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龙图腾网恭喜浙江云通数达科技有限公司申请的专利一种车辆起点稳定程度的确定方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119514894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510084885.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种车辆起点稳定程度的确定方法、装置、设备及介质是由张佳雯;喻睿佳;曲俊秋;曾昱深设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆起点稳定程度的确定方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及交通技术领域，特别是涉及一种车辆起点稳定程度的确定方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取每一第一车辆在历史时间段内的预设早晚高峰时段对应的若干第一行程轨迹，进而获取到每一第一车辆对应的若干第一起点哈希值和若干第二起点哈希值，并从若干第一起点哈希值中确定出第一目标哈希值和第二目标哈希值，从若干第二起点哈希值中确定出第三目标哈希值，将第三目标哈希值与第一目标哈希值和第二目标哈希值进行比对，根据哈希值的比对情况采取对应的起点稳定程度值的计算方式，能够得到更准确合理的起点稳定程度值。

本发明授权一种车辆起点稳定程度的确定方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆起点稳定程度的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：针对给定的第一车辆集内的任一第一车辆，获取第一车辆在历史时间段内的预设早晚高峰时段对应的若干第一行程轨迹；根据若干第一行程轨迹，获取到所述第一车辆对应的若干第一起点哈希值和若干第二起点哈希值；所述第一起点哈希值是指第一车辆的GPS设备在第一行程轨迹中上报的若干车辆位置信息中对应的第一个geohash值，所述第二起点哈希值是指第一车辆的GPS设备在第一行程轨迹中上报的若干车辆位置信息中对应的第二个geohash值；将若干第一起点哈希值中相同数量最多和第二多的第一起点哈希值分别确定为第一目标哈希值和第二目标哈希值，以及将若干第二起点哈希值中相同数量最多的第二起点哈希值确定为第三目标哈希值；当存在第一目标哈希值或第二目标哈希值与第三目标哈希值相同时，将第一目标哈希值和第二目标哈希值对应的数量之和与给定天数的比值确定为第一车辆在预设早晚高峰时段对应的起点稳定程度值，否则，将第一目标哈希值对应的数量与给定天数的比值确定为第一车辆在预设早晚高峰时段对应的起点稳定程度值；所述方法还包括以下步骤：采用因子分析法对预先获取的每一第一车辆对应的空间稳定系数、在预设早高峰时段分别对应的起点稳定程度值和终点稳定程度值、在预设晚高峰时段分别对应的起点稳定程度值和终点稳定程度值，以及预先获取的每一第一车辆对应的高峰出行频率、总出行频率、非高峰期平均出行频率、非高峰期出行频率偏差系数进行降维处理，得到每一第一车辆对应的目标出行特征值向量；每一目标出行特征值向量的维度为降维处理后得到的维度；根据所述每一第一车辆对应的目标出行特征值向量，采用k-means聚类模型将所述第一车辆集聚类为预设数量个初始车辆簇；根据给定的最大合并数、初始迭代次数、初始分裂系数和基于所述预设数量个初始车辆簇获取的若干目标参数，采用自迭代聚类模型对所述预设数量个初始车辆簇进行迭代聚类，获取到若干个最终车辆簇；其中，初始分裂系数ζ符合如下条件：ζ=∑hg=1∑Zgv=1LgvλgZgh，其中，Lgv为第g个初始车辆簇中的第v个初始车辆对应的出行特征值向量与第g个初始车辆簇的中心点向量的距离，λg为第g个初始车辆簇中的所有初始车辆对应的出行特征值向量分别与第g个初始车辆簇的中心点向量的距离中的最大距离，Zg为第g个初始车辆簇中的初始车辆的数量，h为初始车辆簇的数量；每一初始车辆对应的出行特征向量为初始车辆自身对应的若干初始出行特征值组成的向量；根据预设的筛选条件，从若干个最终车辆簇中筛选出对应的最终车辆簇，并将筛选出的最终车辆簇中的每一第一车辆均确定为具有给定出行特征的目标车辆；其中，所述根据预设的筛选条件，从若干个最终车辆簇中筛选出对应的最终车辆簇，包括以下步骤：根据每一最终车辆簇中的车辆数量，获取若干个最终车辆簇对应的总车辆数量；根据所述总车辆数量和每一第一车辆对应的若干初始出行特征，获取第一空间稳定系数平均值η1、第一高峰出行频率平均值F1、第一总出行频率平均值Q1、第一非高峰期平均出行频率平均值K1、第一非高峰期出行频率偏差系数平均值θ1、预设早高峰时段分别对应的第一起点稳定程度平均值S1和第一终点稳定程度平均值E1、预设晚高峰时段分别对应的第一起点稳定程度平均值S01和第一终点稳定程度平均值E01；根据每一最终车辆簇中的车辆数量和每一最终车辆簇中的每一第一车辆对应的若干初始出行特征，获取每一最终车辆簇对应的第二空间稳定系数平均值η2、第二高峰出行频率平均值F2、第二总出行频率平均值Q2、第二非高峰期平均出行频率平均值K2、第二非高峰期出行频率偏差系数平均值θ2、预设早高峰时段分别对应的第二起点稳定程度平均值S2和第二终点稳定程度平均值E2、预设晚高峰时段分别对应的第二起点稳定程度平均值S02和第二终点稳定程度平均值E02；从所有最终车辆簇中筛选出同时满足η2＞η1、F2＞F1、Q2＞Q1、K2＜K1、θ2＜θ1、S2＞S1、E2＞E1、S02＞S01和E02＞E01的最终车辆簇。

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