[发明专利]基于手机数据的车辆类型识别方法和设备有效

专利信息
申请号: 201710517910.0 申请日: 2017-06-29
公开(公告)号: CN107463940B 公开(公告)日: 2020-02-21
发明(设计)人: 吴伟令;刘伟;赵凯;李勇;金德鹏;郑建辉;常颖;韩国华;邵晓明;李贤 申请(专利权)人: 清华大学;山东省交通规划设计院
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;H04W4/02;H04W4/40
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王莹;曹杰
地址: 100084 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供基于手机数据的车辆类型识别方法和设备用于解决提供一种方便、低成本的车型识别方法问题。其中方法包括:获取第一预设时间段内的用户的手机在基站中记录的移动轨迹数据;根据移动轨迹数据判断搭乘同一车辆的手机用户,获得车辆轨迹和车辆轨迹对应的乘车用户数;根据车辆轨迹获得车辆起讫点,结合地理数据获得车辆轨迹的起讫点类型;根据车辆轨迹获得车辆行驶数据;根据车辆轨迹获得车辆停留的服务区数据;本发明提出的利用手机大数据,使用由运营商采集和提供的手机信令数据,获得数据的成本低。
搜索关键词: 基于 手机 数据 车辆 类型 识别 方法 设备
【主权项】:
基于手机数据的车辆类型识别方法,其特征在于,包括步骤:获取第一预设时间段内的用户的手机在基站中记录的移动轨迹数据;根据移动轨迹数据判断搭乘同一车辆的手机用户,获得车辆轨迹和车辆轨迹对应的乘车用户数;根据车辆轨迹获得车辆起讫点,结合地理数据获得车辆轨迹的起讫点类型;根据车辆轨迹获得车辆行驶数据;根据车辆轨迹获得车辆停留的服务区数据;至少根据车辆轨迹对应的乘车用户数、起讫点类型、车辆的行驶速度数据和车辆停留的服务区数据构建特征向量;用车辆分类器处理特征向量,获得车辆类型识别结果;车辆分类器是用机器学习方法和样本的特征向量训练获得的车辆分类器。
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