[发明专利]基于卡口对行车时间的套牌车辆的识别方法及系统、介质

说明书

本发明公开了一种基于卡口对行车时间的套牌车辆的识别方法及系统、一种基于卡口对行车时间进行深度学习的套牌车辆的识别方法及系统、计算机可读取的存储介质。本发明的基于卡口对行车时间的套牌车辆的识别方法及系统，通过对车辆运行卡口轨迹数据进行统计分析，数据建模，具有良好的识别准确度，尤其是结合号牌车辆的登记信息，有力提高查扣套牌车准确性和效率，美化车辆营运环境，保障人民生命和财产安全。另外，不需要路网、距离数据的情况下得到车辆轨迹的连续特征，同时也能兼容漏拍数据，相较通过计算距离或者根据路网来确定轨迹连续性效果更好，复杂度更低。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，特别地，涉及一种基于卡口对行车时间的套牌车辆的识别方法及系统、计算机可读取的存储介质。

背景技术

套牌车辆，俗称克隆车，是指参照真牌车的型号和颜色，将号码相同的假牌套在同样型号和颜色的车上。套牌车主因为套用别人的牌照，所以在路上行驶时胆大妄为，做出任意穿红灯、轧黄线等严重违反交通法规的行为，对交通安全带来了严重的安全隐患，或者家庭内、朋友圈内互相套牌，以规避相关检查和费用。由于套牌车辆隐蔽性强、调查取证困难等特点，且目前尚无一种有效的方法或系统实现对其的自动识别，故如何准确识别套牌车辆已成为运管主管部门急需解决的问题，成为管控套牌车辆的重中之重。

发明内容

本发明提供了一种基于卡口对行车时间的套牌车辆的识别方法及系统、计算机可读取的存储介质，以解决现有技术无法对套牌车辆进行准确识别的技术问题。

根据本发明的一个方面，提供一种基于卡口对行车时间的套牌车辆的识别方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取所有卡口编号，形成卡口集合K＝{k₁，k₂，k₃，k₄……k_n}；

步骤S2：建立卡口集合K自身的迪卡尔积K*K，穷近所有卡口对组合，形成n*n的卡口对二维矩阵K_m＝[k_i*k_j]，i∈N₊∧i≤n，j∈N₊∧j≤n；

步骤S3：获取每辆车的运行轨迹，并将每辆车的卡口轨迹数据按照行车时间先后顺序经过的所有卡口排序，得到每辆车的号牌卡口轨迹序列K_T，将号牌卡口轨迹序列K_T中前后通过的两个卡口组成卡口对以得到号牌卡口对轨迹序列K_d，再从号牌卡口对轨迹序列K_d中提取每辆车行车轨迹中的卡口对，组成车辆通行卡口对记录，并将号牌卡口轨迹序列K_T中前后相邻依次通过的两个卡口组成卡口对(k_i，k_j)以得到号牌相邻卡口对轨迹序列K_a；

步骤S4：统计卡口对行车时间和卡口对行车时间最小阈值；

步骤S5：基于卡口对行车时间和卡口对行车时间最小阈值建立卡口对行车时间阈值二维矩阵K_n；

步骤S6：进行一维卡口对行车时间矩阵建模以得到卡口对行车时间矩阵K_b；及

步骤S7：统计各个号牌的卡口对行车时间矩阵K_b中卡口对行车时间出现0的概率P并应用正态分布，获取u±3σ的边界P值，u±3σ区间之外的号牌为套牌车；u±3σ区间之内且在边界P值附近的号牌为疑似套牌车。

进一步地，所述步骤S4具体为