CN117593806A - 一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种含北斗高精定位芯片的智能行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，包括以下步骤：行车记录仪账户注册，车辆身份验证，车辆自身定位，车端特征识别，数据关联，数据传输，路侧车辆特征识别，云端融合识别，车辆收费路径还原算法，费用计算，人工核查和收费管理。本发明通过车端特征识别出前方视野内所有车辆车牌，车辆车型，所在车道及车辆精准定位信息，并以多种方式传输给联网收费中心与路侧车辆特征数据进行关联，识别、并库，形成每一辆车在收费路网上的精准的收费车辆在途特征数据，实现每一辆车都可以做到车牌车型精准识别、比对确认，精准定位，从而提高自由流收费的精度和计费准确性，防止漏收，误收，少收，错收现象。
Description
技术领域
本发明涉及公路收费领域中自由流收费技术领域，具体为含北斗高精定位芯片的智能行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法。
背景技术
目前自由流收费技术大致分为ETC自由流收费技术、北斗高精定位自由流收费技术、基于纯视频车牌车型精准识别自由流收费技术三种方式。这三种技术均有其适合的应用场景，在不同场景和应用环境下收费精准度会有一定的影响。基于纯视频车牌车型精准识别自由流收费技术主要是基于路侧摄像头和雷达数据对车型数据进行特征融合，是车辆车牌车型精准识别的最主要的支撑技术；
但由于路侧视频感知设备固定部署下车牌识别、车型识别受拍摄角度、照度影响、光干扰问题影响，在外场灯光环境复杂以及涉及主线匝道不同场景下，如熟悉路线的司机和驾驶员为躲避自由流收费而出现躲避摄像头，夜间故意不开灯，打开远光灯、故意造成遮挡、车辆跟踪遮挡，会出现识别率较低，精度差，甚至无法识别的情况，造成收费车辆出现数据缺失，无法精准计费。
发明内容
本发明的目的在于提供一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，包括以下步骤：
步骤S1，行车记录仪账户注册：车主在其车辆安装具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端，并与车主手机绑定；通过移动通信芯片或wifi通信芯片实现智能行车记录仪与手机端进行移动通信连接和数据在线上传；收费稽核管理人员也可以利用安装具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端进行自由流精准计费线下稽核和稽核巡查；
步骤S2，车辆身份验证：车主开通自由流收费APP手机端数据共享服务权限，通过调取联网收费中心数据库中车主信息和车辆信息，通过比对完成车辆身份验证；
步骤S3，车辆自身定位：智能行车记录仪终端中的北斗高精度定位芯片通过接收来自路侧CORS基准站或高精度位置服务云平台所播发的RTD/RTK差分信号，RTK差分定位服务可以实现厘米级的高精度定位精度，实现车辆自身精准定位；
步骤S4，车端特征识别：车辆特征AI分析模块利用深度学习算法对智能行车记录仪终端拍摄的图片特征进行精准识别，形成拍摄车车牌+前方车辆车牌+车道变化+随机号为ID号的数据库文件信息，包括图片拍摄时间戳，该时刻高精度定位经纬度坐标，车型，车辆其他特征和信息；
步骤S5，数据关联：将拍摄车拍摄图片中的车辆特征与车载智能行车记录仪中高精度北斗定位芯片采集的定位数据和路侧杆件编号数据进行关联；
步骤S6，数据传输：车辆安装具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端可以直接通过自带移动通信芯片的传输模块将拍摄车存储模块中车辆特征数据库的数据上传至云端联网收费中心；或者通过传输模块中wifi通信芯片与手机端自由流收费APP进行连接，通过手机的手机端自由流收费APP将拍摄车存储模块中车辆特征数据库的数据上传至云端联网收费中心；或者通过离线的方式，将具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端通过USB接口连接具有上网功能的电脑端将拍摄车存储模块中车辆特征数据库的数据上传至云端联网收费中心；
步骤S7，路侧车辆特征识别：收费公路路侧车辆特征识别由路侧主线卡口视频抓拍设备、雷视一体机抓拍设备、路侧匝道卡口抓拍设备、边缘计算节点终端及路侧智能机构组成，卡口抓拍设备分正向、侧向、背向三类部署方案，实现正向过车抓拍、侧向过车轴数抓拍和背向过车车尾抓拍；
步骤S8，云端融合识别：云端融合识别是根据自由流收费计费规则，在省级联网中心自由流联网收费系统实现路侧视频采集数据与智能行车记录仪终端采集的车端特征数据库中的车辆特征信息，进行以车牌特征数据为主数据下的数据融合、对比、核查、合并，实现高速公路收费车辆车牌、车型精准匹配和验证，并形成自由流收费车辆特征数据库；
步骤S9，车辆收费路径还原算法：通过车端车辆特征识别和路侧车辆特征识别两套数据库，形成以车牌号码为主要特征，包括车辆的属性信息的自由流收费数据库，作为车辆收费路径和计费的还原算法的基础数据；所述车辆属性信息包括：记录号、流水号、入口摄像机门架编号、路段编号、设备编码、车道编码、车辆颜色，车辆类型编码，出口摄像机门架编号、车牌颜色、车辆速度、行驶方向、车身颜色编码、车辆品牌、车牌类型编码、图像存储路径及文件名；
计费算法：
假设装有具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端的某车辆K从入口摄像机门架的编号P处驶入收费高速公路，进入收费路网，依次经过部署在路侧出口摄像机门架的编号Q处驶离收费路网，按照记录的流水号，依次经过n个摄像机门架，i∈1～n,车辆K的收费路径为该车里程费收费流程如下：
1)建立相邻起终点摄像机门架编号间精确可达距离的笛卡尔表，单位为公里，分上下行，具体参考各省道路的编码方式；
2)以K车的车牌号码为主要特征、并根据车辆颜色、车辆类型编码、车牌颜色、车身颜色编码、车辆品牌、车牌类型编码为辅助特征，确定K车辆进入收费路网摄像机门架编号P、驶离收费路网摄像机门架编号Q的收费路径作为收费路径的起点和收费路径终点；编号P的所述摄像机门架为入口，编号Q的所述摄像机门架为出口；
3)按照装有具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端的拍摄车K的定位坐标和行驶轨迹计算该车的收费路径；K车辆车牌和记录的流水号，车型，时间戳，北斗高精度定位经纬度数据，依次累加，形成最终的收费里程i＝1…n，i＝1时/>并将/>记为车辆K从摄像机门架的编号P处驶入收费高速公路到路侧摄像机门架的编号Q处驶离收费路网的收费里程；
4)按照Dijkstra算法计算摄像机门架编号P、摄像机门架编号Q间最短路径，并记录该最短路径下该车的收费里程按照摄像机入口抓拍时间，摄像机出口抓拍时间内计算该车在收费路径内平均速度；如果平均速度处于该车在所记录车辆速度的合理阈值，则认为该收费里程合理；记录该车的收费里程/>
5)按照所述3)和4)算法计算的收费里程，取如果该车未安装具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端或无法通过行驶轨迹计算该车的收费路径，则按照车辆收费路径还原算法确定的该车牌总收费里程为计算里程费的依据；
6)按照JT/T489《收费公路车辆通行费车型分类》执行费率FK、收费里程信息进行K车辆的应收费用计算，/>并将该次收费金额上传至省级自由流收费系统进行记录；
7)在固定收费周期内多次进出收费公路，即存在多个入口摄像机门架编号、多个出口摄像机门架编号，则进行收费金额按照收费周期进行累加得到该车牌为唯一特征的车辆总收费里程；
步骤S10，费用计算：按照拍摄车的北斗高精度定位可以跟踪车辆的位置，查询车辆的运行轨迹，当车辆驶入收费高速公路或者其他收费路网中路段入口时，平台自动标记高速起始点，当车辆驶出高速公路收费出口时，平台自动标记高速结束点，按照各省制定的费率和车辆按照实际行驶路径进行收费，最终提升自由流收费系统的识别精度和数据完整性，提升计费精度，减少逃费现象发生；
步骤S11，人工核查：针对无车牌或者车牌字段为空的过车数据，推送工作人员，人工审核为新车且能看清临时牌照，将车牌信息提交给交管局查找车主信息，并通知车主补缴通行费，另外系统自动对无车牌车辆通过车辆特征进行聚档，并通过以图搜图的方式与动态感知库比对，查找相似性高的有车牌车辆协助进行稽查；
步骤S12，收费管理：自由流精准收费系统以收费APP为主收费渠道，实现可定制的单笔账单、全程账单收费路径推送和用户缴费主动推送催缴，通过收费APP关联银行卡、支付宝、微信、数字人民币支付接口完成缴费。
优选的，所述步骤S1中，车主在手机上下载自由流收费APP，通过注册开通自由流收费手机端信息安全保密服务，并签署上传其他沿线车牌车辆的安全传输协议和信息安全保护协议，绑定车主信息和车辆信息，车主信息包括车主身份证号、联系方式，车辆信息包括车牌号、车牌颜色、车型特征，并开通银行卡或电子钱包自动代扣协议，同时将绑定信息全部写入用户数据库中。
优选的，所述步骤S2中，车辆信息包括车牌、车型以及车辆其他属性特征，其他属性特征包括车辆颜色、车牌颜色和车辆饰物，车辆身份验证时如果车辆信息一致则核验成功，则建立以车辆车牌为唯一主特征ID的该辆车用户数据，不符则核验失败，需要重新进行核验。
优选的，所述步骤S4中，车辆特征AI分析模块对智能行车记录仪拍摄并截取的初定位图像中车牌字符进行归一化处理，利用深度学习算法使用归一化处理后的车牌字符内的汉字、字母、字母数字、数字四个样本进行训练，逐个提取车牌区域的图像特征，把归一化处理后的车牌字符分别送入相应的网络进行识别，输出车牌精准识别结果。
优选的，所述步骤S5中，以拍摄车视角，对拍摄车前方视野内所有车辆和路侧摄像机门架及其编号，如车辆B、车辆C车和车辆D等所有车辆进行精确捕捉车辆车牌信息，在运动过程中进行车牌聚焦，拍摄，识别和自动记录、包括但不限于拍摄清晰的车辆车牌图片，车辆照片，经过的摄像机门架编号、所在车道、车辆颜色、车辆类型、车辆速度、行驶方向、自动识别车牌，车型，车辆特征以及自动实现车辆定位与路侧视频感知杆的关联，实现拍摄车识别的位置信息与路侧视频感知杆位置的对应和关联。
优选的，所述步骤S6中，数据传输可以通过智能行车记录仪4G/5G移动通信芯片实现车辆特征数据库信息直接上传，和/或通过智能行车记录仪中wifi与手机端进行连接，通过手机端进行车辆特征数据库信息上传，和/或通过USB接口与电脑进行连接，通过电脑登录自由流收费网站的方式进行上传，车辆特征数据库中数据上传前须通过自由流收费APP确认本图片和数据信息是否容许用于公共服务和自由流收费条款，并对视频图像及相关信息的使用进行保密规定，确保公众隐私保护和使用数据安全。
优选的，所述步骤S7中，边缘计算节点终端用以对视频抓拍设备、雷视一体机抓拍设备采集的过车数据进行特征融合分析，形成路侧车辆特征识别数据库，存储在路侧智能机柜中的硬盘设备中，并通过无线和/或有线方式将存储在硬盘中路侧车辆特征识别数据库硬盘车辆特征数据库中数据上传至云端联网收费中心。
优选的，所述步骤S10中，收费管理系统负责给车主下发账单、收费、开发票，为高速管理者提供清分结算、统计分析能力，未缴费车辆、收费有争议车辆、路径需复核车辆由稽核人员进行审核、处置，并推送收费管理系统进行追缴/退费。
优选的，所述步骤S11中，若为恶劣天气导致无牌，通过工作人员审核过车图片，若能看清车牌，利用车牌查询通行轨迹，是否路径还原且收费，路径缺失的根据路网关系调取相关断面视频确认路径，从而通知车主补缴费，针对错误车牌，推送工作人员，人工审核若为设备误识别，通过车牌号查询通行轨迹，确认是否路径还原且收费；若为遮牌导致输出错误车牌，则提供以图搜图功能，辅助工作人员快速查询相似车辆通行信息，确认真实车牌、通行轨迹，从而追缴费用，若为恶劣天气导致输出错误车牌，通过工作人员审核过车图片，能看清车牌，利用车牌查询通行轨迹，是否路径还原且收费，路径缺失的根据路网关系调取相关断面视频确认路径，从而通知车主补缴费。
优选的，所述步骤S12中，个人用户包括私家车主、车辆实际使用人的非营运车辆、出租车和网络预约出租车，由车主直接在收费APP线上完成注册、关联使用车辆，结束行程后收到账单完成确认、支付，对于单位用户的车辆，包括企业所属小型车辆、接待用车、企业内部班车和客货车，由企业法人完成线上注册、关联使用车辆，结束行程后收到账单完成确认、支付。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明通过车端特征识别出前方视野内所有车辆车牌，车型，所在车道、时间戳及车辆定位信息，并通过传输给联网收费中心与路侧车辆特征数据进行关联，并库，形成每一辆车在收费路网上的精准的收费车辆在途特征数据，实现每一辆车都可以做到车牌车型识别，定位，从而提高自由流收费的精度和计费准确性，防止漏收，误收，少收，错收现象；
2、本发明通过在现有行车记录仪基础上增加北斗定位芯片、移动通信芯片、wifi通信接口、USB接口以及车辆特征AI分析模块，既可以通过4G/5G移动通信芯片实现车辆特征数据库信息直接上传，也可以通过wifi与手机端进行连接，通过手机端进行车辆特征数据库信息上传，并通过USB接口与电脑进行连接，通过电脑登录自由流收费网站的方式进行上传，由于基于北斗定位芯片和AI模块的智能行车记录仪的自由流精准计费系统在设计中考虑了视频图加密的安全性和个人隐私保密性问题，确保自由流精准收费和确保公众隐私安全；
3、本发明基于北斗定位芯片和AI模块的智能行车记录仪的自由流精准计费系统在增加自由流计费精度和提供自由流计费证据链的同时，还能在车辆行驶的过程中及时发现车辆前方的危险信息，精准记录并判别其他车辆是否占用应急车道、是否违规停车/越线、实现违章抓拍，一键报警，不仅能刚好保障驾驶员和车辆安全，而且促进智能交通和城市车联网行业的快速发展，极具市场全面推广价值。
附图说明
图1为本发明一种行车记录仪的自由流精准计费系统架构及实现方法流程示意图。
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。
基于路侧视频感知部署存在上述不足和缺陷的情况下，本发明从车载端移动监测的视角进行在途前方车辆车牌、车型的信息的精准采集，上传，识别、融合，计费和收费角度，实现基于纯视频车牌车型精准识别自由流收费技术的增强、优化和提升。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：
一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，包括以下步骤：
步骤S1，行车记录仪账户注册：车主在其车辆安装具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端，并与用户手机绑定，通过移动通信芯片或wifi通信芯片实现智能行车记录仪终端与手机端进行移动通信连接和数据在线上传；收费稽核管理人员也可以利用安装具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端进行自由流精准计费线下稽核和稽核巡查；
本实施例中，车主在手机上下载自由流收费APP，通过注册开通自由流收费手机端信息安全保密服务，并签署上传其他沿线车牌车辆的安全传输协议和信息安全保护协议，绑定车主信息和车辆信息，车主信息包括车主身份证号、联系方式，车辆信息包括车牌号、车牌颜色、车型特征，并开通银行卡或电子钱包自动代扣协议，同时将绑定信息全部写入用户数据库中。
步骤S2，车辆身份验证：车主开通自由流收费APP手机端数据共享服务权限，通过调取联网收费中心数据库中车主信息和车辆信息，通过比对完成车辆身份验证；
本实施例中，车辆信息包括车牌、车型以及车辆其他属性特征，其他属性特征包括车辆颜色、车牌颜色和车辆饰物，车辆身份验证时如果车辆信息一致则核验成功，则建立以车辆车牌为唯一主特征ID的该辆车用户数据，不符则核验失败，需要重新进行核验。
步骤S3，车辆自身定位：智能行车记录仪终端中的北斗高精度定位芯片通过接收来自路侧CORS基准站或高精度位置服务云平台所播发的RTD/RTK差分信号，RTK差分定位服务可以实现厘米级的高精度定位精度，实现车辆自身精准定位；
步骤S4，车端特征识别：车辆特征AI分析模块利用深度学习算法对智能行车记录仪终端拍摄的图片特征进行精准识别，形成拍摄车车牌+前方车辆车牌+车道变化+随机号为ID号的数据库文件信息，包括图片拍摄时间戳，该时刻高精度定位经纬度坐标，车型，车辆其他特征和信息；
本实施例中，车辆特征AI分析模块对智能行车记录仪拍摄并截取的初定位图像中车牌字符进行归一化处理，利用深度学习算法使用归一化处理后的车牌字符内的汉字、字母、字母数字、数字四个样本进行训练，逐个提取车牌区域的图像特征，把归一化处理后的车牌字符分别送入相应的网络进行识别，输出车牌精准识别结果。
步骤S5，数据关联：将拍摄车拍摄图片中的车辆特征与车载行车记录仪中高精度北斗定位芯片采集的定位数据和路侧杆件编号数据进行关联；
本实施例中，以拍摄车为视角，对拍摄车前方视野内车辆所有车辆和路侧摄像机门架(含编号)，如车辆B、车辆C和车辆D等所有车辆进行精确捕捉车辆车牌信息，车辆在运动过程中进行车牌聚焦，拍摄，识别和自动记录、包括但不限于拍摄清晰的车辆车牌图片，车辆照片，经过的摄像机门架编号、所在车道、车辆颜色、车辆类型、车辆速度、行驶方向、自动识别车牌，车型，车辆特征以及自动实现车辆定位与路侧视频感知杆的关联，实现拍摄车识别的位置信息与路侧视频感知杆的对应和关联。由于车辆是运动的，A车前方视野内车辆也是动态变化的，为了更好的表达前方车辆位置信息，需要对拍摄车及拍摄车前方视野内车辆B车，C车，D车等所有车辆所在的车道信息进行编号，并用拍摄车的车速，经纬度坐标以及车距估计等来实现前方车辆B车，C车，D车经纬度预测，最终行成，每辆车的车辆车牌，车型，车道，经纬度，时间戳，路侧视频感知杆编号结构化信息以及图片信息为一体的车辆特征数据库。所述车距估计可以采用现有的行车记录仪车距侦测方法实现。
步骤S6，数据传输：车辆安装具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端可以直接通过自带移动通信芯片的传输模块将拍摄车存储模块中车辆特征数据库的数据上传至云端联网收费中心；或者通过传输模块中wifi通信芯片与手机端自由流收费APP进行连接，通过手机的手机端自由流收费APP将拍摄车存储模块中车辆特征数据库的数据上传至云端联网收费中心；或者通过离线的方式，将具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端通过USB接口连接具有上网功能的电脑端将拍摄车存储模块中车辆特征数据库的数据上传至云端联网收费中心；
本实施例中，数据传输可以通过行车记录仪4G/5G移动通信芯片实现车辆特征数据库信息直接上传，也可以通过行车记录仪中wifi与手机端进行连接，通过手机端进行车辆特征数据库信息上传，也可以通过USB接口与电脑进行连接，通过电脑登录自由流收费网站的方式进行上传，车辆特征数据库中数据上传前须通过自由流收费APP确认本图片和数据信息是否容许用于公共服务和自由流收费条款，并对视频图像及相关信息的使用进行保密规定，确保公众隐私保护和使用数据安全。
步骤S7，路侧车辆特征识别：收费公路路侧车辆特征识别由路侧主线卡口视频抓拍设备、雷视一体机抓拍设备、路侧匝道卡口抓拍设备、边缘计算节点终端及路侧智能机构组成，卡口抓拍设备分正向、侧向、背向三类部署方案，实现正向过车抓拍、侧向过车轴数抓拍和背向过车车尾抓拍；
本实施例中，边缘计算节点终端用以对视频抓拍设备、雷视一体机抓拍设备采集的过车数据进行特征融合分析，形成路侧车辆特征识别数据库，存储在路侧智能机柜中的硬盘设备中，并通过无线和有线两种方式将存储在硬盘中路侧车辆特征识别数据库硬盘车辆特征数据库中数据上传至云端联网收费中心。
步骤S8，云端融合识别：云端融合识别是根据自由流收费计费规则，在省级联网中心自由流联网收费系统实现路侧视频采集数据与智能行车记录仪车端采集的车端特征数据库中的车辆特征信息，进行以车牌特征数据为主数据下的数据融合、对比、核查、合并，实现高速公路收费车辆车牌、车型精准匹配和验证，并形成自由流收费车辆特征数据库，最终提升自由流收费系统的识别精度和数据完整性，提升计费精度，减少逃费现象发生；
本实施例中，根据自由流收费计费规则，云端融合识别按照时间周期对收费路网中收费路段区域划分方式进行数据融合识别，以路侧感知杆件前后50米进行区域划分，以S＝100/限速车速来确定区域内的车辆进行分区域特征融合，特征识别清晰的车辆数、车牌识别不清晰车辆数，车型识别清晰的车辆数，车型识别不清晰的车辆数，将车牌识别和车型识别不清晰的进行人工核查数据库中，其他的数据项进行以车牌为特征的唯一特征的数据库中进行自由流收费计费工作。根据自由流收费系统的计费和稽核要求实现路侧车辆特征识别数据库中数据与车侧车辆特征数据库进行融合识别，最终实现车牌号，车型、位置信息和时间戳，进出匝道的车牌车型信息多维特征信息一致下的可供联网收费中心的自由流联网收费系统的计费要求的准确信息，增强云端融合特征下自由流收费的精准性。
步骤S9，车辆收费路径还原算法：通过车端车辆特征识别和路侧车辆特征识别两套数据库，形成以车牌号码为主要特征，包括车辆的属性信息(记录号、流水号、摄像机门架编号(入口)、路段编号、设备编码、车道编码、车辆颜色，车辆类型编码，摄像机门架编号(出口)、车牌颜色、车辆速度、行驶方向、车身颜色编码、车辆品牌、车牌类型编码、图像存储路径及文件名)的自由流收费数据库作为车辆收费路径和计费的还原算法的基础数据。
假设含北斗高精度定位终端的某车辆K从摄像机门架的编号P处(入口)驶入收费高速公路，进入收费路网，依次经过部署在路侧摄像机门架的编号Q处(出口)驶离收费路网，按照记录的流水号，依次经过n个摄像机门架，i∈1～n,车辆K的收费路径为该车里程费收费流程如下：
1)建立相邻起终点摄像机门架编号间精确可达距离的笛卡尔表，单位为公里，分上下行(具体参考各省道路的编码方式)。
2)以K车的车牌号码为主要特征、并根据车辆颜色、车辆类型编码、车牌颜色、车身颜色编码、车辆品牌、车牌类型编码为辅助特征，确定K车辆进入收费路网摄像机门架编号(入口)P、摄像机门架编号(出口)Q的收费路径作为收费路径的起点和收费路径终点。
3)按照含北斗高精度定位终端拍摄车K的定位坐标和行驶轨迹计算该车的收费路径。K车辆车牌和记录的流水号，车型，时间戳，北斗高精度定位经纬度数据，依次累加，形成最终的收费里程i＝1…n，i＝1时/>并将/>记为车辆K从摄像头门架的编号P处(入口)驶入收费高速公路到路侧摄像头门架的编号Q处(出口)驶离收费路网的收费里程。
4)按照Dijkstra算法计算摄像机门架编号(入口)P、摄像机门架编号(出口)Q间最短路径，并记录该最短路径下该车的收费里程按照摄像机入口抓拍时间，摄像机出口抓拍时间内计算该车在收费路径内平均速度；如果平均速度处于该车在所记录车辆速度的合理阈值，则认为该收费里程合理。记录该车的收费里程/>
5)按照上述3)和4)算法计算的收费里程，取如果该车无北斗定位终端或无法通过行驶轨迹计算该车的收费路径，则按照车辆收费路径还原算法确定的该车牌总收费里程为计算里程费的依据。
6)按照JT/T489《收费公路车辆通行费车型分类》执行费率FK、收费里程信息进行K车辆的应收费用计算，/>并将次收费金额上传至省级自由流收费系统进行记录；
7)在固定收费周期内(根据各省收费规则制定)多次进出收费公路(多个摄像机门架编号(入口)、多个摄像机门架编号(出口))进行收费金额按照收费周期进行累加得到该车牌为唯一特征的车辆总收费里程。
步骤S10，费用计算：按照拍摄车的北斗高精度定位可以跟踪车辆的位置，查询车辆的运行轨迹，当车辆驶入收费高速公路或者其他收费路网中路段入口时，平台自动标记高速起始点，当车辆驶出高速公路收费出口时，平台自动标记高速结束点，按照各省制定的费率和车辆按照实际行驶路径进行收费，最终提升自由流收费系统的识别精度和数据完整性，提升计费精度，减少逃费现象发生；
本实施例中，收费管理系统负责给车主下发账单、收费、开发票，为高速管理者提供清分结算、统计分析能力，未缴费车辆、收费有争议车辆、路径需复核车辆由稽核人员进行审核、处置，并推送收费管理系统进行追缴/退费
步骤S11，人工核查：针对无车牌或者车牌字段为空的过车数据，推送工作人员，人工审核为新车且能看清临时牌照，将车牌信息提交给交管局查找车主信息，并通知车主补缴通行费，另外系统自动对无车牌车辆通过车辆特征进行聚档，并通过以图搜图的方式与动态感知库比对，查找相似性高的有车牌车辆协助进行稽查；
本实施例中，若为恶劣天气导致无牌，通过工作人员审核过车图片，若能看清车牌，利用车牌查询通行轨迹，是否路径还原且收费，路径缺失的根据路网关系调取相关断面视频确认路径，从而通知车主补缴费，针对错误车牌，推送工作人员，人工审核若为设备误识别，通过车牌号查询通行轨迹，确认是否路径还原且收费；若为遮牌导致输出错误车牌，则提供以图搜图功能，辅助工作人员快速查询相似车辆通行信息，确认真实车牌、通行轨迹，从而追缴费用，若为恶劣天气导致输出错误车牌，通过工作人员审核过车图片，能看清车牌，利用车牌查询通行轨迹，是否路径还原且收费，路径缺失的根据路网关系调取相关断面视频确认路径，从而通知车主补缴费。
步骤S12，收费管理：自由流精准收费系统以收费APP为主收费渠道，实现可定制的单笔账单、全程账单收费路径推送和用户缴费主动推送催缴，通过收费APP关联银行卡、支付宝、微信、数字人民币支付接口完成缴费；
本实施例中，个人用户包括私家车主、车辆实际使用人的非营运车辆、出租车和网络预约出租车，由车主直接在收费APP线上完成注册、关联使用车辆，结束行程后收到账单完成确认、支付，对于单位用户的车辆，包括企业所属小型车辆、接待用车、企业内部班车和客货车，由企业法人完成线上注册、关联使用车辆，结束行程后收到账单完成确认、支付。
本发明包含智能行车记录仪终端和云端收费中心系统两部分，私家车和公路行业收费监管车辆通过安装基于北斗定位芯片和AI分析模块的智能行车记录仪，在行进过程中对视野内前方车辆进行牌照，并捕获车牌、精准识别车牌车型，与车载北斗高精度定位形成的定位数据相融合，形成车端车辆特征数据库，通过在线和离线两种方式传给联网收费中心系统，收费中心在收到该视频数据后，结合路侧摄像头拍摄的图像获取的每辆车的车牌，车型，位置信息，实现车端与路侧车牌车型数据识别融合，通过大数据计费模式算法计算出车辆行驶里程，并计算出车辆的整体通行费，形成账单发送给驾驶员，完成自由流收费整体流程。
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。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，行车记录仪账户注册：车主在其车辆安装具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端，并与车主手机绑定；通过移动通信芯片或wifi通信芯片实现智能行车记录仪与手机端进行移动通信连接和数据在线上传；收费稽核管理人员也可以利用安装具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端进行自由流精准计费线下稽核和稽核巡查；
步骤S2，车辆身份验证：车主开通自由流收费APP手机端数据共享服务权限，通过调取联网收费中心数据库中车主信息和车辆信息，通过比对完成车辆身份验证；
步骤S3，车辆自身定位：智能行车记录仪终端中的北斗高精度定位芯片通过接收来自路侧CORS基准站或高精度位置服务云平台所播发的RTD/RTK差分信号，RTK差分定位服务可以实现厘米级的高精度定位精度，实现车辆自身精准定位；
步骤S4，车端特征识别：车辆特征AI分析模块利用深度学习算法对智能行车记录仪终端拍摄的图片特征进行精准识别，形成拍摄车车牌+前方车辆车牌+车道变化+随机号为ID号的数据库文件信息，包括图片拍摄时间戳，该时刻高精度定位经纬度坐标，车型，车辆其他特征和信息；
步骤S5，数据关联：将拍摄车拍摄图片中的车辆特征与车载智能行车记录仪中高精度北斗定位芯片采集的定位数据和路侧杆件编号数据进行关联；
步骤S6，数据传输：车辆安装具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端可以直接通过自带移动通信芯片的传输模块将拍摄车存储模块中车辆特征数据库的数据上传至云端联网收费中心；或者通过传输模块中wifi通信芯片与手机端自由流收费APP进行连接，通过手机的手机端自由流收费APP将拍摄车存储模块中车辆特征数据库的数据上传至云端联网收费中心；或者通过离线的方式，将具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端通过USB接口连接具有上网功能的电脑端将拍摄车存储模块中车辆特征数据库的数据上传至云端联网收费中心；
步骤S7，路侧车辆特征识别：收费公路路侧车辆特征识别由路侧主线卡口视频抓拍设备、雷视一体机抓拍设备、路侧匝道卡口抓拍设备、边缘计算节点终端及路侧智能机构组成，卡口抓拍设备分正向、侧向、背向三类部署方案，实现正向过车抓拍、侧向过车轴数抓拍和背向过车车尾抓拍；
步骤S8，云端融合识别：云端融合识别是根据自由流收费计费规则，在省级联网中心自由流联网收费系统实现路侧视频采集数据与智能行车记录仪终端采集的车端特征数据库中的车辆特征信息，进行以车牌特征数据为主数据下的数据融合、对比、核查、合并，实现高速公路收费车辆车牌、车型精准匹配和验证，并形成自由流收费车辆特征数据库；
步骤S9，车辆收费路径还原算法：通过车端车辆特征识别和路侧车辆特征识别两套数据库，形成以车牌号码为主要特征，包括车辆的属性信息的自由流收费数据库，作为车辆收费路径和计费的还原算法的基础数据；所述车辆属性信息包括：记录号、流水号、入口摄像机门架编号、路段编号、设备编码、车道编码、车辆颜色，车辆类型编码，出口摄像机门架编号、车牌颜色、车辆速度、行驶方向、车身颜色编码、车辆品牌、车牌类型编码、图像存储路径及文件名；
计费算法：
假设装有具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端的某车辆K从入口摄像机门架的编号P处驶入收费高速公路，进入收费路网，依次经过部署在路侧出口摄像机门架的编号Q处驶离收费路网，按照记录的流水号，依次经过n个摄像机门架，i∈1～n,车辆K的收费路径为该车里程费收费流程如下：
1)建立相邻起终点摄像机门架编号间精确可达距离的笛卡尔表，单位为公里，分上下行，具体参考各省道路的编码方式；
2)以K车的车牌号码为主要特征、并根据车辆颜色、车辆类型编码、车牌颜色、车身颜色编码、车辆品牌、车牌类型编码为辅助特征，确定K车辆进入收费路网摄像机门架编号P、驶离收费路网摄像机门架编号Q的收费路径作为收费路径的起点和收费路径终点；编号P的所述摄像机门架为入口，编号Q的所述摄像机门架为出口；
3)按照装有具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端的拍摄车K的定位坐标和行驶轨迹计算该车的收费路径；K车辆车牌和记录的流水号，车型，时间戳，北斗高精度定位经纬度数据，依次累加，形成最终的收费里程i＝1时并将/>记为车辆K从摄像机门架的编号P处驶入收费高速公路到路侧摄像机门架的编号Q处驶离收费路网的收费里程；
4)按照Dijkstra算法计算摄像机门架编号P、摄像机门架编号Q间最短路径，并记录该最短路径下该车的收费里程按照摄像机入口抓拍时间，摄像机出口抓拍时间内计算该车在收费路径内平均速度；如果平均速度处于该车在所记录车辆速度的合理阈值，则认为该收费里程合理；记录该车的收费里程/>
5)按照所述3)和4)算法计算的收费里程，取如果该车未安装具有北斗高精度定位芯片的智能行车记录仪终端或无法通过行驶轨迹计算该车的收费路径，则按照车辆收费路径还原算法确定的该车牌总收费里程为计算里程费的依据；
6)按照JT/T489《收费公路车辆通行费车型分类》执行费率FK、收费里程信息进行K车辆的应收费用计算，/>并将该次收费金额上传至省级自由流收费系统进行记录；
7)在固定收费周期内多次进出收费公路，即存在多个入口摄像机门架编号、多个出口摄像机门架编号，则进行收费金额按照收费周期进行累加得到该车牌为唯一特征的车辆总收费里程；
步骤S10，费用计算：按照拍摄车的北斗高精度定位可以跟踪车辆的位置，查询车辆的运行轨迹，当车辆驶入收费高速公路或者其他收费路网中路段入口时，平台自动标记高速起始点，当车辆驶出高速公路收费出口时，平台自动标记高速结束点，按照各省制定的费率和车辆按照实际行驶路径进行收费，最终提升自由流收费系统的识别精度和数据完整性，提升计费精度，减少逃费现象发生；
步骤S11，人工核查：针对无车牌或者车牌字段为空的过车数据，推送工作人员，人工审核为新车且能看清临时牌照，将车牌信息提交给交管局查找车主信息，并通知车主补缴通行费，另外系统自动对无车牌车辆通过车辆特征进行聚档，并通过以图搜图的方式与动态感知库比对，查找相似性高的有车牌车辆协助进行稽查；
步骤S12，收费管理：自由流精准收费系统以收费APP为主收费渠道，实现可定制的单笔账单、全程账单收费路径推送和用户缴费主动推送催缴，通过收费APP关联银行卡、支付宝、微信、数字人民币支付接口完成缴费。
2.根据权利要求1所述的一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，其特征在于：所述步骤S1中，车主在手机上下载自由流收费APP，通过注册开通自由流收费手机端信息安全保密服务，并签署上传其他沿线车牌车辆的安全传输协议和信息安全保护协议，绑定车主信息和车辆信息，车主信息包括车主身份证号、联系方式，车辆信息包括车牌号、车牌颜色、车型特征，并开通银行卡或电子钱包自动代扣协议，同时将绑定信息全部写入用户数据库中。
3.根据权利要求1所述的一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，其特征在于：所述步骤S2中，车辆信息包括车牌、车型以及车辆其他属性特征，其他属性特征包括车辆颜色、车牌颜色和车辆饰物，车辆身份验证时如果车辆信息一致则核验成功，则建立以车辆车牌为唯一主特征ID的该辆车用户数据，不符则核验失败，需要重新进行核验。
4.根据权利要求1所述的一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，其特征在于：所述步骤S4中，车辆特征AI分析模块对智能行车记录仪拍摄并截取的初定位图像中车牌字符进行归一化处理，利用深度学习算法使用归一化处理后的车牌字符内的汉字、字母、字母数字、数字四个样本进行训练，逐个提取车牌区域的图像特征，把归一化处理后的车牌字符分别送入相应的网络进行识别，输出车牌精准识别结果。
5.根据权利要求1所述的一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，其特征在于：所述步骤S5中，以拍摄车视角，对拍摄车前方视野内所有车辆和路侧摄像机门架及其编号，如车辆B、车辆C车和车辆D等所有车辆进行精确捕捉车辆车牌信息，在运动过程中进行车牌聚焦，拍摄，识别和自动记录、包括但不限于拍摄清晰的车辆车牌图片，车辆照片，经过的摄像机门架编号、所在车道、车辆颜色、车辆类型、车辆速度、行驶方向、自动识别车牌，车型，车辆特征以及自动实现车辆定位与路侧视频感知杆的关联，实现拍摄车识别的位置信息与路侧视频感知杆位置的对应和关联。
6.根据权利要求1所述的一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，其特征在于：所述步骤S6中，数据传输可以通过智能行车记录仪4G/5G移动通信芯片实现车辆特征数据库信息直接上传，和/或通过智能行车记录仪中wifi与手机端进行连接，通过手机端进行车辆特征数据库信息上传，和/或通过USB接口与电脑进行连接，通过电脑登录自由流收费网站的方式进行上传，车辆特征数据库中数据上传前须通过自由流收费APP确认本图片和数据信息是否容许用于公共服务和自由流收费条款，并对视频图像及相关信息的使用进行保密规定，确保公众隐私保护和使用数据安全。
7.根据权利要求1所述的一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，其特征在于：所述步骤S7中，边缘计算节点终端用以对视频抓拍设备、雷视一体机抓拍设备采集的过车数据进行特征融合分析，形成路侧车辆特征识别数据库，存储在路侧智能机柜中的硬盘设备中，并通过无线和/或有线方式将存储在硬盘中路侧车辆特征识别数据库硬盘车辆特征数据库中数据上传至云端联网收费中心。
8.根据权利要求1所述的一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，其特征在于：所述步骤S10中，收费管理系统负责给车主下发账单、收费、开发票，为高速管理者提供清分结算、统计分析能力，未缴费车辆、收费有争议车辆、路径需复核车辆由稽核人员进行审核、处置，并推送收费管理系统进行追缴/退费。
9.根据权利要求1所述的一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，其特征在于：所述步骤S11中，若为恶劣天气导致无牌，通过工作人员审核过车图片，若能看清车牌，利用车牌查询通行轨迹，是否路径还原且收费，路径缺失的根据路网关系调取相关断面视频确认路径，从而通知车主补缴费，针对错误车牌，推送工作人员，人工审核若为设备误识别，通过车牌号查询通行轨迹，确认是否路径还原且收费；若为遮牌导致输出错误车牌，则提供以图搜图功能，辅助工作人员快速查询相似车辆通行信息，确认真实车牌、通行轨迹，从而追缴费用，若为恶劣天气导致输出错误车牌，通过工作人员审核过车图片，能看清车牌，利用车牌查询通行轨迹，是否路径还原且收费，路径缺失的根据路网关系调取相关断面视频确认路径，从而通知车主补缴费。
10.根据权利要求1所述的一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法，其特征在于：所述步骤S12中，个人用户包括私家车主、车辆实际使用人的非营运车辆、出租车和网络预约出租车，由车主直接在收费APP线上完成注册、关联使用车辆，结束行程后收到账单完成确认、支付，对于单位用户的车辆，包括企业所属小型车辆、接待用车、企业内部班车和客货车，由企业法人完成线上注册、关联使用车辆，结束行程后收到账单完成确认、支付。
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| CN202311556116.9A CN117593806B (zh) | 2023-11-21 | 一种行车记录仪的自由流精准计费系统实现方法 |
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Family
ID=
Citations (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4446642A1 (de) * | 1994-12-19 | 1996-06-20 | Teledrive Telematik Im Verkehr | Vorrichtung zur automatischen Kontrolle des Zuganges von Fahrzeugen zu einem Verkehrsraum |
| DE4446649A1 (de) * | 1994-12-19 | 1996-06-20 | Teledrive Telematik Im Verkehr | Anordnung zur automatischen Erhebung von Gebühren für die Benutzung eines Verkehrsraumes |
| DE4446674A1 (de) * | 1994-12-19 | 1996-06-20 | Teledrive Telematik Im Verkehr | Vorrichtung zur automatischen Kontrolle des Zuganges von Fahrzeugen zu einem Verkehrsraum |
| JP2004318599A (ja) * | 2003-04-17 | 2004-11-11 | Asmo Co Ltd | 料金収受方法及び料金収受システム |
| CN101430828A (zh) * | 2008-12-22 | 2009-05-13 | 交通部公路科学研究院 | 基于交通信息提取计算的车牌数据处理方法 |
| CN102081846A (zh) * | 2011-02-22 | 2011-06-01 | 交通运输部公路科学研究所 | 基于高速公路收费数据轨迹匹配的交通状态识别方法 |
| CN102087786A (zh) * | 2010-02-09 | 2011-06-08 | 陈秋和 | 基于信息融合的智能交通人、车、路的信息处理方法及系统 |
| CN102542617A (zh) * | 2010-12-30 | 2012-07-04 | 北京交科公路勘察设计研究院有限公司 | 一种复杂路网的路径识别标识站设置方法 |
| US20160169688A1 (en) * | 2014-12-12 | 2016-06-16 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for traffic safety |
| CN205540966U (zh) * | 2016-01-28 | 2016-08-31 | 北京聚利科技股份有限公司 | 电子装置 |
| CN108537900A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-09-14 | 浙大正呈科技有限公司 | 基于北斗高精度定位的高速公路不停车收费方法及系统 |
| CN108876948A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-23 | 浙大正呈科技有限公司 | 基于北斗高精度定位的高速etc不停车收费方法及系统 |
| WO2019153745A1 (zh) * | 2018-02-12 | 2019-08-15 | 华为技术有限公司 | 信息处理的方法和装置 |
| US10466717B1 (en) * | 2018-09-05 | 2019-11-05 | Chongqing Jinkang New Energy Vehicle Co., Ltd. | Vehicle command generation using vehicle-to-infrastructure communications and deep networks |
| CN112348992A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-09 | 广东利通科技投资有限公司 | 基于车路协同系统的车载视频处理方法、装置及存储介质 |
| CN112383581A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-02-19 | 松立控股集团股份有限公司 | 一种智慧社区前端管理系统 |
| CN113147611A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-07-23 | 黄冈格罗夫氢能汽车有限公司 | 一种用于氢能汽车的etc系统 |
| CN113177508A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-07-27 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | 一种行车信息的处理方法、装置及设备 |
| CN113807833A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-17 | 招商华软信息有限公司 | 一种高速公路自由流收费管理系统 |
| CN114913615A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-08-16 | 华设设计集团股份有限公司 | 一种面向etc车道的高速公路无栏杆自由流收费系统及方法 |
| CN115547031A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-12-30 | 北京万集科技股份有限公司 | 轨迹证据获取方法、电子设备及存储介质 |
| CN115761920A (zh) * | 2022-09-26 | 2023-03-07 | 河北省高速公路京雄管理中心 | 一种基于etc门架数据的车辆轨迹可信提取方法及系统 |
| CN116092305A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-05-09 | 北京万集科技股份有限公司 | 站点信息播报方法、服务器、车辆、路侧设备及系统 |
| CN116798247A (zh) * | 2022-03-14 | 2023-09-22 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 事故数据提示的方法及相关设备 |
| CN116824859A (zh) * | 2023-07-21 | 2023-09-29 | 佛山市新基建科技有限公司 | 一种基于物联网的智慧交通大数据分析系统 |
Patent Citations (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4446642A1 (de) * | 1994-12-19 | 1996-06-20 | Teledrive Telematik Im Verkehr | Vorrichtung zur automatischen Kontrolle des Zuganges von Fahrzeugen zu einem Verkehrsraum |
| DE4446649A1 (de) * | 1994-12-19 | 1996-06-20 | Teledrive Telematik Im Verkehr | Anordnung zur automatischen Erhebung von Gebühren für die Benutzung eines Verkehrsraumes |
| DE4446674A1 (de) * | 1994-12-19 | 1996-06-20 | Teledrive Telematik Im Verkehr | Vorrichtung zur automatischen Kontrolle des Zuganges von Fahrzeugen zu einem Verkehrsraum |
| JP2004318599A (ja) * | 2003-04-17 | 2004-11-11 | Asmo Co Ltd | 料金収受方法及び料金収受システム |
| CN101430828A (zh) * | 2008-12-22 | 2009-05-13 | 交通部公路科学研究院 | 基于交通信息提取计算的车牌数据处理方法 |
| CN102087786A (zh) * | 2010-02-09 | 2011-06-08 | 陈秋和 | 基于信息融合的智能交通人、车、路的信息处理方法及系统 |
| CN102542617A (zh) * | 2010-12-30 | 2012-07-04 | 北京交科公路勘察设计研究院有限公司 | 一种复杂路网的路径识别标识站设置方法 |
| CN102081846A (zh) * | 2011-02-22 | 2011-06-01 | 交通运输部公路科学研究所 | 基于高速公路收费数据轨迹匹配的交通状态识别方法 |
| US20160169688A1 (en) * | 2014-12-12 | 2016-06-16 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for traffic safety |
| CN205540966U (zh) * | 2016-01-28 | 2016-08-31 | 北京聚利科技股份有限公司 | 电子装置 |
| WO2019153745A1 (zh) * | 2018-02-12 | 2019-08-15 | 华为技术有限公司 | 信息处理的方法和装置 |
| CN108537900A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-09-14 | 浙大正呈科技有限公司 | 基于北斗高精度定位的高速公路不停车收费方法及系统 |
| CN108876948A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-23 | 浙大正呈科技有限公司 | 基于北斗高精度定位的高速etc不停车收费方法及系统 |
| US10466717B1 (en) * | 2018-09-05 | 2019-11-05 | Chongqing Jinkang New Energy Vehicle Co., Ltd. | Vehicle command generation using vehicle-to-infrastructure communications and deep networks |
| CN112383581A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-02-19 | 松立控股集团股份有限公司 | 一种智慧社区前端管理系统 |
| CN113724416A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-11-30 | 广东利通科技投资有限公司 | 基于车路协同系统的车载视频处理方法、装置及存储介质 |
| CN112348992A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-09 | 广东利通科技投资有限公司 | 基于车路协同系统的车载视频处理方法、装置及存储介质 |
| CN113147611A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-07-23 | 黄冈格罗夫氢能汽车有限公司 | 一种用于氢能汽车的etc系统 |
| CN113177508A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-07-27 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | 一种行车信息的处理方法、装置及设备 |
| CN113807833A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-17 | 招商华软信息有限公司 | 一种高速公路自由流收费管理系统 |
| CN116798247A (zh) * | 2022-03-14 | 2023-09-22 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 事故数据提示的方法及相关设备 |
| CN114913615A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-08-16 | 华设设计集团股份有限公司 | 一种面向etc车道的高速公路无栏杆自由流收费系统及方法 |
| CN115547031A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-12-30 | 北京万集科技股份有限公司 | 轨迹证据获取方法、电子设备及存储介质 |
| CN115761920A (zh) * | 2022-09-26 | 2023-03-07 | 河北省高速公路京雄管理中心 | 一种基于etc门架数据的车辆轨迹可信提取方法及系统 |
| CN116092305A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-05-09 | 北京万集科技股份有限公司 | 站点信息播报方法、服务器、车辆、路侧设备及系统 |
| CN116824859A (zh) * | 2023-07-21 | 2023-09-29 | 佛山市新基建科技有限公司 | 一种基于物联网的智慧交通大数据分析系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 朱冬青;顾屹;: "崇启大桥收费系统设计要点分析", 中国交通信息化, no. 1, 15 June 2012 (2012-06-15) * |
| 郑来;陈永胜;孙金玮;: "基于计算机视觉的信号交叉口排队车辆静态间距研究", 公路交通科技, no. 02, 15 February 2018 (2018-02-15) * |
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