CN103413440A - 基于智慧城市数据仓库和识别规则库的套牌车识别方法 - Google Patents
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Abstract
基于智慧城市数据仓库和识别规则库的套牌车识别方法，包括以下步骤：建立智慧城市数据仓库，存储包括车辆上牌及状态信息、车辆违章信息、车辆在监控卡口的抓拍信息在内的海量数据；针对不同类型的套牌车的套牌特点建立识别规则知识库；通过规则知识库的规则对数据仓库的信息进行运算判断，识别出待处理疑似套牌车；利用误识别车辆排除训练模块中的误识别车辆排除模型对待处理疑似套牌车中的误识别数据进行排除，获取高疑似套牌车，对识别结果进行照片比对验证，识别出真正套牌车；将识别结果输入识别车辆排除训练模块，完善样本库。本发明大大提高了交警监控与查处的效率，填补了现有套牌车自动识别方法发现的套牌车无法进一步高效处置的空白。
Description
技术领域
本发明涉及交通运输领域，具体涉及一种基于智慧城市数据仓库和识别规则库的套牌车辆的自动识别方法。
背景技术
一副车使用了非自己车辆所有的车牌称为套牌车。套牌车很多为盗抢、报废、走私、拼装车辆等来路不正、手续不全无法上牌车辆，也有一部分为手续齐全，但车主为逃避应该缴纳的税费、年检或交通违法处罚而直接套用别的车辆号牌上路行驶的车辆。随着经济的发展，社会上保有的车辆也越来越多，套牌车也不断增加，严重扰乱了交通秩序，给社会造成了很大的危害。
套牌车常见有三种套牌方式：套本地仍在使用的车辆车牌、套本地已报废的车辆车牌、套外地车辆车牌。总体而言，套牌车这一违章行为的识别查处难度很大。民警在执勤过程中很难短时间根据车牌及外观特征人工判断出车辆是否为套牌车。现有的一些自动化方法也主要关注在套牌车识别领域，且主要是针对第一种套牌方式。其基本原理是记录车辆在各监控点出现的时间信息，计算相同车牌在任意2个监控点出现的时间差是否小于预先设定的经过这两个监控点所需的最短时间，如小于该最短时间，则判定该车牌有套牌嫌疑。该方法对第二、第三种套牌方式无法识别，且识别后如何采取进一步措施监控处理也无有效手段。此外因现有的监控拍照设备对车牌的识别都存在一定的误识别率，而每天监控设备抓拍的车牌有几百万甚至上千万次，通过现有方法识别出的套牌车疑似往往日均达几万辆，其中大部分为识别错误，需进一步过滤，如何对套牌车疑似进行进一步过滤，排除误识别车辆也需进一步研究。
如何识别套本地已报废的车辆车牌、套外地车牌的套牌车，如何对识别出的各种类型的套牌车疑似进行进一步过滤，滤掉误识别的车辆，如何对识别出的套牌车进行进一步自动监控分析，以便交警抓捕处理。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种能够识别套本地已报废的车辆车牌、套外地车牌的套牌车的方法。
实现本发明目的的技术方案是：基于智慧城市数据仓库和识别规则库的套牌车识别方法，包括以下步骤：
S1.建立智慧城市数据仓库，存储包括车辆上牌及状态信息、车辆违章信息、车辆在监控卡口的抓拍信息在内的海量数据；
S2.针对不同类型的套牌车的套牌特点建立识别规则知识库；
S3.通过规则知识库的规则对数据仓库的信息进行运算判断，识别出待处理疑似套牌车；
S4.利用误识别车辆排除训练模块中的误识别车辆排除模型对待处理疑似套牌车中的误识别数据进行排除，获取高疑似套牌车，对识别结果进行照片比对验证，识别出真正套牌车；
S5.将识别结果输入识别车辆排除训练模块，完善样本库。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S5后还包括下列步骤：
S6.利用聚类分析方法对智慧城市数据仓库中的高疑似套牌车的轨迹进行聚类，识别出这些车辆经常出现的地点与时间，以供交警监控与查处。
本发明创造的效果和优点：
弥补了现有套牌车自动识别方法无法识别套本地已报废的车辆车牌、套外地车辆车牌的不足。使用二项Logistic回归排除车牌识别错误车辆，利用聚类分析方法对高疑似套牌车的轨迹进行聚类，识别出这些车辆经常出现的地点与时间，大大提高了交警监控与查处的效率，填补了现有套牌车自动识别方法发现的套牌车无法进一步高效处置的空白。
附图说明
图1为本发明实施例1的流程图；
图2为智慧城市数据仓库架构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例做进一步说明。
如图1所示，基于智慧城市数据仓库和识别规则库的套牌车识别方法，包括以下步骤：
S1.建立智慧城市数据仓库，在智慧城市数据仓库中的融合层建立抓拍与车辆状态数据融合表，抓拍与车辆状态、违章数据融合表包含以下一些字段：车牌号码、车辆类型（区分大小型车）、车辆品牌、日均抓拍次数、统计时段（按月、或按周）、车辆上牌日期、上次检验有效期止、车辆状态（正常、报废、盗抢）、违章次数、违章统计时段、车辆归属地（本地、外地）、是否含易识别错误字段（如8,B,D等）。
智慧城市数据仓库结构示例如图2所示，分为暂存区、统一模型层和业务集市层三层，暂存区为临时存储区，主要存放各委办局系统通过接口传来的车辆业务数据，包括公安局接口数据、交管局接口数据等。统一模型层分ODS（Operational Data Store）与融合层两层。ODS区存储经清洗、转换、排除错误及无效数据后的暂存区数据，其中包括车辆监控抓拍数据、交通违章数据和车辆年检数据等。融合层根据应用需求对ODS各车辆业务数据进行会总融合，形成抓拍与车辆状态数据融合表。业务集市层主要存储决策用的多维模型表或一些专题应用的决策结果表。
S2.建立套牌车识别规则知识库，记录套牌车的识别规则。套牌车识别规则由前件与后件两个部分组成，前件包括车辆归属地、车辆状态、期间违章次数和检验已失效时长等属性信息，后件包括初步判断结果和置信度。具体识别规则表示如下：
上表给出了一些主要的判断规则示例，其中期间违章次数为按年统计，检验已失效时长单位为年。在本方法的具体应用中期间违章次数、检验已失效时长、置信度等参数值可根据实际情况灵活配置，也可进一步将参数区间细分，增加新规则。采用规则库的方式记录识别规则，相对于传统将判断逻辑固化在软件程序的作法，可以方便的添加、修改规则，具有更高的灵活性与可读性。
S3.选取规则库的规则作为过滤条件，对抓拍与车辆状态、违章数据融合表的数据进行过滤，识别出待处理套牌车疑似，建立待处理套牌车疑似库。
S4.从待处理套牌车疑似库抽取部分车辆，比对这些车辆的抓拍照片，判断是否有车牌识别错误，补充车牌识别是否错误字段，建立误识别车辆排除训练样本集。样本集使用的字段和角色如下表所示：
S5.针对样本集，利用Logistic回归算法训练得到车牌识别错误分类器，利用该分类器对待处理套牌车疑似库的车辆进行处理，排除车牌识别错误的车辆。Logistic回归是一种统计方法，它可根据输入字段的值对记录进行分类。目前业界已有很多成熟的软件产品如spss,sas等支持该算法的应用，本处不详述。
S6.根据最终识别的套牌车车牌号码与车辆类型，对智慧城市数据仓库ODS区的车辆监控拍照数据的车辆被拍摄的地点，时段进行统计分析。识别出出现频次高的地点与时段。交警可据此对套牌车进行重点监控，查处。
Claims (4)
1. 基于智慧城市数据仓库和识别规则库的套牌车识别方法，其特征是，该方法包括以下步骤：
S1. 建立智慧城市数据仓库，存储包括车辆上牌及状态信息、车辆违章信息、车辆在监控卡口的抓拍信息在内的海量数据；
S2.针对不同类型的套牌车的套牌特点建立识别规则知识库；
S3.通过规则知识库的规则对数据仓库的信息进行运算判断，识别出待处理疑似套牌车；
S4.利用误识别车辆排除训练模块中的误识别车辆排除模型对待处理疑似套牌车中的误识别数据进行排除，获取高疑似套牌车，对识别结果进行照片比对验证，识别出真正套牌车；
S5.将识别结果输入识别车辆排除训练模块，完善样本库。
2.根据权利要求1所述的套牌车识别方法，其特征是，所述步骤S5后还包括下列步骤：
S6.利用聚类分析方法对智慧城市数据仓库中的高疑似套牌车的轨迹进行聚类，识别出这些车辆经常出现的地点与时间。
3. 根据权利要求1所述的套牌车识别方法，其特征是，所述步骤S1中的智慧城市数据仓库分为暂存区、统一模型层和业务集市层三层，暂存区为临时存储区，存放各接口传来的车辆业务数据；统一模型层分ODS区与融合层两层，ODS区用于存储经清洗、转换、排除错误及无效数据后的暂存区数据，融合层对ODS区各车辆业务数据进行会总融合，形成抓拍与车辆状态数据融合表。
4. 根据权利要求1所述的套牌车识别方法，其特征是，所述步骤S2中的套牌车识别规则由前件与后件两个部分组成，前件包括车辆归属地、车辆状态、期间违章次数和检验已失效时长的属性信息，后件包括初步判断结果和置信度。
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