本发明涉及物流管理，尤其涉及一种运载货物识别方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、在货运物流行业中，营运车辆的主要目的就是搬运货物，其车辆的行为习惯、事故风险、营运周期、营运线路等往往和车辆运载的货物有较强的关系，如运载低价值原材料从货物成本角度不会倾向于跑长途，运载煤炭往往有较强的季节周期性，另一方面对于物流经营者来说，车辆的运载货物信息能够对经营者在运力匹配/筛选方面有直接的价值。
2、现有的车辆运载货物识别方法，主要根据车辆的停留点位置信息，人为设计权重、阈值和对应关系计算车辆的运载货物可能性，位置信息主要表示为位置名字对应的运载货物标签，如位置为某炼钢厂的停留点标记为“钢铁”，如果车辆的停留点大部分都在炼钢厂即认为该车辆是运载货物是“钢铁”。因此，现有的车辆运载货物识别方法依赖路网数据中的位置信息(路网数据量很大)。并且其对应关系完全采纳人为的先验认知进行经验判断，如停留点位置信息为某超市，车辆运载货物可能是衣物、食物、冷链等，没有唯一性，导致车辆运载货物识别准确性较低。
技术实现思路
1、本发明提供一种运载货物识别方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中车辆运载货物识别准确性较低的问题。
2、第一方面，本发明提供一种运载货物识别方法，包括：
3、获取待预测车辆的车辆轨迹数据；
4、基于所述车辆轨迹数据，确定所述待预测车辆的多类型停留数据；所述停留数据用于表征所述待预测车辆所处停留区域的地理编码以及停留时长；相同类型的停留数据是指所述待预测车辆所处停留区域的地理编码以及停留时长都相同的停留数据；
5、确定各类型停留数据对应的停留权重值和时间衰减权重值；所述停留权重值用于表征所述待预测车辆在不同停留区域以及不同停留时长的倾向；所述时间衰减权重值用于表征所述待预测车辆在时间维度上的停留行为；
6、基于各所述停留权重值、各所述时间衰减权重值以及概率指标，确定每一种运载货物的目标后验概率；所述概率指标包括训练车辆的各类型停留数据的条件概率、训练车辆的各类型停留数据的先验概率和训练车辆运载各运载货物的先验概率；
7、基于各所述目标后验概率，确定所述待预测车辆的运载货物识别结果。
8、在一个实施例中，每一类型停留数据对应的停留权重值均是通过如下步骤确定的：
9、确定当前类型停留数据的数量和其他类型停留数据的数量；所述其他类型停留数据是指所有类型停留数据中除了当前类型停留数据之外的剩余类型停留数据；
10、基于当前类型停留数据的数量和其他类型停留数据的数量，确定所有类型停留数据的数量总和；
11、对当前类型停留数据的数量与所有类型停留数据的数量总和进行比值计算，得到当前类型停留数据对应的停留权重值。
12、在一个实施例中，每一类型停留数据对应的时间衰减权重值均是通过如下步骤确定的：
13、获取待预测车辆的运单数据；
14、基于所述待预测车辆的车辆轨迹数据，确定当前类型停留数据的所有停留日期，并基于所述待预测车辆的运单数据，确定运单开始日期；
15、将各所述停留日期分别与运单开始日期进行差值计算，得到多个时间差；
16、对各所述时间差进行均值计算，得到当前类型停留数据的平均结果；
17、对所述平均结果进行对数计算，得到当前类型停留数据的对数结果；
18、确定其他类型停留数据的对数结果；
19、基于当前类型停留数据的对数结果和其他类型停留数据的对数结果，确定所有类型停留数据的对数结果总和；
20、对当前类型停留数据的对数结果与所有类型停留数据的对数结果总和进行比值计算，得到当前类型停留数据对应的时间衰减权重值。
21、在一个实施例中，所述概率指标是通过如下步骤确定的：
22、获取训练车辆的历史车辆轨迹数据；
23、确定所述历史车辆轨迹数据中每一个采样点的采样速度和采样点距离；所述采样点距离为采样点的前一个采样点与后一个采样点之间的距离；
24、基于每一个采样点的采样速度和采样点距离，确定每一个采样点的停留时长；
25、将任一采样速度小于预设速度阈值，且，采样点距离小于预设距离值所对应的采样点确定为存在停留状态的采样点；
26、将任一停留时长位于预设时长区间所对应的存在停留状态的采样点确定为停留区域；
27、基于所述历史车辆轨迹数据，确定每一个停留区域的停留数据，并将每一个停留区域的停留数据按照同类型划分为多类型停留数据；
28、基于各类型停留数据，确定概率指标。
29、在一个实施例中，在基于各类型停留数据，确定概率指标时，针对每一种运载货物以及每一类型停留数据执行如下步骤：
30、获取训练车辆的历史运单数据；
31、基于当前类型停留数据和所述历史运单数据，确定第一数量、第二数量、第三数量、第四数量、第五数量和第六数量；所述第一数量是指训练车辆运载当前运载货物时当前类型停留数据的数量；所述第二数量是指训练车辆运载当前运载货物时所有类型停留数据的数量总和；所述第三数量是指当前类型停留数据的数量；所述第四数量是指所有类型停留数据的数量总和；所述第五数量是指训练车辆运载当前运载货物时所有类型停留数据的数量；所述第六数量是指训练车辆运载所有运载货物时所有类型停留数据的数量总和；
32、对所述第一数量和所述第二数量进行比值计算，得到当前类型停留数据的条件概率；
33、对所述第三数量和所述第四数量进行比值计算，得到当前类型停留数据的先验概率；
34、对所述第五数量和所述第六数量进行比值计算，得到当前运载货物的先验概率。
35、在一个实施例中，所述基于各所述停留权重值、各所述时间衰减权重值以及概率指标，确定每一种运载货物的目标后验概率，包括：
36、获取各类型停留数据的融合权重系数；所述融合权重系数是用户基于各类型停留数据对应的停留权重值和时间衰减权重值进行权重评估得到的；
37、基于各类型停留数据的融合权重系数、停留权重值和时间衰减权重值，确定各类型停留数据的综合权重值；
38、基于各类型停留数据的综合权重值、训练车辆的各停留数据的条件概率、训练车辆的各停留数据的先验概率和训练车辆运载各运载货物的先验概率，确定待预测车辆运载各运载货物的初始后验概率；
39、将各初始后验概率分别进行归一化，得到待预测车辆运载各运载货物的目标后验概率。
40、在一个实施例中，所述基于各所述目标后验概率，确定所述待预测车辆的运载货物识别结果，包括：
41、对各目标后验概率进行排序，得到排序结果；
42、将所述排序结果中大于预设标签值的目标后验概率确定为识别概率；
43、将识别概率所对应的运载货物确定为待预测车辆的运载货物识别结果。
44、第二方面，本发明还提供一种运载货物识别装置，包括：
45、获取模块，用于获取待预测车辆的车辆轨迹数据；
46、第一确定模块，用于基于所述车辆轨迹数据，确定所述待预测车辆的多类型停留数据；所述停留数据用于表征所述待预测车辆所处停留区域的地理编码以及停留时长；相同类型的停留数据是指所述待预测车辆所处停留区域的地理编码以及停留时长都相同的停留数据；
47、第二确定模块，用于确定各类型停留数据对应的停留权重值和时间衰减权重值；所述停留权重值用于表征所述待预测车辆在不同停留区域以及不同停留时长的倾向；所述时间衰减权重值用于表征所述待预测车辆在时间维度上的停留行为；
48、第三确定模块，用于基于各所述停留权重值、各所述时间衰减权重值以及概率指标，确定每一种运载货物的目标后验概率；所述概率指标包括训练车辆的各类型停留数据的条件概率、训练车辆的各类型停留数据的先验概率和训练车辆运载各运载货物的先验概率；
49、运载货物识别模块，用于基于各所述目标后验概率，确定所述待预测车辆的运载货物识别结果。
50、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述运载货物识别方法的步骤。
51、第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述运载货物识别方法的步骤。
52、本发明提供的运载货物识别方法、装置、电子设备及存储介质，摆脱了对路网大数据的依赖，仅仅需要依赖易获取的车辆轨迹数据，基于车辆轨迹数据确定出多类型停留数据，进一步基于各类型停留数据对应的停留权重值、时间衰减权重值以及概率指标，确定每一种运载货物的目标后验概率，实现基于贝叶斯定理的计算每一种运载货物后验概率的方式，从而实现基于空间维度和时间维度进行运载货物识别，实现了智能化运载货物识别过程，提高了运载货物识别的准确性。
1.一种运载货物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的运载货物识别方法，其特征在于，每一类型停留数据对应的停留权重值均是通过如下步骤确定的：
3.根据权利要求2所述的运载货物识别方法，其特征在于，每一类型停留数据对应的时间衰减权重值均是通过如下步骤确定的：
4.根据权利要求1所述的运载货物识别方法，其特征在于，所述概率指标是通过如下步骤确定的：
5.根据权利要求4所述的运载货物识别方法，其特征在于，在基于各类型停留数据，确定概率指标时，针对每一种运载货物以及每一类型停留数据执行如下步骤：
6.根据权利要求5所述的运载货物识别方法，其特征在于，所述基于各所述停留权重值、各所述时间衰减权重值以及概率指标，确定每一种运载货物的目标后验概率，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的运载货物识别方法，其特征在于，所述基于各所述目标后验概率，确定所述待预测车辆的运载货物识别结果，包括：
8.一种运载货物识别装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述运载货物识别方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述运载货物识别方法的步骤。
