[发明专利]一种基于卡口数据的行车规律分析系统和方法

权利要求书

1.一种基于卡口数据的行车规律分析系统，其特征在于，包括：kafka服务器、kudu数据库，NiFi数据处理与分发系统，和spark服务器技术系统，其中，

kafka服务器用于获取和存储卡口数据流；NiFi数据处理与分发系统通过consumerKafka组件从kafka服务器获取卡口数据流，通过putkudu组件将卡口数据流发送到kudu数据库；

同时，spark服务器技术系统从kudu数据库获取卡口数据，基于所述卡口数据对指定车辆执行行车规律分析；

所述基于所述卡口数据对指定车辆行车规律分析包括：

接收一段时间内的卡口过车数据，处理得到以车牌号为主键按时间排序的过车数据；

获取每两个卡口之间的时间间隔数据集并进行聚类分析，得到每两个卡口之间的合理间隔时间；

当接收到针对指定车辆的行程规律分析指令时，基于所述合理间隔时间对所述指定车辆进行行程划分，基于划分后的行程进行行车规律分析；

所述基于划分后的行程进行行车规律分析包括：

基于指定时间范围内的所有划分后的行程数据；对于所述指定车辆划分后的所有行程，提取出发点和结束点；

根据所述出发点和结束点对应的地理坐标，对所有出现的卡点进行聚类并结合kd_tree近邻分析，基于指定范围内所有行程的出发点和结束点进行聚类分析，得到多个落脚点的类簇；结合kd_tree近邻分析，判断各类簇中的多个落脚点是否属于同一地点。

2.如权利要求1所述的一种基于卡口数据的行车规律分析系统，其特征在于，所述spark服务器技术系统从kudu数据库获取卡口数据后，首先执行数据预处理：

获取一段时间内的卡口过车数据，执行行转列操作，得到以车牌号为主键的卡口数据，然后按时间排序；

循环遍历排序后的卡口数据，获取每两个卡口之间的时间间隔数据集；

对每两个卡口之间的时间间隔数据集进行聚类分析，得到每两个卡口之间的合理间隔时间。

3.如权利要求2所述的一种基于卡口数据的行车规律分析系统，其特征在于，所述得到每两个卡口之间的合理间隔时间包括：

对于每两个卡口之间的时间间隔数据集，通过聚类分析得到两类：正常过车时间和异常过车时间；取两类分界对应的时间间隔作为合理间隔时间。

4.如权利要求2所述的一种基于卡口数据的行车规律分析系统，其特征在于，所述行程划分具体为：

获取所述指定车辆的按时间排序的过车数据，依次判断相邻两个卡口之间的过车时间是否超过相应的合理间隔时间，若超过，则将所述两个卡口划分到不同的行程中。

5.一种基于卡口数据的行车规律分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收一段时间内的卡口过车数据，处理得到以车牌号为主键按时间排序的过车数据；

获取每两个卡口之间的时间间隔数据集并进行聚类分析，得到每两个卡口之间的合理间隔时间；

当接收到针对指定车辆的行程规律分析指令时，基于所述合理间隔时间对所述指定车辆进行行程划分，基于划分后的行程进行行车规律分析；

所述基于划分后的行程进行行车规律分析包括：

基于指定时间范围内的所有划分后的行程数据；对于所述指定车辆划分后的所有行程，提取出发点和结束点；

根据所述出发点和结束点对应的地理坐标，对所有出现的卡点进行聚类并结合kd_tree近邻分析，基于指定范围内所有行程的出发点和结束点进行聚类分析，得到多个落脚点的类簇；结合kd_tree近邻分析，判断各类簇中的多个落脚点是否属于同一地点。

6.如权利要求5所述的一种基于卡口数据的行车规律分析方法，其特征在于，所述得到每两个卡口之间的合理间隔时间包括：

对于每两个卡口之间的时间间隔数据集，通过聚类分析得到两类：正常过车时间和异常过车时间；取两类分界对应的时间间隔作为合理间隔时间。

7.如权利要求5所述的一种基于卡口数据的行车规律分析方法，其特征在于，所述行程划分具体为：

获取所述指定车辆的按时间排序的过车数据，依次判断相邻两个卡口之间的过车时间是否超过相应的合理间隔时间，若超过，则将所述两个卡口划分到不同的行程中。