[发明专利]一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法

权利要求书

1.一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.数据离散化：收集每个ETC门架的图片抓拍数据和ETC交易数据，并对数据进行离散化处理；

S2.数据匹配：对离散化后的ETC交易数据和图片抓拍数据进行匹配；

S3.计算实际车牌的匹配度；

S4.行为判定。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，每个ETC门架的图片抓拍数据和ETC交易数据按1分钟的颗粒度进行离散化处理。

3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，设图片抓拍数据集为SP，ETC交易数据集为SE，匹配过程如下：

S2.1取数据集SP和SE的交集，SP∩SE，然后以图片车牌、交易车牌组成的键进行分组聚合计数，得到结果A；

S2.2找出仅在SP中出现的车牌，即求SP与SE的差集SP-SE；

S2.3找出仅在SE中出现的车牌，即求SE与SP的差集SE-SP；

S2.4对SP-SE、SE-SP按照时间段、门架组成的键进行连接操作，然后以图片车牌、交易车牌组成的键进行分组聚合计数，得到结果B；

S2.5合并A和B，然后变换得到结果C。

4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，匹配度的计算过程如下：

S3.1以图片车牌作为键对步骤S2.5的输出数据C进行分组聚合；

S3.2计算步骤S3.1分组中交易车牌与图片车牌的相似度，然后根据相似度阈值移除干扰车牌；

交易车牌与图片车牌的相似度相似度阈值，则交易车牌与图片车牌匹配，

交易车牌与图片车牌的相似度相似度阈值，则交易车牌与图片车牌不匹配；

S3.3通过相似度计算交易车牌与图片车牌的匹配度，匹配度是匹配次数与匹配总数的比率。

5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法，其特征在于，所述步骤S3.2中，相似度S的计算表达式如下：

式中，maxLen为交易车牌与图片车牌字符串长度的最大值。

6.根据权利要求1所述的一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法，其特征在于，所述阈值是预设值，所述阈值根据车牌识别系统的实际性能确定。

7.根据权利要求1所述的一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法，其特征在于，所述阈值为0.76。