CN110457429A - 一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法 - Google Patents

一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法,包括:前端业务系统向全文搜索引擎集群服务器发送检索请求;全文搜索引擎集群服务器接收检索请求后,从数据库中检索出符合该检索条件的车辆数据并作为一个结果集;车牌号检索插件将结果集中的每个车辆数据的车牌号分别与目标车牌号进行对比,并对结果集中的每个车辆数据的匹配度进行打分,车牌号检索插件将结果集和结果集中的每个车辆数据的匹配度分值均发送至前端业务系统;前端业务系统选择最终结果集中的匹配度分值大于设定阈值的车牌号的数据作为检索结果,并在前端展示。

Description

一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法
技术领域
本发明涉及大数据检索技术领域,尤其是一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法。
背景技术
车辆在经过道路上的通行卡口时,卡口相机会进行实时抓拍从而获取该车辆的车辆数据,车辆数据一般包括有:车辆的车牌号、车辆的类型、车辆的颜色、车辆通过该通行卡口的时间、车辆所通过的该通行卡口的卡口信息。各个道路上的各个通行卡口所获取的车辆数据形成了车辆大数据,对于车辆大数据的检索,可以根据车牌号并通过全文搜索引擎进行检索,现有的检索方式一般为模糊检索和精确检索,然而,在通行卡口所获取的实际过车数据中,会存在车牌号的个别位识别错误的情况,因此,若用精确检索的方式来检索某辆车的车辆数据,则会导致该车辆的部分车辆数据被过滤掉,若用模糊检索的方式来检索某辆车的车辆数据,则无法反映目标车牌号与数据库中的车辆数据之间的匹配程度,同时模糊检索也会出现部分不属于该车辆的车辆数据作为正确的检索结果展示出来的情况。
综上所述,现有技术中的检索方式无法很好的适用于基于车牌号的车辆大数据的检索。
发明内容
为了克服上述现有技术中的缺陷,本发明提供一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法,既能够对目标车牌号与数据库中的车辆数据之间的匹配度进行打分,同时设置了一个容错检索机制,针对易识别错误的字符进行容错处理,提高了车牌号检索的准确率,提高了车牌号检索的可靠性和实用性。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案,包括:
一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法,包括以下步骤:
S1,前端业务系统向全文搜索引擎集群服务器发送检索请求,所述检索请求分两种情况,一种为仅包括目标车牌号,另一种为既包括目标车牌号又包括其他检索条件;
S2,全文搜索引擎集群服务器接收检索请求后,先检查检索请求中是否包含其他检索条件,若包含其他检索条件,则先根据其他检索条件从数据库中检索出符合该其他检索条件的车辆数据,并将检索出来的符合该其他检索条件的车辆数据作为一个结果集;若不包含其他检索条件,则直接将数据库中的所有车辆数据作为一个结果集;
S3,车牌号检索插件将结果集中的每个车辆数据的车牌号分别与目标车牌号进行对比,并对结果集中的每个车辆数据的匹配度进行打分;车牌号检索插件将结果集和结果集中的每个车辆数据的匹配度分值均发送至前端业务系统。
数据库中所存储的车辆数据是车辆在经过道路中的通行卡口时,卡口相机实时抓拍所获取的过车数据;
所述车辆数据包括:车辆的车牌号、车辆的类型、车辆的颜色、车辆通过该通行卡口的时间、车辆所通过的该通行卡口的卡口信息;
所述其他检索条件是指:车辆的类型、车辆的颜色、车辆通过该通行卡口的时间、车辆所通过的该通行卡口的卡口信息。
步骤S3中,所述车牌号检索插件将结果集中的每个车辆数据的车牌号分别与目标车牌号进行对比,并对结果集中的每个车辆数据的匹配度进行打分,具体方式包括以下步骤:
S31,将结果集中的每个车辆数据的匹配度分值均初始设置为m分;
车牌号是由不同数据类型的字符组合的一个7位数据;所述不同数据类型的字符包括汉字、字母、数据;
S32,将结果集中的某个车辆数据的车牌号与目标车牌号按位置依次进行对比,依次对比该两个车牌号在每位上的数据是否一致,若存在t位以上的数据不一致时,则直接认定该车辆数据不符合检索请求,将该车辆数据的匹配度分值直接赋值为0分,并结束该车辆数据的匹配度打分;
否则,即仅存在t位及t位以下的数据不一致时,进入步骤S33;
S33,对车辆数据的车牌号与目标车牌号在数据不一致的同一位上进行分析,并对该车辆数据的匹配度分值进行扣分,扣分规则如下所示:
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型均为汉字,且该两个汉字不同;则将该车辆数据的匹配度分值扣除n1分;
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型均为字母,且该两个字母不同;其中,若该两个不同的字母不属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除n2分;若该两个不同的字母属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除a分;
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型均为数字,且该两个数字不同,则将该车辆数据的匹配度分值扣除n3分;
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型不同,且分别为字母与数字;其中,若该字母与该数字不属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除n4分;若该字母与该数字属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除a分;
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型不同,且分别为汉字与数字时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除n5分;
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型不同,且分别为汉字与字母时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除n6分;
所述相似字符对是由两个形状相接近的字符构成;所述相似字符对包括:T与Y、Y与V、D与0、B与8、S与5、A与4、Z与2;
数值n1、n2、n3、n4、n5、n6、a中的任意一个数值的t倍均为小于等于m;
按照上述方式,依次对两个车牌号在各个数据不一致的同一位上进行分析,并进行累计式扣分,得到最终的车辆数据的匹配度分值,结束该车辆数据的匹配度打分。
m=100;t取值为2;n1=5;n2=n3=10;n4=15;n5=n6=25;a=5。
所述全文搜索引擎集群服务器采用ElasticSearch,所述ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器,提供了一个分布式多用户的全文搜索引擎;所述车牌号检索插件在ElasticSearch上实现;
前端业务系统通过调用基于HTTP/HTTPS协议的RestFul风格接口或Client API向全文搜索引擎集群服务器发送检索请求。
前端业务系统选择结果集中的匹配度分值处于设定分值范围内的车辆数据作为检索结果,并在前端展示。
本发明的优点在于:
(1)本发明先利用Elasticsearch全文搜索引擎根据其他检索条件进行初步检索获得一个结果集,再基于Elasticsearch全文搜索引擎设计了一个车牌号检索插件,将结果集中的每个车辆数据的车牌号与目标车牌号分别进行对比,对结果集中的每个车辆数据的匹配度进行打分,在打分的过程中,还针对易识别错误的字符进行了容错处理,设置了一个容错检索机制,提高了车牌号检索的准确率,提高了车牌号检索的可靠性和实用性。
(2)本发明分别对结果集中的每个车辆数据均进行匹配度打分,后续的,前端业务系统可以设定分值范围,并对在该分值范围内的车牌数据进行展示,提高了用户体验。
(3)本发明的车牌号检索插件的容错检索机制,符合实际情况,能够有效的降低由于车牌号识别错误导致的错检和漏检的可能性。
附图说明
图1为本发明的一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
由图1所示,本发明的一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法,包括以下步骤:
S1,前端业务系统向全文搜索引擎集群服务器发送检索请求,所述检索请求分两种,一种是仅包括目标车牌号,另一种是既包括目标车牌号又包括其他检索条件。
所述全文搜索引擎集群服务器采用ElasticSearch,所述ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器,提供了一个分布式多用户的全文搜索引擎;
前端业务系统通过调用基于HTTP/HTTPS协议的RestFul风格接口或Client API向全文搜索引擎集群服务器发送检索请求。
S2,全文搜索引擎集群服务器接收检索请求后,先检查检索请求中是否包含其他检索条件,若包含其他检索条件,则先根据其他检索条件从数据库中检索出符合该其他检索条件的车辆数据,并将检索出来的符合该其他检索条件的车辆数据作为一个结果集;若不包含其他检索条件,则直接将数据库中的所有车辆数据作为一个结果集。
数据库中所存储的车辆数据是车辆在经过道路中的通行卡口时,卡口相机实时抓拍所获取的过车数据。
所述车辆数据包括:车辆的车牌号、车辆的类型、车辆的颜色、车辆通过该通行卡口的时间、车辆所通过的该通行卡口的信息。
其他检索条件是指:车辆的类型、车辆的颜色、车辆通过该通行卡口的时间、车辆所通过的该通行卡口的信息。
S3,车牌号检索插件将结果集中的每个车辆数据的车牌号分别与目标车牌号进行对比,并对结果集中的每个车辆数据的匹配度进行打分;且匹配度分值越高,表示与目标车牌号的匹配度越大;车牌号检索插件将结果集和结果集中的每个车辆数据的匹配度分值均发送至前端业务系统。
所述车牌号检索插件是在ElasticSearch上实现的。
S4,前端业务系统选择最终结果集中的匹配度分值大于设定阈值的车牌号的数据作为检索结果,并在前端展示。
步骤S3中,所述车牌号检索插件将结果集中的每个车辆数据的车牌号分别与目标车牌号进行对比,并对结果集中的每个车辆数据的匹配度进行打分,具体方式包括以下步骤:
S31,将结果集中的每个车辆数据的匹配度分值均初始设置为100分;
车牌号是由不同数据类型的字符组合的一个7位数据;所述不同数据类型的字符包括汉字、字母、数字;
S32,将结果集中的某个车辆数据的车牌号与目标车牌号按位置依次进行对比,即依次对比两个车牌号在每位上的数据,若存在2位以上的数据不一致时,则直接认定该车辆数据不符合检索请求,将该车辆数据的匹配度分值直接赋值为0分,并结束该车辆数据的匹配度打分;
否则,即仅存在2位及2位以下的数据不一致时,进入步骤S33;
S33,对车辆数据的车牌号与目标车牌号在数据不一致的同一位上进行分析,并对该车辆数据的匹配度分值进行扣分,扣分规则如下所示:
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型均为汉字,且该两个汉字不同,则将该车辆数据的匹配度分值扣除5分;
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型均为字母,且该两个字母不同;其中,若该两个不同的字母不属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除10分;若该两个不同的字母属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除5分;
若两个车牌号在某同一位上的数据类型均为数字,且该两个数字不同,则将该车辆数据的匹配度分值扣除10分;
若两个车牌号在某同一位上的数据类型不同,且分别为字母与数字;其中,若该字母与该数字不属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除15分;若该字母与该数字属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除5分;
若两个车牌号在某同一位上的数据类型不同,且分别为汉字与数字时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除25分;
若两个车牌号在某同一位上的数据类型不同,且分别为汉字与字母时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除25分;
所述相似字符对包括:T与Y、Y与V、D与0、B与8、S与5、A与4、Z与2;
按照上述方式,依次对两个车牌号在数据不一致的同一位上进行累计扣分,得到最终的车辆数据的匹配度分值,并结束该车辆数据的匹配度打分。
本发明先利用Elasticsearch全文搜索引擎根据其他检索条件进行初步检索获得一个结果集,再基于Elasticsearch全文搜索引擎设计了一个车牌号检索插件,将结果集中的每个车辆数据的车牌号与目标车牌号分别进行对比,对结果集中的每个车辆数据的匹配度进行打分,在打分的过程中,还针对易识别错误的字符进行了容错处理,设置了一个容错检索机制,提高了车牌号检索的准确率,提高了车牌号检索的可靠性和实用性。
以上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、等同替换和改进等,均应包含在本发明创造的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,前端业务系统向全文搜索引擎集群服务器发送检索请求,所述检索请求分两种情况,一种为仅包括目标车牌号,另一种为既包括目标车牌号又包括其他检索条件;
S2,全文搜索引擎集群服务器接收检索请求后,先检查检索请求中是否包含其他检索条件,若包含其他检索条件,则先根据其他检索条件从数据库中检索出符合该其他检索条件的车辆数据,并将检索出来的符合该其他检索条件的车辆数据作为一个结果集;若不包含其他检索条件,则直接将数据库中的所有车辆数据作为一个结果集;
S3,车牌号检索插件将结果集中的每个车辆数据的车牌号分别与目标车牌号进行对比,并对结果集中的每个车辆数据的匹配度进行打分;车牌号检索插件将结果集和结果集中的每个车辆数据的匹配度分值均发送至前端业务系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法,其特征在于,数据库中所存储的车辆数据是车辆在经过道路中的通行卡口时,卡口相机实时抓拍所获取的过车数据;
所述车辆数据包括:车辆的车牌号、车辆的类型、车辆的颜色、车辆通过该通行卡口的时间、车辆所通过的该通行卡口的卡口信息;
所述其他检索条件是指:车辆的类型、车辆的颜色、车辆通过该通行卡口的时间、车辆所通过的该通行卡口的卡口信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法,其特征在于,步骤S3中,所述车牌号检索插件将结果集中的每个车辆数据的车牌号分别与目标车牌号进行对比,并对结果集中的每个车辆数据的匹配度进行打分,具体方式包括以下步骤:
S31,将结果集中的每个车辆数据的匹配度分值均初始设置为m分;
车牌号是由不同数据类型的字符组合的一个7位数据;所述不同数据类型的字符包括汉字、字母、数据;
S32,将结果集中的某个车辆数据的车牌号与目标车牌号按位置依次进行对比,依次对比该两个车牌号在每位上的数据是否一致,若存在t位以上的数据不一致时,则直接认定该车辆数据不符合检索请求,将该车辆数据的匹配度分值直接赋值为0分,并结束该车辆数据的匹配度打分;
否则,即仅存在t位及t位以下的数据不一致时,进入步骤S33;
S33,对车辆数据的车牌号与目标车牌号在数据不一致的同一位上进行分析,并对该车辆数据的匹配度分值进行扣分,扣分规则如下所示:
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型均为汉字,且该两个汉字不同;则将该车辆数据的匹配度分值扣除n1分;
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型均为字母,且该两个字母不同;其中,若该两个不同的字母不属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除n2分;若该两个不同的字母属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除a分;
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型均为数字,且该两个数字不同,则将该车辆数据的匹配度分值扣除n3分;
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型不同,且分别为字母与数字;其中,若该字母与该数字不属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除n4分;若该字母与该数字属于相似字符对时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除a分;
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型不同,且分别为汉字与数字时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除n5分;
若该两个车牌号在某同一位上的数据类型不同,且分别为汉字与字母时,则将该车辆数据的匹配度分值扣除n6分;
所述相似字符对是由两个形状相接近的字符构成;所述相似字符对包括:T与Y、Y与V、D与0、B与8、S与5、A与4、Z与2;
数值n1、n2、n3、n4、n5、n6、a中的任意一个数值的t倍均为小于等于m;
按照上述方式,依次对两个车牌号在各个数据不一致的同一位上进行分析,并进行累计式扣分,得到最终的车辆数据的匹配度分值,结束该车辆数据的匹配度打分。
4.根据权利要求3所述的一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法,其特征在于,m=100;t取值为2;n1=5;n2=n3=10;n4=15;n5=n6=25;a=5。
5.根据权利要求1所述的一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法,其特征在于,所述全文搜索引擎集群服务器采用ElasticSearch,所述ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器,提供了一个分布式多用户的全文搜索引擎;所述车牌号检索插件在ElasticSearch上实现;
前端业务系统通过调用基于HTTP/HTTPS协议的RestFul风格接口或Client API向全文搜索引擎集群服务器发送检索请求。
6.根据权利要求1所述的一种基于全文搜索引擎的车牌号检索方法,其特征在于,前端业务系统选择结果集中的匹配度分值处于设定分值范围内的车辆数据作为检索结果,并在前端展示。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113593255A (zh) * 2021-08-03 2021-11-02 青岛海信智慧生活科技股份有限公司 车位管理方法、设备及系统
CN113593254A (zh) * 2021-07-30 2021-11-02 青岛海信智慧生活科技股份有限公司 车位管理方法、设备及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130129151A1 (en) * 2011-11-18 2013-05-23 Xerox Corporation Methods and systems for improved license plate signature matching by similarity learning on synthetic images
CN104731879A (zh) * 2015-03-09 2015-06-24 江苏省邮电规划设计院有限责任公司 一种高速公路车辆逃费行为数据分析方法
CN106202449A (zh) * 2016-07-14 2016-12-07 上海超橙科技有限公司 信息检索及展示方法及系统
CN106326896A (zh) * 2016-08-24 2017-01-11 杭州通识停车设备有限公司 一种车牌读取系统及应用于该车牌读取系统的车牌匹配方法
CN106469299A (zh) * 2016-08-31 2017-03-01 北京邮电大学 一种车辆搜索方法及装置
CN107346435A (zh) * 2017-06-15 2017-11-14 浙江捷尚视觉科技股份有限公司 一种基于车辆特征库的嫌疑套牌车捕获方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130129151A1 (en) * 2011-11-18 2013-05-23 Xerox Corporation Methods and systems for improved license plate signature matching by similarity learning on synthetic images
CN104731879A (zh) * 2015-03-09 2015-06-24 江苏省邮电规划设计院有限责任公司 一种高速公路车辆逃费行为数据分析方法
CN106202449A (zh) * 2016-07-14 2016-12-07 上海超橙科技有限公司 信息检索及展示方法及系统
CN106326896A (zh) * 2016-08-24 2017-01-11 杭州通识停车设备有限公司 一种车牌读取系统及应用于该车牌读取系统的车牌匹配方法
CN106469299A (zh) * 2016-08-31 2017-03-01 北京邮电大学 一种车辆搜索方法及装置
CN107346435A (zh) * 2017-06-15 2017-11-14 浙江捷尚视觉科技股份有限公司 一种基于车辆特征库的嫌疑套牌车捕获方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113593254A (zh) * 2021-07-30 2021-11-02 青岛海信智慧生活科技股份有限公司 车位管理方法、设备及系统
CN113593254B (zh) * 2021-07-30 2023-02-03 青岛海信智慧生活科技股份有限公司 车位管理方法、设备及系统
CN113593255A (zh) * 2021-08-03 2021-11-02 青岛海信智慧生活科技股份有限公司 车位管理方法、设备及系统

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