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摘要：一种基于机器学习实现垃圾清运车辆异常行驶的检测方法，属于垃圾清运车辆管理技术领域。方法包括步骤S01，获取车辆端每个行驶点位的回传信息并构建原始数据集；回传信息包括GPS数据、行驶速度、上传时间；步骤S02，对原始数据集进行筛选，筛选出上传时间间隔大于上传间隔阈值且行驶速度为零的行驶点位，并构建测试数据集；步骤S03，基于K‑means算法对测试数据集中的GPS数据进行聚类，获得簇心点位个数、簇心点位的GPS数据；簇心点位为作业停留点位；步骤S04，将簇心点位与电子围栏数据进行匹配，若匹配到电子围栏数据的簇心点位数量少于两个时，判断该簇心点位所属车辆处于异常行驶状态。本发明方法简单，在减少人工监控成本下实现对垃圾清运车辆的行驶监控。
主权项：1.一种基于机器学习实现垃圾清运车辆异常行驶的检测方法，其特征在于，包括:步骤S01，获取车辆端每个行驶点位的回传信息，并基于获取的行驶点位的回传信息构建原始数据集；其中，所述回传信息包括GPS数据、行驶速度、上传时间；步骤S02，对原始数据集进行筛选，筛选出上传时间间隔大于上传间隔阈值且行驶速度为零的行驶点位，并基于筛选出的行驶点位的回传信息构建测试数据集；步骤S03，基于K-means算法对测试数据集中的GPS数据进行聚类，获得簇心点位个数、簇心点位的GPS数据；所述簇心点位为作业停留点位；步骤S04，将簇心点位与电子围栏数据进行匹配，若匹配到电子围栏数据的簇心点位数量少于两个时，判断该簇心点位所属车辆处于异常行驶状态；步骤S40，基于簇心点位和测试数据集中的行驶点位，形成往返行驶路线；所述步骤S40包括：步骤S41，基于欧几里德距离原理，将每个簇心点位与测试数据集中的行驶点位进行距离匹配，获得与每个簇心点位距离最近的行驶点位；步骤S42，将步骤S41获得的行驶点位所对应的簇心点位的GPS数据合并到所述测试数据集中，并基于行驶点位的上传时间排序形成路线数据集；步骤S43，依次遍历所述路线数据集中每个点位是否属于同一个作业停留点位，若是，则遍历下一个点位；若否，记录当前点位，再遍历下一个点位；当遍历完路线数据集中所有点位后，基于记录下的点位形成往返行驶路线。
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百度查询： 浙江鸿程计算机系统有限公司 一种基于机器学习实现垃圾清运车辆异常行驶的检测方法
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