[发明专利]基于大数据分析的易混淆车打逃系统及方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析的易混淆车打逃系统，由收费车道单元、收费站单元、路段中心单元构成；其特征是，所述收费车道单元为车道机；所述收费站单元由站级服务器和站级管理机构成，所述站级服务器与站级管理机通信连接；所述路段中心单元由数据服务器和分析服务器构成，所述数据服务器与分析服务器通信连接；所述车道机与站级服务器通信连接，所述站级服务器与数据服务器通信连接，所述分析服务器与站级管理机通信连接；

所述分析服务器用以根据数据服务器中的收费数据分析获得易混淆车嫌疑库，所述站级管理机用以审核易混淆车嫌疑库并形成易混淆车正式库；所述车道机用以根据易混淆车正式库识别易混淆车；

所述系统具有：车道机采集收费数据并发送至站级服务器，站级服务器将收费数据汇总并发送至数据服务器的收费数据收集状态；

所述系统还具有：在收费数据收集状态基础上，分析服务器从数据服务器获取收费数据并据此分析获得易混淆车嫌疑库，分析服务器将易混淆车嫌疑库下发至站级管理机，站级管理机通过审核易混淆车嫌疑库形成易混淆车正式库并发至站级服务器，站级服务器将易混淆车正式库下发至车道机的易混淆车信息下发状态；

所述系统还具有：在易混淆车信息下发状态基础上，车道机将当前车道内车辆的车牌与易混淆车正式库进行比对，当比对结果为比中时，车道机向收费员显示提醒信息，车道机记录此次比中事件并上传至站级服务器的易混淆车识别状态；

其中，所述分析服务器采用预设的分析策略来分析获得易混淆车嫌疑库；所述分析策略包括：选取预设时间段内的收费数据，先从中找出通行次数大于或等于M的车辆，再从这些车辆中找出车型种类大于或等于N的车辆，这些车辆即为嫌疑易混淆车；

所述站级管理机采用预设的审核子方法来审核易混淆车嫌疑库，所述审核子方法包括：

S1、站级管理机根据预设的自动审核策略从易混淆车嫌疑库中选出易混淆车并放入易混淆车正式库中；

S2、站级管理机根据预设的人工审核策略从易混淆车嫌疑库中选出需要人工审核的嫌疑易混淆车以供审核、并将经人工审核确定的易混淆车并放入易混淆车正式库中；

所述自动审核策略包括：对易混淆车嫌疑库中的各个车辆分别依次进行“客一客二自动分析”、“客二客三自动分析”、“客一客三自动分析”，再将分析结果中的最高车型认定为该车辆的实际车型；

所述“客一客二自动分析”的具体过程为：先判断当前车辆的车型中是否含有“客一”和“客二”，若有则继续判断“客二”的次数是否大于或等于m1，若是则将“客二”列入分析结果；

所述“客二客三自动分析”的具体过程为：先判断当前车辆的车型中是否含有“客二”和“客三”，若有则继续判断“客三”的次数是否大于或等于m2，若是则将“客三”列入分析结果；

所述“客一客三自动分析”的具体过程为：先判断当前车辆的车型中是否含有“客一”和“客三”，若有则继续判断“客三”的次数是否大于或等于m3，若是则将“客三”列入分析结果；

所述人工审核策略包括：对易混淆车嫌疑库中的各个车辆分别依次进行“客一客二嫌疑分析”、“客二客三嫌疑分析”、“客一客三嫌疑分析”，再将分析结果中的最高车型认定为该车辆的嫌疑车型；

所述“客一客二嫌疑分析”的具体过程为：先判断当前车辆的车型中是否含有“客一”和“客二”，若有则继续判断“客二”的次数是否大于或等于n1，若是则将“客二”列入分析结果；

所述“客二客三嫌疑分析”的具体过程为：先判断当前车辆的车型中是否含有“客二”和“客三”，若有则继续判断“客三”的次数是否大于或等于n2，若是则将“客三”列入分析结果；

所述“客一客三嫌疑分析”的具体过程为：先判断当前车辆的车型中是否含有“客一”和“客三”，若有则继续判断“客三”的次数是否大于或等于n3，若是则将“客三”列入分析结果；

M、N、m1、m2、m3、n1、n2、n3分别为自然数，M5，N1，m11，m21，m31，1≤n1m1、1≤n2m2、1≤n3m3。

2.根据权利要求1所述的易混淆车打逃系统，其特征是，所述系统还具有：在易混淆车信息下发状态基础上，站级服务器根据易混淆车正式库和收费数据对易混淆车正式库中各易混淆车的通行缴费情况进行分析统计，并得出各易混淆车的偷逃费信息数据的追逃统计状态；

所述系统还具有：在追逃统计状态基础上，当成功追缴易混淆车偷逃费时，则由站级服务器记录该易混淆车偷逃费追缴成功事件，并将该易混淆车的偷逃费信息数据进行标记和封存的追逃记录状态。