[發(fā)明專利]識(shí)別車(chē)輛的營(yíng)運(yùn)行為的方法、裝置及計(jì)算設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910814296.3
• 申請(qǐng)日: 2019-08-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112447041B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-11-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱林;郭紅貞;汪亮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華為云計(jì)算技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G08G1/01
• 分類號(hào): G08G1/01;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三高永信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 顏晶

1.一種識(shí)別車(chē)輛的營(yíng)運(yùn)行為的方法，其特征在于，所述方法應(yīng)用于一個(gè)地理區(qū)域，所述地理區(qū)域內(nèi)分布有多個(gè)監(jiān)控設(shè)備和多個(gè)興趣點(diǎn)POI，所述方法包括：

獲取目標(biāo)時(shí)間內(nèi)的所述多個(gè)監(jiān)控設(shè)備記錄的過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)，根據(jù)所述過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)確定目標(biāo)車(chē)輛的軌跡信息，所述目標(biāo)車(chē)輛的軌跡信息記錄了所述目標(biāo)車(chē)輛經(jīng)過(guò)的多個(gè)分區(qū)，一個(gè)分區(qū)為所述地理區(qū)域中的一部分；

確定所述目標(biāo)車(chē)輛經(jīng)過(guò)的所述多個(gè)分區(qū)中的每個(gè)分區(qū)的POI信息，所述POI信息記錄了所述目標(biāo)車(chē)輛經(jīng)過(guò)的所述每個(gè)分區(qū)的POI的分布情況；

根據(jù)所述目標(biāo)車(chē)輛的軌跡信息和所述POI信息，獲得所述目標(biāo)車(chē)輛的行車(chē)軌跡特征；

根據(jù)所述目標(biāo)車(chē)輛的行車(chē)軌跡特征和分類模型，確定所述目標(biāo)車(chē)輛為具有營(yíng)運(yùn)行為的車(chē)輛。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據(jù)所述過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)車(chē)輛的出行特征；

所述根據(jù)所述目標(biāo)車(chē)輛的行車(chē)軌跡特征和分類模型，確定所述目標(biāo)車(chē)輛為具有營(yíng)運(yùn)行為的車(chē)輛，具體包括：

輸入所述目標(biāo)車(chē)輛的行車(chē)軌跡特征和所述目標(biāo)車(chē)輛的出行特征至所述分類模型，根據(jù)所述分類模型的輸出結(jié)果，確定所述目標(biāo)車(chē)輛為具有營(yíng)運(yùn)行為的車(chē)輛。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述分類模型包括第一輸入子模型、第二輸入子模型和全連接子模型；

所述輸入所述目標(biāo)車(chē)輛的行車(chē)軌跡特征和所述目標(biāo)車(chē)輛的出行特征至所述分類模型，根據(jù)所述分類模型的輸出結(jié)果確定所述目標(biāo)車(chē)輛為具有營(yíng)運(yùn)行為的車(chē)輛，具體包括：

輸入所述目標(biāo)車(chē)輛的行車(chē)軌跡特征至所述第一輸入子模型，輸出第一輸出結(jié)果；

輸入所述目標(biāo)車(chē)輛的出行特征至所述第二輸入子模型，輸出第二輸出結(jié)果；

將所述第一輸出結(jié)果和所述第二輸出結(jié)果進(jìn)行拼接，得到拼接后的特征；

將所述拼接后的特征輸入至所述全連接子模型，根據(jù)所述全連接子模型的輸出結(jié)果，確定所述目標(biāo)車(chē)輛為具有營(yíng)運(yùn)行為的車(chē)輛。

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)確定目標(biāo)車(chē)輛的軌跡信息，具體包括：

根據(jù)所述過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)車(chē)輛經(jīng)過(guò)的多個(gè)目標(biāo)監(jiān)控設(shè)備的標(biāo)識(shí)和所述目標(biāo)車(chē)輛經(jīng)過(guò)所述多個(gè)目標(biāo)監(jiān)控設(shè)備的時(shí)間點(diǎn)；

根據(jù)所述目標(biāo)車(chē)輛經(jīng)過(guò)的所述多個(gè)目標(biāo)監(jiān)控設(shè)備的標(biāo)識(shí)和所述目標(biāo)車(chē)輛經(jīng)過(guò)所述多個(gè)目標(biāo)監(jiān)控設(shè)備的時(shí)間點(diǎn)，確定所述目標(biāo)車(chē)輛的軌跡信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述地理區(qū)域內(nèi)的車(chē)輛營(yíng)運(yùn)資質(zhì)信息，根據(jù)所述車(chē)輛營(yíng)運(yùn)資質(zhì)信息確定所述目標(biāo)車(chē)輛為非法營(yíng)運(yùn)車(chē)輛。

6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述地理區(qū)域中的每個(gè)分區(qū)中包括至少一個(gè)監(jiān)控設(shè)備，所述確定所述目標(biāo)車(chē)輛經(jīng)過(guò)的所述多個(gè)分區(qū)中的每個(gè)分區(qū)的POI信息之前，所述方法還包括：

對(duì)所述地理區(qū)域內(nèi)的所有POI進(jìn)行聚類，獲得多個(gè)POI類型；

統(tǒng)計(jì)所述地理區(qū)域中的多個(gè)分區(qū)中的POI的分布情況。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標(biāo)車(chē)輛的軌跡信息和所述POI信息，獲得所述目標(biāo)車(chē)輛的行車(chē)軌跡特征，具體包括：

根據(jù)所述目標(biāo)車(chē)輛的軌跡信息中的監(jiān)控設(shè)備的標(biāo)識(shí)和所述POI信息中的監(jiān)控設(shè)備的標(biāo)識(shí)，將相同監(jiān)控設(shè)備的標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的所述軌跡信息中的時(shí)間點(diǎn)與所述POI信息中POI的分布情況相關(guān)聯(lián)，得到所述目標(biāo)車(chē)輛的軌跡信息中的每個(gè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的POI的分布情況；

將所述每個(gè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的POI的分布情況，按照時(shí)間的先后順序進(jìn)行排列，獲得所述目標(biāo)車(chē)輛的行車(chē)軌跡特征。

8.根據(jù)權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述分類模型采用深度學(xué)習(xí)模型，在輸入所述目標(biāo)車(chē)輛的行車(chē)軌跡特征至所述分類模型之前，所述方法還包括：

確定初始分類模型；

根據(jù)已知的具有營(yíng)運(yùn)行為的車(chē)輛和不具有營(yíng)運(yùn)行為的車(chē)輛的行車(chē)軌跡特征對(duì)所述初始分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得所述分類模型。