[发明专利]确定车辆目的地的方法、装置、电子设备及介质

说明书

本申请公开了一种确定车辆目的地的方法、装置、电子设备及介质。本申请中，可以获取目标车辆在第一历史时间段的行驶参数，行驶参数中包括车辆信息；当基于行驶参数，确定目标车辆符合预设条件时，将目标车辆的行驶参数输入至预测训练模型，得到目标车辆对应的目的地结果；基于目的地结果，确定目标车辆的目的地。通过应用本申请的技术方案，可以通过预先训练得到的预测训练模型实时的对每一个目标车辆进行目的地预测，从而实现智能调度每个车辆，提高业务效率的目的。

技术领域

本申请中涉及数据处理技术，尤其是一种确定车辆目的地的方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

相关技术中经常存在需要预测车辆目的地的场景，例如对于运输货物平台来说，由于在实际的找车场景中，查找附近车辆的情况通常会出现已定货或者已经联系好去装货，这样会导致配货时机很难把握。因此通过预测行驶中车辆的目的地，可估算车辆预计到达时间，提前给司机配货，减少配货等待时间，提升配货效率。

然而，相关技术中预测车辆目的地的方式主要是通过车辆停靠和车辆行驶时间参数去学习单个车的历史行驶规律，这也经常会导致车辆预测结果不准的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种确定车辆目的地的方法、装置、电子设备及介质，其中，根据本申请实施例的一个方面，提供的一种确定车辆目的地的方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆在第一历史时间段的行驶参数，所述行驶参数中包括车辆信息；

当基于所述行驶参数，确定所述目标车辆符合预设条件时，将所述目标车辆的行驶参数输入至预测训练模型，得到所述目标车辆对应的目的地结果；

基于所述目的地结果，确定所述目标车辆的目的地。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述获取目标车辆在第一历史时间段的行驶参数之前，还包括：

获取第一数量的第一样本车辆在第二历史时间段生成的历史移动轨迹；

基于所述历史移动轨迹，确定所述第一样本车辆到达每个目的地的第一概率值；

基于所述第一样本车辆到达每个目的地的第一概率值，生成所述预测训练模型。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述获取目标车辆在第一历史时间段的行驶参数之前，还包括：

确定预设地理区域范围，并检测所述预设地理区域范围中包含的所有可行驶路段；

为每一个可行驶路段分别赋予唯一的路段编码；

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述为每一个可行驶路段分别赋予唯一的路段编码之后，还包括：

获取在第三历史时间段内，位于所述预设地理区域范围中的第二样本车辆的历史行驶轨迹；

基于所述历史行驶轨迹，确定将所述第二样本车辆从第一路段转移到第二路段的第二概率值，所述第二概率值中包括所述第一路段以及所述第二路段的路段编码；

基于所述第一概率值以及所述第二概率值，生成所述预测训练模型。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于所述第一概率值以及所述第二概率值，生成所述预测训练模型，包括：

基于所述第一概率值以及所述第二概率值，得到每个样本车辆的三元组集合，所述三元组集合包括所述样本车辆到达每个候选目的地的概率，所述样本车辆到达每个候选目的地的最大概率以及实际目的地；

将所述样本车辆的三元组集合作为学习样本，使用逻辑回归算法训练每个样本车辆在每隔预设时间段的行驶目的地，得到行驶轨迹参数；

基于所述行驶轨迹参数，生成所述预测训练模型。