基于时空大数据的轨迹行为分析方法、终端设备及存储介质

摘要

本发明涉及一种基于时空大数据的轨迹行为分析方法、终端设备及存储介质，该方法可包括以下步骤：S1.获取所有对象的时空大数据列表；S2.根据所有对象的轨迹最大的经纬度区间，通过设定的每个网络和正方形边长进行平均分割，得到若干个正方形的地理空间网格；S3.将对象轨迹数据根据日期、小时、空间网格进行切分归类，得到对象路线轨迹根据时间顺序的网格数列；S4.计算每个对象每天活跃小时分值、每天活跃网络分值、每天网格直线轨迹距离值；S5.计算所有对象轨迹距离值的平均值；S6.计算每个对象的日行为轨迹分值；S7.对所有对象的日行为轨迹分值进行综合分析，得出异常行为轨迹对象。通过本发明来识别非法营运车辆，分析更加智能高效，实现精准执法。

说明书

技术领域

本发明涉及大数据分析领域，具体地涉及一种基于时空大数据的轨迹行为分析方法、终端设备及存储介质。

背景技术

非法营运是指没有依法取得营运权而实施了营运行为，即未按规定领取有关主管部门核发的营运证件和超越核定范围进行经营。由于各种原因，非法营运车辆越来越多。非法营运车辆一方面扰乱了正常营运秩序，另一方面也带来很多的安全隐患。现在查处非法营运车辆主要还是采用人工进行排查，效率低下，并且效果不佳。

发明内容

本发明旨在提供一种基于时空大数据的轨迹行为分析方法、终端设备及存储介质，以解决上述问题。为此，本发明采用的具体技术方案如下：

根据本发明的一方面，提供了一种基于时空大数据的轨迹行为分析方法，其可包括以下步骤：

S1.获取所有对象的时空大数据列表；

S2.根据所有对象的轨迹最大的经纬度区间，通过设定的每个网络和正方形边长进行平均分割，得到若干个正方形的地理空间网格；

S3.将对象轨迹数据根据日期、小时、空间网格进行切分归类，得到对象路线轨迹根据时间顺序的网格数列；

S4.计算每个对象每天活跃小时分值、每天活跃网络分值、每天网格直线轨迹距离值；

S5.计算所有对象轨迹距离值的平均值；

S6.计算每个对象的日行为轨迹分值；

S7.对所有对象的日行为轨迹分值进行综合分析，得出异常行为轨迹对象。

进一步地，S3中的网格数列表示为P＝[P

进一步地，S4中每天活跃小时分值H的计算公式为：

进一步地，S4中每天活跃网络分值W的计算公式为：

进一步地，S4中每天网格直线轨迹距离值S的计算公式为：

进一步地，S6中每个对象的日行为轨迹分值Z的计算公式为

根据本发明的另一方面，还提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其在，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。

根据本发明的又一方面，还一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。

本发明采用上述技术方案，具有的有益效果是：本发明应用在城市社会车辆轨迹行为的分析场景上，通过提取城市车辆卡口过车记录的时空大数据信息，进而通过本发明中的算法，对轨迹的轨迹数据进行分析计算行为分值，分析车辆的轨迹行为，识别出疑似非法营运的车辆信息。通过本发明来识别城市运行中的非法营运车辆，改变了传统非法营运车辆人工排查方法，分析更加智能高效，对车辆行为特征进行多维度提取，实现精准执法。

附图说明

为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。

图1是一种基于时空大数据的轨迹行为分析方法的流程图；

图2是本发明中地理空间网格的划分示意图；

图3是本发明中的轨迹数据的示意图。

具体实施方式

现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。

如图1所示，一种基于时空大数据的轨迹行为分析方法可包括以下步骤：

S1.获取所有对象的时空大数据列表。例如，从各个路口、卡口的监控数据获取车辆过车记录。

S2.根据所有对象的轨迹最大的经纬度区间，通过设定的每个网络和正方形边长L进行平均分割，得到n个正方形的地理空间网格，如图2所示。

S3.将对象轨迹数据根据日期、小时、空间网格进行切分归类，得到对象路线轨迹根据时间顺序的网格数列。图3示出了一个对象的具体轨迹。该轨迹数据如下表所示：

根据上表示例，我们可以得到对象路线轨迹根据时间顺序的网格数列P：

P＝[P

其中P

S4.计算每个对象每天活跃小时分值、每天活跃网络分值、每天网格直线轨迹距离值，其计算公式如下：

a)每天活跃小时分值

统计自然小时内有数据的小时总数h，小时总数h<＝24，例如，对于上表示例，h等于3。

活跃小时分值H计算公式：

其中，G为活跃常数(G>0)，越大表示越活跃，g为每天的小时增量系数。

b)每天活跃网格分值

每天活跃网格分值需要根据应用场景定义相应的常数和系数的取值，其中活跃网格分值常数F，取值范围F>0，活跃空间增量系数f，取值范围f>1。每天活跃网络分值W的计算公式为：

其中，n为活跃空间网格数。

c)每天轨迹网格直线距离值

已知单个网格边长为L，可计算出对象每天轨迹网格直线距离值S，具体计算公式如下：

当k≤1时，S＝0；

当k>1时，

其中，P

S5.计算所有对象轨迹距离值的平均值R；

其中，m表示对象总数，Si表示第i个对象的每天轨迹网格直线距离值。

S6.计算每个对象的日行为轨迹分值。已知所有对象的日行为轨迹平均分值R，根据实际应用场景设置日轨迹分值常量M，取值范围M>0，则日轨迹分值Z的计算公式如下：

S7.对所有对象的日行为轨迹分值进行综合分析，得出异常行为轨迹对象。通过对象间的轨迹分值对比，可以发现一些异常轨迹的行为。

本发明应用在城市社会车辆轨迹行为的分析场景上，通过提取城市车辆卡口过车记录的时空大数据信息，进而通过本发明中的算法，对轨迹的轨迹数据进行分析计算行为分值，分析车辆的轨迹行为，识别出疑似非法营运的车辆信息。通过本发明来识别城市运行中的非法营运车辆，改变了传统非法营运车辆人工排查方法，分析更加智能高效，对车辆行为特征进行多维度提取，实现精准执法。

在本发明的实施例中，还提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤S1-S7。

进一步地，该终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述终端设备的组成结构仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，本发明实施例对此不做限定。

进一步地，所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述方法的步骤S1-S7。

终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法步骤S1-S7中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。