非法营运

摘要： 随着公路网络的建设完善,区域间运输效率得到极大提升。但是如何提高道路交通运输安全水平,是当前亟需解决的重大课题。在此背景下,针对道路交通运输中"两客一危"营运车辆的交通运行安全行为展开研究,首先分析了"两客一危"营运车辆的运行特征,然后构建了"两客一危"营运车辆非法运营判别算法模型,最后基于大数据技术设计了"两客一危"非法营运动态监管全过程安全监管系统框架。应用表明,基于大数据的"两客一危"非法营运动态监管算法,能够准确识别"两客一危"车辆的疑似非法运营行为,为综合执法提供有效依据。

摘要： 为认真贯彻落实部局、总队、支队2022年道路交通事故预防“减量控大”工作方案部署,强化信息科技支撑,运用大数据全力打好信息制导仗,西安公安交警在全市部署启动重点交通违法精准打击专项行动,重点查处无证驾驶、非法营运、套牌车、渣土车驾驶人违法等交通违法行为。

摘要： 公安部交通管理局2月24日召开视频会,研判分析春运后期道路交通安全形势,组织全国各地开展严重违法行为夜查统一行动,全力做好保安全保畅通工作,防范群死群伤事故。会议指出,根据往年春运规律和今年出行特点,春运后期还将出现一轮返程集中客流,客运车辆、7-9座小客车超员载客、非法营运以及货车超限超载等违法肇事风险依然突出,农村地区货车、摩托车、农用车违法载人风险加大,北方地区气温起伏多变,恶劣天气交通安全风险不容忽视。

摘要： 近日,省交通运输执法局联合省公安厅交管局在全省范围内开展为期三个月的打击非法营运和超员载客违法违规行为专项行动。据悉,省交通运输执法局收到省公安厅交管局分析摸排的一批涉嫌长期从事非法营运车辆线索后,积极上门对接联合执法事宜,达成了“各司其职、相互配合、联合行动”的共识,明确根据车辆通行线路特点,分固定通行线路车辆和无固定通行线路车辆,采取重点场所布控、锁定轨迹精准、实施源头打击等查处方法,精准打击、依法查处涉嫌在我省长期从事道路非法营运和超员载客的各类车辆,切实维护道路运输市场秩序,消除道路交通安全隐患,保障人民群众生命财产安全。

摘要： 自2021年8月山东省开展跨区域联合执法以来,青岛市交通运输局作为胶东半岛一体化城市群跨区域联合执法牵头单位,组织胶东5市交通运输部门在全省率先启动了跨区域联合执法工作,开展了5次跨区域联合执法行动,做到了需求快上报、任务快部署、行动快响应、结果快反馈,推动"机制共建、研判共商、信息共享、行动共治",形成治理非法营运的整体合力。

摘要： 随着“互联网+经济”发展,网约车极大方便了人民群众的出行,然而网约车非法营运问题凸显,侵害了人民群众的合法权益.文章分析了非法营运网约车驾驶员依法合规经营意识淡薄、平台公司管理不够规范等问题,从加大网约车非法营运危害性的宣传力度、强化对网约车平台公司监管、压实网约车平台公司规范日常管理的主体责任、加强法治建设和跨部门联动执法等方面,提出治理网约车非法营运乱象的路径和方法.

摘要： 作为都江堰市全域旅游的一张名片,青城山后山景区每年接待游客在120万人次以上,有力带动了地方经济社会发展。然而,由于景区管理理念滞后、服务设施不完善、特色品牌不突出,“非法营运、摆摊占道、尾随兜售、街面拉客”等乱象时有发生,给区域旅游环境带来了不良影响。

摘要： 非法营运是一种扰乱运营市场秩序的违法行为,而城市国际机场周边的非法营运更是严重影响城市的形象.文章分析了非法营运的危害性,介绍了南宁市吴圩国际机场周边非法营运整治工作所面临的困难,从加大宣传力度、开展联动执法、打击阻碍执法与暴力抗法行为、实行联合执勤常态化管理、加强行业治理、提高整治的长效机制等方面,提出维护南宁市吴圩国际机场正常营运秩序的路径和方法.

摘要： 司法实践中对网约车行政纠纷案件,如司机非法营运的认定等缺乏深入的研究。文章以聚法案例和中国裁判文书网为资料和数据来源,主要搜集整理东北地区各地法院2010-2019年公开的涉网约车行政纠纷案例,对该类案件中非法营运的识别和运用进行研究,并结合实务界已有争议与困惑,提出完善网约车监管的建议。

摘要： “黑车”非法营运现象已成为困扰诸多地方的一道治理难题。“黑车”低成本运营，偷逃国家税费，不向服务对象支付客票、导致合法运输群体生存空间逼仄。“黑车”车主不按规定投保承运人责任险，事故发生后，为逃避应承担的法律责任，或弃车或驾车逃逸，或不按规定投保承运人责任险，置受害人财两空，损害乘客的人身和财产安全。“黑车”群体，因其非法性决定了易于滋生各种违法和犯罪行为。“黑车”泛滥也成为部分地方客运行业集体“罢运”的根源。分析研究“黑车”的社会危害，认清其成因，探寻治理之道，对建立统一、开放、竞争有序交通市场秩序，化解社会矛盾具有重要的现实意义。

摘要： 摩托车非法营运的情况现在在许多城市都存在，并且有恶化的趋势。摩托车非法营运给城市交通带来了许多问题，本文就是要通过综合整治的方法来对城市中摩托车非法营运的现象进行分析，并且要找到一条能够有效解决摩托车非法营运的方案。

摘要： 本发明公开了一种基于汽车电子标识数据的非法营运车辆识别方法，所述识别方法为：步骤1：针对行驶时间较长的车辆统计多次通过同一电子标识采集点的车辆数据和多次通过市辖区的车辆数据；步骤2：对多次通过同一电子标识采集点的次数项和多次通过市辖区的次数项进行权重分配，建立非法营运车辆嫌疑程度评估矩阵模型；步骤3：根据非法营运车辆嫌疑程度评估数据模型，对疑似非法营运车辆进行测评。本发明针对现在管控措施存在的投资过大，无法准确识别非法营运车辆的问题，提出一种基于汽车电子标识数据的非法营运车辆识别方法，精准识别城市中的非法营运车辆。为城市交通管理，城市安全管控提供有效方法。

摘要： 本发明公开了一种基于多源数据的非法营运车辆识别方法，它基于手机信令数据获取用户移动信息，筛选出符合营运车辆特征的用户，结合停留热点区域初步筛选出可疑非法营运车辆，在此基础上与合法运营车辆GPS进行比对筛选疑似车辆车主轨迹信息，最终通过与卡口数据的过车序列进行匹配获取疑似非法营运车辆车牌号码。相比现有技术，该发明能基于现有数据源对全部车辆进行筛查，在可疑车辆排查过程不需要额外加装感知设备以及人为参与。所涉及到的数据源不涉及用户隐私问题，且不需要乘客或其他人员的配合，数据易于获取技术易实施。交通执法人员可以根据车辆轨迹及时调整行动方案打破以往“固定时段、固定地点”的打击模式，提高打击“黑车”的精准度。

摘要： 本发明公开了一种基于中小客车通行行为的非法营运车辆识别方法，包括以下步骤：S1：获取某区域某时间段内的中小客车出行的OD数据，对OD数据进行清洗与预处理；S2：基于S1处理后的中小客车出行OD数据，设置可反映中小客车通行行为特征的指标，包括出行强度、时间维度、空间维度，获取每辆车的相应指标。本发明提出的一种基于中小客车通行行为的非法营运车辆识别方法，通过提取中小客车通行行为特征，将车辆划分为不同的类别，将具有相似通行特征的车辆划分到同一类别，并对出行中小客车进行群体类别辨识，将识别出具有营运行为特征的车辆群体，再进一步划分为合法营运车辆和非法营运车辆。

摘要： 本发明实施例提供了一种识别高速公路疑似非法营运车辆的方法及设备。其中，所述方法包括：获取任意一辆非营运车辆的运动轨迹，从所述运动轨迹中提取循环通行数据，计算所述循环通行数据中的在途时间所占比例，并获取所述循环通行数据的次数；若所述在途时间所占比例及循环通行数据的次数满足预设阈值，则确定所述任意一辆非营运车辆为疑似非法营运车辆。本发明实施例提供的识别高速公路疑似非法营运车辆的方法及设备，通过采集车辆在高速公路收费站上的信息，计算车辆的在途时间所占比例及循环通行的次数，对车辆是否为疑似非法营运车辆进行识别，可以有效识别高速公路上的疑似非法营运车辆。

摘要： 本发明公开了一种非法营运车辆的识别方法，其包括以下步骤：S1：采集车辆数据以建立车辆号牌数据库、车辆运行轨迹数据库和卡口经纬度数据库；S2：对采集的车辆数据进行清洗；S3：基于清洗后的车辆数据进行深度学习并建立智能识别模型；及S4：利用智能识别模型对所有车辆进行识别。本发明的非法营运车辆的识别方法及系统和计算机可读的存储介质，可以实现高效、精准地识别非法营运车辆。

摘要： 本发明公开了一种基于中小客车通行行为的非法营运车辆识别方法，包括以下步骤：S1：获取某区域某时间段内的中小客车出行的OD数据，对OD数据进行清洗与预处理；S2：基于S1处理后的中小客车出行OD数据，设置可反映中小客车通行行为特征的指标，包括出行强度、时间维度、空间维度，获取每辆车的相应指标。本发明提出的一种基于中小客车通行行为的非法营运车辆识别方法，通过提取中小客车通行行为特征，将车辆划分为不同的类别，将具有相似通行特征的车辆划分到同一类别，并对出行中小客车进行群体类别辨识，将识别出具有营运行为特征的车辆群体，再进一步划分为合法营运车辆和非法营运车辆。

摘要： 本发明涉及车辆识别系统技术领域，具体为一种基于时空特征分析的非法营运车辆识别系统，一种基于时空特征分析的非法营运车辆识别系统是由非法营运车辆识别子系统、车辆数据采集子系统、数据中心、合法营运车辆时间特征与空间特征构建子系统、非法营运车辆时间特征与空间特征构建子系统、辅助子系统组成，所述非法营运车辆识别子系统与车辆数据采集子系统、数据中心、合法营运车辆时间特征与空间特征构建子系统、辅助子系统信号连接。本发明中，通过采集的车辆行驶时空特征信息，对车辆时间分布、空间分布进行定性定量分析，评估车辆与非法营运车辆、合法营运车辆行驶特征的相似性，以此从海量过车数据中识别出疑似非法营运车辆。

摘要： 本发明公开了一种私家车非法营运的识别方法、系统、设备及存储介质，方法包括：取车辆行驶数据，对所述车辆行驶数据进行预处理生成节点特征张量；获取车主信息数据，将所述车主信息数据和所述节点特征张量输入预设图卷积模型中进行平均融合处理得到多个不同感受态的图向量；将各所述图向量输入预设多跳信息融合模型进行非线性融合，输出对所述车辆行驶数据的识别结果。本发明涉及分类算法领域，所提供的私家车非法营运的识别方法识别准确率高。

摘要： 本发明公开了一种非法营运车辆检测方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取车辆对应的第一通行信息，并提取第一通行信息对应的第一行为特征；根据第一行为特征进行训练集和测试集的建立，并将训练集和测试集输入到深度神经网络进行模型的训练，以生成非法营运车辆检测模型；获取待检测车辆对应的第二通行信息，并提取第二通行信息对应的第二行为特征；将第二行为特征输入到非法营运车辆检测模型，以通过非法营运车辆检测模型判断待检测车辆是否为非法营运车辆；能够对非法营运车辆进行快速、有效地检测，提高交通管理部门的行政执法效率，节约执法过程所需人力物力；同时，降低执法过程对道路交通和合法驾驶车辆人员的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于多源数据的非法营运车辆识别方法，它基于手机信令数据获取用户移动信息，筛选出符合营运车辆特征的用户，结合停留热点区域初步筛选出可疑非法营运车辆，在此基础上与合法运营车辆GPS进行比对筛选疑似车辆车主轨迹信息，最终通过与卡口数据的过车序列进行匹配获取疑似非法营运车辆车牌号码。相比现有技术，该发明能基于现有数据源对全部车辆进行筛查，在可疑车辆排查过程不需要额外加装感知设备以及人为参与。所涉及到的数据源不涉及用户隐私问题，且不需要乘客或其他人员的配合，数据易于获取技术易实施。交通执法人员可以根据车辆轨迹及时调整行动方案打破以往“固定时段、固定地点”的打击模式，提高打击“黑车”的精准度。