CN117437784B - 一种基于云平台的出租车营运监管方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云平台的出租车营运监管方法及系统，涉及出租车营运监管技术领域，包括出租车开始营运前，核验证件和身份验证；计算获得每个出租车的实时离线评价指数；计算获得每个出租车的实时偏移评价指数；获取每个出租车的实时离线评价指数和实时偏移评价指数，计算获得每个出租车的实时安全评估系数，对出租车营运的安全性做出判断。通过动态分析整个平台出租车的营运情况，可以在平台部分功能出现问题或其他紧急情况时，依旧能够发现出租车的离线和路线偏移异常情况，提高出租车营运安全性。
Description
技术领域
本发明涉及出租车营运监管技术领域，具体为一种基于云平台的出租车营运监管方法及系统。
背景技术
由于缺乏有效的监控机制，一些司机存在疲劳驾驶或违规行为的情况，这给乘客的安全带来潜在威胁，同时也影响了整个行业的形象。目前出租车营运监管通常采取巡查和乘客投诉的方式，然而这些方式存在一定的局限性：例如信息化程度较低，导致监管效率低下；缺乏对数据的深入分析和预测，无法准确掌握出租车行业的运行规律和趋势，从而影响决策的针对性和有效性，无法全面有效地监管出租车营运情况。
在申请公布号为CN110197291A的中国发明申请中，公开了一种基于北斗的网约车信息交互与监管系统，包括北斗智能车载监控设备获取网约车的实时定位信息、订单信息、营运期间内的状态信息；监管平台分别与运管处政务系统和网约车企业平台连接，对网约车的实时定位信息、订单信息、营运期间内的状态信息进行监管，实现动态监管并将监管研判结果分别发给运管处政务系统与网约车企业平台。
在以上发明申请中，通过对网约车的实时定位信息、订单信息、营运期间内的状态信息进行监管，在发生异常情况时向外报警，但异常阈值是固定的，在平台崩溃、天气异常等情况下，即使车辆正常营运，也会判断异常，报警浪费警力，尤其是平台某部分异常时，会产生大量的报警信息，无法做出有效的识别和监管。
为此，本发明提供了一种基于云平台的出租车营运监管方法及系统。
发明内容
（一）解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于云平台的出租车营运监管方法及系统，本发明通过动态分析整个平台出租车的营运情况，设置动态异常阈值，可以在平台部分功能出现问题或其他紧急情况时，依旧能够发现出租车的离线和路线偏移异常情况，及时发现潜在的安全隐患，采取相应的措施加以处理，提高出租车营运安全性，从而解决了背景技术中记载的技术问题。
（二）技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于云平台的出租车营运监管方法，包括如下步骤：
出租车开始营运前，核验营运出租车所需的证件是否合规以及对司机进行身份验证，证件核验和身份验证通过后派发订单；
获取当前处于营运状态出租车的最后实时位置信息接收时间和当前时间Tw，计算获得实时平台离线系数Lx，并进一步计算获得每个出租车的实时离线评价指数/>；
获取监测时间内每个出租车的实时偏移次数，计算获得实时平台偏移系数Py，并进一步计算获得每个出租车的实时偏移评价指数/>；
获取每个出租车的实时离线评价指数和实时偏移评价指数/>，计算获得每个出租车的实时安全评估系数/>，对出租车营运的安全性做出判断，并选择不同的安全预警处理策略。
进一步的，通过大数据核验营运出租车所需的证件是否齐全、处于有效期内，且姓名、性别、出生日期及身份证号码一致。若存在证件不齐全、证件不在有效期及身份信息不一致，则需要更新证件至证件核验通过后才能开始营运。
营运出租车所需的证件包括司机驾驶证、行驶证、身份证、从业资格证及无犯罪记录的材料。
进一步的，证件核验通过后使用人脸识别技术对司机进行身份验证，身份验证通过后开始派发订单，出租车开始营运。
人脸识别技术是一种基于人脸特征信息的身份识别技术，它通过采集含有人脸的图像或视频流，自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。目前，人脸识别技术已经广泛应用于社会生活的各个方面，如门禁系统、安全监控、移动支付、人脸认证等。
进一步的，在出租车营运过程中，通过手机的GPS模块获取出租车的实时位置信息，并将实时位置信息发送到管理端，管理端记录每个位置信息的接收时间，构建时间数据集；
获取时间数据集，提取出当前处于营运状态出租车的最后实时位置信息接收时间，并通过时钟获取当前时间Tw，进行线性归一化处理后，计算获得实时平台离线系数Lx，对应的实时平台离线系数Lx的计算公式如下：
其中，a为每个出租车的唯一编号， ，m为正整数。
进一步的，获取出租车最后实时位置信息的接收时间、当前时间Tw及实时平台离线系数Lx，进行线性归一化处理后，计算获得每个出租车的实时离线评价指数/>：
对应的每个出租车的实时离线评价指数的计算公式如上。
进一步的，从云平台路线规划模块获取实时订单路线位置信息和出租车实时位置信息/>，进行线性归一化处理后，计算获得出租车实时路线偏移距离S，对应的出租车实时路线偏移距离/>的计算公式如下：
当出租车实时偏移距离大于5m时，云平台向出租车发送偏移路线提示，并记录偏移信息。
进一步的，获取监测时间内所有处于营运状态出租车的偏移信息，整理后获得监测时间内每个出租车的实时偏移次数。监测时间可以取/>分钟中的任意一个；
获取监测时间内每个出租车的实时偏移次数，计算获得实时平台偏移系数Py：
对应的实时平台偏移系数Py的计算公式如上。
进一步的，获取每个出租车的实时偏移次数和实时平台偏移系数Py，进行线性归一化处理后，计算获得每个出租车的实时偏移评价指数/>：
对应的每个出租车的实时偏移评价指数的计算公式如上。
进一步的，获取每个出租车的实时离线评价指数和实时偏移评价指数/>，进行无量纲化处理后，计算获得每个出租车的实时安全评估系数/>：
对应的每个出租车的实时安全评估系数的计算公式如上。
进一步的，获取出租车的实时安全评估系数，依据出租车的实时安全评估系数与第一安全阈值和第二安全阈值的关系，对出租车营运的安全性做出判断，并选择不同的安全预警处理策略，具体为：
当第二安全阈值时，反馈当前出租车正常营运，无需采取任何措施，继续保持监测，以防发生异常情况；
当第二安全阈值时，反馈当前出租车营运异常，乘客处于二级安全风险，向司机移动终端发出二级警告，并向乘客移动终端发送安全确认信息；
当第一安全阈值时，反馈当前出租车营运异常，乘客处于一级安全风险，向司机移动终端发出一级警告，向乘客移动终端发送安全确认信息；
其中，第二安全阈值为2，第一安全阈值为10/>。
一种基于云平台的出租车营运监管方法及系统，包括：
营运核验模块，出租车开始营运前，核验营运出租车所需的证件是否合规以及对司机进行身份验证，证件核验和身份验证通过后派发订单；
离线分析模块，获取当前处于营运状态出租车的最后实时位置信息接收时间和当前时间Tw，计算获得实时平台离线系数Lx，并进一步计算获得每个出租车的实时离线评价指数/>；
偏移分析模块，获取监测时间内每个出租车的实时偏移次数，计算获得实时平台偏移系数Py，并进一步计算获得每个出租车的实时偏移评价指数/>；
安全预警模块，获取每个出租车的实时离线评价指数和实时偏移评价指数，计算获得每个出租车的实时安全评估系数/>，对出租车营运的安全性做出判断，并选择不同的安全预警处理策略。
（三）有益效果
本发明提供了一种基于云平台的出租车营运监管方法及系统，具备以下有益效果：
1、通过计算获得每个出租车的实时离线评价指数，可以在平台部分功能出现问题时依旧能够发现出租车的离线异常情况，在离线状态下，出租车无法接收调度指令或进行实时监控，通过分析出租车离线异常情况，可以减少潜在的安全隐患，保障乘客和司机的安全。
2、通过计算获得每个出租车的实时偏移评价指数，可以在平台部分功能出现问题时依旧能够发现出租车的路线偏移异常情况，减少因注意力不集中偏离路线而导致的事故风险，从而提高出租车营运安全性。
3、通过计算获得每个出租车的实时安全评估系数，对出租车营运的安全性做出判断，并选择不同的安全预警处理策略，及时发现潜在的安全隐患，采取相应的措施加以处理，从而提高出租车营运的安全性，在发生紧急情况时，采取有效的应急措施，保障乘客和司机的安全。
附图说明
图1为本发明一种基于云平台的出租车营运监管方法的流程示意图；
图2为本发明一种基于云平台的出租车营运监管系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种基于云平台的出租车营运监管方法，包括如下步骤：
步骤一、出租车开始营运前，核验营运出租车所需的证件是否合规以及对司机进行身份验证，证件核验和身份验证通过后派发订单。
所述步骤一包括如下内容：
步骤101、通过大数据核验营运出租车所需的证件是否齐全、处于有效期内，且姓名、性别、出生日期及身份证号码一致。若存在证件不齐全、证件不在有效期及身份信息不一致，则需要更新证件至证件核验通过后才能开始营运。
营运出租车所需的证件包括司机驾驶证、行驶证、身份证、从业资格证及无犯罪记录的材料。
步骤102、证件核验通过后使用人脸识别技术对司机进行身份验证，身份验证通过后开始派发订单，出租车开始营运。
人脸识别技术是一种基于人脸特征信息的身份识别技术，它通过采集含有人脸的图像或视频流，自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。目前，人脸识别技术已经广泛应用于社会生活的各个方面，如门禁系统、安全监控、移动支付、人脸认证等。
使用时，结合步骤101及102中的内容：
出租车开始营运前，核验营运出租车所需的证件是否合规以及对司机进行身份验证，证件核验和身份验证通过后派发订单，可以确保司机是合法、合规的驾驶员，并且出租车是合规的车辆，这有助于减少潜在的安全风险，例如无证驾驶、车辆超载、非法营运等，当出现问题或纠纷时，也可以更容易地追踪和解决问题。
步骤二、获取当前处于营运状态出租车的最后实时位置信息接收时间和当前时间Tw，计算获得实时平台离线系数Lx，并进一步计算获得每个出租车的实时离线评价指数。
所述步骤二包括如下内容：
步骤201、在出租车营运过程中，通过手机的GPS模块获取出租车的实时位置信息，并将实时位置信息发送至管理端，管理端记录每个位置信息的接收时间，构建时间数据集。
步骤202、获取时间数据集，提取出当前处于营运状态出租车的最后实时位置信息接收时间，并通过时钟获取当前时间Tw，进行线性归一化处理后，计算获得实时平台离线系数Lx，对应的实时平台离线系数Lx的计算公式如下：
其中，a为每个出租车的唯一编号， ，m为正整数。
步骤203、获取出租车最后实时位置信息的接收时间、当前时间Tw及实时平台离线系数Lx，进行线性归一化处理后，计算获得每个出租车的实时离线评价指数/>：
对应的每个出租车的实时离线评价指数的计算公式如上。
使用时，结合步骤201至203中的内容：
通过获取当前处于营运状态出租车的最后实时位置信息接收时间和当前时间Tw，计算获得实时平台离线系数Lx，并进一步计算获得每个出租车的实时离线评价指数，可以在平台部分功能出现问题时依旧能够发现出租车的离线异常情况，离线异常情况通常指的是出租车与调度中心或监控系统失去联络，在离线状态下，出租车无法接收调度指令或进行实时监控，这可能导致安全风险的增加，通过分析出租车离线异常情况，可以减少潜在的安全隐患，保障乘客和司机的安全。
步骤三、获取监测时间内每个出租车的实时偏移次数，计算获得实时平台偏移系数Py，并进一步计算获得每个出租车的实时偏移评价指数/>。
所述步骤三包括如下内容：
步骤301、从云平台路线规划模块获取实时订单路线位置信息和出租车实时位置信息/>，进行线性归一化处理后，计算获得出租车实时路线偏移距离S，对应的出租车实时路线偏移距离/>的计算公式如下：
当出租车实时偏移距离大于5m时，云平台向出租车发送偏移路线提示，并记录偏移信息。
步骤302、获取监测时间内所有处于营运状态出租车的偏移信息，整理后获得监测时间内每个出租车的实时偏移次数。监测时间可以取/>分钟中的任意一个。
步骤303、获取监测时间内每个出租车的实时偏移次数，计算获得实时平台偏移系数Py：
对应的实时平台偏移系数Py的计算公式如上。
步骤304、获取每个出租车的实时偏移次数和实时平台偏移系数Py，进行线性归一化处理后，计算获得每个出租车的实时偏移评价指数/>：
对应的每个出租车的实时偏移评价指数的计算公式如上。
使用时，结合步骤301至304中的内容：
通过获取监测时间内每个出租车的实时偏移次数，计算获得实时平台偏移系数Py，并进一步计算获得每个出租车的实时偏移评价指数/>，可以在平台部分功能出现问题时依旧能够发现出租车的路线偏移异常情况，减少因注意力不集中偏离路线而导致的事故风险，从而提高出租车营运安全性。
步骤四、获取每个出租车的实时离线评价指数和实时偏移评价指数/>，计算获得每个出租车的实时安全评估系数/>，对出租车营运的安全性做出判断，并选择不同的安全预警处理策略。
所述步骤四包括如下内容：
步骤401、获取每个出租车的实时离线评价指数和实时偏移评价指数/>，进行无量纲化处理后，计算获得每个出租车的实时安全评估系数/>：
对应的每个出租车的实时安全评估系数的计算公式如上。
步骤402、获取出租车的实时安全评估系数，依据出租车的实时安全评估系数与第一安全阈值和第二安全阈值的关系，对出租车营运的安全性做出判断，并选择不同的安全预警处理策略，具体为：
当第二安全阈值时，反馈当前出租车正常营运，无需采取任何措施，继续保持监测，以防发生异常情况。
当第二安全阈值时，反馈当前出租车营运异常，乘客处于二级安全风险，向司机移动终端发出二级警告，并向乘客移动终端发送安全确认信息。
当第一安全阈值时，反馈当前出租车营运异常，乘客处于一级安全风险，向司机移动终端发出一级警告，向乘客移动终端发送安全确认信息，并拨打110。
其中，第二安全阈值为2，第一安全阈值为10/>。
使用时，结合步骤401及402中的内容：
通过获取每个出租车的实时离线评价指数和实时偏移评价指数/>，计算获得每个出租车的实时安全评估系数/>，对出租车营运的安全性做出判断，并选择不同的安全预警处理策略，可以及时发现潜在的安全隐患，采取相应的措施加以处理，从而提高出租车营运的安全性，在发生紧急情况时，采取有效的应急措施，保障乘客和司机的安全。
请参阅图2，本发明提供一种基于云平台的出租车营运监管系统，包括：
营运核验模块，出租车开始营运前，核验营运出租车所需的证件是否合规以及对司机进行身份验证，证件核验和身份验证通过后派发订单。
离线分析模块，获取当前处于营运状态出租车的最后实时位置信息接收时间和当前时间Tw，计算获得实时平台离线系数Lx，并进一步计算获得每个出租车的实时离线评价指数/>。
偏移分析模块，获取监测时间内每个出租车的实时偏移次数，计算获得实时平台偏移系数Py，并进一步计算获得每个出租车的实时偏移评价指数/>。
安全预警模块，获取每个出租车的实时离线评价指数和实时偏移评价指数，计算获得每个出租车的实时安全评估系数/>，对出租车营运的安全性做出判断，并选择不同的安全预警处理策略。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种基于云平台的出租车营运监管方法，其特征在于：包括如下步骤：
出租车开始营运前，核验营运出租车所需的证件是否合规以及对司机进行身份验证，证件核验和身份验证通过后派发订单；
获取当前处于营运状态出租车的最后实时位置信息接收时间和当前时间Tw，计算获得实时平台离线系数Lx，并进一步计算获得每个出租车的实时离线评价指数/>；
在出租车营运过程中，通过手机的GPS模块获取出租车的实时位置信息，并将实时位置信息发送到管理端记录每个位置信息的接收时间，构建时间数据集；
获取时间数据集，提取出当前所有处于营运状态出租车的最后实时位置信息的接收时间，并通过时钟获取当前时间Tw，进行线性归一化处理后，计算获得实时平台离线系数Lx，对应的实时平台离线系数Lx的计算公式如下：/>其中，a为每个出租车的唯一编号，/> ，m为正整数；
获取出租车最后实时位置信息的接收时间、当前时间Tw及实时平台离线系数Lx，进行线性归一化处理后，计算获得每个出租车的实时离线评价指数/>：
获取监测时间内每个出租车的实时偏移次数/>，计算获得实时平台偏移系数Py，并进一步计算获得每个出租车的实时偏移评价指数/>；
从云平台路线规划模块获取实时订单路线位置信息和出租车实时位置信息，计算获得出租车实时路线偏移距离S，对应的出租车实时路线偏移距离S的计算公式如下：/>当出租车实时偏移距离S大于5m时，云平台向出租车发送偏移路线提示，并记录偏移信息；
获取监测时间内所有处于营运状态出租车的偏移信息，整理后获得监测时间内每个出租车的实时偏移次数；监测时间取/>分钟中的任意一个；
获取监测时间内每个出租车的实时偏移次数，计算获得实时平台偏移系数Py：获取每个出租车的实时偏移次数/>和实时平台偏移系数Py，进行线性归一化处理后，计算获得每个出租车的实时偏移评价指数/>：/>获取每个出租车的实时离线评价指数/>和实时偏移评价指数/>，计算获得每个出租车的实时安全评估系数/>，对出租车营运的安全性做出判断，并选择不同的安全预警处理策略；
获取每个出租车的实时离线评价指数和实时偏移评价指数/>，进行无量纲化处理后，计算获得每个出租车的实时安全评估系数/>：对应的每个出租车的实时安全评估系数/>的计算公式如上，其中，a为每个出租车的唯一编号，/> ，m为正整数；
获取出租车的实时安全评估系数，依据出租车的实时安全评估系数/>与第一安全阈值和第二安全阈值的关系，对出租车营运的安全性做出判断，并选择不同的安全预警处理策略，具体为：
当第二安全阈值时，反馈当前出租车正常营运，无需采取任何措施，继续保持监测；
当第二安全阈值第一安全阈值时，反馈当前出租车营运异常，乘客处于二级安全风险，向司机移动终端发出二级警告，并向乘客移动终端发送安全确认信息；
当第一安全阈值时，反馈当前出租车营运异常，乘客处于一级安全风险，向司机移动终端发出一级警告，向乘客移动终端发送安全确认信息；
其中，第二安全阈值为，第一安全阈值为/>。
2.一种基于云平台的出租车营运监管系统，用于实现权利要求1中所述方法，其特征在于，包括：
营运核验模块，出租车开始营运前，核验营运出租车所需的证件是否合规以及对司机进行身份验证，证件核验和身份验证通过后派发订单；
离线分析模块，获取当前处于营运状态出租车的最后实时位置信息接收时间和当前时间Tw，计算获得实时平台离线系数Lx，并进一步计算获得每个出租车的实时离线评价指数/>；
偏移分析模块，获取监测时间内每个出租车的实时偏移次数，计算获得实时平台偏移系数Py，并进一步计算获得每个出租车的实时偏移评价指数/>；
安全预警模块，获取每个出租车的实时离线评价指数和实时偏移评价指数/>，计算获得每个出租车的实时安全评估系数/>，对出租车营运的安全性做出判断，并选择不同的安全预警处理策略。
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