一种高风险停车点位的预测方法、装置、存储介质及设备与流程

本发明涉及运输管理，尤其涉及一种高风险停车点位的预测方法、装置、存储介质及设备。

背景技术：

1、高风险停车点位主要是指从事非法活动的高风险区域。比如“黑窝点”，在“黑窝点”区域，非法人员经常会隐蔽性无照经营和从事制售假冒伪劣商品的非法经营活动。在运输领域方面，司机如果和非法经营人员共同非法经营，司机所运输货品的车辆就会经常停放于高风险停车点位。尤其是，运输货品的车辆如果没有被安装电子智能锁，货品运输的监管效力很弱。司机出于非法营利的目的，经常会在高风险停车点位从事非法活动。

2、目前，高风险停车点位的发现工作主要是通过人为的方式。比如，人工进行蹲点、跟踪。高风险停车点位的发现效率低，并且十分耗费人力和财力。因此，亟需一种技术方案，能够提高高风险停车点位的发现效率。

技术实现思路

1、本发明提供了一种高风险停车点位的预测方法、装置、存储介质及设备，以解决现有技术中，高风险停车点位的发现效率不高的技术问题。

2、第一方面，提供了一种高风险停车点位的预测方法，包括：

3、获取车辆在预定义的时间段内经过重点区域的车辆信息，其中，所述车辆信息包括：车辆的经纬度信息；

4、根据车辆的经纬度信息和预定义的车辆非正常停车规则，判断车辆是否存在非正常停车的状态；

5、如果存在，输入非正常停车点的经纬度信息，并生成非正常停车点的经纬度信息所对应的地理位置信息；

6、根据非正常停车点的地理位置信息，判断所述地理位置是否为高风险停车点位；

7、如果所述地理位置为高风险停车点位，则输出高风险停车点位的地理位置信息。

8、第二方面，提供了一种高风险停车点位的预测装置，包括：

9、车辆信息获取模块：用于获取车辆在预定义的时间段内经过重点区域的车辆信息，其中，所述车辆信息包括：车辆的经纬度信息；

10、车辆状态判断模块：用于根据车辆的经纬度信息和预定义的车辆非正常停车规则，判断车辆是否存在非正常停车的状态；

11、地理位置信息生成模块：用于如果存在，输入非正常停车点的经纬度信息，并生成非正常停车点的经纬度信息所对应的地理位置信息；

12、高风险停车点位判断模块：用于根据非正常停车点的地理位置信息，判断所述地理位置是否为高风险停车点位；

13、高风险停车点位信息输出模块：用于如果所述地理位置为高风险停车点位，则输出高风险停车点位的地理位置信息。

14、第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述高风险停车点位的预测方法的步骤。

15、第四方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述高风险停车点位的预测方法的步骤。

16、上述高风险停车点位的预测方法、装置、存储介质及电子设备，通过获取在预定义的时间段内经过重点区域的车辆的经纬度信息，并根据预定义的车辆非正常停车规则，判断车辆是否存在非正常停车的状态；然后确定非正常停车点的经纬度信息所对应的地理位置信息；最后，根据非正常停车点的地理位置信息，判断所述地理位置是否为高风险停车点位，如果所述地理位置为高风险停车点位，则输出高风险停车点位的地理位置信息。本申请，通过对物流运输数据的分析，能够从技术层面上，快速找到高风险停车点位的地理位置，进一步提高了高风险停车点位的发现效率。

技术特征：

1.一种高风险停车点位的预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆在预定义的时间段内经过重点区域的车辆信息之前，还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定义的车辆非正常停车规则为，在预定义的时间间隔内车辆的经纬度信息处于预定义的阈值内，所述根据车辆的经纬度信息和预定义的车辆非正常停车规则，判断车辆是否存在非正常停车的状态，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据非正常停车点的地理位置信息，判断所述地理位置是否为高风险停车点位，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述地址要素信息包括：省份要素、市要素、区要素、自然村要素、主路要素、支路要素、兴趣点要素、楼栋号要素、单元号要素信息中的一项或多项，所述根据所述地址要素信息，判断所述地理位置是否为高风险停车点位，包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据非正常停车点的地理位置信息，判断所述地理位置是否为高风险停车点位之后，还包括：

7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述车辆信息还包括；车辆的车牌号信息和/或车主信息，所述根据非正常停车点的地理位置信息，判断所述地理位置是否为高风险停车点位之后，还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据车辆的经纬度信息和预定义的车辆非正常停车规则，判断车辆是否存在非正常停车的状态之后，还包括：

9.一种高风险停车点位的预测装置，其特征在于，包括：

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被配置为运行时执行权利要求1至8中任一项所述的方法。

11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被配置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至8中任一项所述的方法。

技术总结本发明涉及运输管理技术领域，公开了一种高风险停车点位的预测方法、装置、存储介质及设备，包括：获取车辆在预定义的时间段内经过重点区域的车辆的经纬度信息；根据车辆的经纬度信息和预定义的车辆非正常停车规则，判断车辆是否存在非正常停车的状态；如果存在，输入非正常停车点的经纬度信息，并输出非正常停车点的经纬度信息所对应的地理位置信息；根据非正常停车点的地理位置信息，判断所述地理位置是否为高风险停车点位；如果所述地理位置为高风险停车点位，则输出高风险停车点位的地理位置信息。通过该方法，能够根据物流运输数据的分析，找到高风险停车点位，进而提高高风险停车点位的发现效率。技术研发人员：李相兵受保护的技术使用者：山东能链控股有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/13