[發明專利]基于高清卡口數據的通勤車輛識別方法、裝置和存儲介質

有效

• 申請號: 202110051846.8
• 申請日: 2021-01-15
• 公開（公告）號: CN112885105B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 寧平華;王蓓;何則干;葉聲遠;司徒惠源
• 申請（專利權）人: 廣州市市政工程設計研究總院有限公司
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 常柯陽

1.一種基于高清卡口數據的通勤車輛識別方法，其特征在于，包括：

S1.獲取第一車輛在n日內的所有卡口數據；

S2.根據所述第一車輛的n日內的所有卡口數據，確定第一車輛的n日卡口序列集合；

S3.對所述第一車輛的n日卡口序列集合進行頻繁序列挖掘，獲得第一車輛的頻繁卡口子序列集合；

S4.確定所述第一車輛的頻繁卡口子序列集合中的頻繁卡口子序列的相對長度的最大值；

S5.確定第二車輛、第三車輛...第M車輛的所述頻繁卡口子序列集合中的頻繁卡口子序列的相對長度的最大值，形成M輛車的頻繁卡口子序列的相對長度的最大值集合；

S6.采用層次聚類的合并算法對M輛車的頻繁卡口子序列的相對長度的最大值集合進行聚類，得出通勤車的頻繁卡口子序列的相對長度的最大值閾值；

S7.根據所述通勤車的頻繁卡口子序列的相對長度的最大值閾值，確定第一車輛、第二車輛...和第M車輛是否為通勤車；

所述步驟S3，具體包括：

S31.獲取第一層的候選卡口序列集合ψ⁽¹⁾＝{r＝a|a∈A}；

S32.根據所述n日卡口序列集合D_n＝{s¹,s²...sⁿ}，計算所述第一層的候選卡口序列集合ψ⁽¹⁾＝{r＝a|a∈A}中每一個候選卡口序列在集合D_n中的出現率，將出現率小于出現率閾值β的候選卡口序列從所述第一層的候選卡口序列集合ψ⁽¹⁾＝{r＝a|a∈A}中刪除，從而獲得第一層的頻繁卡口子序列集合

S33.通過公式ψ⁽²⁾＝{r＝r_h+r_z|r_h∈Φ⁽¹⁾,r_z∈Φ⁽¹⁾}獲取第二層的候選卡口序列集合ψ⁽²⁾；

S34.計算所述第二層的候選卡口序列集合ψ⁽²⁾中每一個候選卡口序列的出現率，將出現率小于出現率閾值β的候選卡口序列從所述第二層的候選卡口序列集合ψ⁽²⁾中刪除，從而獲得第二層的頻繁卡口子序列集合當所述第二層的頻繁卡口子序列集合為空集則停止，否則設定k＝2并執行步驟S35；

S35.通過公式ψ^(k+1)＝{r＝r_h+r_z[k]|r_h[1:k-1]＝r_z[1:k-1],r_h∈Φ^k,r_z∈Φ^k}獲取第k+1層的候選卡口序列集合ψ^(k+1)；其中，r_h[1:k-1]代表序列r_h中從位置1到位置k-1的子序列；

S36.計算所述第k+1層的候選卡口序列集合中每一個候選卡口序列的出現率，將出現率小于出現率閾值β的候選卡口序列從所述第k+1層的候選卡口序列集合ψ^(k+1)中刪除，從而獲得第k+1層的頻繁卡口子序列集合當所述第k+1層的頻繁卡口子序列集合為空集則停止，否則設定k＝k+1并跳回執行步驟S35，直至k達到上限值后返回所述頻繁卡口子序列集合；

S37.所述步驟S32中，代表序列r在集合D_n中的出現率，計算方式如下：

檢查集合D_n中的每一條數據s^h；如果序列s^h包含序列r，則序列r的出現次數加一；序列r的出現次數除以n等于出現率。

2.根據權利要求1所述的基于高清卡口數據的通勤車輛識別方法，其特征在于，所述卡口數據包括：

第一車輛的第i個卡口數據d_i(a_i,t_i)包含經過的卡口a_i和卡口拍攝時間t_i；

卡口a_i從屬于卡口集合A，t_i的單位為年月日時分秒。