本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種高速公路收費站車輛管理服務(wù)器、系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

當(dāng)前，國內(nèi)的高速公路收費站是高速公路管理系統(tǒng)的核心組成部分之一，其在對過往車輛進(jìn)行通行費收取的同時，還由于需要對過往車輛的相關(guān)信息進(jìn)行核對，從而能夠有效地協(xié)助公安機(jī)關(guān)打擊各種與車輛相關(guān)的違法犯罪行為。

現(xiàn)在國內(nèi)的高速公路收費站，主要采用發(fā)放車輛通行卡的方式來對過往車輛進(jìn)行收費管理，而在核對出口收費站處的車輛與進(jìn)入高速公路時的車輛是否一致時，通常是由出口收費站處的工作人員進(jìn)行人工判斷，這無疑導(dǎo)致核對效率非常低，并且需要消耗大量的人力成本；另外，出口收費站的工作人員在過往車輛進(jìn)行核對的過程中，通常只對通行卡的信息進(jìn)行核對，而很容易在不經(jīng)意之間忽略了核對車輛自身真正相關(guān)的信息，從而導(dǎo)致核對失誤的現(xiàn)象不時出現(xiàn)，由此使得某些與車輛相關(guān)的違法違規(guī)行為不能被及時發(fā)現(xiàn)。

綜上所述可以看出，如何提高收費站過往車輛核對結(jié)果的準(zhǔn)確率、核對效率并降低人力成本是目前有待解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種高速公路收費站車輛管理服務(wù)器、系統(tǒng)及方法，提高了收費站過往車輛核對結(jié)果的準(zhǔn)確率、核對效率并降低了人力成本。其具體方案如下：

一種高速公路收費站車輛管理服務(wù)器，包括：

第一信息獲取模塊，用于將通過入口收費站的車輛的特征信息保存至預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫；其中，車輛的特征信息包括車牌信息、車輛外觀圖像和車輛通行卡信息；

第二信息獲取模塊，用于當(dāng)目標(biāo)車輛到達(dá)出口收費站，則獲取相應(yīng)的目標(biāo)特征信息；其中，所述目標(biāo)特征信息包括所述目標(biāo)車輛的車牌信息、車輛外觀圖像和車輛通行卡信息；

信息提取模塊，用于從所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與所述目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足第一預(yù)設(shè)要求的特征信息；

信息處理中心，用于確定提取出的特征信息與所述目標(biāo)特征信息之間的匹配結(jié)果，然后將所述匹配結(jié)果發(fā)送至相應(yīng)的出口收費站管理員終端。

優(yōu)選的，所述信息提取模塊包括：

第一查找單元，用于利用所述目標(biāo)車輛的車牌信息，對所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查找；

第一提取單元，用于當(dāng)所述第一查找單元從所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫查找到第一相應(yīng)特征信息，則將所述第一相應(yīng)特征信息從所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出來；

其中，所述第一相應(yīng)特征信息為保存在所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的特征信息，并且所述第一相應(yīng)特征信息的車牌信息與所述目標(biāo)車輛的車牌信息相同。

優(yōu)選的，所述信息處理中心包括：

第一確定模塊，用于確定所述提取出的特征信息與所述目標(biāo)特征信息之間在車牌信息的層面上的匹配結(jié)果，相應(yīng)地得到第一匹配結(jié)果；

第二確定模塊，用于確定所述提取出的特征信息與所述目標(biāo)特征信息之間在車輛外觀圖像的層面上的匹配結(jié)果，相應(yīng)地得到第二匹配結(jié)果；

第三確定模塊，用于確定所述提取出的特征信息與所述目標(biāo)特征信息之間在車輛通行卡信息的層面上的匹配結(jié)果，相應(yīng)地得到第三匹配結(jié)果；

結(jié)果發(fā)送模塊，用于將所述第一匹配結(jié)果、所述第二匹配結(jié)果和所述第三匹配結(jié)果發(fā)送至所述出口收費站管理員終端。

優(yōu)選的，所述第二確定模塊包括：

第一特征獲取子模塊，用于獲取所述提取出的特征信息中車輛外觀圖像的全局特征和局部特征，相應(yīng)地第一圖像特征；

第二特征獲取子模塊，用于獲取所述目標(biāo)特征信息中車輛外觀圖像的全局特征和局部特征，相應(yīng)地得到第二圖像特征；

特征差異化處理子模塊，用于對所述第一圖像特征與所述第二圖像特征進(jìn)行特征差異化處理，得到相應(yīng)的特征向量；

模型創(chuàng)建子模塊，用于預(yù)先基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，創(chuàng)建圖像匹配度預(yù)測模型；

結(jié)果獲取子模塊，用于將所述特征向量輸入所述圖像匹配度預(yù)測模型，得到由所述圖像匹配度預(yù)測模型輸出的匹配結(jié)果。

優(yōu)選的，所述模型創(chuàng)建子模塊，包括：

訓(xùn)練集獲取單元，用于獲取訓(xùn)練集；其中，所述訓(xùn)練集包括n組車輛外觀圖像，并且每組車輛外觀圖像均包括與同一車輛對應(yīng)的兩張車輛外觀圖像，n為正整數(shù)；

特征向量確定單元，用于分別確定每組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量，得到相應(yīng)的特征向量集；

訓(xùn)練單元，用于利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對所述特征向量集中的每個特征向量進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到所述圖像匹配度預(yù)測模型；

其中，所述特征向量確定單元確定任一組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量的過程，包括：分別獲取該組車輛外觀圖像中的兩張車輛外觀圖像各自所對應(yīng)的全局特征和局部特征，得到相應(yīng)的兩個圖像特征，然后對所述兩個圖像特征進(jìn)行特征差異化處理，得到與該組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量。

本發(fā)明還公開了一種高速公路收費站車輛管理系統(tǒng)，包括前述公開的高速公路收費站車輛管理服務(wù)器和出口收費站管理員終端。

本發(fā)明還相應(yīng)公開了一種高速公路收費站車輛管理方法，包括：

將通過入口收費站的車輛的特征信息保存至預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫；其中，車輛的特征信息包括車牌信息、車輛外觀圖像和車輛通行卡信息；

當(dāng)目標(biāo)車輛到達(dá)出口收費站，則獲取相應(yīng)的目標(biāo)特征信息；其中，所述目標(biāo)特征信息包括所述目標(biāo)車輛的車牌信息、車輛外觀圖像和車輛通行卡信息；

從所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與所述目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足第一預(yù)設(shè)要求的特征信息，并確定提取出的特征信息與所述目標(biāo)特征信息之間的匹配結(jié)果，然后將所述匹配結(jié)果發(fā)送至相應(yīng)的出口收費站管理員終端。

優(yōu)選的，所述確定提取出的特征信息與所述目標(biāo)特征信息之間的匹配結(jié)果的過程，包括：

分別確定所述提取出的特征信息與所述目標(biāo)特征信息之間在車牌信息、車輛外觀圖像以及車輛通行卡信息的層面上的匹配結(jié)果，相應(yīng)地得到第一匹配結(jié)果、第二匹配結(jié)果和第三匹配結(jié)果。

優(yōu)選的，確定所述提取出的特征信息與所述目標(biāo)特征信息之間在車輛外觀圖像的層面上的匹配結(jié)果的過程，包括：

獲取所述提取出的特征信息中車輛外觀圖像的全局特征和局部特征，相應(yīng)地第一圖像特征；

獲取所述目標(biāo)特征信息中車輛外觀圖像的全局特征和局部特征，相應(yīng)地得到第二圖像特征；

對所述第一圖像特征與所述第二圖像特征進(jìn)行特征差異化處理，得到相應(yīng)的特征向量；

將所述特征向量輸入預(yù)先基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)建的圖像匹配度預(yù)測模型，得到由所述圖像匹配度預(yù)測模型輸出的匹配結(jié)果。

優(yōu)選的，所述圖像匹配度預(yù)測模型的創(chuàng)建過程，包括：

獲取訓(xùn)練集；其中，所述訓(xùn)練集包括n組車輛外觀圖像，并且每組車輛外觀圖像均包括與同一車輛對應(yīng)的兩張車輛外觀圖像，n為正整數(shù)；

分別確定每組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量，得到相應(yīng)的特征向量集；

利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對所述特征向量集中的每個特征向量進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到所述圖像匹配度預(yù)測模型；

其中，確定任一組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量的過程，包括：分別獲取該組車輛外觀圖像中的兩張車輛外觀圖像各自所對應(yīng)的全局特征和局部特征，得到相應(yīng)的兩個圖像特征，然后對所述兩個圖像特征進(jìn)行特征差異化處理，得到與該組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量。

可見，當(dāng)需要對出口收費站處的目標(biāo)車輛進(jìn)行信息核對時，本發(fā)明會獲取該目標(biāo)車輛的車牌信息、車輛外觀圖像和車輛通行卡信息，從而得到上述目標(biāo)特征信息，然后從上述記錄了入口收費站處車輛特征信息的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與上述目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足預(yù)設(shè)要求的特征信息，接著，確定上述兩份特征信息之間的匹配結(jié)果，并將該匹配結(jié)果發(fā)送至相應(yīng)的管理員終端，由上可見，本發(fā)明在對入口收費站處的車輛和出口收費站處的車輛進(jìn)行核對時，無需涉及人工核對的過程，由此可以大幅提升核對效率并降低了人力成本，另外，上述進(jìn)行匹配的兩份特征信息中，不僅包括通行卡信息，還包括車牌信息和車輛外觀圖像，從而使得本發(fā)明中的特征信息能夠更加全面客觀地體現(xiàn)車輛自身特點，從而有利于提高最終匹配結(jié)果的準(zhǔn)確率。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例公開的一種高速公路收費站車輛管理服務(wù)器結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例公開的一種高速公路收費站車輛管理方法流程圖；

圖3為本發(fā)明實施例公開的圖像匹配度預(yù)測模型創(chuàng)建方法流程圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明實施例公開了一種高速公路收費站車輛管理服務(wù)器，參見圖1所示，該服務(wù)器包括：

第一信息獲取模塊11，用于將通過入口收費站的車輛的特征信息保存至預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫；其中，車輛的特征信息包括車牌信息、車輛外觀圖像和車輛通行卡信息。

第二信息獲取模塊12，用于當(dāng)目標(biāo)車輛到達(dá)出口收費站，則獲取相應(yīng)的目標(biāo)特征信息；其中，目標(biāo)特征信息包括目標(biāo)車輛的車牌信息、車輛外觀圖像和車輛通行卡信息。

信息提取模塊13，用于從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足第一預(yù)設(shè)要求的特征信息。

信息處理中心14，用于確定提取出的特征信息與目標(biāo)特征信息之間的匹配結(jié)果，然后將匹配結(jié)果發(fā)送至相應(yīng)的出口收費站管理員終端。

需要說明的是，本實施例中的高速公路收費站車輛管理服務(wù)器的類型可以是常規(guī)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器類型，也可以是云端服務(wù)器類型。

可以理解的是，本實施例中，上述第一信息獲取模塊11在將通過入口收費站的車輛的特征信息保存至預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫的過程之中，需要獲取通過入口收費站的車輛的特征信息，包括車輛的車牌信息、車輛外觀圖像以及車輛通行卡信息，然后將獲取到的特征信息保存至上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫。

另外，為了保證特征信息的數(shù)據(jù)安全性，本發(fā)明實施例中，上述第一信息獲取模塊11可以通過經(jīng)過加密的專用網(wǎng)絡(luò)，在tcp/ip協(xié)議(tcp/ip，即transmissioncontrolprotocol/internetprotocol)的支持下，將上述獲取到的特征信息傳輸至上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行保存。相應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸通道可以采用光纖傳輸通道或者無線數(shù)據(jù)傳輸通道。其次，本發(fā)明實施例中，上述第一信息獲取模塊11可以對傳輸至上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密保存，以進(jìn)一步提升上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的安全性。

本實施例中，上述第二信息獲取模塊12可以通過人工觸發(fā)的方式，來觸發(fā)相應(yīng)的信息采集設(shè)備對上述到達(dá)出口收費站的目標(biāo)車輛進(jìn)行特征信息采集，以得到上述目標(biāo)特征信息。當(dāng)然，也可以自動識別上述目標(biāo)車輛與出口收費站的道閘之間的實時距離，當(dāng)實時距離與預(yù)設(shè)距離值相一致，則自動觸發(fā)相應(yīng)的信息采集設(shè)備對目標(biāo)車輛進(jìn)行特征信息采集，以得到上述目標(biāo)特征信息。

另外，本實施例中，在上述第二信息獲取模塊12得到上述目標(biāo)特征信息之后，上述信息提取模塊13將會對預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查找，當(dāng)查找到滿足上述第一預(yù)設(shè)要求的特征信息，將會從上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中將該特征信息提取出來，然后通過上述信息處理中心14，進(jìn)一步確定該提取出來的特征信息與目標(biāo)特征信息之間的匹配結(jié)果，接著將該匹配結(jié)果發(fā)送給相應(yīng)的出口收費站管理員終端，這樣可以使得終端前的工作人員直接根據(jù)該匹配結(jié)果后對上述目標(biāo)車輛進(jìn)行有針對性地通行管理。

可見，當(dāng)需要對出口收費站處的目標(biāo)車輛進(jìn)行信息核對時，本發(fā)明實施例會獲取該目標(biāo)車輛的車牌信息、車輛外觀圖像和車輛通行卡信息，從而得到上述目標(biāo)特征信息，然后從上述記錄了入口收費站處車輛特征信息的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與上述目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足預(yù)設(shè)要求的特征信息，接著，確定上述兩份特征信息之間的匹配結(jié)果，并將該匹配結(jié)果發(fā)送至相應(yīng)的管理員終端，由上可見，本發(fā)明實施例在對入口收費站處的車輛和出口收費站處的車輛進(jìn)行核對時，無需涉及人工核對的過程，由此可以大幅提升核對效率并降低了人力成本，另外，上述進(jìn)行匹配的兩份特征信息中，不僅包括通行卡信息，還包括車牌信息和車輛外觀圖像，從而使得本發(fā)明實施例中的特征信息能夠更加全面客觀地體現(xiàn)車輛自身特點，從而有利于提高最終匹配結(jié)果的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明實施例公開了一種具體的高速公路收費站車輛管理服務(wù)器，相對于上一實施例，本實施例對技術(shù)方案作了進(jìn)一步的說明和優(yōu)化。具體的：

上一實施例中，需要利用信息提取模塊，從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足第一預(yù)設(shè)要求的特征信息。本實施例中，上述信息提取模塊包括第一查找單元和第一提取單元；其中，

第一查找單元，用于利用目標(biāo)車輛的車牌信息，對預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查找；

第一提取單元，用于當(dāng)?shù)谝徊檎覇卧獜念A(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫查找到第一相應(yīng)特征信息，則將第一相應(yīng)特征信息從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出來；

其中，第一相應(yīng)特征信息為保存在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的特征信息，并且第一相應(yīng)特征信息的車牌信息與目標(biāo)車輛的車牌信息相同。

也即，本實施例中，可以將車牌信息作為判斷上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫內(nèi)的任意特征信息是否滿足上述第一預(yù)設(shè)要求的過程中的判斷依據(jù)，當(dāng)然，本實施例也可以將車輛通行卡信息作為判斷依據(jù)，具體的，本實施例中，上述信息提取模塊也可以包括第二查找單元和第二提取單元；其中，

第二查找單元，用于利用目標(biāo)車輛的車輛通行卡信息，對預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查找；

第二提取單元，用于當(dāng)?shù)诙檎覇卧獜念A(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中查找到第二相應(yīng)特征信息，則將第二相應(yīng)特征信息從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出來；

其中，第二相應(yīng)特征信息為保存在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的特征信息，并且第二相應(yīng)特征信息的車輛通行卡信息與目標(biāo)車輛的車輛通行卡信息相同。

另外，本實施例中，上述信息處理中心可以具體包括第一確定模塊、第二確定模塊、第三確定模塊和結(jié)果發(fā)送模塊；其中，

第一確定模塊，用于確定提取出的特征信息與目標(biāo)特征信息之間在車牌信息的層面上的匹配結(jié)果，相應(yīng)地得到第一匹配結(jié)果；

第二確定模塊，用于確定提取出的特征信息與目標(biāo)特征信息之間在車輛外觀圖像的層面上的匹配結(jié)果，相應(yīng)地得到第二匹配結(jié)果；

第三確定模塊，用于確定提取出的特征信息與目標(biāo)特征信息之間在車輛通行卡信息的層面上的匹配結(jié)果，相應(yīng)地得到第三匹配結(jié)果；

結(jié)果發(fā)送模塊，用于將第一匹配結(jié)果、第二匹配結(jié)果和第三匹配結(jié)果發(fā)送至出口收費站管理員終端。

其中，上述第二確定模塊可以具體包括第一特征獲取子模塊、第二特征獲取子模塊、特征差異化處理子模塊、模型創(chuàng)建子模塊和結(jié)果獲取子模塊；其中，

第一特征獲取子模塊，用于獲取提取出的特征信息中車輛外觀圖像的全局特征和局部特征，相應(yīng)地第一圖像特征；

第二特征獲取子模塊，用于獲取目標(biāo)特征信息中車輛外觀圖像的全局特征和局部特征，相應(yīng)地得到第二圖像特征；

特征差異化處理子模塊，用于對第一圖像特征與第二圖像特征進(jìn)行特征差異化處理，得到相應(yīng)的特征向量；

模型創(chuàng)建子模塊，用于預(yù)先基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，創(chuàng)建圖像匹配度預(yù)測模型；

結(jié)果獲取子模塊，用于將特征向量輸入圖像匹配度預(yù)測模型，得到由圖像匹配度預(yù)測模型輸出的匹配結(jié)果。

具體的，上述模型創(chuàng)建子模塊，包括訓(xùn)練集獲取單元、特征向量確定單元和訓(xùn)練單元；其中，

訓(xùn)練集獲取單元，用于獲取訓(xùn)練集；其中，訓(xùn)練集包括n組車輛外觀圖像，并且每組車輛外觀圖像均包括與同一車輛對應(yīng)的兩張車輛外觀圖像，n為正整數(shù)；

特征向量確定單元，用于分別確定每組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量，得到相應(yīng)的特征向量集；

訓(xùn)練單元，用于利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對特征向量集中的每個特征向量進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到圖像匹配度預(yù)測模型；

其中，上述特征向量確定單元確定任一組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量的過程，包括：分別獲取該組車輛外觀圖像中的兩張車輛外觀圖像各自所對應(yīng)的全局特征和局部特征，得到相應(yīng)的兩個圖像特征，然后對兩個圖像特征進(jìn)行特征差異化處理，得到與該組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量。

進(jìn)一步的，為了方便收費站工作人員直接查看上述提取出的特征信息和上述目標(biāo)特征信息，本實施例中，上述信息處理中心，還可以包括：

特征信息發(fā)送模塊，用于當(dāng)信息提取模塊從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出滿足第一預(yù)設(shè)要求的特征信息之后，將提取出的特征信息和目標(biāo)特征信息發(fā)送至出口收費站管理員終端。

為了進(jìn)一步提升本實施例中車輛通行管理過程的智能化水平，本實施例中的服務(wù)器，還可以包括結(jié)果判斷模塊和警報模塊；其中，

結(jié)果判斷模塊，用于當(dāng)信息處理中心確定匹配結(jié)果之后，判斷匹配結(jié)果是否滿足第二預(yù)設(shè)要求。具體的，上述結(jié)果判斷模塊可以用于判斷匹配結(jié)果對應(yīng)的匹配度是否大于或等于預(yù)設(shè)數(shù)值，如果是，則判定上述匹配結(jié)果滿足上述第二預(yù)設(shè)要求，否則，判定上述匹配結(jié)果不滿足上述第二預(yù)設(shè)要求。

警報模塊，用于當(dāng)結(jié)果判斷模塊判定匹配結(jié)果不滿足第二預(yù)設(shè)要求，則產(chǎn)生相應(yīng)的警報信息，并將警報信息發(fā)送至出口收費站管理員終端。

可以理解的是，上述匹配結(jié)果所對應(yīng)的匹配度是對上述第一匹配結(jié)果、第二匹配結(jié)果和第三匹配結(jié)果各自所對應(yīng)的匹配度進(jìn)行加權(quán)平均后所得到的數(shù)值。本發(fā)明實施例中，可以根據(jù)具體的實際應(yīng)用需要，對上述第一匹配結(jié)果、第二匹配結(jié)果和第三匹配結(jié)果各自對應(yīng)的權(quán)值進(jìn)行具體的設(shè)定。

進(jìn)一步的，本發(fā)明還公開了一種高速公路收費站車輛管理系統(tǒng)，包括前述實施例中公開的高速公路收費站車輛管理服務(wù)器和出口收費站管理員終端，關(guān)于該服務(wù)器的具體構(gòu)造可以參考前述實施例中公開的相應(yīng)內(nèi)容，在此不再進(jìn)行贅述。

另外，本發(fā)明實施例還相應(yīng)公開了一種高速公路收費站車輛管理方法，參見圖2所示，該方法包括：

步驟s21：將通過入口收費站的車輛的特征信息保存至預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫；其中，車輛的特征信息包括車牌信息、車輛外觀圖像和車輛通行卡信息。

可以理解的是，本實施例在將通過入口收費站的車輛的特征信息保存至預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫的過程之中，需要獲取通過入口收費站的車輛的特征信息，包括車輛的車牌信息、車輛外觀圖像以及車輛通行卡信息，然后將獲取到的特征信息保存至上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫。

另外，為了保證特征信息的數(shù)據(jù)安全性，本發(fā)明實施例可以通過經(jīng)過加密的專用網(wǎng)絡(luò)，在tcp/ip協(xié)議的支持下，將上述獲取到的特征信息傳輸至上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行保存。相應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸通道可以采用光纖傳輸通道或者無線數(shù)據(jù)傳輸通道。其次，本發(fā)明實施例可以對傳輸至上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密保存，以進(jìn)一步提升上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的安全性。

本實施例中，上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫可以設(shè)置于常規(guī)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器或云端服務(wù)器中。

步驟s22：當(dāng)目標(biāo)車輛到達(dá)出口收費站，則獲取相應(yīng)的目標(biāo)特征信息；其中，目標(biāo)特征信息包括目標(biāo)車輛的車牌信息、車輛外觀圖像和車輛通行卡信息。

本實施例中，可以通過人工觸發(fā)的方式，來觸發(fā)相應(yīng)的信息采集設(shè)備對上述到達(dá)出口收費站的目標(biāo)車輛進(jìn)行特征信息采集，以得到上述目標(biāo)特征信息。當(dāng)然，也可以自動識別上述目標(biāo)車輛與出口收費站的道閘之間的實時距離，當(dāng)實時距離與預(yù)設(shè)距離值相一致，則自動觸發(fā)相應(yīng)的信息采集設(shè)備對目標(biāo)車輛進(jìn)行特征信息采集，以得到上述目標(biāo)特征信息。

步驟s23：從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足第一預(yù)設(shè)要求的特征信息，并確定提取出的特征信息與目標(biāo)特征信息之間的匹配結(jié)果，然后將匹配結(jié)果發(fā)送至相應(yīng)的出口收費站管理員終端。

也即，本實施例中，在得到上述目標(biāo)特征信息之后，將會對預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查找，當(dāng)查找到滿足上述第一預(yù)設(shè)要求的特征信息，將會從上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中將該特征信息提取出來，然后進(jìn)一步確定該提取出來的特征信息與目標(biāo)特征信息之間的匹配結(jié)果，接著將該匹配結(jié)果發(fā)送給相應(yīng)的出口收費站管理員終端，這樣可以使得終端前的工作人員直接根據(jù)該匹配結(jié)果后對上述目標(biāo)車輛進(jìn)行有針對性地通行管理。

可見，當(dāng)需要對出口收費站處的目標(biāo)車輛進(jìn)行信息核對時，本發(fā)明實施例會獲取該目標(biāo)車輛的車牌信息、車輛外觀圖像和車輛通行卡信息，從而得到上述目標(biāo)特征信息，然后從上述記錄了入口收費站處車輛特征信息的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與上述目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足預(yù)設(shè)要求的特征信息，接著，確定上述兩份特征信息之間的匹配結(jié)果，并將該匹配結(jié)果發(fā)送至相應(yīng)的管理員終端，由上可見，本發(fā)明實施例在對入口收費站處的車輛和出口收費站處的車輛進(jìn)行核對時，無需涉及人工核對的過程，由此可以大幅提升核對效率并降低了人力成本，另外，上述進(jìn)行匹配的兩份特征信息中，不僅包括通行卡信息，還包括車牌信息和車輛外觀圖像，從而使得本發(fā)明實施例中的特征信息能夠更加全面客觀地體現(xiàn)車輛自身特點，從而有利于提高最終匹配結(jié)果的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明實施例公開了一種具體的高速公路收費站車輛管理方法，相對于上一實施例，本實施例對技術(shù)方案作了進(jìn)一步的說明和優(yōu)化。具體的：

上一實施例步驟s23中，需要從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足第一預(yù)設(shè)要求的特征信息。本實施例中，上述從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足第一預(yù)設(shè)要求的特征信息的過程，具體可以包括下面步驟s2301和s2302：

步驟s2301：利用目標(biāo)車輛的車牌信息，對預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查找；

步驟s2302：若從上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫查找到第一相應(yīng)特征信息，則將第一相應(yīng)特征信息從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出來；

其中，第一相應(yīng)特征信息為保存在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的特征信息，并且第一相應(yīng)特征信息的車牌信息與目標(biāo)車輛的車牌信息相同。

也即，本實施例中，可以將車牌信息作為判斷上述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫內(nèi)的任意特征信息是否滿足上述第一預(yù)設(shè)要求的過程中的判斷依據(jù)，當(dāng)然，本實施例也可以將車輛通行卡信息作為判斷依據(jù)，具體的，本實施例中，上述從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足第一預(yù)設(shè)要求的特征信息的過程，具體也可以包括下面步驟s2311和s2312：

步驟s2311：利用目標(biāo)車輛的車輛通行卡信息，對預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查找；

步驟s2312：若從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中查找到第二相應(yīng)特征信息，則將第二相應(yīng)特征信息從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出來；

其中，第二相應(yīng)特征信息為保存在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的特征信息，并且第二相應(yīng)特征信息的車輛通行卡信息與目標(biāo)車輛的車輛通行卡信息相同。

進(jìn)一步的，為了方便收費站工作人員直接查看上述提取出的特征信息和上述目標(biāo)特征信息，本實施例中，從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出與目標(biāo)特征信息的匹配程度滿足第一預(yù)設(shè)要求的特征信息的過程之后，還可以包括：

將上述提取出的特征信息和目標(biāo)特征信息發(fā)送至上述出口收費站管理員終端。

上一實施例步驟s23中，從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中提取出滿足第一預(yù)設(shè)要求的特征信息之后，還需要確定上述提取出的特征信息與目標(biāo)特征信息之間的匹配結(jié)果。具體的，上述確定提取出的特征信息與目標(biāo)特征信息之間的匹配結(jié)果的過程，具體包括：分別確定提取出的特征信息與目標(biāo)特征信息之間在車牌信息、車輛外觀圖像以及車輛通行卡信息的層面上的匹配結(jié)果，相應(yīng)地得到第一匹配結(jié)果、第二匹配結(jié)果和第三匹配結(jié)果。

其中，上述第二匹配結(jié)果的確定過程，也即上述確定提取出的特征信息與目標(biāo)特征信息之間在車輛外觀圖像的層面上的匹配結(jié)果的過程，具體可以包括下面步驟s2321至s2324：

步驟s2321：獲取上述提取出的特征信息中車輛外觀圖像的全局特征和局部特征，相應(yīng)地第一圖像特征。

步驟s2322：獲取目標(biāo)特征信息中車輛外觀圖像的全局特征和局部特征，相應(yīng)地得到第二圖像特征。

步驟s2323：對第一圖像特征與第二圖像特征進(jìn)行特征差異化處理，得到相應(yīng)的特征向量。也即，本實施例對上述第一圖像特征和第二圖像特征進(jìn)行作差處理，得到相應(yīng)的特征向量。

步驟s2324：將特征向量輸入預(yù)先基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)建的圖像匹配度預(yù)測模型，得到由圖像匹配度預(yù)測模型輸出的匹配結(jié)果。

可以理解的是，上述步驟s2321和s2322在處理順序上不存在先后之分。另外，上述機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以采用現(xiàn)有技術(shù)中常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在此不對其進(jìn)行限定。

另外，上述步驟s2324中的圖像匹配度預(yù)測模型是預(yù)先基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)建的。具體的，參見圖3所示，上述圖像匹配度預(yù)測模型的創(chuàng)建過程，包括下面步驟s31至s33：

步驟s31：獲取訓(xùn)練集；其中，訓(xùn)練集包括n組車輛外觀圖像，并且每組車輛外觀圖像均包括與同一車輛對應(yīng)的兩張車輛外觀圖像，n為正整數(shù)。也即，每組車輛外觀圖像均包括兩張車輛外觀圖像，并且這兩張車輛外觀圖像均是同一輛車的外觀圖像。

步驟s32：分別確定每組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量，得到相應(yīng)的特征向量集。

步驟s33：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對特征向量集中的每個特征向量進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到圖像匹配度預(yù)測模型。

其中，上述步驟s32中，確定任一組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量的過程，具體包括：分別獲取該組車輛外觀圖像中的兩張車輛外觀圖像各自所對應(yīng)的全局特征和局部特征，得到相應(yīng)的兩個圖像特征，然后對兩個圖像特征進(jìn)行特征差異化處理，得到與該組車輛外觀圖像所對應(yīng)的特征向量。

為了進(jìn)一步提升本實施例中車輛通行管理過程的智能化水平，本實施例中，在確定提取出的特征信息與目標(biāo)特征信息之間的匹配結(jié)果的過程之后，還可以包括：判斷匹配結(jié)果是否滿足第二預(yù)設(shè)要求，若匹配結(jié)果不滿足第二預(yù)設(shè)要求，則產(chǎn)生相應(yīng)的警報信息，并將警報信息發(fā)送至出口收費站管理員終端。具體的，判斷匹配結(jié)果對應(yīng)的匹配度是否大于或等于預(yù)設(shè)數(shù)值，如果是，則判定上述匹配結(jié)果滿足上述第二預(yù)設(shè)要求，否則，判定上述匹配結(jié)果不滿足上述第二預(yù)設(shè)要求。

可以理解的是，上述匹配結(jié)果所對應(yīng)的匹配度是對上述第一匹配結(jié)果、第二匹配結(jié)果和第三匹配結(jié)果各自所對應(yīng)的匹配度進(jìn)行加權(quán)平均后所得到的數(shù)值。本發(fā)明實施例中，可以根據(jù)具體的實際應(yīng)用需要，對上述第一匹配結(jié)果、第二匹配結(jié)果和第三匹配結(jié)果各自對應(yīng)的權(quán)值進(jìn)行具體的設(shè)定。

最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

以上對本發(fā)明所提供的一種高速公路收費站車輛管理服務(wù)器、系統(tǒng)及方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進(jìn)行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。