[发明专利]异常接驾行为的确定方法、装置、存储介质及电子设备在审
申请号: | 202011615630.1 | 申请日: | 2020-12-30 |
公开(公告)号: | CN112650825A | 公开(公告)日: | 2021-04-13 |
发明(设计)人: | 陈君 | 申请(专利权)人: | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
主分类号: | G06F16/29 | 分类号: | G06F16/29;G06F16/2458;G06Q50/30 |
代理公司: | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人: | 王晓菲 |
地址: | 100193 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 异常 接驾 行为 确定 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种异常接驾行为的确定方法,其特征在于,所述确定方法包括:
获取被取消的目标出行订单的订单信息;所述订单信息包括承接目标出行订单的目标司机的行驶轨迹信息;其中,所述行驶轨迹信息包括目标司机在承接目标出行订单后不同时间的行驶位置与每个行驶位置所对应的行驶时间;
基于预先设置的当前行驶位置与预设行驶位置之间的差距判断规则以及所述目标司机的行驶轨迹信息,确定目标司机发生过异常停留的第一异常停留概率;
检测所述第一异常停留概率是否大于预设概率阈值;
若所述第一异常停留概率大于预设概率阈值,基于所述第一异常停留概率,确定目标司机是否发生异常接驾行为;
若所述第一异常停留概率不大于预设概率阈值,将所述行驶轨迹信息输入至预先训练好的异常停留识别模型中,以确定所述目标司机在接单过程中发生异常停留的第二异常停留概率,基于所述第二异常停留概率,确定目标司机是否发生异常接驾行为。
2.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,所述将所述行驶轨迹信息输入至预先训练好的异常停留识别模型中,以确定所述目标司机在接单过程中发生异常停留的第二异常停留概率,包括:
将所述行驶轨迹信息输入至预先训练好的异常停留识别模型中,以确定所述目标司机在接单过程中非极端情况下发生异常停留的第一子异常停留概率;其中,所述异常停留识别模型是基于非极端情况下历史被取消出行订单中的样本目标司机历史行驶轨迹信息中不同历史行驶位置以及每一个历史行驶位置所对应的历史行驶时间训练得到的;
基于预先设置的极端情况下的行驶过程中的目标司机的驾驶轨迹运动规则和目标司机的行驶轨迹信息,确定目标司机发生过异常驾驶的第二子异常停留概率;
基于所述第一子异常停留概率以及所述第二子异常停留概率,确定所述目标司机在接单过程中发生异常停留的第二异常停留概率。
3.根据权利要求2所述的确定方法,其特征在于,所述极端情况是存在如下条件中的至少一个条件的情况:
出行订单被取消的时间与接单时间之间的时间差值小于预设时间阈值;
出行订单的接单位置与乘客的上车位置之间的距离小于预设距离阈值。
4.根据权利要求2所述的确定方法,其特征在于,所述基于预先设置的极端情况下的行驶过程中的目标司机的驾驶轨迹运动规则和目标司机的行驶轨迹信息,确定目标司机发生过异常驾驶的第二子异常停留概率,包括:
确定所述行驶轨迹中包括的多个行驶位置出现行驶异常的至少一个异常行驶位置;其中,所述异常行驶位置为行驶速度小于预设行驶速度的位置或者位置偏移规划导航路线的位置;
基于确定出的至少一个异常行驶位置在多个行驶位置中的比例,确定目标司机发生过异常驾驶的第二子异常停留概率。
5.根据权利要求2所述的确定方法,其特征在于,所述将所述行驶轨迹信息输入至预先训练好的异常停留识别模型中,以确定所述目标司机在接单过程中非极端情况下发生异常停留的第一子异常停留概率,包括:
确定行驶轨迹信息中包括的多个行驶位置以及每一个行驶位置对应的行驶时间;
将每一个行驶位置以及对应的行驶时间输入至预先训练好的异常停留识别模型中,确定出至少一个异常行驶位置;
基于确定出的至少一个异常行驶位置在多个行驶位置中的比例,确定目标司机发生过异常驾驶的第一子异常停留概率。
6.根据权利要求2所述的确定方法,其特征在于,所述基于预先设置的极端情况下的行驶过程中的目标司机的驾驶轨迹运动规则和目标司机的行驶轨迹信息,确定目标司机发生过异常驾驶的第二子异常停留概率:
基于目标出行订单对应的出行场景,确定目标司机的驾驶轨迹运动规则中的行驶位置与行驶时间的更新映射关系;其中,所述出行场景包括影响目标司机驾驶轨迹的至少一个情况;
针对每一个行驶位置,若该行驶位置与对应的行驶时间之间的映射关系与所述更新映射关系不一致,确定该行驶位置为异常行驶位置;
基于确定出的至少一个异常行驶位置在多个行驶位置中的比例,确定目标司机发生过异常驾驶的第二子异常停留概率。
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