客运车辆违规停车地点识别方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种客运车辆违规停车地点识别方法，包括如下步骤：获取多个车辆的GPS数据；根据获取的GPS数据，识别所述多个车辆的停车聚集区域；对识别出的所述停车聚集区域进行筛选得到可疑停车区域；对可疑停车区域进行可疑程度等级划分。本发明还涉及一种客运车辆违规停车地点识别系统。本发明能够大幅度减少误判，提高可疑违规停车地点的识别准确率，降低监管违规停车的人力成本。
【专利说明】客运车辆违规停车地点识别方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种客运车辆违规停车地点识别方法及系统。
【背景技术】
[0002]在国民经济持续增长下，居民对城际出行的需求与日俱增，高速公路建设也得到快速发展，与之相应的长途汽车客运市场得到了持续的蓬勃发展。然而，长途客车在运营时，普遍存在违规停车的现象。违规停车通常是进行站外揽客，这种行为存在巨大的安全隐患:一方面，站外揽客容易导致超载，超载是导致交通事故的一个主要原因；另一方面，站外上客的行李没有经过正规上客点的排查，有可能包含违禁携带的物品，进而形成严重的安全隐患。因此，监管违规停车行为是长途客运行业中的重要工作。
[0003]长期以来，国内相关部门主要依靠现场侦察的方法对违规停车进行调查和执法。近年来，各主要城市已经将GPS作为长途客运车辆必须安装的监控设备，逐步启动了基于GPS的长途客车监控系统。目前这类系统通常具有车辆定位追踪、行驶轨迹回放、超速报警、越界报警、停车超时报警等用于监控违规行为的功能。其中，与发现违规停车行为密切相关的功能主要是越界报警和停车超时报警两项。越界报警功能需要设置长途客车的规划行驶路线，一旦发现其偏离规划行驶路线一定距离则报警。停车超时报警功能需要设置停车时间阈值，一旦发现其停车时间超过设定阈值则报警。
[0004]对于违规停车进行现场侦察需要依赖执法人员的长期经验，以及耗费大量人力和时间成本。针对违规停车行为，现有长途客车监控系统中的越界报警功能和停车超时报警功能都存在明显的不足。其一，越界报警功能一旦发现运营车辆偏离规划行驶路线一定距离则报警。然而，长途客车在实际行驶中，尤其是在城区内行驶时，变化的交通路况(例如，交通堵塞、交通管制等)会导致司乘人员选择非规划路线行驶，进而引起误判，干扰管理工作，降低系统实际效用。其二，在实际运营中，大量站外揽客行为发生在规划路线沿途，越界报警功能则无法监控该类型的行为。其三，站外揽客现象在很多情况下的停车时间十分短暂(例如，几十秒或者一两分钟)。如果停车超时报警功能的报警时间阈值设置较高(例如，30分钟)，那么大量的站外揽客停车并不会引起停车超时报警。而停车超时报警功能的报警时间阈值设置较低(例如，2分钟)，那么大量的合理停车(例如，等红绿灯)则会引起误判。因此，现有违规停车地点识别技术存在大量的误判和疏漏。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，有必要提供一种客运车辆违规停车地点识别方法及系统。
[0006]本发明提供一种客运车辆违规停车地点识别方法，该方法包括如下步骤:a.获取多个车辆的GPS数据；b.根据获取的GPS数据，识别所述多个车辆的停车聚集区域；c.对识别出的所述停车聚集区域进行筛选得到可疑停车区域；d.对可疑停车区域进行可疑程度等级划分。
[0007]其中，所述的步骤b包括:对所述GPS数据进行预处理；根据预处理后的GPS数据提取停车事件；根据提取的停车事件发现停车聚集区域。
[0008]所述的根据提取的停车事件发现停车聚集区域采用核密度分析法。
[0009]所述的步骤c包括:排除规划载客点；排除等红绿灯造成的停车聚集区域；排除拥堵缓行区域；排除其他合理停车区域。
[0010]所述的可疑程度等级包括高可疑、中可疑、低可疑。
[0011]本发明还提供一种客运车辆违规停车地点识别系统，包括相互电性连接的获取模块、识别模块、筛选模块及划分模块，其中:所述获取模块用于获取多个车辆的GPS数据；所述识别模块用于根据获取的GPS数据，识别所述多个车辆的停车聚集区域；所述筛选模块用于对识别出的所述停车聚集区域进行筛选得到可疑停车区域；所述划分模块用于对可疑停车区域进行可疑程度等级划分。
[0012]其中，所述的识别模块具体用于对所述GPS数据进行预处理，根据预处理后的GPS数据提取停车事件，及根据提取的停车事件发现停车聚集区域。
[0013]所述的根据提取的停车事件发现停车聚集区域采用核密度分析法。
[0014]所述筛选模块具体用于排除规划载客点，排除等红绿灯造成的停车聚集区域，排除拥堵缓行区域，及排除其他合理停车区域。
[0015]所述的可疑程度等级包括高可疑、中可疑、低可疑。
[0016]本发明客运车辆违规停车地点识别方法及系统，根据多个车辆聚集停车的地点可疑度较高的规律，从众多车辆的行驶轨迹中识别可疑的停车聚集地点及特征，能够大幅度减少误判，提高可疑违规停车地点的识别准确率，降低监管违规停车的人力成本。
【专利附图】
【附图说明】
[0017]图1为本发明客运车辆违规停车地点识别方法的流程图；
[0018]图2为本发明客运车辆违规停车地点识别系统的硬件架构图。
【具体实施方式】
[0019]下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细的说明。
[0020]参阅图1所示，是本发明客运车辆违规停车地点识别方法较佳实施例的作业流程图。
[0021]步骤S401，获取多个车辆的GPS数据。具体而言，从多个甚至海量车辆的GPS中获取数据。
[0022]步骤S402，根据获取的GPS数据，识别所述多个车辆的停车聚集区域。
[0023]具体而言:首先，对所述GPS数据进行预处理。对一定时段内的长途客运GPS轨迹数据进行预处理，去除各种无效的记录，包括空值、信号漂移等。
[0024]然后，提取停车事件。提取行驶速度V=O的停车点，将连续的2个以上的停车点标记为一次停车事件。计算该次停车事件中所有停车点的空间范围，如果经度或者纬度范围超过一定阈值(例如，大于0.5度)，则标记为数据错误造成的无效停车事件。对于筛选后的有效停车事件，将起始停车点的时间间隔作为停车事件的停留时间，将停车点的平均经纬度作为停车事件的地理坐标。
[0025]最后，发现停车聚集区域。根据多个车辆的停车事件的空间分布密度，发现停车聚集区域。该步骤采用基于密度的聚类分析法，筛选出停车密度大于一定阈值的区域。具体如下:
[0026]本实施例采用核密度分析法提取停车聚集区域的准确形状。所述核密度分析法将分析区域划分为栅格单元，然后计算每个栅格单元周围的要素点，即停车事件的坐标点的密度。所述栅格单元是最简单最直接的空间数据结构，是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个基本的空间单元。根据核密度法，每个要素点上方均覆盖着一个平滑曲面。点所在位置处表面值最高，随着与点的距离的增大表面值逐渐减小，在与点的距离等于搜索半径的位置处表面值为零。曲面与下方的平面所围成的空间的体积等于此点的事件发生的总量，即发生在该坐标点的停车事件总量。每个输出栅格单元的密度均为叠加在栅格像元中心的所有核表面的值之和。计算方法如公式I所示。
【权利要求】
1.一种客运车辆违规停车地点识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤: a.获取多个车辆的GPS数据； b.根据获取的GPS数据，识别所述多个车辆的停车聚集区域； c.对识别出的所述停车聚集区域进行筛选得到可疑停车区域； d.对可疑停车区域进行可疑程度等级划分。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤b包括: 对所述GPS数据进行预处理； 根据预处理后的GPS数据提取停车事件； 根据提取的停车事件发现停车聚集区域。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的根据提取的停车事件发现停车聚集区域采用核密度分析法。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述的步骤c包括: 排除规划载客点； 排除等红绿灯造成的停车聚集区域； 排除拥堵缓行区域； 排除其他合理停车区域，所述其他合理停车区域包括收费站、检查站、联检站、机动车检测站、维修厂、汽配、汽车美容店。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的可疑程度等级包括高可疑、中可疑、低可疑。
6.一种客运车辆违规停车地点识别系统，其特征在于，该系统包括相互电性连接的获取模块、识别模块、筛选模块及划分模块，其中: 所述获取模块用于获取多个车辆的GPS数据； 所述识别模块用于根据获取的GPS数据，识别所述多个车辆的停车聚集区域； 所述筛选模块用于对识别出的所述停车聚集区域进行筛选得到可疑停车区域； 所述划分模块用于对可疑停车区域进行可疑程度等级划分。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述的识别模块具体用于对所述GPS数据进行预处理，根据预处理后的GPS数据提取停车事件，及根据提取的停车事件发现停车聚集区域。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述的根据提取的停车事件发现停车聚集区域采用核密度分析法。
9.如权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述筛选模块具体用于排除规划载客点；排除等红绿灯造成的停车聚集区域；排除拥堵缓行区域；及排除其他合理停车区域，所述其他合理停车区域包括收费站、检查站、联检站、机动车检测站、维修厂、汽配、汽车美容店。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述的可疑程度等级包括高可疑、中可疑、低可疑。
【文档编号】G08G1/01GK103903438SQ201410095229
【公开日】2014年7月2日 申请日期:2014年3月14日 优先权日:2014年3月14日
【发明者】尹凌, 胡金星, 黄练, 任鹏, 许宁, 王倩 申请人:深圳先进技术研究院