[发明专利]基于大数据的ETC车道计算机程序升级方法、装置及介质

说明书

本发明提出了一种基于大数据的ETC车道计算机程序升级方法、装置及介质，该方法包括：升级控制计算机接收来自远端服务器发送的升级程序，并判断所述升级程序的版本是否高于ETC车道计算机中安装的收费程序的版本，如果是，则记录收费程序的版本低于所述升级程序的版本的ETC车道的编号；通过类图神经网络基于历史大数据确定编号为ID_i的ETC车道的升级窗口时间；在到达所述升级窗口时间时，所述升级控制计算机将所述升级程序推送至编号为ID_i的ETC车道计算机并关闭该车道，使用所述升级程序对所述收费程序进行升级。本发明可以同时预测多条车道的时间窗口，准确的确定该车道中没有了车辆，确保了行车安全。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种基于大数据的ETC车道计算机程序升级方法、装置及介质。

背景技术

目前，高速公路车道系统升级主要采用人工手动升级的方式，升级文件类型多样，操作步骤繁琐，且人工操作易发生漏操作、误操作，运营成本高、效率低。目前高速公路车道系统暂未实现自动升级，由于高速公路收费系统涉及外部硬件设备控制，直接影响用户行车安全，现有技术中的中国专利如《远程自动升级系统及远程自动升级方法》、《终端设备的软件升级方法》不能满足高速公路收费系统自动升级要求。

通过软件加固隔离方式，需要另外增加软硬件开销，所有流入和流出数据都需用通过相应软件分析，通过软件来大量过滤和分析数据来判断安全性，同时通过配置相应规则才能够分析和过滤数据，使得灵活性没有保证，同时只能通过不断打补丁的和追加复杂规则才能分析和判断出新型恶意数据。

由于高速公路收费系统控制栏杆机、识别仪、天线等众多外部设备，且无人值守，自动升级过程系统停运会对通行车辆造成安全隐患，因此，自动升级必须确保系统升级过程中用户的安全通行成为自动升级的关键技术问题。

因此，如何确定每条车道的升级时间窗口是实现车道安全升级的一个重要技术挑战，现有技术中，可以使用神经网络基于历史数据预测，但是，该方法无法实现多条车道时间窗口的同时预测，且，预测出时间窗口后，如何准确的判断该车道是否还有车辆也是一项技术挑战。

发明内容

本发明针对上述现有技术中一个或多个技术缺陷，提出了如下技术方案。

一种基于大数据的ETC车道计算机程序升级方法，该方法包括：

判断步骤，升级控制计算机接收来自远端服务器发送的升级程序，并判断所述升级程序的版本是否高于N条车道的ETC车道计算机中安装的收费程序的版本，如果是，则记录收费程序的版本低于所述升级程序的版本的ETC车道的编号ID₁、ID₂……ID_n；

确定步骤，通过类图神经网络基于历史大数据确定编号为ID_i的ETC车道的升级窗口时间T_i；

升级步骤，在到达所述升级窗口时间T_i时，所述升级控制计算机将所述升级程序推送至编号为ID_i的ETC车道计算机并关闭该车道，使用所述升级程序对所述收费程序进行升级；

其中，N为大于或等于2的整数，n≤N，i≤n。

更进一步地，该方法还包括：反馈步骤，编号为ID_i的ETC车道计算机使用所述升级程序对所述收费程序进行升级完毕后，将升级状态反馈至所述升级控制计算机，所述升级控制计算机基于所述升级状态判断升级是否成功，如果是，则所述升级控制计算机通过指令指示所述编号为ID_i的ETC车道计算机使用升级后的收费程序进行工作，并打开该车道，如果升级失败，所述升级控制计算机发送升级失败消息至所述远端服务器。

更进一步地，在每条车道下面等间距设置若干个车辆检测器，每个车辆检测器之间的距离不超过3米，并在每条车道的前后端各设置一个摄像机，在每条车道的车辆进入段设置ETC读卡天线。