申请/专利权人：广州华南路桥实业有限公司

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN117935388B

主分类号：G07B15/06

分类号：G07B15/06;G08G1/015;G08G1/017

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及计费监控的技术领域，揭露了一种基于联网的高速公路计费监控方法，所述方法包括：使用视频监控设备对高速公路上的车辆进行实时检测与识别，在识别出车辆后，通过车牌识别算法提取并识别车辆的车牌信息；利用车辆检测和识别结果，结合目标跟踪算法对车辆的行驶轨迹进行跟踪和记录，将跟踪到的车辆与相应的计费规则进行匹配，所述计费规则包括不同车型的收费标准、时间段计费规则，并根据匹配到的计费规则，采用动态权重策略对车辆行程进行费用计算，并生成相应的费用。

主权项：1.一种基于联网的高速公路计费监控方法，其特征在于，所述方法包括：S1：使用视频监控设备对高速公路上的车辆进行实时检测与识别，其中使用YOLO模型进行车辆实时识别；S2：在识别出车辆后，通过车牌识别算法提取并识别车辆的车牌信息，车牌识别算法包括字符识别方法；S3：利用车辆检测和识别结果，结合目标跟踪算法对车辆的行驶轨迹进行跟踪和记录，目标跟踪算法包括DeepSORT；S4：将跟踪到的车辆与相应的计费规则进行匹配，所述计费规则包括不同车型的收费标准、时间段计费规则，匹配算法采用规则引擎Drools自动匹配适用于每辆车的计费规则；S5：根据匹配到的计费规则，采用动态权重策略对车辆行程进行费用计算，并生成相应的费用；所述S3步骤中目标跟踪算法对车辆的行驶轨迹进行跟踪和记录，包括：S31：基于卡尔曼滤波器和匈牙利算法，将当前帧中的目标与之前帧中的已跟踪目标进行关联；S32：使用卡尔曼滤波器对每个跟踪目标的状态进行预测和更新，所述卡尔曼滤波器包括预测步骤和更新步骤，其中预测步骤使用运动模型预测目标的未来状态，更新步骤使用测量值来修正预测结果；S33：存储每个跟踪目标的历史轨迹信息，将每个跟踪目标与其对应的轨迹进行关联；所述S32步骤中使用卡尔曼滤波器对每个跟踪目标的状态进行预测和更新，包括：使用卡尔曼滤波器对每个跟踪目标的状态进行预测和更新的具体技术方案如下：S321：对于每个跟踪目标，初始化其状态向量x和协方差矩阵P，所述状态向量x包括位置、速度状态变量；所述协方差矩阵P表示状态估计的不确定性；S322：对跟踪目标的状态进行预测，状态预测计算公式为：预测状态：x'＝F*x预测协方差：P'＝F*P*F^T+Q其中，F为状态转移矩阵，Q为过程噪声协方差矩阵，表示运动模型中的不确定性和外部干扰；S323：根据实际观测值来修正预测的状态估计，计算预测状态与实际观测之间的残差，计算公式为：y＝z-H*x'其中，H表示观测矩阵，将状态向量映射到观测空间中，z表示观测向量；S324：根据测量残差，计算卡尔曼增益K和更新后的状态估计，其中卡尔曼增益K的计算公式为：K＝P'*HT*H*P'*HT+R-1其中，R为观测噪声协方差矩阵，表示观测过程中的不确定性和噪声；S325：使用卡尔曼增益修正预测的状态估计和协方差矩阵，更新状态估计的计算公式为：x＝x'+K*y更新协方差矩阵的计算公式为：P＝I-K*H*P'；所述S4步骤中将跟踪到的车辆与相应的计费规则进行匹配，包括：S41：使用Drools规则语言DRL定义计费规则，创建计费规则库，所述规则库包括不同车型的收费标准和时间段计费规则；S42：配置Drools规则引擎，设置规则库的加载和执行方式，创建一个KieSession对象，用于加载和执行规则；S43：将提取得到的车辆属性作为输入，通过执行规则引擎的fireAllRules方法触发规则的匹配过程，Drools会自动匹配适用于每辆车的计费规则，当规则匹配成功时，触发相关计费规则的执行；所述S5步骤中采用动态权重策略对车辆行程进行费用计算，包括：动态权重策略方法包括指数加权移动平均法，计算公式为：wi＝α·di+1-α·wi-1其中，wi表示第i段行程的动态权重平均值，di表示第i段行程的行驶距离，wi-1表示前一段行程的动态权重平均值，其中权重系数为0α1；总行程费用计算公式为： 其中，r为每单位距离费率，Fi＝wi·r，表示第i段行程的费用。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州华南路桥实业有限公司 一种基于联网的高速公路计费监控系统和方法

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