[发明专利]危险驾驶区域的预测方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号: | 202011285747.8 | 申请日: | 2020-11-17 |
| 公开(公告)号: | CN112270452A | 公开(公告)日: | 2021-01-26 |
| 发明(设计)人: | 宁志猛 | 申请(专利权)人: | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/30 |
| 代理公司: | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人: | 王晓菲 |
| 地址: | 100193 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 危险 驾驶 区域 预测 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种危险驾驶区域的预测方法,其特征在于,包括:
获取历史时间段内目标区域的历史服务订单;
根据所述目标区域的历史服务订单,获取所述目标区域的服务订单参数,所述服务订单参数包括下述至少一项:历史服务订单的订单取消率、平均预估价格、平均应答时间、平均到达时间;
根据所述目标区域的服务订单参数,计算获取所述目标区域的危险驾驶风险指数;
根据所述目标区域的危险驾驶风险指数和风险指数阈值,确定所述目标区域是否为危险驾驶高发区域。
2.根据权利要求1所述的预测方法,其特征在于,所述历史服务订单的订单取消率用于指示历史服务订单取消数占总历史订单数的比率;
所述历史服务订单的平均预估价格用于指示服务请求方下单时的平均预估价格;
所述历史服务订单的平均应答时间用于指示历史服务订单中服务请求方下单时间至服务提供方接单时间之间的平均时间差;
所述历史服务订单的平均到达时间用于指示历史服务订单中服务提供方接单时间至服务器提供方到达目标区域时间的平均时间差。
3.根据权利要求1或2所述的预测方法,其特征在于,所述服务订单参数包括订单取消率,所述根据所述服务订单参数,计算获取所述目标区域的危险驾驶风险指数,包括:
根据所述订单取消率和订单取消率阈值,确定所述目标区域是否为危险驾驶低发区域;
若否,则根据所述服务订单参数,计算获取所述目标区域的危险驾驶风险指数。
4.根据权利要求3所述的预测方法,其特征在于,所述获取历史时间段内目标区域的历史服务订单之前,所述预测方法还包括:
根据预设划分方式,将待测区域划分为多个子待测区域;
根据多个所述子待测区域,确定目标区域。
5.根据权利要求4所述的预测方法,其特征在于,所述根据所述订单取消率和订单取消率阈值,确定所述目标区域是否为危险驾驶低发区域之前,所述预测方法还包括:
获取所述历史时间段内每个所述子待测区域的历史服务订单;
根据每个所述子待测区域的历史服务订单,获取每个所述子待测区域的订单取消率;
根据每个所述子待测区域的订单取消率,确定所述订单取消率阈值。
6.根据权利要求4所述的预测方法,其特征在于,所述根据所述目标区域的危险驾驶风险指数和风险指数阈值,确定所述目标区域是否为危险驾驶高发区域之前,所述预测方法还包括:
根据每个所述子待测区域的历史服务订单,获取每个所述子待测区域的服务订单参数,所述服务订单参数包括下述至少一项:历史服务订单的订单取消率、平均预估价格、平均应答时间、平均到达时间;
根据每个所述子待测区域的服务订单参数,计算获取每个所述子待测区域的危险驾驶风险指数;
根据每个所述子待测区域的危险驾驶风险指数,确定所述风险指数阈值。
7.根据权利要求6所述的预测方法,其特征在于,所述根据每个所述子待测区域的服务订单参数,计算获取每个所述子待测区域的危险驾驶风险指数,包括:
对每个所述子待测区域的服务订单参数进行归一化处理,获取每个所述子待测区域归一化处理后的服务订单参数;
根据每个所述子待测区域归一化处理后的服务订单参数和预设权重,计算获取每个所述子待测区域的危险驾驶风险指数。
8.根据权利要求7所述的预测方法,其特征在于,所述对每个所述子待测区域的服务订单参数进行归一化处理,获取每个所述子待测区域归一化处理后的服务订单参数,包括:
对多个所述子待测区域的服务订单参数进行排序,获取排序位置满足预设要求的服务订单参数;
根据所述满足预设要求的服务订单参数,对每个所述子待测区域的服务订单参数进行归一化处理,获取每个所述子待测区域归一化处理后的服务订单参数。
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