申请/专利权人：北京保险服务中心股份有限公司

申请日：2023-10-19

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117423232B

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01;G08G1/017;H04L67/12;H04L67/52

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：本发明涉及车辆识别技术领域，具体地说，涉及基于车联网大数据的租赁性质车辆识别的方法。其包括S1、构建租车公司常用的停车场数据库；S2、对比目标车辆的常用停车场和租车公司常用的停车场；S3、识别目标车辆用于租赁的前置行为，在前置行为发生后进入S4；S4、结合驾驶时间的分散度D和车辆轨迹的分散度L进行评分。本发明中通过将私家车的常用停车场的坐标与租赁车公司常用停车场比对，以及结合驾驶时间的分散度D和车辆轨迹的分散度L进行评分来实现租赁性质车辆的识别，解决识别非营运车辆从事租赁行为技术空缺的问题，而且采用前置行为判定可以提高识别的效率以及准确性。

主权项：1.基于车联网大数据的租赁性质车辆识别的方法，其特征在于，其包括如下方法步骤：S1、构建租车公司常用的停车场数据库；S2、对比目标车辆的常用停车场和租车公司常用的停车场；S3、识别目标车辆用于租赁的前置行为，在前置行为发生后进入S4；S4、结合驾驶时间的分散度D和车辆轨迹的分散度L进行评分，将最终的得分与在先设定的判断阈值进行比较，最终的得分高于判断阈值时，目标车辆为租赁性质车辆；否则不为租赁性质车辆；所述S2中，查找目标车辆近30日内停车时长超过5小时的停车场，并且根据停车的常用位置的坐标，调用高德地图相关接口，判断是否在租车公司常用的停车场内，其中：常用停车场与租车公司常用停车场重合，则标记为1，否则标记为0；所述S3中发生前置行为的车辆被标记为1，模型入参时，仅选用标记为1的目标车辆；所述驾驶时间的分散度D的计算过程如下：通过国家平台的大数据存储平台Star-rocks，按照车架号检索于训练模型、测试模型和验证模型的近1个月的行驶时长数据；首先将时间分为24个驾驶时间段，每个时间段为1小时，然后按照车辆每天是否在时间段行驶过对其打标签，存在行驶行为的标签为1，不存在行驶行为的标签为0；统计近1个月每个时间段存在驾驶行为的天数；如果这个时间段的驾驶天数超过20天，则这个时间段的标签f记为1，统计24个时间段的标签的和，即为驾驶时间的分散度D，即： 车辆轨迹的分散度L的计算过程如下：通过国家平台的大数据存储平台Star-rocks，按照车架号检索于训练模型、测试模型和验证模型的近1个月的车辆位置数据，在所有位置数据中，找到最东，最西，最南和最北的位置围成一个矩形区域，将每天的位置放到矩形区域中，形成轨迹图像，利用RMSE比较近一个月轨迹图像的相似度，RMSE即为车辆轨迹的分散度L。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京保险服务中心股份有限公司 基于车联网大数据的租赁性质车辆识别的方法

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