CN111708769A - 一种实现信息处理的方法、系统、计算机存储介质及终端 - Google Patents

一种实现信息处理的方法、系统、计算机存储介质及终端 Download PDF

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Abstract

一种实现信息处理的方法、系统、计算机存储介质及终端，本发明实施例在收费路段的多个预设区域分别采集车辆信息；对不同预设区域，分别根据预设时长内采集到的经过车辆的两个以上车辆信息的一致性，确定表示预设区域采集的车辆信息的可信度权重；根据确定的各预设区域的可信度权重和各预设区域采集到的每一辆车辆的两个以上车辆信息的一致性，计算各车辆的车辆信息可信度；根据各车辆的车辆信息可信度，确定是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核。以此，采用多个预设区域采集的车辆信息进行是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核的综合判断，避免了由比对单一数据造成需人工核实大量车辆相关数据的情况，提升了高速收费业务的处理效率。

Description

一种实现信息处理的方法、系统、计算机存储介质及终端
技术领域
本文涉及但不限于人工智能技术，尤指一种实现信息处理的方法、系统、计算机存储介质及终端。
背景技术
随着高速收费的省界站取消，全国的电子不停车收费系统(ETC)、车载单元(OBU)发行量剧增。
当前，为避免错误收费，主要对通过不同方式获得的车牌信息进行比对，确定车牌信息是否一致，比对过程包括：获取由不同方式获得的车牌信息，包括：由ETC读取的车牌信息、和通过人工使智能设备从图像(图片或视频) 中识别出的车牌信息；对不同方式获取的车牌信息中包含的字符进行对比，存在不同字符时，认为车牌信息不一致；一些技术，判断出车牌信息不一致时，将ETC读取的车牌信息和图像采集设备采集的图像作为车牌相关数据发送到预先设定的服务器中，交由工作人员进行高速收费的人工核实。
上述车牌信息的比对一般只在路段中心进行，当路段中心采集的图像质量较差或图像识别出现错误时，会判定车牌信息不一致，导致需要人工核实的车牌相关数据大量增加，影响高速收费业务的处理效率。
发明内容
以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
本发明实施例提供一种实现信息处理的方法、系统、计算机存储介质及终端，能够提升高速收费业务的处理效率。
本发明实施例提供了一种实现信息处理的方法，包括：
车辆经过收费路段中不同预设区域时，分别采集车辆信息；其中，车辆信息包括通过两种以上方式采集到的两个以上车辆信息；
对于不同预设区域，分别根据预设时长内采集到的经过车辆的两个以上车辆信息的一致性，确定表示预设区域采集的车辆信息的可信度权重；
根据确定的各预设区域的可信度权重和各预设区域采集到的每一辆车辆的两个以上车辆信息的一致性，计算各车辆的车辆信息可信度；
根据计算出的各车辆的车辆信息可信度，确定是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核。
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实现信息处理的方法。
再一方面，本发明实施例还提供一种终端，包括：存储器和处理器，所述存储器中保存有计算机程序；其中，
处理器被配置为执行存储器中的计算机程序；
所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述实现信息处理的方法。
还一方面，本发明实施例还提供一种实现信息处理的系统，包括：采集单元、确定单元、计算单元和处理单元；其中，
采集单元设置为：车辆经过收费路段中不同预设区域时，分别采集车辆信息；其中，车辆信息包括通过两种以上方式采集到的两个以上车辆信息；
确定单元设置为：对于不同预设区域，分别根据预设时长内采集到的经过车辆的两个以上车辆信息的一致性，确定表示预设区域采集的车辆信息的可信度权重；
计算单元设置为：根据确定的各预设区域的可信度权重和各预设区域采集到的每一辆车辆的两个以上车辆信息的一致性，计算各车辆的车辆信息可信度；
处理单元设置为：根据计算出的各车辆的车辆信息可信度，确定是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核。
本发明实施例在收费路段的多个预设区域，分别采集车辆信息；对于不同预设区域，分别根据预设时长内采集到的经过车辆的两个以上车辆信息的一致性，确定表示预设区域采集的车辆信息的可信度权重；根据确定的各预设区域的可信度权重和各预设区域采集到的每一辆车辆的两个以上车辆信息的一致性，计算各车辆的车辆信息可信度；根据计算出的各车辆的车辆信息可信度，确定是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核。以此，采用多个预设区域采集的车辆信息进行是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核的综合判断，避免了由比对单一数据造成需人工核实大量车辆相关数据的情况，提升了高速收费业务的处理效率。本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1为本发明实施例实现信息处理的方法的流程图；
图2为本发明实施例实现信息处理的系统的结构框图；
图3为本发明实施例实现信息处理的系统结果示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1为本发明实施例实现信息处理的方法的流程图，如图1所示，包括：
步骤101、车辆经过收费路段中不同预设区域时，分别采集车辆信息；其中，车辆信息包括通过两种以上方式采集到的两个以上车辆信息；
在一种示例性实例中，通过两种以上方式采集到的两个以上车辆信息包括：由电子不停车收费系统(ETC)读取的车辆信息，和从图像中识别出的车辆信息；
其中，车辆信息包括：车型信息和/或车牌信息。
需要说明的是，本发明实施例可以在各区域内选取已有的门架，在门架上配置ETC和图像识别系统(包括图像采集装置和图像识别装置)；通过ETC 读取一份车辆信息，通过图像识别系统识别一份的车辆信息。ETC可以通过已有的功能直接读取车辆信息；图像识别系统也具备识别车辆信息的功能。
步骤102、对于不同预设区域，分别根据预设时长内采集到的经过车辆的两个以上车辆信息的一致性，确定表示预设区域采集的车辆信息的可信度权重；
在一种示例性实例中，确定表示预设区域采集到的车辆信息的可信度权重，包括：
对每一个预设区域，分别通过以下方式确定其采集到的车辆信息的可信度权重：
分别判断预设时长内采集到的各经过车辆的两个以上车辆信息是否一致；
对车辆的两个以上车辆信息是否一致的判断结果进行统计，获得两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值；
根据统计获得的两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值，为预设区域采集的车辆信息设置可信度权重；
其中，两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值越大，预设区域采集到的车辆信息的可信度权重越小。
在一种示例性实例中，为预设区域采集的车辆信息设置可信度权重，包括：
根据预先设定的比值与可信度权重成反比的函数，为各预设区域采集的车辆信息分别设置与统计获得的比值对应的可信度权重；或，
对每一个预设区域，将统计获得的该预设区域的比值的倒数与预设数值的差值，作为该预设区域采集的车辆信息的可信度权重；
其中，预设数值为大于0，且小于或等于1的数。
步骤103、根据确定的各预设区域的可信度权重和各预设区域采集到的每一辆车辆的两个以上车辆信息的一致性，计算各车辆的车辆信息可信度；
在一种示例性实例中，计算各车辆的车辆信息可信度，包括：
为各判断结果分别配置相应的可信度参数；其中，车辆的两个以上车辆信息一致时，配置第一可信度参数；车辆的两个以上车辆信息不一致时，配置第二可信度参数；
通过以下公式分别计算每一车辆的车辆信息可信度：
Figure BDA0002504019780000051
其中，Mi表示第i个预设区域采集的车辆信息的可信度权重，Ni表示：计算车辆信息可信度的当前车辆，第i个预设区域采集到的该车辆的两个以上车辆信息，其是否一致的判断结果对应的可信度参数；i取值为1～j的整数，j 为当前车辆经过收费路段时通过预设区域的个数。
需要说明的是，本发明实施例上述函数可以是连续函数，也可以是分段函数；函数是连续函数时，可以是以比值作为分母倒数；函数为分段函数时，可以将比值划分为若干个区间，根据比值越大，可信度权重越小的规律，设定各取值区间的比值分别对应一个可信度权重。
以下通过示例场景对可信度权重的配置进行说明：对车辆经过收费路段时，在不同可见度和拍摄角度下，采集的用于识别车辆信息的图像都可能会出现质量问题，本发明实施例根据预设时长内的比对结果，为确定车辆信息不一致的车辆与所有车辆的比值越大的区域，配置越小的可信度权重；比如，某个区域的图像采集装置在傍晚阳光的照射下采集的车辆图像，在图像识别时识别的车型信息出现了较大的误差，即车辆经过该区域时，会大概率的被确定为该车辆信息与从ETC读取的车辆信息不一致，本发明实施例为避免该误差对可信度值的影响，为该区域的比对结果配置交底的可信度权重。
需要说明的是，经过收费路段的各车辆，可以通过获取的车辆信息中包含的部分信息进行区分，例如、车辆信息包括通过ETC读取的车辆信息时，则车辆经过收费路段时，通过ETC读取的车辆信息理论上可以用于进行各车辆的区分。
在一种示例性实例中，第一可信度参数可以配置为0，第二可信度参数可以配置为1。
步骤104、根据计算出的各车辆的车辆信息可信度，确定是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核；
本发明实施例在收费路段的多个预设区域，分别采集车辆信息；对于不同预设区域，分别根据预设时长内采集到的经过车辆的两个以上车辆信息的一致性，确定表示预设区域采集的车辆信息的可信度权重；根据确定的各预设区域的可信度权重和各预设区域采集到的每一辆车辆的两个以上车辆信息的一致性，计算各车辆的车辆信息可信度；根据计算出的各车辆的车辆信息可信度，确定是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核。以此，采用多个预设区域采集的车辆信息进行是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核的综合判断，避免了由比对单一数据造成需人工核实大量车辆相关数据的情况，提升了高速收费业务的处理效率。
在一种示例性实例中，确定是否对车辆的车牌相关数据进行人工复核，包括：
对计算出的所有车辆的车辆信息可信度进行排序，确定对车辆信息可信度最高的预设数值辆车辆的车牌相关数据进行人工复核；或，
判断计算出的各车辆的车辆信息可信度是否大于预设的可信度阈值，确定对车辆信息可信度大于可信度阈值的车辆的车牌相关数据进行人工复核。
本发明实施例对车辆信息可信度是一个包含多个预设区域采集的两个以上车辆信息是否一致的综合参数；统计出的预设区域的比值越大，表示该区域车辆信息被判断为不一致的比率大；本申请发明人分析发现，比值较大的原因很可能是因为图像识别错误或采集图像出现质量问题造成，因此，设定可信度权重越小；本申请仅对车辆信息可信度最高或大于可信度阈值的车辆，进行车辆的车牌相关数据的人工复核，避免了由比对单一数据造成的需人工核实的车辆相关数据的大量增加的情况，提升了高速收费业务的处理效率。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质，计算机存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实现信息处理的方法。
本发明实施例还提供一种终端，包括：存储器和处理器，存储器中保存有计算机程序；其中，
处理器被配置为执行存储器中的计算机程序；
计算机程序被处理器执行时实现如上述实现信息处理的方法。
图2为本发明实施例实现信息处理的系统的结构框图，如图2所示，包括：采集单元、确定单元、计算单元和处理单元；其中，
采集单元设置为：车辆经过收费路段中不同预设区域时，分别采集车辆信息；其中，车辆信息包括通过两种以上方式采集到的两个以上车辆信息；
确定单元设置为：对于不同预设区域，分别根据预设时长内采集到的经过车辆的两个以上车辆信息的一致性，确定表示预设区域采集的车辆信息的可信度权重；
计算单元设置为：根据确定的各预设区域的可信度权重和各预设区域采集到的每一辆车辆的两个以上车辆信息的一致性，计算各车辆的车辆信息可信度；
处理单元设置为：根据计算出的各车辆的车辆信息可信度，确定是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核。
本发明实施例在收费路段的多个预设区域，分别采集车辆信息；对于不同预设区域，分别根据预设时长内采集到的经过车辆的两个以上车辆信息的一致性，确定表示预设区域采集的车辆信息的可信度权重；根据确定的各预设区域的可信度权重和各预设区域采集到的每一辆车辆的两个以上车辆信息的一致性，计算各车辆的车辆信息可信度；根据计算出的各车辆的车辆信息可信度，确定是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核。以此，采用多个预设区域采集的车辆信息进行是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核的综合判断，避免了由比对单一数据造成需人工核实大量车辆相关数据的情况，提升了高速收费业务的处理效率。
在一种示例性实例中，确定单元是设置为：
对每一个预设区域，分别通过以下方式确定其采集到的车辆信息的可信度权重：
分别判断预设时长内采集到的各经过车辆的两个以上车辆信息是否一致；
对车辆的两个以上车辆信息是否一致的判断结果进行统计，获得两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值；
根据统计获得的两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值，为预设区域采集的车辆信息设置可信度权重；
其中，两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值越大，预设区域采集到的车辆信息的可信度权重越小。
在一种示例性实例中，确定单元设置为：为预设区域采集的车辆信息设置可信度权重，包括：
根据预先设定的比值与可信度权重成反比的函数，为各预设区域采集的车辆信息分别设置与统计获得的比值对应的可信度权重；或，
对每一个预设区域，将统计获得的该预设区域的比值的倒数与预设数值的差值，作为该预设区域采集的车辆信息的可信度权重；
其中，预设数值为大于0，且小于或等于1的数。
在一种示例性实例中，计算单元是设置为：
为各判断结果分别配置相应的可信度参数；其中，车辆的两个以上车辆信息一致时，配置第一可信度参数；车辆的两个以上车辆信息不一致时，配置第二可信度参数；
通过以下公式分别计算每一车辆的车辆信息可信度：
Figure BDA0002504019780000081
其中，Mi表示第i个预设区域采集的车辆信息的可信度权重，Ni表示：计算车辆信息可信度的当前车辆，第i个预设区域采集到的该车辆的两个以上车辆信息，其是否一致的判断结果对应的可信度参数；i取值为1～j的整数，j 为当前车辆经过收费路段时通过预设区域的个数。
在一种示例性实例中，处理单元是设置为：
对计算出的所有车辆的车辆信息可信度进行排序，确定对车辆信息可信度最高的预设数值辆车辆的车牌相关数据进行人工复核；或，
判断计算出的各车辆的车辆信息可信度是否大于预设的可信度阈值，确定对车辆信息可信度大于可信度阈值的车辆的车牌相关数据进行人工复核。
在一种示例性实例中，通过两种以上方式采集到的两个以上车辆信息包括：由ETC读取的车辆信息，和从图像中识别出的车辆信息；
其中，车辆信息包括：车型信息和/或车牌信息。
需要说明的是，本发明实施例系统中各单元组成部分可以根据网络结构分布设置在当前高速收费的系统中，图3为本发明实施例实现信息处理的系统结果示意图，如图3所示，假设按收费路段的门架设置相应的需采集车辆信息的区域，则在各门架需要配置用于获取车辆信息的ETC和图像识别系统；获取两个以上车辆信息后，车辆信息是否一致的判断、统计判断结果获得比值及配置可信度权重等可以通过门架端已有的处理器实现，也可以通过路段中心中的服务器完成，路段中心服务器最终会根据配置的可信度权重及比对结果，计算各车辆的车辆信息可信度值，并根据车辆信息可信度值确定是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核。本发明实施例考虑图像质量和图像识别精度可能对是否对车辆进行人工复核的判断产生影响，对多个区域的比对结果进行综合参考后，计算车辆信息可信度值，避免了由比对单一数据造成的需人工核实的车辆相关数据的大量增加的情况，提升了高速收费业务的处理效率。
“本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质”。

Claims (10)

1.一种实现信息处理的方法，包括：
车辆经过收费路段中不同预设区域时，分别采集车辆信息；其中，车辆信息包括通过两种以上方式采集到的两个以上车辆信息；
对于不同预设区域，分别根据预设时长内采集到的经过车辆的两个以上车辆信息的一致性，确定表示预设区域采集的车辆信息的可信度权重；
根据确定的各预设区域的可信度权重和各预设区域采集到的每一辆车辆的两个以上车辆信息的一致性，计算各车辆的车辆信息可信度；
根据计算出的各车辆的车辆信息可信度，确定是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定表示预设区域采集到的车辆信息的可信度权重，包括：
对每一个所述预设区域，分别通过以下方式确定其采集到的车辆信息的可信度权重：
分别判断预设时长内采集到的各经过车辆的两个以上车辆信息是否一致；
对车辆的所述两个以上车辆信息是否一致的判断结果进行统计，获得两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值；
根据统计获得的所述两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值，为所述预设区域采集的车辆信息设置所述可信度权重；
其中，所述两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值越大，所述预设区域采集到的车辆信息的可信度权重越小。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述为预设区域采集的车辆信息设置所述可信度权重，包括：
根据预先设定的比值与可信度权重成反比的函数，为各预设区域采集的车辆信息分别设置与统计获得的比值对应的所述可信度权重；或，
对每一个预设区域，将统计获得的该预设区域的比值的倒数与预设数值的差值，作为该预设区域采集的车辆信息的所述可信度权重；
其中，所述预设数值为大于0，且小于或等于1的数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算各车辆的车辆信息可信度，包括：
为各所述判断结果分别配置相应的可信度参数；其中，所述车辆的两个以上车辆信息一致时，配置第一可信度参数；所述车辆的两个以上车辆信息不一致时，配置第二可信度参数；
通过以下公式分别计算每一车辆的所述车辆信息可信度：
Figure FDA0002504019770000021
其中，所述Mi表示第i个预设区域采集的车辆信息的可信度权重，所述Ni表示：计算所述车辆信息可信度的当前车辆，第i个所述预设区域采集到的该车辆的所述两个以上车辆信息，其是否一致的所述判断结果对应的可信度参数；i取值为1～j的整数，j为当前车辆经过收费路段时通过预设区域的个数。
5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定是否对车辆的车牌相关数据进行人工复核，包括：
对计算出的所有车辆的所述车辆信息可信度进行排序，确定对所述车辆信息可信度最高的预设数值辆车辆的所述车牌相关数据进行人工复核；或，
判断计算出的各车辆的所述车辆信息可信度是否大于预设的可信度阈值，确定对所述车辆信息可信度大于所述可信度阈值的所述车辆的车牌相关数据进行人工复核。
6.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述通过两种以上方式采集到的两个以上车辆信息包括：
由电子不停车收费系统ETC读取的车辆信息，和从图像中识别出的车辆信息；
其中，所述车辆信息包括：车型信息和/或车牌信息。
7.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～6中任一项所述的实现信息处理的方法。
8.一种终端，包括：存储器和处理器，所述存储器中保存有计算机程序；其中，
处理器被配置为执行存储器中的计算机程序；
所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1～6中任一项所述的实现信息处理的方法。
9.一种实现信息处理的系统，包括：采集单元、确定单元、计算单元和处理单元；其中，
采集单元设置为：车辆经过收费路段中不同预设区域时，分别采集车辆信息；其中，车辆信息包括通过两种以上方式采集到的两个以上车辆信息；
确定单元设置为：对于不同预设区域，分别根据预设时长内采集到的经过车辆的两个以上车辆信息的一致性，确定表示预设区域采集的车辆信息的可信度权重；
计算单元设置为：根据确定的各预设区域的可信度权重和各预设区域采集到的每一辆车辆的两个以上车辆信息的一致性，计算各车辆的车辆信息可信度；
处理单元设置为：根据计算出的各车辆的车辆信息可信度，确定是否对车辆进行车牌相关数据的人工复核。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述确定单元是设置为：
对每一个所述预设区域，分别通过以下方式确定其采集到的车辆信息的可信度权重：
分别判断预设时长内采集到的各经过车辆的两个以上车辆信息是否一致；
对车辆的所述两个以上车辆信息是否一致的判断结果进行统计，获得两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值；
根据统计获得的所述两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值，为所述预设区域采集的车辆信息设置所述可信度权重；
其中，所述两个以上车辆信息不一致的车辆占经过的所有车辆的比值越大，所述预设区域采集到的车辆信息的可信度权重越小。
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