限行尾号采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质与流程

本发明涉及数据采集技术，尤其涉及一种限行尾号采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着机动车辆的增多，城市交通压力指数大幅度增加，同时大量的汽车尾气排放对空气质量造成了重大影响。为了缓解交通压力和提升空气质量，北京、上海、深圳等城市出台了一系列限行政策管控机动车辆，从而缓解城市交通压力，减少汽车尾气排放。

现有技术中，导航软件能够向用户提供限行信息，以提示车主当前是否限行，避免车主违反交通法规。

但是，现有技术中的在导航软件中设置的限行信息，是基于人工发现、采集得到，而人工采集限行信息具有一定的不完备性和滞后性，且人工成本较高。因此，如何实现自动化高效的收集限行信息成为一项重大难题。

技术实现要素：

本发明提供一种限行尾号采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中采集限行信息的方法有一定的不完备性和滞后性，且成本高的技术问题。

本发明的第一个方面是提供一种限行尾号采集方法，包括：

根据出行车辆信息确定各个尾号对应的出行车辆数量；

根据各个尾号对应的全部车辆数量、所述出行车辆数量确定限行尾号；其中，所述各个尾号对应的全部车辆数量是根据已有的车辆信息确定的。

本发明的另一个方面是提供一种限行尾号采集装置，包括：

出行数量确定模块，用于根据出行车辆信息确定各个尾号对应的出行车辆数量；

限行尾号确定模块，用于根据各个尾号对应的全部车辆数量、所述出行车辆数量确定限行尾号；其中，所述各个尾号对应的全部车辆数量是根据已有的车辆信息确定的。

本发明的又一个方面是提供一种限行尾号采集设备，包括：

存储器；

处理器；以及

计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现如上述第一方面所述的限行尾号采集方法。

本发明的又一个方面是提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如上述第一方面所述的限行尾号采集方法。

本发明提供的限行尾号采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质的技术效果是：

本实施例提供的限行尾号采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括根据出行车辆信息确定各个尾号对应的出行车辆数量；根据各个尾号对应的全部车辆数量、所述出行车辆数量确定限行尾号；其中，所述各个尾号对应的全部车辆数量是根据已有的车辆信息确定的。本实施例提供的方法、装置、设备及计算机可读存储介质可以根据各个尾号对应的出行车辆数量以及各个尾号对应的全部车辆数量确定限行尾号，无需人工采集限行信息，从而提高采集限行信息的效率。同时，基于实际的出行情况确定限行信息更加准确，因此，本实施例提供的方法、装置、设备及计算机可读存储介质还能够提高采集限行信息的准确性。

附图说明

图1为本发明一示例性实施例示出的限行尾号采集方法的流程图；

图2为本发明另一示例性实施例示出的限行尾号采集方法的流程图；

图3为本发明一示例性实施例示出的限行尾号采集装置的结构图；

图4为本发明另一示例性实施例示出的限行尾号采集装置的结构图；

图5为本发明一示例性实施例示出的限行尾号采集设备的结构图。

具体实施方式

图1为本发明一示例性实施例示出的限行尾号采集方法的流程图。

如图1所示，本实施例提供的限行尾号采集方法包括：

步骤101，根据出行车辆信息确定各个尾号对应的出行车辆数量。

其中，可以实时获取出行车辆信息，由于车辆出行的数据随着时间变化在不断更新，因此，实时获取出行车辆的信息有助于提高本实施例提供的方法的时效性。另外，也可以定时获取出行车辆信息，从而减少数据处理过程。

具体的，可以将本实施例提供的方法存储在后台服务器中，由设置在用户端中的前端客户端获取出行车辆信息，并将其发送到后台服务器中，以使后台服务器能够根据出行车辆信息确定各个尾号对应的出行车辆数量。用户可以将该前端客户端安装在终端设备上，例如安装在手机、车载导航等电子设备中。前端客户端可以根据终端设备采集的运动信息确定车辆是否出行，和/或前端客户端可以根据用户对终端设备所执行的操作确定车辆是否出行，例如，用户对终端设备中的导航软件进行操作，规划自驾出行路线，同时，终端设备根据传感器采集的位置信息与规划路线相符，则可以确定该用户驾车出行，那么该用户对应的车辆即为出行车辆。

进一步的，本实施例提供的方法还可以设置有与外部数据库进行交互的接口，该外部数据库可以用于存储当前出行车辆的信息。

实际应用时，出行车辆信息可以包括出行车辆的号牌，例如，京a12345。可以基于各个出行车辆的号牌的具体内容，确定各个尾号对应的出行车辆数量。各个尾号包括：0-9的数字，例如尾号0的出行车辆数量为1000，尾号1的出行车辆数量为3000等。

其中，由于不同地区的限行政策不尽相同，还可以获取不同区域的出行车辆信息，进而得到不同区域内各个尾号对应的出行车辆数量。如北京地区，尾号4的出行车辆数量为35，天津地区，尾号4的出行车辆数量为6500。

步骤102，根据各个尾号对应的全部车辆数量、出行车辆数量确定限行尾号；其中，各个尾号对应的全部车辆数量是根据已有的车辆信息确定的。

具体的，已有的车辆信息是指数据库中已有的全部车辆信息，该数据库可以是外部的数据库，例如官方提供的车辆信息数据库，可以定期从该数据库中获取已有的车辆信息。另外，该数据库也可以是后台服务器中的数据库，例如该数据库是导航软件对应的数据库，用户在导航软件中设置了车牌号码，导航软件可以将这一信息发送至后台服务器，后台服务器可以将接收的车牌号码存储到数据库中。

进一步的，由于已有的车辆信息是随着用户的操作而发生改变的，因此，可以定期根据已有的车辆信息更新各个尾号对应的全部车辆数量。还可以在已有的车辆信息发生变化时，根据变化的内容更新各个尾号对应的全部车辆数量，例如当前尾号1对应的全部车辆数量是20000，然后有用户通过用户终端设置了号牌信息，号牌尾号是1，则可以将尾号1对应的全部车辆数量更新为20001。

实际应用时，在执行本实施例提供的方法时，可以定期确定各个尾号对应的全部车辆数量，无需每次都确定全部车辆数量，从而提高方法的执行速度。

其中，可以比对各个尾号对应的全部车辆数量以及出行车辆数量，从而确定出限行尾号。例如尾号是1的全部车辆数量是20000，出行车辆数量是20，则可以认为当天限行尾号是1。在一种实现方式中，可以确定同一尾号的出行车辆数量与全部车辆数量的比值，若比值小于阈值，则认为该尾号为当前的限行尾号。在另一种实施方式中，还可以确定各个尾号对应的全部车辆数量的比值，例如尾号是0、1、2、3、4、5、6、7、8、9的全部车辆数量比值是：1：1：1：1：1：1：1：1：1。还可以确定各个尾号对应的出现车辆数量的比值，例如尾号是0、1、2、3、4、5、6、7、8、9的出行车辆数量比值是：1：1：0：1：1：0：1：1：1。再比对两个比值之间的差异，确定出限行尾号，例如，限行尾号是2、5。

具体的，本实施例提供的方法基于出行车辆的尾号信息确定限行尾号，不仅能够预测普通的限行策略中的限行尾号，还能够在突发限行情况时，快速获知限行尾号。若仅需要采集普通的限行尾号信息，则可以定时获取出行车辆信息，并根据出行车辆信息确定各个尾号对应的出行车辆数量，再基于该出行车辆数量确定限行尾号；若需要获取突发限行情况的限行尾号，则可以实时获取出行车辆信息，并根据出行车辆信息确定各个尾号对应的出行车辆数量，再基于该出行车辆数量确定限行尾号。

本实施例提供的方法用于采集限行尾号信息，该方法由安装有本实施例提供的限行尾号采集方法的设备执行，该设备通常以硬件和/或软件的方式来实现。

本实施例提供的限行尾号采集方法，包括根据出行车辆信息确定各个尾号对应的出行车辆数量；根据各个尾号对应的全部车辆数量、所述出行车辆数量确定限行尾号；其中，所述各个尾号对应的全部车辆数量是根据已有的车辆信息确定的。本实施例提供的方法可以根据各个尾号对应的出行车辆数量以及各个尾号对应的全部车辆数量确定限行尾号，无需人工采集限行信息，从而提高采集限行信息的效率。同时，基于实际的出行情况确定限行信息更加准确，因此，本实施例提供的方法还能够提高采集限行信息的准确性。

图2为本发明另一示例性实施例示出的限行尾号采集方法的流程图。

如图2所示，本实施例提供的限行尾号采集方法，包括：

步骤201，获取预设站点中的限行数据。

其中，可以预先设置至少一个预设站点，并通过网络爬虫抓取该站点内的限行数据。例如，可以将交管局的网址设置为一个预设站点。网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。网络爬虫还可以根据预设站点的更新情况抓取其中最新的限行数据，例如，在检测到发布限行数据的板块更新后，从中抓取限行数据。

步骤202，根据限行数据确定限行尾号信息。

具体的，再获取限行数据后，还可以进一步的对限行数据进行处理。可以先对获取的数据进行过过滤，如去重、过滤不完整数据、过滤时间过期的数据等。在对数据进行过滤后，得到优质数据，再根据这些优质数据确定限行尾号信息。

实际应用时，还可以将优质数据存储到数据库中，由开发人员对其进行审核，确定出限行尾号信息，还可以将限行尾号信息添加到相应的客户端中，如添加到导航软件中，从而使导航软件基于该限行尾号信息为用户进行路线规划。由于预设站定中发布的限行尾号信息会早于该限行策略的执行时间，因此，可以在策略执行之前，预先采集限行尾号信息，并可以基于该限行尾号信息为用户提供路线规划服务。

步骤203，根据出行车辆信息确定各个尾号对应的出行车辆数量。

步骤203与步骤101的具体原理和实现方式类似，此处不再赘述。

其中，步骤203与步骤201-202的时序不做限制。

在步骤201-203之前、之中或之后，还可以包括：

步骤204，根据已有的车辆信息确定第一车牌号码集合。

其中，已有的车辆信息是指数据库中已有的全部车辆信息，该数据库可以是外部的数据库，例如官方提供的车辆信息数据库，可以定期从该数据库中获取已有的车辆信息。另外，该数据库也可以是后台服务器中的数据库，例如该数据库是导航软件对应的数据库，用户在导航软件中设置了车牌号码，导航软件可以将这一信息发送至后台服务器，后台服务器可以将接收的车牌号码存储到数据库中。

车辆信息中包括车牌号码，可以提取其中包括的所有车牌号码，并构成第一车牌号码集合。

步骤205，对第一车牌号码集合中的车牌号码进行去重处理，得到无重复的第二车牌号码集合。

具体的，若车辆信息是通过用户设置车牌号码得到的，那么车辆信息中可能存在着重复的车辆号码。例如，同属于一个家庭的家庭成员在客户端中设置的用户信息时，输入的车牌号码可能是相同的，那么后台服务器就会收到包括相同车牌号码对应的车辆信息。因此，若车辆信息是基于用户在客户端中设置的用户信息获取的，则可以对车辆信息中的车牌号码进行去重处理。

进一步的，可以通过两两比对的方式确定第一车牌号码集合中是否有重复的车牌号码，若有，则删除多余的重复号码，使得车牌号码集合中包括的车牌号码都是唯一的。

步骤206，根据第二车牌号码集合确定各个尾号对应的全部车辆数量。

实际应用时，基于没有重复号码的第二车牌号码集合确定的各个尾号对应的全部车辆数量更加准确。

其中，可以读取第二车牌号码集合中的号码尾号，并各个尾号对应的全部车辆数量。例如，在首次读取到尾号是1时，可以创建一个变量n，并将其设置为1，再次读取到尾号是1的号码时，则将n叠加1。

具体的，在得到各个尾号对应的全部车辆数量以及出行车辆数量后，可以根据各个尾号对应的全部车辆数量、出行车辆数量确定限行尾号。

步骤207，确定各个尾号对应的全部车辆数量的第一比例，确定各个尾号对应的出行车辆数量的第二比例。

可以直接根据车辆数量进行比例计算，得到第一比例以及第二比例。例如尾号是0、1、2、3、4、5、6、7、8、9的全部车辆数量的第一比例是：1：1：1：1：1：1：1：1：1。尾号是0、1、2、3、4、5、6、7、8、9的出行车辆数量第二比例是：1：1：0：1：1：0：1：1：1。

步骤208，根据第一比例、第二比例确定限行尾号。

可以以第一比例为基准数据，确定第二比例中是否有比例大幅下降的尾号，若有，则该比例大幅下降的尾号为限行尾号。例如，限行尾号是2、5。由于各个尾号的车牌号码可能不是均匀分布的，即第一比例中的值不均为1，在这种情况下，以第一比例为基准数据，再在第二比例中确定出限行尾号更加准确。例如，假设尾号是0、1、2、3、4、5、6、7、8、9的全部车辆数量的第一比例是：1：1：1：1：0.7：1：1：1：1，尾号是0、1、2、3、4、5、6、7、8、9的出行车辆数量第二比例是：1：1：0：1：0.4：0：1：1：1，此时若仅根据第二比例确定限行尾号，由于尾号4对应的比例值是0.4，相较于其他尾号的比例值相差较大，因此，有可能将尾号4确定为限行尾号，但是将其与第一比例中进行比对，则其下降幅度变化为0.3，根据0.3确定尾号4是否为限行尾号会更加准确。

其中，可以根据需求设置阈值，当尾号对应的比例值下降幅度超过阈值，则认为该尾号为限行尾号。

具体的，为了使第一比例和第二比例之间具有可比性，还可以以其中一个尾号的车辆数量为基数，确定第一比例和第二比例。例如，以尾号为1的全部车辆数量为基数时，第一比例为：1：尾号2的全部车辆数量/尾号1的全部车辆数量：尾号3的全部车辆数量/尾号1的全部车辆数量……。相应的，第二比例也应以尾号为1的出行车辆数量为基数。

步骤209，对比已有的限行尾号信息与确定的限行尾号是否相同，若不同，则发出警报。

进一步的，本实施例提供的方法还可以包括对比步骤202中确定的限行尾号信息与步骤208中确定的限行尾号，确定二者是否相同。若相同，则可以认为步骤202中采集到的限行尾号信息准确无误，否则，认为其采集的限行尾号信息可能存在错误，若存在错误，则发出警报，以使工作人员能够对限行尾号信息进行修正。

实际应用时，可以基于实际车辆的行驶情况确定已有的限行尾号信息是否准确，若不准确，能够及时对其进行修正，从而进一步的提高限行尾号采集的准确性。

其中，可以采用报错的方式发出警报。还可以使执行本实施例提供的方法的装置与工作人员使用的设备相连，并向工作人员使用的设备发出警报，以使工作人员能够及时获知该警报的存在。

本实施例提供的限行尾号采集方法，能够从预设站定中抓取限行数据，从而得到限行尾号信息，因此，本实施例提供的方法能够自动采集限行尾号信息，无需人工采集。同时，本实施例提供的方法还能够根据各个尾号对应的出行车辆数量以及各个尾号对应的全部车辆数量准确的预测限行尾号，并基于该限行尾号确定采集的限行尾号信息是否准确，因此，本实施例提供的限行尾号采集方法既能够保证限行信息采集的时效性，又能够对采集到的限行信息进行准确性验证，从而使得最终应用的限行信息准确无误。

图3为本发明一示例性实施例示出的限行尾号采集装置的结构图。

如图3所示，本实施例提供的限行尾号采集装置，包括：

出行数量确定模块31，用于根据出行车辆信息确定各个尾号对应的出行车辆数量；

限行尾号确定模块32，用于根据各个尾号对应的全部车辆数量、所述出行车辆数量确定限行尾号；其中，所述各个尾号对应的全部车辆数量是根据已有的车辆信息确定的。

其中，出行数量确定模块31、限行尾号确定模块32连接。

本实施例提供的限行尾号采集装置，包括：出行数量确定模块，用于根据出行车辆信息确定各个尾号对应的出行车辆数量；限行尾号确定模块，用于根据各个尾号对应的全部车辆数量、出行车辆数量确定限行尾号；其中，各个尾号对应的全部车辆数量是根据已有的车辆信息确定的。本实施例提供的装置可以根据各个尾号对应的出行车辆数量以及各个尾号对应的全部车辆数量确定限行尾号，无需人工采集限行信息，从而提高采集限行信息的效率。同时，基于实际的出行情况确定限行信息更加准确，因此，本实施例提供的装置还能够提高采集限行信息的准确性。

本实施例提供的限行尾号采集装置的具体原理和实现方式均与图1所示的实施例类似，此处不再赘述。

图4为本发明另一示例性实施例示出的限行尾号采集装置的结构图。

如图4所示，在上述实施例的基础上，本实施例提供的限行尾号采集装置，还包括：

对比模块33，用于对比已有的限行尾号信息与确定的所述限行尾号是否相同，若不同，则报警模块34发出警报。

对比模块33与限行尾号确定模块32连接，报警模块34与对比模块33连接。

可选的，本实施例提供的装置，还包括：

获取模块35，用于获取预设站点中的限行数据；

限行信息确定模块36，用于根据所述限行数据确定所述限行尾号信息。

获取模块35、限行信息确定模块36连接，限行信息确定模块36连接与对比模块33连接。

可选的，所述限行尾号确定模块32，包括：

比例确定单元321，用于确定各个尾号对应的全部车辆数量的第一比例，确定各个尾号对应的出行车辆数量的第二比例；

限行尾号确定单元322，用于根据所述第一比例、所述第二比例确定所述限行尾号。

比例确定单元321与限行尾号确定单元322连接。

可选的，本实施例提供的装置，还包括：

集合确定模块37，用于根据已有的所述车辆信息确定第一车牌号码集合；

去重模块38，用于对所述第一车牌号码集合中的车牌号码进行去重处理，得到无重复的第二车牌号码集合；

全部数量确定模块39，用于根据所述第二车牌号码集合确定各个尾号对应的所述全部车辆数量。

集合确定模块37、去重模块38、全部数量确定模块39依次连接，全部数量确定模块39还与限行尾号确定模块32连接。

本实施例提供的限行尾号采集装置，能够从预设站定中抓取限行数据，从而得到限行尾号信息，因此，本实施例提供的装置能够自动采集限行尾号信息，无需人工采集。同时，本实施例提供的装置还能够根据各个尾号对应的出行车辆数量以及各个尾号对应的全部车辆数量准确的预测限行尾号，并基于该限行尾号确定采集的限行尾号信息是否准确，因此，本实施例提供的限行尾号采集装置既能够保证限行信息采集的时效性，又能够对采集到的限行信息进行准确性验证，从而使得最终应用的限行信息准确无误。

本实施例提供的限行尾号采集装置的具体原理和实现方式均与图2所示的实施例类似，此处不再赘述。

图5为本发明一示例性实施例示出的限行尾号采集设备的结构图。

如图5所示，本实施例提供的限行尾号采集设备包括：

存储器51；

处理器52；以及

计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器51中，并配置为由所述处理器52执行以实现如上所述的任一种限行尾号采集方法。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，

所述计算机程序被处理器执行以实现如上所述的任一种限行尾号采集方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。