CN108932763A - 一种基于rfid技术的车辆跟随分析方法 - Google Patents

一种基于rfid技术的车辆跟随分析方法 Download PDF

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Abstract

现有技术中跟随算法要求用户必须输入目标车辆的完整行驶轨迹，易用性差。而且算法每次都查询目标车辆行驶轨迹上离散卡口中在限定时间范围内的所有过车记录，这样导致查询出大量无用数据，算法执行效率低。本发明提出一种基于RFID技术的车辆跟随分析系统，包括标签、采集设备、数据平台模块和跟随分析模块，采集设备采集标签的信息，后台数据平台模块用于接收并存储来自采集设备的过车记录信息，跟随分析模块用于提取数据平台模块中的数据，并进行车辆跟随计算。同时提出一种基于RFID技术的车辆跟随分析方法，在跟随分析计算统计过程中，只需要统计某个车牌号的出现次数即可得出结论，不需要在根据时间排序，算法简单，效率高。

Description

一种基于RFID技术的车辆跟随分析方法
技术领域
本发明属于车辆跟随分析方法领域，尤其是一种基于RFID技术的车辆跟随分析方法。
背景技术
RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。随着射频识别技术的飞速发展，该技术被应用于各行各业。交通领域是RFID射频识别技术的一种重要应用领域，越来越多的RFID读写设备(阅读器)被架设到各级公路之上，RFID标签被安装到汽车前挡风玻璃上。道路上的RFID读写设备监控并采集来往车辆信息，这些信息成为道路管理、交通执法的基础。
在现有的嫌疑车辆跟随分析的方法中，一般采用视频车牌识别技术获取车辆通行记录，然后根据车辆通行记录进行车辆跟随分析的方法，具体包括以下步骤：在交通地图上输入目标行车轨迹，以及时间限定条件；获取处在所述目标行车轨迹之上的离散卡口位置标签，并依据所述时间限定条件，从卡口数据库中获取与所述离散卡口位置标签相符的行车记录集；根据车牌信息对行车记录进行分组，将嫌疑车辆行车轨迹与目标车辆行车轨迹进行比对，将匹配度高于阈值的嫌疑车辆认定为跟随车辆。
这种跟随分析装置依托于视频车牌识别技术，但是视频识别技术受环境、光线、车牌污损、遮挡等影响较大，车牌识别错误率较高。因此在此基础上进行的分析，其结果并不准确。而且由于假牌套牌的存在，导致跟随车辆的后期追查困难。另一方面，该跟随算法要求用户必须输入目标车辆的完整行驶轨迹，易用性差。而且算法每次都查询目标车辆行驶轨迹上离散卡口中在限定时间范围内的所有过车记录，这样导致查询出大量无用数据，一方面降低了算法的执行效率，另一方面也加大了后面车辆跟随判定算法的难度。
发明内容
基于此提出一种基于RFID技术的车辆跟随分析系统，包括标签、采集设备、数据平台模块和跟随分析模块，采集设备采集标签的信息，后台数据平台模块用于接收并存储来自采集设备的过车记录信息，跟随分析模块用于提取数据平台模块中的数据，并进行车辆跟随计算。
进一步的，标签存储的信息包括车辆的号牌号码、号牌种类、车身颜色、车辆类型。
进一步的，采集设备采集的信息包括车辆车牌号、通行时间、采集点ID。
进一步的，所述数据平台模块包括过车记录接收接口、过车记录数据上报接口和查询接口，过车记录接收接口用于接收采集设备上报的过车记录信息，过车记录数据上报接口用于将过车记录信息保存在本地数据库中，查询接口用于导出过车记录信息。
进一步的，跟随分析模块包括用户交互单元和跟随分析单元，用户交互单元负责接收用户输入，包括目标车辆、分析时段，同时负责展示跟随分析结果，跟随分析单元负责根据用户输入以及过车记录进行跟随分析。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明引入RFID射频识别技术用于前端数据采集，车牌识别不受环境、号牌遮挡等外部因素影响，车辆识别准确率高。另外电子标签的防篡改、防复制、防伪造特性，保证了电子标签与机动车的唯一对应，这使得本系统得出的跟随车辆身份的有效性，跟随分析结果可以直接用于后期车辆稽查。
本发明的另一目的在于提出一种基于RFID技术的车辆跟随分析方法，所述分析方法包括过车数据采集和车辆跟随分析两个阶段。
进一步的，所述过车数据采集包括步骤：
步骤1：装有标签的车辆经过路面采集点；
步骤2：采集设备清点并读取标签中的车辆信息；
步骤3：采集设备将获取的过车记录信息实时上报到数据平台模块；
步骤4：数据平台模块存储过车记录信息。
进一步的，车辆跟随分析包括步骤：
步骤1：用户在跟随分析模块设定算法所需的参数，包括跟随嫌疑时间间隔T、跟随判断阈值P；
步骤2：用户在跟随分析模块输入目标车辆车牌信息以及分析时间段信息；
步骤3：跟随分析模块到数据平台模块获取目标车辆在跟随分析时间段内的过车记录集合，集合的大小标记为N；
步骤4：跟随分析模块遍历步骤3中得到的过车记录集合，遍历完成时跳转到步骤7；否则，从过车记录合集中依次获取过车记录，每次获取的过车记录记为(t，id)，其中t为目标车辆经过采集点的时间、id为采集点的标识；
步骤5：跟随分析模块到数据平台模块获取在(t-T，t+T)时间范围内通过采集点标识为id的过车记录集合；
步骤6：遍历步骤5产生的过车记录集合，具体的，初始化一种键值对数据结构Map<vp，n>，其中vp为车牌号，n为车牌出现的次数，遍历过车记录集合中的车牌号，若Map<vp，n>中已有遍历的车牌号，则与该车牌号对应的n自增1，否则将该车牌号加入Map<vp，n>中，并令其车牌出现的次数为1，遍历结束后跳转步骤4；
步骤7：遍历Map<vp，n>，遍历结束后跳转到步骤9，否则，获取依次获取Map<vp，n>中车牌号vp对应的计数值n，并计算与目标车辆的跟随匹配度；
步骤8：判断跟随匹配度n/N是否大于跟随判断阈值P，若大于阈值P则将对用的车牌号加入跟随结果集，跳转至步骤7；
步骤9：跟随分析模块保存并展示跟随分析结果。
进一步的，跟随匹配度计算公式为n/N。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1.本发明操作简单，只需要用户输入车牌信息及时间段，即可进行跟随分析。
2.在查找嫌疑车辆过车记录时，在每个采集点只获取目标车辆通过该采集点的时间段内的车辆，这样精细化的查找极大的缩小了嫌疑车辆过车记录集合，提高了算法的处理性能。
3.在跟随分析计算统计过程中，只需要统计某个车牌号的出现次数即可得出结论，不需要在根据时间排序，算法简单，效率高。
附图说明
图1是车辆跟随分析系统结构图；
图2是数据采集流程图；
图3是车辆跟随分析方法流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的车辆跟随分析系统包括：标签101、采集设备102、数据平台模块103和跟随分析模块104。采集设备102采集标签101的信息，后台数据平台模块103用于接收并存储来自采集设备102的过车记录信息，跟随分析模块104用于提取数据平台模块103中的数据，并进行车辆跟随计算。
其中标签101为汽车电子标签，存储了经过加密的车辆信息，包括车辆的基础档案信息：号牌号码、号牌种类、车身颜色、车辆类型。
采集设备102包括阅读器和RFID天线，采集设备102安装在城市道路以及重要路口，用来实时采集、识别车辆信息。同时采集设备负责将车辆过车记录上报到数据平台模块103。过车记录包括：车辆车牌号、通行时间、采集点ID。
数据平台模块103包括过车记录接收接口、过车记录数据上报接口、查询接口。过车记录接收接口用于接收采集设备102上报的过车记录信息。过车记录数据上报接口可以将过车记录信息保存在本地数据库中。同时数据平台模块103对外提供查询接口，其他系统可以通过调用查询接口获取相应的过车记录信息。
跟随分析模块104包括用户交互单元和跟随分析单元。用户交互单元负责接收用户输入，包括目标车辆、分析时段以及相关的参数配置；同时负责展示跟随分析结果。跟随分析单元负责根据用户输入以及全网采集点的过车记录进行跟随分析。
如图2所示，过车数据采集过程包括步骤：
步骤1：装有标签的车辆经过路面采集点；
步骤2：路面采集设备清点并读取标签中的车辆信息。车辆信息包括号牌种类、号牌号码、车身颜色、车辆类型信息；
步骤3：采集设备将获取的过车记录信息实时上报到数据平台模块；
步骤4：数据平台模块存储过车记录信息；
步骤5：流程结束。
如图3所示，车辆跟随分析方法包括步骤：
步骤1：用户在跟随分析模块设定算法所需的参数，包括跟随嫌疑时间间隔T：跟随判断阈值P；
步骤2：用户在跟随分析模块输入目标车辆车牌信息以及分析时间段信息；
步骤3：跟随分析模块到数据平台模块获取目标车辆在跟随分析时间段内的过车记录集合，集合为{（t1,id1),(t2,id2)…(tn,idn)}，集合的大小标记为N；
步骤4：跟随分析模块遍历步骤3中得到的过车记录集合。遍历完成时跳转到步骤7；否则，从过车记录合集中依次获取过车记录，记为(t,id)，其中t为目标车辆经过采集点的时间、id为采集点的标识；
步骤5：跟随分析模块到数据平台模块获取在(t-T,t+T)时间范围内通过采集点标识为id的过车记录集合，为便于描述将此过车记录集合即为S；
步骤6：遍历步骤5产生的过车记录集合S。具体的，初始化一种键值对数据结构Map<vp，n>，其中vp为车牌号，n为车牌出现的次数。遍历过车记录集合S中的车牌号，若Map<vp，n>中已有遍历的车牌号，则与该车牌号对应的n自增1，否则将该车牌号加入Map<vp，n>中，并令其统计次数为1。遍历结束后跳转步骤4；
步骤7：遍历Map<vp，n>。遍历结束后跳转到步骤9。否则，获取依次获取Map<vp，n>中车牌号vp对应的计数值n，并计算与目标车辆的跟随匹配度，跟随匹配度计算公式为n/N；
步骤8：判断跟随匹配度n/N是否大于跟随判断阈值P，若大于阈值P则将对用的车牌号加入跟随结果集。跳转至步骤7；
步骤9：跟随分析模块保存并展示跟随分析结果；
步骤10：流程结束。
以上所述仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于RFID技术的车辆跟随分析系统，其特征在于，包括标签、采集设备、数据平台模块和跟随分析模块，采集设备采集标签的信息，数据平台模块用于接收并存储来自采集设备的过车记录信息，跟随分析模块用于提取数据平台模块中的数据，并进行车辆跟随计算。
2.如权利要求1所述一种基于RFID技术的车辆跟随分析系统，其特征在于，标签存储的信息包括车辆的号牌号码、号牌种类、车身颜色、车辆类型。
3.如权利要求1所述一种基于RFID技术的车辆跟随分析系统，其特征在于，采集设备采集的信息包括车辆车牌号、通行时间、采集点ID。
4.如权利要求1所述一种基于RFID技术的车辆跟随分析系统，其特征在于，所述数据平台模块包括过车记录接收接口、过车记录数据上报接口和查询接口，过车记录接收接口用于接收采集设备上报的过车记录信息，过车记录数据上报接口用于将过车记录信息保存在本地数据库中，查询接口用于导出过车记录信息。
5.如权利要求1所述一种基于RFID技术的车辆跟随分析系统，其特征在于，跟随分析模块包括用户交互单元和跟随分析单元，用户交互单元负责接收用户输入，包括目标车辆、分析时段，同时负责展示跟随分析结果，跟随分析单元负责根据用户输入以及过车记录进行跟随分析。
6.一种基于RFID技术的车辆跟随分析方法，其特征在于，所述分析方法包括过车数据采集和车辆跟随分析两个阶段。
7.如权利要求6所述一种基于RFID技术的车辆跟随分析方法，其特征在于，所述过车数据采集包括步骤：
步骤1：装有标签的车辆经过路面采集点；
步骤2：采集设备清点并读取标签中的车辆信息；
步骤3：采集设备将获取的过车记录信息实时上报到数据平台模块；
步骤4：数据平台模块存储过车记录信息。
8.如权利要求6所述一种基于RFID技术的车辆跟随分析方法，其特征在于，车辆跟随分析包括步骤：
步骤1：用户在跟随分析模块设定算法所需的参数，包括跟随嫌疑时间间隔T、跟随判断阈值P；
步骤2：用户在跟随分析模块输入目标车辆车牌信息以及分析时间段信息；
步骤3：跟随分析模块到数据平台模块获取目标车辆在跟随分析时间段内的过车记录集合，集合的大小标记为N；
步骤4：跟随分析模块遍历步骤3中得到的过车记录集合，遍历完成时跳转到步骤7；否则，从过车记录合集中依次获取过车记录，每次获取的过车记录记为(t，id)，其中t为目标车辆经过采集点的时间、id为采集点的标识；
步骤5：跟随分析模块到数据平台模块获取在(t-T，t+T)时间范围内通过采集点标识为id的过车记录集合；
步骤6：遍历步骤5产生的过车记录集合，具体的，初始化一种键值对数据结构Map<vp，n>，其中vp为车牌号，n为车牌出现的次数，遍历过车记录集合中的车牌号，若Map<vp，n>中已有遍历的车牌号，则与该车牌号对应的n自增1，否则将该车牌号加入Map<vp，n>中，并令其车牌出现的次数为1，遍历结束后跳转步骤4；
步骤7：遍历Map<vp，n>，遍历结束后跳转到步骤9，否则，获取依次获取Map<vp，n>中车牌号vp对应的计数值n，并计算与目标车辆的跟随匹配度；
步骤8：判断跟随匹配度n/N是否大于跟随判断阈值P，若大于阈值P则将对用的车牌号加入跟随结果集，跳转至步骤7；
步骤9：跟随分析模块保存并展示跟随分析结果。
9.如权利要求8所述一种基于RFID技术的车辆跟随分析方法，其特征在于，跟随匹配度计算公式为n/N。
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