[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

说明书

本发明提供了一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法，包括以下步骤：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；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；计算实际车牌的匹配度；行为判定。本发明一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法，基于RSU天线记录的ETC交易数据以及摄像机记录的图片抓拍数据，对OBU发行车牌与实际车牌的一致性进行交叉检验，检测速率快、精度高，并且能在发生收费争议时还原车辆行驶的真实轨迹，能够有效避免高速公路损失通行费。

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，具体涉及一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法。

背景技术

ETC门架是高速公路唯一的计费手段，平均每5～10公里路会安装一对ETC门架。门架上有两类主要的数据采集设备，一个是RSU天线，负责对OBU进行读写；另一个是摄像机，负责抓拍车辆照片并对车牌进行识别。两套系统独立运行，并有严格的时间同步机制，车牌识别和ETC交易记录的生成时间误差在3秒之内。

ETC作为高速公路一种主流的收费模式，由于其通行效率高、有优惠，ETC的交易占比逐年升高，客车和货车均可以办理。为了保证高速公路收费的准确性，交通运输部要求ETC一车一标签(OBU)，并要求车辆悬挂车牌和卡内车牌一致。但在ETC办理过程中，人为或过失的将OBU卡内车牌录入错误；在车辆交易或过户后，OBU未按规定进行注销；人为的违规换用OBU：如将A车的OBU放入B车使用，或者将小车的OBU放入大车内使用。上述情况会导致车辆在高速公路行驶时OBU卡内车牌和车辆实际悬挂车牌不一致，导致车辆计费不准确，而且在发生收费争议时无法还原车辆行驶的真实轨迹，从而导致高速公路通行费的损失。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法。本发明旨在解决车辆OBU卡内交易车牌与实际悬挂车牌不一致，难以还原车辆真实行驶轨迹的问题。

为达到上述目的，本发明提供了一种基于多源数据交叉验证的异常通行行为检测方法，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，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，