一种基于路径关联的车辆数据查询系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于路径关联的车辆数据查询系统及方法，通过在浏览器端输入预定车辆行驶轨迹中经过的卡口点及时间段条件，在服务器端分别在所输入的各卡口点的过车数据中筛选符合时间段条件的车辆，并经排序后取出现次数最多的预定数量的车辆来作为嫌疑车辆，作为结果通过网络反馈给浏览器端，达到根据需求自动获取嫌疑车辆的目的，大大提升工作效率。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供，通过在浏览器端输入预定车辆行驶轨迹中经过的卡口点及时间段条件，在服务器端分别在所输入的各卡口点的过车数据中筛选符合时间段条件的车辆，并经排序后取出现次数最多的预定数量的车辆来作为嫌疑车辆，作为结果通过网络反馈给浏览器端，达到根据需求自动获取嫌疑车辆的目的，大大提升工作效率。【专利说明】
本专利技术涉及智能交通
，特别是涉及。
技术介绍
近年来，公路车辆智能监测记录系统(卡口系统)在我国大部分省市得到了广泛的应用，实现了大范围通行车辆图像抓拍、号牌识别以及通行信息实时采集和几种存储，为侦破机动车协同作案提供了数据基础。然而，由于该系统采集数据过于庞大，使有意义的数据被隐藏。 目前，公知的卡口系统，可以提供经过车辆查询功能，但只能按指定车牌号码、时间、位置等条件进行查询，对于那些车牌号码未知的车辆，只能对时间、位置进行过滤后依靠人工观察图片方式来寻找嫌疑车辆。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于路径关联的车辆数据查询系统，解决上述现有技术中嫌疑车辆查询方式效率低下的问题。 为实现上述目标及其他相关目标，本专利技术提供一种基于路径关联的车辆数据查询系统，包括:浏览器端，用于供输入预定车辆行驶轨迹中经过的卡口点的集合Pi及通过每个卡口的时间段Ti,其中，i为不小于I的整数；数据库，用于存储各个卡口点的过车数据；路径关联算法服务器端，网络连接所述浏览器端，用于从？1取出子集Passj,其中，j ( i ;并用于从分别对Pass]中每个卡口点的过车数据进行车辆经过时间筛选，以在Pass]中每个卡口点分别获取满足所述时间段Ti的车辆以形成Pass]中每个卡口点的车辆候选集合Ck，其中，k ( j ;并用于合并Passj中每个卡口点的车辆候选集合Ck并按车辆出现次数依序排列，以获取出现次数最多的I辆车作为嫌疑车辆并将嫌疑车辆的相关数据放入结果集A ;网络服务器端，连接所述浏览器端及路径关联算法服务器端，用于将所述结果集A作为查询结果输出反馈至浏览器端。 可选的，所述j彡3。 可选的，所述I = 10。 可选的，所述路径关联服务器端还用于将所述车辆经过时间筛选出的数据进行去重以获取所述车辆候选集合Ck。 可选的，所述网络服务器端，还用于根据所述查询结果生成图形分析结果；所述浏览器端，用于将所述图形分析结果展示出来，其中所述图形分析结果包括:所述嫌疑车辆的轨迹信息、数据信息列表、及图表中的一种或多种组合。 可选的，所述路径关联算法服务器端采用C++技术实现功能；所述网络服务端采用java技术获取在浏览器端的所述输入的输入者位置和输入时间信息；所述浏览器端使用 Silverlight 技术。 为实现上述目标及其他相关目标，本专利技术提供一种基于路径关联的车辆数据查询方法，包括:输入预定车辆行驶轨迹中经过的卡口点的集合Pi及通过每个卡口的时间段Ti,其中，i为不小于I的整数；从？1取出子集？38\_，其中，」(i ;分别对Pass]中每个卡口点的过车数据进行车辆经过时间筛选，以在Pass]中每个卡口点分别获取满足所述时间段Ti的车辆以形成Passj中每个卡口点的车辆候选集合Ck,其中,k< j ;合并Passj中每个卡口点的车辆候选集合Ck并按车辆出现次数依序排列，以获取出现次数最多的I辆车作为嫌疑车辆；将所述嫌疑车辆的相关数据放入结果集A作为查询结果输出。 可选的，所述j彡3。 可选的，所述I = 10。 可选的，所述方法还包括:将所述车辆经过时间筛选出的数据进行去重以获取所述车辆候选集合Ck。 如上所述，本专利技术提供，通过在浏览器端输入预定车辆行驶轨迹中经过的卡口点及时间段条件，在服务器端分别在所输入的各卡口点的过车数据中筛选符合时间段条件的车辆，并经排序后取出现次数最多的预定数量的车辆来作为嫌疑车辆，作为结果通过网络反馈给浏览器端，达到根据需求自动获取嫌疑车辆的目的，大大提升工作效率。 【专利附图】【附图说明】 图1显示为本专利技术一实施例中的基于路径关联的车辆数据查询方法的流程示意图。 图2显示为本专利技术一实施例中的基于路径关联的车辆数据查询系统的结构示意图。 元件标号说明 I基于路径关联的车辆数据查询系统 11 浏览器端 12 数据库 13 路径关联算法服务器端 14 网络服务器端 SI?S4方法步骤 【具体实施方式】 以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的【具体实施方式】加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。 如图1所示，本专利技术提供一种基于路径关联的车辆数据查询方法，包括: 步骤S1:输入预定车辆行驶轨迹中经过的卡口点的集合Pi及通过每个卡口的时间段Ti,其中，i为不小于I的整数。 在一实施例中，所述预定车辆行驶轨迹可以是预选择的，例如高速公路或者高速公路的某个路段等，所述路段中包括了多个卡口点，构成集合Pi,也就是说，包括例如卡口点P1、P2、P3等等；所述时间段Ti则为对应Pi的车辆经过卡口点的时间所属时间段，例如对应卡口点P1的时间段T1 (例如20xx年A月B日13:00?15:00)，对应卡口点P2的时间段T2 (例如20xx年A月B日16:00?17:00)等等。 步骤S2:从Pi取出子集PasSp其中，j ( i ;分别对Pass]中每个卡口点的过车数据进行车辆经过时间筛选，以在Pass]中每个卡口点分别获取满足所述时间段Ti的车辆以形成Pass]中每个卡口点的车辆候选集合Ck，其中，j。 在一实施例中，优选的，所述j ^ 3，也就是说至少取出3个卡口点的行车数据，那么同样的i > 3，三个点基本上就能确定了行车轨迹是按所述预定车辆行车轨迹来行驶的；举例来说，所述满足时间段Ti可以是:例如，在卡口点Pass1过车的时间段T1为例如20xx年A月B日13:00?15:00，在Pass2过车的时间段T2为例如20xx年A月B日16:00?17:00，在Pass3过车时间段T3为例如20xx年A月B日18:00?19:00，等分别作为条件，并按卡口点不同分别对过车时间在该些时间段内的车辆进行记录，来形成对应的例如CpC2、C3,并且由于有例外情况，使得选中的某个卡口点未必有车辆经过，因此k < j。 步骤S3:合并Pass]中每个卡口点的车辆候选集合Ck并按车辆出现次数依序排列，以获取出现次数最多的I辆车作为嫌疑车辆； 在一实施例中，这一步骤是本专利技术的重要改进步骤，也就是说，要找出实际上确实是沿预定车辆行驶轨迹(至少是其中某个需要的一段)移动的车辆，即承上所述，在Pi中选取所述卡口点PaSSl、PaSS2、PaSS3进行时间筛选，获得分别对应的CpC2及C3，将CpC2及C3合并，然后找到出现最多的I辆，优选的，所述I = 10，也就是说选出例如前10辆车(不足10辆亦可选为全部车辆)，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于路径关联的车辆数据查询系统，其特征在于，包括：浏览器端，用于供输入预定车辆行驶轨迹中经过的卡口点的集合Pi及通过每个卡口的时间段Ti，其中，i为不小于1的整数；数据库，用于存储各个卡口点的过车数据；路径关联算法服务器端，网络连接所述浏览器端，用于从Pi取出子集Passj，其中，j≤i；并用于从分别对Passj中每个卡口点的过车数据进行车辆经过时间筛选，以在Passj中每个卡口点分别获取满足所述时间段Ti的车辆以形成Passj中每个卡口点的车辆候选集合Ck，其中，k≤j；并用于合并Passj中每个卡口点的车辆候选集合Ck并按车辆出现次数依序排列，以获取出现次数最多的l辆车作为嫌疑车辆并将嫌疑车辆的相关数据放入结果集A；网络服务器端，连接所述浏览器端及路径关联算法服务器端，用于将所述结果集A作为查询结果输出反馈至浏览器端。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘暘，曾炜，王夷，李东晓，刘其峰，
申请(专利权)人：上海熙菱信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31