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针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统

阅读：268发布：2020-05-08

专利汇可以提供针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统，该系统包括：收费子系统、收费数据处理子系统以及辅助稽查子系统；其中，所述的收费子系统主要负责高速公路收费业务以及中心收费数据报表等功能，并将所有收集到的数据传至收费数据处理子系统；所述收费数据处理系统作为整个辅助稽查系统的核心部分，利用大数据分析挖掘技术，汇总、处理、分析海量收费数据，抽取逃漏费行为数据特征；所述辅助稽查子系统主要负责定义并管理辅助稽查系统以及所述收费数据处理子系统基础运行参数，针对所述收费数据处理子系统产生的稽查数据，提供友好的用户管理界面，利用大数据分析技术，有效地解决高速公路逃漏费行为。，下面是针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统，其特征在于，所述系统包括：收费子系统、收费数据处理子系统以及辅助稽查子系统；其中，所述的收费子系统主要负责高速公路收费业务以及中心收费数据报表等功能，并将所有收集到的数据传至收费数据处理子系统；所述收费数据处理系统作为整个辅助稽查系统的核心部分，利用大数据分析挖掘技术，汇总、处理、分析海量收费数据，抽取逃漏费行为数据特征，是实现辅助稽查系统的基础；所述辅助稽查子系统主要负责定义并管理辅助稽查系统以及所述收费数据处理子系统基础运行参数，针对所述收费数据处理子系统产生的稽查数据，提供友好的用户管理界面。
2.根据权利要求1所述的针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统，其特征在于，所述收费数据处理子系统包括数据导入模块、数据预处理模块、行为模型分析模块、模型数据处理模块。
3.根据权利要求2所述的针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统，其特征在于，所述数据导入模块主要负责汇总所有相关数据并上传、导入至中心数据挖掘。
4.根据权利要求2所述的针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统，其特征在于，所述数据预处理模块主要负责为各类数据定义有效的信息属性过滤机制，实现原始数据的数据清洗工作，并为各类收费数据建立必要的信息关联机制，为所述行为模型分析模块中数据模型的建立，以及数据分析处理提供全面的基础数据支持。
5.根据权利要求2所述的针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统，其特征在于，所述行为模型分析模块主要负责对各种已知的逃漏费行为分别进行分析，获取其数据特征，建立行为模型库，为所述模型数据处理模块提供依据。
6.根据权利要求2所述的针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统，其特征在于，所述模型数据处理模块主要负责针对已建立的逃漏费行为模型库，优化基础数据处理机制。

说明书全文

针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统

技术领域

[0001] 本发明属于数据分析技术领域，涉及一种针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统。

背景技术

[0002] 随着高速公路联网收费运营路段的不断增加，在收费运营过程中，因为收费管理系统不能及时根据实际运营状态进行实时更新升级，使部分车辆利用现有收费系统的管理漏洞进行逃漏费，高速公路运营单位和国家带来巨额的经济损失，甚至影响到高速公路的安全运行。

[0003] 目前高速公路收费系统在进行联网收费后，虽然进行了若干次的更新升级，但仅限于原有软件系统设计目标更多的偏重于收费方面，而对于收费辅助稽查功能方面却相对欠缺，目前高速公路逃漏费行为呈现出利用互联网技术、加解密技术等等“专业化”、“技术化”、“团伙化”等特点，截至目前稽查工作仅能通过人工稽查结合手工录入的黑名单等一些原始的稽查手段进行。

发明内容

[0004] 本发明目的在于克服现有技术的不足，提供一种针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统，利用大数据分析技术，汇总各类包括交易流水、图像信息等等在内的收费数据，根据各种逃漏费行为建立数据分析模型，实现为收费系统提供实时、高效的现场处理数据接口，完善收费辅助稽查系统，有效地解决高速公路逃漏费作弊行为。

[0005] 为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：一种针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统，该系统包括：收费子系统、收费数据处理子系统以及辅助稽查子系统；其中，所述的收费子系统主要负责高速公路收费业务以及中心收费数据报表等功能，并将所有收集到的数据传至收费数据处理子系统；所述收费数据处理系统作为整个辅助稽查系统的核心部分，利用大数据分析挖掘技术，汇总、处理、分析海量收费数据，抽取逃漏费行为数据特征，是实现辅助稽查系统的基础；所述辅助稽查子系统主要负责定义并管理辅助稽查系统以及所述收费数据处理子系统基础运行参数，针对所述收费数据处理子系统产生的稽查数据，提供友好的用户管理界面。

[0006] 进一步地，所述收费数据处理子系统包括数据导入模块、数据预处理模块、行为模型分析模块、模型数据处理模块。

[0007] 进一步地，所述数据导入模块主要负责汇总所有相关数据并上传、导入至中心数据挖掘。

[0008] 进一步地，所述数据预处理模块主要负责为各类数据定义有效的信息属性过滤机制，实现原始数据的数据清洗工作，并为各类收费数据建立必要的信息关联机制，为所述行为模型分析模块中数据模型的建立，以及数据分析处理提供全面的基础数据支持。

[0009] 进一步地，所述行为模型分析模块主要负责对各种已知的逃漏费行为分别进行分析，获取其数据特征，建立行为模型库，为所述模型数据处理模块提供依据。

[0010] 进一步地，所述模型数据处理模块主要负责针对已建立的逃漏费行为模型库，优化基础数据处理机制。

[0011] 本发明与现有技术相比具有以下的有益效果：

[0012] 本发明方案利用大数据分析技术，汇总各类包括交易流水、图像信息等等在内的收费数据，根据各种逃漏费行为建立数据分析模型，根据各种逃漏费行为建立数据分析模型，实现为收费系统提供实时、高效的现场处理数据接口，完善收费辅助稽查系统，有效地解决高速公路逃漏费作弊行为。附图说明

[0013] 图1是基于大数据平台下的数据挖掘系统的框架图。

具体实施方式

[0014] 下面结合附图及具体实施例对本发明进行更加详细与完整的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。

[0015] 参照图1，本发明的一种针对高速路缴费信息的大数据分析检测系统，该系统包括：收费子系统、收费数据处理子系统以及辅助稽查子系统；其中，所述的收费子系统主要负责高速公路收费业务，以及中心收费数据报表等功能，并将所有收集到的数据传至收费数据处理子系统；所述收费数据处理系统作为整个辅助稽查系统的核心部分，利用大数据分析挖掘技术，汇总、处理、分析海量收费数据，抽取逃漏费行为数据特征，是实现辅助稽查系统的基础；所述辅助稽查子系统主要负责定义并管理辅助稽查系统，以及所述收费数据处理子系统基础运行参数，针对所述收费数据处理子系统产生的稽查数据，提供友好的用户管理界面。

[0016] 所述收费数据处理系统作为整个辅助稽查系统的核心部分包括数据导入、数据预处理、行为模型分析、模型数据处理等子功能模块。利用大数据分析挖掘技术，汇总、处理、分析海量收费数据，抽取逃漏费行为数据特征，是实现收费辅助稽查的基础。为偷逃漏费的稽查执法提供“数字化取证”，即：从大规模高速公路收费交易数据库中提取关键属性，使这些属性的值成为逃漏费行为、逃漏费方式分析的特征，并能以此为依据作为逃漏费稽查过程中的行为断定。

[0017] (1)收费数据导入子模块

[0018] 现有收费系统上传至中心数据库的仅有出口车道交易流水，其他如车道事件信息、设备状态信息、收费员键盘操作记录并未上传，为实现收费辅助稽查，需要汇总所有相关数据并上传、导入至中心数据挖掘数据库中。

[0019] (2)收费数据预处理子模块

[0020] 收费系统所产生的数据主要包括：车道交易流水、车辆交易车牌识别信息、车道设备交易状态、收费员交易操作记录、标识站车辆识别信息等。全路网平均每日产生百余万条收费数据，如此规模的海量数据中包括大量可用于辅助稽查的信息，但因为各类数据间没有建立有效的关联机制，同时亦存在实际收费误操作、设备识别错误等原因导致的错误数据，使后期的数据分析及再利用相对比较困难。因此，需要为各类数据定义有效的信息属性过滤机制，实现原始数据的数据清洗工作，最大限度地保留原始数据信息的同时，保证数据本身的正确性、完整性。同时，为各类收费数据建立必要的信息关联机制，使后期数据模型的建立，以及数据分析处理提供全面的基础数据支持。

[0021] (3)行为模型分析子模块

[0022] 该模块功能完善与否直接关系到本系统的工作效率及稽查的准确度，因此针对目前日趋“高科技”的逃漏费行为，需要对各种已知的逃漏费行为分别进行分析，获取其数据特征，建立行为模型库，作为模型数据处理依据。同时，该模块要具备灵活的扩展性，为不断出现的新的逃漏费行为提供数据模型扩展能力。现阶段发现的逃漏费行为大致可分为内外联合实施和外部独立实施两大类型。第一种类型主要是指某些收费站内存在利用管理漏洞进行违规操作的个别现象，包括私放非免费车辆、私自普通车型改军警车型、私自更改车型或集体内部互相串通违规等。针对此类偷逃漏费行为，可以通过大数据分析方法，对某站、某车道、某收费员交班结账汇总数据进行分析，同时根据车牌号跟踪分析车辆多个收费站、车道、收费员的交易收费情况，将不合理的交易数据(如：某站、车道、收费员免费车流量异常高于平均水平，或某车辆在多个收费车道免费情况不一致等)报警，并将分析结果提供给稽查部门进行比较稽查工作。

[0023] 第二种类型的逃漏费行为模式则比较复杂多样，在此，将例举目前发现最多的一种逃费行为模式“双车套牌(换牌)相向倒卡逃费”进行模型分析。这种逃费行为对于逃费者而言操作最为简易且不会产生任何相关成本，因此可以获得最大的利益也最为常见。逃漏费者只需要准备两辆品牌和型号完全一样的车辆即可，仅仅通过简单的交换通行卡(需要时更换车牌)后，其实际费用由长途超载费用变为短途超载费用，从而给高速公路运营者造成很大通行费损失。针对此类逃漏费行为需要结合更多的收费数据，如收费站入、出口图片信息、路段间标识站信息等，来对该种逃漏费行为进行综合判断。

[0024] (4)模型数据处理子模块

[0025] 针对已建立的逃漏费行为模型库，优化基础数据处理机制，实现海量数据情况下的实时数据分析，保证基于大数据分析的收费辅助稽查系统的可靠性、高效性。同时，可以对各类基础收费数据进行泛型分析，过滤可疑数据并提供给相关稽查部门，为应对不同于已知行为模型库的新逃漏费行为提供及时有效的数据及分析保障。

[0026] 所述辅助稽查系统为本系统的终端显示模块，其主要功能为定义并管理辅助稽查系统，以及数据处理系统基础运行参数，针对数据模型处理系统产生的稽查数据，提供友好的用户管理界面。根据稽查需要，提供实时报警及跟踪，或提供完善的稽查数据查询及报表，为稽查人员提供直接、有效的管理手段。同时，根据业务需要，为收费系统提供自动化数据接口，使辅助稽查与收费系统特别是在收费车道系统中实现无缝衔接，实现逃漏费的数字化取证及现场实时处理的功能。

[0027] 以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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