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[發明專利]一種基于交通卡口的同行車輛判別方法及裝置在審

專利信息
申請號: 201811027994.0 申請日: 2018-09-04
公開(公告)號: CN109118766A 公開(公告)日: 2019-01-01
發明(設計)人: 趙淦森;郭懷晉;胡海濤;馮松青;洪小龍;朱理臻;謝華斌;黃濤;張豫;王欣明;麥家健;姚煒健;鄧杰;楊鐵民 申請(專利權)人: 華南師范大學;廣東冠網信息科技有限公司;東莞數匯大數據有限公司
主分類號: G08G1/01 分類號: G08G1/01;G08G1/017
代理公司: 廣州凱東知識產權代理有限公司 44259 代理人: 姚迎新
地址: 510000 *** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 同行 車輛軌跡 判定 車輛判別 交通卡口 時空 軌跡相似度 基礎構造 計算目標 目標車輛 數據加工 行車軌跡 業務規則 智能分析 智能交通 卡數據 相似度 序列集 抽取 合成 行車 配合 安全
【說明書】:

本發明公開了一種基于交通卡口的同行車輛判別方法及裝置。包括:以目標車輛的歷史過卡數據為基礎構造時空立方體;從歷史總體過車數據中抽取時空立方體范圍內的候選同行車輛過車數據;將候選同行車輛過車數據加工成候選同行車輛軌跡序列集;計算目標車輛軌跡序列與每一輛候選同行車輛軌跡序列的相似度;以軌跡相似度為基礎,配合業務規則合成判定分值;選取判定分值高于閾值的車輛生成同行車列表。本發明通過對行車軌跡序列進行智能分析,達到判定同行車輛的目的,可以在智能交通、安全防控領域發揮重要作用。

技術領域

本發明涉及智能分析領域,特別涉及一種基于交通卡口的同行車輛判別方法及裝置。

背景技術

隨著經濟的發展,人民生活水平的提高,汽車在社會生產以及人民群眾的生活占越來越重要的地位。伴隨著汽車普及率的提升,違法人員越來越多地使用車輛從事犯罪活動。

近年來,公安部門一直大力發展視頻監控應用建設,其中用于監測車輛信息的設備如高清卡口、簡易卡口、電子警察等設備已在各大城市大規模部署應用,采集、沉淀了海量的過車數據,成為打擊涉車犯罪的基礎。對于犯罪團伙從事的案件,公安部門一般通過檢索歷史過車記錄,鎖定與嫌疑車輛軌跡高度相似的車輛作為偵查目標,從而對整個犯罪團伙實行打擊。

但是,隨著汽車保有量與視頻監控設備的增加,數據庫中的歷史過車數據成幾何級數激增。公安部門傳統的分析方法基于數據庫組合查詢與人工判別相結合,既缺乏智能化分析手段,也無法應對激增的數據量。

現有技術中已經提出一些方案來解決同行車輛的分析問題。

第201310441733.4號中國專利申請提出基于車輛號牌識別和網格化監控的伴隨車實時檢測方法。該方法是:a、獲取所有卡口站點的信息和一段時間內的歷史車輛信息;b、獲取被測車輛的信息;c、求出被測車輛的行駛軌跡;d、判斷被測車輛的軌跡點數是否小于最小伴隨等級,是則轉跳到步驟h,否則進入步驟e;e、求出原始伴隨車輛集合;f、判斷原始伴隨車輛集合中車輛的數量是否小于2,是則轉跳到步驟h,否則進入步驟g;g、根據被測車輛的行駛軌跡計算原始伴隨車輛集合中各個車的軌跡;h、伴隨程度分析并得出結果。但該方法僅能識別連續的軌跡點,一旦伴隨(同行)車輛存在繞路行為,準確性將大為降低。同時,該方法要求所有車輛必須通過同一個最后一個卡口,對于終點卡口不同,但是中間軌跡點大量重合的伴隨(同行)車輛則不作考慮,這在實戰中具有很大局限性。

第201410758503.5號中國專利申請提出一種同行車輛分析方法。該方法在數據庫中查詢嫌疑車輛在一時間段的行車軌跡,并將其中出現的所有地點按所屬轄區進行分類得到不同的區域,同時將嫌疑車輛在一時間段內經過各區域的時間設為時間節點;應用服務器根據區域的數量自動生成對應數目的查詢線程;各查詢線程在數據庫中查詢各所述時間節點前后復數分鐘內經過對應區域的全部車輛;應用服務器讀取所有關聯車輛的行車軌跡并與嫌疑車輛的行車軌跡進行匹配,若匹配成功,則認為該關聯車輛是嫌疑車輛的同行車輛;提取所有同行車輛的數據,得到同行車輛列表。該方法的意義在于利用多線程技術提升執行速度,但該方案中關聯車輛選取條件比較粗糙,導致接下來的軌跡匹配需要計算海量關聯車輛,有比較多的無謂計算,制約了運算速度。而且關聯車輛的行車軌跡并與嫌疑車輛的行車軌跡的匹配算法僅考慮行車軌跡中共同出現的點,而沒有對整條軌跡序列的相似度進行分析,故在實踐中有一定的局限性。

發明內容

有鑒于此,本發明提供了一種基于交通卡口的同行車輛判別方法及裝置,能夠充分卡口過車數據利用進行深度挖掘,提高同行車輛判別的速度以及智能化水平。

本發明提出一種基于交通卡口的同行車輛判別方法,應用與電子設備,可以通過目標車輛判別其同行車輛,本方法包括:

對于目標車輛,指定車牌號碼以及需要分析的日期,時空立方體的時間閾值與空間閾值。

進一步地,從卡口過車數據中抽取符合車牌號碼以及日期等條件的目標車輛過車數據集。

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