一种基于出租车运行数据的非法营运车辆识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于出租车运行数据的非法营运车辆识别方法，属于智能交通的
技术领域。
【背景技术】
[0002] 非法营运车辆是未经道路运输管理部门审批，没有在道路客运管理部门办理相关 手续，没有领取营运牌证而从事有偿服务实施非法经营的车辆。多数的非法营运车辆缺乏 日常保养维护，容易发生机械事故，安全系数极低，交通安全不能得到保障；另外，很多非法 营运车辆的司机也不具备营运客车驾驶员的基本要求，安全意识相对淡薄，容易发生人为 肇事事故，且未经客运服务培训，无法提供优质服务。
[0003] 近年来，由于互联网的不断发展，萌生了各种租车软件app，更是给非法营运提供 了可乘之机。非法营运车辆的治理所面临的主要问题包括，车辆难以识别、取证困难、数量 庞大等。现有技术中也没有有效的方法，解决非法营运车辆在治理过程中存在的各种问题。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术的不足，本发明提供一种基于出租车运行数据的非法营运车辆识别 方法。
[0005] 本发明的技术方案如下：
[0006] -种基于出租车运行数据的非法营运车辆识别方法，包括步骤如下：
[0007] 1)出租车运行特征提取：利用出租车营运信息作为索引，获取出租车运行的特征 属性，并将特征属性作为出租车运行的特征向量，所述特征属性包括对应时刻点的停靠次 数、车速和行驶距离；
[0008] 出租车的运行特征向量ataxi= [[TQ，PQ，SQ，D。]，[UAA]，......, [T23,Ρ23, S23，D23]]，其中，Τχ(χ= 0, 1,...,23)表示出租车的运行时亥I」，Ρχ(χ= 0, 1,...,23)表示 时刻Tx出租车的停靠次数，SX(x= 0, 1，. . .，23)表示时刻Tx出租车的行驶速度，DX(x= 0, 1，. . .，23)表示时刻Tx出租车的行驶距离；
[0009] 现有技术中，从运管中心获取车辆营运信息（如牌照信息等），利用所述营运信息 进行行驶数据检索（通过交通数据平台Hadoop下的MapReduce引擎获取非关系型分布式 数据库HBase中存储的行驶数据，所述行驶数据以营运信息为索引存储在大规模交通数据 平台Hadoop上的HBase中，且以分布式文件系统为基础）；然后进行行车轨迹的关联系分 析，得到车辆运行的特征属性，即某时刻、某时刻的停靠次数、某时刻的车速、某时刻的行驶 距离，作为车辆运行的特征向量。
[0010] 2)计算出租车与非法营运车辆的相似度阈值：
[0011] 从交通管理部门提取出已知的非法营运车辆的行驶信息，进而得到非法营运车辆 的运行特征向量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)表示非法营运车辆的运行时亥I」，piiX(x= 0, 1，. . .，23)表示 非法营运车辆在时刻tliX的停靠次数，s1ιΧ(Χ = 0, 1，. . .，23)表示非法营运车辆在时刻tliX 的行驶速度，dliX(x= 0, 1，. . .，23)表示非法营运车辆在时刻tliX的行驶距离；
[0012] 3)计算得到出租车与非法营运车辆的相似度阈值Similarity:
[0013]
[0014] η为运管部门有效监管时间的开始时刻，m为运管部门有效监管时间的截止时刻； 如运管部门将监管时间定为早八点到晚十点，即η= 8,m= 22。
[0015] 4)私家车辆运行特征提取：
[0016] 计算私家车辆的运行特征
[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)表示私家车的运行时亥lj，pp,x(x= 0, 1,. . . , 23)表示私家车 在时刻tx的停靠次数，sΡιΧ(χ= 0, 1,. . . , 23)表示私家车在时刻tx的行驶速度，dΡιΧ(χ= 0, 1，. . .，23)表示私家在时刻tx的行驶距离。
[0018] 5)计算私家车运行规律和出租车运行规律的相似度：
[0019]
[0020] 6)非法营运车辆的识别：
[0021] 如果Similaritytp>Similarityit，即判断该私家车辆为非法营运车辆。
[0022] 优选的，车辆运行特征的计算方法爻
[0023] 其中，N为车辆数据的取值周期（即多少天的数据），t为时刻点，Pl为取值周期N 天内，一天中某时刻的车辆停靠次数，s为取值周期N天内，一天中某时刻的车辆平均速度， d为取值周期N天内，一天中某时刻的车辆的行驶距离。
[0024] 本发明的有益效果：
[0025] 1、本发明所述基于出租车运行数据的非法营运车辆识别方法，从运管中心获取车 辆营运信息，利用所述营运信息（如牌照信息等）进行行驶数据检索；得到车辆运行的特征 属性，实现了对非法营运车辆的自动识别，在大数据时代实现了对非法营运车辆的正确、快 速和准确的挖掘；
[0026] 2、本发明所述基于出租车运行数据的非法营运车辆识别方法，结构简单，使用性 高，利于推广应用。
【附图说明】
[0027] 图1为本发明所述基于出租车运行数据的非法营运车辆识别方法的工作流程图。
【具体实施方式】
[0028] 下面结合实施例和说明书附图对本发明做详细的说明，但不限于此。
[0029] 实施例1
[0030] 如图1所示。
[0031] 一种基于出租车运行数据的非法营运车辆识别方法，包括步骤如下：
[0032] 1)出租车运行特征提取：利用出租车营运信息作为索引，获取出租车运行的特征 属性，并将特征属性作为出租车运行的特征向量，所述特征属性包括对应时刻点的停靠次 数、车速和行驶距离；
[0033] 出租车的运行特征向量ataxi= [[T0，P0，S0，D。]，[^义川丄......,[Τ23,Ρ23, 523,023]]，其中，1；〇^ = 0，1，...，23)表示出租车的运行时亥1」，？：!〇^ = 0，1，...，23)表示 时刻Τχ出租车的停靠次数，SΧ(χ= 0, 1，. . .，23)表示时刻Τχ出租车的行驶速度，DΧ(χ= 0, 1，. . .，23)表示时刻Τχ出租车的行驶距离；
[0034] 现有技术中，从运管中心获取车辆营运信息（如牌照信息等），利用所述营运信息 进行行驶数据检索（通过交通数据平台Hadoop下的MapReduce引擎获取非关系型分布式 数据库HBase中存储的行驶数据