CN112348091A - 基于渣土车gps的双聚类的黑工地点位识别算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于渣土车GPS的双聚类的黑工地点位识别算法,首先获取区域内的若干辆渣土车GPS位置数据及车牌信息和获取区域内已知的建筑工地GPS位置数据、停车场GPS位置数据、消纳场GPS位置数据以及加油站GPS位置数据,并对所有数据按类别编号;然后基于DBScan的算法和基于k_means的算法获各聚类中心,并比较预定阈值,获得疑似黑工地点位;运用若干辆渣土车GPS数据和已知建筑工地、停车场、消纳场、加油站的GPS数据,结合DBScan算法和k_means算法进行聚类,比较阈值,识别若干辆渣土车GPS聚集地和未知黑工地点位,以便及时检测识别出黑工地进行管控。
Description
技术领域
本发明属于城市环境治理技术领域,主要涉及一种基于渣土车GPS的双聚类的黑工地点位识别算法。
背景技术
在城市高速发展的今天,每个城市每天都在新修土木,开荒拓土,建筑工地如雨后春笋般出现,但是有些开发商存在瞒报建筑工地的情况,造成对建筑工地管控的障碍,如果仅仅靠人力按照GPS点位一个一个排查,或是到城市中去排查各个工地是否合法,不仅增加了人力、物力,也浪费了很多时间,因此通过最少的人力、物力和时间,通过合理运用渣土车GPS坐标点位信息,筛选出黑工地以及其他车辆未知聚集点,追溯存在瞒报的建筑工地点(以下称为黑工地)及时检测识别出黑工地进行管控着力解决的问题。
发明内容
本发明目的在于针对现有技术的缺陷和不足,提供了一种基于渣土车GPS的双聚类的黑工地点位识别算法,运用渣土车GPS数据及已知场地GPS数据进行聚集并且根据网络地图识别出黑工地点位,以便做出及时处理。
为实现上述目的,本发明所采取的技术方案是:
一种基于渣土车GPS的双聚类的黑工地点位识别算法,包括以下步骤:
S1获取区域内的若干辆渣土车GPS位置数据及车牌信息;
S2获取区域内已知的建筑工地GPS位置数据、停车场GPS位置数据、消纳场GPS位置数据以及加油站GPS位置数据,并对所有数据按类别编号合成一张表格;
S3以渣土车车牌进行数据归类,并根据渣土车GPS位置数据进行三次聚类,每聚类一次后剔除孤立点,并将所有数据合并成一张表格;
S4基于DBScan的算法对S3中的数据再次聚类,并添加每一类所属的DBScan的聚类中心点;
S5基于k_means的算法对S2中各类带有编号的建筑类型数据进行聚类并划分簇,以得到k_means模型以及k_means生成的聚类中心点,簇数量为所有建筑类型的总个数;
S6根据S5中获得的k_means模型预测S4中的数据所属的建筑类型,并将所属的k_means聚类中心点增加到数据中;
S7 计算以S4得到的DBScan聚类中心点和S6通过k_means算法得到的聚类中心点所产生的距离,当距离大于预设值时添加DBScan的聚类中心点至表格并标识为未知点;当距离小于预设值时则添加已知建筑物编号至表格;
S8通过网络地图获取区域内的所有道路的坐标点位,并计算S7中未知点位与道路坐标点位之间的距离,当距离小于预定阈值时,则将该未知点位视为在道路上,并在表格中添加“道路中”的标志;当距离大于预定阈值时则将该未知点位视为未在道路上;
S9删除表格中标志为“道路中”的未知点位,保留未在道路上的未知点位;
S10对未在道路上的未知点位识别为疑似黑工地点位。
进一步地,根据S7中得到的数据计算同一车牌号的渣土车在同一个建筑编
号下的进入时间、离开时间和停留时间。
进一步地,根据S7获得的两个及两个以上的未知点位时,计算相邻两个未知点位的距离,当距离小于预定阈值,则合并为一个点,当大于预定阈值时则不合并;对比多个连续未知点位,当某一点位重复出现时即车辆在此点往返,则该未知点位为疑似黑工地点位。
本发明有益效果:运用若干辆渣土车GPS数据和已知建筑工地、停车场、消纳场、加油站的GPS数据,结合DBScan算法和k_means算法进行聚类,比较阈值,识别若干辆渣土车GPS聚集地和未知黑工地点位,以便及时检测识别出黑工地进行管控。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合具体实施方式,对本发明进行进一步详细说明,应当理解,此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
一种基于渣土车GPS的双聚类的黑工地点位识别算法,包括以下步骤:
S1获取区域内的若干辆渣土车GPS位置数据及车牌信息;
S2获取区域内已知的建筑工地GPS位置数据、停车场GPS位置数据、消纳场GPS位置数据以及加油站GPS位置数据,并对所有数据按类别编号合成一张表格;
S3以渣土车车牌进行数据归类,并根据渣土车GPS位置数据进行三次聚类,每聚类一次后剔除孤立点,并将所有数据合并成一张表格;
S4基于DBScan的算法对S3中的数据再次聚类,并添加每一类所属的DBScan的聚类中心点;
S5基于k_means的算法对S2中各类带有编号的建筑类型数据进行聚类并划分簇,以得到k_means模型以及k_means生成的聚类中心点,簇数量为所有建筑类型的总个数;
S6根据S5中获得的k_means模型预测S4中的数据所属的建筑类型,并将所属的k_means聚类中心点增加到数据中;
S7 计算以S4得到的DBScan聚类中心点和S6通过k_means算法得到的聚类中心点所产生的距离,当距离大于预设值时添加DBScan的聚类中心点至表格并标识为未知点;当距离小于预设值时则添加已知建筑物编号至表格;
S8通过网络地图获取区域内的所有道路的坐标点位,并计算S7中未知点位与道路坐标点位之间的距离,当距离小于预定阈值时,则将该未知点位视为在道路上,并在表格中添加“道路中”的标志;当距离大于预定阈值时则将该未知点位视为未在道路上;
S9删除表格中标志为“道路中”的未知点位,保留未在道路上的未知点位;
S10对未在道路上的未知点位识别为疑似黑工地点位。
进一步地,根据S7中得到的数据计算同一车牌号的渣土车在同一个建筑编
号下的进入时间、离开时间和停留时间。
进一步地,根据S7获得的两个及两个以上的未知点位时,计算相邻两个未知点位的距离,当距离小于预定阈值,则合并为一个点,当大于预定阈值时则不合并;对比多个连续未知点位,当某一点位重复出现时即车辆在此点往返,则该未知点位为疑似黑工地点位。
本发明的描述和应用都只是说明性和示意性的,并非是想要将本发明的范围限制在上述实施例中。这里所披露的实施方式的变形和改变是完全可能的,对于那些本领域的普通技术人员来说,实施方式的替换和等效的各种部件均是公知的。本领域技术人员还应该清楚的是,在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下,本发明可以以其它形式、结构、布置、比例,以及用其它组件、材料和部件来实现,以及在不脱离本发明范围和精神的情况下,可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。
Claims (3)
1.基于渣土车GPS的双聚类的黑工地点位识别算法,其特征在于:包括以下步骤:
S1获取区域内的若干辆渣土车GPS位置数据及车牌信息;
S2获取区域内已知的建筑工地GPS位置数据、停车场GPS位置数据、消纳场GPS位置数据以及加油站GPS位置数据,并对所有数据按类别编号合成一张表格;
S3以渣土车车牌进行数据归类,并根据渣土车GPS位置数据进行三次聚类,每聚类一次后剔除孤立点,并将所有数据合并成一张表格;
S4基于DBScan的算法对S3中的数据再次聚类,并添加每一类所属的DBScan的聚类中心点;
S5基于k_means的算法对S2中各类带有编号的建筑类型数据进行聚类并划分簇,以得到k_means模型以及k_means生成的聚类中心点,簇数量为所有建筑类型的总个数;
S6根据S5中获得的k_means模型预测S4中的数据所属的建筑类型,并将所属的k_means聚类中心点增加到数据中;
S7 计算以S4得到的DBScan聚类中心点和S6通过k_means算法得到的聚类中心点所产生的距离,当距离大于预设值时添加DBScan的聚类中心点至表格并标识为未知点;当距离小于预设值时则添加已知建筑物编号至表格;
S8通过网络地图获取区域内的所有道路的坐标点位,并计算S7中未知点位与道路坐标点位之间的距离,当距离小于预定阈值时,则将该未知点位视为在道路上,并在表格中添加“道路中”的标志;当距离大于预定阈值时则将该未知点位视为未在道路上;
S9删除表格中标志为“道路中”的未知点位,保留未在道路上的未知点位;
S10对未在道路上的未知点位识别为疑似黑工地点位。
2.根据权利要求1所述的基于渣土车GPS的双聚类的黑工地点位识别算法,其特征在于:根据S7中得到的数据计算同一车牌号的渣土车在同一个建筑编号下的进入时间、离开时间和停留时间。
3.根据权利要求1所述的基于渣土车GPS的双聚类的黑工地点位识别算法,其特征在于:根据S7获得的两个及两个以上的未知点位时,计算相邻两个未知点位的距离,当距离小于预定阈值,则合并为一个点,当大于预定阈值时则不合并;对比多个连续未知点位,当某一点位重复出现时即车辆在此点往返,则该未知点位为疑似黑工地点位。
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