基于车辆行为分析的车辆套牌识别方法与装置

摘要

本发明提供一种在计算机系统上执行的基于车辆行为分析的车辆套牌识别方法，利用车辆行车记录的大数据，取同一车牌的多天数据，进行分析;基于正常同一个车牌的车辆在每个工作日的几乎相同的时间段有着相同或相似的行车轨迹，或相似的起讫点，当出现差别大的轨迹或者起讫点时认为该车牌可能出问题的原则来进行识别;本发明采用滤波技术和基于密度的分类方法，得出某车牌的套牌风险。因此，只要获取全省、市或者全国的电子警察、高清卡口等有效的记录数据，可以实现全省、市、甚至全国套牌车的统一查缉;不依赖于机动车登记数据库的更新，而且对路网结构没有要求;本发明还涉及一种基于车辆行为分析的车辆套牌识别装置。

主权项

一种在计算机系统上执行的基于车辆行为分析的车辆套牌识别方法，其特征在于，包括：接收在设定日期周期T范围内的过车数据，该些过车数据包含某一个或多个车牌的车辆的所有行车点，这些行车点具有对应的时间点‑地理坐标的属性；对过车数据按照车牌进行分类；对某一车牌的车辆行车点分类后的数据按照时间进行排序；对排序结果按照时间进行分类，对相邻两个地理坐标所对应的时间点不超过设定间隔t的作为同一类；对时间分类后的数据使用密度可达聚类算法进行聚类，得到同一车牌车辆的轨迹聚类结果；对前述过车数据中的某一个车牌的车辆的所有行车点的地理坐标和对应时间点分别做归一化处理，并进行赋值运算，得到该车牌的车辆在某时刻出现的赋值；对赋值运算结果进行滤波处理，获取噪音点；响应于前述噪音点对应行车点的时间点‑地理坐标与所述轨迹聚类结果的比对结果，得出某车牌的套牌风险。