CN116129541A - 一种基于广义加性模型的逃费稽查方法、装置及设备 - Google Patents

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Abstract

本申请公开一种基于广义加性模型的逃费稽查方法、装置及设备，本申请通过获取车牌的通行记录和门架交易流水记录，根据门架交易流水记录确定车牌挂靠的各车型的第一概率，根据通行记录预测车牌出现大车小标的第二概率，并确定车牌的入口来源地的第三概率，将第一概率第二概率和第三概率输入训练好的广义加性模型，得到广义加性模型输出的车牌的逃费稽查结果，相比于现有技术，本申请通过将三种概率输入广义加性模型，可以更准确的对车辆是否为“大车小标”的逃费车辆的进行判断，提高了车辆的逃费稽查的效率。

Description

一种基于广义加性模型的逃费稽查方法、装置及设备
技术领域
本申请涉及车辆计费领域，特别是一种基于广义加性模型的逃费稽查方法、装置及设备。
背景技术
随着全国高速公路“一张网”的实行，各省份取消高速公路省界收费站。为提高通行体验，力推不停车收费的ETC通行。但随着ETC渐渐普及，有部分不良大型货车、拖挂车司机利用ETC发行机构审核不严，在注册OBU时使用拖挂车或集装箱的车头进行注册，但在实际上路行驶时接挂或接集装箱。在该货车通过OBU车道驶出高速时，ETC设备会自动使用OBU内门架计费车型进行OBU金额累计计费，此时会因门架计费车型小于实际行驶车型，达到少缴纳通行费用的目的。
现有的查询逃费车辆方式主要通过人力主动查询，再加上逃费方式的不断变化，导致人力主动查询的效率十分低下，如何实现一种可以判断该车此行程是否为“大车小标”的逃费稽查方法是人们关注的问题。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种基于广义加性模型的逃费稽查方法、装置及设备，用于提高车辆的逃费稽查的效率。
为了实现上述目的，现提出的方案如下：
一种基于广义加性模型的逃费稽查方法，包括：
获取车牌的通行记录和门架交易流水记录；
根据所述门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的第一概率；
根据所述通行记录，预测所述车牌出现大车小标的第二概率；
确定所述车牌的入口来源地的第三概率；
将所述第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到所述广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果；
其中，所述广义加性模型以样本车牌的第一概率、第二概率及第三概率作为训练样本，以样本车牌的逃费稽查结果作为训练标签训练得到。
可选的，所述通行记录包括入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量，根据所述通行记录，预测所述车牌出现大车小标的第二概率，包括：
将所述通行记录中的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量输入随机森林预测模型，得到所述随机森林预测模型输出的所述通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率；
其中，所述随机森林预测模型以样本通行记录的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量作为训练样本，以样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率作为训练标签训练得到。
可选的，所述门架交易流水记录包括历史门架交易流水记录和门架交易流水黑名单记录，根据所述门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的第一概率，包括：
根据所述历史门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的白名单概率；
根据所述门架交易流水黑名单记录，确定所述车牌挂靠的各车型的黑名单概率；
将所述白名单概率和所述黑名单概率组成所述第一概率。
可选的，将所述第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到所述广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果，包括：
利用如下公式计算所述第一概率、第二概率及第三概率：
M＝λ1m1+λ2m2+λ3m3
其中，M表示逃费稽查结果，λ表示加性模型权重系数，m1表示第一概率，m2表示第二概率，m3表示第三概率。
可选的，入口来源地包括省内来源或邻近省来源或非邻近省外来源，确定所述车牌的入口来源地的第三概率，包括：
利用如下表达式分别表示第三概率：
Figure BDA0004022861920000021
其中，a表示省内来源次数，b表示邻近省来源次数，c表示非邻近省外来源次数。
可选的，所述随机森林预测模型包括：输入层、归一层、特征处理层和预测层；
所述随机森林预测模型的训练过程，包括：
通过输入层，获取样本通行记录中的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量；
通过归一层，将入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量归一化处理；
通过特征处理层，将归一化后的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量进行特征提取，得到特征向量；
通过预测层，基于所述特征向量确定所述样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率；
利用损失函数对确定的车牌出现大车小标的第二概率与所述样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率的差值进行计算，得到预测损失值；
根据所述预测损失值更新随机森林预测模型。
一种基于广义加性模型的逃费稽查装置，包括：
记录获取模块，用于获取车牌的通行记录和门架交易流水记录；
第一概率确定模块，用于根据所述门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的第一概率；
第二概率确定模块，用于根据所述通行记录，预测所述车牌出现大车小标的第二概率；
第三概率确定模块，用于确定所述车牌的入口来源地的第三概率；
广义加性模型模块，用于将所述第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到所述广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果，其中，所述广义加性模型以样本车牌的第一概率、第二概率及第三概率作为训练样本，以样本车牌的逃费稽查结果作为训练标签训练得到。
可选的，所述通行记录包括入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量，所述第二概率确定模块，包括：
第二概率确定子模块，用于将所述通行记录中的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量输入随机森林预测模型，得到所述随机森林预测模型输出的所述通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率，其中，所述随机森林预测模型以样本通行记录的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量作为训练样本，以样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率作为训练标签训练得到。
可选的，所述第一概率确定模块，包括：
白名单确定模块，用于根据所述历史门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的白名单概率；
黑名单确定模块，用于根据所述门架交易流水黑名单记录，确定所述车牌挂靠的各车型的黑名单概率；
第一概率组成模块，用于将所述白名单概率和所述黑名单概率组成所述第一概率。
一种基于广义加性模型的逃费稽查设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现前述基于广义加性模型的逃费稽查方法的各个步骤。
从上述的技术方案可以看出，本申请实施例提供的一种基于广义加性模型的逃费稽查方法，通过获取车牌的通行记录和门架交易流水记录，根据通行记录和门架交易流水记录确定车牌挂靠的各车型的第一概率、预测车牌出现大车小标的第二概率，并确定车牌的入口来源地的第三概率，将第一概率第二概率和第三概率输入训练好的广义加性模型，得到广义加性模型输出的车牌的逃费稽查结果，相比于现有技术，本申请通过将三种概率输入广义加性模型，可以更准确的对车辆是否为“大车小标”的逃费车辆的进行判断，提高了车辆的逃费稽查的效率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种基于广义加性模型的逃费稽查方法流程图；
图2为本申请实施例提供的第一概率确定方法流程图；
图3为本申请实施例提供的一种基于广义加性模型的逃费稽查装置结构示意图；
图4为本申请实施例公开的一种基于广义加性模型的逃费稽查设备的硬件结构框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
图1为本申请实施例提供的一种基于广义加性模型的逃费稽查方法，该方法可以包括如下步骤：
步骤S100、获取车牌的通行记录和门架交易流水记录。
具体的，车牌的通行记录可以是包括入口和出口通行记录，通行记录和门架交易流水记录之间通过车牌进行关联，可以通过与高速交通相关平台获取车牌的通行记录和门架交易流水记录。
步骤S110、根据所述门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的第一概率。
具体的，门架交易流水记录存储有各车牌及其对应的各车型通过门架的交易记录流水，可以通过门架交易流水记录，统计通过门架的车牌挂靠的各车型的概率并作为第一概率。
步骤S120、根据所述通行记录，预测所述车牌出现大车小标的第二概率。
具体的，大车小标可以表示通过计费系统的实际车型比在计费系统注册的车型大，示例如在注册OBU(OnboardUnit车载单元)时使用拖挂车或集装箱的车头进行注册，但在实际上路行驶时接挂或接集装箱，在该货车通过OBU车道驶出高速时，ETC设备会自动使用OBU内门架计费车型进行OBU金额累计计费，此时会因门架计费车型小于实际行驶车型，达到少缴纳通行费用的目的，第二概率可以表示根据通行记录，预测出的车牌出现大车小标的概率。
步骤S130、确定所述车牌的入口来源地的第三概率。
具体的，第三概率可以表示车牌的入口来源地的各个概率，可以通过统计车牌的各个入口来源地来确定车牌的入口来源地的第三概率。
步骤S140、将所述第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到所述广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果。
具体的，广义加性模型以样本车牌的第一概率、第二概率及第三概率作为训练样本，以样本车牌的逃费稽查结果作为训练标签训练得到，将第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果。
在上述实施例中，通过获取车牌的通行记录和门架交易流水记录，根据门架交易流水记录确定车牌挂靠的各车型的第一概率，根据通行记录预测车牌出现大车小标的第二概率，并确定车牌的入口来源地的第三概率，将第一概率第二概率和第三概率输入训练好的广义加性模型，得到广义加性模型输出的车牌的逃费稽查结果，相比于现有技术，本申请通过将三种概率输入广义加性模型，可以更准确的对车辆是否为“大车小标”的逃费车辆的进行判断，提高了车辆的逃费稽查的效率。
在本申请的一些实施例中，通行记录可以包括入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量，下面对步骤S120、根据所述通行记录，预测所述车牌出现大车小标的第二概率的过程进行介绍，该过程可以包括：
步骤S121、将所述通行记录中的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量输入随机森林预测模型，得到所述随机森林预测模型输出的所述通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率。
具体的，随机森林预测模型以样本通行记录的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量作为训练样本，以样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率作为训练标签训练得到，将通行记录中的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量输入随机森林预测模型，得到随机森林预测模型输出的所述通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率，随机森林预测模型可以包括随机森林算法，示例如由随机森林算法对输入的特征进行学习建模后，根据当趟流水输入的特征(如入口车型、入口重量等)输出存在大车小标这种行为的概率。
进一步的，随机森林预测模型可以包括：输入层、归一层、特征处理层和预测层；
随机森林预测模型的训练过程，可以包括：
通过输入层，获取样本通行记录中的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量；
通过归一层，将入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量归一化处理；
通过特征处理层，将归一化后的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量进行特征提取，得到特征向量；
通过预测层，基于特征向量确定所述样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率；
利用损失函数对确定的车牌出现大车小标的第二概率与样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率的差值进行计算，得到预测损失值；
根据预测损失值更新随机森林预测模型。
下面对本申请的一种归一化的应用场景进行介绍，以入口信息、出口信息为例：
以是否坐在“大车小标”行为作为标签，存在“大车小标”则视为“1”，不存在则视为“0”，对入口轴数、出口轴数进行线性归一化，归一化公式如下：
Figure BDA0004022861920000071
对入口车型、出口车型进行类别化独热编码，具体编码形式如下：
以入口车型为例，某货车入口车型在历史车型中存在三、四、五、六型车：
Figure BDA0004022861920000072
Figure BDA0004022861920000081
对其进行类别化独热编码后，生成新的特征如下：
Figure BDA0004022861920000082
对入口重量、出口重量进行对数变换，由于入口重量、出口重量由于收费站设备的原因，可能导致缺失。首先需要对缺失值以0进行填充后，再对其进行对数变换，对数变换公式如下：
Weight＝ln(weight+1)
其中，Weight为变换后的重量，weight为变换前的重量，ln为以自然对数e为底的对数变换。
在本申请的一些实施例中，门架交易流水记录可以包括历史门架交易流水记录和门架交易流水黑名单记录，下面对步骤S110、根据所述门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的第一概率的过程进行介绍，如图2所示，该过程可以包括：
步骤S111、根据所述历史门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的白名单概率。
具体的，白名单概率可以表示从历史门架交易流水记录中，统计正常计费的车牌挂靠的各车型的概率，示例如某车牌A，在历史门架交易流水记录中，计费车型以六型车通行8次，三型车通行2次，此时该车为六型车的概率为80％。
步骤S112、根据所述门架交易流水黑名单记录，确定所述车牌挂靠的各车型的黑名单概率。
具体的，门架交易流水黑名单记录可以表示部级稽核平台中由各高速公路稽查人员发起的追缴工单，具有完整证据链且存在“大车小标”逃费行为的名单记录，黑名单概率可以表示通过门架交易流水黑名单记录，统计车牌挂靠的各车型的概率。
步骤S113、将所述白名单概率和所述黑名单概率组成所述第一概率。
具体的，第一概率可以表示白名单概率和黑名单概率的集合，将白名单概率和黑名单概率组成第一概率。
在本申请的一些实施例中，下面的对步骤S140、将所述第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到所述广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果的过程进行介绍，该过程可以包括：
利用如下公式计算第一概率、第二概率及第三概率：
M＝λ1m1+λ2m2+λ3m3
具体的，M表示逃费稽查结果，λ表示加性模型权重系数，m1表示第一概率，m2表示第二概率，m3表示第三概率，可以根据业务经验调整各模型权重，如：λ1为0.6，λ2为0.3，λ3为0.1，
M＝0.6*m1+0.3*m2+0.1*m3
进一步的，若最终概率M大于设定的阈值时，则可以认为该车存在“大车小标”逃费行为。
在本申请的一些实施例中，下面对步骤S130、确定所述车牌的入口来源地的第三概率的过程进行介绍，该过程可以包括：
利用如下表达式分别表示第三概率：
Figure BDA0004022861920000091
具体的，a表示省内来源次数，b表示邻近省来源次数，c表示非邻近省外来源次数，示例如某一货车，“广东省内来源”次数为a，“广东邻近省外来源”次数为b，“广东省非邻近省外来源”次数为c，此时各来源地的概率变为：
Figure BDA0004022861920000092
分母中的3为类型数(即“广东省内来源”、“广东邻近省外来源”、“广东省非邻近省外来源”)。
下面对本申请实施例提供的基于广义加性模型的逃费稽查装置进行描述，下文描述的基于广义加性模型的逃费稽查装置与上文描述的基于广义加性模型的逃费稽查方法可相互对应参照。
如图3所示，其公开了一种基于广义加性模型的逃费稽查装置的结构示意图，该基于广义加性模型的逃费稽查装置可以包括：
记录获取模块11，用于获取车牌的通行记录和门架交易流水记录；
第一概率确定模块12，用于根据所述门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的第一概率；
第二概率确定模块13，用于根据所述通行记录，预测所述车牌出现大车小标的第二概率；
第三概率确定模块14，用于确定所述车牌的入口来源地的第三概率；
广义加性模型模块15，用于将所述第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到所述广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果，其中，所述广义加性模型以样本车牌的第一概率、第二概率及第三概率作为训练样本，以样本车牌的逃费稽查结果作为训练标签训练得到。
可选的，所述通行记录包括入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量，所述第二概率确定模块13，包括：
第二概率确定子模块，用于将所述通行记录中的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量输入随机森林预测模型，得到所述随机森林预测模型输出的所述通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率，其中，所述随机森林预测模型以样本通行记录的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量作为训练样本，以样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率作为训练标签训练得到。
可选的，所述第一概率确定模块，包括：
白名单确定模块，用于根据所述历史门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的白名单概率；
黑名单确定模块，用于根据所述门架交易流水黑名单记录，确定所述车牌挂靠的各车型的黑名单概率；
第一概率组成模块，用于将所述白名单概率和所述黑名单概率组成所述第一概率。
可选的，广义加性模型模块15，包括：
广义加性模型子模块，用于利用如下公式计算所述第一概率、第二概率及第三概率：
M＝λ1m1+λ2m2+λ3m3
其中，M表示逃费稽查结果，λ表示加性模型权重系数，m1表示第一概率，m2表示第二概率，m3表示第三概率。
可选的，入口来源地包括省内来源或邻近省来源或非邻近省外来源，第三概率确定模块14，包括：
第三概率确定子模块，用于利用如下表达式分别表示第三概率：
Figure BDA0004022861920000111
其中，a表示省内来源次数，b表示邻近省来源次数，c表示非邻近省外来源次数。
可选的，随机森林预测模型包括：输入层、归一层、特征处理层和预测层，该装置还包括：
随机森林训练模块，用于通过输入层，获取样本通行记录中的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量；
通过归一层，将入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量归一化处理；
通过特征处理层，将归一化后的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量进行特征提取，得到特征向量；
通过预测层，基于所述特征向量确定所述样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率；
利用损失函数对确定的车牌出现大车小标的第二概率与所述样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率的差值进行计算，得到预测损失值；
根据所述预测损失值更新随机森林预测模型。
本申请实施例提供的基于广义加性模型的逃费稽查装置可应用于基于广义加性模型的逃费稽查设备。基于广义加性模型的逃费稽查设备可以是终端。图4示出了基于广义加性模型的逃费稽查设备的硬件结构框图，参照图4，基于广义加性模型的逃费稽查设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器1，至少一个通信接口2，至少一个存储器3和至少一个通信总线4；
在本申请实施例中，处理器1、通信接口2、存储器3、通信总线4的数量为至少一个，且处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；
处理器1可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等；
存储器3可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)等，例如至少一个磁盘存储器；
其中，存储器存储有程序，处理器可调用存储器存储的程序，所述程序用于：
获取车牌的通行记录和门架交易流水记录；
根据所述门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的第一概率；
根据所述通行记录，预测所述车牌出现大车小标的第二概率；
确定所述车牌的入口来源地的第三概率；
将所述第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到所述广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果；
其中，所述广义加性模型以样本车牌的第一概率、第二概率及第三概率作为训练样本，以样本车牌的逃费稽查结果作为训练标签训练得到。
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于：
获取车牌的通行记录和门架交易流水记录；
根据所述门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的第一概率；
根据所述通行记录，预测所述车牌出现大车小标的第二概率；
确定所述车牌的入口来源地的第三概率；
将所述第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到所述广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果；
其中，所述广义加性模型以样本车牌的第一概率、第二概率及第三概率作为训练样本，以样本车牌的逃费稽查结果作为训练标签训练得到。
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以相互组合，且相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于广义加性模型的逃费稽查方法，其特征在于，包括：
获取车牌的通行记录和门架交易流水记录；
根据所述门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的第一概率；
根据所述通行记录，预测所述车牌出现大车小标的第二概率；
确定所述车牌的入口来源地的第三概率；
将所述第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到所述广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果；
其中，所述广义加性模型以样本车牌的第一概率、第二概率及第三概率作为训练样本，以样本车牌的逃费稽查结果作为训练标签训练得到。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通行记录包括入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量，根据所述通行记录，预测所述车牌出现大车小标的第二概率，包括：
将所述通行记录中的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量输入随机森林预测模型，得到所述随机森林预测模型输出的所述通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率；
其中，所述随机森林预测模型以样本通行记录的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量作为训练样本，以样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率作为训练标签训练得到。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述门架交易流水记录包括历史门架交易流水记录和门架交易流水黑名单记录，根据所述门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的第一概率，包括：
根据所述历史门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的白名单概率；
根据所述门架交易流水黑名单记录，确定所述车牌挂靠的各车型的黑名单概率；
将所述白名单概率和所述黑名单概率组成所述第一概率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到所述广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果，包括：
利用如下公式计算所述第一概率、第二概率及第三概率：
M＝λ1m1+λ2m2+λ3m3
其中，M表示逃费稽查结果，λ表示加性模型权重系数，m1表示第一概率，m2表示第二概率，m3表示第三概率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，入口来源地包括省内来源或邻近省来源或非邻近省外来源，确定所述车牌的入口来源地的第三概率，包括：
利用如下表达式分别表示第三概率：
Figure FDA0004022861910000021
其中，a表示省内来源次数，b表示邻近省来源次数，c表示非邻近省外来源次数。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述随机森林预测模型包括：输入层、归一层、特征处理层和预测层；
所述随机森林预测模型的训练过程，包括：
通过输入层，获取样本通行记录中的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量；
通过归一层，将入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量归一化处理；
通过特征处理层，将归一化后的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量进行特征提取，得到特征向量；
通过预测层，基于所述特征向量确定所述样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率；
利用损失函数对确定的车牌出现大车小标的第二概率与所述样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率的差值进行计算，得到预测损失值；
根据所述预测损失值更新随机森林预测模型。
7.一种基于广义加性模型的逃费稽查装置，其特征在于，包括：
记录获取模块，用于获取车牌的通行记录和门架交易流水记录；
第一概率确定模块，用于根据所述门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的第一概率；
第二概率确定模块，用于根据所述通行记录，预测所述车牌出现大车小标的第二概率；
第三概率确定模块，用于确定所述车牌的入口来源地的第三概率；
广义加性模型模块，用于将所述第一概率、第二概率及第三概率输入广义加性模型，得到所述广义加性模型输出的所述车牌的逃费稽查结果，其中，所述广义加性模型以样本车牌的第一概率、第二概率及第三概率作为训练样本，以样本车牌的逃费稽查结果作为训练标签训练得到。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述通行记录包括入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量，所述第二概率确定模块，包括：
第二概率确定子模块，用于将所述通行记录中的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量输入随机森林预测模型，得到所述随机森林预测模型输出的所述通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率，其中，所述随机森林预测模型以样本通行记录的入口车型、出口车型、入口轴数、出口轴数、入口重量和出口重量作为训练样本，以样本通行记录对应的车牌出现大车小标的第二概率作为训练标签训练得到。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一概率确定模块，包括：
白名单确定模块，用于根据所述历史门架交易流水记录，确定所述车牌挂靠的各车型的白名单概率；
黑名单确定模块，用于根据所述门架交易流水黑名单记录，确定所述车牌挂靠的各车型的黑名单概率；
第一概率组成模块，用于将所述白名单概率和所述黑名单概率组成所述第一概率。
10.一种基于广义加性模型的逃费稽查设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1-6任一项的基于广义加性模型的逃费稽查方法的各个步骤。
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