一種套牌車車輛的區域自動捕獲方法
【專利摘要】本發明涉及智能交通【技術領域】。本發明的一種套牌車車輛的區域自動捕獲方法，在封閉的區域邊界設置監控點，并獲取經過該監控點的車輛的過車信息，根據該過車信息判斷車輛駛出或駛入該區域，進而判定該車輛是否為套牌車輛，其基本原理就是，若一輛根本沒有駛入某道路區域的車輛，卻駛出了該道路區域，則該車輛則為套牌嫌疑車輛，分發明采用上述的采用封閉區域邊界的過車信息判定法，不需要對車輛在該區域內部道路上行駛路徑進行監測，極大地簡化了套牌嫌疑車輛的監控流程，并且本發明后臺數據處理量小，極大的提高了套牌嫌疑車輛的捕獲概率，做到時間空間上的全方位套牌車輛捕獲。
【專利說明】一種套牌車車輛的區域自動捕獲方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及智能交通【技術領域】，具體涉及套牌車車輛的區域自動捕獲方法。
【背景技術】
[0002]套牌車是指參照真牌車的型號和顏色，將號碼相同的假牌套在其他車輛上的一種違法車輛。套牌車的出現嚴重影響道路交通安全。為車輛管理和交通事故取證等都帶來了較大的危害。近幾年來，在基層道路交通管理工作中，套牌、假軍(民)牌、故意遮擋號牌、涂改號牌、變造號牌的現象時有發生，各地公安交通管理部門雖然不間斷地開展打擊套牌車專項行動，但是每次行動結束后，類似現象又有所抬頭，且花樣翻新，層出不窮。
[0003]套牌車給原車主造成名譽與經濟損害。套牌車擾亂了正常的道路交通秩序。這類車往往在公路上違法行駛，嚴重影響正常的道路通行秩序，給其他交通參與者造成安全威脅、給受害人造成損失。同時帶來重大的交通事故隱患，給交通管理工作增加難度和壓力。套牌車輛交通事故肇事逃逸給交警破案帶來很大的困難。據統計，近年來的交通肇事逃逸為破案中，很大一部分案件涉及套牌車，相關案件偵破難度很大，得到經濟賠償的希望很渺茫。
[0004]現有套牌車車輛的捕獲方法，大多根據車輛前后出現的時間差及距離的關系，判斷車輛的出現是否符合邏輯，該方法要求疑似套牌車與真車同時(或前后較短時間)出現，限定條件嚴格，用此方法進行稽查力度不夠。
[0005]而申請號為201310034242.8的基于智慧城市的套牌車車輛的捕獲方法，其通過對電子卡扣的過車數據庫的數據進行網格化歸類，對疑似套牌車出現的數據進行篩選，進而捕獲套牌車輛的方法。這種方法存在的技術問題是:對于車輛數據的獲取需要按照一定的時間序列來獲取，進而將實現數據配對網格化數據生成含實現序列網格軌跡，這對于實際判定中，很難做到，因為一些套牌車輛很有可能在某一個時間點進入該網格區域內進行停留，或許在停留期間，更換了車牌號，因此，該時間序列無法連續，進而無法實現對該同一車牌號車輛的網格軌跡監測，因此存在漏判的可能。再者，對于網格的劃分較為復雜，再結合時間序列的結合，這種方式的后臺數據處理量非常巨大，判斷效率較低。
【發明內容】
[0006]解決上述技術問題，本發明提供了一種基于城市區域劃分，進而對該區域邊界的過車信息進行綜合判定的套牌車車輛的區域自動捕獲方法。
[0007]為了達到上述目的，本發明所采用的技術方案是，一種套牌車車輛的區域自動捕獲方法，包括以下步驟:
SI:根據城市已有的道路和電子監控點為條件，通過封閉區域劃分算法劃分封閉區域，并標記出所有區域邊界上的所有電子監控點，所述電子監控點用于獲取車輛的過車信息，通過內存數據庫記錄所有經過區域邊界監控點的過車信息；
S2:接收區域內(包括區域邊界)所有監控點上傳上來的過車信息，根據過車信息中的號牌號碼判斷該車輛是否為本地車輛，若是，則執行步驟S3，否則，執行步驟S4 ；
53:歷遍內存數據庫中該車輛的過車信息，查找是否具有相同號牌號碼的車輛過車記錄，若有，執行步驟S31:再根據內存數據庫中最后一次經過區域邊界的方向判斷該號牌號碼是否為駛出區域，若是，則判定為套牌嫌疑車輛，并結束本次套牌車識別流程，否則，則執行步驟S5 ;若沒有，則執行步驟S5 ；
54:歷遍內存數據庫中該車輛的過車信息，查找是否具有相同號牌號碼的車輛過車記錄，若有，執行步驟S41:再根據內存數據庫中最后一次經過區域邊界的方向判斷該號牌號碼是否為駛入區域，若是，則執行步驟S5，否則，則判定為套牌嫌疑車輛；若沒有，則判定為套牌嫌疑車輛，執行步驟S5 ；
55:根據過車信息判斷此次通行是否為經過區域邊界監控點，若是，則將過車信息新增或更新到內存數據庫中，并結束本次套牌車識別流程，否則，則直接結束本次套牌車識別流程。
[0008]進一步的，所述步驟SI還包括以下步驟:
Sll:將監控點任意兩點連成無向路段，如圖3所示A、B、C、D四個監控點可連成AB、AC、AD、BC、BD、CD六條路段；
S12:結合GIS中最短路徑分析和空間查詢算法來判斷兩監控點之間是否存在其他與之交叉的路線，若存在，則繼續執行S12判斷其他路段，直到所有的路段遍歷完成；若不存在，則保存在有效路段數組中；
S13:統計有效路段數組中各監控點在有效路段中的數量，將數量為I的路段從有效路段數組中移除；
S14:從有效路段數組中提取有效的監控點，存入有效監控點數組中；
S15:通過圖的遍歷算法對有效監控點進行遍歷得出能夠圍成封閉區域的監控點。
[0009]進一步的，所述過車信息包括:號牌號碼、號牌類型、過車時間、監控點、行駛方向。
[0010]本發明通過采用上述技術方案，與現有技術相比，具有如下優點:
本發明在封閉的區域邊界設置監控點，并獲取經過該監控點的車輛的過車信息，根據該過車信息判斷車輛駛出或駛入該區域，進而判定該車輛是否為套牌車輛，其基本原理就是，若一輛根本沒有駛入某道路區域的車輛，卻駛出了該道路區域，則該車輛則為套牌嫌疑車輛，分發明采用上述的采用封閉區域邊界的過車信息判定法，不需要對車輛在該區域內部道路上行駛路徑進行監測，極大地簡化了套牌嫌疑車輛的監控流程，并且本發明后臺數據處理量小，極大的提高了套牌嫌疑車輛的捕獲概率，做到時間空間上的全方位套牌車輛捕獲。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0011]圖1是本發明實施例的流程圖；
圖2是本發明實施例的區域劃分圖；
圖3是本發明實施例的的封閉區域劃分算法的區域劃分圖。
【具體實施方式】
[0012]現結合附圖和【具體實施方式】對本發明進一步說明。[0013]實施例1:
作為一個具體的實施例，參考圖1所示，一種套牌車車輛的區域自動捕獲方法，包括以下步驟:
Si:根據城市已有的道路和電子監控點為條件，通過封閉區域劃分算法劃分封閉區域，并標記出所有區域邊界上的所有電子監控點，所述電子監控點用于獲取車輛的過車信息，通過內存數據庫記錄所有經過區域邊界監控點的過車信息，所述過車信息包括:號牌號碼、號牌種類、過車時間、監控點、行駛方向；
為了簡單說明所述步驟Si中的封閉區域劃分算法，本實施例舉了一個較為簡單的例子來說明，如圖3所示，但本實施例步驟S2中劃分出的封閉區域a，其同樣采用下述的封閉區域劃分算法得到，但是由于該封閉區域a較大，監控點較多，故省略該封閉區域a的具體算法流程，僅僅以圖3所示的簡單的封閉區域為例說明，具體地，劃分出如圖3所示的封閉區域的算法包括如下步驟:
Sll:將監控點任意兩點連成無向路段，如圖3所示，A、B、C、D四個監控點可連成AB、AC、AD、BC、BD、CD 六條路段；
S12:結合GIS中最短路徑分析和空間查詢算法來判斷兩監控點之間是否存在其他與之交叉的路線，若存在，則繼續執行S12判斷其他路段，直到所有的路段遍歷完成；若不存在，則保存在有效路段數組中；本實施例中，結合GIS中最短路徑分析和空間查詢算法來遍歷六條無向路段，能夠得出AC和BD兩條路段為無效路段，而AB、AD、BC、CD為有效路段存放有效路段數組 effectiveRoads []中，即:effectiveRoads [] = {AB, AD, BC, CD}；
S13:統計有效路段數組中各監控點在有效路段中的數量，將數量為I的路段從有效路段數組中移除；
統計有效路段數組中各監控點在有效路段中的數量如下表:
監控點名稱j監控點在有效路段中的數量
A_2_
~ F
~ F
~ \2
表中所有監控點在有效路段中的數量都大于1，所有沒有需要從有效路段數組移除
的；
514:從有效路段數組中提取有效的監控點，存入有效監控點數組中，得到有效監控點數組為 effectiveMonitors [] = {A, B，C，D}；
515:通過圖的遍歷算法對有效監控點進行遍歷得出能夠圍成封閉區域的監控點，通過對圖3的遍歷算法對effectiveMonitors [] = {A, B, C，D}進行遍歷等到能夠圍城封閉區域的監控點為A、B、C、D。
[0014]S2:參考圖2所示，同樣采用步驟SI劃分后得出北京市一個封閉區域a，該封閉區域 a 中有效監控點數組為 effectiveMonitors [] = {A、B、C、D、E、F、G、H、1、J、K}，電子監控點A、B、C、D、E、F、G、H、1、J、K使得該具有封閉區域邊界的區域a形成一個完全可監控的封閉區域，即所有進出這區域的車輛都能被監控，電子監控點A、B、C、D、E、F、G、H、1、J、K這些監控點被標記為區域邊界監控點，并且所有經過電子監控點A、B、C、D、E、F、G、H、1、J、K這些監控點的過車信息都記錄在內存數據庫中，接收封閉區域a內(包括區域邊界)所有監控點即電子監控點A、B、C、D、E、F、G、H、1、J、K上傳上來的過車信息，一輛車牌牌號碼為“京A3345H”，號牌種類為“小型汽車”的車輛W于2013-8-1 16:21:52由西向東方向經過區域邊界監控點L，根據過車信息中的號牌號碼判斷該車輛W判斷為北京本地車輛，因此執行步驟S3，一輛號牌號碼為“閩D1111”，號牌種類為“小型汽車”的車輛Y舉例，車輛Y于2013-8-2 13:45:22由南向北方向經過區域邊界監控點A駛出區域a，根據過車信息中牌號碼判斷該車輛Y是否為外地車輛，不是本地車輛，則執行步驟S4 ；
S3:歷遍內存數據庫中該車輛的過車信息，查找是否具有相同號牌號碼的車輛過車記錄，若有，執行步驟S31:再根據內存數據庫中最后一次經過區域邊界的方向判斷該號牌號碼是否為駛出區域，若是，則判定為套牌嫌疑車輛，否則，則執行步驟S5 ;若沒有，則執行步驟S5，本實施例中，歷遍內存數據庫中車輛W的過車信息，查找到具有相同號牌號碼“京A3345H”車輛最后一次經過區域邊界監控點的過車信息為:號牌號碼為“京A3345H”，號牌種類為“小型汽車”的車輛于2013-7-31 09:03:21由南向北方向經過區域邊界監控點A駛出區域a，則將號牌號碼為“京A3345H”，號牌種類為“小型汽車”的車輛判定為套牌嫌疑車，并結束本次套牌車識別流程；
S4:歷遍內存數據庫中該車輛的過車信息，查找是否具有相同號牌號碼的車輛過車記錄，若有，執行步驟S41:再根據內存數據庫中最后一次經過區域邊界的方向判斷該號牌號碼是否為駛入區域，若是，則執行步驟S5，否則，則判定為套牌嫌疑車輛；若沒有，則判定為套牌嫌疑車輛，執行步驟S5，具體地，歷遍內存數據庫中車輛Y的過車信息，沒有查找到具有相同號牌號碼為“閩D1111”的車輛經過區域邊界監控點的過車記錄，則將號牌號碼為“京閩Dl 111”，號牌種類為“小型汽車”的車輛判定為套牌嫌疑車；
S5:根據過車信息判斷此次通行是否為經過區域邊界監控點，若是，則將過車信息新增或更新到內存數據庫中，并結束本次套牌車識別流程，否則，則直接結束本次套牌車識別流程，具體地，根據車輛Y于2013-8-2 13:45:22由南向北方向經過區域邊界監控點A的過車信息可以判定此次通行經過了區域a的邊界的監控點，則將車輛Y的本次過車信息新增至內存數據庫中，并結束本次識別流程。
[0015]盡管結合優選實施方案具體展示和介紹了本發明，但所屬領域的技術人員應該明白，在不脫離所附權利要求書所限定的本發明的精神和范圍內，在形式上和細節上可以對本發明做出各種變化，均為本發明的保護范圍。
【權利要求】
1.一種套牌車車輛的區域自動捕獲方法，其特征在于:包括以下步驟: Si:根據城市已有的道路和電子監控點為條件，通過封閉區域劃分算法劃分封閉區域，并標記出所有區域邊界上的所有電子監控點，所述電子監控點用于獲取車輛的過車信息，通過內存數據庫記錄所有經過區域邊界監控點的過車信息； S2:接收區域內(包括區域邊界)所有監控點上傳上來的過車信息，根據過車信息中的號牌號碼判斷該車輛是否為本地車輛，若是，則執行步驟S3，否則，執行步驟S4 ； S3:歷遍內存數據庫中該車輛的過車信息，查找是否具有相同號牌號碼的車輛過車記錄，若有，執行步驟S31:再根據內存數據庫中最后一次經過區域邊界的方向判斷該號牌號碼是否為駛出區域，若是，則判定為套牌嫌疑車輛，并結束本次套牌車識別流程，否則，則執行步驟S5 ;若沒有，則執行步驟S5 ； S4:歷遍內存數據庫中該車輛的過車信息，查找是否具有相同號牌號碼的車輛過車記錄，若有，執行步驟S41:再根據內存數據庫中最后一次經過區域邊界的方向判斷該號牌號碼是否為駛入區域，若是，則執行步驟S5，否則，則判定為套牌嫌疑車輛；若沒有，則判定為套牌嫌疑車輛，執行步驟S5 ； S5:根據過車信息判斷此次通行是否為經過區域邊界監控點，若是，則將過車信息新增或更新到內存數據庫中，并結束本次套牌車識別流程，否則，則直接結束本次套牌車識別流程。
2.根據權利要求1所述的一種套牌車車輛的區域自動捕獲方法，其特征在于:所述步驟SI中的封閉區域劃分算法包括以下步驟: 511:將監控點任意兩點連成無向路段 512:結合GIS中最短路徑分析和空間查詢算法來判斷兩監控點之間是否存在其他與之交叉的路線，若存在，則繼續執行S12判斷其他路段，直到所有的路段遍歷完成；若不存在，則保存在有效路段數組中； 513:統計有效路段數組中各監控點在有效路段中的數量，將數量為I的路段從有效路段數組中移除； 514:從有效路段數組中提取有效的監控點，存入有效監控點數組中； 515:通過圖的遍歷算法對有效監控點進行遍歷得出能夠圍成封閉區域的監控點。
3.根據權利要求1所述的一種套牌車車輛的區域自動捕獲方法，其特征在于:所述過車信息包括:號牌號碼、號牌類型、過車時間、監控點、行駛方向。
【文檔編號】G08G1/017GK103700262SQ201310730531
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月26日 優先權日:2013年12月26日
【發明者】陳祥耀 申請人:福建省視通光電網絡有限公司