一种高速公路假冒客车行为逃费检测方法和系统技术方案

本发明专利技术提出一种高速公路假冒客车行为逃费检测方法和系统，包括如下步骤：步骤S1，选择检测类型，所述的检测类型包括第一类型和第二类型；所述的第一类型包括货车客标，所述的第二类型包括节假日假冒客一；步骤S2，基于选择的类型，针对第一类型，采用第一类型检测方法进行检测；针对第二类型，采用第二类检测方法进行检测。通过本发明专利技术的方法，能够准确快速的识别假冒的货车客标，以及节假日假冒客一的车辆。本发明专利技术基于数据驱动的方法统计出最优识别车型，并结合车辆预测表作为辅助车型判断依据，为后续假冒客车类逃费行为判断提供保障。其次，对于出入口识别错误等问题，构建算法引入入口车辆信息和出口车辆信息作为车牌判断依据，提高车牌信息的可靠度。提高车牌信息的可靠度。提高车牌信息的可靠度。

【技术实现步骤摘要】
一种高速公路假冒客车行为逃费检测方法和系统


[0001]本专利技术涉及交通和图像处理领域，具体涉及一种基于视频检测器的高速公路假冒客车行为逃费检测方法，用于识别在ETC系统电子记录中，甄别并分析假冒客车获取通行优惠的逃费行为。

技术介绍

[0002]目前，高速公路建设在国内主要采用由国家统一规划，再由各省进行分段建设的建设模式，在运营管理中，则形成了各省分片区联网，每条路一个业主的运营模式。而高速公路通行费是道路使用者向道路经营者缴纳的道路使用费，是交通规费的一种，具有强制性、政策性、时效性、稳定性、有偿性和专用性。通行高速公路后及时缴纳足额车辆通行费，是每个道路使用者应履行的责任和义务。但是，逃费产生的经济利益促使很多车辆进行逃费。在联网收费系统中，更大的经济利益带来了更疯狂的偷逃通行费行为的发生。随着联网收费系统越来越长，车辆单次收费金额也越来越大，而逃费行为对于现有联网收费的危害也越来越大。
[0003]假冒客车类逃费通常是指车辆驾驶员通过对车辆的OBU(On board Unit)私自拆卸等行为将其替换成通行费率更小的车型对应的OBU，以此来混淆出入口站ETC读出车型，最终实现以小额车型进行缴费达到逃费目的。该类逃费行为根据逃费时间、逃费车型不同主要划分为两种：货车客标和节假日假冒客一。货车客标是指货车车辆驾驶员将OBU替换为客车OBU，以实现逃费行为。节假日假冒客一是指由于国家政策优惠，节假日期间七座以内的一型客车高速通行免费，非该类车可能会通过私自替换OBU等行为使其伪装成一型七座以内客车以实现逃费目的。
[0004]现有的高速公路运营部门采用防逃费的方法仍是采用人工筛查对逃费车辆进行筛查，但人工手段进行筛查不仅需要大量的人力资源投入，还需要较大的时间代价，在高速公路的高效运营状态下无法满足实际需求，仅能采取抽样的方法进行调查，难以起到实际的效果。随着近年来计算机视觉技术的发展，高速公路上使用的视频检测器用于车辆车型，牌照识别等方面。现阶段由于高速公路门架上的摄像头拍摄图片像素较低、车型识别算法训练集过拟合等问题，不可避免地会对车辆车型识别的准确率造成一定影响，影响到最终车型的判断。其次，出入口站上的摄像头可能会存在拍摄错误的问题，如易将识别车辆的后一辆车作为识别主体，从而对传统算法匹配车牌时造成影响。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提出使用一种高速公路假冒客车行为逃费检测方法和系统，通过分析门架摄像头识别算法及其输出特点，基于数据驱动的方法统计出最优识别车型，并结合车辆预测表作为辅助车型判断依据，为后续假冒客车类逃费行为判断提供保障。其次，对于出入口识别错误等问题，构建算法引入入口车辆信息和出口车辆信息作为车牌判断依据，提高车牌信息的可靠度。
[0006]本专利技术的技术方案为：一种高速公路假冒客车行为逃费检测方法，包括如下步骤：
[0007]步骤S1，选择检测类型，所述的检测类型包括第一类型和第二类型；所述的第一类型包括货车客标，所述的第二类型包括节假日假冒客一；
[0008]步骤S2，基于选择的类型，针对第一类型，采用第一类型检测方法进行检测；针对第二类型，采用第二类检测方法进行检测。
[0009]进一步的，所述的第一类型检测方法，用于对于货车车辆假冒客车构成的逃费进行检测，具体包括：
[0010]步骤S211：取沿线高速公路出口处收费站采集到的驶入车辆信息队列中的车辆信息，提取车辆进入时间t_in、车辆出站时间t_out、卡内读出车辆牌号c_obu、出口站识别车辆牌号c_out、入口站识别车辆牌号c_in、卡内读出车型v_obu；
[0011]步骤212：针对出口摄像头可能会将当前目标车辆识别为目标车辆的后一辆的问题，判断出口站识别车辆牌号c_out是否等于入口站识别车辆牌号c_in,若相等，则通过第一对比规则，取准确率更高站点识别车辆牌号，查询对应的出口车型c，作为后续匹配依据；若不相等，则取卡内读出车辆牌号c_obu，并查询对应的车型作为出口车型c进行后续匹配；
[0012]步骤S213：筛选车辆出口车型c为一型至四型客车的所有车辆信息；
[0013]步骤S214：根据车辆进入时间t_in、车辆出站时间t_out及车辆出口车型c匹配该车辆行驶轨迹内的门架牌识信息，并提取一系列门架牌识信息中视频检测器识别车型v_pic，通过选择门架拍摄到的车头图像进行识别，识别到的车型作为判断依据；
[0014]步骤S215：获取门架拍摄的多个图像，包括各种车型的车头图像、车身图像；将门架牌识信息中该车车头图像送入深度学习目标检测模型中，返回标签分为两类：客车、货车，作为第一车型超类v_superclass_gantry；将该车车道车身图片送入深度学习车辆属性识别模型中，返回标签分为两类：客车、货车，作为第二车型超类v_superclass_toll；
[0015]步骤S216：获取车辆历史档案，历史档案中记录了车辆的牌号和车型信息，以及对应的日期；基于历史档案，构建车辆预测表car_predict，提取车辆牌号c_predict,预测车型v_predict；
[0016]步骤S217：根据车辆牌号匹配车辆预测表中的车辆牌号c_predict，得到预测车型v_predict，若该辆车从步骤S214中得到的门架牌识车型v及预测车型v_predict同时为货车，或者步骤S215中得到的车型超类v_superclass_gantry、v_superclass_toll及预测车型v_predict同时为货车，且出口车型c为客车，则输出为货车客标类逃费行为。
[0017]进一步的，所述的第一对比规则是指，通过判断该目标车辆在进入车辆入口和通过车辆出口时的图像，如果图像中仅仅存在一辆车，即该目标车辆，则以该图像作为准确率更高的图像进行车牌号识别；否则，如果图像中出现多辆车，则认为准确率更低。
[0018]进一步的，所述的卡内读出车辆牌号c_obu是通过OBU读出的车辆牌号，所述的v_obu是通过OBU读出的读出车型；所述的出口站识别车辆牌号c_out、入口站识别车辆牌号c_in是通过车站的摄像头视频识别的车辆牌号。
[0019]进一步的，车辆行驶轨迹内的门架有多个，获得了多个门架牌识信息，选择其中出现次数最多的识别车型v_pic作为最终的门架牌识车型v。
[0020]进一步的，所述的第二类型检测方法，用于对于非一型客车节假日期间假冒七座以内一型客车构成的逃费进行检测，具体包括：
[0021]步骤S221：获取全年内高速公路对一型客车免费的时间段h；
[0022]步骤S222：取沿线高速公路出口处收费站采集到的驶入车辆信息队列中的车辆信息，提取车辆进入时间t_in、车辆出站时间t_out、卡内读出车辆牌号c_obu、出口站识别车辆牌号c_out、出口站识别车牌颜色c_color、入口站识别车辆牌号c_in、卡内读出车型v_obu；
[0023]步骤S223：判断出口站本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速公路假冒客车行为逃费检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，选择检测类型，所述的检测类型包括第一类型和第二类型；所述的第一类型包括货车客标，所述的第二类型包括节假日假冒客一；步骤S2，基于选择的类型，针对第一类型，采用第一类型检测方法进行检测；针对第二类型，采用第二类检测方法进行检测。2.根据权利要求1所述的一种高速公路假冒客车行为逃费检测方法，其特征在于，所述的第一类型检测方法，用于对于货车车辆假冒客车构成的逃费进行检测，具体包括：步骤S211：取沿线高速公路出口处收费站采集到的驶入车辆信息队列中的车辆信息，提取车辆进入时间t_in、车辆出站时间t_out、卡内读出车辆牌号c_obu、出口站识别车辆牌号c_out、入口站识别车辆牌号c_in、卡内读出车型v_obu；步骤212：针对出口摄像头可能会将当前目标车辆识别为目标车辆的后一辆的问题，判断出口站识别车辆牌号c_out是否等于入口站识别车辆牌号c_in,若相等，则通过第一对比规则，取准确率更高站点识别车辆牌号，查询对应的出口车型c，作为后续匹配依据；若不相等，则取卡内读出车辆牌号c_obu，并查询对应的车型作为出口车型c进行后续匹配；步骤S213：筛选车辆出口车型c为一型至四型客车的所有车辆信息；步骤S214：根据车辆进入时间t_in、车辆出站时间t_out及车辆出口车型c匹配该车辆行驶轨迹内的门架牌识信息，并提取一系列门架牌识信息中视频检测器识别车型v_pic，通过选择门架拍摄到的车头图像进行识别，识别到的车型作为判断依据；步骤S215：获取门架拍摄的多个图像，包括各种车型的车头图像、车身图像；将门架牌识信息中该车车头图像送入深度学习目标检测模型中，返回标签分为两类：客车、货车，作为第一车型超类v_superclass_gantry；将该车车道车身图片送入深度学习车辆属性识别模型中，返回标签分为两类：客车、货车，作为第二车型超类v_superclass_toll；步骤S216：获取车辆历史档案，历史档案中记录了车辆的牌号和车型信息，以及对应的日期；基于历史档案，构建车辆预测表car_predict，提取车辆牌号c_predict,预测车型v_predict；步骤S217：根据车辆牌号匹配车辆预测表中的车辆牌号c_predict，得到预测车型v_predict，若该辆车从步骤S214中得到的门架牌识车型v及预测车型v_predict同时为货车，或者步骤S215中得到的车型超类v_superclass_gantry、v_superclass_toll及预测车型v_predict同时为货车，且出口车型c为客车，则输出为货车客标类逃费行为。3.根据权利要求2所述的一种高速公路假冒客车行为逃费检测方法，其特征在于，所述的第一对比规则是指，通过判断该目标车辆在进入车辆入口和通过车辆出口时的图像，如果图像中仅仅存在一辆车，即该目标车辆，则以该图像作为准确率更高的图像进行车牌号识别；否则，如果图像中出现多辆车，则认为准确率更低。4.根据权利要求2所述的一种高速公路假冒客车行为逃费检测方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪明新，窦艺涛，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：