智慧停车夜间异常停放行为识别数据

本数据适用于夜间巡检人员、欠费治理人员、安全秩序管理人员和客服提醒人员，面向夜间异常停放行为识别场景。行业痛点在于夜间长时间停放、未支付和重复夜停行为往往低频但影响较高，容易在投诉或现场异常后才被发现，本数据以订单为对象，统计夜间重合分钟、连续停放小时、夜间停放占比、未支付标记和近30日夜停次数，形成夜间异常等级，支持夜间重点巡检、补缴提醒和异常车辆复核。其行业价值在于提升夜间停车治理的主动识别能力。本数据来源于清洗后的停车订单、入场时段、支付状态、停车时长、应收实收金额和同车近30日夜停统计结果，对外保留脱敏订单标识、业务日期、脱敏路段名称和夜间异常识别字段。算法规则说明：模型分为单次夜停识别层、支付欠费识别层、近30日复发层和等级输出层。计算规则：实收金额在支付状态为已支付时取应收金额，否则取0；夜间重合分钟为订单停放时间与22:00至次日6:00的重合时长；夜间连续停车小时=夜间重合分钟/60；夜间停车占比在停车时长分钟为0时取0，否则=夜间重合分钟/停车时长分钟×100；未支付标记按已支付=0、未支付=1处理；夜间未支付金额在未支付标记为1时=max(应收金额-实收金额,0)，否则取0；同车近30日夜停次数、天数、总小时为同一脱敏车辆在业务日期前30日夜停记录聚合值，连续夜停次数为同车连续发生夜停的次数。夜间异常评分=min(夜间停车占比/80×22,22)+min(夜间连续停车小时/8×18,18)+min(同车近30日夜停天数/20×16,16)+min(同车近30日未支付夜停次数/5×18,18)+min(夜间未支付金额/60×14,14)+min(连续夜停次数/7×12,12)，结果保留两位小数。等级划分：评分≥80=高异常，80＞评分≥60=重点关注，60＞评分≥40=一般关注，评分<40=正常。参数依据：80%、8小时、20天、5次、60元、7次分别为上述六项字段满分边界；22、18、16、18、14、12分别为对应字段权重分值，合计100分，用于按单笔夜停程度、近30日夜停频度和未支付风险计算夜间异常等级。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集针对夜间异常停放行为识别场景，以停车订单为基础，通过统计夜间停放时长、占比、未支付金额及近30日重复夜停等指标，构建多层级评分模型，将车辆划分为正常至高度异常等不同等级。数据规模达2293条，旨在为夜间巡检、欠费治理及异常复核等停车管理环节提供主动识别支撑，提升夜间停车治理的精准性与效率。