CN104050813B - 一种车辆翻牌检测方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种在封闭性道路上针对自动翻牌机进行自动检测的方法.该方法基于卡口表、车牌表中的记录以及封闭性道路出入卡口间的卡口信息判断车辆是否实施了自动翻牌行为。在车辆实施了翻牌行为的情况下,还能进一步依据相关卡口数据,结合轨迹碰撞运算、集合运算得出车辆的翻牌号码。本发明的方法能有效提升对使用自动翻牌器进行套牌车辆的监管监控,并可据此形成有效的布控策略,显著提升公安刑侦人员、交警的破案效率。
Description
技术领域
本发明涉及视频监控技术领域,尤其涉及一种车辆翻牌检测方法和装置。
背景技术
机动车号牌自动翻牌是指利用自动翻牌器对具有两副车牌的车辆进行自动翻牌。通常只需轻按手中的遥控器,当前车牌就会自动翻转到另一个车牌。一般10秒内就能完成一副车牌的翻转。该机动车号牌自动翻牌属于违法套牌行为的一种。自动翻牌不但能逃避电子眼,更能随时随地将违法记录加诸其他车主。自动翻牌的危害不言而喻,比如逃避非现场执法的一种违法行为,直接导致交通秩序混乱;驾驶者不再担心被“电子眼”拍下而被处罚,容易肆意驾车违法;助长肇事逃逸的发生,给公安侦破案件带来难度。另外,一旦驾驶者有明显违法行为被民警拦截时,他们会选择逃跑,这给民警现场执法也带来困难。
公交管【2010】277号《关于进一步加强机动车号牌管理的通知》中规定:未按规定使用车牌固封装置不得上路。另,修订后的公共安全行业标准《中华人民共和国机动车号牌》(GA36-2007)规定:机动车可以使用的牌照架为固定式牌照架,不包括外置锁式、内藏锁式、电子自动遮挡和更换式等便于更换拆卸的活动牌照架;不允许使用可拆卸活动号牌架和可翻转号牌架。
虽然有了明确的规定,但真正要对自动翻牌车辆进行抓捕还是存在较大的难度。
现有技术对套牌车的判断一种常用的方法就是通过车辆的时空关系进行判断:通过卡口间最小通行时间进行判断,即如果一辆车在两卡口被拍摄的时间差小于这两个卡口间最小通行时间则判断其中一辆车为套牌车。该方法要求套牌车辆和真实车辆需在同一时间段内在道路上行驶。如套牌车辆和真实车辆不在同一时间段内出现,则无法判别套牌现象。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种车辆翻牌检测方法和装置。
该方法应用于检测服务器,包括:A、将出口卡口表中的一车牌作为待检测车牌,根据该待检测车牌的车牌表统计入口卡口和出口卡口间该待检测车牌的行驶记录条数;B、将所述行驶记录条数与入口、出口卡口间的实际卡口数量进行比较,如果相等,则判断该车牌对应的车辆未实施翻牌行为;如果不相等,则转步骤C;C、对预设时间段内未捕获该车牌的卡口集合进行轨迹碰撞运算得到第一车辆集合,其中预设时间段为该车牌对应车辆经过入口卡口时间开始至经过出口卡口时间结束的时间段,未捕获该车牌的卡口集合为出口卡口和入口卡口间未捕获该车辆的卡口集合;D、确定所述未捕获该车牌的卡口集合中的首卡口的前方相邻卡口以及尾卡口的后方相邻卡口;E、分别查询预设时间段内经过所述前方相邻卡口的第二车辆集合和经过所述后方相邻卡口的第三车辆集合;F、取步骤C中的第一车辆集合对步骤E中的第二车辆集合的第一差集,取该第一差集对步骤E中第三车辆集合的第二差集,该第二差集中的车辆车牌即为待检测车牌的嫌疑翻牌车牌号。
优选地,步骤E中如果前方相邻卡口有两个以上,则对预设时间段内所述前方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第二车辆集合;如果后方相邻卡口有两个以上,则对预设时间段内所述后方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第三车辆集合。
优选地,所述出口卡口表和/或车牌表根据Hbase数据库进行设计。
优选地,所述Hbase数据库的版本号Version由过车时间和车道映射号进行填充。
本发明的一种车辆翻牌检测装置包括:翻牌行为确定模块和嫌疑翻牌车牌号确定模块;其中翻牌行为确定模块包括行驶记录统计子模块和翻牌行为判断子模块;嫌疑翻牌车牌号确定模块包括第一车辆集合确定子模块、第二车辆集合确定子模块、第三车辆集合确定子模块和嫌疑翻牌车牌号确定子模块;该行驶记录统计子模块,用于将出口卡口表中的一车牌作为待检测车牌,根据该待检测车牌的车牌表统计入口卡口和出口卡口间该待检测车牌的行驶记录条数;该翻牌行为判断子模块,用于将所述行驶记录条数与入口、出口卡口间的实际卡口数量进行比较,如果相等,则判断该车牌对应的车辆未实施翻牌行为;如果不相等,则由嫌疑翻牌车牌号确定模块进行嫌疑翻牌号的确定;该第一车辆集合确定子模块,用于对预设时间段内未捕获该车牌的卡口集合进行轨迹碰撞运算得到第一车辆集合,其中预设时间段为该车牌对应车辆经过入口卡口时间开始至经过出口卡口时间结束的时间段,未捕获该车牌的卡口集合为出口卡口和入口卡口间未捕获该车辆的卡口集合;该第二车辆集合确定子模块,用于确定所述未捕获该车牌的卡口集合中的首卡口的前方相邻卡口并且查询预设时间段内经过所述前方相邻卡口的第二车辆集合;该第三车辆集合确定子模块,用于确定所述未捕获该车牌的卡口集合中的尾卡口的后方相邻卡口,并且查询预设时间段内经过所述后方相邻卡口的第三车辆集合;该嫌疑翻牌车牌号确定子模块,用于取第一车辆集合对第二车辆集合的第一差集,取该第一差集对第三车辆集合的第二差集,该第二差集中的车辆车牌即为待检测车牌的嫌疑翻牌车牌号。
优选地,第二车辆集合确定子模块在前方相邻卡口有两个以上时,对预设时间段内所述前方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第二车辆集合;第三车辆集合确定子模块在后方相邻卡口有两个以上时,对预设时间段内所述后方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第三车辆集合。
相较于现有技术,本发明的方案能有效提升对使用自动翻牌器进行套牌车辆的监管监控,并可据此形成有效的布控策略,显著提升公安刑侦人员、交警的破案效率。
附图说明
图1是一个封闭性道路示意图。
图2是一个开放性道路示意图。
图3是本发明实施例流程图。
图4是本发明实施例装置逻辑结构图。
具体实施方式
本发明提出一种针对自动翻牌行为进行检测的方法。该方法能有效的提升对使用自动翻牌器进行套牌的车辆的监控,并可据此形成有效的布控策略,显著提升公安刑侦人员、交警的破案效率。以下通过具体实施方式进行详细说明。
本发明实施例提供的方法适用于在封闭性道路上进行的翻牌检测。封闭性道路的特点是车辆出入口固定,比如说高速公路就属于封闭性道路。图1示例了一段封闭性道路。该封闭性道路包括从卡口a至卡口k这11个卡口;其中卡口a、卡口i、卡口j和卡口k为车辆进入该封闭道路的出口卡口或者入口卡口;卡口b、卡口c、卡口d、卡口e、卡口f、卡口g和卡口h为该封闭道路上的非出口/入口卡口。图2给出的则是一个开放性道路的例子。开放性道路相对于封闭性道路来讲,车辆没有固定的出入口。
通常在封闭道路上,带有自动翻牌器的车辆为了逃避超速违章,经常在封闭道路的出入口卡口使用真实车牌,过了出入口卡口就切换为套牌。针对封闭性道路出入口卡口相对固定的特点,本实施例提供的一种对自动翻牌车辆检测的方法,请参图3。该方法应用于检测服务器,包括如下步骤:
S21、将出口卡口表中的一车牌作为待检测车牌,根据该待检测车牌的车牌表统计入口卡口和出口卡口间该待检测车牌的行驶记录条数。
每一个卡口都可以对过车进行记录。表1为出口卡口表的一个示例。该卡口表中记录有卡口映射号、车牌号、过车时间、车道映射号、车身颜色等。其中本实施例需要用到的信息包括卡口映射号和车牌号。表1采用了适合大数据存储的Hbase数据库来设计出口卡口表。其中卡口映射号作为主键row-key,过车时间和车道映射号作为版本号Version(这里假定单个卡口相机覆盖车道不超过10个,因此Version的末位即表示车道号;如车道号超过10,调整相乘数10为其它值即可);车牌号、车身颜色等其他车辆属性作为值Value。
表1
表2为车牌表的一个示例,该车牌表也采用了适合大数据存储的Hbase数据库来设计。其中车牌号作为数据表的主键row-key。过车时间和卡口映射号作为版本号Version()。值Value存放其他信息,如车身颜色、卡口映射号和卡口类别等等。假定卡口数量不超过1000,将过车时间*1000+卡口映射号所得的值作为版本号Version,该值的后三位即表示卡口映射号。这里之所以加上了卡口映射号,是为了避免套牌车在同一时间通过其他卡口而将表中原本的数据覆盖掉(Hbase的行具有排序特性,如果同一车牌的不同车辆同一时间经过了不同的卡口,该表只能保留一条记录,但是如果加上卡口映射号,则两条记录将被均保持下来)。车牌表用于存储某一车牌在该封闭性道路上经过的所有卡口的过车记录,包含入口卡口、出口卡口和其它卡口的过车记录。
表2
现有技术中通常卡口表和车牌表都是基于关系型数据库来进行设计的,而关系型数据库的主键(row-key)和字段(Value)是一一对应的,无法实现多个字段对应1个相同的主键,即表1的row-key栏需要被分割成对应的若干行。所以以车牌表为例,关系型数据库,需要通过索引方式先找出设定时间段内的该车牌的所有记录并按时间排序,以此结果作为分析的数据内容,这样消耗了数据准备的过程。而基于Hbase数据库设计的卡口表和车牌表却不存在上述问题。另外使用过车时间+卡口的作为Version的形式改善了Hbase的单纯使用时间作为Version的表示方式。这样做存在以下优势:a)使得同一时刻通过不同卡口的套牌数据不会被覆盖;b)合理利用Version的排序特点,时间按先后顺序排列,方便时间相邻的过车记录计算;c)获取同一车牌的所有过车记录,由于多个Version构成的一个单元值,可以更快读取。设定时间段的过滤也可以通过SCAN操作轻松实现。
针对步骤21,首先从表1的出口卡口表中取出车牌号浙A12345作为待检测车牌,然后查找主键为浙A12345的车牌表,即表2;然后从表2中得到入口卡口信息为卡口号902,在该车牌表中进一步统计入口卡口和出口卡口之间的行驶记录条数,该记录条数为5条(包括出口卡口和入口卡口的记录)。
为了更容易理解,可以针对每一个待检测车牌形成如表3的出入卡口间的行车记录表。
表3
这里需要说明的是车牌和车型可以唯一确定一车辆,所以可以在车牌后加上车型作为车牌表的主键row-key,如浙A12345_小型。为了统一,在卡口表、出入卡口间行车记录表中的车牌号后也需要增加车型。这样对于后续侦查布控会更有利。
步骤S22、将所述行驶记录条数与入口、出口卡口间的实际卡口数量进行比较,如果相等,则判断该车牌对应的车辆未实施翻牌行为;如果不相等,则转步骤S23。
入口、出口卡口间的实际卡口数量可以在检测服务器预先进行保存,参出入卡口对信息表:表4。比如说该表的第一条记录:卡口910和卡口902之间有9个卡口,为910、909、908、907、906、905、904、903、902。该卡口表不仅记录了入口卡口和出口卡口间的卡口数量,还记录了这些卡口间的相对位置。还是以第一条记录为例,入口卡口为902、出口卡口为910,入口卡口紧邻着的下一卡口为903,然后依次是904、905、906、907、908、909,最后是出口卡口910。
表4
在上一步骤中,由于从车牌表中所获取到的待检测车牌在出口、入口卡口间的行驶记录条数为5条,所以与出口卡口910和入口卡口902之间有9个卡口的数量不符,因此很有可能存在翻牌行为。可以理解的是,该行驶记录的条数和出口、入口卡口间卡口数量的差值越大,存在翻牌行为的可能也就越大。
S23、对预设时间段内未捕获该车牌的卡口集合进行轨迹碰撞运算得到第一车辆集合,其中预设时间段为该车牌对应车辆经过入口卡口时间开始至经过出口卡口时间结束的时间段,未捕获该车牌的卡口集合为出口卡口和入口卡口间未捕获该车辆的卡口集合。
比如入口卡口为902,出口卡口为910,出口卡口和入口卡口的全集为{902、903、904、905、906、907、908、909、910},该车牌在步骤21中统计得到的行驶记录中包含的卡口为{902、903、904、909、910},所以未捕获该车牌的卡口集合为{905、906、907、908}。车辆经过入口卡口时间和出口卡口时间可以从车牌表中直接得到,比如说该车辆经过入口卡口902的时间为2014年3月21日10:00:00,该车辆经过出口卡口910的时间为2014年3月21日13:02:03。所以,上述预设时间段即为2014年3月21日10:00:00至2014年3月21日13:02:03这段时间。
确定了时间段和卡口集合信息以后,接着对该段时间该卡口集合进行轨迹碰撞运算。这里需要说明的是,本发明的轨迹碰撞运算是指:在一定时间段内,对指定的两个或者两个以上的卡口进行车辆查询以获得经过所有指定卡口的车辆信息。比如说,在某一时间段a,对卡口A、卡口B、卡口C进行轨迹碰撞运算,运算过程如下:分别获得时间段a内,经过卡口A的车辆信息,比如说为车辆1、车辆2、车辆3、车辆4;获得时间段a内,经过卡口B的车辆信息,比如说为车辆1、车辆2、车辆5;获得时间段a内,经过卡口C的车辆信息,比如说为车辆1、车辆3、车辆6、车辆7,然后取经过卡口A、卡口B、卡口C车辆的交集,结果为车辆1。该结果即为对时间段a内卡口集合A、B、C进行轨迹碰撞运算得到车辆集合。
S24、确定上述未捕获该车牌的卡口集合中的首卡口的前方相邻卡口以及尾卡口的后方相邻卡口。
表4为出入卡口对信息表的一个例子。如果未捕获待检测车牌的卡口集合为{905、906、907、908},则根据表4可以确定该卡口集合的首卡口905的前方相邻卡口为904,尾卡口908的后方相邻卡口为909。这里需要说明的是,未捕获待检测车牌的卡口集合是按照卡口之间的相对位置关系排列的卡口集合,以车辆行使依次经过的顺序,排在前面的卡口为车辆先经过的卡口,排在后面的为车辆后经过的卡口。该卡口集合中的各卡口之间不一定连续,比如说该卡口集合可以是{905、907、908},在车辆翻牌、切回原车牌,再翻牌……的情况下,就会出现未捕获待检测车牌卡口集合中的各卡口不连续。在各卡口不连续的情况下,也仅需要处理首卡口和尾卡口的相邻卡口即可。
当然,如果未捕获该待检测车牌的卡口集合记录为{908、907、906、905},则根据表4需要确定首卡口的后方相邻卡口以及尾卡口的前方相邻卡口。这种情况视为步骤S24的等同替换。
有的时候前方相邻卡口和后方相邻卡口不止一个,这个时候就记录多个。比如图1,卡口d的后方相邻卡口为卡口e和卡口k。
S25、分别查询预设时间段内经过所述前方相邻卡口的第二车辆集合和经过所述后方相邻卡口的第三车辆集合。如果前方相邻卡口有两个以上,则对预设时间段内该等前方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第二车辆集合;如果后方相邻卡口有两个以上,则对预设时间段内该等后方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第三车辆集合。
这里的预设时间段仍然为待检测车牌对应车辆经过入口卡口时间开始至经过出口卡口时间结束的时间段。轨迹碰撞的运算过程同前。
S26、取步骤23中的第一车辆集合对步骤25中的第二车辆集合的第一差集,取该第一差集对步骤25中第三车辆集合的第二差集。该第二差集中的车辆车牌即为待检测车牌的嫌疑翻牌车牌号。
对于本实施例求差集的运算举一个例子进行说明。比如说集合一为{1,2,3,4},集合二为{2,3,5,6},取集合一对集合二的差集,得到的结果为{1,4}。
本步骤的目的是剔除通过未捕获待检测车牌的卡口的非翻牌车辆。
检测服务器可以实时的进行自动翻牌车辆检测的检测或者周期性的进行检测。在检测的时候逐一的获取出口卡口表中的车牌信息然后按照步骤S21~S26所描述的方法进行检测,获得翻牌车辆的嫌疑翻牌车牌号。
下面再结合图1的例子来阐述本发明实施例。车辆M从收费站1驶入高速公路,然后依次经过入口卡口a,中间卡口b,卡口c,卡口d,卡口e,卡口f,卡口g,卡口h,最后经过出口卡口i,从收费站4驶离。其中在经过卡口d,卡口e,卡口f,卡口g时该车辆实施了翻牌行为。该车辆M真正的车牌为车牌10,翻牌后的车牌为车牌10’。出口卡口表中记录有该车辆M的相关信息。在车牌10的车牌表中可以获得该车牌车辆经过的卡口信息,比如本例中为卡口a、卡口b、卡口c、卡口h、卡口i。其中卡口a为入口卡口、卡口i为出口卡口。入口卡口a和出口卡口i之间的卡口信息在如表4的出入卡口对信息表中获得。这样,就可以得到未捕获车牌10的卡口:卡口d,卡口e,卡口f,卡口g。对这些卡口进行轨迹碰撞,轨迹碰撞对应的时间段为车辆M经过卡口a的时间(即卡口a拍摄到车牌10的时间)开始至车辆M经过卡口i的时间结束,记为时间段T。比如说卡口d在时间段T中所捕获的车辆的车牌为{车牌7、车牌8、车牌9、车牌10’、车牌11、车牌12、车牌13、车牌14、车牌15},卡口e在时间段T内所捕获的车辆的车牌为{车牌6、车牌7、车牌8、车牌9、车牌10’、车牌11、车牌12、车牌13、车牌14},卡口f在时间段T内所捕获的车辆的车牌为{车牌5、车牌6、车牌7、车牌8、车牌9、车牌10’、车牌11、车牌12、车牌13},卡口g在时间段T内所捕获的车辆的车牌为{车牌4、车牌5、车牌6、车牌7、车牌8、车牌9、车牌10’、车牌11、车牌12},所以轨迹碰撞的结果为{车牌7、车牌8、车牌9、车牌10’、车牌11、车牌12},记为集合O。
进一步地,这组未捕获车牌10的卡口集合{卡口d,卡口e,卡口f,卡口g}中的首卡口d的前相邻卡口为c,尾卡口g的后相邻卡口为h。查询卡口c在时间段T的过车集合为{车牌8、车牌9,车牌10、车牌11、车牌12、车牌13、车牌14、车牌15、车牌16},记为集合P;查询卡口h在时间段T的过车集合为{车牌3、车牌4、车牌5、车牌6、车牌7、车牌8、车牌9,车牌10、车牌11},记为集合Q。
进一步地,取集合O对集合P的差集,得到的结果为{车牌7、车牌10’},记为集合R;取集合R对集合Q的差集,得到的结果为{车牌10’}。
该车牌10’为车辆M的真实车牌10翻牌后对应的嫌疑车牌。实际情况中,每个卡口的过车车牌数量将会比较大,本例只是示例说明,所以仅用了简单的几个车牌。
基于同样的构思,本发明还提供一种车辆翻牌检测装置,该装置应用于检测服务器。请参图4,该装置包括:翻牌行为确定模块和嫌疑翻牌车牌号确定模块;其中翻牌行为确定模块包括行驶记录统计子模块和翻牌行为判断子模块;嫌疑翻牌车牌号确定模块包括第一车辆集合确定子模块、第二车辆集合确定子模块、第三车辆集合确定子模块和嫌疑翻牌车牌号确定子模块。
该行驶记录统计子模块,用于将出口卡口表中的一车牌作为待检测车牌,根据该待检测车牌的车牌表统计入口卡口和出口卡口间该待检测车牌的行驶记录条数。
该翻牌行为判断子模块,用于将所述行驶记录条数与入口、出口卡口间的实际卡口数量进行比较,如果相等,则判断该车牌对应的车辆未实施翻牌行为;如果不相等,则由嫌疑翻牌车牌号确定模块进行嫌疑翻牌号的确定。
该第一车辆集合确定子模块,用于对预设时间段内未捕获该车牌的卡口集合进行轨迹碰撞运算得到第一车辆集合,其中预设时间段为该车牌对应车辆经过入口卡口时间开始至经过出口卡口时间结束的时间段,未捕获该车牌的卡口集合为出口卡口和入口卡口间未捕获该车辆的卡口集合。
该第二车辆集合确定子模块,用于确定所述未捕获该车牌的卡口集合中的首卡口的前方相邻卡口并且查询预设时间段内经过所述前方相邻卡口的第二车辆集合。
该第三车辆集合确定子模块,用于确定所述未捕获该车牌的卡口集合中的尾卡口的后方相邻卡口,并且查询预设时间段内经过所述后方相邻卡口的第三车辆集合。
该嫌疑翻牌车牌号确定子模块,用于取第一车辆集合对第二车辆集合的第一差集,取该第一差集对第三车辆集合的第二差集,该第二差集中的车辆车牌即为待检测车牌的嫌疑翻牌车牌号。
第二车辆集合确定子模块在前方相邻卡口有两个以上时,对预设时间段内该等前方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第二车辆集合。
第三车辆集合确定子模块在后方相邻卡口有两个以上时,对预设时间段内该等后方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第三车辆集合。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (8)
1.一种车辆翻牌检测方法,该方法应用于检测服务器,其特征在于,该方法包括:
A、将出口卡口表中的一车牌作为待检测车牌,根据该待检测车牌的车牌表统计入口卡口和出口卡口间该待检测车牌的行驶记录条数;
B、将所述行驶记录条数与入口、出口卡口间的实际卡口数量进行比较,如果相等,则判断该车牌对应的车辆未实施翻牌行为;如果不相等,则转步骤C;
C、对预设时间段内未捕获该车牌的卡口集合进行轨迹碰撞运算得到第一车辆集合,其中预设时间段为该车牌对应车辆经过入口卡口时间开始至经过出口卡口时间结束的时间段,未捕获该车牌的卡口集合为出口卡口和入口卡口间未捕获该车辆的卡口集合,其中,所述轨迹碰撞运算是指:在一定时间段内,对指定的两个或者两个以上的卡口进行车辆查询以获得经过所有指定卡口的车辆信息;
D、确定所述未捕获该车牌的卡口集合中的首卡口的前方相邻卡口以及尾卡口的后方相邻卡口;
E、分别查询预设时间段内经过所述前方相邻卡口的第二车辆集合和经过所述后方相邻卡口的第三车辆集合;F、取步骤C中的第一车辆集合对步骤E中的第二车辆集合的第一差集,取该第一差集对步骤E中第三车辆集合的第二差集,该第二差集中的车辆车牌即为待检测车牌的嫌疑翻牌车牌号。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤E中如果前方相邻卡口有两个以上,则对预设时间段内所述前方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第二车辆集合;如果后方相邻卡口有两个以上,则对预设时间段内所述后方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第三车辆集合。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述出口卡口表和/或车牌表根据Hbase数据库进行设计。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述Hbase数据库的版本号Version由过车时间和车道映射号进行填充。
5.一种车辆翻牌检测装置,该装置应用于检测服务器,其特征在于,该装置包括:翻牌行为确定模块和嫌疑翻牌车牌号确定模块;其中翻牌行为确定模块包括行驶记录统计子模块和翻牌行为判断子模块;嫌疑翻牌车牌号确定模块包括第一车辆集合确定子模块、第二车辆集合确定子模块、第三车辆集合确定子模块和嫌疑翻牌车牌号确定子模块;
该行驶记录统计子模块,用于将出口卡口表中的一车牌作为待检测车牌,根据该待检测车牌的车牌表统计入口卡口和出口卡口间该待检测车牌的行驶记录条数;
该翻牌行为判断子模块,用于将所述行驶记录条数与入口、出口卡口间的实际卡口数量进行比较,如果相等,则判断该车牌对应的车辆未实施翻牌行为;如果不相等,则由嫌疑翻牌车牌号确定模块进行嫌疑翻牌号的确定;
该第一车辆集合确定子模块,用于对预设时间段内未捕获该车牌的卡口集合进行轨迹碰撞运算得到第一车辆集合,其中预设时间段为该车牌对应车辆经过入口卡口时间开始至经过出口卡口时间结束的时间段,未捕获该车牌的卡口集合为出口卡口和入口卡口间未捕获该车辆的卡口集合,其中,所述轨迹碰撞运算是指:在一定时间段内,对指定的两个或者两个以上的卡口进行车辆查询以获得经过所有指定卡口的车辆信息;
该第二车辆集合确定子模块,用于确定所述未捕获该车牌的卡口集合中的首卡口的前方相邻卡口并且查询预设时间段内经过所述前方相邻卡口的第二车辆集合;
该第三车辆集合确定子模块,用于确定所述未捕获该车牌的卡口集合中的尾卡口的后方相邻卡口,并且查询预设时间段内经过所述后方相邻卡口的第三车辆集合;
该嫌疑翻牌车牌号确定子模块,用于取第一车辆集合对第二车辆集合的第一差集,取该第一差集对第三车辆集合的第二差集,该第二差集中的车辆车牌即为待检测车牌的嫌疑翻牌车牌号。
6.如权利要求5所述的装置,其特征在于,第二车辆集合确定子模块在前方相邻卡口有两个以上时,对预设时间段内所述前方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第二车辆集合;
第三车辆集合确定子模块在后方相邻卡口有两个以上时,对预设时间段内所述后方相邻卡口进行轨迹碰撞运算得到第三车辆集合。
7.如权利要求5所述的装置,其特征在于,所述出口卡口表和/或车牌表为根据Hbase数据库设计的出口卡口表。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述Hbase数据库的版本号Version由过车时间和车道映射号进行填充。
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《大数据在智能交通中的应用与发展》;周春梅;《中国安防》;20140315;全文 * |
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