停车超时预警

需求分析

为了提高运输效率，需要对挂锁车辆进行停车超时检测和判断。这就要求我们监控设备上锁的运动情况，保证车辆在运输过程中不会因为长时间停留而影响整体的物流效率。监控技术和数据分析，我们可以实时跟踪车辆的状态，及时发现并处理任何可能导致运输全局的问题。这不仅能够提高运输效率，还能减少因停车超时而产生的额外成本，确保货物能够按时、安全地到达目的地。

解决方法

对于轨迹路线停车超时点位置的判断我们可以采用聚类算法进行停车位置的判断。针对于当前得到的数据（时间，经度，纬度，速度，海拔高度等），所以采用的是DBSCAN聚类算法。

DBSCAN聚类算法核心参数：

1、€邻域距离阈值：以设定点为圆心画圆的半径

2、minPts：邻域圆内点的数量的最小值

算法原理：

1、核心点：以一个数据点为圆心，€为半径画圆，圆内的数据点要大于minPts的数据点

2、密度可达：如下图以q为圆心，€为半径画圆，P在圆内，表示P→q密度可达

3、密度相连：q0和q2都是q1的密度可达点所以q0和q2密度可达，这一条传播链称为密度相连。

4、边界点：画圆时，圆内的数据点小于minPts的点

5、噪声点：以任何一个核心画圆都不在圆内的点

通过密度可达的链式关系得到密度最大相连的样本集合，就是聚类得到的一个类

密度可达

密度相连

优点：可以对任意形状的稠密数据进行分类，在聚类的过程中能发现异常点，对数据集当中的异常数据不敏感，相较于K-Means聚类算法来说不用设置分类的种数，对聚类的结果没有偏倚。

缺点：对于样本密度分布不均匀，聚类间距相差较大时，聚类的效果会比较差，还有就是DBSCAN聚类需要对距离阈值ϵ，邻域样本数阈值MinPts联合调参，不同的参数组合也会对聚类结果产生较大的影响。

该算法在系统当中的使用：首先就是使用此算法将我们的路径数据进行聚类处理，将分布密集的点进行聚类将esp设置为0.00001，min_samples设置为11，通过使用哈弗辛公式计算得到经纬度变换0.00001移动的距离为1.1120米，所以这两个参数分别表示为eps=0.00001表示以一米为半径画圆，min_samples=11即为有10个间隔10*30/60=5分钟。需要考虑到车辆可能会经过同一个坐标点，需要将聚类后的结果以时间为维度进行二级分类，即在同一个类别当中可能存在两个时间段的数据，所以也要将它们区分出来。