一种高速路套牌车辆确定方法及装置与流程

1.本技术涉及车辆识别领域，特别是一种高速路套牌车辆确定方法及装置。


背景技术：

2.随着经济的发展，我国高速公路得到不断的建设，高速公路省内联网和跨省联网收费得到了广泛的实施。与此同时，随着高速公路路网的不断扩大，一些不法车主在经济利益驱使下，会通过使用套换车牌的手段来逃避高额的高速通行费。
3.现有的检测套牌车辆方式主要通过对拍摄车辆图片的特征提取并进行比对，进而判断是否为套牌车辆，由于存在相同车型不同车牌的情况，以及可以对车辆进行伪装的情况，导致通过图片检测套牌车辆的准确率低下，进而检测效率不高，如何提高检测套牌车辆的效率是人们关注的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术提供了一种高速路套牌车辆确定方法及装置，用于提高对套牌车辆的检测效率。
5.为了实现上述目的，现提出的方案如下：
6.一种高速路套牌车辆确定方法，包括：
7.获取出入口数据集合d1和门架流水集合d2，所述出入口数据集合d1包括每一车辆的通行标识、入口车牌、出口车牌、入口时间、出口时间，所述门架流水集合d2包括每一车辆的通行标识、门架识别车牌、门架识别时间；
8.根据同一通行标识的所述入口车牌、出口车牌和门架识别车牌，确定第一目标车辆并组成第一目标集合c1，所述第一目标集合c1包括第一目标车辆的通行标识、入口时间、出口时间、门架识别时间；
9.利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间和时间窗口确定第二目标车辆的通行标识并组成第二目标集合c2；
10.根据所述第二目标集合c2中的通行标识，对所述门架流水集合d2进行分割，得到目标时间段内的第二目标车辆的门架识别车牌并组成第三目标集合c3；
11.判断所述第三目标集合c3中的门架识别车牌是否符合预设规则；
12.若是，则将所述第二目标车辆确定为异常车牌并将各所述异常车牌组成第四目标集合c4；
13.利用所述第四目标集合c4，计算确定套牌车辆。
14.可选的，所述根据同一通行标识的所述入口车牌、出口车牌和门架识别车牌，确定第一目标车辆并组成第一目标集合c1，包括：
15.根据所述通行标识提取所述出入口数据集合d1和门架流水集合d2的特征矩阵；
16.确定在所述入口时间和所述出口时间范围内，所述入口车牌、出口车牌和所述门架识别车牌一致的车辆通过的门架个数是否小于第一阈值；
17.若是，则将所述车辆确定为第一目标车辆，并将所述第一目标车辆的通行标识、入口时间、出口时间、门架识别时间组成第一目标集合c1。
18.可选的，根据同一通行标识的所述入口车牌、出口车牌和门架识别车牌，确定第一目标车辆并组成第一目标集合c1，包括：
19.利用如下关系式确定所述第一目标集合c1：
20.d1
vm
＝[d1
v1 d1
v2
ꢀ…ꢀ
d1
vm
],d2
vn
＝[d2
v1 d2
v2
ꢀ…ꢀ
d2
vn
]
[0021][0022]
其中，t1表示入口时间，t4表示出口时间，d1vm表示出入口数据集合d1的特征矩阵，d2vn表示门架流水集合d2的特征矩阵，t表示在t1与t4间的时间，x1表示第一阈值。
[0023]
可选的，利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间和时间窗口确定第二目标车辆的通行标识并组成第二目标集合c2，包括：
[0024]
利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间构建时间窗口的时间序列历史特征；
[0025]
利用所述时间序列历史特征确定所述时间窗口的第二阈值；
[0026]
计算所述第一目标集合c1的门架识别时间的差值；
[0027]
选取所述差值大于所述第二阈值的第一目标车辆作为第二目标车辆；
[0028]
将所述第二目标车辆的通行标识组成第二目标集合c2。
[0029]
可选的，利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间和时间窗口确定时间特征值，并将所述时间特征值组成的第二目标集合c2，包括：
[0030]
利用如下关系式确定所述第二目标集合c2：
[0031][0032]
其中，表示前一门架识别时间，表示后一门架识别时间，t2表示第一时间特征序列，t3表示第二时间特征序列，x2表示第二阈值。
[0033]
可选的，判断所述第三目标集合c3中的门架识别车牌是否符合预设规则，包括：
[0034]
判断所述第三目标集合c3中的门架识别车牌是否未在入口时间至第一门架识别时间的时间段和第二门架识别时间至下一入口时间的时间段，且未在出入口数据集合d1中。
[0035]
可选的，将所述第二目标车辆确定为异常车牌并将各所述异常车牌组成第四目标集合c4，包括：
[0036]
利用如下关系式确定各所述异常车牌并组成所述第四目标集合c4：
[0037][0038]
其中，fv表示车牌，c3表示第三目标集合，c2表示第二目标集合，d1表示出入口数据集合，tn表示第n个时间特征值。
[0039]
可选的，利用所述第四目标集合c4，计算确定套牌车辆，包括：
[0040]
利用所述第四目标集合c4，计算各所述异常车牌的支持度、置信度、提升度的结果集；
[0041]
根据各所述异常车牌的支持度、置信度、提升度的结果集，确定套牌车辆。
[0042]
可选的，所述计算各所述异常车牌的支持度、置信度、提升度的结果集，包括：
[0043]
利用如下关系式计算各所述异常车牌的支持度、置信度、提升度的结果集∶
[0044][0045][0046][0047]
其中，support表示支持度，conf表示置信度，lift表示提升度的结果集，l
sample
表示第四目标集合c4的项数，count表示数量，c1
vm
表示正常车牌，c4
vn
表示异常车牌。
[0048]
一种高速路套牌车辆确定装置，包括：
[0049]
数据获取单元，用于获取出入口数据集合d1和门架流水集合d2，所述出入口数据集合d1包括每一车辆的通行标识、入口车牌、出口车牌、入口时间、出口时间，所述门架流水集合d2包括每一车辆的通行标识、门架识别车牌、门架识别时间；
[0050]
第一目标集合确定单元，用于根据同一通行标识的所述入口车牌、出口车牌和门架识别车牌，确定第一目标车辆并组成第一目标集合c1，所述第一目标集合c1包括第一目标车辆的通行标识、入口时间、出口时间、门架识别时间；
[0051]
第二目标集合确定单元，用于利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间和时间窗口确定第二目标车辆的通行标识并组成第二目标集合c2；
[0052]
第三目标集合确定单元，用于根据所述第二目标集合c2中的通行标识，对所述门架流水集合d2进行分割，得到目标时间段内的第二目标车辆的门架识别车牌并组成第三目标集合c3；
[0053]
规则判断单元，用于判断所述第三目标集合c3中的门架识别车牌是否符合预设规则；
[0054]
第四目标集合确定单元，用于在执行规则判断单元之后，若是，则将所述第二目标车辆确定为异常车牌并将各所述异常车牌组成第四目标集合c4；
[0055]
计算确定单元，用于利用所述第四目标集合c4，计算确定套牌车辆。
[0056]
从上述的技术方案可以看出，本技术实施例提供的一种高速路套牌车辆确定方法及装置，通过入口数据集合、门架流水集合确定第一目标车辆，利用时间窗口从第一目标车辆中确定第二目标车辆，利用第二目标车辆的通行标识对门架流水集合进行分割，确定处于目标时间段内第二目标车辆的门架识别车牌，再根据预设规则从这些目标时间段内的门架识别车牌中确定异常车牌，通过计算异常车牌相关数值确定套牌车辆，相比于现有技术的图片特征提取比对，通过对出入口数据集合和门架流水集合的分析计算提高了检测套牌车辆的准确率，进一步提高检测效率。
附图说明
[0057]
图1为本技术实施例提供的一种高速路套牌车辆确定方法流程图；
[0058]
图2为本技术实施例提供的一种高速路套牌车辆确定方法应用场景示意图；
[0059]
图3为本技术实施例提供的一种高速路套牌车辆确定装置结构示意图；
[0060]
图4为本技术实施例公开的一种高速路套牌车辆确定设备的硬件结构框图。
具体实施方式
[0061]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0062]
图1为本技术实施例提供的一种高速路套牌车辆确定方法，该方法可以包括以下步骤：
[0063]
步骤s100、获取出入口数据集合d1和门架流水集合d2。
[0064]
具体的，出入口数据集合d1可以包括每一车辆的通行标识、入口车牌、出口车牌、入口时间、出口时间，门架流水集合d2可以包括每一车辆的通行标识、门架识别车牌、门架识别时间，出入口数据集合d1和门架流水集合d2可以通过具有数据传输功能的数据接口或电子设备获取。
[0065]
步骤s110、根据同一通行标识的所述入口车牌、出口车牌和门架识别车牌，确定第一目标车辆并组成第一目标集合c1。
[0066]
具体的，第一目标集合c1可以包括第一目标车辆的通行标识、入口时间、出口时间、门架识别时间，可以是通过同一通行标识从出入口数据集合d1和门架流水集合d2这种的入口车牌、出口车牌和门架识别车牌锁定同一车辆的通行数据信息，即确定第一目标车辆，并组成第一目标集合c1。
[0067]
步骤s120、利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间和时间窗口确定第二目标车辆的通行标识并组成第二目标集合c2。
[0068]
具体的，可以利用第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间，根据需要从第一目标集合c1中确定第二目标车辆，并将第二目标车辆的通行标识组成第二目标集合c2。
[0069]
步骤s130、根据所述第二目标集合c2中的通行标识，对所述门架流水集合d2进行分割，得到目标时间段内的第二目标车辆的门架识别车牌并组成第三目标集合c3。
[0070]
具体的，由于门架流水集合d2包括每一车辆的通行标识、门架识别车牌、门架识别时间，从而可以根据第二目标集合c2中的通行标识，确定第二目标车辆的门架识别车牌和门架识别时间，可以根据第二目标车辆的门架识别时间选取目标时间段内的第二目标车辆的门架识别车牌并组成第三目标集合c3。
[0071]
步骤s140、判断所述第三目标集合c3中的门架识别车牌是否符合预设规则。
[0072]
具体的，预设规则可以根据需求进行设定，可以通过判断第三目标集合c3中的门架识别车牌是否符合预设规则。
[0073]
步骤s150、将所述第二目标车辆确定为异常车牌并将各所述异常车牌组成第四目标集合c4。
[0074]
具体的，当目标时间段内的第二目标车辆符合预设规则时，可以将第二目标车辆确定为异常车牌，并将各异常车牌组成第四目标集合c4。
[0075]
步骤s160、利用所述第四目标集合c4，计算确定套牌车辆。
[0076]
具体的，可以通过计算第四目标集合c4中的第二目标车辆的相关数据，来确定套牌车辆。
[0077]
在本技术实施例中，通过入口数据集合、门架流水集合确定第一目标车辆，利用时间窗口从第一目标车辆中确定第二目标车辆，利用第二目标车辆的通行标识对门架流水集合进行分割，确定处于目标时间段内第二目标车辆的门架识别车牌，再根据预设规则从这些目标时间段内的门架识别车牌中确定异常车牌，通过计算异常车牌相关数值确定套牌车辆，相比于现有技术的图片特征提取比对，通过对出入口数据集合和门架流水集合的数据分析计算可以提高检测套牌车辆的准确率，进一步提高检测效率。
[0078]
在本技术的一些实施例中，下面对上述步骤s110、根据同一通行标识的所述入口车牌、出口车牌和门架识别车牌，确定第一目标车辆并组成第一目标集合c1的过程做进一步介绍，该过程可以包括以下步骤：
[0079]
步骤s111、根据所述通行标识提取所述出入口数据集合d1和门架流水集合d2的特征矩阵。
[0080]
具体的，可以通过通行标识提取出入口数据集合d1中的车牌特征作为特征矩阵，以及可以通过通行标识提取门架流水集合d2中的车牌特征作为特征矩阵。
[0081]
步骤s112、确定在所述入口时间和所述出口时间范围内，所述入口车牌、出口车牌和所述门架识别车牌一致的车辆通过的门架个数是否小于第一阈值。
[0082]
具体的，可以通过入口时间和出口时间的时间范围确定车辆的路程范围，通过该路程中的入口车牌、出口车牌和门架识别车牌，确定车辆的行驶路线，可以通过行驶路线中既定的门架个数来判断车辆在行驶过程中是否有改换车牌，即确定在入口时间和出口时间范围内，入口车牌、出口车牌和门架识别车牌一致的车辆通过的门架个数是否小于第一阈值，第一阈值可以是行驶路线中既定的门架个数。
[0083]
步骤s113、若是，则将所述车辆确定为第一目标车辆，并将所述第一目标车辆的通行标识、入口时间、出口时间、门架识别时间组成第一目标集合c1。
[0084]
具体的，若是车辆通过的门架个数小于第一阈值，则可以将该车辆确定为第一目标车辆，第一目标车辆可以是具有套牌车辆问题的嫌疑车辆，还可以是因门架识别装置出现故障导致车辆通过的门架个数小于第一阈值的嫌疑车辆，因此可以将第一目标车辆的通行标识、入口时间、出口时间、门架识别时间组成第一目标集合c1，示例如一趟行程应该有15条门架个数的记录，结果就只有3条，则3小于15，该车辆确定为第一目标车辆。
[0085]
进一步的，在本技术的一些实施例中，可以利用如下关系式确定第一目标集合c1：
[0086]
d1
vm
＝[d1
v1 d1
v2
ꢀ…ꢀ
d1
vm
]，d2
vn
＝[d2
v1 d2
v2
ꢀ…ꢀ
d2
vn
]
[0087][0088]
其中，t1可以表示入口时间，t4可以表示出口时间，d1vm可以表示出入口数据集合d1的特征矩阵，d2vn可以表示门架流水集合d2的特征矩阵，t可以表示在t1与t4间的时间，x1可以表示第一阈值。
[0089]
在本技术的一些实施例中，下面对步骤s120、利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间和时间窗口确定第二目标车辆的通行标识并组成第二目标集
合c2的过程进行介绍，该过程可以包括以下步骤：
[0090]
步骤s121、利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间构建时间窗口的时间序列历史特征。
[0091]
具体的，时间窗口可以是滑动时间窗口，时间窗口的偏移量可以为1，时间序列历史特征可以通过已知的时间训练得到的，可以利用第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间构建时间窗口的时间序列历史特征。
[0092]
步骤s122、利用所述时间序列历史特征确定所述时间窗口的第二阈值。
[0093]
具体的，可以通过时间序列历史特征确定通过该路段的正常行驶时间在一个确定的时间范围内，通过该时间范围可以设定一个第二阈值，即可以利用时间序列历史特征确定时间窗口的第二阈值。
[0094]
步骤s123、计算所述第一目标集合c1的门架识别时间的差值。
[0095]
具体的，可以通过第一目标集合c1的门架识别时间计算各门架间的时间差，即可以计算第一目标集合c1的门架识别时间的差值，示例如下表所示：
[0096]
idvehcleplatetranstimetranstime_new1粤c****t1t22粤c****t2t33粤c****t3t44粤c****t4null
[0097]
其中，id表示各路段的代号，vehcleplate表示车牌，transtime表示前一门架识别时间，transtime_new表示后一门架识别时间。
[0098]
步骤s124、选取所述差值大于所述第二阈值的第一目标车辆作为第二目标车辆。
[0099]
具体的，计算得到差值后，可以对嫌疑车辆即第一目标车辆做进一步的确定，可以选取差值大于第二阈值的第一目标车辆做为第二目标车辆。
[0100]
步骤s125、将所述第二目标车辆的通行标识组成第二目标集合c2。
[0101]
具体的，在确定第二目标车辆后，可以对第二目标车辆对应的通行标识做一个集合，即将第二目标车辆的通行标识组成第二目标集合c2。
[0102]
进一步的，在本技术的一些实施例中，可以利用如下关系式确定第二目标集合c2：
[0103][0104]
其中，可以表示前一门架识别时间，可以表示后一门架识别时间，t2可以表示第一时间特征序列，t3可以表示第二时间特征序列，x2可以表示第二阈值，第一时间特征序列可以表示车辆在异常时间段即在某一路段行驶检测出经过的前一门架与后一门架之间的时段超过正常行驶时段中的前一门架识别时间，同理，第二时间特征序列可以表示车辆在异常时间段即在某一路段行驶检测出经过的前一门架与后一门架之间的时段超过正常行驶时段中的后一门架识别时间。
[0105]
在本技术的一些实施例中，下面对步骤s140、判断所述第三目标集合c3中的门架识别车牌是否符合预设规则的过程进行介绍，该过程可以包括：
[0106]
判断所述第三目标集合c3中的门架识别车牌是否未在入口时间至第一门架识别时间的时间段和第二门架识别时间至下一入口时间的时间段，且未在出入口数据集合d1
中。
[0107]
具体的，可以通过检索入口时间至第一门架识别时间的时间段和第二门架识别时间至下一入口时间的时间段的车牌，判断第三目标集合c3中的门架识别车牌是否在其中，以及同时是否在出入口数据集合d1中，当第三目标集合c3中的门架识别车牌未在入口时间至第一门架识别时间的时间段和第二门架识别时间至下一入口时间的时间段，且未在出入口数据集合d1中时，可以判断为是，其他情况可以判断为否。示例如一辆在高速行驶的车辆，如下表所示，passid为通行标识，vehicle为车牌，entime为入口时间t1，losttime为最后门架牌识消失时间t2、apeartime为出现时间t3，extime为本次出口时间t4，nexttime为该车下一次行程入口时间t5。
[0108][0109]
找到门架识别车牌在losttime(t2)至apeartime(t3)时间内即2030-07-01 9:00:00至2030-07-01 21:00:00内出现，但是在entime(t1)至apeartime(t3)，extime(t4)至nexttime(t5)时间内未出现，即为无入口、无出口的异常车牌数据。
[0110]
进一步的，在本技术的一些实施例中，步骤s150、将所述第二目标车辆确定为异常车牌并将各所述异常车牌组成第四目标集合c4的过程可以利用如下关系式确定各异常车牌并组成第四目标集合c4：
[0111][0112]
其中，fv可以表示车牌，c3可以表示第三目标集合，c2可以表示第二目标集合，d1可以表示出入口数据集合，tn可以表示第n个时间特征值。
[0113]
在本技术的一些实施例中，下面对步骤s160、利用所述第四目标集合c4，计算确定套牌车辆的过程进行介绍，该过程可以包括以下步骤：
[0114]
步骤s161、利用所述第四目标集合c4，计算各所述异常车牌的支持度、置信度、提升度的结果集。
[0115]
具体的，支持度可以是表示某个项集出现的频率，置信度可以是表示当a项出现时b项同时出现的频率，提升度可以是指a项和b项一同出现的频率，但同时要考虑这两项各自出现的频率，可以利用第四目标集合c4，计算各异常车牌的支持度、置信度、提升度的值并组成结果集。
[0116]
步骤s162、根据各所述异常车牌的支持度、置信度、提升度的结果集，确定套牌车辆。
[0117]
具体的，在得到异常车牌的支持度、置信度、提升度的结果集后，可以根据结果集中的各支持度、置信度、提升度来确定套牌车辆，示例如可以根据预设权重乘以支持度、置信度、提升度数，最后求和，根据和的大小排名，选取预设排名范围内的车辆作为套牌车辆。示例如下表所示：
[0118]
passid正常车牌异常车牌01粤a1粤a2，粤a3，粤b2，粤c302粤a1粤a3，粤c4
03粤a1粤a3，粤c504粤a1粤b3，粤a505粤b1粤b2，粤a4
[0119]
车牌关联支持度置信度提升度粤a1
→
粤a33/53/45/4
[0120]
对异常车牌进行归一化处理，并对该数据项集进行关联规则算法计算，从而获取该车与异常车牌的支持度、置信度、提升度结果集，可以根据提升度确定相关性，提升度大于1说明正相关性较强，提升度《1且越低表明负相关性越高，提升度＝1表明没有相关性，即相互独立。
[0121]
进一步的，可以利用如下关系式计算各异常车牌的支持度、置信度、提升度的结果集：
[0122][0123][0124][0125]
其中，support可以表示支持度，conf可以表示置信度，lift可以表示提升度的结果集，l
sample
可以表示第四目标集合c4的项数，count可以表示数量，c1
vm
可以表示正常车牌，c4
vn
可以表示异常车牌。
[0126]
下面介绍一种可选的高速路套牌车辆确定方法的应用场景，如图2所示，流程步骤可以如下：
[0127]
获取出入口数据d1、门架牌识数据d2、门架交易数据d3；
[0128]
获取门架牌识缺失数据集合c1；
[0129]
基于时间序列滑动窗口算法及自相关性特征计算，获取车辆出入口时间、牌识消失/出现时间、下一次入口时间为集合c2；
[0130]
缺失时间内牌识数据集合c3；
[0131]
外关联集合d1获取异常车牌数据c4；
[0132]
通过车牌归一化处理计算和关联规则算法计算，获取该车与异常车牌支持度、置信度、提升度；
[0133]
分析车牌关联相关度得到结果。
[0134]
下面对本技术实施例提供的高速路套牌车辆确定装置进行描述，下文描述的高速路套牌车辆确定装置与上文描述的高速路套牌车辆确定方法可相互对应参照。
[0135]
如图3所示，其公开了一种高速路套牌车辆确定装置的结构示意图，该高速路套牌车辆确定装置可以包括：
[0136]
数据获取单元11，用于获取出入口数据集合d1和门架流水集合d2，所述出入口数据集合d1包括每一车辆的通行标识、入口车牌、出口车牌、入口时间、出口时间，所述门架流水集合d2包括每一车辆的通行标识、门架识别车牌、门架识别时间；
[0137]
第一目标集合确定单元12，用于根据同一通行标识的所述入口车牌、出口车牌和门架识别车牌，确定第一目标车辆并组成第一目标集合c1，所述第一目标集合c1包括第一目标车辆的通行标识、入口时间、出口时间、门架识别时间；
[0138]
第二目标集合确定单元13，用于利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间和时间窗口确定第二目标车辆的通行标识并组成第二目标集合c2；
[0139]
第三目标集合确定单元14，用于根据所述第二目标集合c2中的通行标识，对所述门架流水集合d2进行分割，得到目标时间段内的第二目标车辆的门架识别车牌并组成第三目标集合c3；
[0140]
规则判断单元15，用于判断所述第三目标集合c3中的门架识别车牌是否符合预设规则；
[0141]
第四目标集合确定单元16，用于在执行规则判断单元之后，若是，则将所述第二目标车辆确定为异常车牌并将各所述异常车牌组成第四目标集合c4；
[0142]
计算确定单元17，用于利用所述第四目标集合c4，计算确定套牌车辆。
[0143]
可选的，所述第一目标集合确定单元12，可以包括：
[0144]
矩阵提取单元，用于根据所述通行标识提取所述出入口数据集合d1和门架流水集合d2的特征矩阵；
[0145]
门架数确定单元，用于确定在所述入口时间和所述出口时间范围内，所述入口车牌、出口车牌和所述门架识别车牌一致的车辆通过的门架个数是否小于第一阈值；
[0146]
第一目标集合组成单元，用于执行门架数确定单元之后，若是，则将所述车辆确定为第一目标车辆，并将所述第一目标车辆的通行标识、入口时间、出口时间、门架识别时间组成第一目标集合c1。
[0147]
可选的，所述第一目标集合确定单元12，可以包括：
[0148]
第一目标集合计算单元，用于利用如下关系式确定所述第一目标集合c1：
[0149]
d1
vm
＝[d1
v1 d1
v2
ꢀ…ꢀ
d1
vm
]，d2
vn
＝[d2
v1 d2
v2
ꢀ…ꢀ
d2
vn
]
[0150][0151]
其中，t1表示入口时间，t4表示出口时间，d1vm表示出入口数据集合d1的特征矩阵，d2vn表示门架流水集合d2的特征矩阵，t表示在t1与t4间的时间，x1表示第一阈值。
[0152]
可选的，所述第二目标集合确定单元13，可以包括：
[0153]
特征建立单元，用于利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间构建时间窗口的时间序列历史特征；
[0154]
第二阈值确定单元，用于利用所述时间序列历史特征确定所述时间窗口的第二阈值；
[0155]
差值计算单元，用于计算所述第一目标集合c1的门架识别时间的差值；
[0156]
第二目标车辆选取单元，用于选取所述差值大于所述第二阈值的第一目标车辆作为第二目标车辆；
[0157]
第二目标集合组成单元，用于将所述第二目标车辆的通行标识组成第二目标集合c2。
[0158]
可选的，所述第二目标集合确定单元13，可以包括：
[0159]
第二目标集合计算单元，用于利用如下关系式确定所述第二目标集合c2：
[0160][0161]
其中，表示前一门架识别时间，表示后一门架识别时间，t2表示第一时间特征序列，t3表示第二时间特征序列，x2表示第二阈值。
[0162]
可选的，所述规则判断单元15，可以包括：
[0163]
第一规则判断子单元，用于判断所述第三目标集合c3中的门架识别车牌是否未在入口时间至第一门架识别时间的时间段和第二门架识别时间至下一入口时间的时间段，且未在出入口数据集合d1中。
[0164]
可选的，所述第四目标集合确定单元16，可以包括：
[0165]
第四目标集合选取单元，用于利用如下关系式确定各所述异常车牌并组成所述第四目标集合c4：
[0166][0167]
其中，fv表示车牌，c3表示第三目标集合，c2表示第二目标集合，d1表示出入口数据集合，tn表示第n个时间特征值。
[0168]
可选的，所述计算确定单元17，可以包括：
[0169]
第一计算确定子单元，用于利用所述第四目标集合c4，计算各所述异常车牌的支持度、置信度、提升度的结果集；
[0170]
第二计算确定子单元，用于根据各所述异常车牌的支持度、置信度、提升度的结果集，确定套牌车辆。
[0171]
可选的，所述计算确定单元17，可以包括：
[0172]
第三计算确定子单元，用于利用如下关系式计算各所述异常车牌的支持度、置信度、提升度的结果集：
[0173][0174][0175][0176]
其中，support表示支持度，conf表示置信度，lift表示提升度的结果集，l
sample
表示第四目标集合c4的项数，count表示数量，c1
vm
表示正常车牌，c4
vn
表示异常车牌。
[0177]
本技术实施例提供的高速路套牌车辆确定装置可应用于高速路套牌车辆确定设备。高速路套牌车辆确定设备可以是终端。图4示出了高速路套牌车辆确定设备的硬件结构框图，参照图4，高速路套牌车辆确定设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器1，至少一个通信接口2，至少一个存储器3和至少一个通信总线4；
[0178]
在本技术实施例中，处理器1、通信接口2、存储器3、通信总线4的数量为至少一个，且处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；
[0179]
处理器1可能是一个中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电
路等；
[0180]
存储器3可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)等，例如至少一个磁盘存储器；
[0181]
其中，存储器存储有程序，处理器可调用存储器存储的程序，所述程序用于：
[0182]
获取出入口数据集合d1和门架流水集合d2，所述出入口数据集合d1包括每一车辆的通行标识、入口车牌、出口车牌、入口时间、出口时间，所述门架流水集合d2包括每一车辆的通行标识、门架识别车牌、门架识别时间；
[0183]
根据同一通行标识的所述入口车牌、出口车牌和门架识别车牌，确定第一目标车辆并组成第一目标集合c1，所述第一目标集合c1包括第一目标车辆的通行标识、入口时间、出口时间、门架识别时间；
[0184]
利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间和时间窗口确定第二目标车辆的通行标识并组成第二目标集合c2；
[0185]
根据所述第二目标集合c2中的通行标识，对所述门架流水集合d2进行分割，得到目标时间段内的第二目标车辆的门架识别车牌并组成第三目标集合c3；
[0186]
判断所述第三目标集合c3中的门架识别车牌是否符合预设规则；
[0187]
若是，则将所述第二目标车辆确定为异常车牌并将各所述异常车牌组成第四目标集合c4；
[0188]
利用所述第四目标集合c4，计算确定套牌车辆。
[0189]
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
[0190]
本技术实施例还提供一种存储介质，该存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于：
[0191]
获取出入口数据集合d1和门架流水集合d2，所述出入口数据集合d1包括每一车辆的通行标识、入口车牌、出口车牌、入口时间、出口时间，所述门架流水集合d2包括每一车辆的通行标识、门架识别车牌、门架识别时间；
[0192]
根据同一通行标识的所述入口车牌、出口车牌和门架识别车牌，确定第一目标车辆并组成第一目标集合c1，所述第一目标集合c1包括第一目标车辆的通行标识、入口时间、出口时间、门架识别时间；
[0193]
利用所述第一目标集合c1的入口时间、出口时间、门架识别时间和时间窗口确定第二目标车辆的通行标识并组成第二目标集合c2；
[0194]
根据所述第二目标集合c2中的通行标识，对所述门架流水集合d2进行分割，得到目标时间段内的第二目标车辆的门架识别车牌并组成第三目标集合c3；
[0195]
判断所述第三目标集合c3中的门架识别车牌是否符合预设规则；
[0196]
若是，则将所述第二目标车辆确定为异常车牌并将各所述异常车牌组成第四目标集合c4；
[0197]
利用所述第四目标集合c4，计算确定套牌车辆。
[0198]
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
[0199]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意
在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0200]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以相互组合，且相同相似部分互相参见即可。
[0201]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。