[发明专利]车辆异常聚集地监控方法及系统、计算机可读存储介质

说明书

本发明公开一种车辆异常聚集地监控方法，包括：获取符合预设停留条件的停留车辆的GPS数据，并将停留车辆的GPS数据集合记为集合G；根据停留车辆的GPS数据集合G，确定停留车辆的地理位置信息；根据停留车辆的地理位置信息以及预设的聚集度模型，计算生成聚类集合，并判断聚类集合在预设范围内的聚集程度是否大于预设值；当聚类集合的聚集程度大于所述预设值时，确定聚类集合为异常聚类集合；根据异常聚类集合提供的数据信息中的所有车辆的位置信息，确定车辆异常聚集地信息。本发明通过建立异常聚类集合，以获取异常车辆聚集地信息，并发现异常停留车辆。本发明还提供一种车辆异常聚集地监控系统和计算机可读存储介质。

技术领域

本发明涉及交通信息技术领域，尤其涉及一种车辆异常聚集地监控方法及监控系统、计算机可读存储介质。

背景技术

随着社会的进步和经济的快速发展，车辆的数量迅猛增加。其中，长时间不被使用的车辆称为异常车辆，当异常车辆增多时，容易造成资源的浪费，因此，对于异常车辆的管理和监控变得越来越重要。

目前对于异常车辆的监控方法主要通过专门的车载导航系统获取车辆的位置或者通过经验丰富的工作人员获取。这种监控方法不能在短时间内准确地获取异常车辆的聚集地，同时耗时长，成本较高。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种车辆异常聚集地监控方法、监控系统及其计算机可读存储介质，旨在解决如何根据GPS数据及时获取异常车辆聚集地信息的问题。

为实现上述目的，本发明提出一种车辆异常聚集地监控方法，所述监控方法包括：

根据车辆的车载GPS终端上报的GPS数据，获取符合预设停留条件的停留车辆的GPS数据，并将所述停留车辆的GPS数据集合记为集合G；

根据所述停留车辆的GPS数据集合G，确定所述停留车辆的地理位置信息；

根据所述停留车辆的地理位置信息以及预设的聚集度模型，计算生成所述停留车辆的聚类集合GCluster，并判断所述聚类集合GCluster在预设范围内的聚集程度是否大于预设值；

当所述聚类集合GCluster的聚集程度大于所述预设值时，确定所述聚类集合GCluster为异常聚类集合；

根据所述异常聚类集合提供的数据信息中的所有车辆的位置信息，确定车辆异常聚集地信息。

优选地，所述根据所述停留车辆的地理位置信息以及预设的聚集度模型，计算生成所述停留车辆的聚类集合GCluster的步骤，具体包括：

根据所述停留车辆的GPS数据集合G和所述停留车辆的地理位置信息，获取所述数据集合G中的每个车辆在预设范围内的邻居车辆，并生成邻居集合

根据所述邻居集合以及所述预设的聚集度模型，计算生成所述停留车辆的聚类集合GCluster。

优选地，所述根据所述停留车辆的GPS数据集合G和所述停留车辆的地理位置信息，获取所述数据集合G中的每个车辆在预设范围内的邻居车辆，并生成邻居集合的步骤，包括：

根据所述停留车辆的GPS数据集合G和所述停留车辆的地理位置信息，获取所述数据集合G中的每个车辆的在预设范围内的邻居车辆；

根据所述停留车辆的地理位置信息，按照预设顺序对所述数据集合G进行排序，得到数据集合G',(G_i',i＝1,...,n)；

根据预设方向遍历所述数据集合G′中包含的所有车辆，并根据预设计算公式计算所述数据集合G′中每个车辆与预设方向上相邻的车辆之间的距离值是否在预设范围内；

当所述数据集合G′中每个车辆与预设方向上相邻的车辆之间的距离值未在预设范围内时，停止遍历；