一種車輛載客狀態(tài)的預估方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及計算機處理技術領域，尤其涉及一種車輛載客狀態(tài)的預估方法及裝置。
【背景技術】
[0002]近年來，隨著城市的發(fā)展，打車需求已經(jīng)是社會各個階層人士的普遍需求。隨著智能設備和移動互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，打車軟件的普及給人們的出行帶來了極大的便利。當前打車軟件已基本解決了出租車司機和乘客之間的信息不對稱問題。隨著使用打車軟件的司機和乘客數(shù)量日益增多，打車成交率已經(jīng)成為影響乘客體驗的一個重要問題，而準確的成交率預估是優(yōu)化此問題的關鍵環(huán)節(jié)。
[0003]當前司機是否載客是影響成交率的重要因素，因此成交率預估的關鍵問題是需要事先知道當前出租車的載客狀態(tài)。對于已經(jīng)載客的出租車，司機大部分情況下無需播單(廣播訂單)，因為，其在載客狀態(tài)下，司機無法完成搶單操作。但是，實際環(huán)境中，由于出租車司機不單單是某一種打車軟件的使用者，其乘客還可以來自于其他方式，如路上招手，電話預約、其他打車軟件等多種方式，可見出租車司機是完全自主的群體，其載客狀態(tài)不能完全被打車系統(tǒng)知曉。
[0004]解決如何較準確預估載客狀態(tài)成為提高成交率的一個至關重要的問題。

【發(fā)明內容】

[0005]針對現(xiàn)有技術的缺陷，本發(fā)明提供一種車輛載客狀態(tài)的預估方法及裝置，根據(jù)歷史訂單數(shù)據(jù)以及終端、UE運動軌跡對車輛載客狀態(tài)進行準確的預估，提高打車系統(tǒng)的訂單成交率，從而提升用戶打車體驗。
[0006]根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種車輛載客狀態(tài)的預估方法，該方法包括:
[0007]獲取每一終端的歷史訂單數(shù)據(jù)中訂單的發(fā)布時間與當前時間的時間差最小的第一歷史訂單，以及與該第一歷史訂單相鄰的第二歷史訂單；
[0008]根據(jù)所述第一歷史訂單的特征信息以及所述第二歷史訂單的目的地，預估所述每一終端的第一歷史訂單的結束時間；
[0009]獲取第一預設時間段內每一終端的終端運動軌跡以及第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡；
[0010]根據(jù)所述終端運動軌跡和UE運動軌跡的相似度，確定每一終端對應的車輛的載客狀態(tài)。
[0011]其中，在獲取第一預設時間段內每一終端的終端運動軌跡以及第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡之前，所述方法還包括:
[0012]查看打車系統(tǒng)中在所述第一預設時間段內是否存在所述終端運動軌跡以及所述第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡；
[0013]若存在所述終端運動軌跡以及所述第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡，則執(zhí)行所述獲取第一預設時間段內每一終端的終端運動軌跡以及第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡的步驟；
[0014]否則，根據(jù)預估的結束時間，確定每一終端對應的車輛的載客狀態(tài)。
[0015]其中，所述方法還包括:
[0016]基于所述預估的結束時間與當前時間的時間關系，對所述當前時間賦予置信度；
[0017]基于所述置信度，執(zhí)行所述查看打車系統(tǒng)中在所述第一預設時間段內是否存在所述終端運動軌跡以及所述第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡的步驟。
[0018]其中，所述獲取每一終端的歷史訂單數(shù)據(jù)中訂單的發(fā)布時間與當前時間的時間差最小的第一歷史訂單，以及與該第一歷史訂單相鄰的第二歷史訂單，具體包括:
[0019]獲取所述每一終端在第二預設時間段內的歷史訂單數(shù)據(jù)；
[0020]提取所述歷史訂單數(shù)據(jù)中訂單的發(fā)布時間與當前時間的時間差最小的第一歷史訂單，以及與該第一歷史訂單相鄰的第二歷史訂單。
[0021]其中，所述獲取第一預設時間段內每一終端的終端運動軌跡以及第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡，具體包括:
[0022]獲取第一預設時間段內每一終端上傳的終端位置坐標，以及所述第一歷史訂單對應UE上傳的UE位置坐標；
[0023]根據(jù)所述每一終端上傳的終端位置坐標以及對應的上傳時間生成終端運動軌跡；
[0024]根據(jù)所述第一歷史訂單對應UE上傳的UE位置坐標以及對應的上傳時間生成UE運動軌跡。
[0025]其中，所述根據(jù)所述終端運動軌跡和UE運動軌跡的相似度，確定每一終端對應的車輛的載客狀態(tài)，具體包括:
[0026]確定所述終端位置坐標對應的上傳時間與所述UE位置坐標對應的上傳時間之間的時間差；
[0027]當所述時間差屬于預設置信區(qū)間時，判斷所述終端位置坐標和UE位置坐標之間的距離是否小于預設閾值；
[0028]若是，則確定該終端對應的車輛為載客，否則為空載。
[0029]其中，當確定所述終端對應的車輛為空載狀態(tài)或打車系統(tǒng)中不存在UE運動軌跡時，所述方法還包括:
[0030]根據(jù)每一終端的終端運動軌跡以及該終端所屬城市的交通地圖信息，確定每一終端對應的車輛的速度數(shù)據(jù)、經(jīng)過路段數(shù)據(jù)以及歸屬路段數(shù)據(jù)；
[0031 ] 計算每一終端的終端運動軌跡的中心點，并對每一終端的終端運動軌跡按照經(jīng)瑋度進行聚類；
[0032]確定聚類內各個終端對應的車輛的平均經(jīng)過路段數(shù)差以及該車輛的速度數(shù)據(jù)與在同一路段的最快速度差值、最慢速度差值和平均速度差值；
[0033]將每一終端的歷史訂單數(shù)據(jù)、所述每一終端對應的車輛的速度數(shù)據(jù)、經(jīng)過路段數(shù)據(jù)以及歸屬路段數(shù)據(jù)、聚類內各個終端對應的車輛的平均經(jīng)過路段數(shù)差以及每一車輛的速度數(shù)據(jù)與在同一路段的最快速度差值、最慢速度差值和平均速度差值作為多維輸入特征，利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型，預估每一終端對應的車輛的載客狀態(tài)。
[0034]根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供了一種車輛載客狀態(tài)的預估裝置，該裝置包括:
[0035]訂單獲取模塊，用于獲取每一終端的歷史訂單數(shù)據(jù)中訂單的發(fā)布時間與當前時間的時間差最小的第一歷史訂單，以及與該第一歷史訂單相鄰的第二歷史訂單；
[0036]時間預估模塊，用于根據(jù)所述第一歷史訂單的特征信息以及所述第二歷史訂單的目的地，預估所述每一終端的第一歷史訂單的結束時間；
[0037]軌跡獲取模塊，用于獲取第一預設時間段內每一終端的終端運動軌跡以及第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡；
[0038]第一判定模塊，用于根據(jù)所述終端運動軌跡和UE運動軌跡的相似度，確定每一終端對應的車輛的載客狀態(tài)。
[0039]其中，所述裝置還包括查看模塊和第二判定模塊:
[0040]查看模塊，用于在獲取第一預設時間段內每一終端的終端運動軌跡以及第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡之前，查看打車系統(tǒng)中在所述第一預設時間段內是否存在所述終端運動軌跡以及所述第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡；
[0041]第二判定模塊，用于當打車系統(tǒng)中在所述第一預設時間段內不存在所述終端運動軌跡以及所述第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡時，根據(jù)預估的結束時間，確定每一終端對應的車輛的載客狀態(tài)；
[0042]所述軌跡獲取模塊，具體用于當打車系統(tǒng)中在所述第一預設時間段內存在所述終端運動軌跡以及所述第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡時，獲取第一預設時間段內每一終端的終端運動軌跡以及第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡。
[0043]其中，所述裝置還包括:
[0044]置信度確定模塊，用于基于所述預估的結束時間與當前時間的時間關系，對所述當前時間賦予置信度；
[0045]所述查看模塊，具體用于基于所述置信度，執(zhí)行所述查看打車系統(tǒng)中在所述第一預設時間段內是否存在所述終端運動軌跡以及所述第一歷史訂單對應UE的UE運動軌跡的操作。
[0046]其中，所述訂單獲取模塊，包括:
[0047]歷史訂單數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取所述每一終端在第二預設時間段內的歷史訂單數(shù)據(jù)；
[0048]提取單元，用于提取所述歷史訂單數(shù)據(jù)中訂單的發(fā)布時間與當前時間的時間差最小的第一歷史訂單，以及與該第一歷史訂單相鄰的第二歷史訂單。
[0049]其中，所述軌跡獲取模塊，包括:
[0050]位置坐標獲取單元，用于獲取第一預設時間段內每一終端上傳的終端位置坐標，以及所述第一歷史訂單對應UE上傳的UE位置坐標；
[0051]終端運動軌跡生成單元，用于根據(jù)所述每一終端上傳的終端位置坐標以及對應的上傳時間生成終端運動軌跡；
[0052]UE運動軌跡生成單元，用于根據(jù)所述第一歷史訂單對應UE上傳的UE位置坐標以及對應的上傳時間生成UE運動軌跡。
[0053]其中，所述第一判定模塊，包括:
[0054]確定單元，用于確定所述終端位置坐標對應的上傳時間與所述UE位置坐標對應的上傳時間之間的時間差；
[0055]判斷單元，用于當所述時間差屬于預設置信區(qū)間時，判斷所述終端位置坐標和UE位置坐標之間的距離是否小于預設閾值；若是，則確定該終端對應的車輛為載客，否則為空載。
[0056]其中，所述裝置還包括:
[0057]第一輸入特征確定模塊，用于當確定所述終端對應的車輛為空載狀態(tài)或打車系統(tǒng)中不存在UE運動軌跡時，根據(jù)每一終端的終端運動軌跡以及該終端所屬城市的