[发明专利]一种酒驾车辆识别方法

权利要求书

1.一种酒驾车辆识别方法，其特征在于，包括：

获取历史酒驾违法查处记录，并获取所述历史酒驾违法查处记录中车辆对应的车辆通行轨迹记录；

将所述历史酒驾违法查处记录与所述车辆通行轨迹记录进行关联，并根据关联结果确定车辆被查处前最后一次的停留点信息；

对所述停留点信息进行时空聚类，并根据聚类结果确定酒驾高风险时段与酒驾高风险区域；

若目标车辆在所述酒驾高风险时段进入所述酒驾高风险区域，则判定所述目标车辆为酒驾高风险车辆。

2.根据权利要求1所述的酒驾车辆识别方法，其特征在于，所述历史酒驾违法查处记录包括：违法编号、号牌种类、号牌号码、违法行为和违法时间。

3.根据权利要求2所述的酒驾车辆识别方法，其特征在于，所述车辆通行记录包括：过车序号、号牌种类、号牌号码、过车时间、卡口编号、卡口经度和卡口纬度。

4.根据权利要求3所述的酒驾车辆识别方法，其特征在于，将所述历史酒驾违法查处记录与所述车辆通行轨迹记录进行关联，并根据关联结果确定车辆被查处前最后一次的停留点信息，包括：

根据历史酒驾违法记录中的违法编号、号牌种类、号牌号码和违法时间，提取每起违法车辆被查处前预设时间段内的所有车辆通行轨迹记录；

将提取到的所有车辆通行轨迹记录按照所述车辆通行轨迹记录中的过车时间顺序进行排列；

依次提取每起违法车辆所对应的车辆通行记录中相邻的卡口对，并计算卡口对之间的直线距离以及车辆在卡口对之间的停留时长；

若所述直线距离小于预设距离阈值，且所述停留时长大于预设时间阈值，则确定该车辆在该卡口对之间存在饮酒风险。

5.根据权利要求4所述的酒驾车辆识别方法，其特征在于，所述停留时长的计算公式为：

X_i＝T_i-(D_i/V_R)*60,2≤i≤n，

其中，X_i表示停留时长，T_i表示车辆经过相邻卡口对的时间差，V_R表示车辆的实际车速值，n表示通行轨迹数，D_i表示所述直线距离，n表示通行轨迹数。

6.根据权利要求1所述的酒驾车辆识别方法，其特征在于，所述停留点信息包括：违法编号、起点卡口编号、起点卡口经度、起点卡口纬度、起点过车时间、终点卡口编号、终点卡口经度、终点卡口纬度和终点过车时间。

7.根据权利要求6所述的酒驾车辆识别方法，其特征在于，对所述停留点信息进行时空聚类，并根据聚类结果确定酒驾高风险时段与酒驾高风险区域，包括：

所述停留点信息中分别提取起点卡口编号、起点卡口经度、起点卡口纬度、起点过车时间、终点卡口编号、终点卡口经度、终点卡口纬度和终点过车时间，并将提取到的停留点信息进行合并；

将合并后的结果输入至时空聚类模型，并得到时空聚类结果；

根据所述时空聚类结果确定酒驾高风险时段与酒驾高风险区域。

8.根据权利要求7所述的酒驾车辆识别方法，其特征在于，根据所述时空聚类结果确定酒驾高风险时段与酒驾高风险区域，包括：

所述时空聚类结果包括多个类，根据每个类中的卡口对确定酒驾高风险区域；

依次统计每个类中的过车时间范围，并将每个类中的过车时间范围确定为与高风险区域对应的高风险时段。

9.根据权利要求1所述的酒驾车辆识别方法，其特征在于，若目标车辆在所述酒驾高风险时段进入所述酒驾高风险区域，则判定所述目标车辆为酒驾高风险车辆，包括：

根据所述车辆通行轨迹记录，筛选在所述高风险时段停留且有多个不同停留点信息的车辆作为目标车辆；

当所述目标车辆的最新一条通行轨迹出现在所述高风险区域内、过车时间在所述高风险时段内且超过预设时长无新通行轨迹，则判定该目标车辆为酒驾高风险车辆。