[发明专利]一种偷逃费嫌疑车辆的确定方法和装置

权利要求书

1.一种偷逃费嫌疑车辆的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取各个行车车辆对应的第一通行数据；

提取所述第一通行数据中的检测数据；

将所述检测数据输入第一偷逃费嫌疑车辆确定模型，获得所述检测数据对应的第一标识或第二标识；其中，所述第一偷逃费嫌疑车辆确定模型是由第一训练样本训练获得；所述第一训练样本包括：正常车辆通行的第一训练数据和对应的所述第一标识，及偷逃费车辆通行的第二训练数据和对应的所述第二标识；

根据所述第一标识或所述第二标识，判断所述行车车辆是否为偷逃费嫌疑车辆。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取各个行车车辆对应的第一通行数据的步骤之前，还包括：

从各业务系统中获取原始通行数据；

对所述原始通行数据进行预处理，获得多组第一可信赖通行数据；其中，每组所述第一可信赖通行数据包括：收费数据、路况数据、气象数据、IC卡数据和路径数据；

分析黑名单系统中偷逃费车辆的通行特征；

根据所述偷逃费车辆的通行特征，将所述第一可信赖通行数据分为正常车辆通行的第一训练数据和偷逃费车辆通行第二训练数据；

利用第一标识标记所述第一训练数据，且利用第二标识标记所述第二训练数据；

将所述第一标识及其对应的所述第一训练数据和所述第二标识及其对应的所述第二训练数据作为第一训练样本进行模型训练，得到第一偷逃费嫌疑车辆确定模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一标识及其对应的所述第一训练数据和所述第二标识及其对应的所述第二训练数据作为第一训练样本进行模型训练，得到第一偷逃费嫌疑车辆确定模型的步骤之后，还包括：

将所述第一训练样本分为n份；其中，所述n为大于2的正整数；

依次选取n-m份所述第一训练样本训练模型，获得k个第二偷逃费嫌疑车辆确定模型；

将所述第二训练数据作为测试数据，依次将所述检测数据输入k个所述第二偷逃费嫌疑车辆确定模型，计算测试准确率；

选取最大的所述测试准确率对应的所述第二偷逃费嫌疑车辆确定模型替换所述第一偷逃费嫌疑车辆确定模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一标识或所述第二标识，判断所述行车车辆是否为偷逃费嫌疑车辆的步骤之后，还包括：

将所述第一标识和所述第二标识及其对应的检测数据加入所述第一训练样本，调整所述第一偷逃费嫌疑车辆确定模型。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：标准化、和/或编码、和/或异常点检测和去除、和/或特征选择和构建、和/或数据清洁和净化、和/或数据修正处理。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分析黑名单系统中偷逃费车辆的通行特征的步骤之前，还包括：

根据多组所述第一可信赖通行数据，动态计算多组第一可信赖通行数据的平均时间数列；

计算每组第一可信赖通行数据与对应的所述平均时间数列的差值；

将各个所述差值记录在对应的各组所述第一可信赖通行数据中，获得多组第二可信赖通行数据；

则所述将所述第一可信赖通行数据分为正常车辆通行的第一训练数据和偷逃费车辆通行第二训练数据，包括：

将所述第二可信赖通行数据分为正常车辆通行的第一训练数据和偷逃费车辆通行第二训练数据。

7.一种偷逃费嫌疑车辆的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取各个行车车辆对应的第一通行数据；

第一提取模块，用于提取所述第一通行数据中的检测数据；

输入模块，用于将所述检测数据输入第一偷逃费嫌疑车辆确定模型，获得所述检测数据对应的第一标识或第二标识；其中，所述第一偷逃费嫌疑车辆确定模型是由第一训练样本训练获得；所述第一训练样本包括：正常车辆通行的第一训练数据和对应的所述第一标识，及偷逃费车辆通行的第二训练数据和对应的所述第二标识；

判断模块，用于根据所述第一标识或所述第二标识，判断所述行车车辆是否为偷逃费嫌疑车辆。