一种精确还原车辆实际通行轨迹的数据预处理方法和系统与流程

本发明属于智能交通，具体涉及用于消除异常的门架数据对车辆高速公路路径还原结果影响的一种精确还原车辆实际通行轨迹的数据预处理方法和系统。

背景技术：

1、2019年12月31日，全国高速公路省界收费站全部拆除，高速公路实现了“一张网”运行，大幅提高了跨省物流运输的时效性和便利化程度。在高速公路省界收费站拆除项目中，全国各省投入大量人力物力建设了高速公路门架系统(包含门架上的交易系统，收费站上的门架数据传输系统、省中心级的门架数据采集系统和部中心级的门架数据接收系统等)，用于采集车辆通行途中的门架交易流水和车牌识别数据。其中，门架交易流水是通过车辆出口交易流水中的出入口时间区间及通行id获取，车牌识别数据是通过车辆出口交易流水中的出入口时间区间及车牌号获取。由于高速公路门架系统中的车牌识别数据在“一张网”运行初期存在识别结果准确率不高、无法分辨套牌车、门架摄像机校时有误差等诸多问题，使用较少；而门架交易流水中含有车辆本次通行时门架的累计交易成功次数信息，该信息由车辆携带的通行介质进行记录，先交易的门架先写，后交易的门架在上一个门架的基础上加一，形成了一个有序的队列，门架交易流水以此进行排序无需担心顺序错乱问题，相对具有更高的准确度、可信度、稳定性等特点，很多高速公路省联网中心往往只采用门架交易流水作为车辆实际通行路径还原的依据，应用于省中心在线计费系统和省级清分结算系统中。

2、随着全国“一张网”的统一运营，交通运输部对收费系统提出了新的要求。统筹谋划、精准施策，加快推进全国高速公路联网收费系统优化升级，进一步提高系统运行稳定性、计费精准性和业务规范性，不断提升高速公路通行效率和服务质量，为人民群众便捷快速出行提供高品质服务保障。在该方案中，部联网中心对计费服务精准性提出了“提升计费准确率”、“加强基础数据治理”、“规范入口称重业务”、“研究优化计费规则”、“完善清分结算系统”五点要求。要求指出，各省份需通过计费结果比对、海量数据分析等手段，深入摸排通行介质计费、在线计费等计费方式存在的问题，针对性提出优化提升方案，实现在线、兜底计费方式的交易按照实际行驶路径精准拆分，进一步提高清分结算精准性和及时性。

3、随着重庆高速公路的不断发展，本省高速公路路网结构日趋复杂，路径二义性问题十分严峻。尤其是渝长复线高速和渝黔复线高速开通后，高速公路像麻花一样互相交织在一起。门架交易流水由于天线故障、用户故意屏蔽通行介质等原因，在车辆通行路径上存在大量漏标的情况，只基于门架交易流水还原车辆实际通行路径可能导致在部分二义性路径小环上出现错误的路径拟合结果。错误的路径拟合结果将引发“同程不同费”等问题，这不仅会导致大量的用户投诉，降低联网收费系统的公信力，也无法保障高速公路业主的核心利益。同时，随着门架系统上的摄像机不断升级调整和图像识别算法的不断迭代优化，车牌识别结果准确率已经得到了极大提升，如果继续将投入大量资金建设的采集设备采集到的车牌识别数据废弃不用是对资源的极大浪费。

4、因此，需引入车牌识别数据对漏标的门架交易流水进行补充完善。然而，门架系统上的摄像机同步校时难以保证完全一致，存在先行经过的车牌识别数据抓拍时间反而大于后经过的车牌识别数据抓拍时间的情况，车牌识别数据按时间排序存在错乱。为了解决门架交易流水和车牌识别数据各自本身存在的问题，需要对门架交易流水和车牌识别数据进行融合，二者互相印证补充，保证最大限度的精确还原车辆实际通行轨迹。然而，门架交易流水和车牌识别数据融合后会带来去重、车牌识别数据排序错乱、以及门架个数增多带来的路径还原算法执行效率降低的问题。如何解决二者融合后带来的新问题，成为高速公路车辆通行轨迹还原算法的研究重点，对于联网收费系统具有重大意义。

技术实现思路

1、本发明解决无法最大限度精确还原车辆实际通行轨迹的问题，通过对门架交易流水和车牌识别数据进行融合，解决数据各自本身存在的问题及二者融合后带来的去重及排序错乱问题和门架个数增多带来的路径还原算法执行效率降低的问题，提供一种精确还原车辆实际通行轨迹的数据预处理方法和系统，对门架交易流水和车牌识别数据进行融合，并对融合后的数据进行处理，保证最大限度的精确还原车辆实际通行轨迹。

2、本发明要求保护的技术方案如下：

3、一种精确还原车辆实际通行轨迹的数据预处理方法，包括如下步骤：

4、s1：融合去重：将门架数据采集系统采集的门架交易流水和车牌识别数据进行融合，补全车辆通行过程中漏标的门架交易流水，然后把融合后的门架按照时间先后顺序进行排序，去掉重复的门架，形成一个初步的门架组合；所述的门架是指门架交易流水和/或车牌识别数据中的门架，包含门架信息；所述的门架组合是指按照时间先后顺序进行排序并进行去重处理的一组门架；

5、s2：重构排序：用重构排序算法对s1得到门架组合的先后顺序进行重新排列；如果排序的过程中出现连续重复门架，即原本不相邻的相同门架变成相邻的，跳转s1；否则跳转s3；

6、s3：去反标误标：对s2获得的门架组合，通过去反标误标算法找出门架组合中的反标和误标门架并剔除；

7、s4：门架同质化：对s3得到的门架组合进行同质化处理；所述的同质化处理，包括构建同质化门架分组信息和同质化门架判断融合；

8、所述的同质化门架包括不分方向的同质化门架和分方向的同质化门架，在高速公路路网中，两个相邻枢纽之间的双向主线门架即为不分方向的同质化门架，两个相邻枢纽之间的单一主线方向的门架即为分方向的同质化门架；所述的枢纽为高速公路路段与路段相交的地方，以该处是否存在多个主线通行方向作为判断依据。

9、优选地，s1中所述的门架交易流水和车牌识别数据可选择入口时间前和出口时间后某一时间范围内的具有相同通行id的门架交易流水和相同车牌号的车牌识别数据，所述的时间范围根据车道和门架系统硬件设备的时间误差范围进行灵活配置。

10、s1所述的融合去重，包括如下步骤：

11、s11：将门架交易流水中的门架取出，按交易时间先后顺序排序，形成门架队列q1；

12、s12：将车牌识别数据的门架取出，按抓拍时间先后顺序排序后依次插入q1队列中，并记录q1队列中的门架来源；

13、s13：轮询q1队列，如果存在前后相邻的相同门架，则获取该门架o转的最短时间t，如果时间间隔小于t则进行去重，只保留一个门架；如果时间间隔大于t，但o转需要途经3个以上门架，则仍然进行去重，只保留一个门架；如果时间间隔大于t，且o转只需途经3个以内门架，则保留两个门架；所述的o转是指从一个门架出发再次回到该门架；所述的最短时间t用门架o转的最短路径里程除以车辆行驶的最高速度得到；

14、s14：只保留一个门架时，优先保留来源于门架交易流水的门架；

15、s15：进行去重时，如果门架有对应的车牌识别数据记录，则标记此门架为正向交易门架。

16、s2所述的重构排序，包括如下步骤：

17、s21：建立前后门架基础信息映射关系，记录每一个门架的前序门架组合，并记录前序门架集合中每个门架到当前门架的跃点数，前序门架集合的边界可以根据需要进行设置，对于门架比较密集区域设置1-2个门架可达为边界，对于门架不密集区域设置3-4个门架可达为边界；

18、s22：从门架队列q1中，取出第一个门架g1和第二个门架g2，判断g1和g2的先后关系；

19、s23：如果g1和g2门架都来源于门架交易流水，则通过g1和g2门架的累计交易成功次数判断先后关系，累计交易成功次数小的排在前面，累计交易成功次数大的排在后面；

20、s24：如果g1和g2门架至少有一个来源于车牌识别数据，当存在g2在g1的前序门架组合中，且g1不在g2的前序门架组合中时，则将g2和g1的顺序互换后放回门架队列q1中；如果g1在g2的前序门架中，且g2也在g1的前序门架中，通过数学概率学理论判断车辆经过两个门架的前后关系，通过计算两个门架往返之间的所有途径门架都未被成功抓拍到的概率以及两个门架之间的跃点数来进行判断排序，排序完成后放回门架队列q1中；

21、s25：如果不存在上述情况，则仍然保留g1和g2门架按时间排列的先后顺序；

22、s26：依次判断g2和g3门架的先后关系，重复s23至s25，直到门架队列q1中的所有门架先后关系不再发生变化为止；

23、所述的跃点数是指某个门架到达另一个门架最少需要通过的门架个数。

24、s3所述的去反标误标，包括如下步骤：

25、s31：将门架队列q1中的门架按连续的同一路段门架进行分组，如果路段内存在调头位，则需要根据调头位将门架进一步进行细分；

26、s32：如果一组门架中只有一个门架，且门架来源于车牌识别数据则保留；

27、s33：如果一组门架中只有一个门架，虽然门架来源于门架交易流水，但是该门架在去重时有被标记为正向交易门架，则仍然保留此门架；

28、s34：如果一组门架中只有一个门架，且无法通过s32和s33判定为正向交易门架则舍弃该门架；

29、s35：如果一组门架中存在多个门架，参照s32和s33找出未反标误标的正向交易门架作为基准门架，保留该组门架中和基准门架行驶方向一致的门架，舍弃和基准门架行驶方向不一致的门架；

30、s36：如果一组门架中存在多个门架，且无法通过s32和s33找到未反标误标的基准门架，则将该组门架按照通行方向进行二次分组，保留门架个数较多的那组门架作为正向标记门架；

31、s37：每组门架去反标误标处理完成后，再按时间先后顺序将保留的门架组成新的门架组合。

32、所述的构建同质化门架分组信息，包括如下步骤：

33、s411：收集高速公路路网结构中的枢纽信息；

34、s412：根据枢纽信息，结合高速公路路网结构，梳理枢纽相邻关系，相邻枢纽之间的路径上不能存在其它的枢纽；

35、s413：收集相邻枢纽之间不存在其它枢纽路径上的所有主线门架信息集合，将该集合中的上行门架归为一组分方向的同质化门架，将该集合中的下行门架归为另一组分方向的同质化门架；

36、s414：相邻枢纽之间可能存在多条可达路径，需选取无其它枢纽的路径；如果存在多条无其它枢纽的路径，则按路径分别进行门架同质化定义。

37、所述的同质化门架判断融合，包括如下步骤：

38、s421：从去反标误标处理完成的门架队列中，取第一个门架存放到途径点队列中，作为路径还原的依据；

39、s422：取门架队列中的下一个门架，判断此门架和途径点队列中的最后一个门架是否属于同质化门架，如果是则舍弃此门架；如果不是，则将此门架也存放到途径点队列中；

40、s423：循环执行s422，直到门架队列中的所有门架都处理完成；

41、s424：最后途径点队里中的门架则为需要传入路径还原系统用于还原车辆实际通行轨迹的依据。

42、一种精确还原车辆实际通行轨迹的数据预处理系统，包括依次连接的融合去重模块、重构排序模块、去反标误标模块和门架同质化模块；

43、所述的融合去重模块用于将门架系统采集的门架交易流水和车牌识别数据进行融合去重，补全车辆通行过程中漏标的门架交易流水，并把门架按照时间先后顺序进行排序，去掉重复的门架形成一个初步的门架组合；所述的门架是指门架交易流水和/或车牌识别数据中的门架，包含门架信息；所述的门架组合是指按照时间先后顺序进行排序并进行去重处理的一组门架；

44、所述的重构排序模块采用重构排序算法对融合去重模块得到门架组合的先后顺序进行重新排列；如果排序的过程中出现连续重复门架，即原本不相邻的相同门架变成相邻的，则需要重回融合去重模块再进行一次去重处理；

45、所述的去反标误标模块对重构排序模块处理完成的数据，通过去反标误标算法找出门架组合中的反标和误标门架并剔除；

46、所述的门架同质化模块，包括依次连接的构建同质化门架分组信息子模块和同质化门架判断融合子模块；所述的构建同质化门架分组信息子模块用于构建同质化门架分组信息；所述的同质化门架判断融合子模块用于同质化门架判断融合。

47、优选地，所述的数据预处理系统可独立开发、部署、运行。

48、所述的数据预处理系统连接于现有的门架数据采集系统和路径还原系统之间，所述的数据预处理系统的融合去重模块与门架数据采集系统相连接，所述的路径还原系统与所述的数据预处理系统的门架同质化模块的同质化门架判断融合模块相连接；门架数据采集系统采集的数据通过数据预处理系统进行融合处理，处理完成的数据通过路径还原系统执行路径还原算法。

49、上述数据预处理系统中，所述的构建同质化门架分组信息，包括如下步骤：

50、s1：收集高速公路路网结构中的枢纽信息，所述枢纽为高速公路路段与路段相交的地方，以该处是否存在多个主线通行方向作为判断依据；

51、s2：根据枢纽信息，结合高速公路路网结构，梳理枢纽相邻关系，相邻枢纽之间的路径上不能存在其它的枢纽；

52、s3：收集相邻枢纽之间不存在其它枢纽路径上的所有主线门架信息集合，将该集合中的上行门架归为一组分方向的同质化门架，将该集合中的下行门架归为另一组分方向的同质化门架；

53、s4：相邻枢纽之间可能存在多条可达路径，需选取无其它枢纽的路径；如果存在多条无其它枢纽的路径，则按路径分别进行门架同质化定义。

54、上述数据预处理系统中，所述的同质化门架判断融合，包括如下步骤：

55、s1：从去反标误标处理完成的门架队列中，取第一个门架存放到途径点队列中，作为路径还原的依据；

56、s2：取门架队列中的下一个门架，判断此门架和途径点队列中的最后一个门架是否属于同质化门架，如果是则舍弃此门架；如果不是，则将此门架也存放到途径点队列中；

57、s3：循环执行s2，直到门架队列中的所有门架都处理完成；

58、s4：最后途径点队里中的门架则为需要传入路径还原系统用于还原车辆实际通行轨迹的依据。

59、有益效果：

60、本发明提供了一种精确还原车辆实际通行轨迹的数据预处理方法，对车牌识别数据和门架交易流水进行融合去重，摒弃了传统的只用门架交易流水来还原车辆实际通行路径的局限性，车牌识别数据具有强制性，用户无法通过屏蔽手段干扰联网收费系统对车辆途径点信息的收集，和门架交易流水可以相互印证，形成互补，补全车辆通行过程中漏标的门架交易流水，最大限度的精确还原车辆实际通行轨迹；所述的门架是指门架交易流水和/或车牌识别数据中的门架，包含门架信息；门架交易流水和车牌识别数据融合后必然导致门架的重复，对融合后的门架进行去重，解决门架个数增多带来的路径还原算法执行效率降低的问题。本发明采用重构排序算法对融合去重得到门架组合的先后顺序进行重新排列；如果排序的过程中出现连续重复门架，即原本不相邻的相同门架变成相邻的，重新对门架进行融合去重，直到没有连续重复门架为止，解决因车牌识别数据引入而导致门架排序错乱的问题。利用车牌识别数据作为判断门架交易流水是否反标误标的依据，由于门架系统上摄像机抓拍范围的可控性，车牌识别数据正常情况下是不会产生反标或误标的门架数据，在判断门架交易流水反标或误标的逻辑时，在原有的判断逻辑基础上，新增了车牌识别数据用以验证门架交易流水是否是反标或误标，提高了判断反标或误标的准确性；并对门架进行同质化处理，提高路径还原算法的执行效率。

61、所述的门架交易流水和车牌识别数据可选择入口时间前和出口时间后某一时间范围内的具有相同通行id的门架交易流水和相同车牌号的车牌识别数据，所述的时间范围根据车道和门架硬件设备的时间误差范围进行灵活配置。在实际应用中，车道和门架系统硬件设备的时间难以保持完全一致，可能存在时间误差，取数据的时间范围根据车道和门架系统硬件设备的时间误差进行灵活配置，从而取到全量的门架交易流水和车牌识别数据，减少可能的误差。

62、本发明重构排序步骤对融合去重得到门架组合的先后顺序进行重新排列；如果排序的过程中出现连续重复门架，通过时间和空间合理性对重复门架进行判断，摒弃了原有的简单通过设置时间阈值方式来判断重复门架的方式；车牌识别数据在按抓拍时间排序的基础上，通过数学概率学理论来进行辅助排序，调整相邻门架之间因为校时导致的排序错误问题，解决车牌识别数据排序错乱问题。

63、本发明提供一种精确还原车辆实际通行轨迹的数据预处理系统，该系统可独立开发、部署、运行，不影响现有系统运行的稳定性。

64、本发明提供的系统开发完成后，对重庆高速公路近一个月的省内出口交易流水重新还原路径后进行重计费，累计重计费流水13384091笔，重计费金额和原出口收费金额一致的流水13345215笔，占99.71％。对金额不一致的38876笔流水进行人工逐一核实后发现，门架交易流水和车牌识别数据融合后重新还原路径重计费的结果比原出口收费金额更精确的流水有33279条(绝大部分集中在复线开通后的二义性小环计费差异上)，占重计费总流水数的0.24％，也就是说，采用本发明提供的系统后准确率从99.71％提升到了99.96％。另外0.04％的数据无法通过此算法模型准确还原路径是由于其它客观原因导致，比如车辆非法调头行驶、出口未清空上一次通行的入口信息等。