检测的顺序进行限定，可以按照图8中所示的步骤对各个子阶段对应的参考车辆子集的进行检测，也可以根据实际情况设置检测的顺序。

由此，本申请在确定该订单的候选车辆集合中包含期望车辆时，在调度车辆阶段的精筛子阶段以及算法匹配子阶段去分析车辆异常分配原因，并通过输出派单逻辑判断日志及校验关键字提取过滤信息，及提取并输出派单逻辑判断日志的异常分配原因的日志，使得用户明确车辆异常分配的原因。

在一种可能的实施方式中，本申请实施例中若未确定在筛选车辆阶段导致异常分配事件的原因或未确定在调度车辆阶段导致异常分配事件的原因，则该方法还包括如图9所示的步骤：

在步骤901中，获取用户提交的异常分配事件的负责人信息。

在步骤902中，获取预先配置的检测人员的邮箱地址。

在步骤903中，将用户提交的包含期望车辆的订单信息以及异常分配事件的负责人信息通过邮件发送至预先配置的检测人员的邮箱地址。

由此，本申请实施例可以在对筛选车辆阶段和调度车辆阶段分别进行检测后还未确定车辆异常分配的原因时，进入人工服务系统，将期望车辆的信息和订单信息以及异常分配事件的负责人信息通过邮件发送至预先配置的检测人员，以使预先配置的检测人员确定导致异常分配事件的原因，从而通过人工处理检测出车辆异常分配的原因，节约了人力资源和时间成本。

基于前文的描述，本申请公开了一种车辆异常分配的检测方法，首先响应于用户提交用车订单的操作，获取用户提交的包含期望车辆的订单信息，根据订单信息为用户分配目标车辆；若确定目标车辆与期望车辆不一致，则获取在筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合；在候选车辆集合中未包含期望车辆时，确定在筛选车辆阶段发生异常分配事件；在候选车辆集合中包含期望车辆时，确定在调度车辆阶段发生异常分配事件。由此，本申请首先获取了订单信息和期望车辆的信息，并且根据订单信息和期望车辆的信息分别从筛选车辆阶段和调度车辆阶段两个阶段进行常规问题的检测，未能解决问题时再通过人工处理，进而可以检测出车辆异常分配的原因，完成车辆异常分配的检测工作，不但操作简单，而且极大程度上提高了车辆异常分配的检测的效率，减少了跨部门的沟通成本，节约了人力资源和时间成本。

基于与上述车辆异常分配的检测方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种车辆异常分配的检测装置，如图10所示，该装置包括：分配车辆模块1001、候选车辆集合获取模块1002、异常事件确定模块1003，其中：

分配车辆模块1001，用于响应于用户提交用车订单的操作，获取所述用户提交的包含期望车辆的订单信息，根据所述订单信息为所述用户分配目标车辆；其中为所述用户分配目标车辆的过程包括筛选车辆阶段和调度车辆阶段；

候选车辆集合获取模块1002，用于若确定所述目标车辆与所述期望车辆不一致，则获取在所述筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合；

异常事件确定模块1003，用于在所述候选车辆集合中未包含所述期望车辆时，确定在所述筛选车辆阶段发生异常分配事件；

所述异常事件确定模块1003，还用于在所述候选车辆集合中包含所述期望车辆时，确定在所述调度车辆阶段发生异常分配事件。

在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

配置信息获取模块，用于获取所述期望车辆的配置信息；

第一异常原因分析模块，用于根据所述订单信息和/或期望车辆的配置信息，对所述筛选车辆阶段进行异常检测，确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因。

在一种可能的实施方式中，所述第一异常原因分析模块具体用于：

将所述订单信息与所述期望车辆的配置信息进行比较；若根据比较结果确定所述订单信息和期望车辆的配置信息不匹配，则确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为信息不匹配；

若根据所述期望车辆的配置信息确定所述期望车辆处于不可接单状态，则确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆不可接单。

在一种可能的实施方式中，所述第一异常原因分析模块具体用于：

若所述比较结果满足如下至少一个条件，确定所述订单信息和期望车辆的配置信息不匹配：

条件1、所述订单信息的用车类型和所述期望车辆的可接单类型不匹配；

条件2、所述订单信息的订单策略和所述期望车辆的可接单策略不匹配；

条件3、所述订单信息的业务类型和所述期望车辆的业务类型不匹配。

在一种可能的实施方式中，所述第一异常原因分析模块具体用于：

若所述期望车辆的配置信息中包含不可接单标识，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；或

若根据所述期望车辆的配置信息，确定所述期望车辆的当前位置位于不可接单区域，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；或

若根据所述期望车辆的配置信息，确定所述期望车辆不满足预设可接单条件，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；

其中，所述预设可接单条件包括以下至少一种：

所述期望车辆的最近上报时间和所述订单信息的提交时间的时间差值不大于预设时长；

所述期望车辆的当前位置和所述订单信息的上车位置的距离差值不大于预设接单距离；

所述期望车辆当前所在行政区域和所述订单信息对应的行政区域一致。

在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

参考车辆子集获取模块，用于获取所述调度车辆阶段中各个子阶段对应的参考车辆子集；其中所述各个子阶段对应的参考车辆子集包括进入到所述各个子阶段的参考车辆，和/或，经过所述各个子阶段筛选出的参考车辆；

第二异常原因分析模块，用于根据各个子阶段对应的参考车辆子集，对所述调度车辆阶段进行异常检测，确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因。

在一种可能的实施方式中，所述调度车辆阶段包括精筛子阶段和算法匹配子阶段；

所述第二异常原因分析模块具体用于：

若进入到所述精筛子阶段的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未进入精筛子阶段；

若经过所述精筛子阶段筛选出的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未通过精筛子阶段；

若进入到所述算法匹配子阶段的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未进入算法匹配子阶段；

若经过所述算法匹配子阶段筛选出的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未通过算法匹配子阶段；或者，若经过所述算法匹配子阶段筛选出的参考车辆子集中包含所述期望车辆且发生车辆置换事件，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆被置换。

本申请实施例提供的车辆异常分配的检测装置与上述车辆异常分配的检测方法采用了相同的发明构思，能够取得相同的有益效果，在此不再赘述。

基于与上述车辆异常分配的检测方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种电子设备。下面参照图11来描述根据本申请的这种实施方式的电子设备110。图11显示的电子设备110仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图11所示，电子设备110以通用电子设备的形式表现。电子设备110的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器111、上述至少一个存储器112、连接不同系统组件(包括存储器112和处理器111)的总线113。

总线113表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

存储器112可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)1121和/或高速缓存存储器1122，还可以进一步包括只读存储器(ROM)1123。

存储器112还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1124的程序/实用工具1125，这样的程序模块1124包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

电子设备110也可以与一个或多个外部设备114(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与电子设备110交互的设备通信，和/或与使得该电子设备110能与一个或多个其它电子设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口115进行。并且，电子设备110还可以通过网络适配器116与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器116通过总线113与用于电子设备110的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合电子设备110使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器112，上述指令可由处理器111执行以完成上述车辆异常分配的检测方法。可选地，存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器111执行时实现如本申请提供的车辆异常分配的检测方法的任一方法。

在示例性实施例中，本申请提供的一种车辆异常分配的检测方法的各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车辆异常分配的检测方法中的步骤。

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包括但不限于电、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。

本申请的实施方式的用于车辆异常分配的检测方法的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在电子设备上运行。然而，本申请的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户电子设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户电子设备上部分在远程电子设备上执行、或者完全在远程电子设备或服务端上执行。在涉及远程电子设备的情形中，远程电子设备可以通过任意种类的网络，例如局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户电子设备，或者，可以连接到外部电子设备，例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

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实施例的方法、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图像缩放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图像缩放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图像缩放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图像缩放设备上，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。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

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 (10)

1.一种车辆异常分配的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于用户提交用车订单的操作，获取所述用户提交的包含期望车辆的订单信息，根据所述订单信息为所述用户分配目标车辆；其中为所述用户分配目标车辆的过程包括筛选车辆阶段和调度车辆阶段；

若确定所述目标车辆与所述期望车辆不一致，则获取在所述筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合；

在所述候选车辆集合中未包含所述期望车辆时，确定在所述筛选车辆阶段发生异常分配事件；

在所述候选车辆集合中包含所述期望车辆时，确定在所述调度车辆阶段发生异常分配事件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述筛选车辆阶段发生异常分配事件之后，所述方法还包括：

获取所述期望车辆的配置信息；

根据所述订单信息和/或期望车辆的配置信息，对所述筛选车辆阶段进行异常检测，确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述订单信息和/或期望车辆的配置信息，对所述筛选车辆阶段进行异常检测，确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因，具体包括：

将所述订单信息与所述期望车辆的配置信息进行比较；若根据比较结果确定所述订单信息和期望车辆的配置信息不匹配，则确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为信息不匹配；

若根据所述期望车辆的配置信息确定所述期望车辆处于不可接单状态，则确定在所述筛选车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆不可接单。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据比较结果确定所述订单信息和期望车辆的配置信息不匹配，具体包括：

若所述比较结果满足如下至少一个条件，确定所述订单信息和期望车辆的配置信息不匹配：

条件1、所述订单信息的用车类型和所述期望车辆的可接单类型不匹配；

条件2、所述订单信息的订单策略和所述期望车辆的可接单策略不匹配；

条件3、所述订单信息的业务类型和所述期望车辆的业务类型不匹配。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述期望车辆的配置信息确定所述期望车辆处于不可接单状态，具体包括：

若所述期望车辆的配置信息中包含不可接单标识，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；或

若根据所述期望车辆的配置信息，确定所述期望车辆的当前位置位于不可接单区域，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；或

若根据所述期望车辆的配置信息，确定所述期望车辆不满足预设可接单条件，则确定所述期望车辆处于不可接单状态；

其中，所述预设可接单条件包括以下至少一种：

所述期望车辆的最近上报时间和所述订单信息的提交时间的时间差值不大于预设时长；

所述期望车辆的当前位置和所述订单信息的上车位置的距离差值不大于预设接单距离；

所述期望车辆当前所在行政区域和所述订单信息对应的行政区域一致。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述调度车辆阶段发生异常分配事件之后，所述方法还包括：

获取所述调度车辆阶段中各个子阶段对应的参考车辆子集；其中所述各个子阶段对应的参考车辆子集包括进入到所述各个子阶段的参考车辆，和/或，经过所述各个子阶段筛选出的参考车辆；

根据各个子阶段对应的参考车辆子集，对所述调度车辆阶段进行异常检测，确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述调度车辆阶段包括精筛子阶段和算法匹配子阶段；

所述根据各个子阶段对应的参考车辆子集，对所述调度车辆阶段进行异常检测，确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因，具体包括：

若进入到所述精筛子阶段的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未进入精筛子阶段；

若经过所述精筛子阶段筛选出的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未通过精筛子阶段；

若进入到所述算法匹配子阶段的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未进入算法匹配子阶段；

若经过所述算法匹配子阶段筛选出的参考车辆子集中未包含所述期望车辆，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆未通过算法匹配子阶段；或者，若经过所述算法匹配子阶段筛选出的参考车辆子集中包含所述期望车辆且发生车辆置换事件，则确定在所述调度车辆阶段导致所述异常分配事件的原因为所述期望车辆被置换。

8.一种车辆异常分配的检测装置，其特征在于，所述装置包括：

分配车辆模块，用于响应于用户提交用车订单的操作，获取所述用户提交的包含期望车辆的订单信息，根据所述订单信息为所述用户分配目标车辆；其中为所述用户分配目标车辆的过程包括筛选车辆阶段和调度车辆阶段；

候选车辆集合获取模块，用于若确定所述目标车辆与所述期望车辆不一致，则获取在所述筛选车辆阶段筛选出的包含多个候选车辆的候选车辆集合；

异常事件确定模块，用于在所述候选车辆集合中未包含所述期望车辆时，确定在所述筛选车辆阶段发生异常分配事件；

所述异常事件确定模块，还用于在所述候选车辆集合中包含所述期望车辆时，确定在所述调度车辆阶段发生异常分配事件。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1-7中任一项所述的车辆异常分配的检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1-7中任一项所述的车辆异常分配的检测方法。

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