一種基于出租車運行數據的非法營運車輛識別方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種基于出租車運行數據的非法營運車輛識別方法，屬于智能交通的
技術領域。
【背景技術】
[0002] 非法營運車輛是未經道路運輸管理部門審批，沒有在道路客運管理部門辦理相關 手續，沒有領取營運牌證而從事有償服務實施非法經營的車輛。多數的非法營運車輛缺乏 日常保養維護，容易發生機械事故，安全系數極低，交通安全不能得到保障；另外，很多非法 營運車輛的司機也不具備營運客車駕駛員的基本要求，安全意識相對淡薄，容易發生人為 肇事事故，且未經客運服務培訓，無法提供優質服務。
[0003] 近年來，由于互聯網的不斷發展，萌生了各種租車軟件app，更是給非法營運提供 了可乘之機。非法營運車輛的治理所面臨的主要問題包括，車輛難以識別、取證困難、數量 龐大等。現有技術中也沒有有效的方法，解決非法營運車輛在治理過程中存在的各種問題。
【發明內容】
[0004] 針對現有技術的不足，本發明提供一種基于出租車運行數據的非法營運車輛識別 方法。
[0005] 本發明的技術方案如下：
[0006] -種基于出租車運行數據的非法營運車輛識別方法，包括步驟如下：
[0007] 1)出租車運行特征提取：利用出租車營運信息作為索引，獲取出租車運行的特征 屬性，并將特征屬性作為出租車運行的特征向量，所述特征屬性包括對應時刻點的停靠次 數、車速和行駛距離；
[0008] 出租車的運行特征向量ataxi= [[TQ，PQ，SQ，D。]，[UAA]，......, [T23,Ρ23, S23，D23]]，其中，Τχ(χ= 0, 1,...,23)表示出租車的運行時亥I」，Ρχ(χ= 0, 1,...,23)表示 時刻Tx出租車的停靠次數，SX(x= 0, 1，. . .，23)表示時刻Tx出租車的行駛速度，DX(x= 0, 1，. . .，23)表示時刻Tx出租車的行駛距離；
[0009] 現有技術中，從運管中心獲取車輛營運信息（如牌照信息等），利用所述營運信息 進行行駛數據檢索（通過交通數據平臺Hadoop下的MapReduce引擎獲取非關系型分布式 數據庫HBase中存儲的行駛數據，所述行駛數據以營運信息為索引存儲在大規模交通數據 平臺Hadoop上的HBase中，且以分布式文件系統為基礎）；然后進行行車軌跡的關聯系分 析，得到車輛運行的特征屬性，即某時刻、某時刻的停靠次數、某時刻的車速、某時刻的行駛 距離，作為車輛運行的特征向量。
[0010] 2)計算出租車與非法營運車輛的相似度閾值：
[0011] 從交通管理部門提取出已知的非法營運車輛的行駛信息，進而得到非法營運車輛 的運行特征向量αillegal -[[ti，0, Pi，0，Si，0,di，0]，[ti，D Pi，u Si，udi，J，......，[ti，23, Pi，23，Si， 23,di，23]]tiiX(x= 0, 1，...，23)表示非法營運車輛的運行時亥I」，piiX(x= 0, 1，. . .，23)表示 非法營運車輛在時刻tliX的停靠次數，s1ιΧ(Χ = 0, 1，. . .，23)表示非法營運車輛在時刻tliX 的行駛速度，dliX(x= 0, 1，. . .，23)表示非法營運車輛在時刻tliX的行駛距離；
[0012] 3)計算得到出租車與非法營運車輛的相似度閾值Similarity:
[0013]
[0014] η為運管部門有效監管時間的開始時刻，m為運管部門有效監管時間的截止時刻； 如運管部門將監管時間定為早八點到晚十點，即η= 8,m= 22。
[0015] 4)私家車輛運行特征提取：
[0016] 計算私家車輛的運行特征
[0017] αprivate- [[tρ,Ο) Ρρ, 0)Sp,0)^Ρι 0] , [tp_1,ΡΡι1, Sp_1;dpjJ,......) 23)Pp,23)Sp,23) dp,23]]，tx(x= 0, 1,. . . , 23)表示私家車的運行時亥lj，pp,x(x= 0, 1,. . . , 23)表示私家車 在時刻tx的停靠次數，sΡιΧ(χ= 0, 1,. . . , 23)表示私家車在時刻tx的行駛速度，dΡιΧ(χ= 0, 1，. . .，23)表示私家在時刻tx的行駛距離。
[0018] 5)計算私家車運行規律和出租車運行規律的相似度：
[0019]
[0020] 6)非法營運車輛的識別：
[0021] 如果Similaritytp>Similarityit，即判斷該私家車輛為非法營運車輛。
[0022] 優選的，車輛運行特征的計算方法爻
[0023] 其中，N為車輛數據的取值周期（即多少天的數據），t為時刻點，Pl為取值周期N 天內，一天中某時刻的車輛停靠次數，s為取值周期N天內，一天中某時刻的車輛平均速度， d為取值周期N天內，一天中某時刻的車輛的行駛距離。
[0024] 本發明的有益效果：
[0025] 1、本發明所述基于出租車運行數據的非法營運車輛識別方法，從運管中心獲取車 輛營運信息，利用所述營運信息（如牌照信息等）進行行駛數據檢索；得到車輛運行的特征 屬性，實現了對非法營運車輛的自動識別，在大數據時代實現了對非法營運車輛的正確、快 速和準確的挖掘；
[0026] 2、本發明所述基于出租車運行數據的非法營運車輛識別方法，結構簡單，使用性 高，利于推廣應用。
【附圖說明】
[0027] 圖1為本發明所述基于出租車運行數據的非法營運車輛識別方法的工作流程圖。
【具體實施方式】
[0028] 下面結合實施例和說明書附圖對本發明做詳細的說明，但不限于此。
[0029] 實施例1
[0030] 如圖1所示。
[0031] 一種基于出租車運行數據的非法營運車輛識別方法，包括步驟如下：
[0032] 1)出租車運行特征提取：利用出租車營運信息作為索引，獲取出租車運行的特征 屬性，并將特征屬性作為出租車運行的特征向量，所述特征屬性包括對應時刻點的停靠次 數、車速和行駛距離；
[0033] 出租車的運行特征向量ataxi= [[T0，P0，S0，D。]，[^義川丄......,[Τ23,Ρ23, 523,023]]，其中，1；〇^ = 0，1，...，23)表示出租車的運行時亥1」，？：!〇^ = 0，1，...，23)表示 時刻Τχ出租車的停靠次數，SΧ(χ= 0, 1，. . .，23)表示時刻Τχ出租車的行駛速度，DΧ(χ= 0, 1，. . .，23)表示時刻Τχ出租車的行駛距離；
[0034] 現有技術中，從運管中心獲取車輛營運信息（如牌照信息等），利用所述營運信息 進行行駛數據檢索（通過交通數據平臺Hadoop下的MapReduce引擎獲取非關系型分布式 數據庫HBase中存儲的行駛數據