CZ20032292A3 - Systém a způsob pro určení jízdy vozidla - Google Patents

Systém a způsob pro určení jízdy vozidla Download PDF

Info

Publication number
CZ20032292A3
CZ20032292A3 CZ20032292A CZ20032292A CZ20032292A3 CZ 20032292 A3 CZ20032292 A3 CZ 20032292A3 CZ 20032292 A CZ20032292 A CZ 20032292A CZ 20032292 A CZ20032292 A CZ 20032292A CZ 20032292 A3 CZ20032292 A3 CZ 20032292A3
Authority
CZ
Czechia
Prior art keywords
detections
time
vehicle
detection
determining
Prior art date
Application number
CZ20032292A
Other languages
English (en)
Inventor
Douglas M. Kavner
Original Assignee
Raytheon Company
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Raytheon Company filed Critical Raytheon Company
Publication of CZ20032292A3 publication Critical patent/CZ20032292A3/cs

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07BTICKET-ISSUING APPARATUS; FARE-REGISTERING APPARATUS; FRANKING APPARATUS
    • G07B15/00Arrangements or apparatus for collecting fares, tolls or entrance fees at one or more control points
    • G07B15/06Arrangements for road pricing or congestion charging of vehicles or vehicle users, e.g. automatic toll systems
    • G07B15/063Arrangements for road pricing or congestion charging of vehicles or vehicle users, e.g. automatic toll systems using wireless information transmission between the vehicle and a fixed station
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07BTICKET-ISSUING APPARATUS; FARE-REGISTERING APPARATUS; FRANKING APPARATUS
    • G07B15/00Arrangements or apparatus for collecting fares, tolls or entrance fees at one or more control points
    • G07B15/06Arrangements for road pricing or congestion charging of vehicles or vehicle users, e.g. automatic toll systems
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles

Description

Systém a způsob pro určení jízdy vozidla /7 O 7
Oblast techniky
Vynález se týká systémů pro výběr mýtného, vynález se 5 týká zvláště systému a způsobu pro určování jízd vozidel v mýtních systémech.
Dosavadní stav techniky
V elektronických, či automatických, systémech výběru mýtného je kvůli zúčtování mýtného nutné správně identifikovat vozidla, která placenou silnici využívají, a správně určit trasy vozidel na takové silnici. Vozidla se systému identifikují pomocí transpondéru, které komunikují se čtečkami automatické identifikace vozidla (AVI - Automatic
Vehicle Identification), které jsou rozmístěné podél silnice nebo v mýtních stanicích. Automatické mýtní systémy vozidla identifikují také pomocí čtení registračních značek. Čtecí systém registračních značek zahrnuje kamery, které snímají obrazy registračních značek, které se dále zpracovávají v OCR (optical character recognition - optické rozpoznávání znaků) procesorech a/nebo je čtou živí operátoři. Ani transpondéry, ani čtení registračních značek se nevyhne chybám, které snižují efektivitu systému a v konečném důsledku vedou ke snížení příjmů z výběru mýtného.
V otevřených mýtních systémech (také volných, bezbariérových systémech) jsou mýtní brány rozmístěny podél silnice, zatímco v uzavřených systémech se mýtní stanice nachází na začátku a konci placené silnice. Otevřené systémy jsou výhodnější, protože nevyžadují nákladnou infrastrukturu, na druhou stranu je obtížné určit, kdy vozidlo na placenou silnici vjelo a kdy ji opustilo, protože o takových ,*US.-*707 událostech není žádný určitý záznam. V otevřených systémech nelze tedy použití placené silnice účtovat na základě uskutečněných jízd a nelze ani vyvinout dopravní model využití takové silnice.
Známým řešením je účtování určité částky za každou projetou mýtní bránu. Ačkoliv jde o velmi jednoduchý přístup, neumožňuje účtování mýtného podle uskutečněných jízd, které je žádoucí z několika důvodů: (1) podpora minimálních a/nebo maximálních poplatků; (2) zjednodušené účty (výpisy); (3) přesné dopravní modely; a (4) zmenšení ztrát z nefungujících mýtních zařízení.
Dosud známé systémy používaj í kombinace elektronického a manuálního způsobu výběru mýtného. Provozovatelé však berou elektronickou část jen jako doplňkovou službu (např. rychlé pruhy pro expresní odbavení, které řidičům umožňují objet kabiny, v nichž mýtné vybírá obsluha). Dosud známé elektronické systémy tedy pouze automatizují postupy stávajících systémů manuálních, drží se stejných pravidel a tudíž se ani nepokoušejí o účtování založené na uskutečněných jízdách.
V komplikovaných automatických mýtních systémech existuje určitá, poměrně vysoká pravděpodobnost, že chyba v systémových datech povede k nesprávné účtovací informaci. Automatický mýtní systém je také vystaven útokům například pomocí ukradených nebo nesprávně použitých transpondérů a registračních značek. Nesprávná identifikace nebo úplné selhání identifikace vozidla je v typických automatických mýtních systémech velmi drahé. V obvyklých systémech se četnost chyb pohybuje od dvou do deseti procent. Chybné přečtení registrační značky znamená ztrátu příjmu z mýtného, ’··* ΐ?9^707 • · « ·»* · v neposlední řadě mu nesprávný účet identifikovat ani zvýšení nákladů na zákaznickou podporu a také nespokojeného zákazníka, pokud je zaslán. Pokud nelze vozidlo vůbec prostřednictvím transpondéru, ani čtením registrační značky, je mýtné ztraceno.
Existuje tedy potřeba přinést spolehlivý systém určování jízd vozidel v otevřených mýtních systémech a v kombinovaných (kde část placené silniční sítě je otevřená a část uzavřená) mýtních systémech, který bude podporovat účtování na základě uskutečněných jízd. Dále existuje potřeba přinést způsob určování poruch systému a identifikovat možné narušitele (tj. ty, kteří se vyhýbají placení mýtného) mýtního systému.
Podstata vynálezu
V prvním aspektu vynálezu systém výběru mýtného zahrnuje množství bran a jízdní procesor. Jízdní procesor zahrnuje transakční procesor, procesor korelace detekcí vozidla korelační procesor-který je spojený s transakčním procesorem, procesor filtrace transakcí -filtrační procesor-který je spojený a korelačním procesorem, procesor detekce konce jízdy -koncový procesor-který je spojený s filtračním procesorem, procesor detekce počátku jízdy -počátkový procesor- který je spojený s filtračním procesorem, procesor sestavování jízdy 25 sestavovací procesor- který je spojený s filtračním procesorem, s koncovým procesorem a s počátkovým procesorem.
Systém s takovým uspořádáním automaticky určuje jízdy vozidel, snižuje počet manuálních čtení a umožňuje účtování na základě uskutečněných jízd v otevřených mýtních systémech, v otevřených systémech vynuceného placení mýtného, ve složitých uzavřených systémech, které obsahují síť silnic, nebo v kombinovaných systémech.
,.·σ&-·707
V dalším aspektu vynález přináší způsob pro určování jízdy vozidla na silnici, který zahrnuje kroky zajištění množství detekcí vozidla z množství bran, určení maximálních jízdních časů mezi odpovídajícími páry z množství bran, korelování odpovídajících párů z množství detekcí vozidla pomocí určení toho, zda je jízdní čas mezi oběma branami každého z odpovídajících párů detekcí kratší než odpovídající maximální jízdní čas, určení množství zřetězitelných detekcí a určení koncových bodů jízdy.
Takový způsob spolehlivě určuje jízdy v otevřených mýtních systémech a kombinovaných systémech, podporuje účtování na základě uskutečněných jízd, umožňuje zjišťovat poruchy systému a identifikovat narušitele mýtního systému. Způsob dále umí určit, kdy by bylo předčasné prohlásit jízdu za ukončenou. Jakmile se však rozhodne, že vozidlo účtovatelnou jízdu ukončilo, je málo pravděpodobné, že šlo o rozhodnutí chybné. Rozhodnutí o konci jízdy zjednodušuje účtování.
V dalším aspektu vynález přináší způsob pro určování jízdy vozidla na silnici, podél níž je v souhlase s topologií silnice rozmístěno množství bran. Způsob zahrnuje kroky zajištění modelu topologie včetně vzájemné souvislosti bran, množství minimálních jízdních časů mezi páry bran a množství nekomplikovaných (tj. bez dopravních komplikací na silnici) maximálních jízdních časů mezi páry bran, zajištění množství detekcí vozidla, zajištění množiny pravidel pro použití modelu, korelování množství detekcí vozidla pomocí aplikace pravidel na množství detekcí vozidla a určení množství zřetězitelných detekcí vozidla, které tvoří jízdu.
·** «· « ·« “ US-707
Taková technika je dostatečně pružná pro použití s většinou uspořádání silnic, může se použít pro určování ukončených jízd také v takové síti placených silníc, v níž se mohou vozidla pohybovat po smyčkách nebo lze k dosažení jediného cíle použít více tras.
Přehled obrázků
Uvedené rysy vynálezu i vynález sám budou zřejmější z následujícího podrobného popisu výkresů, na nichž:
Na obr. 1 je schéma automatického mýtního a správního systému, který zahrnuje podsystém určování jízd podle vynálezu;
Na obr. 2 je schéma části příkladné silniční topologie;
Na obr. 3 je blokové schéma podsystému určování jízd podle vynálezu;
20 Na určování obr. 4 je jízdy podle vývojový vynálezu; diagram ukazuj ící postup při
Na obr. 5 je vývojový diagram ukazující postup při
korelování a spojování detekcí pro určení jízdy podle
vynálezu,·
Na obr. 6A je časové schéma ukazující zpracování transakcí v průběhu jedné iterace způsobu určování jízdy dle obr. 4 a 5;
Na obr. 6B je časové schéma ukazující zpracování transakcí v iteraci následující po iteraci dle obr. 6A.
» · · ft · • · • * · « · *
•......US·-7 07
Příklady provedení vynálezu
Před tím, než bude přistoupeno k podrobnému popisu příkladných provedení vynálezu, bude vhodné definovat v popisu použité technické termíny.
Zpracování video obrazu (VIP - Video Image Processing) zahrnuje mimo jiné automatické zjištění polohy registrační značky na obrazu, zajištění podobrazu, který zahrnuje číslo registrační značky, čtení čísla registrační značky pomocí technik optického rozpoznávání znaků (OCR), porovnávání obrazů registračních značek pomocí korelačních technik a další způsoby zpracování obrazu.
Zpracování video výjimek (VEP - Video Exception
Processing) zahrnuje zjištění polohy registrační značky na obrazu, zajištění podobrazu, který zahrnuje číslo registrační značky, a manuální čtení registrační značky z podobrazu.
Registrační značka (také transpondéru přiřazené číslo registrační značky) je značka přiřazená transpondéru a zaregistrovaná k účtu příslušného zákazníka pro účely účtování mýtného.
Video uživatel je zákazník, který nemá registrovaný transpondér. V jednom provedení je neregistrovaný uživatel vždy předem nastaven jako video uživatel.
Neukončené čtení značky je zpracovací příznak, který ukazuje, že číslo značky sice přečteno bylo, ale může vyvstat potřeba číst jej ještě jednou manuálně, pokud se později ukáže, že existuje vysoká pravděpodobnost, že nebyla přečtena správně.
Ί • · ·«· ·' US*-707
Ukončené čtení značky je zpracovací příznak, který ukazuje, že značka byla přečtena s dostatečným stupněm důvěryhodnosti, takže obraz značky nebude třeba číst znovu.
Transakce je záznam, že vozidlo projelo mýtní branou nebo jiným zařízením placené silnice. Záznam, že vozidlo minulo daný bod, se uchovává.
Detekce poskytuje jízdní procesor, který zpracovává 10 transakce nebo skupiny transakcí tak, aby odfiltroval zdvojené (duplicitní) transakce nebo určité nejednoznačné transakce.
Jízda je jednotlivým vozidlem započatá a ukončená cesta 15 po placené silnici.
Jednoduchá (jednoprůjezdová) jízda je jízda, která obsahuje pouze jedinou detekci.
Časový mezník t s čárkou (ť) je čas nejstarší detekce v systému, která je ve stavu počátečního zpracování.
Časový mezník t s dvojčárkou (t) je čas nejstarší detekce v systému, která prošla počátečním zpracováním, ale ještě čeká na ověření. Číslo registrační značky (či znaky registrační značky), které bylo na počátku zpracování transakci přiřazeno, se může v průběhu sestavování jízd stát podezřelým, například proto, že ukazuje na jednoduchou jízdu. Takové znaky registrační značky se mohou později změnit pomocí manuálního čtení. Ověření čísla registrační značky zahrnuje potvrzení, že OCR čtení nebo předchozí manuální čtení bylo správné.
• ·9 *'U£?-707
Pokud se to požaduje, AVI čtení se může potvrdit zpracováním obrazu značky pomocí VIP (automatické čtení) nebo VEP (manuální čtení).
Na obr. 1 je schéma automatického mýtního a správního systému 100 pro placenou silnici. Systém 100 zahrnuje snímací podsystém 10 a zpracovací podsystém (Transaction and Toll Processing) 12, které jsou propojeny například sítí .36. Snímací podsystém 10 zahrnuje množství mýtních stanic (RTC 10 Roadside Toll Collector) 14a- 14n (obecně jen RTC 14) . Každá RTC 14 je spojena s množstvím snímačů 16a-16m dopravy (TPR Traffic Probe Reader) (obecně jen TPR 16) , množstvím vynucovacích bran 17a-17l (obecně jen vynucovací brány 17) a množstvím mýtních bran (TG - Toll Gateway) 18a~18k (obecně jen TG 18), které jsou propojeny sítí 36. Vynucovací brány 17 a mýtní brány 18 se souhrnně označují jako brány. Snímače 16 dopravy, vynucovací brány 17 a mýtní brány 18 se souhrnně označují jako silniční zařízení.
Zpracovací podsystém 12 zahrnuje množství transakčních procesorů 24a-24k (obecně jen transakční procesor TP 24) spojených s obrazovým serverem 30, nejméně jedním obrazovým procesorem 22a (VIP) pro elektronické čtení značek, procesorem 26 (VEP) manuálního čtení značek, mýtním procesorem 28 a procesorem 32 vynucování práva v reálném čase. Každý transakční procesor 24 zpracovává množství transakcí 44 a příslušných obrazů 43 . Mýtní procesor 28 zahrnuje jízdní procesor 40. Systém 100 dále zahrnuje sledovací podsystém 20 (TMS - Traffic Monitoring and reporting), který je se zpracovacím podsystémem 12 spojen sítí 36.
«**
US-707
Bloky označené procesor nebo podsystém mohou představovat počítačové instrukce nebo skupiny instrukcí. Rovněž části RTC 14 se mohou realizovat softwarově. Zpracování se může provádět jedním zpracovacím zařízením, které může například být částí mýtního a správního systému 100.
RTC 14 řídí sběr transakčních dat při zjištění (detekci) vozidla. Detekce zahrnuje transakční data a v určitých níže popsaných situacích obrazy registračních značek, které se po síti 36 předávají ke zpracování v množství transakčních procesorů 24, které jsou součástí TTP 12. V jednom provedení se obrazy uchovávají v obrazovém serveru 30. Transakce se zpracují tak, aby se detekce mohly předat mýtnímu procesoru
28 a umožnilo se tak účtování mýtného za jízdu po placené silnici. Zpracování zahrnuje určení skutečnosti, kdy a kde vozidlo jízdu ukončilo (viz níže popis obr. 5 a 6) .
K detekci vozidla dojde například tehdy, když vozidlo vjede do detekční zóny jednoho ze snímačů ,16, vynucovacích bran 17 nebo mýtních bran 16. Po zjištění nebo zároveň se zjištěním vozidla se zachytí odpověď transpondérů. Pokud vozidlo není transpondérem vybaveno, transpondér selže nebo se požaduje používání transpondérů ověřit, pořídí se také video obraz. Prvotní zpracování obrazu se provede v RTC 14, odkud se obraz odešle k obrazovému serveru 30. Obraz zpracuje automaticky jeden z VIP procesorů 22 pomocí OCR techniky nebo korelací s nejméně jedním ověřeným obrazem registrační značky vozidla. Pokud se obraz automaticky zpracovat nedá nebo je třeba automatické čtení ověřit, musí si obraz prohlédnout člověk - operátor pomocí VEP 26 a určit číslo značky manuálně. Procesor 32 vynucování práva v reálném čase •USJT07 zpracovává informace dotýkající se porušování práva a předává takové informace příslušné osobě.
Jízdní procesor 40 zpracovává detekce vozidla a jiné 5 informace o využívání silnice a určuje nejpravděpodobnější množinu detekcí popisujících jízdu. Informace o využití silnice zahrnují: topologii silnice, časy průjezdů branami, komplikace, ke kterým na dané silnici došlo nedlouho před nebo po průjezdech branami, pravidla účtování mýtného a zpoždění v mýtním systému. Pomocí těchto informací jízdní procesor 40 určuje koncové body každé jednotlivé jízdy.
Jízdní procesor 40 určuje, kdy by bylo předčasné prohlásit jízdu za ukončenou. Jakmile však jednou jízdní procesor 40 rozhodne, že jízda byla ukončena, detekce zahrnuté v takovém rozhodnutí se zpětně nezpracovávají, čímž se účtovací procesy značně zjednoduší.
Sledovací podsystém 20 zahrnuje detekční systém dopravních komplikací, který poskytuje informace potřebné pro ošetření očekávaných, avšak opožděných, transakcí. Taková informace může poslouží jízdnímu procesoru 40 v určování ukončených jízd na placené silnici. Detekční systém dopravních komplikací, který lze použít v souvislosti s vynálezem, je popsán například v US patentové přihlášce 09/805,849 nazvané Prediktivní automatická detekce komplikací pomocí automatické identifikace vozidel, která byla podána 14. března 2001 přihlašovatelem tohoto vynálezu a která je tímto odkazem zahrnuta do této přihlášky.
Na obr. 2 je znázorněna zjednodušená topologie silniční sítě £5, která zahrnuje množství bran 46a-46g, například mýtních bran (TG) 18. G je počet bran na placené silnici ft ·· •US, Λ 7 nezávislý na topologii silnice. Odborníkům je zřejmé, že vedle TG 18 jsou jako detekční zařízení použity také vynucovací brány 17, snímače 16 dopravy a případná další čidla. Brány 46a-46g jsou spojeny množstvím silničních úseků
48a-48m. Jízdní procesor 40 může pracovat se silnicí libovolné topologie včetně například placených silnic, kde mohou vozidla jezdit ve smyčkách nebo kde lze k dosažení jediného cíle použít více tras. Topologie příkladné silnice je popsána maticemi dle následující tabulky, kde
G - počet bran v placené silniční síti. Brány jsou číslovány 1, ...,G, nezávisle na topologii silniční sítě.
Tab. 1
110 2
0 0 0 1 s = o o o o o
0 0 0 0
0 0 0 0 “max
10 11 0 15
0 0 0 8
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
110 2 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 6 6 0 0 0 0 0 0 0
Z tabulky Ije zřejmé, že příkladná silniční síť zahrnuje
Y křižovatku (tvořenou silničními úseky 48d a 48£) . Odborníkům je zřejmé, že jsou možná také jiná, i mnohem složitější, uspořádání silniční sítě.
Vzájemnou souvislost úseků popisuje matice S(i,j). Prvky matice jsou minimální počty silničních úseků, které spojují každé dvě brány 46 i a j silniční sítě při cestě z i do j. Pokud je prvek S(i,j) nulový, spojení mezi bránami i a j v dané silniční síti neexistuje. Podle matice S se usuzuje, které transakce lze sestavit dohromady do jedné jízdy v souhlasu s topologií silniční sítě. Příkladná topologie dle tab. 1 má G=5 a S(l,5)=2 ukazuje, že při jízdě z TGX 46a do TG5 46g je nutné použít minimálně dva silniční úseky, tj. silniční úseky 48d a 48e.
» * *·»«·>
« · * ·φ«*φφ φ * » · · · · · .-γ·- * » _ ·· ««* *·* *· *US-*?O/
Matice TmucU/j) obsahuje hodnoty maximálních jízdních časů z brány i do brány j v případě, že mezi i a j není žádná překážka (dopravní komplikace). Pokud je rovno 0, znamená to, že mezi bránou i a bránou j není spojení. Pokud dojde vlivem dopravní komplikace k vážnému zpomalení provozu, použijí se data z detekčního systému dopravních komplikací k prodloužení maximálních časů až do doby, než komplikace pomine. Předpokládá se, že většina vozidel se nakonec z bodu i do bodu j dostane. Τ^χ(ΐ^) se nastaví na nulu pouze v případech, kdy na základě geometrie je nemožné se z i do j dostat. V příkladné silniční sítí dle Tab.l je maximální jízdní čas od brány TGi 46a do TG5 46g (Tnax(lfG)} roven 15 časovým jednotkám.
Předpokládané maximální jízdní časy popisuje matice
Texp ( £ / í / j ) ( není ukázána), jejíž prvky udávají jízdní časy z brány TGi k bráně TGj v době t se zahrnutím dopravních komplikací, které lze v dané době očekávat. Texp(t,i,j) je nula, pokud mezi TGi a TGj neexistuje spojení.
Texp(t,i,j) >= Τ^χ(ί,ΐ). Pokud se zjistí dopravní komplikace, předpokládané jízdní časy se nastaví v souhlase s takovými komplikacemi. Tato matice slouží k rozlišení po sobě jdoucích samostatných jízd. Minimální jízdní časy mezi branami i a branami j udává matice Tmin(i,j) a to bez ohledu na to, zda mezi TGi a TGj spojení v rámci placené silniční sítě existuje či nikoliv. Tato matice slouží k odfiltrování chybných detekcí vozidla. Když je celá matice nulová, filtrace se neprovádí.
Na obr. 3 je blokové schéma jízdního procesoru 40.
Jízdní procesor 40 zahrnuje korelační procesor 54. Na korelační procesor 54 navazuje filtrační procesor 56. Na filtrační procesor 56 navazují koncový procesor 58 a • -**««·* • ϊ ί i · ΐ ϊίτ*— 7«b 7 ·· ··« ·· ·· ·· počátkový procesor 60. Filtrační procesor 56, koncový procesor 58 a počátkový procesor 60 jsou spojeny se sestavovacím procesorem 62. Transakční procesor 24 {obr. 1) je spojen s korelačním procesorem 54.
Bloky označené jako procesor mohou představovat počítačové softwarové instrukce nebo skupiny instrukcí prováděné zpracovacím zařízením nebo digitálním počítačem. Zpracování se může provádět v jediném zpracovacím zařízení, které může být například částí jízdního procesoru 40, jek je popsáno dále v souvislosti s obr. 4 a 5. Alternativně mohou zpracovací bloky představovat kroky prováděné funkčně ekvivalentními obvody, jako jsou zpracovací obvody digitálních signálů nebo zákaznické integrované obvody {ASIC
- Application Specific Integrated Circuit).
K popisu činnosti procesorů 54 až 62 je použita následující anotace.
Jízdy jsou tvořeny zřetězenými detekcemi jediného vozidla.
Dn představuje n-tou detekci z množství detekcí, které se pro dané vozidlo právě zpracovávají:
znamená, že Dn+i navazuje na předchozí detekci Dn;
||Dn znamená, že Dn je první detekcí jízdy;
Dn|| znamená, že Dn je poslední detekcí jízdy;
{Di,D2,D3} =b> ||Di->Dz->D3|| znamená, že daná množina 3 detekcí se sestaví do jediné jízdy;
{Di,D2,D3} => imjl ||r2|| ||D3|| znamená, že daná množina 3 detekcí tvoří tři jednoduché (tj. jednoprůjezdové) jízdy.
• · · ·*···· · • · · · · · ~ ·· ··♦ ··· ·· ·ΐ1θ“·Ι*υ /
V provozu transakční procesor 24 přijímá množství transakcí, které jsou detekcemi vozidla, z množství mýtních stanic 14, které jsou spojeny s množstvím snímačů 16 dopravy, vynucovacích bran 17 a mýtních bran 18. Po prvotním zpracování transakce a jejím převedením na detekci se informace pošle ke korelačnímu procesoru 54, Každá z detekcí obsahuje čas detekce vozidla a identifikátor místa detekce. Místní informace má podobu například jedinečných ID nebo místních dat, která postačují k určení fyzické polohy detekčního zařízení.
Odborníkům je zřejmé, že činnost procesorů 54 až 62 lze přizpůsobit konkrétním podmínkám několika dalšími parametry. Jedním z takových parametrů je parametr mýtních pravidel s„,ax, který definuje maximální počet chybějících detekcí mezi dvěma následujícími detekcemi vozidla při dané jízdě.
Jízdní procesor 40 vytvoří pro vozidlo jízdu v čase T tím, že zpracuje množinu potenciálně vhodných detekcí z transakčního procesoru 24. Pokud je určité vozidlo k zjištěno v průběhu intervalu {tm, tn}, je množinou detekcí pro vozidlo:
<5k (tm / tn J = {j-h t 2=1,..., Njt}, kde
Nic = počet detekcí vozidla k během {tm, tn} ;
Di=(gi,ti) je i-tá detekce v intervalu z brány gi v čase ti; k je jedinečné identifikační číslo vozidla;
tm je čas první detekce vozidla k, která v čase T ještě není součástí jízdy nebo již byla uznána za nevhodnou pro tvorbu jízdy; a t„ je poslední čas, ve kterém je známo, že všechny detekce byly přijaty.
• » » «·· ««
Dále, bez ztráty na obecnosti, se detekce seřadí podle času, tj . :
tm 2 ti < t2 <. . .< tffjc 2 tn
Hodnota tn podléhá podmínkám, která brání předčasnému 5 vytvoření jízdy z transakcí přicházejících v nesprávném pořadí.
Korelační procesor 54 koreluje detekce pomocí následujícího kritéria:
Pro 1 < i < Njt a j > í se definuje korelační index p(Di,Dj), který je dán vztahem pokud 0 < S(gi,g-j) < (smax+l) a p(Di,Dj)= Tniníg^gj) < tj-ti < Texp(tj,gí,gj);
j inak.
Definice říká, že Di a Dj spolu souvisí (korelují), pokud detekce přicházejí z bran, které jsou logicky konzistentní se silniční topologií, a pokud je jízdní čas mezi branami rozumný, tj. v rámci očekávaných mezí pro převládající dopravní podmínky.
: :*:u$57(J7 korelační index • * • » · • · · ·« · ·*
Detekce Dj navazuje na Dif pokud je roven 1, tj.:
pokud p(Di,Dj)=l pro nej menší j, kde Di -> Dj j > i, a všechny detekce mezi Dx a Dj byly odfiltrovány podle níže uvedené rovnice (3).
Například, v příkladné topologii dle obr. 2 byla pro vozidlo V získána následující množina detekcí (brána, čas v časových jednotkách):
{D2=(l,100), D2=(2,105), Dj=(3,110)}
Korelační indexy podle rovnice (1) jsou potom /7((1,100) , (2,105))=1 (1,100), (3,110) )=1 p[ (2,105), (3,110))=0
D2 a D3 nekorelují, protože S(2,3) = 0, tj . mezi bránou a bránou 3 není v dané síti spojení.
|jD2—>D2|| ukazuje, že daná množina dvou detekcí se může sestavit do jediné jízdy.
Ačkoliv (1,100) koreluje s (3,110), nelze tyto detekce navázat, protože (1,100) již navazuje na první možnou detekci, kterou je (2,105). To platí i v případě, že (2,105) se přijme později než (3,110).
« · ··* »« ···
Filtrační procesor 56 filtruje chybné transakce, které nesplňují různá časová a topologická kritéria:
pokud D se Tminídi-írUí) > o a ti-ti-j < Tmin(gi-lfgi) <3) odfiltruje pro
Jízdní procesor 40 vytváří jízdy tak, že určí počáteční body, koncové body a související detekce.
Počátkový procesor 60 určuje počátek jízdy pomocí následujícího kritéria:
pokud
Počátek i = 1, nebo (4) jízdy ||Di i > 1 a pfPi-j, DJ =0
Uvedená technika neumožňuje předčasné vytvoření jízdy. Tedy, první nenavazující detekce musí být počátkem nové jízdy a ne pokračováním jízdy již vytvořené. Dále, pokud dvě dané detekce nekorelují, znamená to přestávku mezi dvěma jízdami, kde druhá detekce je počátkem druhé jízdy. Ve výše uvedeném příkladě se zjistí počátek jízdy:
||(l,105) značí první detekci jízdy, tj. její počátek.
** **··· v • · ·»···· • · · ······ · i8 *..· .:. w-w
Koncový procesor 58 určuje konec jízdy pomocí následujícího kritéria:
pokud
Konec i < Nk a p(DirDi+1)=0 a
jízdy Di|| tn > ti + Texp( ti+T^x(g1,g-j) ,gi,9j) pro
každé j, pro které 0<S(gi,gj)<sn>ax+l; nebo i = Njt a
tn > ti + Texpíti+Tnnxígitgj) ^i.gf pro
každé j, pro které 0<S(girgj)<sniax+l.
První podmínka říká, že koncem jízdy nemůže být detekce
Dí, na kterou navazuje Di+1. Druhá podmínka v rovnici (5) vyžaduje, aby uplynul dostatečný čas a tak se zajistilo, že neexistuje detekce, která by mohla na právě zpracovávanou detekci navázat. Pro zajištění této podmínky se musí zkontrolovat všechny následující brány definované S a s^. Maximální čas detekce, která může přicházet v úvahu pro navázání na dosud poslední detekci, se vypočte pro každou možnou následující bránu. Maximální čas, v průběhu kterého je možné detekce zřetězit, je znázorněn na obr. 6A a 6B a označuje se jako extrapolovaná oblast. Určí se, zda je čas poslední detekce (označovaný jako aktuální mezní čas) tn větší než maximální čas detekce, kterou by bylo možné navázat. Pokud je aktuální mezní čas tn větší než maximální čas detekce, lze prohlásit jízdu za ukončenou, protože už není možná žádná detekce s časem menším než tn, kterou by bylo možné později přijmout a navázat na Dj. Poslední čas t„, do kdy bude o všech detekcích známo, že byly přijaty, se vypočítá spolehlivým způsobem s uvažováním všech míst v mýtním systému, v nichž se může transakce pozdržet, jako jsou například paměti různých procesorů, pevné disky a síť.
* «
Jinými slovy, před tím, než se jízda prohlásí za ukončenou, musí jízdní procesor 40 čekat na všechny detekce, které by mohly navázat na detekci dosud poslední. V určitém čase t„ časového měřítka však už není možné detekci, která by na poslední známou detekci navázala, získat a proto lze poslední známou detekci prohlásit za jízdu ukončující. Poslední čas tn se bere jako časový mezník ť pro jízdy potenciální (viz dále v souvislosti s krokem 120 dle obr. 4) a časový mezník t pro jízdy stanovené (pevné) (viz dále v souvislosti s krokem 142 dle obr. 4). Poslední čas tn se bere jako mezní čas jízdy (viz dále v souvislosti s krokem 254 dle obr. 5).
Ve výše uvedeném příkladě, za předpokladu, že nedojde k žádné komplikaci, se konec jízdy (2,105)|| zjistí až v čase t„ = 113, protože Τφλχ(2,5) = 8 a 105 + 8 = 113.
Klíčovým rysem vynálezu je určení, kdy by bylo předčasné prohlásit jízdu za ukončenou. Tedy, jakmile se jednou rozhodne, že vozidlo ukončilo účtovatelnou jízdu, je pravděpodobnost, že by šlo o rozhodnutí chybné, jen velmi malá. Tento rozhodovací proces značně usnadňuje účtovací procesy.
Sestavovací procesor 62 vytváří jízdy sestavováním detekcí mezi hranicemi určenými počátkovým procesorem 60 a koncovým procesorem 58. Sestavovací procesor 62 sestavuje detekce podle kritéria rovnice (2) . Například, detekce Dj
0 navazuje na detekci Dif pokud Di a Dj korelují. Pro výše uvedený příklad se vytvoří následující jízdy:
|| (1,105) —> (2,105) || ||(3,110)||, t j . |](3,110)|| tvoří jednoduchou jízdu.
A A
Ve vývojových diagramech na obr. 4 a 5 jsou obdélníkovými prvky naznačeny zpracovací bloky (například prvek 202 na obr. 5) a představují počítačové programové instrukce nebo bloky instrukcí. Kosodélníkové prvky označují rozhodovací bloky (například prvek 214 na obr. 5) a představují počítačové programové instrukce nebo bloky instrukcí, které ovlivňují činnost zpracovacích bloků. Alternativně mohou zpracovací bloky představovat kroky prováděné funkčně rovnocennými obvody, jako jsou zpracovací obvody digitálních signálů nebo zákaznické integrované obvody (ASIC). Odborníkům je zřejmé, že některé z kroků popsaných ve vývojových diagramech lze uskutečnit pomocí počítačového programu, zatímco jiné lze realizovat odlišným způsobem (například empirickým postupem). Vývojové diagramy neuvádí syntaxi konkrétního programovacího jazyka. Vývojové diagramy jsou funkčními schématy a lze je jako takové použít k tvorbě počítačového programu, který bude vykonávat požadované zpracování dat a výpočty. Rozumí se, že vývojové diagramy neuvádí některé standardní programové postupy, jako je inicializace smyček, deklarace proměnných a použití místních (dočasných) proměnných. Odborníkům je také zřejmé, že pokud zde není uvedeno jinak, je popsaná konkrétní posloupnost kroků pouze příkladná a může se upravit bez toho, že by se změnila podstata vynálezu.
V kroku 110 vývojového diagramu na obr, 4 zpracování začíná zjištěním, zda některá z dodatečných detekcí, které tvoří jízdu podniknutou jednotlivým vozidlem, může přispět informací, která je užitečná pro určení a ověření registrační značky vozidla. Například, pokud bylo stejné číslo registrační značky přečteno ve dvou po sobě jdoucích mýtních branách 18 a jízdní čas mezi těmito branami odpovídal • ftft ft • ftft * · «·· US-76 / ·· očekávaným dopravním podmínkám, lze s relativně vysokou pravděpodobností očekávat, že přečtené číslo je správné. Obrazy registračních značek jsou obecně součástí detekcí, pokud mýtní stanice RTC 14 stanoví, že jsou obrazy potřeba.
Zahrnutí obrazu do detekce může vyžadovat manuální čtení. Výše zmíněná po sobě jdoucí čtení vedou ke zmenšení počtu manuálních čtení, protože pro účely ověření dvou uvedených detekcí není manuální čtení potřeba (i když obraz může být součástí detekce).
V jednom provedení se předpokládá, že systém 100 zahrnuje vysoké procento vozidel vybavených transpondéry. Převážná část transakcí a výsledných detekcí bude v takovém případě zahrnovat pouze AVI čtení a za normálních okolností se ověřování AVI čtení nebude požadovat. Detekce je výsledkem jedné nebo více transakcí a představuje událost zjištění vozidla silničním zařízením. Ačkoliv většina detekcí nevyžaduje ověření, mohou nastat situace, kdy je nutné video obrazy pořizovat a poskytovat jízdnímu procesoru 40. V systémech s relativně nízkým procentem AVI čtení a v systémech, které do značné míry závisí na video informacích, je nutné velké množství čtení ověřovat. Tabulka 2 znázorňuje čtyři různé typy detekčních kategorií použitých pro zpracování jízdy. ID (identifikátor) vozidla je jedinečné číslo přiřazené každému vozidlu, které systém identifikuje. ID vozidla je sdružené s číslem registrační značky (také nazývaným znaky značky).
Tabulka 2
Typ detekce
Složky Zdroj ID vozidla
A AVI (pouze) IVU ID
A' AVI + Video IVU ID
·
0
0 • 0 ·*0 * 0 0 0 * * : : jjs;7<n :
V Video (pouze) Znaky značky
V Video + AVI Znaky značky
Například typ detekce A zahrnuje pouze čtení transpondéru. Typ A je normální detekce uživatele transpondéru v případě, že nejsou problémy s hardwarem, nedošlo k neshodě v kategorii vozidla a v minulosti nebyly hlášeny žádné problémy s AVI čtením u daného zákazníka. Typ detekce A11 je například detekce, která může naznačovat, že zákazník transpondér bez autorizace přendal do jiného vozidla, a systém 100 rozhodl, že potřebuje video obraz, aby mohl určit, jaké vozidlo transpondér ve skutečnosti využívá. V obou případech A a A' detekcí se vozidlo identifikuje pomocí IVU ID.
V detekce je detekce, která zahrnuje video obraz a čtení transpondéru. Může se použít například v případě, že byla ohlášena krádež transpondéru. V takové situaci je transpondér pravděpodobně na jiném vozidle, než na jaké byl transpondér zaregistrován, takže se systém 100 pokusí přečíst registrační značku, aby se mohlo určit její číslo. Je důležité ověřit alespoň jednu z A' a V’ detekcí, pokud k nim v jízdě dojde, a v mnoha případech to bude znamenat manuální čtení ve VEP 26.
Když má detekce jak AVI, tak video složku, ID vozidla se normálně odvodí od IVU ID. Konkrétní podmínky, za kterých se ID vozidla získá, závisejí na pravidlech provozovatele placené silnice.
Další manuální čtení mohou být důsledkem ověřováni vyžádaných si jízdním procesorem v dále popsaných krocích 112 až 154. Ověřování zatěžují manuální podsystém, který musí «*·
US-TD7*· zpracovávat obrazy, pro něž neexistuje jiný prostředek identifikace. Snížení počtu ověřování tedy snižuje také celkový počet manuálních čtení. Příkladem vyžádaného ověření je třeba zjištění neshody v kategorii vozidla. Takovou neshodu systém zjistí, když se transpondér přemístí z osobního auta na nákladní. Systém takovou situaci zjistí a pomocí video obrazu registrační značky se určí, jaké vozidlo transpondér využívá. Další situací vyžádaného ověření je případ ukradeného transpondéru. Ověření registrační značky je v takovém případě zvlášť důležité, protože je pravděpodobné, že se do případu zapojí vynucovací složky.
V kroku 112 se filtrují duplicitní transakce 44 a konfliktní průjezdy pomocí jedinečných vnitřních systémových identifikátorů přiřazených každé transakci. Duplicitní transakce 44 mohou vznikat například tak, že síť chybně přenáší stejné transakce 44 několikrát za sebou. Konfliktní průjezdy mohou být způsobeny vozidlem, které opouští silnici, a transakce ukazují na přestávku mezi dvěma jízdami nebo průjezdy, které nejsou v uplynutém čase fyzicky možné. Nejednoznačné transakce 44 se odfiltrují, ale mohou se účtovat samostatně a také se zaznamenávají, protože mohou ukazovat na narušitele mýtního systému. V jednom provedení se nejednoznačnosti filtrací eliminují a uvažuje se pouze první transakce v dané množině nejednoznačností. Zpracování pokračuje krokem 114.
V kroku 114 se rozhoduje, zda je video obraz registrační značky neověřený a vybraný pro náhodnou kontrolu. Pokud ano, pokračuje se krokem 116, jinak zpracování pokračuje krokem
118.
···
V kroku 116 se ověřuje čtení registrační značky. Ověření se provádí manuálně pomocí požadavku na operátora, který si ještě podobraz neprohlížel. Pokud operátor přečte stejné číslo registrační značky, je ověření úspěšné. V opačném případě se provádí dodatečné zpracování ve VEP 26, kde se manuálně čte obraz značky ve snaze určit její správné číslo. Po operaci 116 zpracování pokračuje, pokud není výsledkem ověření změna znaků značky nebo zjištění nečitelné značky, krokem 142. Pokud se znaky značky změnily, detekce se zpracuje ještě jednou s možným zařazením do jiných jízd v krocích 142 a 144.
V kroku 118 blok filtrace dvojitých detekcí odfiltruje nadbytečné video detekce, tj. detekce s obrazy registračních značek, a zpracování pokračuje krokem 120. Díky stárnutí zařízení je možné, že jediný průjezd mýtní bránou způsobí samostatné video a AVI detekce. V jednom provedení se v kroku 118 detekce označí typem A, A', V nebo V.
V kroku 120 systém čeká, až všechny detekce, které na sebe mohou navazovat, projdou počátečním zpracováním a auditem. Audity a ověření probíhají stejným způsobem, ale z různých příčin. V jednom provedení operátor může nastavit procento obrazů, které se podle náhodného výběru odesílají k auditu. Aby se snížil počet manuálních čtení, může jízdní procesor 40 určit, že čtení registračních značek, která mohou příslušet dané jízdě, se nemusí ověřovat manuálně. Kvůli snížení počtu manuálních čtení musí jízdní procesor počkat na všechny možné detekce, které mohou být částí jízdy. Některé detekce mohou přijít opožděně, jiné detekce se mohou zpozdit v důsledku auditu, takže systém musí na některé detekce počkat. Jízdní procesor 40 může buď čekat určitou dobu vzhledem ke zpracování transakcí nebo použít klouzavý časový • t 9 « ·· • 9 « 9 · · · ··· ‘*US-7O7·* interval vypočtený pro možné transakce pro ukončení jízdy. Proces pro manuální čtení obrazů registračních značek je podrobněji popsán v U.S. patentové přihlášce 10/ nazvané Systém a způsob pro čtení registračních značek, která byla podána 00. ledna 2002 autorem tohoto vynálezu a která je tímto odkazem zahrnuta do této přihlášky. Všechny zřetězitelné detekce se mohou zpracovat jako skupina s tím, že je možné snížit počet ověřování. Potenciální jízda může mít libovolnou kombinaci A, A', V nebo V detekcí v libovolném počtu nebo posloupnosti. Jediným omezením je geometrie placené silniční sítě. Ve skutečnosti je výskyt jízdy, která zahrnuje jak A', tak V detekce vzácný, je ale možný.
V kroku 121 se množství detekcí, které mohou tvořit jízdu, zřetězí dohromady a zpracování pokračuje krokem 122.
V kroku 122 se určí, zda potenciální jízda zahrnuje nějakou A' detekci, například pokud zjištěná kategorie vozidla neodpovídá zaregistrované kategorii. Pokud A' detekce existuje, pokračuje zpracování krokem 124, jinak krokem 126. Ostatní detekce v potenciální jízdě spadají pod detekce zpracované v krocích 124 a 126.
V kroku 124 se určí, zda nějaká A' detekce je detekce, která má video s konečným čtením značky. Pokud ano, zpracování pokračuje krokem 126, jinak krokem 144. Ostatní detekce v potenciální jízdě spadají pod detekce zpracované v krocích 144 a 126.
V kroku 144 se první A' detekce v potenciální jízdě vybere pro ověření v kroku 116. Ostatní, nevybrané, detekce (pokud jsou), které se neověřují, se zpracují v kroku 126. v • « ·· ••US-YOV ·· kroku 144 se namísto ověřování všech video obrazů A' detekcí, ověřuje pouze jediná, v tomto případě první A' detekce, čímž se snižuje počet operací manuálního čtení.
V kroku 126 se určí, zda je v potenciální jízdě právě jedna V nebo V detekce, včetně například jednoduchých jízd nebo víceprůjezdových jízd s buď jednou V detekcí nebo jednou V detekcí s AVI daty. V krocích 126, 127, 128, 130, 134, 136 a 138 se určuje, zda existuje vysoká pravděpodobnost chybného určení ID vozidla, které přísluší jedné z detekcí potenciální jízdy, vlivem nesprávného přečtení znaků značky na video obraze. Pomocí vyvolání manuálního čtení nebo opakovaného čtení takových obrazů může systém obrátit pozornost VEP operátorů k obrazům s největší chybovou pravděpodobností, čímž se podstatně sníží počet chybných účtování bez zvýšení zátěže VEP operátorů. Jednoduchá video jízda je jízda, kdy vozidlo projede jedinou mýtní branou, v níž se zachytí video obraz registrační značky, a poté vozidlo placenou silnici opustí. U takových jízd je vyšší pravděpodobnost chyby než u jízd s pouze A nebo A' detekcemi nebo u víceprůjezdových video jízd, protože jediné špatné čtení video obrazu vede k účtovací chybě. Není ovšem žádoucí ověřovat všechny jednoduché video jízdy v případech, kdy je díky topologii sítě takových jízd velké množství, nebo například v případě poruchy RTC zařízení v určitém místě, která způsobuje video (V) detekce namísto jinak normálních A detekcí. Ačkoliv je jednoduchá video jízda nej jednodušším příkladem jízdy, která bude směrována ke kroku 127 pro ověření, krok 126 umožňuje ověření všech obecnějších případů s právě jednou V nebo VT detekcí (V a V nesmějí být v jedné jízdě, protože to už by šlo o víceprůjezdovou video jízdu). Pokud je v jízdě jedna a právě jedna V nebo V detekce, pokračuje zpracování krokem 127, v opačném případě krokem 142.
• * · · _ *_ř ··· ·»υ3-ΨΌ7
V kroku 127 se z množství detekcí vybere právě ona jedna V nebo V’ detekce, která se zpracuje v kroku 128. Ostatní, nevybrané detekce se zpracují v kroku 142.
V kroku 128 se určí, zda jde o ukončené čtení pro daný obraz, tj. zda je jediná video detekce z kroku 127 označena jako Ukončené čtení značky či nikoliv. Pokud jde o ukončené čtení značky pro video detekci, pokračuje zpracování krokem
142, v opačném případě krokem 130.
V kroku 130 se určí, zda je zákazník příslušný vybrané detekci video uživatelem, tj. zda není na čtenou značku zaregistrován transpondér. Nezaregistrovaný uživatel je v jednom provedení předem nastaven vždy jako video uživatel. Pokud je zákazníkem video uživatel, pokračuje zpracování krokem 138, jinak krokem 134.
V kroku 134 se určí, zda v místě, odkud detekce pochází, nedošlo k chybě nebo zda nebylo zařízení opravováno či udržováno. Pokud k takové činnosti došlo a ovlivnila zpracovávanou detekci, pokračuje zpracování krokem 142, jinak krokem 136. A nebo A' detekce, které byly v důsledku poruchy nebo údržby zařízení (například vypnutí AVI rádiové antény) zachyceny jako V detekce, se kvůli snížení manuální zátěže v kroku 134 neověřují.
V kroku 136 se čtení značky ověří a pokud ověření nevede ke změně znaků značky nebo k nečitelné značce, pokračuje zpracování krokem 142, v němž jsou všechna požadovaná ověření detekcí, které zahrnují obrazy registračních značek a které by na sebe mohly navazovat, dokončena. Pokud se znaky značky * ft
US-7O7 změní, detekce se v krocích 142 a 144 zpracuje ještě jednou s možným přeřazením detekce do jiné jízdy.
V kroku 138 se určí, zda je VIP shoda dobrá, tj. zda 5 předchozí korelace s ověřeným obrazem vede k nadprahové shodě. Pokud je VIP shoda dobrá, pokračuje zpracování krokem 142, jinak krokem 136.
V kroku 142 systém 100 čeká na požadovaná ověření všech detekcí, které by na sebe mohly navazovat (obdoba kroku 120).
Poté, co jsou všechny zřetězitelné detekce k dispozici a podle požadavků ověřené, pokračuje zpracování krokem 146. Jedno provedení čeká na detekce s použitím technik dávkového zpracování, které jsou podrobněji popsány dále v souvislosti s obr. 6A a 6B. Po zpracování dávky detekcí pokračuje zpracování krokem 146. V jednom provedení může mýtní procesor 28 zahrnout zpoždění před zpracováním transakcí 44. V alternativním provedení může mýtní procesor 28 zahrnout klouzavé časové okno, které je jiné než okno v kroku 120.
V kroku 146 se detekce zřetězí do stanovené (pevné) jízdy a zpracování pokračuje krokem 148. V kroku 146 se sestavují vedle jízd s vybranými/nevybranými detekcemi i jízdy ostatní. Krok 146 je dále podrobněji popsán v souvislosti s obr. 5.
V kroku 148 je čtení značky a sestavení jízdy úplné a jízda, pokud je jako taková určena, se může ocenit a zákazníkovi naúčtovat. Jakmile je jízda určena jako stanovená, už se značky pro zřetězené detekce dále nečtou. Veškerá ověřování a vyhodnocování potenciálních jízd proběhnou před vytvořením jízdy. Tedy, určení jízdy zjednodušuje rozhraní k účtovacímu systému a snižuje počet manuálních čtení. Zpracování jízdy má vliv na čtení značky, protože posílá detekce zpět k manuálnímu ověření, ale pouze na základě vyhodnocování potenciálních jízd, nikoli jízd stanovených. Zpracování pokračuje krokem 150.
V kroku 150 se určí, zda existuje IVU porucha nebo neshoda značky. Pokud ano, je zákazník upozorněn a/nebo pokutován za neshodu v kategorii v kroku 152 a zpracování končí krokem 154. V kroku 154 zpracování končí.
Vývojový diagram na obr. 5 znázorňuje jedno provedení kroků zpracování množství transakcí včetně detekce počátku jízdy, korelování množství detekcí vozidla a určení konce jízdy na základě množství faktorů využívání silnice a korelovaných detekcí.
V souvislosti s obr. 5 je použita následující notace:
PT - předchozí detekce,
CT - aktuální detekce,
Gi - brána předchozí detekce,
Gj - brána aktuální detekce,
S(Gi,Gj) - tabulka souvislosti úseků,
Tmax(Gi,Gj) - tabulka maximálních jízdních časů,
Tmin(Gi,Gj) - tabulka minimálních jízdních časů,
Smax - maximální povolený počet vynechaných bran.
S(Gi,Gj), Tmax(Gi,Gj), Tmin(Gí,Gj) a Smax jsou parametry nastavitelné provozovatelem placené silniční sítě.
Na obr. 5 je podrobně znázorněn proces vytváření jízdy, který byl naznačen výše ve spojitosti s kroky 121 (obr. 4) a 146 (obr. 4). V kroku 121 se tvoří potenciální jízdy, v kroku • ·· • · · β · · ··« *··03-**30*7**·*
146 jízdy stanovené. V jednom konkrétním provedení proces vytváření jízd používá výše uvedené rovnice (1) až (5).
V kroku 200 se vybere vozidlo, pro které je k dispozici 5 nejméně jedna transakce, čímž se zahájí proces určení jízdy. Proces popsaný dle obr. 4 pracuje s transakcemi, které jsou ověřené a mohou být přiřazeny konkrétnímu vozidlu s relativně vysokou pravděpodobností.
V kroku 202 se určuje, zda jsou pro vybrané vozidlo k dispozici všechny zřetězitelné detekce. Pokud existuje možnost, že přijdou ještě další detekce, zahájí se v kroku 200 zpracování pro jiné vozidlo. Po shromáždění detekcí, které mohou vytvořit jízdu, pokračuje zpracování krokem 204.
Jedno provedení čeká na všechny detekce pomocí technik dávkového zpracování a je dále popsáno v souvislosti s obr. 6A a 6B.
Jízda se vytvoří v krocích 204 až 260 tím, že se určí počátek a konec a korelované detekce. V kroku 204 se jízdní transakce pro vybrané vozidlo získá například od transakčního procesoru nebo transakční databáze. Transakce se zpracují na množinu detekcí vozidla. Jak bylo uvedeno výše, transakce udává čas a místo spolu s identifikací vozidla. Transakci, která obsahuje všechny informace potřebné pro vytvoření detekce, může poskytnout například silniční zařízení s AVI čtečkou, čtečkou registračních značek, čtečkou karet nebo jiným systémem identifikace vozidla.
V kroku 206 se počet bran projetých během jízdy (NG) nastaví na jednu a ID brány aktuální detekce se uloží pro pozdější použití. V kroku 210 se určí, zda je aktuální transakce poslední transakcí pro vybrané vozidlo. Pokud se • * « « » ϊ ú^-ífoí. :
» 9 dispozicí další jinak krokem 240.
zjistí, že jsou pro vybrané vozidlo k transakce, pokračuje zpracování krokem 212,
Kroky 212 až 232 se opakují pro všechny zbývající 5 transakce pro vybrané vozidlo. Pokud pro vybrané vozidlo už žádná transakce nezbývá, pokračuje se krokem 240.
V kroku 212 se předchozí a aktuální transakce zkontrolují na pozitivní korelaci, tj. zda jde pár detekcí navázat. Předchozí detekce se vyhledá a zkoreluje s aktuální detekcí v krocích 214 a 216.
V kroku 214 se určí, například pomocí podmínek rovnice (3), zda je jízdní čas mezi dvěma branami rozumný:
[time(CP) - time(PT)] > Tmin(Gi,Gj), kde
Tmin(Gi,Gj) je minimální jízdní čas mezi branami Gi a Gj. Pokud je jízdní čas rozumný, pokračuje zpracování dalším testováním v kroku 216, jinak se pokračuje krokem 234.
V jednom provedení používá jízdní procesor pro korelaci detekcí v krocích 216, 218 a 220 například rovnici (1) . V kroku 216 se určí, zda detekované brány jsou logicky konzistentní s topologií silniční sítě. Musí platit < S(Gi,Gj) <= (Smax+l) , kde
Smax je maximální dovolený počet vynechaných bran. V 3 0 jednom provedení je smax založeno na obchodních pravidlech provozovatele placené silniční sítě včetně například minimálního poplatku nebo s uvažováním občasného selhání RTC
14. Pokud detekce korelují (tj. pocházejí z bran, které jsou
• · logicky konzistentní s topologií sítě, a jízdní čas mezi nimi byl rozumný), pokračuje zpracování krokem 218, jinak krokem 226.
V kroku 218 se získá předpokládaný jízdní čas Texp k příští bráně, například z databáze jízdních časů, která zahrnuje předpokládané jízdní časy mezi páry silničních zařízení pro detekci vozidel.
V kroku 220 se určí, zda rozdíl mezi časem aktuální detekce a časem detekce předchozí je kratší než maximální čas maxTime, který je větším z Texp[čas (CT), Gi, Gj ] a Tmax (Gi, Gj) . Jinými slovy, maxTime je nejdelší přípustný jízdní čas mezi dvěma danými branami bez toho, že by se detekce rozdělily do samostatných jízd. Časový rozdíl je skutečný jízdní čas mezi dvěma detekcemi. Pokud je časový rozdíl menší než nejdelší čas přípustný pro navázání dvou detekcí, pokračuje zpracování krokem 222, jinak krokem 226.
V kroku 222 se aktuální detekce zařadí do potenciální jízdy nebo stanovené jízdy, která obsahuje předchozí detekci. Navázání detekcí se řídí například rovnicí (2) . Zpracování pokračuje krokem 210.
V kroku 226 se předchozí a aktuální detekce rozdělí do dvou skupin, které se mohou zpracovávat buď sériově nebo paralelně. Zpracování pokračuje kroky 228 a 230.
V kroku 228 se aktuální transakce (CT) zpracuje jako by byla počátkem nové jízdy podle rovnice (4). Zpracování pokračuje krokem 232. V kroku 232 se ID aktuální brány uloží jako ID první nové brány a počet projetých bran se nastaví na jednu (NG = 1). Zpracování pokračuje krokem 210.
9<
V kroku 230, pokud se vytváří stanovená jízda (krok 146 dle obr. 4), se vytvoří stanovená jízda, kde PT je poslední transakcí jízdy. Pokud se vytváří potenciální jízda (krok 120 dle obr. 4), vytvoří se potenciální jízda, kde PT je poslední transakcí jízdy. Zpracování pokračuje krokem 210.
V kroku 234 se v souhlase s pravidly stanovenými provozovatelem placené silniční sítě ošetřují odfiltrované transakce. Například:
Jednoduché odfiltrované AVI transakce: účtovat nebo vyřadit (předem nastaveno = vyřadit).
Jednoduché odfiltrované video transakce: účtovat nebo vyřadit (předem nastaveno = vyřadit).
Víceprůjezdové odfiltrované transakce (směs AVI/video): účtovat nebo vyřadit (předem nastaveno = účtovat).
Popsané přednastavení vychází z předpokladu, že jednoduché jízdy jsou anomáliemi způsobenými pravděpodobně poruchou zařízení. Naproti tomu víceprůjezdové anomálie mohou být způsobeny narušitelem mýtního systému. Zpracování pokračuje krokem 210.
V kroku se 240 se vyhledá poslední brána projetá v průběhu potenciální jízdy (Gi).
V kroku 242 proces spustí smyčku na zpracování tabulky souvislosti úseků pro bránu i (Gi), aby se spočítaly extrapolované časy pro tuto potenciální nebo stanovenou jízdu. Například (viz výše):
|| (1,105)-> (2,105) , tedy i=2 a smyčka proběhne pro všechna S(2,j), j=l,3,4,5.
• · * * • • · · « *
34 • * * • · · * ·*« * • ··* ϊ tfs-íol. ·· ·· ··
v (Gj) . krokem kroku 244 se určí, zda v S ještě zbývá další brána j
Pokud 246. ano, pokračuje zpracování krokem 250, j inak
5 V kroku 246 se informace o branách, kterými j í zda
prochází, uloží do pamětí nebo databáze (včetně počtu
projetých bran NG a ID všech bran). Zpracování pokračuje krokem 248, kde se vytvoří jízda a data se odešlou transakčnímu procesoru. Zpracování pro vybrané vozidlo končí krokem 260.
V kroku 248 se vytvoří jízda, prohlásí se za ukončenou a pokud jde o jízdu stanovenou (krok 146 dle obr. 4), odešle se k mýtnímu procesoru 28 (viz obr. 1) k zaúčtování. Pokud jde o potenciální jízdu ((krok 120 dle obr. 4), zpracovávají se detekce, které potenciální jízdu tvoří, jako skupina.
V kroku 250 se zkoumá, zda v aktuální potenciální jízdě existuje možné spojení mezí Gi a Gj. Pokud platí, še
0 < S(Gi,Gj) <= (smax+l) , spojení mezi Gi a Gj existuje a zpracování pokračuje krokem 252, jinak krokem 242.
Ve výše uvedeném příkladě pro j = 1,3,4 je S(i, j) = 0, takže zpracování by pokračovalo krokem 242. Pro j = 5 by se pokračovalo krokem 252.
V kroku 252 se vypočte extrapolovaný čas jako maximální čas detekce další transakce, která by mohla navazovat na aktuální detekci. Pro výpočet se použijí tabulky jízdních časů a čas průjezdu poslední branou. Zpracování pokračuje krokem 254.
»
444 ; · » · 4 •· ·· ·· * · • 4 4 • · ·
4»·
V kroku 254 se určí, zda je extrapolovaný čas < mezní čas jízdy tn. Mezní čas jízdy je časový mezník ť (popsaný dále v souvislosti s obr, 6A a 6B) pro potenciální jízdy nebo t pro stanovené jízdy (popsaný dále v souvislosti s obr. 6A a 6B). Pokud je extrapolovaný čas menší než mezní, pokračuje zpracování krokem 258. Jinak zpracování pokračuje krokem 242 s dalšími prvky matice souvislostí. Ve výše uvedeném příkladě je Tmaxí2,8) = 8. Za předpokladu, že Texp (92,5,105) <= 8, potom pokud tn >= 113, pokračuje zpracování krokem 242, jinak krokem 258.
V kroku 258 se transakčnímu procesoru oznámí, Že transakce netvoří jízdu, a zpracování pro dané vozidlo končí krokem 260. Pro dané vozidlo mohou být k dispozici další transakce, které však nejsou v právě zpracované skupině. Je možné pokusit se navázat odfiltrované transakce do jiných jízd, případně rozhodnout, zda se budou účtovat či nikoliv.
Pokud je AVI informace podezřelá, pro vytvoření jízdy se nepoužije. Konkrétněji, IVU ID se nepoužijí v případech: ztracená IVU, zcizená IVU, selhání ověření spoje, neplatná agentura naprogramovaná do transpondéru nebo transpondér příslušný opakovanému narušiteli systému. K selhání ověření spoje dojde například tehdy, kdy snímací podsystém 10 zjistí, že transpondér mohl být upraven neautorizovaným způsobem. Řetězení takových podezřelých transakcí je založeno pouze na čtení registračních značek, tj, AVI informace se ignorují v případech, že jsou k dispozici jak AVI, tak video informace.
Na obr. 6A a 6B je znázorněn jeden ze způsobů čekání na transakce příslušné danému vozidlu. Pro správné určení jízdy vozidla musí jízdní procesor počkat, až bude mít k dispozici všechny transakce, které mohou být součástí dané jízdy (viz ··· krok 202 dle obr. 5 a kroky 120 a 142 dle obr. 4) . Protože některé transakce se mohou zdržet, buď cestou ke zpracování nebo v důsledku ověřováni, musí systém na některé transakce čekat. Systém 100 může buď dlouhou dobu čekat (vzhledem ke zpracování transakcí) nebo využít klouzavé časové okno, které udává, do kdy může přijít další transakce, která může být součástí jízdy.
Ča sové schéma 300 na obr. 6A představuje n-tý průjezd v aktuálním čase T procesu dle vývojového diagramu dle obr. 4. Časové schéma 300 zahrnuje množství detekcí 314 až 332, které byly v minulosti získány v různých časech. Dále časové schéma 300 zahrnuje časový mezník ť 310 a množství navazujících extrapolačních oblastí 304a až 304n a časový mezník t 308 a množství navazujících extrapolačních oblastí 306a až 306n. Extrapolační oblast 304a zahrnuje detekci 318, extrapolační oblast 304b zahrnuje detekci 314, extrapolační oblast 304c zahrnuje detekci 322, extrapolační oblast 304d zahrnuje detekci 332 a extrapolační oblast 304n zahrnuje detekci 328. Extrapolační oblast 306a zahrnuje detekci 324 a extrapolační oblast 306n zahrnuje detekci 338. Detekce 314 až 332 se mohou nacházet v různých stavech, například detekce 316 se audituje, o detekcích 314 a 322 se neví, zda se budou ověřovat, detekce 334 a 336 jsou jíž ověřené a detekce 330 a 332 ověření nevyžadují, protože na sebe navazují a ani jedna není A' detekcí.
Časový mezník ť je čas nejstarší detekce v systému, která není k dispozici pro zpracování jízdy. Spadají sem detekce zpožděné v silničních zařízeních, detekce čekající na OCR a detekce čekající na počáteční nebo ověřovací manuální čtení. Čekání je na obr. 4 znázorněno krokem 120. V našem příkladě je časový mezník ť 310 omezen detekcí 316, která se
1^-505.
podrobuje auditu v podsystému VEP 26, protože dosud neproběhlo ukončené čtení registrační značky na obrazu patřícím této detekci 316. Může však být k dispozici předběžné OCR čtení čísla registrační značky na obrazu příslušném detekci 316.
Časové mezníky ť a t se nikdy nepohybují zpátky proti směru toku času. Vždy platí t < ť < aktuální čas. V určité době může operátor systému vymazat neověřitelné detekce, které brání aktualizaci časového mezníku t 308 nebo časového mezníku ť 310. Doba trvání každé z extrapolačních oblastí 304 a 306 se vztahuje k maximálnímu času nové detekce, v rámci kterého na sebe mohou detekce navazovat. Doba trvání extrapolačních oblastí 304a až 304n a 306a až 306n se mění v závislosti na každé konkrétní detekci, topologii silniční sítě a dopravních podmínkách, například podle vyskytnuvších se dopravních komplikací. Doba trvání extrapolačních oblastí 304a až 304n a 306a až 306n se určí například podle rovnice (5) . V jednom provedení se může určení časového mezníku t
308 a časového mezníku ť 310 použít pro dávkové zpracování množství detekcí, které se nachází v několika možných stavech, například detekce: (i) ještě neohlášené RTC 14; (ii) ověřené manuálním čtením; (iii) právě auditované; (iv) s nerozhodnutou potřebou ověření; a (v) právě ověřované. Když, například, extrapolační oblast 304a překračuje časový mezník ť 310, nelze detekci 318 prohlásit za poslední v jízdě, protože mohou existovat detekce (zde detekce 316 nebo 320), ke kterým může dojít později než v čase ť 310 a které ještě nejsou oveřené/auditované a mohou navázat na detekci 318.
Časový mezník t 308 je čas detekce nejstarší detekce v systému, která nebyla poskytnuta ke zpracování jízdy nebo nebyla vyhodnocena na potřebu ověření nebo se právě ověřuje.
t · • · ft ·· «·· ·
• · • · • ··
Časový mezník t 308 souvisí s krokem 142 dle obr. 5. Množství detekcí, které se na časové ose nachází vpravo od časového mezníku t 308 se nemůže použít pro vytvoření stanovené jízdy, protože stav detekce v tomto časovém rámci se může změnit a detekce tudíž mohou být ze stanovené jízdy vyloučeny.
Jakmile jsou časové mezníky ť 310 a t 308 v určitém čase určeny, může se každá detekce zpracovat v souhlase se svou časovou polohou vzhledem k časovým mezníkům ť 310 a t 308. V provedení s klouzavým časovým oknem se ke zpracování každé detekce použije například rovnice (5) . Provedení s klouzavým oknem zahrnuje jednoduchá zpracovací pravidla, například: nezpracovávat detekce pozdější než (napravo od) ť 310, tj. detekce 320 je ze zpracování vyloučena, zatímco detekce nalevo od t 308 a v oblastech 306a až 306n jsou již ověřeny (pokud to bylo potřeba) . Detekce 314, 322 a 332 se mohou vyhodnotit na určení potřeby ověření, protože oblasti 304b, 304c a 304d končí nalevo od časového mezníku ť 310.
V jednom provedeni je ke zpracování detekcí vozidla použit dávkový přístup. Například na začátku každé iterace kroků dle obr. 5 se vypočtou aktuální ť a t a použijí se právě v dané iteraci. Pro další iteraci jsou vypočtou nové hodnoty ť a t. Časové okno omezené časovými mezníky ť a t se tak posouvá nad detekcemi, které se mohou zpracovat a které se systém pokouší sestavit do jízdy.
Časové schéma 340 na obr. 6B představuje n+1 - průchod procesu popsaného na obr. 5. Časové schéma 340 zahrnuje časový mezník ť 346 a množství navazujících extrapolačních oblastí 342a až 342n a časový mezník t 348 a množství navazujících extrapolačních oblastí 344a až 344n. Časové *
• # ··· ·· '♦ ; ; : · · : : ·.
.....
schéma 340 zahrnuje množství detekcí 3141 aš 332', které jsou stejnými detekcemi dle obr. 6A, ovšem v čase zpracování n+1 průchodu Τ'. Například detekce 322, která byla na obr. 6A označena křížkem, je na obr. 6B označena trojúhelníkem jako detekce 3221, protože byla jako jednoduchá jízda ověřena a v důsledku ověření se může navázat na detekci 324' a vytvořit potenciální jízdu. Každá detekce napravo (pozdější) od časového mezníku t 348 se může potenciálně přiřadit k libovolné dřívější detekcí, například pokud detekce zahrnuje video obraz registrační značky, který se musí přečíst manuálně, k čemuž ovšem nedošlo před časovým mezníkem t 348. Stanovenou jízdu lze vytvořit například zřetězením detekcí 334', 3361 a 338', protože extrapolační oblast 344n nepřesahuje za časový mezník t 348 a tudíš je detekce 3381 ukončením jízdy. Žádná další ověřená nebo auditovaná detekce se již k detekci 3381 navázat nemůže.
Všechny citované publikace a reference jsou odkazem zahrnuty do této přihlášky ve své úplnosti.
Vynález byl výše popsán na příkladných provedeních, odborníkům jsou však zřejmá i jiná provedení, která však využívají podstaty vynálezu. Vynález se tudíž neomezuje jen na provedení popsaná, ale pouze na provedení omezená duchem a rozsahem připojených patentových nároků.
· • 9 • 9 * ·· · «9*9
9 9 99 ·* _

Claims (15)

US-707 PATENTOVÉ NÁROKY (UPRAVENÉ)
1. Způsob pro určování jízdy vozidla na silnici, vyznačující se tím, že zahrnuje kroky:
zajištění množiny detekcí vozidla z množiny bran;
2. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že zajištění 15 množiny detekcí vozidla zahrnuje zajištění alespoň jednoho obrazu registrační značky, který odpovídá jedné z množství detekcí vozidla.
3. Způsob podle nároku 2, vyznačující se tím, že dále 2 0 zahrnuj e kroky:
určení čísla registrační značky vozidla; a zpracování alespoň jednoho obrazu licenční značky pro ověření čísla registrační značky vozidla.
25
4. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že zajištění množiny detekcí vozidla zahrnuje filtrování množiny transakcí pro zajištění množiny detekcí vozidla.
5 20. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že dále zahrnuje čekání na množství zřetězitelných detekcí.
21. Způsob podle nároku 20, vyznačující se tím, že čekání na všechny detekce, které by na sebe mohly navazovat, zahrnuje
5. Způsob podle nároku 4, vyznačující se tím, že množiny
30 transakcí zahrnuje alespoň jednu nejednoznačnou transakci, a tím, že dále zahrnuje krok:
vyřazení alespoň jedné nejednoznačné transakce z množiny transakcí.
« · ··· ·· • · • ·· tfS-707
5 určení maximálních jízdních časů mezi odpovídajícími páry z množství bran;
korelování odpovídajících párů z množiny detekcí vozidla pomocí určení, zda je jízdní čas mezi oběma branami každého z odpovídajících párů detekcí kratší než odpovídající maximální
6. Způsob podle nároku 5, vyznačující se tím, že alespoň jedna nejednoznačná transakce zahrnuje konfliktní průjezd branou.
7. Způsob podle nároku 4, vyznačující se tím, že dále zahrnuje krok vyřazení duálních transakcí z množiny detekcí vozidla.
10
8. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, še korelování odpovídajícího páru z množiny detekcí vozidla dále zahrnuje určení, zda byly obě z páru detekcí zajištěny odpovídajícím párem bran, jejichž polohy jsou logicky konzistentní s topologií silnice.
9. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že korelování odpovídajícího páru z množiny detekcí vozidla dále zahrnuje určení toho, zda jízdní čas mezi oběma detekcemi je delší než minimální jízdní čas.
10 zahrnuje krok ověření čtení registrační značky odpovídající alespoň jedné z množiny zřetězitelných detekcí vozidla.
33. Způsob podle nároku 32, vyznačující se tím, že dále zahrnuje kroky:
15 čekání na požadované ověření alespoň jedné z množiny zřetězitelných detekcí vozidla v potenciální jízdě; a zřetězení množiny zřetězitelných detekcí vozidla tak, aby se vytvořila jízda.
20
34. Mýtní systém, vyznačující se tím, že zahrnuje:
množinu bran;
jízdní procesor, který zahrnuje transakční procesor;
korelační procesor, který je spojený s transakčním
25 procesorem a upravený k určování alespoň jedné skutečnosti z skutečností: zda je jízdní čas mezi páry bran kratší než odpovídající maximální jízdní čas; a zda je jízdní čas mezi páry bran kratší než odpovídající minimální jízdní čas;
30 filtrační procesor, který je spojený s korelačním procesorem;
koncový procesor, který je spojený s filtračním procesorem;
• · · · ·* tJS-707 «·« • · «· počátkový procesor, který je spojený s filtračním procesorem; a sestavovací procesor, který je spojený s filtračním procesorem, koncovým procesorem a počátkovým procesorem.
35. Systém podle nároku 34, vyznačující se tím, že množina bran je uzpůsobena pro otevřený mýtní systém.
36. Systém podle nároku 34, vyznačující se tím, bran je uzpůsobena pro uzavřený mýtní systém.
37. Systém podle nároku 34, vyznačující se tím, bran je uzpůsobena pro otevřený vynucovací systém že množina že množina
10 krok:
určení prvního času, kde každá z množiny zřetězitelných detekcí má první extrapolační oblast, která končí dříve než první čas.
15 22. Způsob podle nároku 21, vyznačující se tím, že dále zahrnuje krok:
určení druhého času, kde každá z množiny zřetězitelných detekcí, ke kterým došlo později než je první čas, má druhou extrapolační oblast, která končí dříve než druhý čas, a byla
20 vyhodnocena na ověření.
23. Způsob podle nároku 22, vyznačující se tím, že transakce, ke kterým došlo mezi prvním časem a druhým časem, se ověřují pomocí video obrazu čísla registrační značky, který byl
25 zachycen v čase detekce.
24. Způsob podle nároku 22, vyznačující se tím, že ověření transakce zahrnuje automatické rozpoznání čísla registrační značky z obrazu.
25. Způsob podle nároku 22, vyznačující se tím, že ověření transakce zahrnuje manuální čtení čísla registrační značky z obrazu.
• · «
• ft* • ftft • •ft · · ’ US-707
26. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že množina transakcí se zajistí alespoň jedním prvkem ze skupiny:
vynucovací brány a 5 snímače mýtní brány.
27. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že každá z množiny detekcí vozidla zahrnuje:
čas detekce; a 10 místo detekce.
28. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že určení koncových bodů jízdy zahrnuje použití alespoň jednoho prvku ze skupiny:
15 dopravních komplikací; a množiny účtovacích pravidel.
29. Způsob pro určování jízdy vozidla na silnici, která má množinu bran rozmístěných v souhlase s topologií silnice
20 vyznačující se tím, že zahrnuje kroky:
zajištění modelu topologie včetně vzájemné souvislosti bran, množinu minimálních jízdních časů mezi páry bran a množinu nekomplikovaných maximálních jízdních časů mezi páry bran;
25 zajištění množiny detekcí vozidla;
zajištění množiny pravidel pro použití modelu; korelování množiny detekcí vozidla pomocí aplikace pravidel na množinu detekcí vozidla; a určení množiny zřetězitelných detekcí vozidla, které
30 tvoří jízdu.
U3-707
30. Způsob podle nároku 29, vyznačující se tím, že dále zahrnuje krok určení množiny předpokládaných jízdních časů mezi páry bran.
5
31. Způsob podle nároku 30, vyznačující se tím, že dále zahrnuje krok zřetězení množiny navazujících detekcí pro vytvoření potenciální jízdy.
32. Způsob podle nároku 31, vyznačující se tím, že dále
10 zahrnuje čekání na množinu zřetězitelných detekcí k ověření.
15. Způsob podle nároku 13, vyznačující se tím, že dále zahrnuje určení nejdelšího času pro množinu detekcí.
15
16. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že určení koncových bodů jízdy zahrnuje detekci konce jízdy.
17. Způsob podle nároku 16, vyznačující se tím, detekce konce jízdy zahrnuje kroky.
20 určení maximálního detekčního času pro množinu zřetězitelných detekcí;
určení času aktuálního koncového bodu;
porovnání času aktuálního koncového bodu s maximálním detekčním časem; a
25 vyhlášení konce jízdy jako odpovědí na zjištění, že čas aktuálního koncového bodu je větší než maximální detekční čas.
18. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že určení
30 koncových bodů jízdy zahrnuje detekci počátku jízdy.
• » ·· φ* ·Φ· ·* ÚS-707
19. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že dále zahrnuje vytvoření jízdy tím, že se zřetězí množinu zřetězitelných detekcí.
10. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že určení maximálního jízdního času zahrnuje určení nekomplikovaného maximálního jízdního času.
25
10 jízdní čas;
určení množiny zřetězitelných detekcí; a určení koncových bodů jízdy.
11. Způsob podle nároku 10, vyznačující se tím, že dále zahrnuje:
určení předpokládaného jízdního Času; a určení, že maximální jízdní čas je delší z předpokládaného jízdního času a nekomplikovaného maximálního
30 jízdního času.
12. Způsob podle nároku 11, vyznačující se tím, že dále zahrnuj e:
• ft ··· ftft • ftft *’ tfS-707 zjištění dopravní komplikace; a úpravu předpokládaného jízdního času jako odpověď na dopravní komplikaci.
5
13. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že dále zahrnuje čekání na množinu zřetězitelných detekcí k počátečnímu zpracování.
14. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že dále
15 38. Systém podle nároku 34, vyznačující se tím, že množina bran je uzpůsobena pro kombinovaný otevřený/uzavřený mýtní systém.
*Us’-707obr
Obr. 1 • ♦
Obr. 2
CZ20032292A 2001-01-26 2002-01-28 Systém a způsob pro určení jízdy vozidla CZ20032292A3 (cs)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US26449801P 2001-01-26 2001-01-26
US26442401P 2001-01-26 2001-01-26

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CZ20032292A3 true CZ20032292A3 (cs) 2004-01-14

Family

ID=26950537

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CZ20032279A CZ302605B6 (cs) 2001-01-26 2002-01-28 Systém pro ctení registracních znacek
CZ20032292A CZ20032292A3 (cs) 2001-01-26 2002-01-28 Systém a způsob pro určení jízdy vozidla

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CZ20032279A CZ302605B6 (cs) 2001-01-26 2002-01-28 Systém pro ctení registracních znacek

Country Status (12)

Country Link
US (3) US7068185B2 (cs)
EP (2) EP1354299A2 (cs)
JP (2) JP4291571B2 (cs)
AT (1) ATE357717T1 (cs)
AU (2) AU2002243934B2 (cs)
CA (2) CA2434963C (cs)
CZ (2) CZ302605B6 (cs)
DE (1) DE60218982T2 (cs)
ES (1) ES2282395T3 (cs)
HU (2) HUP0401051A2 (cs)
IL (4) IL156675A0 (cs)
WO (2) WO2002059852A2 (cs)

Families Citing this family (136)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8203486B1 (en) 1999-03-05 2012-06-19 Omnipol A.S. Transmitter independent techniques to extend the performance of passive coherent location
US7667647B2 (en) 1999-03-05 2010-02-23 Era Systems Corporation Extension of aircraft tracking and positive identification from movement areas into non-movement areas
US8446321B2 (en) 1999-03-05 2013-05-21 Omnipol A.S. Deployable intelligence and tracking system for homeland security and search and rescue
US7889133B2 (en) 1999-03-05 2011-02-15 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. Multilateration enhancements for noise and operations management
US7777675B2 (en) 1999-03-05 2010-08-17 Era Systems Corporation Deployable passive broadband aircraft tracking
US7739167B2 (en) 1999-03-05 2010-06-15 Era Systems Corporation Automated management of airport revenues
US7570214B2 (en) 1999-03-05 2009-08-04 Era Systems, Inc. Method and apparatus for ADS-B validation, active and passive multilateration, and elliptical surviellance
US7782256B2 (en) 1999-03-05 2010-08-24 Era Systems Corporation Enhanced passive coherent location techniques to track and identify UAVs, UCAVs, MAVs, and other objects
US7908077B2 (en) 2003-06-10 2011-03-15 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. Land use compatibility planning software
AU2001253856B2 (en) * 2000-03-15 2005-01-27 Raytheon Company Automatic incident detection
DE60218982T2 (de) * 2001-01-26 2007-12-06 Raytheon Company, Waltham System und verfahren zum lesen eines nummernschildes
US7764197B2 (en) * 2001-10-17 2010-07-27 United Toll Systems, Inc. System and synchronization process for inductive loops in a multilane environment
US8331621B1 (en) 2001-10-17 2012-12-11 United Toll Systems, Inc. Vehicle image capture system
US7734500B1 (en) 2001-10-17 2010-06-08 United Toll Systems, Inc. Multiple RF read zone system
US7725348B1 (en) * 2001-10-17 2010-05-25 United Toll Systems, Inc. Multilane vehicle information capture system
NL1020386C2 (nl) * 2002-04-15 2003-10-17 Gatsometer Bv Werkwijze en systeem voor het vastleggen van een met een voertuig begane verkeersovertreding.
US7376623B2 (en) * 2002-12-12 2008-05-20 International Business Machines Corporation System and method for accessibility content copyright permission
US20040117279A1 (en) * 2002-12-12 2004-06-17 International Business Machines Corporation System and method for electronic accessibility privileges
US7480622B2 (en) * 2002-12-12 2009-01-20 International Business Machines Corporation Accessibility insurance coverage management
IL154091A0 (en) * 2003-01-23 2003-07-31 A method and a system for unauthorized vehicle control
US7382277B2 (en) 2003-02-12 2008-06-03 Edward D. Ioli Trust System for tracking suspicious vehicular activity
US20040167861A1 (en) 2003-02-21 2004-08-26 Hedley Jay E. Electronic toll management
US7970644B2 (en) * 2003-02-21 2011-06-28 Accenture Global Services Limited Electronic toll management and vehicle identification
US6970102B2 (en) * 2003-05-05 2005-11-29 Transol Pty Ltd Traffic violation detection, recording and evidence processing system
EP1644863A4 (en) * 2003-07-10 2008-04-16 James Simon AUTONOME WIDE ANGLE NUMBER PLAY IDENTIFICATION
US20050073436A1 (en) * 2003-08-22 2005-04-07 Negreiro Manuel I. Method and system for alerting a patrol officer of a wanted vehicle
US20050084134A1 (en) * 2003-10-17 2005-04-21 Toda Sorin M. License plate recognition
US20060030985A1 (en) * 2003-10-24 2006-02-09 Active Recognition Technologies Inc., Vehicle recognition using multiple metrics
JP4297798B2 (ja) * 2004-01-29 2009-07-15 富士通株式会社 移動体情報管理プログラム
US20050197976A1 (en) * 2004-03-03 2005-09-08 Tuton James D. System and method for processing toll transactions
US7317397B2 (en) * 2004-05-29 2008-01-08 Rodney Melvin Gunsauley Method and apparatus for using RFID's in the investigation of motor vehicle accidents
ITTO20040497A1 (it) * 2004-07-15 2004-10-15 Autostrade Per L Italia S P A Sistema e procedimento per la determinazione del tempo medio di percorrenza di una tratta stradale da parte di autoveicoli.
EP1667074B1 (de) * 2004-12-02 2019-10-30 mcity GmbH Verfahren zur automatisierten Erfassung der Benutzung kostenpflichtiger Transportmittel und zur Abrechnung des Fahrpreises
US20060200307A1 (en) * 2005-03-04 2006-09-07 Lockheed Martin Corporation Vehicle identification and tracking system
AU2013201309B2 (en) * 2005-06-10 2014-08-21 Accenture Global Services Limited Electronic vehicle identification
AU2015202214B2 (en) * 2005-06-10 2016-11-24 Accenture Global Services Limited Electronic vehicle identification
AU2015201514B2 (en) * 2005-06-10 2016-11-17 Accenture Global Services Limited Electronic vehicle identification
AU2011235989B2 (en) * 2005-06-10 2013-08-01 Accenture Global Services Limited Electronic vehicle identification
AU2014265082B2 (en) * 2005-06-10 2015-03-05 Accenture Global Services Limited Electronic vehicle identification
EP3220358A1 (en) 2005-06-10 2017-09-20 Accenture Global Services Limited Electronic vehicle identification
US8504415B2 (en) 2006-04-14 2013-08-06 Accenture Global Services Limited Electronic toll management for fleet vehicles
US7965227B2 (en) 2006-05-08 2011-06-21 Era Systems, Inc. Aircraft tracking using low cost tagging as a discriminator
CA2674830A1 (en) * 2007-01-05 2008-07-17 Nestor, Inc. Video speed detection system
US7786897B2 (en) * 2007-01-23 2010-08-31 Jai Pulnix, Inc. High occupancy vehicle (HOV) lane enforcement
US8055703B2 (en) * 2007-03-05 2011-11-08 Honeywell International Inc. Method for verification via information processing
US7952021B2 (en) 2007-05-03 2011-05-31 United Toll Systems, Inc. System and method for loop detector installation
US8044824B2 (en) * 2007-07-09 2011-10-25 State Road And Tollway Authority Electronic barrier and enforcement system and method
US20090018902A1 (en) * 2007-07-09 2009-01-15 Jannine Miller Commuter credits system and method
US20090051568A1 (en) * 2007-08-21 2009-02-26 Kevin Michael Corry Method and apparatus for traffic control using radio frequency identification tags
US8525644B1 (en) 2007-08-23 2013-09-03 George Susumu Yonekura Driver's license detector
KR101534363B1 (ko) * 2007-09-24 2015-07-06 레이저 테크놀로지, 인코포레이티드 통합형 정지 화상, 동영상 및 속도 측정 시스템
KR100950465B1 (ko) * 2007-12-21 2010-03-31 손승남 차량출입통제 시스템을 위한 카메라 제어방법
PT103960B (pt) * 2008-02-07 2010-05-10 Brisa Auto Estradas De Portuga Sistema reconhecimento automático de matrículas integrado num sistema de cobranças electrónica de portagens
US8228380B2 (en) * 2008-03-15 2012-07-24 International Business Machines Corporation Informing a driver or an owner of a vehicle of visible problems detected by outside video sources
CN101923784A (zh) * 2009-06-17 2010-12-22 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 交通信号灯调整系统及方法
US9691061B2 (en) * 2009-08-18 2017-06-27 Bancpass, Inc Method and system for electronic toll payment
US8321264B2 (en) * 2009-10-16 2012-11-27 Kapsch Trafficcom Ag Method and apparatus for displaying toll charging parameters
US20110194733A1 (en) * 2010-02-11 2011-08-11 Tc License Ltd. System and method for optical license plate matching
US8704889B2 (en) * 2010-03-16 2014-04-22 Hi-Tech Solutions Ltd. Method and apparatus for acquiring images of car license plates
US20110241899A1 (en) * 2010-04-01 2011-10-06 International Business Machines Corporation Targeted Enforcement For Road User Charging
US8364439B2 (en) 2010-07-09 2013-01-29 Raytheon Company System and method for detection of concealed cargo in a vehicle by center of mass measurement
KR101727137B1 (ko) * 2010-12-14 2017-04-14 한국전자통신연구원 텍스트 영역의 추출 방법, 추출 장치 및 이를 이용한 번호판 자동 인식 시스템
US8447112B2 (en) * 2010-12-17 2013-05-21 Xerox Corporation Method for automatic license plate recognition using adaptive feature set
EP2666123A4 (en) 2011-01-18 2017-03-08 RTC Vision Ltd. System and method for improved character recognition in distorted images
EP2479731B1 (en) * 2011-01-18 2015-09-23 Alcatel Lucent User/vehicle-ID associating access rights and privileges
US9373142B2 (en) * 2011-03-04 2016-06-21 Digital Recognition Network, Inc. Method and system for locating a mobile asset
US9019380B2 (en) 2011-06-03 2015-04-28 United Parcel Service Of America, Inc. Detection of traffic violations
US20120323771A1 (en) 2011-06-15 2012-12-20 Joseph Michael Systems and methods for monitoring, managing, and facilitating transactions involving vehicles
DE102011053052B3 (de) * 2011-08-26 2013-02-28 Jenoptik Robot Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Identifikation von Kraftfahrzeugen zur Verkehrsüberwachung
DK2565860T3 (da) * 2011-08-30 2014-04-22 Kapsch Trafficcom Ag Indretning og fremgangsmåde til detektering af køretøjsidentifikationsplader
GB2494666B (en) 2011-09-15 2014-11-05 Rolls Royce Fuel Cell Systems Ltd A solid oxide fuel cell system
GB2494667A (en) 2011-09-15 2013-03-20 Rolls Royce Fuel Cell Systems Ltd A solid oxide fuel cell system
US8953044B2 (en) * 2011-10-05 2015-02-10 Xerox Corporation Multi-resolution video analysis and key feature preserving video reduction strategy for (real-time) vehicle tracking and speed enforcement systems
US20130132166A1 (en) * 2011-11-17 2013-05-23 Xerox Corporation Smart toll network for improving performance of vehicle identification systems
US8781172B2 (en) * 2012-03-30 2014-07-15 Xerox Corporation Methods and systems for enhancing the performance of automated license plate recognition applications utilizing multiple results
US9489839B2 (en) 2012-08-06 2016-11-08 Cloudparc, Inc. Tracking a vehicle using an unmanned aerial vehicle
US8698896B2 (en) * 2012-08-06 2014-04-15 Cloudparc, Inc. Controlling vehicle use of parking spaces and parking violations within the parking spaces using multiple cameras
US9171382B2 (en) 2012-08-06 2015-10-27 Cloudparc, Inc. Tracking speeding violations and controlling use of parking spaces using cameras
US8879796B2 (en) * 2012-08-23 2014-11-04 Xerox Corporation Region refocusing for data-driven object localization
US20140140578A1 (en) * 2012-11-22 2014-05-22 APARC Systems Inc. Parking enforcement system and method of parking enforcement
US20140254878A1 (en) * 2013-03-08 2014-09-11 Next Level Security Systems, Inc. System and method for scanning vehicle license plates
US20140254877A1 (en) * 2013-03-08 2014-09-11 Next Level Security Systems, Inc. System and method for identifying a vehicle license plate
US20140254866A1 (en) * 2013-03-08 2014-09-11 Next Level Security Systems, Inc. Predictive analysis using vehicle license plate recognition
CN104077916B (zh) * 2013-03-29 2016-12-28 上海市南电信服务中心有限公司 一种基于车牌识别的交通信息系统
US9122928B2 (en) * 2013-04-11 2015-09-01 International Business Machines Corporation Determining images having unidentifiable license plates
US9195908B2 (en) 2013-05-22 2015-11-24 Xerox Corporation Snow classifier context window reduction using class t-scores and mean differences
EA032553B1 (ru) * 2013-05-27 2019-06-28 Экин Текнолоджи Санайи Ве Тикарет Аноним Ширкети Мобильная система распознавания регистрационного номера и определения скорости
MY182746A (en) 2013-05-28 2021-02-04 Mimos Berhad System and method for multiple license plates identification
PL2819113T3 (pl) 2013-06-28 2017-07-31 Siemens Aktiengesellschaft Urządzenie pomiarowe do rejestrowania przypisanego do pojazdu znaku rejestracyjnego podczas przejeżdżania przez drogowy odcinek pomiarowy jezdni
US9911245B1 (en) * 2013-07-19 2018-03-06 Geotoll, Inc. Method and apparatus for using a vehicle license tag number for toll payment as a backup form of account authorization
US9405988B2 (en) 2013-08-13 2016-08-02 James Alves License plate recognition
US9530310B2 (en) 2013-11-01 2016-12-27 Xerox Corporation Method and system for detecting and tracking a vehicle of interest utilizing a network of traffic image-capturing units
TWI534764B (zh) * 2014-01-10 2016-05-21 財團法人工業技術研究院 車輛定位裝置與方法
TWI505202B (zh) * 2014-01-29 2015-10-21 Far Eastern Electronic Toll Collection Co Ltd 車牌識別方法及系統
US9760776B1 (en) 2014-06-27 2017-09-12 Blinker, Inc. Method and apparatus for obtaining a vehicle history report from an image
US10515285B2 (en) 2014-06-27 2019-12-24 Blinker, Inc. Method and apparatus for blocking information from an image
US10733471B1 (en) 2014-06-27 2020-08-04 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving recall information from an image
US10540564B2 (en) 2014-06-27 2020-01-21 Blinker, Inc. Method and apparatus for identifying vehicle information from an image
US9607236B1 (en) 2014-06-27 2017-03-28 Blinker, Inc. Method and apparatus for providing loan verification from an image
US9558419B1 (en) * 2014-06-27 2017-01-31 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving a location of a vehicle service center from an image
US10867327B1 (en) 2014-06-27 2020-12-15 Blinker, Inc. System and method for electronic processing of vehicle transactions based on image detection of vehicle license plate
US10572758B1 (en) 2014-06-27 2020-02-25 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving a financing offer from an image
US9818154B1 (en) 2014-06-27 2017-11-14 Blinker, Inc. System and method for electronic processing of vehicle transactions based on image detection of vehicle license plate
US9754171B1 (en) 2014-06-27 2017-09-05 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving vehicle information from an image and posting the vehicle information to a website
US10579892B1 (en) 2014-06-27 2020-03-03 Blinker, Inc. Method and apparatus for recovering license plate information from an image
US9594971B1 (en) * 2014-06-27 2017-03-14 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving listings of similar vehicles from an image
US9779318B1 (en) 2014-06-27 2017-10-03 Blinker, Inc. Method and apparatus for verifying vehicle ownership from an image
US9773184B1 (en) 2014-06-27 2017-09-26 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving a broadcast radio service offer from an image
US9589202B1 (en) * 2014-06-27 2017-03-07 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving an insurance quote from an image
US9563814B1 (en) * 2014-06-27 2017-02-07 Blinker, Inc. Method and apparatus for recovering a vehicle identification number from an image
US9600733B1 (en) 2014-06-27 2017-03-21 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving car parts data from an image
US9892337B1 (en) 2014-06-27 2018-02-13 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving a refinancing offer from an image
US9589201B1 (en) * 2014-06-27 2017-03-07 Blinker, Inc. Method and apparatus for recovering a vehicle value from an image
US9495869B2 (en) 2014-10-03 2016-11-15 International Business Machines Corporation Assistance to law enforcement through ambient vigilance
DE102014117508A1 (de) * 2014-11-28 2016-06-02 Skidata Ag Verfahren zur Optimierung der Kundenunterstützung bei der Betätigung von Zugangskontroll- oder Bezahlvorrichtungen
US9550120B2 (en) * 2014-12-08 2017-01-24 Cubic Corporation Toll image review gamification
US9400936B2 (en) * 2014-12-11 2016-07-26 Xerox Corporation Methods and systems for vehicle tag number recognition
CN104597811B (zh) * 2014-12-16 2017-02-22 深圳市麦谷科技有限公司 一种汽车行程的处理方法及处理装置
US20160189067A1 (en) * 2014-12-31 2016-06-30 The City And County Of San Francisco Application-based commercial ground transportation management system
US9536315B2 (en) 2015-01-13 2017-01-03 Xerox Corporation Annotation free license plate recognition method and system
CN104574999A (zh) * 2015-01-30 2015-04-29 余炳顺 一种机动车车牌身份认证的方法和系统
EP3113119B1 (de) * 2015-07-03 2023-11-15 Toll Collect GmbH Verfahren zur verfolgung mautpflichtiger fahrzeuge in einem mautsystem
CN105389991B (zh) * 2015-12-03 2017-12-15 杭州中威电子股份有限公司 一种自适应的闯红灯抓拍方法
US9965696B2 (en) 2015-12-31 2018-05-08 James Alves Digital camera control system
ITUA20161594A1 (it) 2016-03-11 2017-09-11 Progress Consultant Srl Un metodo per effettuare pagamenti durante l'accesso di un veicolo in aree a pagamento.
US11107296B2 (en) * 2016-03-28 2021-08-31 Mark T. Vespia Intelligent parking management system and method
KR102205057B1 (ko) * 2016-03-31 2021-01-19 미츠비시 쥬고 기카이 시스템 가부시키가이샤 동일 차량 검출 장치, 요금 수수 설비, 동일 차량 검출 방법 및 프로그램
US11282300B2 (en) * 2016-03-31 2022-03-22 Mitsubishi Heavy Industries Machinery Systems, Ltd. Toll collection system and soundness determination method
AU2017261601B2 (en) * 2016-06-24 2019-08-15 Accenture Global Solutions Limited Intelligent automatic license plate recognition for electronic tolling environments
US10019640B2 (en) 2016-06-24 2018-07-10 Accenture Global Solutions Limited Intelligent automatic license plate recognition for electronic tolling environments
TWI615815B (zh) 2017-03-03 2018-02-21 群光電能科技股份有限公司 雲端跨區車牌辨識系統
CN108053672A (zh) * 2017-11-02 2018-05-18 深圳佳比泰智能照明股份有限公司 一种公路的监控方法及系统
US11676425B2 (en) * 2018-03-08 2023-06-13 Geotoll, Inc. System and method for speech recognition for occupancy detection in high occupancy toll applications
US10836309B1 (en) 2018-06-18 2020-11-17 Alarm.Com Incorporated Distracted driver detection and alert system
WO2022153188A1 (en) * 2021-01-14 2022-07-21 Movyon S.P.A. Method and system for determining the toll due for the use of a road infrastructure
CN117115765B (zh) * 2023-10-16 2024-01-09 东方电子股份有限公司 一种基于视觉的渔船进出港监管方法及系统

Family Cites Families (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US140579A (en) * 1873-07-08 Improvement in egg-carriers
US920A (en) * 1838-09-14 Rag-duster
US4555618A (en) * 1983-06-02 1985-11-26 R L Associates Method and means for collecting highway tolls
GB8404562D0 (en) 1984-02-21 1984-03-28 Plessey Co Plc Data capture system
US4817166A (en) * 1986-05-05 1989-03-28 Perceptics Corporation Apparatus for reading a license plate
FR2625396B1 (fr) * 1987-12-23 1990-06-01 Europ Agence Spatiale Procede et dispositif pour determiner la position du centre d'un signal lumineux recu dans un detecteur a mosaique a couplage de charges
JPH01319898A (ja) * 1988-06-21 1989-12-26 Mitsubishi Electric Corp 料金徴収装置
US5081685A (en) * 1988-11-29 1992-01-14 Westinghouse Electric Corp. Apparatus and method for reading a license plate
US5253162A (en) * 1990-05-17 1993-10-12 At/Comm, Incorporated Shielding field method and apparatus
US5289183A (en) * 1992-06-19 1994-02-22 At/Comm Incorporated Traffic monitoring and management method and apparatus
JP2543235B2 (ja) * 1990-06-29 1996-10-16 松下電器産業株式会社 Icカ―ドアダプタ
US5310999A (en) * 1992-07-02 1994-05-10 At&T Bell Laboratories Secure toll collection system for moving vehicles
US5227803A (en) 1992-07-22 1993-07-13 Hughes Aircraft Company Transponder location and tracking system and method
US6109525A (en) * 1993-05-28 2000-08-29 Saab-Scania Combitech Akitiebolag Method and device for registering vehicles in a road toll facility
DE4322188C1 (de) * 1993-07-03 1995-01-12 Ant Nachrichtentech Anordnung zum Austauschen von Daten zwischen beweglichen Objekten und Feststationen
US5696503A (en) * 1993-07-23 1997-12-09 Condition Monitoring Systems, Inc. Wide area traffic surveillance using a multisensor tracking system
US5801943A (en) * 1993-07-23 1998-09-01 Condition Monitoring Systems Traffic surveillance and simulation apparatus
US5485520A (en) * 1993-10-07 1996-01-16 Amtech Corporation Automatic real-time highway toll collection from moving vehicles
CA2135240A1 (en) 1993-12-01 1995-06-02 James F. Frazier Automated license plate locator and reader
DE4408547A1 (de) 1994-03-14 1995-10-12 Siemens Ag Verfahren zur Verkehrserfassung und Verkehrssituationserkennung auf Autostraßen, vorzugsweise Autobahnen
JPH07254099A (ja) 1994-03-16 1995-10-03 Toshiba Corp 道路交通における突発事象検出装置
JP2891136B2 (ja) * 1994-07-19 1999-05-17 株式会社デンソー 自動料金徴収システムの車載機
JP2947118B2 (ja) * 1994-11-02 1999-09-13 トヨタ自動車株式会社 移動体通信方法
JP3134735B2 (ja) 1995-10-06 2001-02-13 トヨタ自動車株式会社 移動体用通信制御方法
US6111523A (en) 1995-11-20 2000-08-29 American Traffic Systems, Inc. Method and apparatus for photographing traffic in an intersection
JP3183137B2 (ja) 1995-12-12 2001-07-03 トヨタ自動車株式会社 通行車両特定システム
JP3298416B2 (ja) * 1996-07-01 2002-07-02 株式会社デンソー 有料道路の料金徴収システムおよび有料道路の料金徴収システム用車載機ならびに有料道路の料金徴収システム用コントローラ
US5948038A (en) * 1996-07-31 1999-09-07 American Traffic Systems, Inc. Traffic violation processing system
US6140941A (en) 1997-01-17 2000-10-31 Raytheon Company Open road cashless toll collection system and method using transponders and cameras to track vehicles
US5864306A (en) * 1997-01-17 1999-01-26 Raytheon Company Detection regions for transponder tracking
KR100234987B1 (ko) * 1997-08-20 1999-12-15 윤종용 고속도로의 구간별 주행 시간 안내 시스템
EP0903916A3 (de) 1997-09-19 2004-04-07 Vodafone Holding GmbH Verfahren zur Rufnummernzuweisung und Anordnung zur Durchführung des Verfahrens
SE510080C2 (sv) * 1997-12-22 1999-04-19 Combitech Traffic Syst Ab Metod för automatisk debitering av tullar för fordon
JP2000057483A (ja) 1998-08-07 2000-02-25 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 交通状況予測方法、装置、および交通状況予測プログラムを記録した記録媒体
US6177885B1 (en) 1998-11-03 2001-01-23 Esco Electronics, Inc. System and method for detecting traffic anomalies
US6449555B1 (en) * 1999-03-05 2002-09-10 Kabushiki Kaisha Toshiba Run time information arithmetic operation apparatus
JP2000268291A (ja) 1999-03-18 2000-09-29 Nec Corp ナンバープレート認識装置
US6553131B1 (en) * 1999-09-15 2003-04-22 Siemens Corporate Research, Inc. License plate recognition with an intelligent camera
US6747687B1 (en) * 2000-01-11 2004-06-08 Pulnix America, Inc. System for recognizing the same vehicle at different times and places
AU2001253856B2 (en) * 2000-03-15 2005-01-27 Raytheon Company Automatic incident detection
DE60218982T2 (de) * 2001-01-26 2007-12-06 Raytheon Company, Waltham System und verfahren zum lesen eines nummernschildes

Also Published As

Publication number Publication date
US20020140577A1 (en) 2002-10-03
HU228601B1 (en) 2013-04-29
US7068185B2 (en) 2006-06-27
US7339495B2 (en) 2008-03-04
EP1354306A2 (en) 2003-10-22
IL156675A0 (en) 2004-01-04
JP2004525447A (ja) 2004-08-19
EP1354299A2 (en) 2003-10-22
DE60218982T2 (de) 2007-12-06
ATE357717T1 (de) 2007-04-15
HUP0302998A3 (en) 2004-10-28
WO2002059852A3 (en) 2003-02-13
CZ20032279A3 (cs) 2004-01-14
HUP0401051A2 (en) 2004-09-28
WO2002059852A2 (en) 2002-08-01
IL156675A (en) 2007-05-15
US20020140579A1 (en) 2002-10-03
IL156674A0 (en) 2004-01-04
US6922156B2 (en) 2005-07-26
JP2004525445A (ja) 2004-08-19
WO2002059838A2 (en) 2002-08-01
WO2002059838A3 (en) 2003-02-20
JP4291571B2 (ja) 2009-07-08
CA2434963C (en) 2016-04-26
DE60218982D1 (de) 2007-05-03
EP1354306B1 (en) 2007-03-21
CA2434963A1 (en) 2002-08-01
CZ302605B6 (cs) 2011-08-03
ES2282395T3 (es) 2007-10-16
AU2002243702B2 (en) 2005-03-03
AU2002243934B2 (en) 2005-06-30
HUP0302998A2 (hu) 2003-12-29
JP4334870B2 (ja) 2009-09-30
CA2434704A1 (en) 2002-08-01
US20060056658A1 (en) 2006-03-16
CA2434704C (en) 2008-03-18
IL156674A (en) 2007-08-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CZ20032292A3 (cs) Systém a způsob pro určení jízdy vozidla
AU2002243934A1 (en) Vehicle trip determination system and method
EP2518695B1 (en) Electronic vehicle identification
JP6627183B2 (ja) 同一車両検出装置、料金収受設備、同一車両検出方法及びプログラム
KR102287051B1 (ko) 이미지 인식 장치를 이용한 주차면 관리 시스템
JP2001338318A (ja) 料金収受システム、車載器及び料金収受方法
CN107516433B (zh) 停车场停车控制方法及装置
CN110930527A (zh) Etc车道中单辆车过车的处理方法及系统
JP2000222534A (ja) 不正id検知支援システム
KR100382460B1 (ko) 요금 징수방법
EP1081658B1 (en) Toll collection system
KR20090077114A (ko) 유료도로의 통행료 면탈 방지시스템 및 그 제어방법
JPH08315196A (ja) 車両特定方法及びシステム
KR102299966B1 (ko) 통합아이디를 이용한 하이패스 시스템 및 그 운용방법
JP4113151B2 (ja) 交通制御システム及びゲート障害検出方法
JP2023170287A (ja) 管理装置、管理方法および管理プログラム
JP7097193B2 (ja) 料金収受システム、及び料金収受方法
JP2023170288A (ja) 入退管理システム
KR102642348B1 (ko) 차량 탑승인원 인증 장치 및 방법
JP6912898B2 (ja) 証明書読取装置、料金自動収受機、料金収受システム、証明書判定方法、及びプログラム
EP4083945A1 (en) Methods for detecting absence of parking rights, and system therefore
JP2003263664A (ja) 有料道路料金収受システム
WO2023273251A1 (zh) 行动轨迹数据的处理方法及装置
CN111768540A (zh) 一种5g基站环境下的物联网安检系统及方法
CN117935566A (en) Automatic license plate recognition system and method based on video stream