[发明专利]高速公路客运车辆跨省匹配方法及装置

摘要

本发明涉及交通运输统计技术领域，具体涉及一种高速公路客运车辆跨省匹配方法及装置，方法包括：获取预存的跨省收费站对应的客运车辆的入口数据和出口数据，基于入口数据和出口数据得到目标算法模型，对跨省收费站中的待处理入口数据和待处理出口数据采用目标算法模型进行匹配以得到匹配结果。通过上述方法以有效保障高速公路客运车辆跨省匹配的准确性，并有效解决高速公路收费数据跨省分割问题以及由于车牌识别不全或识别错误导致的无法直接通过车牌号进行客运车辆跨省匹配问题。

主权项

1.一种高速公路客运车辆跨省匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取预存的跨省收费站对应的客运车辆的入口数据和出口数据，基于所述出口数据中的车牌号与入口数据中的车牌号的匹配度生成包括匹配数据和不匹配数据的样本数据；将所述样本数据中的入口数据和所述出口数据进行数学运算以得到综合指标，并对所述综合指标进行统计以得到相关性指标；对所述相关性指标进行处理以得到候选特征集，并对所述候选特征集进行重要程度评价以得到目标特征集，以及对所述目标特征集进行分配得到训练特征集和测试特征集；对所述训练特征集采用多种预设机器学习算法进行训练学习以对应得到多种跨省匹配算法模型，并从所述多种跨省匹配算法模型中选取一种作为第一算法模型；采用所述测试特征集对所述第一算法模型进行测试以得到测试结果，并根据该测试结果对所述第一算法模型进行调整以得到目标算法模型；对跨省收费站中的待处理入口数据和待处理出口数据采用所述目标算法模型进行匹配以得到匹配结果；所述获取预存的跨省收费站对应的客运车辆的入口数据和出口数据，基于所述出口数据中的车牌号与入口数据中的车牌号的匹配度生成匹配数据和不匹配数据的步骤包括：根据高速公路网拓扑结构、收费站位置以及省级行政区边界获得跨省收费站信息，并获取预存的与所述跨省收费站信息对应的客运车辆出口数据和入口数据；将出口数据中具有完整车牌号对应的出口数据作为目标出口数据，采用预设算法从所述入口数据中查找与所述目标出口数据中的完整车牌号一致且出口数据中的时间与入口数据中的时间的差值位于一设定时间范围的入口数据作为目标入口数据，并将该目标入口数据和与该目标入口数据匹配的目标出口数据作为匹配数据，将其他数据作为不匹配数据；所述入口数据包括入口收费站编码、入口车牌号、入口时间以及入口车型，所述出口数据包括：出口收费站编码、出口车牌号、出口时间以及出口车型，将所述样本数据中的入口数据和所述出口数据进行数学运算以得到综合指标，并对所述综合指标进行统计以得到相关性指标的步骤包括：利用所述样本数据中入口数据中的入口时间T_入口和入口车型C_入口减去对应的出口数据中的出口时间T_出口和出口车型C_出口得到综合指标：D_time＝T_入口‑T_出口D_car＝C_入口‑C_出口其中，D_time为出入口时间差、D_car为出入口车型差；分类统计出所述出入口时间差D_time和出入口车型差D_car的特征分布，并选取判断出口数据和入口数据是否匹配的相关性指标；对所述训练特征集采用多种预设机器学习算法进行训练学习以对应得到多种跨省匹配算法模型，并从所述多种跨省匹配算法模型中选取一种作为第一算法模型的步骤包括：分别使用逻辑回归、K临近值、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林以及梯度提升机器学习算法对所述训练特征集进行训练学习得到对应的模型，并计算各模型的准确率得分；将各模型中准确率得分最高的一个对应的模型作为第一算法模型。