[發明專利]出租車載客熱點識別推薦算法

在審

• 申請號: 201911104350.1
• 申請日: 2019-11-09
• 公開（公告）號: CN110851741A
• 公開（公告）日: 2020-02-28
• 發明（設計）人: 郭建國;閻磊;孫浩;李燁星;邢立軍;韓夢飛
• 申請（專利權）人: 鄭州天邁科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/9537
• 分類號: G06F16/9537;G06F16/29;G06K9/62;G06Q50/30;G08G1/01
• 代理公司: 鄭州明華專利代理事務所(普通合伙) 41162
• 代理人: 高麗華

本發明公開了一種出租車載客熱點識別推薦算法，該算法基于海量歷史乘客打車出行數據，通過在電子地圖上按照設定的參數構建網格、蜂窩和小區類型的電子圍欄輪廓，對歷史居民出行數據進行大數據挖掘，提煉出在時間和空間緯度上的客流出行特征模型，與以往的利用統計學的方法不同，本發明運用計算機圖形學的方法，先對出租車接單點的分布進行分割的思想，然后進行凸包檢測，接下來對每個區域根據面積設置不同的Eps和MinPts，為接下來的DBSCAN聚類算法的參數選擇提供了參考，簡化計算，也更好的針對密度不均勻的情況。

技術領域

本發明屬于公共載客車輛熱點推薦算法技術領域，具體涉及出租車載客熱點識別推薦算法。

背景技術

隨著社會的快速發展，人們對出行的需求也越來越高。出租車因為其便捷性，成為人們出行時通常會選擇的交通工具之一。在人群聚集的區域，人們通常會遇到打車難的問題，而大部分出租車卻因為搭載不到乘客而長時間處于空載狀態，同時因為大量的出租車在道路上游蕩尋找乘客而造成交通擁堵的問題。GPS軌跡數據的出現能夠為解決這些問題提供新的方法和思路，分析和挖掘出租車移動GPS軌跡數據不僅能夠幫助了解人群聚集熱點區域的分布，也能更加有效地提取和預測出載客熱點區域。幫助出租車司機更加高效地載到乘客。

現有技術中，基于出租車載客熱點的提取主要包括兩種方式：(1)通過劃分網格單元格的方式：如基于路網約束的DBSCAN改進算法，基于網格的K-Means交通熱區識別算法，利用數據場勢值閾值法探測軌跡點的聚集模式，提取熱點區域。(2)基于無監督的聚類方式：如結合當前環境軌跡特征的DBSCAN算法，從出租車軌跡提取熱點區域的分布并行算法，GBADBSCAN上下客熱點生成聚類算法。這些算法在聚類熱點區域中，均取得了較好的檢測效果，但是在處理精確度上仍存在不足。一是市區上下客區域的聚類中心不明顯，無確定的簇數量，聚類算法不能有效發現熱點區域數量。二是由于K-Mean算法得到的聚類簇將以某些地理位置數據點為中心，其余簇內的地理位置數據點分布在以該數據點為中心的圓形區域內。而出租車上下客位置點實際是沿著道路、交叉口或者十字路口呈現帶狀分布，因此這種算法不能夠有效發現出租車上下客熱點區域。

發明內容

本發明針對現有出租車上下客熱點區域的確定方法無法識別具體的打車位置的問題和出租車載客熱點提取過程存在的不足，提供一種適用于出租車載客的熱點識別推薦算法，能夠通過具體識別出租車的上下客位置信息來確定出租車上下客熱點區域中心，協助出租車公司進行合理的車輛調度，降低出租車的空駛率，并方便人們出行。

實現上述目的的技術方案是采用一種出租車載客熱點識別推薦算法，基于海量歷史乘客打車出行數據，通過在電子地圖上按照設定的參數構建網格、蜂窩和小區類型的電子圍欄輪廓，對歷史居民出行數據進行大數據挖掘，提煉出在時間和空間緯度上的客流出行特征模型，包括以下步驟。

第一步，把收到的數據經緯度，按投影法映射到平面直角坐標系，通過以下公式轉換，確定各數據在平面直角坐標系中的位置(x，y)，

x＝(R-R₀)×λ；

式中，λ代表經度，代表緯度，R代表投影半徑。

第二步，將轉換數據畫出在地圖上，研究人員進行初步的標定初步選取熱度區域。

第三步，采用Graham掃描法或Jarris步進法，通過凸包檢測對每一個區域進行檢測。

第四步，求出了凸包檢測覆蓋的面積，根據所選區域的面積，形狀和點數選擇合適的eps和min_points參數，用eps表示檢測半徑，用min_points表示最小閾值點，對每一個點進行檢測：以該點為中心eps為半徑的圓內，包含的點數超過了min_points，那么這個點就標記為核心對象；設該區域面積為s，區域內包含點數為N，則“最小測量尺度”k＝S/N。

凸包檢測覆蓋面積的采用DBSCAN聚類算法。