一种车辆行为管理方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提供的一种车辆行为管理方法、系统、设备及介质，通过获取一个或多个车辆经过目标区域时形成的通行交易数据，以及与所述通行交易数据关联的车辆图像结构化数据；其中，所述车辆图像结构化数据通过解析车辆经过目标区域时的图像获得；基于所述通行交易数据以及所述车辆图像结构化数据，对所述一个或多个车辆进行行为管理。本发明专利技术运用大数据分析技术对海量数据进行分析，通过数据复原车辆在高速公路的行驶情况，可以挖掘其中的异常行驶行为，可以分析一个或多个车辆的异常行驶行为；并且通过存储车辆图像结构化数据比直接存储图像更节约内存，与现有技术相比减小了存储压力。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆行为管理方法、系统、设备及介质
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种车辆行为管理方法、系统、设备及介质。
技术介绍
高速公路长期以来存在车辆异常行驶行为(例如冲卡、大车小标、跑长买短等)，这些异常行驶行为会使得高速公路产生各种奇怪的收费数据结果。目前，在部分省份已经尝试通过数据分析方法来获得嫌疑逃费行为数据，并取得了一定成果。但是经过取消省界站的新收费体系增设了大量门架，为高速公路带来明显的变化。其一是高速公路数据量以倍数增长，全国收费数据日均可达7亿，需要采用大数据分析技术来深入挖掘数据中存在的嫌疑行为表现；其二，大量门架布设使得高速公路前端采集数据能够满足逃费稽核业务需求，同时带来了海量视觉数据存储压力；其三，车辆在刻意逃费时会通过蒙牌换牌等手段，对车辆进行刻意伪装，造成其行为数据难以追踪真实车辆的效果。
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车辆行为管理方法、系统、设备及介质，用于解决现有技术中存在的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种车辆行为管理方法，包括以下步骤：获取一个或多个车辆经过目标区域时形成的通行交易数据，以及与所述通行交易数据关联的车辆图像结构化数据；其中，所述车辆图像结构化数据通过解析车辆经过目标区域时的图像获得；基于所述通行交易数据以及所述车辆图像结构化数据，对所述一个或多个车辆进行行为管理。可选地，对所述一个或多个车辆进行的行为管理至少包括：分析所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为。可选地，还包括：根据所述通行交易数据以及所述车辆图像结构化数据复原所述一个或多个车辆的行驶轨迹；按照预设行驶规则和/或预先构建的高速公路路网模型对复原的行驶轨迹进行分析，确定所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为。可选地，按照预先构建的高速公路路网模型对复原的行驶轨迹进行分析，确定所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为的具体过程包括：通过人工智能算法对高速公路现有路网数据进行无监督训练，构建高速公路路网模型；将所述通行交易数据以及所述车辆图像结构化数据输入至所述高速公路路网模型中进行仿真，获取所述一个或多个车辆的仿真行驶轨迹；将所述仿真行驶轨迹与复原的行驶轨迹进行比对；根据比对结果分析所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为。可选地，若某车辆存在异常行驶行为，则该车辆的行驶行为至少包括以下之一：车辆经过目标区域时未产生对应的通行交易数据、车辆产生通行交易数据时的里程交易金额与对应的行驶里程不匹配、车辆产生通行交易数据时计费车型与预设计费车型不一致、车辆在单次行驶轨迹中存在沿两个相反的方向行驶、车辆在单次行驶轨迹中存在多个车载电子标签设备套装、车辆在单次行驶轨迹中存在多个复合通行卡。可选地，获取所述车辆图像结构化数据的具体过程包括：获取所述一个或多个车辆经过目标区域时的图像，记为行驶图像；对所述行驶图像进行图像识别，解析所述行驶图像，获取所述一个或多个车辆的车辆信息；基于所述车辆信息获取解析后的车辆图像结构化数据；其中，所述车辆信息包括车牌信息、车辆基本属性、车辆业务属性和车辆身份标识。可选地，复原所述一个或多个车辆的行驶轨迹前，还包括根据高速公路常识及业务规则清洗所述通行交易数据；以及根据高速公路路网规则分离组合清洗后的通行交易数据和车牌信息。可选地，还包括输入包含有目标车辆的目标图像；通过视觉智能引擎从车辆经过目标区域时的图像中检索出满足预设相似度范围的相似图像，并以图像列表视图展示所述相似图像；其中，展示的信息至少包括图像时间和图像相似度。可选地，还包括输入包含有目标车辆的目标图像；通过视觉智能引擎从车辆经过目标区域时的图像中检索出满足预设相似度范围的相似图像；根据所述相似图像确定所述目标车辆在查询时间范围内的行驶轨迹，并展示所述行驶轨迹。可选地，所述车牌信息至少包括：车牌号码和车牌颜色；所述车辆基本属性至少包括：车辆品牌和车辆类型；所述车辆业务属性至少包括：危化品。可选地，还包括以可视化的图表显示车辆异常行驶行为分析结果、复原的行驶轨迹和仿真行驶轨迹；其中，显示所述图表的形式包括动态形式或静态形式；所述图表至少包括：地图、热力图、饼图、折线图、柱状图。可选地，还包括根据显示的图表进行稽核分析，反馈稽核信息；并在反馈稽核信息后，根据车辆的异常行驶行为和仿真行驶轨迹进行有监督训练学习和优化。可选地，所述目标区域包括以下至少之一：高速公路入口的收费站、高速公路出口的收费站、高速公路入口与出口之间的门架。本专利技术还提供一种车辆行为管理系统，包括有：数据采集模块，用于获取一个或多个车辆经过目标区域时形成的通行交易数据，以及与所述通行交易数据关联的车辆图像结构化数据；其中，所述车辆图像结构化数据通过解析车辆经过目标区域时的图像获得；车辆行为管理模块，用于根据所述通行交易数据以及所述车辆图像结构化数据对所述一个或多个车辆进行行为管理。可选地，若所述车辆行为管理模块对所述一个或多个车辆进行的行为管理包括分析所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为；则有：根据所述通行交易数据以及所述车辆图像结构化数据复原所述一个或多个车辆的行驶轨迹；按照预设行驶规则和/或预先构建的高速公路路网模型对复原的行驶轨迹进行分析，确定所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为。可选地，所述车辆行为管理模块按照预先构建的高速公路路网模型对复原的行驶轨迹进行分析，确定所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为的具体过程包括：通过人工智能算法对高速公路现有路网数据进行无监督训练，构建高速公路路网模型；将所述通行交易数据以及所述车辆图像结构化数据输入至所述高速公路路网模型中进行仿真，获取所述一个或多个车辆的仿真行驶轨迹；将所述仿真行驶轨迹与复原的行驶轨迹进行比对；根据比对结果分析所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为。可选地，若某车辆存在异常行驶行为，则该车辆的行驶行为至少包括以下之一：车辆经过目标区域时未产生对应的通行交易数据、车辆产生通行交易数据时的里程交易金额与对应的行驶里程不匹配、车辆产生通行交易数据时计费车型与预设计费车型不一致、车辆在单次行驶轨迹中存在沿两个相反的方向行驶、车辆在单次行驶轨迹中存在多个车载电子标签设备套装、车辆在单次行驶轨迹中存在多个复合通行卡。可选地，还包括有第一搜索模块，用于输入包含有目标车辆的目标图像；通过视觉智能引擎从车辆经过目标区域时的图像中检索出满足预设相似度范围的相似图像，并以图像列表视图展示所述相似图像；其中，展示的信息至少包括图像时间和图像相似度。可选地，还包括有第二搜索模块，用于输入包含有目标车辆的目标图像；通过视觉智能引擎从车辆经过目标区域时的图像中检索出满足预设相似度范围的相似图像；根据所述相似图像确定所述目标车辆在查询时间范围内的行驶轨迹，并展示所述行驶轨迹本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆行为管理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取一个或多个车辆经过目标区域时形成的通行交易数据，以及与所述通行交易数据关联的车辆图像结构化数据；其中，所述车辆图像结构化数据通过解析车辆经过目标区域时的图像获得；/n基于所述通行交易数据以及所述车辆图像结构化数据，对所述一个或多个车辆进行行为管理。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆行为管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取一个或多个车辆经过目标区域时形成的通行交易数据，以及与所述通行交易数据关联的车辆图像结构化数据；其中，所述车辆图像结构化数据通过解析车辆经过目标区域时的图像获得；
基于所述通行交易数据以及所述车辆图像结构化数据，对所述一个或多个车辆进行行为管理。


2.根据权利要求1所述的车辆行为管理方法，其特征在于，对所述一个或多个车辆进行的行为管理至少包括：分析所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为。


3.根据权利要求2所述的车辆行为管理方法，其特征在于，还包括：
根据所述通行交易数据以及所述车辆图像结构化数据复原所述一个或多个车辆的行驶轨迹；
按照预设行驶规则和/或预先构建的高速公路路网模型对复原的行驶轨迹进行分析，确定所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为。


4.根据权利要求3所述的车辆行为管理方法，其特征在于，按照预先构建的高速公路路网模型对复原的行驶轨迹进行分析，确定所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为的具体过程包括：
通过人工智能算法对高速公路现有路网数据进行无监督训练，构建高速公路路网模型；
将所述通行交易数据以及所述车辆图像结构化数据输入至所述高速公路路网模型中进行仿真，获取所述一个或多个车辆的仿真行驶轨迹；
将所述仿真行驶轨迹与复原的行驶轨迹进行比对；根据比对结果分析所述一个或多个车辆是否存在异常行驶行为。


5.根据权利要求2至4中任一所述的车辆行为管理方法，其特征在于，若某车辆存在异常行驶行为，则该车辆的行驶行为至少包括以下之一：车辆经过目标区域时未产生对应的通行交易数据、车辆产生通行交易数据时的里程交易金额与对应的行驶里程不匹配、车辆产生通行交易数据时计费车型与预设计费车型不一致、车辆在单次行驶轨迹中存在沿两个相反的方向行驶、车辆在单次行驶轨迹中存在多个车载电子标签设备套装、车辆在单次行驶轨迹中存在多个复合通行卡。


6.根据权利要求1所述的车辆行为管理方法，其特征在于，获取所述车辆图像结构化数据的具体过程包括：
获取所述一个或多个车辆经过目标区域时的图像，记为行驶图像；
对所述行驶图像进行图像识别，解析所述行驶图像，获取所述一个或多个车辆的车辆信息；
基于所述车辆信息获取解析后的车辆图像结构化数据；
其中，所述车辆信息包括车牌信息、车辆基本属性、车辆业务属性和车辆身份标识。


7.根据权利要求3所述的车辆行为管理方法，其特征在于，复原所述一个或多个车辆的行驶轨迹前，还包括根据高速公路常识及业务规则清洗所述通行交易数据；以及根据高速公路路网规则分离组合清洗后的通行交易数据和车牌信息。


8.根据权利要求4所述的车辆行为管理方法，其特征在于，还包括输入包含有目标车辆的目标图像；通过视觉智能引擎从车辆经过目标区域时的图像中检索出满足预设相似度范围的相似图像，并以图像列表视图展示所述相似图像；其中，展示的信息至少包括图像时间和图像相似度。


9.根据权利要求4或8所述的车辆行为管理方法，其特征在于，还包括输入包含有目标车辆的目标图像；通过视觉智能引擎从车辆经过目标区域时的图像中检索出满足预设相似度范围的相似图像；根据所述相似图像确定所述目标车辆在查询时间范围内的行驶轨迹，并展示所述行驶轨迹。


10.根据权利要求6所述的车辆行为管理方法，其特征在于，所述车牌信息至少包括：车牌号码和车牌颜色；
所述车辆基本属性至少包括：车辆品牌和车辆类型；
所述车辆业务属性至少包括：危化品。


11.根据权利要求4所述的车辆行为管理方法，其特征在于，还包括以可视化的图表显示车辆异常行驶行为分析结果、复原的行驶轨迹和仿真行驶轨迹；
其中，显示所述图表的形式包括动态形式或静态形式；所述图表至少包括：地图、热力图、饼图、折线图、柱状图。


12.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：周曦，姚志强，孙庆凯，黄晓立，何洪路，张迪，许梅芳，赵科，殷露曦，杨华，林尔彬，林坤琳，赵玉亮，
申请(专利权)人：云从科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44