CN113610008B - 获取渣土车状态的方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种获取渣土车状态的方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为云计算和深度学习技术领域。该方法包括：获取目标信息，其中，目标信息包括至少一辆渣土车的状态信息；基于状态信息计算渣土车的聚集程度，基于聚集程度得到第一结果信息；对第一结果信息进行聚类，得到第二结果信息；将第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息。本公开的获取渣土车状态的方法能够在源头上对渣土车进行针对性地管控，提高了监管效率。

Description

获取渣土车状态的方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体为云计算和深度学习技术领域，尤其涉及获取渣土车状态的方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

随着国民经济的快速发展，城市化建设也在紧锣密鼓地进行中，运载建筑材料、建筑垃圾的渣土车在当中扮演着非常重要的角色。但由于建筑工地对渣土车的管理不到位，使得渣土车经常会发生超载、不按规定时间/规定路段行驶等问题，这无疑给人民群众的生命安全带来了隐患。因此，运用先进的科学技术合理管控渣土车运输状态势在必行。

现有技术中，一般是基于人力巡检或者是通过道路卡口的视频监控抓拍的方式来对渣土车进行管理。

发明内容

本公开提供了一种获取渣土车状态的方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供了一种获取渣土车状态的方法，包括：获取目标信息，其中，目标信息包括至少一辆渣土车的状态信息；基于状态信息计算渣土车的聚集程度，基于聚集程度得到第一结果信息；对第一结果信息进行聚类，得到第二结果信息；将第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息。

根据本公开的第二方面，提供了一种获取渣土车状态的装置，包括：获取模块，被配置成获取目标信息，其中，目标信息包括至少一辆渣土车的状态信息；计算模块，被配置成基于状态信息计算渣土车的聚集程度，基于聚集程度得到第一结果信息；聚类模块，被配置成对第一结果信息进行聚类，得到第二结果信息；匹配模块，被配置成将第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的获取渣土车状态的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的获取渣土车状态的方法的另一个实施例的流程图；

图4是根据本公开的获取渣土车状态的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的获取渣土车状态的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是用来实现本公开实施例的获取渣土车状态的方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的获取渣土车状态的方法或获取渣土车状态的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送信息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以提供各种服务。例如，服务器105可以对从终端设备101、102、103获取到的目标信息进行分析和处理，并生成处理结果(例如第三结果信息)。

需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本公开实施例所提供的获取渣土车状态的方法一般由服务器105执行，相应地，获取渣土车状态的装置一般设置于服务器105中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，其示出了根据本公开的获取渣土车状态的方法的一个实施例的流程200。该获取渣土车状态的方法包括以下步骤：

步骤201，获取目标信息，其中，目标信息包括至少一辆渣土车的状态信息。

在本实施例中，获取渣土车状态的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以获取目标信息，其中，目标信息包括至少一辆渣土车的状态信息。

在这里，可预先在每辆渣土车上安装GPS(Global Positioning System，全球定位系统)终端设备，该终端设备可以将渣土车的状态信息发送给上述执行主体，以使上述执行主体接收渣土车的状态信息并将该状态信息进行存储。作为示例，GPS终端设备可以每5秒钟将渣土车的状态信息发送给上述执行主体，其中，渣土车的状态信息可以包括但不限于：渣土车的车牌号信息、渣土车的经纬度坐标信息、渣土车的速度信息、渣土车的车斗升起状态信息等信息。

上述执行主体在获取到每辆渣土车的状态信息后，可以对所有状态信息中的信息进行处理，从而得到目标信息，目标信息即为对渣土车状态进行判断所需要的信息。

步骤202，基于状态信息计算渣土车的聚集程度，基于聚集程度得到第一结果信息。

在本实施例中，上述执行主体可以基于步骤201获取的状态信息来计算渣土车的聚集程度，然后再基于聚集程度得到第一结果信息，这里，第一结果信息为基于聚集程度对渣土车的状态进行判断得到的初步结果信息。由于步骤201获取的目标信息中包含每辆渣土车的经纬度坐标信息，所以可基于渣土车的状态信息计算渣土车的聚集程度，例如，将目标信息映射到K维空间中，计算每个点与其周围的点的距离和，该距离和即为渣土车的聚集程度，距离和越小，说明渣土车越聚集，那么此处也越有可能为正在进行出土作业的工地。

在计算了渣土车的聚集程度后，上述执行主体可以基于该聚集程度得到第一结果信息。例如，可将计算得到的各个距离和进行排序，并基于排序结果选取top N的点作为第一结果信息，其中，N为正整数。

步骤203，对第一结果信息进行聚类，得到第二结果信息。

在本实施例中，上述执行主体可以对第一结果信息进行聚类，从而得到第二结果信息。由于第一结果信息为初步结果信息，其中可能包含很多个点，所以在本步骤中，会对第一结果信息中的点进行聚类，以使其形成多个簇，每个簇代表了一个聚集点，多个簇就代表了第一结果信息中的多个聚集点，每个聚集点则代表一个可能进行出土作业的工地。

然后，在聚类形成的多个簇中的每个簇中获取其中的坐标点，从而得到多个簇所对应的所有坐标点，将该所有坐标点作为第二结果信息，第二结果信息是在第一结果信息的基础上得到的，是在初步结果信息的基础上得到的进一步结果信息，其中，每个坐标点为渣土车出现过的地理位置坐标点。

步骤204，将第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息。

在本实施例中，上述执行主体可以将第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息。由于工地在施工前是需要进行备案的，所以可以预先将施工工地的备案信息进行存储，从而在获得第二结果信息后，将第二结果信息与该备案信息进行匹配，从而判断第二结果信息中的渣土车出现在登记在案的工地还是未备案的工地，从而得到第三结果信息。

本公开实施例提供的获取渣土车状态的方法，首先获取目标信息，其中，目标信息包括至少一辆渣土车的状态信息；然后基于状态信息计算渣土车的聚集程度，基于聚集程度得到第一结果信息；之后对第一结果信息进行聚类，得到第二结果信息；最后将第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息。本实施例中的获取渣土车状态的方法，能够通过渣土车的状态信息得到表明渣土车聚集程度的第一结果信息，进而得到聚类后的第二结果信息，再进而得到表明渣土车状态的第三结果信息，提升了得到的第三结果信息的准确性和效率，从而更加自动化、高效化地获取渣土车的状态，并且，基于第三结果信息可以得到渣土车可能出土的工地，从而可以在源头处对渣土车进行管控，提高了监管的效率与针对性；此外，本方法可对执法案件销案过程进行优化，在智慧城市管理等实际应用场景中，可以在保证归档案件质量的同时更加自动化、高效化。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

继续参考图3，图3示出了根据本公开的获取渣土车状态的方法的另一个实施例的流程300。该获取渣土车状态的方法包括以下步骤：

步骤301，获取目标信息，其中，目标信息包括至少一辆渣土车的状态信息。

步骤301与前述实施例的步骤201基本一致，具体实现方式可以参考前述对步骤201的描述，此处不再赘述。

在本实施例的一些可选实施方式中，状态信息包括渣土车的经纬度坐标信息，也即状态信息中包含了渣土车的实时位置信息，上述执行主体会获取渣土车的实时位置信息。

步骤302，利用经纬度坐标信息构建K-D树，计算K-D树中每个坐标点与周围坐标点的距离和，将距离和记为渣土车的聚集程度。

在本实施例中，获取渣土车状态的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以利用步骤301获取的经纬度坐标信息构建K-D树。

需要说明的是，在计算机科学里，K-D树(K-D Tree)是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。K-D树可以使用在多种应用场合，如多维键值搜索(例：范围搜寻及最邻近搜索)。

可以理解的是，有很多种方法可以选择轴垂直分割面，所以有很多种创建K-D树的方法。最典型的方法如下：1)随着树的深度轮流选择轴当作分割面。例如：在三维空间中根节点是x轴垂直分割面，其子节点皆为y轴垂直分割面，其孙节点皆为z轴垂直分割面，其曾孙节点则皆为x轴垂直分割面，依此类推。2)点由垂直分割面之轴座标的中位数区分并放入子树。本公开对构建K-D树的具体方法不做任何限制。

在利用目标信息构建了K-D树之后，上述执行主体可以计算K-D树中每个坐标点与周围m个坐标点的距离和，其中，m为正整数。计算得到的距离和就作为渣土车聚集程度的指标，该距离和越小，则表明渣土车越聚集，那么该处也就越有可能为正在进行出土作业的工地。

步骤303，基于距离和将K-D树中的点进行排序。

在本实施例中，上述执行主体可以基于步骤302计算得到的距离和来将K-D树中的点进行排序，从而更直观、清楚地获取渣土车的聚集程度。例如可将K-D树中的所有点按照距离和由小到大进行排序，当然还可以将K-D树中的所有点按照距离和由大到小进行排序，本实施例中对此不做限定。

步骤304，基于排序结果得到第一结果信息。

在本实施例中，上述执行主体可以基于排序结果得到第一结果信息。例如，可选取排序结果中的top N的点将其作为第一结果信息，其中，N为正整数，具体可根据实际情况来对N的取值进行设定。由于距离和代表的是渣土车的聚集程度，所以，选取距离和最大的topN的点作为第一结果信息，使得第一结果信息中包含了最可能为正在进行出土作业的工地的点。

步骤305，使用聚类算法对第一结果信息进行聚类，得到第一预设数目个簇。

在本实施例中，上述执行主体可以使用聚类算法对第一结果信息进行聚类，从而得到第一预设数目个簇。由于第一结果信息中可能包含很多个乃至上万个点，所以本实施例中会使用聚类算法对第一结果信息中的点进行聚类，以将其聚成第一预设数目y个簇，其中，y为正整数。每个簇中可以包含很多个点，且每个簇则代表一个工地。

步骤306，对于第一预设数目个簇中的每个簇，通过筛选得到第二预设数目个坐标点。

在本实施例中，对于第一预设数目个簇中的每个簇，上述执行主体可以通过对其进行筛选得到第二预设数目个坐标点。例如，可通过对每个簇进行随机筛选以得到c个坐标点，其中，c为正整数；或者还可以选取每个簇中的最靠近中心位置的c个坐标点，将这c个坐标点作为每个簇的代表坐标点。

步骤307，将第一预设数目个簇对应的所有坐标点作为第二结果信息。

在本实施例中，上述执行主体可以将第一预设数目个簇对应的所有坐标点作为第二结果信息。由于每个簇都得到了c个坐标点，所以，y个簇一共得到了y*c个坐标点，将这y*c个坐标点作为第二结果信息。第二结果信息中包含了渣土车出现过的最可能为工地的坐标点。

步骤308，将第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息。

在本实施例中，上述执行主体可以将第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息。由于工地在施工前是需要进行备案的，所以可以预先将施工工地的备案信息进行存储，从而在获得第二结果信息后，将第二结果信息与该备案信息进行匹配，从而判断第二结果信息中的渣土车出现在登记在案的工地还是未备案的工地，从而得到第三结果信息。

从图3中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的获取渣土车状态的方法突出了得到第一结果信息与第二结果信息的过程，使得得到的第三结果信息更准确，从而能够更有针对性第在源头处对渣土车进行管控。

继续参考图4，图4示出了根据本公开的获取渣土车状态的方法的又一个实施例的流程400。该获取渣土车状态的方法包括以下步骤：

步骤401，获取初始信息。

在本实施例中，获取渣土车状态的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以获取初始信息，此处，初始信息指的是至少一辆渣土车中的每辆渣土车上的GPS终端设备所发送的所有渣土车的状态信息。

步骤402，对初始信息进行筛选，得到预设时间段内的第一信息。

在本实施例中，上述执行主体可以对初始信息进行筛选，得到预设时间段内的第一信息。由于步骤401获取的初始信息中包含的是所有时间段的每辆渣土车的状态信息，但是，在进行状态判断时，可能不需要所有时间段内的信息，只需要最近时间段内的信息即可，所以，在本步骤中，可以筛选得到最近x天内的历史信息，其中，x为正整数，例如筛选最近30天内的历史数据，当然x也可根据实际情况进行调整，本公开对此不做具体限定。

步骤403，对第一信息进行预处理，得到满足预设条件的目标信息。

在本实施例中，上述执行主体可以对步骤402得到的第一信息进行预处理，从而得到满足预设条件的目标信息。由于渣土车正在进行作业时，渣土车速度为0且渣土车的车斗状态为升起，所以在本实施例中，只需保留第一信息中渣土车速度为0且渣土车的车斗状态为升起的信息，从而得到目标信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述方法还包括：在第一信息中，若检测到同一辆渣土车连续有多条同样的数据，则只保留多条同样的数据中的第一条信息。由于渣土车上的GPS终端设备会每隔预设时间便发送一条当前渣土车的状态信息，所以第一信息中可能会包含同一辆渣土车的多条同样的记录，在此情况下，只保留多条同样数据中的第一条即可，从而提升了数据的有效性。

步骤404，利用经纬度坐标信息构建K-D树，计算K-D树中每个坐标点与周围坐标点的距离和，将距离和记为渣土车的聚集程度。

步骤405，基于距离和将K-D树中的点进行排序。

步骤406，基于排序结果得到第一结果信息。

步骤407，使用聚类算法对第一结果信息进行聚类，得到第一预设数目个簇。

步骤408，对于第一预设数目个簇中的每个簇，通过筛选得到第二预设数目个坐标点。

步骤409，将第一预设数目个簇对应的所有坐标点作为第二结果信息。

步骤410，将第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息。

步骤404-410与前述实施例的步骤302-308基本一致，具体实现方式可以参考前述对步骤302-308的描述，此处不再赘述。

步骤411，基于第三结果信息生成状态提醒信息，并发送该状态提醒信息。

在本实施例中，上述执行主体可以基于第三结果信息来生成状态提醒信息，其中，状态提醒信息中包含了渣土车的状态信息，并将该状态提醒信息发送给相关部门，以使相关部门能进行针对性地管控。例如，响应于第三结果信息中的渣土车出现在未登记在案的工地且正在进行出土作业，则可以生成并发送相应的状态提醒信息，从而为交管部门提供判罚依据，进而降低了管控的复杂度和管理成本。

从图4中可以看出，与图3对应的实施例相比，本实施例中的获取渣土车状态的方法突出了获取目标信息的过程，使得获取的目标信息更有针对性；此外，还基于第三结果信息生成状态提醒信息，从而使得相关部门基于该状态提醒信息对渣土车进行针对性地管控，降低了管控的复杂度和管理成本，提高了监管的效率与针对性。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种获取渣土车状态的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的获取渣土车状态的装置500包括：获取模块501、计算模块502、聚类模块503和匹配模块504。其中，获取模块501，被配置成获取目标信息，其中，目标信息包括至少一辆渣土车的状态信息；计算模块502，被配置成基于状态信息计算渣土车的聚集程度，基于聚集程度得到第一结果信息；聚类模块503，被配置成对第一结果信息进行聚类，得到第二结果信息；匹配模块504，被配置成将第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息。

在本实施例中，获取渣土车状态的装置500中：获取模块501、计算模块502、聚类模块503和匹配模块504的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-204的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，状态信息包括渣土车的经纬度坐标信息；以及计算模块包括：计算子模块，被配置成利用经纬度坐标信息构建K-D树，计算K-D树中每个坐标点与周围坐标点的距离和，将距离和记为渣土车的聚集程度；排序子模块，被配置成基于距离和将K-D树中的点进行排序；得到子模块，被配置成基于排序结果得到第一结果信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，聚类模块包括：聚类子模块，被配置成使用聚类算法对第一结果信息进行聚类，得到第一预设数目个簇；第一筛选子模块，被配置成对于第一预设数目个簇中的每个簇，通过筛选得到第二预设数目个坐标点；作为子模块，被配置成将第一预设数目个簇对应的所有坐标点作为第二结果信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，获取模块包括：获取子模块，被配置成获取初始信息；第二筛选子模块，被配置成对初始信息进行筛选，得到预设时间段内的第一信息；预处理子模块，被配置成对第一信息进行预处理，得到满足预设条件的目标信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，获取模块还包括：检测子模块，被配置成在第一信息中，若检测到同一辆渣土车连续有多条同样的数据，则只保留多条同样的数据中的第一条数据。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述获取渣土车状态的装置还包括：生成模块，被配置成基于第三结果信息生成状态提醒信息，并发送状态提醒信息。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如获取渣土车状态的方法。例如，在一些实施例中，获取渣土车状态的方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的获取渣土车状态的方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行获取渣土车状态的方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (13)

1.一种获取渣土车状态的方法，包括：

获取目标信息，其中，所述目标信息包括至少一辆渣土车的状态信息，所述状态信息包括所述渣土车的经纬度坐标信息；

基于所述状态信息计算所述渣土车的聚集程度，基于所述聚集程度得到第一结果信息；

对所述第一结果信息进行聚类，得到第二结果信息；

将所述第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息；

其中，所述基于所述状态信息计算所述渣土车的聚集程度，基于所述聚集程度得到第一结果信息，包括：

计算基于所述经纬度坐标信息构建的K-D树中的每个坐标点与周围坐标点的距离和，将所述距离和记为所述渣土车的聚集程度；

基于所述距离和将所述K-D树中的点进行排序，基于排序结果得到第一结果信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第一结果信息进行聚类，得到第二结果信息，包括：

使用聚类算法对所述第一结果信息进行聚类，得到第一预设数目个簇；

对于所述第一预设数目个簇中的每个簇，通过筛选得到第二预设数目个坐标点；

将所述第一预设数目个簇对应的所有坐标点作为所述第二结果信息。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述获取目标信息，包括：

获取初始信息；

对所述初始信息进行筛选，得到预设时间段内的第一信息；

对所述第一信息进行预处理，得到满足预设条件的目标信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取目标信息，还包括：

在所述第一信息中，若检测到同一辆渣土车连续有多条同样的数据，则只保留所述多条同样的数据中的第一条数据。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，还包括：

基于所述第三结果信息生成状态提醒信息，并发送所述状态提醒信息。

6.一种获取渣土车状态的装置，包括：

获取模块，被配置成获取目标信息，其中，所述目标信息包括至少一辆渣土车的状态信息，所述状态信息包括所述渣土车的经纬度坐标信息；

计算模块，被配置成基于所述状态信息计算所述渣土车的聚集程度，基于所述聚集程度得到第一结果信息；

聚类模块，被配置成对所述第一结果信息进行聚类，得到第二结果信息；

匹配模块，被配置成将所述第二结果信息与预先存储的备案信息进行匹配，得到第三结果信息；

其中，所述计算模块进一步被配置成：

计算基于所述经纬度坐标信息构建的K-D树中的每个坐标点与周围坐标点的距离和，将所述距离和记为所述渣土车的聚集程度；

基于所述距离和将所述K-D树中的点进行排序，基于排序结果得到第一结果信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述聚类模块包括：

聚类子模块，被配置成使用聚类算法对所述第一结果信息进行聚类，得到第一预设数目个簇；

第一筛选子模块，被配置成对于所述第一预设数目个簇中的每个簇，通过筛选得到第二预设数目个坐标点；

作为子模块，被配置成将所述第一预设数目个簇对应的所有坐标点作为所述第二结果信息。

8.根据权利要求6-7中任一项所述的装置，其中，所述获取模块包括：

获取子模块，被配置成获取初始信息；

第二筛选子模块，被配置成对所述初始信息进行筛选，得到预设时间段内的第一信息；

预处理子模块，被配置成对所述第一信息进行预处理，得到满足预设条件的目标信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述获取模块还包括：

检测子模块，被配置成在所述第一信息中，若检测到同一辆渣土车连续有多条同样的数据，则只保留所述多条同样的数据中的第一条数据。

10.根据权利要求6-9中任一项所述的装置，还包括：

生成模块，被配置成基于所述第三结果信息生成状态提醒信息，并发送所述状态提醒信息。

11.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。

12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。

13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-5中任一项所述的方法。

Images