车辆数据整合之方法及系统与流程

本发明涉及一种车辆数据整合之方法及系统，且特别是关于一种将车辆E-tag数据与车牌数据进行整合之方法及系统。

背景技术：

自动车牌辨识(Automatic Number Plate Recognition；ANPR)系统是一种常见的交通监视设备，主要利用架设于道路上的闭路监视器、交通执法用相机或专用的ANPR相机来捕捉行经车辆影像，并使用光学字符辨识技术来读取影像中车辆的车牌号码。自动车牌辨识系统主要用于帮助警方和相关执法机关掌握主要干道的交通数据、行经车辆数据以及车辆行驶纪录。然而，系统容易受环境因素影响，出现辨识错误的状况。

电子道路收费(Electronic Toll Collection；ETC)系统也是一种日益普遍的道路管理系统，其利用架设于道路上的无线射频辨识(Radio Frequency Identification；RFID)读取器及张贴于车辆上适当位置的电子卷标(E-tag)，来对行经车辆进行自动辨识和自动分类，进而对车辆收取相应的道路使用费用或违规罚款。系统常用于高速道路，能节省人力开销、减少道路堵塞、为驾驶人带来便利，同时也提供了一项对行经车辆的行驶路径进行大范围的纪录的手段。由于无线射频讯号的读取也易受周遭环境因素所影响，ETC系统同样也存在有感应不灵敏或辨识错误等问题。

如何有效增进执法机关寻找失窃车辆、赃车、可疑车辆等问题车辆的效率，一直是世界各国均急待解决的普遍社会议题；而套用假车牌或共享电子卷标来规避交通责任及逃避应缴费用或罚款，也是严重的长期社会问题。近年来，执法机关及车辆管理相关行业的业者均积极寻求能全面整合车辆数据 的管理方法，以增加执法效率并减少人力成本的浪费。然而，现有技术尚缺乏能将目前最常用的两套交通管理系统-－ANPR系统和ETC系统－所搜集的大量车辆数据进行整合的方法。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明提供了一种车辆数据整合之方法及系统，其目的在于利用常见的车辆数据搜集硬件系统，现场实际搜集车辆数据，并将数据进行整合，进而帮助相关执法机关更有效的管理车辆，缩短寻找可疑车辆、失窃车辆、赃车、假牌车等问题车辆的时间，减少犯罪及违法行为的发生；同时，本发明的方法与系统所提供的数据，还可与相关执法机关的内部数据进行比对，将有利于及时辨识问题车辆以及更新车辆讯息。

本发明的车辆数据整合之方法，包括步骤(a)捕捉复数个车辆数据，且传送复数个车辆数据至数据过滤系统；步骤(b)数据过滤系统判读复数个车辆数据的质量，若为可读取，进入步骤(c)若为不可读取，进入步骤(h)；步骤(c)读取复数个车辆数据的复数种不同性质的内容，且传送复数种不同性质的内容至服务器；步骤(d)服务器判读在一预设时段内是否存在至少两种复数种不同性质的内容，若是，进入步骤(e)，若否，进入步骤(h)；步骤(e)将复数种不同性质的内容匹配成至少一个数据组合，且传送至少一个数据组合至缓存系统；步骤(f)缓存系统判读任一缓存系统中的数据组合的出现次数是否大于一默认值，若是，进入步骤(g)，若否，进入步骤(a)；步骤(g)传送至少一个出现次数大于默认值的数据组合至数据库；及步骤(h)结束。

本发明的车辆数据整合之系统，包括数据过滤系统，用于判读复数个车辆数据的质量，并读取复数个车辆数据的复数种不同性质的内容；服务器，与数据过滤系统相连，用于判读在预设时段内是否存在至少两种复数种不同性质的内容，并将复数种不同性质的内容匹配成至少一个数据组合；缓存系统，与服务器相连，用于判读任一缓存系统中的数据组合的出现次数是否大 于默认值；及数据库，与缓存系统相连，用于储存复数种不同性质的内容和至少一个出现次数大于默认值的数据组合。

附图说明

为让本发明的叙述和其它目的、特征、优点与实施例能更明显易懂，所附图式的说明如下：

图1所示为本发明的一种车辆数据整合之方法的一实施例之流程图。

图2所示为本发明的车辆数据整合之系统的实施例之系统架构图。

图3A所示为本发明的车辆数据整合之方法与系统的实施例之一种车辆数据匹配实施态样示意图。

图3B所示为本发明的车辆数据整合之方法与系统的实施例之另一种车辆数据匹配实施态样示意图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的车辆数据整合之方法其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。

请参照图1与图2，系本发明的一种车辆数据整合之方法的一实施例之流程图与本发明的车辆数据整合之系统的实施例之系统架构图。如图1所示，本实施例的车辆数据整合之方法包括以下步骤：

步骤S1，在交通干道上的每隔一段距离的一监视站台1，架设一硬件系统10，且硬件系统10包括至少一个RFID读取器11和至少一个ANPR相机12。RFID读取器11与ANPR相机12的数量，可根据车道需求、RFID读取器11的读取范围或ANPR相机12的照相范围来进行调整；此外，监视站台1的架设间隔距离可视需求而定，而RFID读取器11和ANPR相机12的架设，则以每 线车道均设有一台专用的RFID读取器和一台专用的ANPR相机为佳，也就是说，监视站台1可能会架设有复数个RFID读取器11和复数个ANPR相机12，但本发明不限于此。

步骤S2，RFID读取器11和ANPR相机12捕捉至少一台行经监视站台1的车辆的至少一个E-tag讯号和至少一个车辆影像。RFID读取器11系用于捕捉至少一台行经车辆的E-tag讯号，而ANPR相机12系用于捕捉至少一台行经车辆的车牌影像。

步骤S3，传送捕捉到的E-tag讯号和车辆影像至一数据过滤系统2，以判读数据质量及读取内容。车辆数据至数据过滤系统2的传送可以是实时的，也可以是在一预设时间点；举例来说，车辆资料可以随搜随传，E-tag讯号和车辆影像被硬件系统10捕捉后立即传送至数据过滤系统2；或可设定在每日的固定时间，例如凌晨2点，从硬件系统10中撷取当日所有的车辆数据，并传送至数据过滤系统2。

步骤S4，数据过滤系统2判读至少一个E-tag讯号的质量是否为可读取，若是，进入步骤S5，若否，进入步骤S14。

步骤S5，判读至少一个车辆影像的质量是否为可读取，若是，进入步骤S6，若否，进入步骤S14。其中，步骤S4和步骤S5的顺序是可以对调的，也就是说，E-tag讯号及车辆影像的质量的判读顺序是可依照实际需求进行相应的调整。

步骤S6，读取至少一个E-tag讯号的至少一个E-tag数据和至少一个车辆影像的至少一个车牌数据。其中，从E-tag讯号和车辆影像所读取出的内容不限于E-tag数据和车牌数据，也可包含数据捕捉时间、数据读取次数、车辆的行径纪录、车主数据、车辆颜色、车牌颜色、车辆品牌、车辆款式等车辆资料；而车辆的行径纪录，可用于进一步分析车辆或驾驶人的习惯行驶路径。

步骤S7，传送至少一个E-tag数据和至少一个车牌数据至一服务器3。 同时，还可传送至少一个车辆影像至一数据库5。

步骤S8，服务器3判读每一E-tag数据的捕捉时间点的一前预设时段内是否存在至少一个车牌数据，若是，进入步骤S10，若否，进入步骤S9。前预设时段的较佳值为3秒，但不限于此，可依照实际需求进行设定。

步骤S9，判读E-tag数据的捕捉时间点的后一预设时段内是否存在至少一个车牌数据，若是，进入步骤S10，若否，进入步骤S14。后预设时段的较佳值为3秒，但不限于此，可依照实际需求进行设定。

其中，步骤S8和步骤S9的顺序是可对调的，也就是说，预设时段的判读顺序是可依照实际需求进行调整。此外，数据存在的判读也可以是以车牌数据的捕捉时间点为准；也就是说，服务器3也可判读每一车牌数据的捕捉时间点的前后3秒内是否存在至少一个E-tag资料。再者，也可选择性地进行步骤S8或步骤S9其中之一个步骤，或是将两个步骤合并为一个步骤，即同时判读前后共6秒的范围。

步骤S10，将E-tag资料和至车牌资料匹配为至少一个数据组合。在本实施例中，一个数据组合是由一个E-tag数据和一个车牌数据所组成；举例来说，请参考图3A与图3B，系本发明的车辆数据整合之方法与系统的实施例之两种数据组合集合示意图。如图3A所示，某一RFID读取器在时间点t₁捕捉到的一个E-tag数据E1，且经服务器3判读得知E-tag数据E1的捕捉时间点t₁的前3秒内存在一个车牌数据L1，而时间点t₁的后3秒内不存在任何车牌数据，则将E-tag数据E1和车牌数据L1进行匹配，形成一个数据组合(E1,L1)；又，如图3B所示，在时间点t₂和时间点t₃分别捕捉到两个E-tag数据E1、E2，其中，服务器3判读得知在E-tag数据E1的捕捉时间点t₂的前3秒内存在两个车牌数据L1和L2，捕捉时间点t₂的后3秒内存在三个车牌数据L3、L4和L5，而在E-tag数据E2的捕捉时间点t₃的前3秒内存在两个车牌数据L2和L3，而捕捉时间点t₃的后3秒内存在一个车牌数据L6，则将E-tag资料E1、E2与相应的六个车牌数据L1至L6分别进行匹配，形成8 个数据组合(E1,L1)、(E1,L2)、(E1,L3)、(E1,L4)、(E1,L5)、(E2,L2)、(E2,L3)和(E2,L6)；以此类推。此外，E-tag数据E1、E2可以是捕捉自同一个或不同的监视站台1，然而，用于组成数据组合的E-tag数据和车牌数据必须是来自于同一个监视站台1，而相同的数据组合可以是来自于不同的车辆数据捕捉时间点。举例来说，图3A中的E-tag数据E1和车牌数据L1可能于星期一时捕捉自监视站台A，而图3B中的E-tag数据E1和车牌数据L1-L5为监视站台B于星期二时捕捉，E-tag数据E2和车牌数据L2、L3、L6为监视站台B于星期三捕捉；其中，相同的数据组合(E1,L1)是分别由来自于星期一的监视站台A及星期二的监视站台B的两组车辆数据所匹配而成。

步骤S11，传送至少一个数据组合至一缓存系统4。

步骤S12，缓存系统4判读任一缓存系统中的数据组合的出现次数是否大于一默认值，若是，进入步骤S13，若否，进入步骤S2。默认值的较佳值为3，但不限于此，且大于3或超过3包含了3本身；此外，默认值越大，车辆数据整合的准确度越高。举例来说，若缓存系统4仅存在图3A与图3B内所示的数据组合，则判断数据组合(E1,L1)的出现次数为2次，其他7个数据组合(E1,L2)、(E1,L3)、(E1,L4)、(E1,L5)、(E2,L2)、(E2,L3)和(E2,L6)的出现次数则均为1次。

步骤S13，传送至少一个出现次数大于默认值的数据组合至数据库5。

步骤S14，结束。

经由上述步骤，即可得知道路上行驶车辆的E-tag数据与其对应的车牌数据；举例来说，若步骤S12中的默认值为2，则如图3A和图3B所示的出现了2次的数据组合(E1,L1)便会被传送至数据库5，即可得知E-tag数据E1与车牌数据L1是对应于同一台车辆的。此外，除了数据系统管理人员以外，数据库5还可提供给相关执法人员查询，以增进执法效率。

请参照图2，图2系本发明的车辆数据整合之系统的实施例之系统架构图。如图2所示，车辆数据整合系统包括复数个监视站台1、一数据过滤系 统2、一服务器3、一缓存系统4以及一数据库5；其中，每一复数个监视站台1包括一硬件系统10。

每一个硬件系统10，还包括至少一个RFID读取器11及至少一个ANPR相机12，系用于捕捉复数个车辆数据；其中，RFID读取器11系用于捕捉行经监视站台1的车辆的至少一个E-tag讯号，ANPR相机12系用于捕捉行经监视站台1的车辆的至少一个车辆影像。

数据过滤系统2，与复数个硬件系统10相连，用于判读车辆数据的质量，并读取车辆数据的内容。车辆数据的内容可包括复数个E-tag讯号的E-tag数据及复数个车辆影像的车牌数据，但不限于此，也可包含数据捕捉时间、数据读取次数、车辆的行径纪录、车主数据、车辆颜色、车牌颜色、车辆品牌、车辆款式等车辆资料；而车辆的行径纪录，可用于进一步分析车辆或驾驶人的习惯行驶路径。

服务器3，与数据过滤系统2相连，用于判读在一预设时段内是否存在至少两种不同性质的内容，并将不同性质的内容匹配成至少一个数据组合。在本实施例中，一个数据组合是由一个E-tag数据和一个车牌数据所组成；请参考图3A、图3B以及前述步骤S10，以进一步了解本实施例的数据匹配方法，在此便不再赘述。

缓存系统4，与服务器3相连，用于判读任一缓存系统中的数据组合的出现次数是否大于一默认值。其中，默认值越大，车辆数据整合的准确度也越高。

数据库5，与缓存系统4相连，用于储存不同性质的内容和出现次数大于默认值的数据组合。在本实施例中，数据库5所储存的不同性质的内容包含车辆影像、E-tag数据和车辆数据，但不限于此。

本发明实施例提供的车辆数据整合之方法及系统，利用常见的车辆数据搜集硬件系统，现场实际搜集车辆数据，并将数据进行整合，为相关执法机关提供了更有效的车辆管理手段；此外，此方法能协助寻找可疑车辆、失窃 车辆、赃车、假牌车等问题车辆；同时，本发明的方法与系统所提供的数据，还可与相关执法机关的内部数据进行比对，将有利于实时辨识问题车辆以及更新车辆讯息。

虽然本发明以前述的实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何熟习此技艺者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，因此本发明的专利保护范围须视本说明书所附的申请专利范围所界定者为准。