基于多源时空数据融合的异常轨迹识别与逃费稽核.pdf

：年增刊（总第 期）中 国交通信息化 基于多源时空数据融合的异常轨迹识别与逃费稽核朱慧先，罗永煜（福建省高速公路信息科技有限公司，福建福州 ）摘要：随着路网规模的扩大，收费里程的激增，衍生出一系列新型逃费漏费行为，对联网收费稽核提出了更高的要求。本文从深入挖掘门架设备获取的 信 息出发，基于交易流 水数据、门架牌识数据、车 辆特征数据，开展了多源时空数据融合的研究。利用 高速公路的门架拓扑关系构建基于门架 的高速公路路网模型；使用算法实现车辆 通行路径还原拟合；融合多源数据通过多源数据的轨迹信息对比进行偷逃费车辆识别，证据链生成；最终实现异常车辆的定位和逃费稽核。关键词：门架；数据融合；大数据稽核；稽核；路径拟合还原全国取消高速公路省界收 费站后，门架承担着无感计 费的重要功 能。布设于门架上的设备实时釆集车辆通行信息以实现分段计费、流量调 査、视频监控等功能。虽然 收 费制式 的改变降低了车辆出入省界的等待时 间，提 升了通行效率。但在全国联网计费之后，高额的通行 费用诱使部分投机分子利用各种隐 蔽形式逃费，造成巨大 的通行费用流失。传统的封闭制式下的稽核方 法已无法 满足实际需要。因此 本文提出一种基于多源时空数 据融合的异常行车轨迹识别 与逃费稽核 方法，融合门架 流水数据、门架牌 识数据、基于图像识 别 的车辆特征数据等多源数据对车辆的实际行驶轨迹进行拟合。通过对交 易 流水 数据、门架 牌识数据、车辆特征数 据的深入挖掘 对部分屏蔽通行介质实施偷逃费行为的车辆进行定位追踪，确保高速通行费颗粒归仓。一、基于大数据的轨迹信息提取（一）数据源介绍目前架设的门架设备对车辆的识别主要分为两类：一是门 架上的设备实时生成的数据，包括门架 交易数据、门架牌识数据；二是基于与大数据技术对通行信息进行再次挖掘获取的特征数据即车辆特征结构化数据。门架系统的工作原理如图所示。交易数据是利用通行介质（卡、车载电子标签）与安装在门架上的天线（）之间通过方式进行无线通信从而生成交易流水数据。牌识数据由安 装在门架上的摄像头对通行车辆进行抓拍，并对车牌进行识别而生成。在门架进行数据釆集之后，对原始数据进行挖掘是必要行介质（、）卿岐图 门架系统的工作原理的。通过对数据的挖掘获取更多有价值的信息，为助力智慧高速的建设提供数据支撑。福建省高速信息科技有限公司利用边缘计算设备开展了车辆特征识别系统的建设，其特征识别流程如图所示，具体包括如下四点操作。图车辆特征识别流程（）将门架设备获取的 牌识数据推送到市级边缘计算服务器上进行特征提取，以减轻云服务器压力。（）市级边缘计算服务器通过图像识别技术对图像进行技术车辆特征识别，其中主要识别内容如图所示，包括车辆信息如车牌号、车辆类型、车身颜色等；车辆特征如放下遮阳板、年检标志、车内摆放物等信息。（）基于车辆信息利用车辆重识别技术生成车辆。车辆重识别技术为车辆跨镜头追踪技术，可作为车辆身份识别的重要补充。通过 对车辆特征的挖掘即便移除车辆号牌，根据抓拍图像中的视觉分层等算法运用仍能认知车辆，识别过程无须依赖车辆号牌可实现无间断跟踪车辆行驶轨迹。（）将抓拍时间、提取的车辆特征、等信息生成结构化数据传输到省级服务器。图车辆特征识别（二）相关定义髙速公路的纵深发展，路网结构日益复 杂，不可避免地出现髙速公路环网的情况，产生多义性路径。根据前人的研究，利用高速公路多义性路径通过屏蔽通行介质，以买短跑长进行偷逃费的方式由于可操作性强，占据了所有逃费类型很大的一部分。在屏蔽通行介质后，门架设备无法与通行介质进行交互，从而无法对车辆通行的路径进行准确还原，造成少数漏收通行费用的情况。牌识数据与车辆特征数据很好地填补了这个空白，可通过其实现车辆实际行驶路径拟合、偷逃费车辆稽核与稽核证据链生成。融 合交易流水数据、牌识数据与车辆特征数据对车辆的实际行驶路径进行还原以实现异常车辆轨迹的识別以及逃费车辆的稽核。车辆在行驶过程中受车速、天气、路测设备及车载设备的影响数据存在噪声和数据缺失的情况，为 更好地进行数据融合以实现收费路径拟合对噪声点的删除和缺失点的补全至关重要。进行如下定义：定义（节点心）：高速公路上收费站与门架和收 费站统称为节点，其表示形式如公式（）所示：，（）式中：门架或收费站编码；区分门架和收费站的标识；当前节点的对向节点编码。定义（通行节点）如）：车辆在行驶过程中与门架设备进行交互形成的交易信息、牌识信息 以及 车辆特征信息统称通行信息。通行节点有车辆标识，通行时间，节点组成，其表示形式如公式（）所示：，）（）式中：车辆标识，为车牌号或；通过的节点信息；通行时间；用于标记数据来源，为表示由抓拍数据生成，为表示由交易流水数据生成，为表示由车辆特征数据生成。定义（行程门架轨 迹：车 辆在一次高速旅程中，所有 的按进行分类，以进行排序生成的一条有序轨迹链。其表现形式如 公式（）所示：（）式中：，、？当前车辆高速旅程的起止点。同一个 行程因数据来源不同分 为门架交易流 水轨 迹、门 架牌识轨迹、车辆特征轨迹需要说明的是由于漏检测、误检测、重复检测等异常情况，故车辆通行门架轨迹并非一定连续。定义（通行区段）：通行区段是由按照顺序前后两相邻通行节点依次组合而成，其表示形式如公式（）所示：，（）式中：？、中交易时间相邻的。异常状况分类如图所示，价不一定是门架拓扑关系中相邻的，甚至可能并非连通的。将拓扑关系正确的通行区段称为；将重复检测通行区段称为 ；将误检测区段称为 ；将漏检测的区段称为门架检测异常门架误检测 异 常门架漏 检测异常图异常状 况分类（三）基于高速公路门架设备的路网模型基于高速公路门架设备的路网建模是 后续道路拟合 的计算基础，选取福建省高速公路中所有的门架设备，其中收费站 个、门架 个作为建模依据。根据高速公路分向行驶以及控 制出入的性质，本 文采用加权有向图对其拓扑结构进行建模，表示高速公路中的门架拓扑图，其中，分别表示路网中的节点、节点之间的连通关系以及道路距离。（况私与；直接连通）（）（）（与 不直接连通）年 增刊（总第 期）丨中 国交通信息化式中：高速公路节点；两节点的连通情况且返回其路网距离；，与间无法直接连通。若，？与连通且节 点间路网距离为，贝，。，其他节点同理；若，与，？不连通，贝驗丨耐？，若，则，。（四）基于算法的路径还原算法现阶段，我国髙速公路收费稽核主要依靠人工和经验，缺乏行之有效的管理和科学的手段方法。利用交 易流 水数据、门架牌识数据、车辆特 征数据融合精准还原车辆的通行路径、釆集行程证据成为当前高速公路收费、稽核业务的新思路。为此本文提出对多源时空数据方法将融合交易流水、牌识数据及车辆特征数据进行融合对异常车辆进行识别稽核的方法。由门架 交易流水为数据源生成的办、门架牌识数据为数据源生成以及车辆特征数据生成的 进行分析比对，实现异常行驶路径的识别。由于也成中还存在部分异常的 价，对于三类异常的 丨州进行处理还原 车辆的通行路径可为 后续的分析提供数据支撑。路径还原 算 法依托于路网模型与 算法，对进行路径拟合，针对其中重复检测、误检测 的进行删除，对 漏检测的利用算法获取最短路径并将漏检测的）办插补，最终拟合还原路径。基于的路径还原算法如下表所示。基于 的路 径还原 算法表算法：基于 的路径还原算 法输入），路网模型，通行路径 输出拟合还原后 的路径：遍历：（，）构造：（，）将户出打输入）査看 类型：？若是区段类型为，则继续遶历 下一个：）当前通行 节点加入拟合路径：继续遍历下一个：）：若为重复检测区段或漏检测区段：跳过重复检测的，跳过误检涵区段：若为漏检涮区段：？（，）使用 算法获取最短门架路径：（）：（，）插补漏检测的通行门架：二、基于多源数据融合的异常轨迹识别与逃费稽核现阶段，我国高速公路收费稽核主要依靠人工和经验，缺乏行之有效的管理和科学的手段方法。如何釆用设备、牌识设备精准还原车辆的通行路径、釆集行程证据成为当前高速公路收费、稽核业务的挑战。逃费车辆的通行数据往往伴随着各种数据异常情况，如出人口车牌不一致、出入口车辆类型不一致、行程轨迹不完整、交易轨迹与行驶轨迹不一致等。本文针对交易轨迹与行驶轨迹不一致的情况利用交 易流水数据、牌识数据、车辆特征数据三种时空数据进行数据融合从而实现偷逃费车辆稽核。实验依托于福建省高速公路信息科技有限公司的联网收费智能稽核系统，主要开发工具与开发语言为和。（一）异常轨迹分析使用上文提出的基于算法的路径还原算法对 年月日的交易流水数据进行分析还原，具体如图所示。其中 由于门架 漏检测 成因有天气状况，设备状态和偷逃费分子主动屏蔽通行介质各类原因造成故而其异常率最高达到了，重复检测和误检测相对较少。图路径还原结果 分析异常数据概况如图所 示，流 水数据异常指的是漏 检测、误检测 与 重复检测 的数据；行程指的是当日的所有行程门架轨迹数，包括还未驶出高速的车辆；完整行程为当日的总数。由此可以看 到流水数据的异常率较少为，但是极小部分的异常流水数据造成了的？从沃出现异常。图异常数据 概况通过对所包含的数与错误率的关联分析如图所示，可以看出，行程中异常率整体趋势随的办数的增大而上升；数小于个是正确率高于异常率，一旦超过个超过的 都会出现一？流水数据行程完 整行程；技术些异常情况，当达到个以上时，行程异常率接近；需要注意的是当；！的数为时，异常率与正常率接近于：，此类数据值得重点关注，有可能是利用 了屏蔽通行介质的方法，系统自动计算最短路径进行收费从而达到买短 跑长目的。图多源数据融合的逃费稽 核 方法图行程节点数与行程错误 率关联分析（二）多源数据融合逃费稽核方法通过上文的分析可以发现，交易流水轨迹即存在一部分的异常轨迹，若只是单纯使用最短路径进行收费可能造成通行费用的流失。此时融合门架牌识轨迹；！与车辆特征轨迹）办 ，对异常轨迹进行对比分析可对偷逃费车辆进行定位识別，具体流程图如图所示。首先分别对交易流水数据、牌识数据、车辆特征数据进行路径还原拟合；其次通过车牌号、通行唯一标识、车辆特征数据生成的对进行融合对比査看存在差异；之后提取异常推送相关数据生成证据链发起核査工单；最 后稽核人工核査确认偷逃费是否成立并进行追缴。根据多源数据融合对比，得到不一致的异常轨迹 如图所示。该车辆利用屏蔽了通行介质的方法在高速上进行绕路行驶，由于中只有起止收费站，故交易系统默认的该车按最短路径行驶并进行收费，但是可以从与 可以看出该车的实际形式路径如图中的蓝色路径所示。从交易数据中可以看出该车通过屏蔽介质的方法最终只 支付最短路径的价格，实现买短跑长的偷逃费行为。在发起核查工单后，将相关的图像数据转换为证据链推送给核查人员，如图所示。最终通过稽核人员对稽核证据链的核査证实按该车的实际通行路径 应缴 费 元实缴元，通过屏蔽介质的手段成功逃费元。入口啟出口倍患：交（）入站蕙盲（）入免漫类交齡（）入）出（）图异常轨迹稽核工单 年脚（总第 期）中国交通信息化 目前福建省高速公路信息科技有限公司利用多源数据融合方法对异常车辆进行识別与逃费稽核。个月的时间内已成功发现条买短跑长的偷逃费行为，累计追缴 元。以较小的计算代价实现了智能化稽核，为髙速公路的偷逃费稽核提供了新思路。三、结束语随着取消省界收费站后联网收费里程激增，为维护高速公路正常的缴费秩序，对偷逃费车辆进行稽核追缴成为高速公路运营的重要工作之一。本文针对屏蔽车辆通行介质进行偷逃费的类型，对门架交 易数据、门架牌识数据、车辆特征数据三类时空数据进行数据融合；通过基于算法的路径还原算法去除异常交易节点、插补漏交 易节点对通行轨迹进行拟合还原；最后利用三类数据的通行轨迹对比定位异常轨迹实现偷逃费稽核。本文稽核方法经稽核人员现场稽核确 定了该方法的有效性，为高速公路偷逃费稽核提供了新思路。参 考文献】交通运输 部取消高 速公路省界收费站总体技术方案 胡先全，張孝朋基于云平台的高速公路车辆 路径还原系统的设计 和应用上海船舶运输科学研究所学报，（）：王釭从人工到大 数 据：张网稽核 加速中中国交通信 息化，（）：李娟，李苏晓基于融合与北斗轨迹监测的大数据稽核 技术探究中 国交通信息 化，（）；】杨 祥基于 高速公路多涿大数 据的双向倒卡车辆在 线稽 核方法研究中国市政工程 （）：】田荣荣韦蜂多维车 辆 特征识别系统 在高速公路收费稽 核 管理中的应用分析儿安撤建筑，丨（）丨 ，刘翥石树钢李斌等高速公路运营 管理残 损 营 收数据 挖掘方 法与应用】中国科技信息，（）：刘宇峰孙贝王 保生基于多源时空数据裝合的车辆行为评价方法研究山西交通科技，（）：丨丨丨杨朋涛基于大数据的通行费异常车 辆识别 算法研究重庆交通大学，陈旋多特征联合学习的车辆重识别研究南京信息工程 大学，】赵 鳏河北省西柏 坡 高速公路逃漏通行费 稽查研究长安大学，责任编辑：户 利华（上接第！页）都深度依赖于车牌识别设备的准确性。目前车牌识别结果并不是准确，主要受到设备故障、网络连接、算法性能、触发方式等内部因素影响，以及现场环境、车速与车距、遮挡物、设备安装等外部因素影响。解决措施如下。（）内部：定期检査并更换故障设备；定时査看网络连接与稳定性；对车牌识别算法进行迭代提升，定期对车牌识别系统进行升级等。（）外部：增加补光灯设备；必要时增加限速设施；安装时避开车道其他设备的遮挡，对人为遮挡加大处罚 力度；加强车牌识别设备的运维等。三、结束语本文 对准自由流收费模式下收费广场土建和车道布局的优化进行了探析。考虑在大多数收费广场实际受征地等多种因素影响、无法增加收费广场宽度 的情况下，通过取消专用车道收费亭和自助收发卡车道收费亭、压缩收费岛宽度，实现收费车道宽度的增加以及收费车道数的增加，有效提高收费广场通行能力；通过收费大棚立柱、收费岛上设备的优化布置，以及客货车辆分流，拓宽车道视野，提升驾乘体验感，保障收费道口安全。自由流收费是未来高速公路收费系统发展的最终目标。本文探索了取消专用收费岛和专用车道栏杆机的可行性，分析存在的问题并提出解决措施，使车辆向自由流通行迈出必然、重要的一步。参考文献郝思源赵 铒乐，矫成 武，等高速公路 收费站通 行能力研究现 状及趋势交通工程（）：陈浩，房培陌，包兴臣，等收费车道 数计 算 方法探究中国交通信 息化，（）江苏省交通工程建设局江苏省新建高速公路收费广场 平面布局设计指导意见（试行）江 苏 省高速公路联网营运管理中心江苏省高速公路收 费 站准自由流收费 系统建设指导意见（试行）张栋威，傅达，王绍臣收费车道邻道干扰问题的探 讨湖南交通科技 ，（）：何培舟车牌识别在高 速公路领域的应用研究交通工程 （）：耷责任编辑：张华彬