一种高速公路通行车辆信息预测方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种高速公路通行车辆信息预测方法和系统，该方法包括如下步骤：步骤S1，收集原始车辆通行原始数据信息进行第一处理操作，得到第一数据，并格式化存储；步骤S2，对原始信息处理后得到的第一数据，进行第一过滤操作，得到第二数据；步骤S3，对经过第一过滤操作之后得到的第二数据，计算物理信息信度权重测值；步骤S4，对旧历史档案信息测值进行第三修正并更新演进；步骤S5，将步骤S3获取的物理信息信度权重测值与步骤S4中经过第三修正后的测值合并并存储；步骤S6，依据所待查询的车辆信息，从步骤S5生成的测值中生成车辆预测真实物理信息。本发明专利技术能够提供车辆的预测信息，这种信息有助于识别棘手的伪造相关的高速异常行为。行为。行为。

【技术实现步骤摘要】
一种高速公路通行车辆信息预测方法和系统


[0001]本专利技术涉及交通设备领域，尤其是一种高速公路车辆信息预测的方法和系统。

技术介绍

[0002]由于ETC计费系统的推广，许多高速公路收费站逐渐以无人值守的不停车通行车道取代人工收费窗口。并且囿于车辆物理信息并非短时间可以完全准确地推断，基于人工、传感器和机器视觉的判定方法对于车辆物理信息(包括车辆类型、车辆轴数、特种车类型等)无法确保高效、准确地给出。
[0003]在实践中，包括高速逃费行为的检出和追缴都需要基于车辆的准确信息，错误的车辆信息可能导致漏检异常行为。并且在部分异常行为(如套牌车、临时换牌等变造或伪造车牌相关情形，甩挂、途中换挂等车轴相关情形，盗用绿通车等特种车类型相关情形)中，现有方法由于依赖于通行数据本身，因而不具备一个具有一定真实性的参考标准，无法准确获悉车辆信息，也就无法正确进行正确的深层数据分析。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种高速公路车辆信息预测的方法和系统，通过多种加权方法存储历史信息建立档案库，增量存储以车牌为区别的车辆物理信息，并且提供接口为其他业务系统提供车辆信息预测结论。
[0005]本专利技术的技术方案为：一种高速公路通行车辆信息预测方法，包括如下步骤：
[0006]步骤S1，收集原始车辆通行原始数据信息进行第一处理操作，得到第一数据，并格式化存储；
[0007]步骤S2，对原始信息处理后得到的第一数据，进行第一过滤操作，得到第二数据；
[0008]步骤S3，对经过第一过滤操作之后得到的第二数据，计算物理信息信度权重测值；
[0009]步骤S4，对旧历史档案信息测值进行第三修正并更新演进；
[0010]步骤S5，将步骤S3获取的物理信息信度权重测值与步骤S4中经过第三修正后的测值合并并存储；
[0011]步骤S6，依据所待查询的车辆信息，生成的测值中生成车辆预测真实物理信息。
[0012]根据本专利技术的另一个方面，还提出一种多权重适应的高速公路通行车辆信息预测系统，包括：
[0013]数据收集模块，收集原始车辆通行原始数据信息进行第一处理操作，得到第一数据，并格式化存储；
[0014]第一处理模块，对原始信息处理后得到的第一数据，进行第一过滤操作，得到第二数据；
[0015]物理信息信度测值计算模块，对经过第一过滤操作之后得到的第二数据，计算物理信息信度权重测值；
[0016]旧历史档案信息测值更新演进模块，对旧历史档案信息测值进行第三修正并更新
演进；
[0017]测值合并模块，将步骤S3获取的物理信息信度权重测值与步骤S4中经过第三修正后的测值合并并存储；
[0018]预测模块，依据所待查询的车辆信息，生成的测值中生成车辆预测真实物理信息。
[0019]有益效果
[0020]本方法提出了一种高速公路通行车辆信息预测方法和系统，根据既往所有通行记录生成车辆物理数据预测表，能够有效地利用全部既往通行记录，并且能够包容车辆发生长期性的变化(如车牌转让)。根据预测表，能够提供车辆的预测信息，这种信息有助于识别棘手的伪造相关的高速异常行为。
附图说明
[0021]图1为本专利技术的一种高速公路通行车辆信息预测方法流程框图；
[0022]图2为本专利技术方法经过滤后单条车辆原始信息的信息信度权重测值计算方法示意图(以一辆2轴客1型车辆，车重2吨的车辆为例)；
[0023]图3为该方法对同一车牌多条车辆原始信息的信息信度权重测值计算方法示意图(以图2同一车辆为例)；
[0024]图4为历史档案表中车辆信息测值方法示意图(以图2同一车辆为例)。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅为本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本专利技术中的实施例，本领域的普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术的保护范围。
[0026]根据本专利技术的实施例，本方法提出一种高速公路通行车辆信息预测方法，包括如下步骤：
[0027]步骤S1，收集原始车辆通行原始数据信息进行第一处理操作，得到第一数据，并格式化存储；
[0028]步骤S2，对原始信息处理后得到的第一数据，进行第一过滤操作，得到第二数据；
[0029]步骤S3，对经过第一过滤操作之后得到的第二数据，计算物理信息信度权重测值；
[0030]步骤S4，对旧历史档案信息测值进行第三修正并更新演进；
[0031]步骤S5，将步骤S3获取的物理信息信度权重测值与步骤S4中经过第三修正后的测值合并并存储；
[0032]步骤S6，依据查询从步骤S5生成的测值中生成车辆预测真实物理信息；
[0033]下面对各步骤进行详细说明。
[0034]步骤S1，收集车辆通行原始数据信息进行第一处理操作，得到第一数据，并格式化存储；
[0035]在交通领域，车辆在经过高速出入口时，通常会被识别设备监控和识别车辆的信息，从而便于收费等操作。然而，由于社会中存在套牌、改装等各种违规行为，导致车辆的识别不一定与车辆的真实身份一致。本专利技术中，为了能够更准确的判断当前车辆的真实身份
信息，能够充分从历史数据中获取车辆数据物理信息预测，辅助车辆信息预测；同时，由于历史数据由于客观存在的误录入、误识别以及少数时候会发生的车辆物理信息可信变更，会导致历史数据的对预测产生偏差和不良影响。另外，由于每天产生大量的对于历史数据，需要有一个良好的方法进行存储，以将复杂度降低至可接受的范围，并且节约磁盘空间。
[0036]本专利技术方法目前需要收集并使用的原始数据信息为某路段一个记录周期内所有车辆的通行数据，所述一个记录周期的起始日为收集当前日之前一个月的对应日，终止日为收集当前日。例如，收集当前日为2022年5月1日，则记录周期为2022年4月1日至2022年5月1日。
[0037]本方法目前需要收集并使用的数据字段包括：通行介质类型、入口读卡车牌、入口读卡车牌颜色、入口图像识别车牌、入口图像识别车牌颜色、出口读卡车牌、出口读卡车牌颜色、出口图像识别车牌、出口图像识别车牌颜色、入口车型、出口车型、入口车轴数、出口车轴数、入口特种车型、出口特种车型、入口称重、出口称重、出口时间；此外其他字段弃置不用。
[0038]上述的数据信息来源可能不同，例如，有些是高速出入口采集，有些从网络收集，有些从离线的数据库获取，有些来自于在线数据库，不同来源处的数据信息，其格式可能会有不同，本专利技术在收集到上述字段的数据信息之后，需要对不同来源的数据进行形式规范。
[0039]根据本专利技术的一个实施例，所收集的原始数据信息包括：第一来源数据信息、第二来源数据信息，第三来源数据信息，第四来源数据信息；
[0040]根据一个实施例，所述的第一来源为高速公路出口读卡本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速公路通行车辆信息预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，收集原始车辆通行原始数据信息进行第一处理操作，得到第一数据，并格式化存储；步骤S2，对原始信息处理后得到的第一数据，进行第一过滤操作，得到第二数据；步骤S3，对经过第一过滤操作之后得到的第二数据，计算物理信息信度权重测值；步骤S4，对旧历史档案信息测值进行第三修正并更新演进；步骤S5，将步骤S3获取的物理信息信度权重测值与步骤S4中经过第三修正后的测值合并并存储；步骤S6，依据所待查询的车辆信息，生成的测值中生成车辆预测真实物理信息。2.根据权利要求1所述的一种高速公路通行车辆信息预测方法，其特征在于，包括如下步骤：所收集的原始数据信息包括：第一来源数据信息、第二来源数据信息，第三来源数据信息，第四来源数据信息。3.根据权利要求1所述的一种高速公路通行车辆信息预测方法，其特征在于，所述的步骤1中，进行第一处理操作，是指进行第一筛选步骤，包括：步骤S1101：如果第三来源数据信息、第四来源数据信息识别车牌完全一致的车牌信息，直接作为真实车牌保留；步骤S1102：如果第三来源数据信息、第四来源数据信息识别车牌不完全一致，则提取不完全一致的两个车牌字符串，计算第一距离；步骤S1103：如果所述的第一距离小于等于第一阈值，则进一步计算第二距离，所述的第二距离是第三或第四来源数据信息与第一或第二来源数据信息的第二距离；步骤S1104：如果第二距离小于第二阈值，则以第一或第二来源数据信息作为真实车牌保留；包括步骤S1105：对于来源数据信息中其余数据，视作车牌数据未给出。4.根据权利要求3所述的一种高速公路通行车辆信息预测方法，其特征在于，对于同一车牌数据的车辆，还包括第二筛选步骤，包括：步骤S1201，通过出、入口车型数据，以拥有最大记录数的通行时所示车型数据视为真实车型数据；步骤S1202，对于通过出、入口的车辆的车轴数数据，以拥有最大记录数的通行时所示车轴数数据视为真实车轴数数据；步骤S1203，通过出、入口的车辆的特种车型数据，以拥有最大记录数的通行时所示特种车型数据视为真实特种车型数据；步骤S1204，通过出、入口的车辆的称重数据，以拥有最大记录数的通行时所示称重数据视为真实出口称重数据；步骤S1205，对于未给出数据，置
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1标记数据缺失。5.根据权利要求3所述的一种高速公路通行车辆信息预测方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪明新，顾辉，李鑫，
申请(专利权)人：北京中科神通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：