[发明专利]建立逃漏费识别模型的方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及一种建立逃漏费识别模型的方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：根据预设逃漏费规则对存量收费卡数据进行分类，得到无逃漏费数据集和逃漏费数据集；以所述存量收费卡数据的预设目标字段作为特征因子，以所述无逃漏费数据集和所述逃漏费数据集作为训练样本，利用预设算法进行模型训练，获得逃漏费识别模型，所述逃漏费识别模型用于根据待识别车辆的收费卡数据得到所述待识别车辆是否逃漏费用的识别结果。通过本公开的技术方案，相比于现有技术中通过人工筛查的方式识别逃漏费车辆，可以实现对逃漏费车辆的快速识别且不会出现漏查的情况，识别效率和准确率高。

技术领域

本公开涉及交通技术领域，具体地，涉及一种建立逃漏费识别模型的方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

目前，高速公路普遍存在缴费车辆逃漏费的现象，各种逃漏费手段层出不穷，给道路收费管理带来很大的困难和危害，如何查处逃漏费车辆是道路交通管理中的重要问题。

现有技术中，主要采用人工筛查的方式，由业务人员凭借经验对车辆的收费卡数据进行分析来核实车辆是否存在逃漏费行为，然而该方式筛查速度慢且容易出现漏查的情况，识别效率低且准确率无法得到保证。

发明内容

为了克服现有技术中存在的问题，本公开提供一种建立逃漏费识别模型的方法、装置、存储介质及电子设备。

为了实现上述目的，本公开提供一种建立逃漏费识别模型的方法：

根据预设逃漏费规则对存量收费卡数据进行分类，得到无逃漏费数据集和逃漏费数据集；

以所述存量收费卡数据的预设目标字段作为特征因子，以所述无逃漏费数据集和所述逃漏费数据集作为训练样本，利用预设算法进行模型训练，获得逃漏费识别模型，所述逃漏费识别模型用于根据待识别车辆的收费卡数据得到所述待识别车辆是否逃漏费用的识别结果。

可选地，所述方法还包括：

针对所述存量收费卡数据的每一字段，获取该字段在所述无逃漏费数据集中的统计值分布与在所述逃漏费数据集中的统计值分布之间的分布差异度；

根据各个所述字段的分布差异度确定所述预设目标字段。

可选地，所述以所述存量收费卡数据的预设目标字段作为特征因子，以所述无逃漏费数据集和所述逃漏费数据集作为训练样本，利用预设算法进行模型训练，获得逃漏费识别模型，包括：

根据所述预设目标字段的各统计值确定目标统计区间；

以所述无逃漏费数据集和所述逃漏费数据集中所述预设目标字段的位于所述目标统计区间内的统计值作为训练样本，利用所述预设算法进行模型训练，获得所述逃漏费识别模型。

可选地，所述方法还包括：

获取待识别车辆的收费卡数据中所述预设目标字段的位于所述目标统计区间内的统计值；

将所述统计值输入所述逃漏费识别模型，得到所述待识别车辆是否逃漏费用的识别结果。

可选地，所述方法还包括：

显示所述识别结果，以便对所述识别结果进行人工核对；

若所述识别结果表明所述待识别车辆逃漏费用，且人工核对确定所述待识别车辆实际存在逃漏费行为，则将所述待识别车辆的收费卡数据加入所述逃漏费数据集。

可选地，所述方法还包括：

若所述识别结果表明所述待识别车辆逃漏费用，且人工核对确定所述待识别车辆实际不存在逃漏费行为，则根据所述待识别车辆的收费卡数据更新所述预设目标字段。

本公开还提供一种建立逃漏费识别模型的装置，包括：