[發明專利]一種車輛進入物流園區的預測方法、裝置、存儲介質及終端

有效

• 申請號: 202011627086.2
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112598192B
• 公開（公告）日: 2022-12-20
• 發明（設計）人: 趙巖;張志恒;孫智彬;張志平;江天;夏曙東
• 申請（專利權）人: 北京優掛信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/08;G06K9/62;G06N20/20
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達

本發明公開了一種車輛進入物流園區的預測方法、裝置、存儲介質及終端，該方法包括：獲取待預測車輛的行駛軌跡點集合，并加載預先設定的路網數據；從路網數據中匹配行駛軌跡點集合內軌跡對應的道路數據；其中，道路數據包括各軌跡所處道路的道路等級與所處道路之間的距離；將各軌跡點所處道路的道路等級與所處道路之間的距離依次輸入預設滑動窗口算法中，提取各軌跡點的軌跡序列特征；將各軌跡點的軌跡序列特征輸入預先訓練的預測模型中，輸出進入物流園區的概率值，并根據概率值確定車輛是否進入物流園區。因此，采用本申請實施例，可根據海量車輛軌跡數據及路網信息有效預測出車輛在某地發生進入園區行為，提升了預測準確度，進一步提升園區內車輛管理效率。

技術領域

本發明涉及數據挖掘技術領域，特別涉及一種車輛進入物流園區的預測方法、裝置、存儲介質及終端。

背景技術

目前物流行業發展的如火如荼，從而誕生了大量的貨車，貨車作為陸運主力，其承擔了很大一部分貨物運輸量，因此實現高效的貨物運輸是非常有必要的，在高效實現貨物運輸時，如何預測出車輛是否進入物流園區，根據預測結果為車輛提前安排貨物并對園區內車輛進行路線停車和停靠位置管理是實現高效貨物運輸的必要條件。

在現有的技術方案中，在預測車輛是否進入物流園區時，通過創建電子圍欄的方式進行預測，根據凸多邊形的電子圍欄區域的頂點構建基準直線，并通過判斷車輛所在位置是否位于所有基準直線的同一側來進一步判斷車輛是否進入多邊形電子圍欄區域，由于現有方案中檢測園區進入主要基于人工劃定的電子圍欄，通過人工標注創建電子圍欄，標注成本高、信息不全以及信息滯后，從而降低了預測準確率。

因此，如何找到一種有效的方法，實現車輛進入園區精準預測為亟待解決的問題。

發明內容

本申請實施例提供了一種車輛進入物流園區的預測方法、裝置、存儲介質及終端。為了對披露的實施例的一些方面有一個基本的理解，下面給出了簡單的概括。該概括部分不是泛泛評述，也不是要確定關鍵/重要組成元素或描繪這些實施例的保護范圍。其唯一目的是用簡單的形式呈現一些概念，以此作為后面的詳細說明的序言。

第一方面，本申請實施例提供了一種車輛進入物流園區的預測方法，方法包括：

獲取待預測車輛的行駛軌跡點集合，并加載預先設定的路網數據；

從預先設定的路網數據中匹配行駛軌跡點集合中各軌跡點對應的道路數據；其中，道路數據包括各軌跡點所處道路的道路等級與所處道路之間的距離；

將各軌跡點所處道路的道路等級與所處道路之間的距離依次輸入預設滑動窗口算法中，提取各軌跡點的軌跡序列特征；

將各軌跡點的軌跡序列特征輸入預先訓練的預測模型中，輸出進入物流園區的概率值，并根據概率值確定待預測車輛是否進入物流園區。

可選的，按照下述步驟生成預先訓練的預測模型，包括：

采集多個進入物流園區車輛的行駛軌跡點集合；

接收標注指令，并根據標注指令針對多個進入物流園區車輛的行駛軌跡點集合中各軌跡點進行標注，生成標注的多個訓練樣本；

從預先設定的路網數據中匹配多個訓練樣本對應的道路數據；

將多個訓練樣本對應的道路數據依次輸入預設滑動窗口算法中，提取各訓練樣本的軌跡序列特征；

采用分類模型創建預測模型；

將各訓練樣本的軌跡序列特征輸入創建的預測模型中進行訓練，訓練結束后生成預先訓練的預測模型。

可選的，將各軌跡點所處道路的道路等級與所處道路之間的距離依次輸入預設滑動窗口算法中，提取各軌跡點的軌跡序列特征，包括：

采用預設滑動窗口算法創建滑動窗口；