一种省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统技术方案

本发明专利技术提供一种省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统。该系统包括如下模块，包括如下模块：数据收集与整合模块、轨迹生成与匹配模块、特征提取与聚类分析模块、异常检测与判断模块和预警信息生成与推送模块。本发明专利技术具有较高的准确性和实用性，有助于提高道路交通安全和执法效率。通安全和执法效率。通安全和执法效率。

【技术实现步骤摘要】
一种省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统


[0001]本专利技术属于智能交通系统领域，具体涉及一种省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统。

技术介绍

[0002]现有的克隆车违法行为识别方法主要依赖人工巡查或视频监控系统，但这些方法存在一定的局限性。
[0003]现有技术的主要缺点如下：
[0004](1)识别算法不够精确：现有技术主要基于规则匹配或传统机器学习方法识别克隆车违法行为，这些方法在面对复杂的数据和不同类型的违法行为时，准确性有限，容易出现误报和漏报。
[0005](2)轨迹分析能力不足：现有技术在处理和分析车辆轨迹数据时，很难准确识别出克隆车的特征，导致识别效果不佳。
[0006](3)多源数据融合不足：现有技术在分析克隆车违法行为时，很少充分利用ETC数据、卫星定位数据等多源数据，导致识别准确性受限。
[0007]为了克服现有技术的不足，本专利技术提出了一种省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统，采用分布式计算结合聚类分析的方法进行轨迹分析和轨迹比对，充分利用ETC门架通行数据与卫星定位轨迹数据。相比现有技术，本专利技术具有较高的准确性和实用性，有助于提高道路交通安全和执法效率。

技术实现思路

[0008]本专利技术提供了提出了一种省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统。该方法利用ETC门架通行数据与卫星定位轨迹数据，构建了一个克隆车违法行为智能识别与预警系统，通过数据收集与整合、轨迹生成与匹配、特征提取、分布式计算与聚类分析和轨迹异常检测与阈值设定等步骤，实现对省际客运克隆车违法行为的智能识别和预警。
[0009]为了解决上述技术问题，本专利技术提出一种省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统，包括如下模块：
[0010](1)数据收集与整合模块，用于整合ETC门架通行数据和卫星定位轨迹数据，构建统一的数据处理平台；
[0011](2)轨迹生成与匹配模块，用于生成车辆的行驶轨迹，并将ETC门架通行数据与卫星定位轨迹数据融合；
[0012](3)特征提取与聚类分析模块，用于提取融合后的轨迹数据的特征维度，并进行聚类分析；
[0013](4)异常检测与判断模块，用于根据聚类结果和设定阈值对车辆轨迹进行异常检测，判断克隆车违法行为；
[0014](5)预警信息生成与推送模块，用于基于异常检测结果生成预警信息并推送至执
法部门；
[0015]其中，所述数据收集与整合模块、轨迹生成与匹配模块、特征提取与聚类分析模块、异常检测与判断模块、预警信息生成与推送模块依次连接；
[0016]首先，所述数据收集与整合模块负责收集并整合来自不同数据源的信息，所述不同数据源的信息是ETC门架通行数据和卫星定位轨迹数据；所述数据经过预处理后，被传递给轨迹生成与匹配模块；
[0017]在所述轨迹生成与匹配模块中，将ETC门架通行数据与卫星定位轨迹数据相融合，生成车辆的行驶轨迹，并将所述轨迹数据传递给特征提取与聚类分析模块；
[0018]所述特征提取与聚类分析模块根据车辆轨迹数据，提取与克隆车相关的特征维度；然后，通过聚类算法对特征向量进行分析，将相似的轨迹分组到一起，以便更好地识别出克隆车的特征；分析完成后，结果将传递给所述异常检测与判断模块；
[0019]所述异常检测与判断模块依据聚类结果和设定的阈值，对车辆轨迹进行异常检测；当检测到两辆车在相同时间段具有相同车牌号但出现在不同地点时，即判定为克隆车违法行为；此时，异常检测结果将传递给所述预警信息生成与推送模块；
[0020]所述预警信息生成与推送模块根据异常检测结果，生成预警信息，所述预警信息包括克隆车的车牌号、违法行为类型、发生时间和地点，并实时推送至执法部门。
[0021]可选地，所述特征提取与聚类分析模块包括多个表示不同特征维度的子模块。
[0022]可选地，所述特征提取与聚类分析模块是距离偏离模块和行驶时间异常模块。
[0023]可选地，所述数据采集与整合模块进行数据采集与数据预处理，包括收集车辆的ETC门架通行数据、卫星定位轨迹数据和客运班线表；对原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和/或数据格式转换。
[0024]可选地，所述轨迹生成与匹配模块进行轨迹生成，包括，分别根据卫星定位轨迹数据和ETC门架通行数据生成车辆在高速公路上的行驶轨迹；对于卫星定位轨迹数据，直接连接相邻的卫星定位点得到行驶轨迹；对于ETC门架通行数据，根据车辆在高速公路上的通行记录，绘制车辆在高速公路上的行驶轨迹。
[0025]可选地，所述轨迹生成与匹配模块进行轨迹匹配，包括，将卫星定位轨迹数据与ETC门架通行数据进行匹配，使得车辆轨迹与实际道路网络相结合。
[0026]可选地，特征提取与聚类分析模块进行聚类分析与特征提取，包括，采用聚类算法对特征向量进行聚类分析，将相似的轨迹分组到一起，有助于识别相似轨迹的模式及找出异常的轨迹；提取行驶轨迹的特征维度，包括位置、时间戳、速度、行驶方向、通行时间和/或通行地点；将上述特征组合成特征向量，作为后续分析的输入。
[0027]可选地，所述异常检测与判断模块基于设定的阈值对聚类结果进行判断，从而实现对克隆车违法行为的识别。
[0028]可选地，所述预警信息生成与推送模块根据异常检测结果生成预警信息，并提前将预警信息发送至执法人员的PDA设备。
[0029]通过以上省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统，本专利技术可以有效地识别和预警克隆车违法行为。将ETC门架通行数据与卫星定位轨迹数据进行融合，可以更准确地反映车辆在高速公路上的行驶情况，有助于提高克隆车识别的准确性。同时，通过分布式计算、聚类分析等方法，可以在有限的计算资源下处理大规模数据，满足全天全量省际客运车
辆行驶轨迹的分析需求。
[0030]本专利技术省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统中的各个模块之间相互关联，共同完成克隆车违法行为的识别、预警和信息推送任务。通过这种紧密的模块间协作，系统能够在有限的计算资源下处理大量数据，提高识别准确性和执法效率。
附图说明
[0031]为了使本专利技术所解决的技术问题、采用的技术手段及取得的技术效果更加清楚，下面将参照附图详细描述本专利技术的具体实施例。但需声明的是，下面描述的附图仅仅是本专利技术的示例性实施例的附图，对于本领域的技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他实施例的附图。
[0032]图1是省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统的流程示意图。
具体实施方式
[0033]为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照参考附图来全面地描述本专利技术的示例性实施例。虽然各示例性实施例能够以多种具体的方式实施，但不应理解为本专利技术仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示例性实施例是为了使本专利技术的内容更加完整，更加便于将专利技术构思全面地传达给本领域的技术人员。
[0034]在符合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统，其特征在于，包括如下模块：(1)数据收集与整合模块，用于整合ETC门架通行数据和卫星定位轨迹数据，构建统一的数据处理平台；(2)轨迹生成与匹配模块，用于生成车辆的行驶轨迹，并将ETC门架通行数据与卫星定位轨迹数据融合；(3)特征提取与聚类分析模块，用于提取融合后的轨迹数据的特征维度，并进行聚类分析；(4)异常检测与判断模块，用于根据聚类结果和设定阈值对车辆轨迹进行异常检测，判断克隆车违法行为；(5)预警信息生成与推送模块，用于基于异常检测结果生成预警信息并推送至执法部门；其中，所述数据收集与整合模块、轨迹生成与匹配模块、特征提取与聚类分析模块、异常检测与判断模块、预警信息生成与推送模块依次连接；首先，所述数据收集与整合模块负责收集并整合来自不同数据源的信息，所述不同数据源的信息是ETC门架通行数据和卫星定位轨迹数据；所述数据经过预处理后，被传递给轨迹生成与匹配模块；在所述轨迹生成与匹配模块中，将ETC门架通行数据与卫星定位轨迹数据相融合，生成车辆的行驶轨迹，并将所述轨迹数据传递给特征提取与聚类分析模块；所述特征提取与聚类分析模块根据车辆轨迹数据，提取与克隆车相关的特征维度；然后，通过聚类算法对特征向量进行分析，将相似的轨迹分组到一起，以便更好地识别出克隆车的特征；分析完成后，结果将传递给所述异常检测与判断模块；所述异常检测与判断模块依据聚类结果和设定的阈值，对车辆轨迹进行异常检测；当检测到两辆车在相同时间段具有相同车牌号但出现在不同地点时，即判定为克隆车违法行为；此时，异常检测结果将传递给所述预警信息生成与推送模块；所述预警信息生成与推送模块根据异常检测结果，生成预警信息，所述预警信息包括克隆车的车牌号、违法行为类型、发生时间和地点，并实时推送至执法部门。2.根据权利要求1所述的省际客运克隆车违法行为智能识别与预警系统，其特征在于，所述特征提取与聚类分析模块包括多个表示不同特征维度的子模块。3.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪祖云，刘文平，廖惠敏，董婉青，董雷，刘思琦，张骦，张晓亮，肖晖，裴光石，
申请(专利权)人：中路高科交通科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：