车辆进出行为分析算法模型

1.数据采集：从车库管理系统中提取获取“车牌号、进出时间、进出地点、车型”的全量历史记录，涵盖不同日期、不同时段的通行数据；
2.数据处理：1）按“车牌号”对记录进行分组，计算单车辆的日均进出次数、各时段进出频次、单次停留时长（进出时间差）；3）对“进出地点”字段进行频次统计，统计各车辆的高频通行出入口；4）采用K-Means聚类算法，以“日均进出次数、高峰时段占比、停留时长”为特征，对车辆行为进行分类，分类结果仅反映数据统计规律；
3.数据应用：输出车辆行为分类结果，作为车库安保管理的辅助数据参考。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于车辆进出行为分析的算法模型，旨在通过处理车库管理系统的历史通行数据（如车牌号、进出时间等），应用K-Means聚类算法对车辆行为进行分类，以支持车库安保中的异常车辆筛查和高峰时段通行秩序管理。模型数据规模较小（3.63MB），更新频率为每日，适用于商务服务业场景，帮助安保人员优化日常工作流程。