技术摘要：
本发明公开了一种道路运输车辆超长行程切分优化方法，包括获取车辆卫星定位的轨迹数据；进行数据异常点检测过滤与预处理；对轨迹数据进行行程切分；超长行程筛选；超长行程切分。本发明通过使用终端获取的轨迹数据，在对数据进行清洗和过滤之后进行行程切分，对切分后  全部
背景技术：
随着道路运输车辆卫星定位系统终端的普遍安装，道路车辆轨迹数据的收集和存 储能力得到了明显的提升。将车辆轨迹行程化处理，是对用户驾驶行为分析和驾驶风险部 评估的必要手段。通过对车辆轨迹行程化数据分析得到的信息，可以为保险公司刻画用户 画像、为政府交通监管提供可靠依据。随着大数据的发展，人工智能和5G技术的提升，车辆 行程信息的应用场景也越来越多。 由于车辆轨迹是通过卫星定位系统得到的位置点信息生成，但是卫星定位装置在 获取数据时会受到自身精度和环境等因素的影响，获取的数据与实际数据之间存在一定的 差异。现有的车辆轨迹数据行程切分方法适用于多数行程的切分，但是发现部分切分后行 程存在超长问题。超长行程会导致行程的行驶里程、行驶时长等行程信息会出现异常，这种 异常现象会导致分析结果出现偏误，对信息使用者产生误导。本发明通过获取道路运输车 辆轨迹数据，对异常数据进行过滤和预处理并进行行程切分，根据行程起止时间筛选超长 行程，对超长行程进行行程切分。
技术实现要素：
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种道路运输车辆超长行程切分 优化方法。 本发明通过以下技术方案来实现上述目的：一种道路运输车辆超长行程切分优化 方法，包括： (1)、获取车辆卫星定位的轨迹数据； (2)、进行数据异常点检测过滤与预处理； (3)、对轨迹数据进行行程切分； (4)、对超长行程进行筛选； (5)、对超长行程进行行程切分。 作为本发明进一步的方案：所述获取车辆卫星定位的轨迹数据包括： 卫星定位纬度、卫星定位经度、卫星定位时间、卫星定位方向、卫星定位速度、卫星 定位精度和卫星数。 作为本发明进一步的方案：所述进行数据异常点检测过滤与预处理包括： 将车辆卫星定位的轨迹数据进行过滤，剔除卫星定位经纬度异常、卫星定位时间 异常、卫星定位方向异常、卫星定位速度异常和卫星定位精度差的数据点。 作为本发明进一步的方案：所述对轨迹数据进行行程切分包括： 通过卫星定位轨迹数据，根据道路运输车辆行程切分规则，可获得切分后的道路 3 CN 111598347 A 说　明　书 2/4 页 运输车辆行程数据。根据上述计算，可以获得行程起止时间2个信息指标。 作为本发明进一步的方案：所述超长行程筛选包括： 获取行程起止时间信息，计算行程的行驶时长。根据行程行驶时长对超长行程进 行筛选，如果行程的行驶时长小于某值则判断该车辆此次行程为非超长行程；如果行驶时 长大于某值则判断该车此次行程为超长行程，并进行下一阶段切分。执行上述操作，筛选出 超长行驶行程。 作为本发明进一步的方案：所述超长行程切分包括： 获取超长行程轨迹数据，对gps点数据按照开始时间从低到高进行排序，对排序后 的gps点数据进行过滤与去重处理，对去重后的gps点数据进行行程切分，最后对切分后行 程进行筛选得到有效行程。 本发明的有益效果是：该道路运输车辆超长行程切分优化方法设计合理，对采集 的卫星定位数据进行过滤和预处理，减少了因为数据质量问题对行程切分的影响。进一步 地，对车辆轨迹数据进行行程切分。进一步地，本发明对超长行程进行筛选。本发明对超长 行程进行切分。 附图说明 图1为本发明一实施例中道路运输车辆超长行程切分优化方法的流程示意图； 图2为本发明一实施例中行程切分方法流程示意图； 图3为本发明一实施例中超长行程切分优化方法流程示意图。