申请/专利权人：福建省高速公路信息科技有限公司

申请日：2023-01-15

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN116363871B

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01;G08G1/017

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2023.07.18#实质审查的生效;2023.06.30#公开

摘要：本发明公开高速公路假日免征车辆疫情预警及入口信息还原方法，利用门架ETC门架上的RSU设备和抓拍摄像设备，利用对数据进行分析提取，提取经过省界门架的车辆信息，实现省外车辆识别。针对ETC通行数据漏检测、误检测、重复检测的情况，基于大数据挖掘、人工智能算法实现对ETC交易流水数据、车辆重识别信息、高速公路路网数据等进行多源数据融合实现车辆轨迹还原。将轨迹信息与高速公路路网模型多义性路径进行匹配比对，实现免征车辆入口信息还原。基于多源数据融合，利用人工智能算法实现免征车辆的入口信息还原。本发明解决了对于因重大节假日免征车道车辆无入口信息的车辆涉疫情况分析、涉疫车辆预警困难的现状。

主权项：1.高速公路假日免征车辆疫情预警及入口信息还原方法，其特征在于：其具体步骤如下：步骤1，获取目标高速公路路网数据构建高速公路路网模型；即对高速公路上ETC门架、服务区、收费站的位置和拓扑关系使用图理论进行建模，根据高速公路分向行驶以及控制出入的性质，采用加权有向图对其拓扑结构进行建模DG＝N,L,d以表示高速公路中的门架拓扑图，N、L、D分别表示路网中的节点、节点之间的连通关系以及道路距离；DG的具体表达式如下： 其中，Nodei、Nodej为高速公路的两个不同节点i和节点j，表示两节点的连通情况且返回其路网距离，inf表示Nodei与Nodej之间无法直接连通；步骤2，基于深度约束的Dijkstra算法获取指定起始节点和终止点的多义性路径以形成最短多义性路径集合B；多义性路径集合B生成步骤如下：步骤2-1，获取起点O、终点D和终止长度cutoff；步骤2-2，用最短路径法计算起点O和终点D之间最短路径作为最短路径Pk，并表示为多个节点且拆分成多条边；步骤2-3，判断当前最短路径的条数k是否小于设定的最大候选路径数K且还有候选最短路径；是则，执行步骤2-4；否则，执行步骤2-8；步骤2-4，把最短路径Pk上除了终点外的每个节点分别作为偏离点；步骤2-5，遍历每个偏离点，并计算获取每个偏离点到终点的最短路径；步骤2-6，对于每个偏离点，将起点到偏离点的路径+偏离点到终点的路径组成新候选路径并加入候选路径集合步骤2-7，判断候选路径集合是否为空集；是则，执行步骤2-8；否则，遍历候选路径集合，并将路径长度小于终止长度数据的路作为最短路径，将最短路径移出候选路径集合并执行步骤2-3；步骤2-8，将找到所有最短路径形成多义性路径集合B；步骤3，采集获取车辆通行数据和最短多义性路径集合B，并进行数据筛选和数据融合处理生成车辆轨迹数据；步骤3中基于多源数据融合生成车辆轨迹的步骤如下：步骤3-1，提取ETC门架交易数据，按照通行时间进行排序并生成ETC门架交易路径TradePath，TradePath表达式如下：TradePath＝{Plate,OBUID,TA,NA}其中，Plate为车辆车牌号；OBUID为车载OBU信息；TA为交易时间序列,TA＝TA1,TA2…,TAn，TA1为第一个交易时间，TAn为经过第n个交易时间；NA为交易门架序列，NA＝NA1,NA2…,NAn，NA1为车辆上高速交易的第一个节点，NAn为车辆交易的第n个节点，即最后一个节点；步骤3-2，提取ETC门架抓拍数据，按照抓拍时间进行排序并生成ETC门架抓拍路径CapPath，CapPath的表达式如下：CapPath＝{Plate,VehColor,ReID,TB,NB}其中，Plate为车辆车牌号；VehColor为车辆颜色；ReID为抓拍设备抓拍视频后通过车辆重识别系统识别出的车辆唯一标识；TB为抓拍时间序列,TB＝TB1,TB2…,TBm，TB1为第一个抓拍时间，TBm为经过第m个抓拍时间；NB为抓拍门架序列，NB＝NB1,NB2…,NBm，NB1为车辆上高速抓拍的第一个节点，Nn为车辆抓拍的第m个节点，即最后一个节点；步骤3-3，将TradePath和CapPath进行融合生成FusionPath；FusionPath的表达式如下：FusionPath＝{Plate,VehColor,ReID,TC,NC,S}其中，Plate为车辆车牌号；VehColor为车辆颜色；ReID为抓拍设备抓拍视频后通过车辆重识别系统识别出的车辆唯一标识；TC为融合轨迹时间序列,TC＝TC1,TC2…,TCk，TC1为第一个门架通过时间，TCk为经过第k个门架的通过时间；NC为通行门架序列，NC＝NC1,NC2…,NCk，NC1为车辆上高速通行的第一个节点，NCk为车辆通行的最后一个节点；S为数据来源序列，S＝S1,S2…,Sk,S1代表NC1或TC1的数据来源，数据来源为ETC门架交易数或ETC门架抓拍数据；步骤3-4，将FusionPath和多义性车辆轨迹数据B的路径利用轨迹匹配算法进行轨迹匹配，匹配出当前车辆的行驶路径，并搭配当前标准轨迹的入口收费站信息以还原车辆入口收费站信息；轨迹匹配算法的具体步骤如下：步骤3-4-1，提取FusionPath中所涉及到的通行节点信息，与多义性车辆轨迹数据B中的路径进行匹配，生成潜在路径集PotentialPathSet；步骤3-4-2，利用轨迹相似度计算SimFusionPath，PotentialPath，选取相似度最高的PotentialPath；步骤3-4-3，提取PotentialPath的入口收费站，作为当前轨迹的入口收费站信息；步骤4，对于车辆轨迹数据进行分析，判断当前车辆是否为免征车辆；是则，从免征车辆的通行数据中提取出口车辆信息并进入步骤5；否则，从非免征车辆的通行数据中提取出口车辆信息并进入步骤8；步骤5，通过出口车辆信息判断是否为ETC车辆；是则，执行步骤6；否则，执行步骤7；步骤6，针对ETC车辆，利用ETC车辆通过ETC门架的交易数据比对通行路径中是否存在省界门架的交易信息；是则，判断外省进入车辆并进行预警信息推送；否则，结束预警流程；步骤7，针对非ETC车辆，通过抓拍设备的采集数据提取车辆抓拍车牌进行信息匹配，判断该车辆的车牌信息是否被省界门架上的抓拍设备所识别；是则，判断为外省进入车辆，进行预警信息推送；否则，结束预警流程；步骤8，判断非免征车辆的入口收费站是否为省界收费站；是则，进行预警；否则，结束预警流程。

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