CN117593807A - 一种公路里程计费的计算方法及相关设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种公路里程计费的计算方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取目标公路的属性信息和资讯信息；基于属性信息对目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路；基于资讯信息对若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路；基于预设时间周期对目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹；基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据；基于预设计费规则对目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。通过对公路的类型和实时或历史事件进行处理，生成合适的行驶道路信息，基于位置数据过滤方法和道路匹配方法获取车辆的实际行驶道路及对应的车辆里程数据，生成该路段的公路里程费用。

Description

一种公路里程计费的计算方法及相关设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种公路里程计费的计算方法及相关设备。

背景技术

目前全国29省高速公路电子联网不停车收费是基于5.8G专用短程通信。ETC系统由安装在车辆上的车载设备OBU与安装在收费车道的路侧读写设备RSU构成。当车辆通过龙门架时OBU与路侧RSU实现通信，完成数据交换，实现车辆不停车缴费。该模式适用于封闭道路，且需要布设大量的龙门架等路侧基础设施。

目前，我国高速公路主要使用人工半自动收费和电子不停车收费混合应用模式，其中ETC技术的应用有效提升了高速公路通行效率。但目前采用的ETC收费模式并未根本解决电子收费带来的车辆行驶路径不明、拆分结算不清等问题。如果扩展至国省干线，尤其是开放城市道路征收道路里程费采用该技术将不再适用。首先，采用DSRC通信模式定位车辆位置需大量布设龙门架且不能实现全覆盖。其次，基于里程收费需要确定车辆行驶路径，DSRC技术无法有效还原车辆路径，从而实现不同道路类型的区别收费。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本申请的目的在于提供一种公路里程计费的计算方法及相关设备，至少在一定程度上克服现有技术存在的问题，通过对公路的类型和实时或历史事件进行处理，生成合适的行驶道路信息，此外，基于位置数据过滤方法和道路匹配方法获取车辆的实际行驶道路及对应的车辆里程数据，并基于此计算最终的行驶过该路段的所有车辆的公里里程费用，从而准确对相应的车辆进行费用征收，减少了现有技术中的收费缺陷。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本申请的一个方面，提供一种公路里程计费的计算方法，包括：获取目标公路的属性信息和资讯信息，其中，所述资讯信息包括历史事件和实时事件；基于所述属性信息对所述目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路；基于所述资讯信息对所述若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路；基于预设时间周期对所述目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹；基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据；基于预设计费规则对所述目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。

在本申请的一个实施例中，所述基于所述属性信息对所述目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路，包括：基于所述属性信息对目标公路进行划分，生成不同类型的行驶道路；分别获取不同类型的行驶道路的道路属性信息，其中所述道路属性信息包括不同道路的类型信息和物理宽度信息；基于所述类型信息和所述物理宽度信息生成预设电子围栏；基于预设电子围栏对所述行驶道路进行过滤处理，生成预设行驶道路。

在本申请的一个实施例中，所述基于所述资讯信息对所述若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路，包括：分别获取所述预设行驶道路的时间信息和位置信息；对所述预设行驶道路的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息；基于所述目标事件信息对所述预设行驶道路进行处理，生成路况数据；基于所述若干预设行驶道路对应的路况数据生成目标行驶道路。

在本申请的一个实施例中，所述基于预设时间周期对所述目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹，包括：获取车辆的行驶数据，其中，所述行驶数据包括所述车辆的行驶方向、行驶角度和行驶速度；基于所述行驶方向、所述行驶角度和所述行驶速度生成所述车辆的行驶轨迹曲线；获取同一时间内是否存在重合的行驶轨迹曲线，若无，则生成有效行驶轨迹曲线；基于所述有效行驶轨迹曲线生成所有车辆的行驶轨迹。

在本申请的一个实施例中，所述基于所述行驶方向、所述行驶角度和所述行驶速度生成所述车辆的行驶轨迹曲线之后，还包括：基于预设规则对所述行驶轨迹曲线进行处理，生成行驶轨迹曲率；将所述行驶轨迹曲率与预设有效行驶轨迹曲率进行比对，若二者的差值小于预设阈值，则对所述行驶轨迹曲线进行完整性分析；若所述行驶轨迹曲线为完整曲线，则将所述行驶轨迹曲线划分为有效行驶轨迹曲线。

在本申请的一个实施例中，所述基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据，包括：获取所述车辆的位置信息，将所述位置信息作为北斗定位点；基于地图匹配概率算法对所述目标行驶道路和所述北斗定位点进行处理，生成初始目标里程数据；基于层次收缩算法对所述初始目标里程数据进行处理，生成目标公路里程数据；所述地图匹配概率算法的公式如下：；其中，/>为北斗定位点与目标行驶道路的投影距离；/>为北斗定位点与目标行驶道路的投影距离；/>为车辆行驶方向与目标行驶道路间夹角的权值；/>为车辆行驶方向与目标行驶道路间的夹角。

在本申请的一个实施例中，所述基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据，还包括：获取预设时间段内与目标行驶道路相关的车辆的行驶轨迹；基于概率计算模型分别对所述车辆的行驶轨迹进行处理，生成车辆历史行驶道路；基于所述车辆历史行驶道路生成车辆里程数据，其中，所述车辆里程数据为单量车辆的行驶里程数据；对相关车辆的车辆里程数据进行处理，生成目标公路里程数据。

本申请的另一个方面，一种公路里程计费的计算装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标公路的属性信息和资讯信息，其中，所述资讯信息包括历史事件和实时事件；处理模块，用于基于所述属性信息对所述目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路；基于所述资讯信息对所述若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路；基于预设时间周期对所述目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹；基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据；基于预设计费规则对所述目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。

根据本申请的再一个方面，一种电子设备，其特征在于，包括：第一处理器；以及存储器，用于存储所述第一处理器的可执行指令；其中，所述第一处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行实现上述的公路里程计费的计算方法。

根据本申请的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被第二处理器执行时实现上述的公路里程计费的计算方法。

根据本申请的又一个方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被第三处理器执行时实现上述的公路里程计费的计算方法。

本申请所提供的一种公路里程计费的计算方法及相关设备，由服务器获取目标公路的属性信息和资讯信息，其中，所述资讯信息包括历史事件和实时事件；基于所述属性信息对所述目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路；基于所述资讯信息对所述若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路；基于预设时间周期对所述目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹；基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据；基于预设计费规则对所述目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。通过对公路的类型和实时或历史事件进行处理，生成合适的行驶道路信息，此外，基于位置数据过滤方法和道路匹配方法获取车辆的实际行驶道路及对应的车辆里程数据，并基于此计算最终的行驶过该路段的所有车辆的公里里程费用，从而准确对相应的车辆进行费用征收，减少了现有技术中的收费缺陷。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

图1示出本申请一实施例所提供的一种公路里程计费的计算方法的流程图；

图2示出了本申请一实施例所提供的一种公路里程计费的计算装置的结构示意图；

图3示出了本申请一实施例所提供的一种电子设备的结构示意图；

图4示出了本申请一实施例所提供的一种存储介质的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合图1来描述根据本申请示例性实施方式的公路里程计费的计算方法。需要注意的是，下述应用场景仅是为了便于理解本申请的精神和原理而示出，本申请的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本申请的实施方式可以应用于适用的任何场景。

一种实施方式中，本申请还提出一种公路里程计费的计算方法及相关设备。图1示意性地示出了根据本申请实施方式的一种公路里程计费的计算方法的流程示意图。如图1所示，该方法应用于服务器，包括：

S101，获取目标公路的属性信息和资讯信息。

一种实施方式中，目标公路的属性信息用于区分不同公路间的类别，例如，属性信息包括但不限于公路的完整性、公路的可通行程度、公路的类型等等，资讯信息包括历史事件和实时事件，包括但不限于是否在某些时间段内即将或已经发生了什么事件，且该事件可能导致交通堵塞或者暂时封路等场景，或者说，在预定时间段内，目标公路实行不收费、或降低收费标准、提高收费标准等等。

S102，基于所述属性信息对所述目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路。

一种实施方式中，基于所述属性信息对目标公路进行划分，生成不同类型的行驶道路，分别获取不同类型的行驶道路的道路属性信息，其中所述道路属性信息包括不同道路的类型信息和物理宽度信息，基于所述类型信息和所述物理宽度信息生成预设电子围栏，基于预设电子围栏对所述行驶道路进行过滤处理，生成预设行驶道路。

通过属性信息从而判断当前道路是否为可收费的道路，以及该道路目前的状态是什么样，是否存在破损、是否有事故发生等。车辆在道路上行驶时，会途径各区域各类型道路，如果不能准确判断并定位到对应行驶道路，就无法计算车辆在选定路网中的行驶里程，从而导致计算出的计费里程数据出现极大误差，因此需通过设置电子围栏对车辆行驶定位点进行过滤。基于电子围栏的定位点过滤核心是根据不同道路类型和道路本身物理宽度生成道路缓冲区作为电子围栏系统，对不在电子围栏系统中的轨迹点直接删除。

S103，基于所述资讯信息对所述若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路。

一种实施方式中，分别获取预设行驶道路的时间信息和位置信息，对预设行驶道路的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息，基于目标事件信息对预设行驶道路进行处理，生成路况数据，基于若干预设行驶道路对应的路况数据生成目标行驶道路。例如，若预设行驶道路的附近有饭店、商超等场所，且当前时限为上班族下班的时间点或饭点，此时，预设行驶道路大概率将出现大量出行的车辆，此时，预设行驶道路将进入拥堵状态，为了减少交通拥挤，此时，该预设行驶道路的优先级将降低，优先推送给绕不开此路段的车辆，若该车辆还有其他备选路线，此时，将提高其他备选路线的优先级。

此外，服务器也可获取车辆的类型信息，例如是否属于货车、轿车、自行车等，也可进一步获取车辆的属性，例如，是否属于救护车、警车、军车、消防车等，进而结合道路的实时概况生成相应的目标形式道路。

S104，基于预设时间周期对所述目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹。

一种实施方式中，获取车辆的行驶数据，其中，行驶数据包括车辆的行驶方向、行驶角度和行驶速度，基于行驶方向、行驶角度和行驶速度生成车辆的行驶轨迹曲线，获取同一时间内是否存在重合的行驶轨迹曲线，若无，则生成有效行驶轨迹曲线，基于有效行驶轨迹曲线生成所有车辆的行驶轨迹。

由于行驶目标可能存在多个，所以可能存在多个目标行驶轨迹曲线，目标形式轨迹曲线包括正常行驶和不正常行驶，其中，不正常行驶包括变道等情况。当存在多条目标行驶轨迹曲线时，依次计算每一条目标行驶轨迹曲线与其余目标行驶轨迹曲线之间曲率的差值，并在差值大于预设阈值时，判定目标行驶轨迹曲线无效。当存在多条目标行驶轨迹曲线时，判断上述目标行驶轨迹曲线之间是否在同一时间段同时出现，若是，则判定上述重叠的目标行驶轨迹曲线无效，将非重叠的目标行驶轨迹曲线划分为有效的行驶轨迹曲线，并基于有效的行驶轨迹曲线生成所有车辆的行驶轨迹。

S105，基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据。

一种实施方式中，获取车辆的位置信息，将位置信息作为北斗定位点，基于地图匹配概率算法对目标行驶道路和北斗定位点进行处理，生成初始目标里程数据，基于层次收缩算法对初始目标里程数据进行处理，生成目标公路里程数据，地图匹配概率算法的公式如下：，其中，/>为北斗定位点与目标行驶道路的投影距离，/>为北斗定位点与目标行驶道路的投影距离，/>为车辆行驶方向与目标行驶道路间夹角的权值，/>为车辆行驶方向与目标行驶道路间的夹角。在以车辆定位的精确度为前提，通过基于位置状态的地图匹配技术提出一种基于位置点匹配的地图匹配算法，将其他定位方法（如北斗）测得的车辆位置，通过北斗差分服务校正后，与电子地图道路数据相比较、匹配，针对各状态的实际特点，对应不同的处理，找到车辆所在道路，计算出车辆在道路上的位置，进而矫正其他定位手段的误差。在道路稀疏区域，基于位置状态的地匹配概率算法，其特征是逻辑简单、实时性好，通过获取各车辆的里程数据并对其进行计算，从而生成目标公路里程数据。

另一种实施方式中，服务器将根据实际需求选择相应的时间节点，并判断该时间节点的车辆行驶轨迹，通过该车辆行驶轨迹确认当前道路信息是否为收费路段，且对应的行驶公里数为多少。此外，概率计算模型采用层次收缩CH(Contraction Hierarchies)算法，它具有查询速度极快的优势，很好的满足算法速度上的要求。CH算法包括两个阶段：耗时较久的预处理阶段（此阶段可由服务器端完成并存储结果）和极快的结果查询阶段。CH算法为道路网络分层路由方法提供了新的基础，基本思想为将路网数据预处理生成一个多层路网结构，每个节点都处于单独的一层，处理过程中对节点的优先级进行排序，节点的排列顺序会影响预处理以及搜索的效率，在实际数据处理中，通常会根据道路功能等级进行优先级排序。在搜索过程中采用双向Dijkstra算法计算最短路径，根据节点的优先级别从低到高依次选点进行收缩操作，即假设去掉当前节点，判断会不会影响节点组成图中点对之间的最短路径，如果有影响，则保存相关的边信息，当两边相遇时即可得到搜索结果。

另一种实施方式中，服务器将获取车辆的历史车速信息，对车辆历史行驶道路进行分段处理，生成若干分段里程，基于车辆行驶里程计算方法对车辆历史行驶道路进行处理，生成目标车辆里程数据，其中，车辆行驶里程计算方法包括车辆单次行驶里程S的计算公式：，分段里程Si，/> ，n表示在车辆单次行驶的总时间内的时间间隔周期/>的总个数，/>表示在时间点Ti的实际等效车速。通过智能车载终端，从车载自诊断系统以固定的时间间隔获取车辆的实时车载数据，把获取到的实时车载数据，以及智能车载终端采集的北斗定位数据，包括车辆位置数据和车辆行驶数据，通过无线网络传送到实时车载数据和位置信息融合匹配模型，其中，北斗定位数据的具体内容包括：经度、纬度、时间、方位角以及速度等数据。实时车载数据读取成功，则直接使用读取到的里程数据作为本次行程中车辆的实际行驶里程，实时车载数据读取失败，则采用预设的计算方法计算出车辆在当前时间节点的单次实际行驶里程，将车辆单次行驶里程进行累加得到整个行程的总行驶里程。

由于从总线或车载终端获取到的瞬时速度以公里 /小时为单位，且从总线获取到的瞬时速度只保留了整数部分，因此，直接采用该速度计算分段里程，必然导致计算结果偏小，而且该偏差还具有累积效应，随着统计时间累加，会导致最终计算结果出现较大的误差。而基于车速的车辆行驶里程计算方法选取的固定时间间隔周期短（1秒），且对车速进行了修正，解决了因从总线获取的车速数据省略小数部分而导致的里程计算不准的问题，大幅度提高了里程计算的准确度。基于车速的车辆行驶里程计算方法的计算原理是：通过总线或车载终端以一固定的时间间隔周期获取车辆的 车速信息，如在时间点 Ti获取的车速 V i，计算出在时间点 Ti的实际等效车速/>，则/>（其中Vi是当前时间点 Ti由 总线或车载终端采集到的车速，是整数）；计算上一时间点 Ti-1至当前时间点 T i的时间间隔周期/>内的当前分段里程Si，/>；将所有分段里程 S1～ Sn进行累加求和，得到车辆单次行驶里程 S，其中，n为大于等于 1的正整数，n表示在车辆单次行驶的总时间内的时间间隔周期/>的总个数，最后得到的总数据即为整个行程中车辆的实际行驶里程。

S106，基于预设计费规则对所述目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。

一种实施方式中，服务器根据目标公里程数据计算得出哪些里程数据属于计费路段，该路段的实际费用是多少，并对此进行汇总，从而生成最终公路里程费用。

本申请中由服务器获取目标公路的属性信息和资讯信息，其中，资讯信息包括历史事件和实时事件，基于属性信息对目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路，基于资讯信息对若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路，基于预设时间周期对目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹，基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据，基于预设计费规则对目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。通过对公路的类型和实时或历史事件进行处理，生成合适的行驶道路信息，此外，基于位置数据过滤方法和道路匹配方法获取车辆的实际行驶道路及对应的车辆里程数据，并基于此计算最终的行驶过该路段的所有车辆的公里里程费用，从而准确对相应的车辆进行费用征收，减少了现有技术中的收费缺陷。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于所述行驶方向、所述行驶角度和所述行驶速度生成所述车辆的行驶轨迹曲线之后，还包括：

基于预设规则对所述行驶轨迹曲线进行处理，生成行驶轨迹曲率；

将所述行驶轨迹曲率与预设有效行驶轨迹曲率进行比对，若二者的差值小于预设阈值，则对所述行驶轨迹曲线进行完整性分析；

若所述行驶轨迹曲线为完整曲线，则将所述行驶轨迹曲线划分为有效行驶轨迹曲线。

一种实施方式中，由于行驶目标可能存在多个，所以可能存在多个目标行驶轨迹曲线，目标形式轨迹曲线包括正常行驶和不正常行驶，其中，不正常行驶包括变道等情况。当存在多条目标行驶轨迹曲线时，依次计算每一条目标行驶轨迹曲线与其余目标行驶轨迹曲线之间曲率的差值，并在差值大于预设阈值时，判定目标行驶轨迹曲线无效。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据，还包括：

获取预设时间段内与目标行驶道路相关的车辆的行驶轨迹；

基于概率计算模型分别对所述车辆的行驶轨迹进行处理，生成车辆历史行驶道路；

基于所述车辆历史行驶道路生成车辆里程数据，其中，所述车辆里程数据为单量车辆的行驶里程数据；

对相关车辆的车辆里程数据进行处理，生成目标公路里程数据。

一种实施方式中，道路信息是指路况，例如是否发生车祸，用户所行驶的道路是否可以正常通行（是否处于维修或其他状态）。路况的话包括车辆的行驶方向是否符合日常的驾驶，例如，是否突然偏移到其他道路，或者经常掉头之类的。基于道路网络的复杂性，采用概率计算模型进行空间关系匹配，分析行驶车辆在各条道路上的行驶概率，为车辆实际行驶路径的还原提供数据支撑。

通过应用以上技术方案，服务器获取目标公路的属性信息和资讯信息，其中，资讯信息包括历史事件和实时事件，基于属性信息对目标公路进行划分，生成不同类型的行驶道路，分别获取不同类型的行驶道路的道路属性信息，其中道路属性信息包括不同道路的类型信息和物理宽度信息，基于类型信息和物理宽度信息生成预设电子围栏，基于预设电子围栏对行驶道路进行过滤处理，生成预设行驶道路，分别获取预设行驶道路的时间信息和位置信息，对预设行驶道路的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息，基于目标事件信息对预设行驶道路进行处理，生成路况数据。

基于若干预设行驶道路对应的路况数据生成目标行驶道路，获取车辆的行驶数据，其中，行驶数据包括车辆的行驶方向、行驶角度和行驶速度，基于行驶方向、行驶角度和行驶速度生成车辆的行驶轨迹曲线，基于预设规则对行驶轨迹曲线进行处理，生成行驶轨迹曲率，将行驶轨迹曲率与预设有效行驶轨迹曲率进行比对，若二者的差值小于预设阈值，则对行驶轨迹曲线进行完整性分析，若行驶轨迹曲线为完整曲线，则将行驶轨迹曲线划分为有效行驶轨迹曲线，获取同一时间内是否存在重合的行驶轨迹曲线，若无，则生成有效行驶轨迹曲线，基于有效行驶轨迹曲线生成所有车辆的行驶轨迹，

获取车辆的位置信息，将位置信息作为北斗定位点，基于地图匹配概率算法对目标行驶道路和北斗定位点进行处理，生成初始目标里程数据，基于层次收缩算法对初始目标里程数据进行处理，生成目标公路里程数据，获取预设时间段内与目标行驶道路相关的车辆的行驶轨迹，基于概率计算模型分别对车辆的行驶轨迹进行处理，生成车辆历史行驶道路，基于车辆历史行驶道路生成车辆里程数据，其中，车辆里程数据为单量车辆的行驶里程数据，对相关车辆的车辆里程数据进行处理，生成目标公路里程数据，基于预设计费规则对目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。通过对公路的类型和实时或历史事件进行处理，生成合适的行驶道路信息，此外，基于位置数据过滤方法和道路匹配方法获取车辆的实际行驶道路及对应的车辆里程数据。为了减少重复计算或服务器数据出错，通过对车辆的行驶驾驶曲线进行进一步处理，生成有效的行驶轨迹曲线，并基于此获取准确的车辆里程数据，基于此计算最终的行驶过该路段的所有车辆的公里里程费用，从而准确对相应的车辆进行费用征收，减少了现有技术中的收费缺陷。

一种实施方式中，如图2所示，本申请还提供一种公路里程计费的计算装置，包括：

获取模块201，用于获取目标公路的属性信息和资讯信息，其中，所述资讯信息包括历史事件和实时事件；

处理模块202，用于基于所述属性信息对所述目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路；基于所述资讯信息对所述若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路；基于预设时间周期对所述目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹；基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据；基于预设计费规则对所述目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。

本申请中由服务器获取目标公路的属性信息和资讯信息，其中，资讯信息包括历史事件和实时事件，基于属性信息对目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路，基于资讯信息对若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路，基于预设时间周期对目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹，基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据，基于预设计费规则对目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。通过对公路的类型和实时或历史事件进行处理，生成合适的行驶道路信息，此外，基于位置数据过滤方法和道路匹配方法获取车辆的实际行驶道路及对应的车辆里程数据，并基于此计算最终的行驶过该路段的所有车辆的公里里程费用，从而准确对相应的车辆进行费用征收，减少了现有技术中的收费缺陷。

在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述基于所述属性信息对所述目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路，包括：

基于所述属性信息对目标公路进行划分，生成不同类型的行驶道路；

分别获取不同类型的行驶道路的道路属性信息，其中所述道路属性信息包括不同道路的类型信息和物理宽度信息；

基于所述类型信息和所述物理宽度信息生成预设电子围栏；

基于预设电子围栏对所述行驶道路进行过滤处理，生成预设行驶道路。

在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述基于所述资讯信息对所述若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路，包括：

分别获取所述预设行驶道路的时间信息和位置信息；

对所述预设行驶道路的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息；

基于所述目标事件信息对所述预设行驶道路进行处理，生成路况数据；

基于所述若干预设行驶道路对应的路况数据生成目标行驶道路。

在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述基于预设时间周期对所述目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹，包括：

获取车辆的行驶数据，其中，所述行驶数据包括所述车辆的行驶方向、行驶角度和行驶速度；

基于所述行驶方向、所述行驶角度和所述行驶速度生成所述车辆的行驶轨迹曲线；

获取同一时间内是否存在重合的行驶轨迹曲线，若无，则生成有效行驶轨迹曲线；

基于所述有效行驶轨迹曲线生成所有车辆的行驶轨迹。

在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述基于所述行驶方向、所述行驶角度和所述行驶速度生成所述车辆的行驶轨迹曲线之后，还包括：

基于预设规则对所述行驶轨迹曲线进行处理，生成行驶轨迹曲率；

将所述行驶轨迹曲率与预设有效行驶轨迹曲率进行比对，若二者的差值小于预设阈值，则对所述行驶轨迹曲线进行完整性分析；

若所述行驶轨迹曲线为完整曲线，则将所述行驶轨迹曲线划分为有效行驶轨迹曲线。

在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据，包括：

获取所述车辆的位置信息，将所述位置信息作为北斗定位点；

基于地图匹配概率算法对所述目标行驶道路和所述北斗定位点进行处理，生成初始目标里程数据；

基于层次收缩算法对所述初始目标里程数据进行处理，生成目标公路里程数据；所述地图匹配概率算法的公式如下：

;

其中，为北斗定位点与目标行驶道路的投影距离；/>为北斗定位点与目标行驶道路的投影距离；/>为车辆行驶方向与目标行驶道路间夹角的权值；/>为车辆行驶方向与目标行驶道路间的夹角。

在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据，还包括：

获取预设时间段内与目标行驶道路相关的车辆的行驶轨迹；

基于概率计算模型分别对所述车辆的行驶轨迹进行处理，生成车辆历史行驶道路；

基于所述车辆历史行驶道路生成车辆里程数据，其中，所述车辆里程数据为单量车辆的行驶里程数据；

对相关车辆的车辆里程数据进行处理，生成目标公路里程数据。

通过应用以上技术方案，服务器获取目标公路的属性信息和资讯信息，其中，资讯信息包括历史事件和实时事件，基于属性信息对目标公路进行划分，生成不同类型的行驶道路，分别获取不同类型的行驶道路的道路属性信息，其中道路属性信息包括不同道路的类型信息和物理宽度信息，基于类型信息和物理宽度信息生成预设电子围栏，基于预设电子围栏对行驶道路进行过滤处理，生成预设行驶道路，分别获取预设行驶道路的时间信息和位置信息，对预设行驶道路的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息，基于目标事件信息对预设行驶道路进行处理，生成路况数据。

基于若干预设行驶道路对应的路况数据生成目标行驶道路，获取车辆的行驶数据，其中，行驶数据包括车辆的行驶方向、行驶角度和行驶速度，基于行驶方向、行驶角度和行驶速度生成车辆的行驶轨迹曲线，基于预设规则对行驶轨迹曲线进行处理，生成行驶轨迹曲率，将行驶轨迹曲率与预设有效行驶轨迹曲率进行比对，若二者的差值小于预设阈值，则对行驶轨迹曲线进行完整性分析，若行驶轨迹曲线为完整曲线，则将行驶轨迹曲线划分为有效行驶轨迹曲线，获取同一时间内是否存在重合的行驶轨迹曲线，若无，则生成有效行驶轨迹曲线，基于有效行驶轨迹曲线生成所有车辆的行驶轨迹，

获取车辆的位置信息，将位置信息作为北斗定位点，基于地图匹配概率算法对目标行驶道路和北斗定位点进行处理，生成初始目标里程数据，基于层次收缩算法对初始目标里程数据进行处理，生成目标公路里程数据，获取预设时间段内与目标行驶道路相关的车辆的行驶轨迹，基于概率计算模型分别对车辆的行驶轨迹进行处理，生成车辆历史行驶道路，基于车辆历史行驶道路生成车辆里程数据，其中，车辆里程数据为单量车辆的行驶里程数据，对相关车辆的车辆里程数据进行处理，生成目标公路里程数据，基于预设计费规则对目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。通过对公路的类型和实时或历史事件进行处理，生成合适的行驶道路信息，此外，基于位置数据过滤方法和道路匹配方法获取车辆的实际行驶道路及对应的车辆里程数据。为了减少重复计算或服务器数据出错，通过对车辆的行驶驾驶曲线进行进一步处理，生成有效的行驶轨迹曲线，并基于此获取准确的车辆里程数据，基于此计算最终的行驶过该路段的所有车辆的公里里程费用，从而准确对相应的车辆进行费用征收，减少了现有技术中的收费缺陷。

本申请实施例提供了一种电子设备，如图3所示，电子设备3包括第一处理器300，存储器301，总线302和通信接口303，所述第一处理器300、通信接口303和存储器301通过总线302连接；所述存储器301中存储有可在所述第一处理器300上运行的计算机程序，所述第一处理器300运行所述计算机程序时执行本申请前述任一实施方式所提供的所述公路里程计费的计算方法。

其中，存储器301可能包含高速随机存取存储器（RAM：Random Access Memory），也可能还包括非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口303（可以是有线或者无线）实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。

总线302可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器301用于存储程序，所述第一处理器300在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的所述公路里程计费的计算方法可以应用于第一处理器300中，或者由第一处理器300实现。

第一处理器300可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过第一处理器300中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的第一处理器300可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器301，第一处理器300读取存储器301中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本申请的上述实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的公路里程计费的计算方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，如图4所示，所述计算机可读存储介质存储401有计算机程序，所述计算机程序被第二处理器402读取并运行时，实现如前述的公路里程计费的计算方法。

本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是空调器，制冷装置，个人计算机，服务器，或者网络设备等)或processor(处理器)执行本申请实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的公路里程计费的计算方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被第三处理器执行实现如前述所述的方法。

本申请的上述实施例提供的计算机程序产品与本申请实施例提供的公路里程计费的计算方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

需要说明的是，在本申请中，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，或者还是包括为这种过程、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。

本申请中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于评估公路里程计费的计算方法、电子装置、电子设备、以及可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于上述所述的公路里程计费的计算方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见上述所述的公路里程计费的计算方法实施例的部分说明即可。

虽然本申请披露如上，但本申请并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本申请的精神和范围内，均可作各种变更与修改，因此本申请的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (10)

1.一种公路里程计费的计算方法，其特征在于，包括：

获取目标公路的属性信息和资讯信息，其中，所述资讯信息包括历史事件和实时事件；

基于所述属性信息对所述目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路；

基于所述资讯信息对所述若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路；

基于预设时间周期对所述目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹；

基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据；

基于预设计费规则对所述目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述属性信息对所述目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路，包括：

基于所述属性信息对所述目标公路进行划分，生成不同类型的行驶道路；

分别获取不同类型的行驶道路的道路属性信息，其中所述道路属性信息包括不同道路的类型信息和物理宽度信息；

基于所述类型信息和所述物理宽度信息生成预设电子围栏；

基于预设电子围栏对所述行驶道路进行过滤处理，生成预设行驶道路。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述资讯信息对所述若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路，包括：

分别获取所述预设行驶道路的时间信息和位置信息；

对所述预设行驶道路的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息；

基于所述目标事件信息对所述预设行驶道路进行处理，生成路况数据；

基于所述若干预设行驶道路对应的路况数据生成目标行驶道路。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设时间周期对所述目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹，包括：

获取车辆的行驶数据，其中，所述行驶数据包括所述车辆的行驶方向、行驶角度和行驶速度；

基于所述行驶方向、所述行驶角度和所述行驶速度生成所述车辆的行驶轨迹曲线；

获取同一时间内是否存在重合的行驶轨迹曲线，若无，则生成有效行驶轨迹曲线；

基于所述有效行驶轨迹曲线生成所有车辆的行驶轨迹。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述行驶方向、所述行驶角度和所述行驶速度生成所述车辆的行驶轨迹曲线之后，还包括：

基于预设规则对所述行驶轨迹曲线进行处理，生成行驶轨迹曲率；

将所述行驶轨迹曲率与预设有效行驶轨迹曲率进行比对，若二者的差值小于预设阈值，则对所述行驶轨迹曲线进行完整性分析；

若所述行驶轨迹曲线为完整曲线，则将所述行驶轨迹曲线划分为有效行驶轨迹曲线。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据，包括：

获取所述车辆的位置信息，将所述位置信息作为北斗定位点；

基于地图匹配概率算法对所述目标行驶道路和所述北斗定位点进行处理，生成初始目标里程数据；

基于层次收缩算法对所述初始目标里程数据进行处理，生成目标公路里程数据；所述地图匹配概率算法的公式如下：

；

其中，为北斗定位点与目标行驶道路的投影距离；/>为北斗定位点与目标行驶道路的投影距离；/>为车辆行驶方向与目标行驶道路间夹角的权值；/>为车辆行驶方向与目标行驶道路间的夹角。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据，还包括：

获取预设时间段内与目标行驶道路相关的车辆的行驶轨迹；

基于概率计算模型分别对所述车辆的行驶轨迹进行处理，生成车辆历史行驶道路；

基于所述车辆历史行驶道路生成车辆里程数据，其中，所述车辆里程数据为单量车辆的行驶里程数据；

对相关车辆的车辆里程数据进行处理，生成目标公路里程数据。

8.一种公路里程计费的计算装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标公路的属性信息和资讯信息，其中，所述资讯信息包括历史事件和实时事件；

处理模块，用于基于所述属性信息对所述目标公路进行划分，生成若干预设行驶道路；基于所述资讯信息对所述若干预设行驶道路进行处理，生成目标行驶道路；基于预设时间周期对所述目标行驶道路进行处理，生成所有车辆的行驶轨迹；基于道路匹配方法分别对各车辆的行驶轨迹进行处理，生成目标公路里程数据；基于预设计费规则对所述目标公里程数据进行处理，生成公路里程费用。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

第一处理器；以及存储器，用于存储所述第一处理器的可执行指令；

其中，所述第一处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求 1～7中任意一项所述的公路里程计费的计算方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被第二处理器执行时实现权利要求1～7中任意一项所述的公路里程计费的计算方法。