本發(fā)明涉及危險(xiǎn)品運(yùn)輸勝管，特別涉及一種基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法。

背景技術(shù)：

1、目前，危險(xiǎn)品運(yùn)輸監(jiān)管領(lǐng)域面臨的核心挑戰(zhàn)之一是運(yùn)單信息的準(zhǔn)確性與完整性。現(xiàn)有技術(shù)中，管理部門依賴運(yùn)輸企業(yè)預(yù)先填報(bào)的運(yùn)單信息，雖然簡(jiǎn)便，卻存在暴露出信息不準(zhǔn)確及細(xì)節(jié)缺失等明顯缺陷，預(yù)填運(yùn)單往往無法精確反映車輛的實(shí)際停靠位置、出行鏈細(xì)節(jié)及動(dòng)態(tài)行為，導(dǎo)致監(jiān)管盲區(qū)頻發(fā)。

2、由于外部環(huán)境變化及人為因素干擾，預(yù)填運(yùn)單與實(shí)際運(yùn)輸情況之間常出現(xiàn)信息不匹配的問題，嚴(yán)重制約了管理部門對(duì)車輛運(yùn)輸實(shí)況的精準(zhǔn)掌握。

3、目前，預(yù)填運(yùn)單中的位置和時(shí)間信息精度不足，多以模糊描述代替精確坐標(biāo)，時(shí)間信息過于寬泛，缺乏細(xì)化到具體時(shí)段或時(shí)間戳的精確性，難以支撐對(duì)運(yùn)輸時(shí)長(zhǎng)和效率的細(xì)致分析?，F(xiàn)有技術(shù)中盡管存在試圖通過數(shù)據(jù)插補(bǔ)及通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)手段來彌補(bǔ)數(shù)據(jù)缺失，但這些方法在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)往往難以有效捕捉數(shù)據(jù)之間的遠(yuǎn)距離關(guān)聯(lián)，易產(chǎn)生重復(fù)性樣本，影響數(shù)據(jù)補(bǔ)全的質(zhì)量與有效性。

4、尤為關(guān)鍵的是，現(xiàn)有技術(shù)中還缺乏直接利用運(yùn)輸車輛真實(shí)軌跡數(shù)據(jù)來強(qiáng)化運(yùn)單信息的專項(xiàng)方法，以至于即便軌跡數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含了豐富的實(shí)時(shí)和精確信息，這些信息也無法有效整合到運(yùn)單管理體系，限制了運(yùn)單信息的準(zhǔn)確性和監(jiān)管效率的提升，如此，預(yù)填運(yùn)單的精確性低、信息精度不足以及數(shù)據(jù)插補(bǔ)技術(shù)在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)的局限性，進(jìn)一步加劇了監(jiān)管盲區(qū)和信息不匹配的問題，嚴(yán)重制約了對(duì)危險(xiǎn)品運(yùn)輸過程的精準(zhǔn)掌握和高效監(jiān)管。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的危險(xiǎn)品的運(yùn)單信息增強(qiáng)分析弱及監(jiān)管效率低的技術(shù)問題，提供一種基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法。

2、鑒于以上技術(shù)問題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法，包括：

3、獲取運(yùn)輸車輛的高維軌跡數(shù)據(jù)，并對(duì)高維軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)處理，輸出不含缺失值的時(shí)序軌跡數(shù)據(jù)；

4、根據(jù)引入閾值規(guī)則及自適應(yīng)機(jī)制的kstv-dbscan算法，對(duì)不含缺失值的時(shí)序軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，識(shí)別出運(yùn)輸車輛的有效?？奎c(diǎn)列表；

5、對(duì)有效停靠點(diǎn)列表進(jìn)行行為特征分析和時(shí)長(zhǎng)分析，獲取運(yùn)輸車輛在有效停靠點(diǎn)的分類?？啃畔?，所述分類?？啃畔ㄋ械挠行？奎c(diǎn)的停靠位置信息；

6、將同一運(yùn)輸車輛的分類?？啃畔⑴c預(yù)填運(yùn)單信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)對(duì)比，根據(jù)時(shí)序軌跡數(shù)據(jù)的分類?？啃畔⑴c預(yù)填運(yùn)單信息的一致性，生成增強(qiáng)型運(yùn)單。

7、本發(fā)明中，通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛的高維軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)處理，有效解決了因設(shè)備故障或信號(hào)傳輸問題導(dǎo)致的軌跡點(diǎn)缺失問題。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)利用集成的多頭自注意力機(jī)制，通過多個(gè)并行工作的注意力頭，關(guān)注數(shù)據(jù)的不同方面，有效捕捉了數(shù)據(jù)中遠(yuǎn)距離特征間的依賴關(guān)系，這是傳統(tǒng)序列模型如gru難以精確實(shí)現(xiàn)的；并行處理的方式不僅彌補(bǔ)了gru在長(zhǎng)距離依賴捕捉上的不足，而且通過豐富的特征表示增強(qiáng)了上下文信息理解能力，生成了更加完整且精確的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

8、本發(fā)明的自適應(yīng)機(jī)制通過動(dòng)態(tài)調(diào)整領(lǐng)域半徑eps和領(lǐng)域半徑內(nèi)的最小點(diǎn)數(shù)minpts的值，可以準(zhǔn)確地識(shí)別數(shù)據(jù)中的密集區(qū)域和稀疏區(qū)域，從而生成更符合數(shù)據(jù)自然分布的聚類結(jié)果。由于不同的數(shù)據(jù)集具有不同的特征分布和密度變化，固定的超參數(shù)設(shè)置往往難以適用于所有情況，自適應(yīng)機(jī)制能夠根據(jù)不同數(shù)據(jù)集的特性自動(dòng)調(diào)整參數(shù)，增強(qiáng)了kstv-dbscan算法在處理不同類型數(shù)據(jù)時(shí)的靈活性和魯棒性。該自適應(yīng)機(jī)制通過自動(dòng)尋找最優(yōu)參數(shù)組合，大大減少了人工干預(yù)的需求，還可以用于實(shí)現(xiàn)多尺度聚類，即在不同尺度上分析數(shù)據(jù)集的聚類結(jié)構(gòu)。

9、本發(fā)明通過分析軌跡數(shù)據(jù)，詳細(xì)記錄了每個(gè)運(yùn)輸任務(wù)中的具體?？奎c(diǎn)信息和出行鏈，極大地豐富了運(yùn)單內(nèi)容。這不僅使得運(yùn)輸過程更加透明化，還增強(qiáng)了運(yùn)輸過程的監(jiān)控和管理能力。通過比對(duì)軌跡數(shù)據(jù)與預(yù)填運(yùn)單信息，有效消除了兩者之間的不匹配現(xiàn)象，去除了不真實(shí)的運(yùn)單，并修正了錯(cuò)誤填寫的運(yùn)單，這一過程提高了運(yùn)單的真實(shí)性。利用軌跡數(shù)據(jù)中的時(shí)間戳信息，將運(yùn)輸時(shí)間精細(xì)化到秒級(jí)別，顯著提高了運(yùn)單中時(shí)間信息的精確性，精細(xì)化的信息為管理者提供了更加詳實(shí)的數(shù)據(jù)支持，有助于掌握運(yùn)輸進(jìn)度，優(yōu)化運(yùn)輸路線和時(shí)間安排。

技術(shù)特征：

1.一種基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法；其特征在于；所述步驟s10還包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法，其特征在于，所述步驟s103還包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法，其特征在于，所述步驟s20還包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法，其特征在于，所述步驟s202還包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法，其特征在于，所述步驟s30還包括以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法，其特征在于，所述步驟s40還包括以下步驟：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法，其特征在于，所述步驟s403還包括以下步驟：

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法，其特征在于，所述步驟s404還包括以下步驟：

10.一種基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及危險(xiǎn)品運(yùn)輸監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛軌跡數(shù)據(jù)的運(yùn)單增強(qiáng)方法，所述方法包括獲取運(yùn)輸車輛的高維軌跡數(shù)據(jù)，不含缺失值的時(shí)序軌跡數(shù)據(jù)；識(shí)別出運(yùn)輸車輛的有效?？奎c(diǎn)列表；對(duì)有效?？奎c(diǎn)列表進(jìn)行行為特征分析和時(shí)長(zhǎng)分析，將同一運(yùn)輸車輛的分類?？啃畔⑴c預(yù)填運(yùn)單信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)對(duì)比，根據(jù)時(shí)序軌跡數(shù)據(jù)的分類?？啃畔⑴c預(yù)填運(yùn)單信息的一致性，生成增強(qiáng)型運(yùn)單。本發(fā)明通過生成精確有效的增強(qiáng)型運(yùn)單，顯著提升了危險(xiǎn)品運(yùn)輸過程的監(jiān)控與管理能力，確保了異常情況的及時(shí)識(shí)別與處理，增強(qiáng)型運(yùn)單還有助于快速追溯事故原因。

技術(shù)研發(fā)人員：陳邦舉,羅義凱,李巖,薛廣月,秦國(guó)政,謝添,張輝,從偉,張澤晨,鄭慧敏,丁怡
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中交信捷科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10