[发明专利]一种基于货车监控数据的装卸货地点识别方法

说明书

本发明公开了一种基于货车监控数据的装卸货地点识别方法，包括货车监测数据的清洗与修复、停车点判别、轨迹抽稀、折返角度阈值确定、车辆载重变化判别，最终识别出真正的装卸货停车点；可以从海量数据中挖掘货物场站位置，实现数据的自动采集，可有效构建场站数据库；通过分析驾驶员行为，为驾驶员推送配货信息，实现智能化配货。

技术领域

本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于货车监控数据的装卸货地点识别方法。

背景技术

国家要求道路营运车辆必须安装车辆监控系统，车辆运行的时候会产生大量的数据，挖掘车辆监控数据分析驾驶员偏好特征可以为他们提供更加个性化的地理信息服务。通过判断速度和GPS点的有无，以及包络半径可以找出所有的停车点，但是很多停车点往往是红绿灯，司机的沿途休息、吃饭地点。又因为越来越多的货物运输采用甩挂运输形式，装卸货时间很短，不能仅仅依靠货车停车时间的长短判断车辆的装卸货地点，如何从货车监控数据中挖掘货车的装卸货地点，对有效识别在货车驾驶员的特定行为，分析驾驶员在各位置之间的关系以及预测货车驾驶员在这些位置之间的活动有重要意义。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于货车监控数据的装卸货地点识别方法，可以识别出真正的装卸货地点。

本发明的一种基于货车监控数据的装卸货地点识别方法，包括如下步骤：

步骤1、货车监测数据的清洗与修复，具体为：

S11、轨迹数据分段：按照检测数据的时间戳顺次检查车辆历史数据，针对监控数据的时间戳t_τ，若t_τ-t_τ-14小时，则时间戳t_τ之前的监控数据构成一个新的轨迹段，针对该轨迹段，再进一步进行判断是否满足t_τ-1-t₁1小时，如果不满足，保留该轨迹段；如果满足，则舍弃该轨迹段；剩余监控数据从时间戳t_τ开始顺次进行判断；

S12、顺次检索车速数据，将车速小于0km/h或大于150km/h的点记为缺失数据，并对缺失数据进行修复；

S13、针对S12得到的监控数据，顺次检索车辆加速度数据，判断加速度是否满足车辆运动学规律，如果不满足，则记为缺失数据，并对缺失数据进行修复；

S14、对S13得到的监控数据进行数据平滑；

步骤2、对装卸货停车点进行判别，具体为：

S21、计算停留时间阈值t_h；

S22、找出车辆速度小于设定阈值vh的点，则初步判断为停车点；对停车点进行聚类，对每一类聚类点计算其停车时间，若停车时间大于停留时间阈值t_h，则认为是重要停车点，否则认为是一般停车点；

S23、轨迹抽稀

A、针对每一个轨迹段，确定轨迹段中的停车点后，相邻两个停车点之间轨迹作为车辆的一次出行轨迹；

B、针对每个出行轨迹，连接出行轨迹的首端点和末端点，记为线段l；若出行轨迹中某个轨迹点对线段l的垂足在线段l外，则将该出行轨迹以此轨迹点为界分割成两个子轨迹；

C、然后按照B的方法分别处理两个子轨迹，直到子轨迹没有轨迹点的垂足在线段之外，此时判断子轨迹首末端点的距离是否满足要求，如果满足：将子轨迹中除首、末端点之外的轨迹点删除；如果不满足，继续将子轨迹进行分割，直到子轨迹的首末端点的距离满足要求，并将子轨迹中除首、末端点之外的轨迹点删除；

D、按照B和C的方法处理每一次出行轨迹，完成每一个轨迹段的抽稀；