本發(fā)明涉及智能交通領(lǐng)域，尤其涉及一種確定車輛歸屬地的方法及裝置。

背景技術(shù)：

作為巨大交互網(wǎng)絡(luò)之一的車聯(lián)網(wǎng)可以通過gps等裝置對車輛完成自身環(huán)境和狀態(tài)信息的采集；隨著車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)被開發(fā)和應(yīng)用。

現(xiàn)今汽車已成為人們主要出行的交通工具之一，并且越來越多的家庭擁有私家車。通過確定車輛的歸屬地信息，能夠獲取指定區(qū)域車輛的保有量。但是，確定車輛的歸屬地信息的方法往往是通過人工不定期地統(tǒng)計(jì)和檢查來實(shí)現(xiàn)，人工統(tǒng)計(jì)的工作內(nèi)容比較繁瑣復(fù)雜，并且相關(guān)工作人員需要耗費(fèi)很多人力和時間。

目前還沒有看到基于gps軌跡確定車輛歸屬地的技術(shù)及應(yīng)用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主要目的在于提供了一種利用互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)有效地確定車輛歸屬地的方法及裝置，旨在解決上述所提到的問題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種確定車輛歸屬地的方法，所述方法包括：

獲取待監(jiān)測車輛的歷史gps軌跡數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述歷史gps軌跡數(shù)據(jù)確定所述待監(jiān)測車輛的駐留點(diǎn)和對應(yīng)的駐留信息；

對各個駐留點(diǎn)按照預(yù)設(shè)距離閾值進(jìn)行聚類，以獲取n個聚類中心，將聚類中心為圓心且半徑為預(yù)設(shè)距離閾值的各區(qū)域作為候選區(qū)域，所述n為不小于1的整數(shù)；

根據(jù)所述駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留信息從所述候選區(qū)域中選取所述待監(jiān)測車輛的歸屬地。

上述中，所述駐留信息包括駐留點(diǎn)緯度；

相應(yīng)地，所述對各個駐留點(diǎn)按照預(yù)設(shè)距離閾值進(jìn)行聚類，以獲取n個聚類中心，具體包括：

對所述已確定的駐留點(diǎn)按照所述駐留點(diǎn)緯度進(jìn)行排序，以獲取排序后的駐留點(diǎn)集p；

按照排序結(jié)果依次遍歷所述駐留點(diǎn)集p，對遍歷到的駐留點(diǎn)按照預(yù)設(shè)距離閾值進(jìn)行聚合，以獲取對應(yīng)的聚合區(qū)域；

計(jì)算所述聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)的重要程度值，并對所述聚合區(qū)域內(nèi)的駐留點(diǎn)的重要程度值由大到小進(jìn)行排序，將重要程度值最大的駐留點(diǎn)作為該聚合區(qū)域的聚類中心。

優(yōu)選地，通過下式計(jì)算所述聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)的重要程度值：

其中，pi表示所述駐留點(diǎn)集p中第i個的駐留點(diǎn)，importance(pi)表示聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)pi的重要程度值，nearcount(pi)表示駐留點(diǎn)pi的鄰居點(diǎn)的個數(shù)，所述鄰居點(diǎn)為與駐留點(diǎn)pi的距離小于預(yù)設(shè)距離閾值的其他駐留點(diǎn)，sum(dist)表示駐留點(diǎn)pi與各個鄰居點(diǎn)的距離之和，rangdist表示所述預(yù)設(shè)距離閾值的最大值。

上述中，所述駐留信息還包括駐留次數(shù)、駐留時長和夜間停留時長；

相應(yīng)地，所述根據(jù)所述駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留信息從所述候選區(qū)域中選取所述待監(jiān)測車輛的歸屬地，具體包括：

在各候選區(qū)域內(nèi)，分別對與駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留次數(shù)、駐留時長和夜間停留時長進(jìn)行累加，以獲取各候選區(qū)域內(nèi)對應(yīng)的駐留總次數(shù)、駐留總時長和夜間總停留時長；

在各候選區(qū)域內(nèi)分別對所述駐留總次數(shù)、駐留總時長和夜間總停留時長進(jìn)行歸一化處理；

根據(jù)歸一化處理后的結(jié)果計(jì)算出所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值，從所述n個候選區(qū)域中選擇總權(quán)重值最大的候選區(qū)域，以作為所述車輛的歸屬地。

優(yōu)選地，通過下式計(jì)算所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值：

weight＝totalcount+totalduration+2*totalnightduration

其中，weight表示所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值，totalcount表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述駐留總次數(shù)進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果；totalduration表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述駐留總時長進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果；totalnightduration表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述夜間停留總時長進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果。

此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供了一種確定車輛歸屬地的裝置，所述裝置包括：

gps數(shù)據(jù)接收模塊，用于獲取待監(jiān)測車輛的歷史gps軌跡數(shù)據(jù)；

信息確定模塊，用于根據(jù)所述歷史gps軌跡數(shù)據(jù)確定所述待監(jiān)測車輛的駐留點(diǎn)和對應(yīng)的駐留信息；

區(qū)域劃分模塊，用于對各個駐留點(diǎn)按照預(yù)設(shè)距離閾值進(jìn)行聚類，以獲取n個聚類中心，將圓心為聚類中心且半徑為預(yù)設(shè)距離閾值的各區(qū)域作為候選區(qū)域，所述n為不小于1的整數(shù)；

歸屬地選取模塊，用于根據(jù)所述駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留信息從所述候選區(qū)域中選取所述待監(jiān)測車輛的歸屬地。

上述中，所述駐留信息包括駐留點(diǎn)緯度；

相應(yīng)地，所述區(qū)域劃分模塊還包括：

排序單元，用于對所述已確定的駐留點(diǎn)按照所述駐留點(diǎn)緯度進(jìn)行排序，以獲取排序后的駐留點(diǎn)集p；

聚類單元，用于按照排序結(jié)果依次遍歷所述駐留點(diǎn)集p，對遍歷到的駐留點(diǎn)按照預(yù)設(shè)距離閾值進(jìn)行聚合，以獲取對應(yīng)的聚合區(qū)域；

區(qū)域中心選取單元，用于計(jì)算所述聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)的重要程度值，并對所述聚合區(qū)域內(nèi)的駐留點(diǎn)的重要程度值由大到小進(jìn)行排序，將重要程度值最大的駐留點(diǎn)作為該聚合區(qū)域的聚類中心。

優(yōu)選地，所述區(qū)域中心選取單元，進(jìn)一步用于通過下式計(jì)算所述聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)的重要程度值：

其中，pi表示所述駐留點(diǎn)集p中第i個的駐留點(diǎn)，importance(pi)表示聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)pi的重要程度值，nearcount(pi)表示駐留點(diǎn)pi的鄰居點(diǎn)的個數(shù)，所述鄰居點(diǎn)為與駐留點(diǎn)pi的距離小于預(yù)設(shè)距離閾值的其他駐留點(diǎn)，sum(dist)表示駐留點(diǎn)pi與各個鄰居點(diǎn)的距離之和，rangdist表示所述預(yù)設(shè)距離閾值的最大值。

上述中，所述駐留信息還包括駐留次數(shù)、駐留時長和夜間停留時長；

相應(yīng)地，所述歸屬地選取模塊具體包括：

信息統(tǒng)計(jì)單元，用于在各候選區(qū)域內(nèi)，分別對與駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留次數(shù)、駐留時長和夜間停留時長進(jìn)行累加，以獲取各候選區(qū)域內(nèi)對應(yīng)的駐留總次數(shù)、駐留總時長和夜間總停留時長；

信息歸一單元，用于在各候選區(qū)域內(nèi)分別對所述駐留總次數(shù)、駐留總時長和夜間總停留時長進(jìn)行歸一化處理；

權(quán)重值比較單元，用于根據(jù)歸一化處理后的結(jié)果計(jì)算出所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值，從所述n個候選區(qū)域中選擇總權(quán)重值最大的候選區(qū)域，以作為所述車輛的歸屬地。

優(yōu)選地，所述權(quán)重值比較單元，進(jìn)一步用于通過下式計(jì)算所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值，

weight＝totalcount+totalduration+2*totalnightduration

其中，weight表示所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值，totalcount表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述駐留總次數(shù)進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果；totalduration表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述駐留總時長進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果；totalnightduration表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述夜間停留總時長進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果。

本發(fā)明通過分析待監(jiān)測車輛的歷史gps軌跡數(shù)據(jù)，對車輛的駐留點(diǎn)進(jìn)行聚類，以獲取車輛的歸屬地候選區(qū)域，最后對各候選區(qū)域中的駐留信息進(jìn)行處理和比較，以快速有效地確定待檢測車輛的歸屬地，

從而能夠替代通過人工不定期地統(tǒng)計(jì)和檢查來確定車輛的歸屬地，提高了工作效率,進(jìn)而能夠在第一時間獲取指定區(qū)域車輛的保有量。

附圖說明

圖1為本發(fā)明確定車輛歸屬地的方法第一實(shí)施例的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明確定車輛歸屬地的方法第二實(shí)施例的流程示意圖；

圖3為本發(fā)明確定車輛歸屬地的方法第三實(shí)施例的流程示意圖；

圖4為本發(fā)明確定車輛歸屬地的方法第四實(shí)施例的流程示意圖；

圖5為本發(fā)明確定車輛歸屬地的裝置第一實(shí)施例的功能模塊示意圖；

圖6為本發(fā)明確定車輛歸屬地的裝置第二實(shí)施例的功能模塊示意圖；

圖7為本發(fā)明確定車輛歸屬地的裝置第三實(shí)施例的功能模塊示意圖；

圖8為本發(fā)明確定車輛歸屬地的裝置第四實(shí)施例的功能模塊示意圖；

本發(fā)明目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說明。

具體實(shí)施方式

應(yīng)當(dāng)理解，此處描述的實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

參照圖1，本發(fā)明第一實(shí)施例提供了一種確定車輛歸屬地的方法，所述方法包括：

s10:獲取待監(jiān)測車輛的歷史gps軌跡數(shù)據(jù)；

需要說明的是，本實(shí)施例的方法的執(zhí)行主體為車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的中央處理器。

在具體實(shí)現(xiàn)中，車載設(shè)備可以連續(xù)不斷地將gps軌跡數(shù)據(jù)上傳到車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺的數(shù)據(jù)庫中，所述中央處理器將數(shù)據(jù)庫中車輛的歷史gps軌跡數(shù)據(jù)批量讀出；其中，所述車輛的歷史gps軌跡數(shù)據(jù)至少包括車輛的車速、時間和經(jīng)緯度。

s20：根據(jù)所述歷史gps軌跡數(shù)據(jù)確定所述待監(jiān)測車輛的駐留點(diǎn)和對應(yīng)的駐留信息；

可理解的是，中央處理器可通過多種方式對所述gps軌跡數(shù)據(jù)(車速、時間和經(jīng)緯度等信息)進(jìn)行分析以獲取待監(jiān)測車輛當(dāng)前的行駛狀態(tài)，本實(shí)施例對此不加以限制。當(dāng)車速在預(yù)設(shè)時速閾值內(nèi)(如0～10km/h)，將車輛的當(dāng)前狀態(tài)作為停留態(tài)；并且當(dāng)車輛處于停留態(tài)的時間達(dá)到預(yù)設(shè)時間(如30分鐘)，則將本次停留態(tài)作為一次有效駐留，并將車輛當(dāng)前的狀態(tài)作為駐留態(tài)；根據(jù)經(jīng)緯度獲取車輛的停留地，并且以所述停留地為圓心，半徑為給定值(如500米)的圓形范圍作為所述車輛的駐留點(diǎn)；當(dāng)所述處于駐留態(tài)的車輛離開本區(qū)域，即認(rèn)定本次駐留態(tài)結(jié)束，將所述車輛處于駐留態(tài)的這段時間作為駐留時長。

s30：對各個駐留點(diǎn)按照預(yù)設(shè)距離閾值進(jìn)行聚類，以獲取n個聚類中心，將聚類中心為圓心且半徑為預(yù)設(shè)距離閾值的各區(qū)域作為候選區(qū)域，所述n為不小于1的整數(shù)；

可理解的是，在地圖上查詢待監(jiān)測車輛的gps軌跡數(shù)據(jù)通常以標(biāo)記點(diǎn)的形式展現(xiàn)，但是如果標(biāo)記點(diǎn)(此處的標(biāo)記點(diǎn)理解為駐留點(diǎn))較多，不僅會大大增加中央處理器的工作時間，使得車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)較為卡頓，而且不能順利地從所述標(biāo)記點(diǎn)選取代表性的區(qū)域作為車輛最終的歸屬地區(qū)域。通過對駐留點(diǎn)聚類，可以減少研究對象的數(shù)目，有效減輕了中央處理器的工作壓力，而且通過獲取聚類中心可以達(dá)到利用最小的區(qū)域展示出最全面的信息的效果。

s40：根據(jù)所述駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留信息從所述候選區(qū)域中選取所述待監(jiān)測車輛的歸屬地。

可理解的是，對所述各候選區(qū)域中的駐留信息進(jìn)行處理分析，根據(jù)分析結(jié)果能夠從所述各候選區(qū)域中選取一個最具代表性的區(qū)域作為待監(jiān)測車輛的歸屬地。

本實(shí)施例通過分析待監(jiān)測車輛的歷史gps軌跡數(shù)據(jù)，對車輛的駐留點(diǎn)進(jìn)行聚類，以獲取車輛的歸屬地候選區(qū)域，最后根據(jù)所述駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留信息快速有效地確定待檢測車輛的歸屬地，從而降低了計(jì)算車輛歸屬地的復(fù)雜程度，縮短了工作時間，進(jìn)而提高了的工作效率。

參照圖2，圖2為本發(fā)明確定車輛歸屬地的方法的第二實(shí)施例的流程示意圖，基于上述方法的第一實(shí)施例，提出本發(fā)明確定車輛歸屬地的方法的第二實(shí)施例。

本實(shí)施例中，所述駐留信息包括駐留點(diǎn)緯度，所述步驟s30具體包括：

s301：對所述已確定的駐留點(diǎn)按照所述駐留點(diǎn)緯度進(jìn)行排序，以獲取排序后的駐留點(diǎn)集p；

可理解的是，在大多情況下，兩個駐留點(diǎn)的緯度差別越大，則兩點(diǎn)之間的距離越遠(yuǎn)，兩個駐留點(diǎn)的緯度差別越小，則兩點(diǎn)之間的距離越近；因此，對所述已確定的駐留點(diǎn)按照駐留點(diǎn)緯度進(jìn)行排序，可以在一定程度上對車輛的駐留點(diǎn)按照由近到遠(yuǎn)的距離進(jìn)行排序。

s302：按照排序結(jié)果依次遍歷所述駐留點(diǎn)集p，對遍歷到的駐留點(diǎn)按照預(yù)設(shè)距離閾值進(jìn)行聚合，以獲取對應(yīng)的聚合區(qū)域；

可理解的是，所述駐留點(diǎn)集p的排序結(jié)果為：p＝{p1，p2，p3，p4，…pi，…}，給定距離d，將與駐留點(diǎn)pi的距離小于距離d的其他駐留點(diǎn)作為pi的鄰居點(diǎn)。

在具體實(shí)現(xiàn)中，初始時無任何聚合點(diǎn)，按照所述排序結(jié)果依次快速獲取每個駐留點(diǎn)pi的鄰居點(diǎn)：由于兩個點(diǎn)的緯度相差一度，則兩點(diǎn)之間的距離至少相差111319米，因此所述獲取pi的鄰居點(diǎn)，只需分別從pi左邊pi-1和右邊pi+1兩邊開始遍歷，當(dāng)所述pi的鄰居點(diǎn)與pi的緯度之差與111319米的乘積大于d時，則停止遍歷；如此循環(huán)，直至獲取所有駐留點(diǎn)的鄰居點(diǎn)完畢。當(dāng)所述各駐留點(diǎn)聚合到對應(yīng)的聚合區(qū)域內(nèi)，即實(shí)現(xiàn)將所有的駐留點(diǎn)根據(jù)區(qū)域分組。

s303：計(jì)算所述聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)的重要程度值，并對所述聚合區(qū)域內(nèi)的駐留點(diǎn)的重要程度值由大到小進(jìn)行排序，將重要程度值最大的駐留點(diǎn)作為該聚合區(qū)域的聚類中心。

需要說明的是：在所述步驟s303中，已經(jīng)屬于某個聚合區(qū)域內(nèi)的鄰居點(diǎn)不能成為聚類中心，直接跳過。

可以理解的是，所述步驟s303能夠確定每個駐留點(diǎn)的區(qū)域信息，即獲取每個聚類中心的區(qū)域信息，并認(rèn)為該聚類中心所有的駐留點(diǎn)的區(qū)域信息和中心的區(qū)域信息一致。

在具體實(shí)現(xiàn)中，優(yōu)選地，通過下式計(jì)算所述聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)的重要程度值：

其中，pi表示所述駐留點(diǎn)集p中第i個的駐留點(diǎn)，importance(pi)表示聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)pi的重要程度值，nearcount(pi)表示駐留點(diǎn)pi的鄰居點(diǎn)的個數(shù)，所述鄰居點(diǎn)為與駐留點(diǎn)pi的距離小于預(yù)設(shè)距離閾值的其他駐留點(diǎn)，sum(dist)表示駐留點(diǎn)pi與各個鄰居點(diǎn)的距離之和，rangdist表示所述預(yù)設(shè)距離閾值的最大值。

需要說明的是，計(jì)算所述聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)的重要程度值不限于上述公式；上述公式應(yīng)理解為該技術(shù)環(huán)節(jié)的最優(yōu)公式。

本實(shí)施例中，對已確定的駐留點(diǎn)按照所述駐留點(diǎn)緯度進(jìn)行排序，能夠有效地為所述聚合駐留點(diǎn)這個步驟制定迭代的順序，能夠進(jìn)一步減輕聚類算法的復(fù)雜程度；同時，通過計(jì)算各個聚合區(qū)域內(nèi)的駐留點(diǎn)的重要程度值以選取聚類中心，能夠更加清楚地反映每個聚合區(qū)域所包含的各原始駐留點(diǎn)的位置信息。

參照圖3，圖3為本發(fā)明確定車輛歸屬地的方法的第三實(shí)施例的流程示意圖，基于上述方法的第一實(shí)施例或第二實(shí)施例，提出本發(fā)明確定車輛歸屬地的方法的第三實(shí)施例，圖3以基于圖1所示的實(shí)施例為例。

本實(shí)施例中，所述駐留信息還包括駐留次數(shù)、駐留時長和夜間停留時長；所述步驟s40具體包括：

s401：在各候選區(qū)域內(nèi)，分別對與駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留次數(shù)、駐留時長和夜間停留時長進(jìn)行累加，以獲取各候選區(qū)域內(nèi)對應(yīng)的駐留總次數(shù)、駐留總時長和夜間總停留時長；

可理解的是，如上述提到，各駐留點(diǎn)聚合到對應(yīng)的聚合區(qū)域內(nèi)，即實(shí)現(xiàn)將所有的駐留點(diǎn)根據(jù)區(qū)域分組；那么相應(yīng)地，各駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留信息也相應(yīng)的聚合到所述聚合區(qū)域內(nèi)，即得到多個區(qū)域的多次駐留信息。

s402：在各候選區(qū)域內(nèi)分別對所述駐留總次數(shù)、駐留總時長和夜間總停留時長進(jìn)行歸一化處理；

在具體實(shí)現(xiàn)中，通過以下公式分別對所述各候選區(qū)域中的駐留總次數(shù)(totalcount)、駐留總時長(totalduration)和夜間總停留時長(totalnightduration)進(jìn)行歸一化處理：

其中，min(totalcount)為駐留總次數(shù)的數(shù)據(jù)樣本的最小值，max(totalcount)為駐留次數(shù)的數(shù)據(jù)樣本的最大值；

其中，min(totalduration)為駐留總時長的數(shù)據(jù)樣本的最小值，max(totalduration)為駐留總時長的數(shù)據(jù)樣本的最大值；

其中，min(totalnightduration)為駐留總時長的數(shù)據(jù)樣本的最小值，max(totalnightduration)為駐留總時長的數(shù)據(jù)樣本的最大值。

s403：根據(jù)歸一化處理后的結(jié)果計(jì)算出所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值，從所述n個候選區(qū)域中選擇總權(quán)重值最大的候選區(qū)域，以作為所述車輛的歸屬地。

優(yōu)選地，通過下式計(jì)算所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值：

weight＝totalcount+totalduration+2*totalnightduration

其中，weight表示所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值，totalcount表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述駐留總次數(shù)進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果；totalduration表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述駐留總時長進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果；totalnightduration表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述夜間停留總時長進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果。

需要說明的是，計(jì)算所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值不限于上述公式；上述公式應(yīng)理解為該技術(shù)環(huán)節(jié)的最優(yōu)公式，同時，考慮到夜間停留時長的重要性比駐留總次數(shù)和駐留總時長的重要性都要大，所以將所述totalnightduration乘以2作為指標(biāo)權(quán)重。

本實(shí)施例通過分別對駐留信息中的駐留次數(shù)、駐留時長和夜間停留時長作歸一化處理，將駐留信息的各個數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；在影響車輛歸屬地的各個數(shù)據(jù)參數(shù)中，由于不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)，其直接相加并不能正確地反映不同參數(shù)的綜合結(jié)果(例如駐留次數(shù)和駐留時長直接相加)，將上述參數(shù)進(jìn)行歸一化處理之后在進(jìn)行加權(quán)，可以精確地計(jì)算出各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值；進(jìn)而通過比較各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值能夠更加準(zhǔn)確有效地判斷車輛的歸屬地。

參照圖4，圖4為本發(fā)明確定車輛歸屬地的方法的第四實(shí)施例的流程示意圖，基于上述方法的第一實(shí)施例，提出本發(fā)明確定車輛歸屬地的方法的第四實(shí)施例。

本實(shí)施例中，所述步驟s30之前，所述方法還包括：

s50：對駐留時長小于預(yù)設(shè)時間的駐留點(diǎn)進(jìn)行過濾。

可理解的是，假設(shè)經(jīng)常跑滴滴打車或者優(yōu)步uber的車輛頻繁的出現(xiàn)短時間駐留(例如一個小時)，當(dāng)車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的中央處理器源源不斷地將該車輛的駐留點(diǎn)存入后臺數(shù)據(jù)庫中時，不僅會使得數(shù)據(jù)庫信息存儲量變大，同時這些短時間的駐留信息還會對車輛歸屬地的計(jì)算進(jìn)行干擾；因此通過對駐留時長比較短駐留點(diǎn)(如小于2個小時的駐留點(diǎn))進(jìn)行過濾，可以有效的去處一些冗余信息。

參照圖5，本發(fā)明第一實(shí)施例提供一種確定車輛歸屬地的裝置，所述裝置包括：

gps數(shù)據(jù)接收模塊10，用于獲取待監(jiān)測車輛的歷史gps軌跡數(shù)據(jù)；

需要說明的是，本實(shí)施例的裝置部署于車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的中央處理器上。

在具體實(shí)現(xiàn)中，車載設(shè)備可以連續(xù)不斷地將gps軌跡數(shù)據(jù)上傳到車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺的數(shù)據(jù)庫中，所述中央處理器將數(shù)據(jù)庫中車輛的歷史gps軌跡數(shù)據(jù)批量讀出；其中，所述車輛的歷史gps軌跡數(shù)據(jù)至少包括車輛的車速、時間和經(jīng)緯度。

信息確定模塊20，用于根據(jù)所述歷史gps軌跡數(shù)據(jù)確定所述待監(jiān)測車輛的駐留點(diǎn)和對應(yīng)的駐留信息；

可理解的是，中央處理器可通過多種方式對所述gps軌跡數(shù)據(jù)(車速、時間和經(jīng)緯度等信息)進(jìn)行分析以獲取待監(jiān)測車輛當(dāng)前的行駛狀態(tài)，本實(shí)施例對此不加以限制。當(dāng)車速在預(yù)設(shè)時速閾值內(nèi)(如0～10km/h)，將車輛的當(dāng)前狀態(tài)作為停留態(tài)；并且當(dāng)車輛處于停留態(tài)的時間達(dá)到預(yù)設(shè)時間(如30分鐘)，則將本次停留態(tài)作為一次有效駐留，并將車輛當(dāng)前的狀態(tài)作為駐留態(tài)；根據(jù)經(jīng)緯度獲取車輛的停留地，并且以所述停留地為圓心，半徑為給定值(如500米)的圓形范圍作為所述車輛的駐留點(diǎn)；當(dāng)所述處于駐留態(tài)的車輛離開本區(qū)域，即認(rèn)定本次駐留態(tài)結(jié)束，將所述車輛處于駐留態(tài)的這段時間作為駐留時長。

區(qū)域劃分模塊30，用于對各個駐留點(diǎn)按照預(yù)設(shè)距離閾值進(jìn)行聚類，以獲取n個聚類中心，將圓心為聚類中心且半徑為預(yù)設(shè)距離閾值的各區(qū)域作為候選區(qū)域，所述n為不小于1的整數(shù)；

可理解的是，在地圖上查詢待監(jiān)測車輛的gps軌跡數(shù)據(jù)通常以標(biāo)記點(diǎn)的形式展現(xiàn)，但是如果標(biāo)記點(diǎn)(此處的標(biāo)記點(diǎn)理解為駐留點(diǎn))較多，不僅會大大增加中央處理器的工作時間，讓車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)變得比較卡，而且不能順利地從所述標(biāo)記點(diǎn)選取代表性的區(qū)域作為車輛最終的歸屬地區(qū)域。通過對駐留點(diǎn)聚類，可以減少研究對象的數(shù)目，有效減輕了中央處理器的工作壓力，而且通過獲取聚類中心可以達(dá)到利用最小的區(qū)域展示出最全面的信息的效果。

歸屬地選取模塊40，用于根據(jù)所述駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留信息從所述候選區(qū)域中選取所述待監(jiān)測車輛的歸屬地。

可理解的是，可以通過引入計(jì)算機(jī)算法等相關(guān)技術(shù)，對所述各候選區(qū)域中的駐留信息進(jìn)行處理分析，根據(jù)分析結(jié)果從所述各候選區(qū)域中選取一個最具代表性的區(qū)域作為待監(jiān)測車輛的歸屬地。

本實(shí)施例通過分析待監(jiān)測車輛的歷史gps軌跡數(shù)據(jù)，對車輛的駐留點(diǎn)進(jìn)行聚類，以獲取車輛的歸屬地候選區(qū)域，最后根據(jù)所述駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留信息快速有效地確定待檢測車輛的歸屬地，從而降低了計(jì)算車輛歸屬地的復(fù)雜程度，縮短了工作時間，進(jìn)而提高了的工作效率。

參照圖6，圖6為本發(fā)明確定車輛歸屬地的裝置的第二實(shí)施例的功能模塊示意圖，基于上述圖5所示的實(shí)施例，提出本發(fā)明確定車輛歸屬地的裝置的第二實(shí)施例。

本實(shí)施例中，所述駐留信息包括駐留點(diǎn)緯度，所述區(qū)域劃分模塊30進(jìn)一步包括：

排序單元301，用于對所述已確定的駐留點(diǎn)按照所述駐留點(diǎn)緯度進(jìn)行排序，以獲取排序后的駐留點(diǎn)集p；

可理解的是，在大多情況下，兩個駐留點(diǎn)的緯度差別越大，則兩點(diǎn)之間的距離越遠(yuǎn)，兩個駐留點(diǎn)的緯度差別越小，則兩點(diǎn)之間的距離越近；因此，對所述已確定的駐留點(diǎn)按照駐留點(diǎn)緯度進(jìn)行排序，可以在一定程度上對車輛的駐留點(diǎn)按照由近到遠(yuǎn)的距離進(jìn)行排序。

聚類單元302，用于按照排序結(jié)果依次遍歷所述駐留點(diǎn)集p，對遍歷到的駐留點(diǎn)按照預(yù)設(shè)距離閾值進(jìn)行聚合，以獲取對應(yīng)的聚合區(qū)域；

可理解的是，所述駐留點(diǎn)集p的排序結(jié)果為：p＝{p1，p2，p3，p4，…pi，…}，給定距離d，將與駐留點(diǎn)pi的距離小于距離d的其他駐留點(diǎn)作為pi的鄰居點(diǎn)。

在具體實(shí)現(xiàn)中，初始時無任何聚合點(diǎn)，按照所述排序結(jié)果依次快速獲取每個駐留點(diǎn)pi的鄰居點(diǎn)：由于兩個點(diǎn)的緯度相差一度，則兩點(diǎn)之間的距離至少相差111319米，因此所述獲取pi的鄰居點(diǎn)，只需分別從pi左邊pi-1和右邊pi+1兩邊開始遍歷，當(dāng)所述pi的鄰居點(diǎn)與pi的緯度之差與111319米的乘積大于d時，則停止遍歷；如此循環(huán)，直至獲取所有駐留點(diǎn)的鄰居點(diǎn)完畢。當(dāng)所述各駐留點(diǎn)聚合到對應(yīng)的聚合區(qū)域內(nèi)，即實(shí)現(xiàn)將所有的駐留點(diǎn)根據(jù)區(qū)域分組。

區(qū)域中心選取單元303，用于計(jì)算所述聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)的重要程度值，并對所述聚合區(qū)域內(nèi)的駐留點(diǎn)的重要程度值由大到小進(jìn)行排序，將重要程度值最大的駐留點(diǎn)作為該聚合區(qū)域的聚類中心。

需要說明的是：在所述區(qū)域中心選取單元303中，已經(jīng)屬于某個聚合區(qū)域內(nèi)的鄰居點(diǎn)不能成為聚類中心，直接跳過。

可以理解的是，所述區(qū)域中心選取單元303能夠確定每個駐留點(diǎn)的區(qū)域信息，即獲取每個聚類中心的區(qū)域信息，并認(rèn)為該聚類中心所有的駐留點(diǎn)的區(qū)域信息和中心的區(qū)域信息一致。

在具體實(shí)現(xiàn)中，所述區(qū)域中心選取單元303，進(jìn)一步用于通過下式計(jì)算所述聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)的重要程度值：

其中，pi表示所述駐留點(diǎn)集p中第i個的駐留點(diǎn)，importance(pi)表示聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)pi的重要程度值，nearcount(pi)表示駐留點(diǎn)pi的鄰居點(diǎn)的個數(shù)，所述鄰居點(diǎn)為與駐留點(diǎn)pi的距離小于預(yù)設(shè)距離閾值的其他駐留點(diǎn)，sum(dist)表示駐留點(diǎn)pi與各個鄰居點(diǎn)的距離之和，rangdist表示所述預(yù)設(shè)距離閾值的最大值。

需要說明的是，計(jì)算所述聚合區(qū)域內(nèi)駐留點(diǎn)的重要程度值不限于上述公式；上述公式應(yīng)理解為該技術(shù)環(huán)節(jié)的最優(yōu)公式。

本實(shí)施例中，對已確定的駐留點(diǎn)按照所述駐留點(diǎn)緯度進(jìn)行排序，能夠有效地為所述聚合駐留點(diǎn)這個步驟制定迭代的順序，能夠進(jìn)一步減輕聚類算法的復(fù)雜程度；同時，通過計(jì)算各個聚合區(qū)域內(nèi)的駐留點(diǎn)的重要程度值以選取聚類中心，能夠更加清楚地反映每個聚合區(qū)域所包含的各原始駐留點(diǎn)的位置信息。

參照圖7，圖7為本發(fā)明確定車輛歸屬地的裝置的第三實(shí)施例的功能模塊示意圖，基于上述圖5或圖6所示的實(shí)施例，提出本發(fā)明確定車輛歸屬地的裝置的第三實(shí)施例，圖7以基于圖5所示的實(shí)施例為例。

本實(shí)施例中，所述駐留信息還包括駐留次數(shù)、駐留時長和夜間停留時長；所述歸屬地選取模塊40具體包括：

信息統(tǒng)計(jì)單元401，用于在各候選區(qū)域內(nèi)，分別對與駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留次數(shù)、駐留時長和夜間停留時長進(jìn)行累加，以獲取各候選區(qū)域內(nèi)對應(yīng)的駐留總次數(shù)、駐留總時長和夜間總停留時長；

可理解的是，如上述提到，各駐留點(diǎn)聚合到對應(yīng)的聚合區(qū)域內(nèi)，即實(shí)現(xiàn)將所有的駐留點(diǎn)根據(jù)區(qū)域分組；那么相應(yīng)地，各駐留點(diǎn)對應(yīng)的駐留信息也相應(yīng)的聚合到所述聚合區(qū)域內(nèi)，即得到多個區(qū)域的多次駐留信息。

信息歸一單元402，用于在各候選區(qū)域內(nèi)分別對所述駐留總次數(shù)、駐留總時長和夜間總停留時長進(jìn)行歸一化處理；

在具體實(shí)現(xiàn)中，通過以下公式分別對所述各候選區(qū)域中的駐留總次數(shù)(totalcount)、駐留總時長(totalduration)和夜間總停留時長(totalnightduration)進(jìn)行歸一化處理：

其中，min(totalcount)為駐留總次數(shù)的數(shù)據(jù)樣本的最小值，max(totalcount)為駐留次數(shù)的數(shù)據(jù)樣本的最大值；

其中，min(totalduration)為駐留總時長的數(shù)據(jù)樣本的最小值，max(totalduration)為駐留總時長的數(shù)據(jù)樣本的最大值；

其中，min(totalnightduration)為駐留總時長的數(shù)據(jù)樣本的最小值，max(totalnightduration)為駐留總時長的數(shù)據(jù)樣本的最大值。

權(quán)重值比較單元403，用于根據(jù)歸一化處理后的結(jié)果計(jì)算出所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值，從所述n個候選區(qū)域中選擇總權(quán)重值最大的候選區(qū)域，以作為所述車輛的歸屬地。

優(yōu)選地，所述權(quán)重值比較單元403，進(jìn)一步用于通過下式計(jì)算所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值，

weight＝totalcount+totalduration+2*totalnightduration

其中，weight表示所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值，totalcount表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述駐留總次數(shù)進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果；totalduration表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述駐留總時長進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果；totalnightduration表示在各候選區(qū)域內(nèi)對所述夜間停留總時長進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果。

需要說明的是，計(jì)算所述車輛在各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值不限于上述公式；上述公式應(yīng)理解為該技術(shù)環(huán)節(jié)的最優(yōu)公式，同時，考慮到夜間停留時長的重要性比駐留總次數(shù)和駐留總時長的重要性都要大，所以將所述totalnightduration乘以2作為指標(biāo)權(quán)重。

本實(shí)施例通過分別對駐留信息中的駐留次數(shù)、駐留時長和夜間停留時長作歸一化處理，將駐留信息的各個數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；在影響車輛歸屬地的各個數(shù)據(jù)參數(shù)中，由于不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)，其直接相加并不能正確地反映不同參數(shù)的綜合結(jié)果(例如駐留次數(shù)和駐留時長直接相加)；將上述參數(shù)進(jìn)行歸一化處理之后在進(jìn)行加權(quán)，可以精確地計(jì)算出各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值；進(jìn)而通過比較各候選區(qū)域內(nèi)的總權(quán)重值能夠更加準(zhǔn)確有效地判斷車輛的歸屬地。

參照圖8，圖8為本發(fā)明確定車輛歸屬地的裝置的第四實(shí)施例的功能模塊示意圖，基于上述圖5的實(shí)施例，提出本發(fā)明確定車輛歸屬地的裝置的第四實(shí)施例。

本實(shí)施例中，所述確定車輛歸屬地的裝置還包括過濾模塊50，用于對駐留時長小于預(yù)設(shè)時間的駐留點(diǎn)進(jìn)行過濾。

可理解的是，假設(shè)經(jīng)常跑滴滴打車或者優(yōu)步uber的車輛頻繁的出現(xiàn)短時間駐留(例如一個小時)，當(dāng)車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的中央處理器源源不斷地將該車輛的駐留點(diǎn)存入后臺數(shù)據(jù)庫中時，不僅會使得數(shù)據(jù)庫信息存儲量變大，同時這些短時間的駐留信息還會對車輛歸屬地的計(jì)算進(jìn)行干擾；因此通過對駐留時長比較短駐留點(diǎn)(如小于2個小時的駐留點(diǎn))進(jìn)行過濾，可以有效的去處一些冗余信息。

通過以上的實(shí)施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到上述實(shí)施例方法可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然也可以通過硬件，但很多情況下前者是更佳的實(shí)施方式?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)(如rom/ram、磁碟、光盤)中，包括若干指令用以使得一臺終端設(shè)備(可以是手機(jī)，計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，空調(diào)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實(shí)施例所述的方法。

以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。