[发明专利]车辆虚假位置信息识别方法、装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种车辆虚假位置信息识别方法，其特征在于，包括：

获取车辆历史定位数据，以形成车辆定位集合；

利用第一聚类算法，将所述车辆定位集合聚合为不设定数量的多个第一簇；

利用第二聚类算法，将每个所述第一簇聚合为设定数量的多个第二簇，以获得每个第二簇的质心；

根据所获得的多个质心生成一常驻地集合；

获取待识别的车辆位置数据；以及

根据待识别的车辆位置数据与所述常驻地集合的匹配，判断待识别的车辆位置数据是否虚假，

其中，所述获取车辆历史定位数据，以形成车辆定位集合包括：

获取车辆历史定位数据及采集该历史定位数据的时刻；

根据车辆历史定位数据计算相邻时刻的两个车辆历史定位之间的距离；

根据相邻时刻的两个车辆历史定位之间的距离及该相邻时刻的时间差计算车辆在该相邻时刻内的平均速度；以及

若所述平均速度小于预定速度阈值，则将该相邻时刻采集的历史定位数据加入所述车辆定位集合。

2.如权利要求1所述的车辆虚假位置信息识别方法，其特征在于，所述第一聚类算法为DBSCAN算法。

3.如权利要求2所述的车辆虚假位置信息识别方法，其特征在于，所述利用第一聚类算法，将所述车辆定位集合聚合为不设定数量的多个第一簇包括：

a.根据设定的邻域距离及邻域距离内定位数据数目阈值，将所述车辆定位集合的各历史定位数据中，邻域距离内定位数据数目大于等于邻域距离内定位数据数目阈值的历史定位数据作为核心定位点，并加入一核心定位集合；

b.自所述核心定位集合随机选取一核心定位点；

c.将所述车辆定位集合中，将该核心定位点及自该核心定位点密度可达的历史定位数据加入当前生成的第一簇中，并将当前生成的准第一簇中的历史定位数据自所述车辆定位集合移除；

d.将所述核心定位集合中，自该核心定位点密度可达的核心定位点加入一待匹配定位集合，并将加入一待匹配定位集合的核心定位点自所述核心定位集合移除；

e.自所述待匹配定位集合中，随机选取一核心定位点，将该核心定位点自所述待匹配定位集合移除；

f.重复执行步骤c至e直到所述待匹配定位集合为空集，将当前的准第一簇作为当前生成的第一簇；

g.重复执行步骤b至f直到所述核心定位集合为空集，获得生成的多个第一簇。

4.如权利要求3所述的车辆虚假位置信息识别方法，其特征在于，所述步骤g之后还包括：

根据生成的多个第一簇，计算各第一簇中各历史定位数据的轮廓系数的均值；以及

当所述轮廓系数的均值小于轮廓系数阈值时，调整设定的邻域距离及邻域距离内定位数据数目阈值，并重新执行步骤b至g。

5.如权利要求1所述的车辆虚假位置信息识别方法，其特征在于，所述第二聚类算法为K-MEANS算法。

6.如权利要求5所述的车辆虚假位置信息识别方法，其特征在于，所述利用第二聚类算法，将每个所述第一簇聚合为多个设定数量的第二簇，以获得每个第二簇的质心包括：

对每个第一簇进行至少一次质心迭代以获得每个第二簇的质心，其中，

本次质心迭代的各历史定位数据其与根据上一次质心迭代的所有质心的距离进行聚类以划分多个第二簇，并根据本次质心迭代的划分的第二簇更新质心，直到本次质心迭代更新的质心与上一次质心迭代的质心的距离差值小于预设阈值。

7.如权利要求1所述的车辆虚假位置信息识别方法，其特征在于，所述获取待识别的车辆位置数据包括：

获取车辆关联的注册地，历史订单及当前订单的起始地和终止地作为待识别的车辆位置数据。