[发明专利]一种基于机器学习的收费公路绿通车检测方法有效
| 申请号： | 201810512019.2 | 申请日： | 2018-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN108806003B | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 刘昱岗;莫文;葛雷雨 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G07B15/06 | 分类号： | G07B15/06;G06N3/06;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 51232 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 610031 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于高速公路稽查收费技术领域，具体的说是涉及一种基于机器学习的收费公路绿通车检测方法。本发明从现有的高速公路统计数据，挖掘与判别假冒绿通车相关的重要信息之间的关系，从而实现对假冒绿通车车辆的软件提前预判稽查，与常规的钴60绿通检测设备、手持式X射线绿通检测设备相比，大幅降低了绿通检测的成本，更易于实现全路网绿通检测的覆盖，从而更好地遏制假冒绿通车辆的出现。此外，全智能信息化的操作极大地提高了检测的效率和高速公路收费站服务水平，有利于高速公路收费的健康快速发展。 | ||
| 搜索关键词： | 检测 基于机器 检测设备 高速公路 假冒 高速公路收费站 稽查 健康快速发展 服务水平 收费技术 统计数据 重要信息 常规的 全路网 全智能 信息化 预判 学习 挖掘 覆盖 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的收费公路绿通车检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取车辆的特征信息和行驶信息并保存至服务器，所述特征信息包括车型、车辆牌照号和车辆颜色，所述车辆的行驶信息包括车辆在收费公路上连续上下站的间隔时间、车辆载重、车辆上一次在收费公路上的行驶里程数据；/nS2、根据站点获取的车辆特征信息，从服务器获取对应的该车辆的行驶信息，并进行预处理获得样本数据；所述进行预处理获得样本数据的具体方法为：/n对每一个车辆的行驶信息进行标准化处理，使其落入0.0～1.0之间，数据标准化处理的方法如下：/n
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