一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法及系統(tǒng)的制作方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法及系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)卡口系統(tǒng)產(chǎn)生的過(guò)車(chē)記錄數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行全面、量化的評(píng)估，將卡口運(yùn)行狀態(tài)直觀化；同時(shí)實(shí)現(xiàn)了卡口運(yùn)行狀態(tài)可視化展示系統(tǒng)，為使用者提供簡(jiǎn)單直觀的結(jié)果展現(xiàn)，為卡口數(shù)據(jù)的使用提供數(shù)據(jù)化的參考依據(jù)。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及智慧交通領(lǐng)域，尤其涉及一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 車(chē)輛智能監(jiān)測(cè)記錄系統(tǒng)又稱(chēng)為卡口系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)卡口系統(tǒng)），是能夠?qū)κ鼙O(jiān)控路 面的車(chē)輛信息進(jìn)行自動(dòng)采集和處理的設(shè)備，主要以機(jī)動(dòng)車(chē)圖片抓拍、車(chē)牌號(hào)牌識(shí)別等車(chē)輛 特征數(shù)據(jù)采集，布控比對(duì)報(bào)警，查報(bào)站出警攔截為主要目的，對(duì)道路運(yùn)行車(chē)輛的構(gòu)成、流量 分布，違章情況進(jìn)行常年不間斷的自動(dòng)記錄，為交通違法、交通事故、交通管理、交通規(guī)劃、 道路養(yǎng)護(hù)提供重要的技術(shù)手段和基礎(chǔ)的運(yùn)行數(shù)據(jù)。然而，在實(shí)際交通信息采集過(guò)程中，由于 卡口系統(tǒng)的故障、檢測(cè)環(huán)境的變化、人為操作不當(dāng)?shù)确N種因素的影響，往往獲取的卡口數(shù)據(jù) 存在數(shù)據(jù)丟失、識(shí)別錯(cuò)誤等質(zhì)量問(wèn)題。若直接使用這些問(wèn)題數(shù)據(jù)推斷當(dāng)前交通流運(yùn)行狀態(tài) 和違法行為，必然會(huì)引起與實(shí)際情形存在差距的誤判。這樣不僅不能為快速緩解交通流量 分布、快速糾正交通違法行為、快速偵破交通事故等提供重要的技術(shù)手段和證據(jù)，達(dá)不到?jīng)Q 策支持的預(yù)期效果，反而可能導(dǎo)致路網(wǎng)更嚴(yán)重的交通擁堵以及滋生更多的交通違法行為。
[0003] 目前大多數(shù)研究主要集中在基于卡口數(shù)據(jù)挖掘的研究與應(yīng)用方面，如緝查防控應(yīng) 用、涉案車(chē)輛排查、旅行時(shí)間計(jì)算、交通流量分析、圖像分析等。而真正對(duì)于卡口系統(tǒng)本身運(yùn) 行狀態(tài)的研究與應(yīng)用相關(guān)的文獻(xiàn)資料涉及較少。同時(shí)，由于卡口系統(tǒng)相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)滯后，各地 建設(shè)與驗(yàn)收過(guò)程中對(duì)卡口系統(tǒng)的交通數(shù)據(jù)的采集與上傳，缺乏較全面的具有可操作性的質(zhì) 量要求與質(zhì)量管控，在大規(guī)模的卡口數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中暴露出很多質(zhì)量問(wèn)題。因此，本發(fā)明提 出一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法及系統(tǒng)，以實(shí)際卡口系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中輸出的過(guò)車(chē)記錄 數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)，從數(shù)據(jù)的缺失性和錯(cuò)誤性?xún)纱箨P(guān)鍵指標(biāo)分析卡口數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，并將分 析結(jié)果可視化展示。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明為克服上述的不足之處，目的在于提供一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法， 通過(guò)對(duì)過(guò)車(chē)記錄數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行全面、量化的評(píng)估，將卡口運(yùn)行狀態(tài)直觀化；同時(shí)實(shí)現(xiàn)了卡口 運(yùn)行狀態(tài)可視化展示系統(tǒng)，為使用者提供簡(jiǎn)單直觀的結(jié)果展現(xiàn)，為卡口數(shù)據(jù)的使用提供數(shù) 據(jù)化的參考依據(jù)。
[0005] 本發(fā)明另一目的在于提供一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集單元、 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元、數(shù)據(jù)分析單元、結(jié)果存儲(chǔ)單元、應(yīng)用服務(wù)器單元、Web端展現(xiàn)單元;本系統(tǒng)結(jié) 構(gòu)簡(jiǎn)單，易于實(shí)施。
[0006] 本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案達(dá)到上述目的：一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法，包 括如下步驟：
[0007] (1)設(shè)置卡口數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)周期；
[0008] (2)以統(tǒng)計(jì)周期為時(shí)間單位計(jì)算得到卡口數(shù)據(jù)的缺失性指標(biāo)與錯(cuò)誤性指標(biāo);其中， 所述缺失性指標(biāo)衡量數(shù)據(jù)的缺失程度，并通過(guò)數(shù)據(jù)量分布的均衡度表示數(shù)據(jù)的缺失性，均 衡度采用信息熵來(lái)計(jì)算;所述錯(cuò)誤性指標(biāo)是基于卡口的識(shí)別錯(cuò)誤率與識(shí)別正確率表征得 到；
[0009] (3)根據(jù)卡口數(shù)據(jù)的缺失性指標(biāo)與錯(cuò)誤性指標(biāo)分析卡口數(shù)據(jù)質(zhì)量，輸出卡口評(píng)估 結(jié)果。
[0010] 作為優(yōu)選，所述缺失性指標(biāo)的計(jì)算方法如下：
[0011] 1)篩選出統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)無(wú)任何過(guò)車(chē)記錄的卡口，將此類(lèi)卡口的缺失性指標(biāo)設(shè)為1;
[0012] 2)采用信息熵計(jì)算有過(guò)車(chē)記錄的卡口數(shù)據(jù)量均衡度U1、最大均衡度Umax_ 1;
[0013] 3)以實(shí)際的卡口數(shù)據(jù)量均衡度均值除以該卡口數(shù)據(jù)量最大均衡度定義得到歸一 化均衡度U in;
[0014] 4)將卡口的歸一化均衡度1^的計(jì)算結(jié)果轉(zhuǎn)化為該卡口的數(shù)據(jù)缺失性指標(biāo)Iiack_i， 對(duì)卡口的缺失性指標(biāo)進(jìn)行降序排列，取排名前Kl的卡口。
[0015] 作為優(yōu)選，所述卡口數(shù)據(jù)量均衡度仏的計(jì)算方法如下：
[0016] I)將一天劃分為η個(gè)時(shí)間槽，設(shè)Nijk為卡口 i在第j天第k個(gè)時(shí)間槽卡口數(shù)據(jù)記錄數(shù) 量，卡口 i在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)第k個(gè)時(shí)間槽卡口數(shù)據(jù)總量為Sunuk，則該卡口在第j天第k個(gè)時(shí)間槽 卡口數(shù)據(jù)量在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的占比為
[0017] II)以Uik表示卡口 i統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)第k個(gè)時(shí)間槽卡口數(shù)據(jù)量的均衡度，采用信息熵計(jì) 算均衡度：
[0018]
[0019] III)由步驟II)均衡度計(jì)算結(jié)果得到η個(gè)時(shí)間槽的通行卡口數(shù)據(jù)量均衡度的均值 表達(dá)式如下：
[0020]
[0021 ]通過(guò)表達(dá)式計(jì)算得到卡口數(shù)據(jù)量均衡度Ui。
[0022]作為優(yōu)選，所述卡口 i在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的某一相同時(shí)間槽卡口數(shù)據(jù)量平均分布，則采 用最大信息熵Umax_i表達(dá)卡口數(shù)據(jù)量的最大均衡度Umax_i，表達(dá)式為:Umax_i = log T，其中T為 統(tǒng)計(jì)周期天數(shù)。
[0023]作為優(yōu)選，所述歸一化均衡度Uin的計(jì)算公式如下：
[0024]
[0025] 其中，Uin的取值范圍為(0，1]。
[0026] 作為優(yōu)選，所述將卡口的歸一化均衡度Uin的計(jì)算結(jié)果轉(zhuǎn)化為該卡口的數(shù)據(jù)缺失性 指標(biāo)Ikkj的轉(zhuǎn)化公式如下：
[0027] IlacM = I-Uin
[0028] 其中，Ilac^i值越大表示卡口數(shù)據(jù)缺失程度越大。
[0029] 作為優(yōu)選，所述錯(cuò)誤性指標(biāo)的計(jì)算方法如下：
[0030] i)定義卡口號(hào)牌識(shí)別錯(cuò)誤率為卡口 i過(guò)車(chē)記錄中號(hào)牌號(hào)碼與車(chē)輛注冊(cè)信息表中號(hào) 牌號(hào)碼不一致的記錄數(shù)Sumer^1除以該卡口過(guò)車(chē)總記錄數(shù)Sum1，則統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)卡口號(hào)牌識(shí)別 錯(cuò)誤率計(jì)算公式如下：
[0031]
[0032] 計(jì)算后將得到的每個(gè)卡口數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率降序排列，取錯(cuò)誤率最高的前K2個(gè)卡口；
[0033] ii)根據(jù)步驟（1)的計(jì)算結(jié)果計(jì)算統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)所有卡口號(hào)牌綜合識(shí)別準(zhǔn)確率，所有 卡口號(hào)牌綜合識(shí)別準(zhǔn)確率Ra?表達(dá)式如下：
[0034
[0035] 其中，m為卡口總數(shù)量；
[0036] iii)將卡口的工作時(shí)間段分為白天與夜間，計(jì)算統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)所有卡口白天與夜間 過(guò)車(chē)記錄數(shù)分別為Sum day，Sumnight;所有卡口白天與夜間號(hào)牌識(shí)別錯(cuò)誤記錄數(shù)分別為 Sumerr_d ay，Sumerr_night;得到所有卡口號(hào)牌白天識(shí)別準(zhǔn)確率R ac；u_day表達(dá)式為：
聽(tīng)有卡口號(hào)牌夜間識(shí)別準(zhǔn)確表達(dá)式為 ;i V)由步驟i i i)表達(dá)式計(jì)算得到統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)所有卡口號(hào)牌 白天識(shí)別準(zhǔn)確率和夜間號(hào)牌識(shí)別準(zhǔn)確率。
[0037] 作為優(yōu)選，所述的輸出卡口評(píng)估結(jié)果包括各卡口數(shù)據(jù)缺失性排名，各卡口各時(shí)間 段的過(guò)車(chē)記錄數(shù)，各卡口數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率排名，各卡口車(chē)牌識(shí)別錯(cuò)誤率排名，所有卡口號(hào)牌綜合 識(shí)別準(zhǔn)確率、白天識(shí)別準(zhǔn)確率、夜間識(shí)別準(zhǔn)確率及同比與環(huán)比分析信息。
[0038] -種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估系統(tǒng)，包括:數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元、數(shù)據(jù)分析 單元、結(jié)果存儲(chǔ)單元、應(yīng)用服務(wù)器單元、Web端展現(xiàn)單元;數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元、數(shù)據(jù) 分析單元、結(jié)果存儲(chǔ)單元、應(yīng)用服務(wù)器單元、Web端展現(xiàn)單元依次連接。
[0039] 作為優(yōu)選，所述數(shù)據(jù)分析單元包括周期設(shè)置子單元和指標(biāo)計(jì)算子單元，該單元用 于完成對(duì)卡口運(yùn)行狀態(tài)的量化評(píng)估，從缺失性和錯(cuò)誤性?xún)蓚€(gè)指標(biāo)對(duì)卡口過(guò)車(chē)記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行 分析，得到卡口的運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估結(jié)果。
[0040] 本發(fā)明的有益效果在于：1)結(jié)果直觀、簡(jiǎn)明，本發(fā)明系統(tǒng)采用可視化展現(xiàn)方式，將 評(píng)估結(jié)果轉(zhuǎn)換為圖形圖像顯示，可以直觀地了解影響問(wèn)題卡口設(shè)備的關(guān)鍵指標(biāo)，提示用戶(hù) 有針對(duì)性地干預(yù)，從而降低卡口系統(tǒng)運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn);且運(yùn)算方便、快捷;2)可靠性強(qiáng)，本發(fā)明系統(tǒng) 分別提供卡口數(shù)據(jù)識(shí)別錯(cuò)誤率和缺失性指標(biāo)排名；3)新穎和靈活，本發(fā)明方法采用信息熵 評(píng)價(jià)卡口數(shù)據(jù)量均衡度，并對(duì)計(jì)算參數(shù)歸一化處理，從而得到卡口數(shù)據(jù)缺失性。該方法實(shí)現(xiàn) 上比較新穎。同時(shí)，在評(píng)估系統(tǒng)中支持靈活的統(tǒng)計(jì)周期查詢(xún)，在一定程度上滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)卡口 設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)。
【附圖說(shuō)明】
[0041 ]圖1是本發(fā)明評(píng)估系統(tǒng)原理圖；
[0042] 圖2是本發(fā)明評(píng)估方法流程圖；
[0043] 圖3是本發(fā)明實(shí)施例的卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估結(jié)果可視化展示圖。
【具體實(shí)施方式】
[0044]下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步描述，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不僅限于 此：
[0045]實(shí)施例：如圖1所示，一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)存 儲(chǔ)單元、數(shù)據(jù)分析單元、結(jié)果存儲(chǔ)單元、應(yīng)用服務(wù)器單元、Web端展現(xiàn)單元具體內(nèi)容如下： [0046]數(shù)據(jù)采集單元:從卡口數(shù)據(jù)原始存放位置采集杭州市2014年9月到2015年9月的卡 口過(guò)車(chē)記錄數(shù)據(jù)及過(guò)車(chē)圖片，過(guò)車(chē)記錄包括卡口編號(hào)、卡口方向、過(guò)車(chē)時(shí)間、車(chē)牌號(hào)碼、車(chē)牌 類(lèi)型等信息。
[0047]數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元:存儲(chǔ)采集的卡口過(guò)車(chē)記錄數(shù)據(jù)和過(guò)車(chē)圖片，本發(fā)明采用HBase的非 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式保存海量的卡口元數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量分析單元提供數(shù)據(jù)來(lái)源。
[0048] 數(shù)據(jù)分析單元:包括周期設(shè)置子單元和指標(biāo)計(jì)算子單元。該單元完成對(duì)卡口運(yùn)行 狀態(tài)的量化評(píng)估，主要從缺失性和錯(cuò)誤性?xún)蓚€(gè)指標(biāo)對(duì)卡口過(guò)車(chē)記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到卡 口的運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估結(jié)果。
[0049] 結(jié)果存儲(chǔ)單元：用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)分析單元輸出的分析結(jié)果，實(shí)現(xiàn)源數(shù)據(jù)與分析結(jié)果 分開(kāi)存儲(chǔ);本發(fā)明采用Orac Ie數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)。
[0050] 應(yīng)用服務(wù)器單元：用于用戶(hù)通過(guò)Web服務(wù)器對(duì)相關(guān)分析結(jié)果的查詢(xún)、統(tǒng)計(jì)、分析與 打印等工作。
[0051] WEB端展現(xiàn)單元:實(shí)現(xiàn)評(píng)估結(jié)果可視化展現(xiàn)和圖片驗(yàn)證功能。
[0052] 一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法如圖2所示，包括如下步驟：
[0053] 步驟1:周期設(shè)置。設(shè)置統(tǒng)計(jì)周期為1個(gè)月，選用杭州市2015年9月份卡口過(guò)車(chē)記錄 作為待分析數(shù)據(jù)。進(jìn)一步說(shuō)明，在步驟2中，采用2015年9月24日早上8點(diǎn)到9點(diǎn)（即第9個(gè)時(shí)間 槽)的卡口數(shù)據(jù)具體說(shuō)明。
[0054]步驟2:計(jì)算缺失性指標(biāo)
[0055] (1)篩選統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)未工作的卡口
[0056] 篩選出統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)無(wú)任何過(guò)車(chē)記錄的卡口設(shè)備，將未工作卡口缺失性指標(biāo)設(shè)為1。
[0057] (2)計(jì)算數(shù)據(jù)均衡度
[0058]在統(tǒng)計(jì)周期30天，按照1個(gè)小時(shí)為時(shí)間粒度，每天可劃分為24個(gè)時(shí)間槽。若車(chē)輛通 行時(shí)間顯示0:00-1:00時(shí)刻得到的一條卡口數(shù)據(jù)，即將這時(shí)間段卡口數(shù)據(jù)定義為第一個(gè)時(shí) 間槽得到的數(shù)據(jù)。其他時(shí)間槽的時(shí)間段劃分以此類(lèi)推，具體如表1所示： LUUOU」 衣丄
[0061 ] 例如，統(tǒng)計(jì)卡口（編號(hào)310003000017)在9月24日第8個(gè)時(shí)間槽卡口數(shù)據(jù)量為3268 條，統(tǒng)計(jì)該卡口在本年9月每天第8個(gè)時(shí)間槽通過(guò)的卡口數(shù)據(jù)總數(shù)量為36087條。則該卡口在 9月24日第8個(gè)時(shí)間槽采集到的數(shù)據(jù)量在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的占比為== ().0()1.此按照以上 計(jì)算方法，可依次計(jì)算整個(gè)統(tǒng)計(jì)月份在每個(gè)時(shí)間槽內(nèi)的占比。
[0062] 30天內(nèi)8點(diǎn)到9點(diǎn)的卡口數(shù)據(jù)量為：
[0063] [2744,2919，0,0,0,0,0，0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,3078,2608,2209，3083,2738， 3060，3268，3160，2439，1731，3050，0]
[0064] 考慮到后續(xù)對(duì)數(shù)計(jì)算中的數(shù)值問(wèn)題，即對(duì)數(shù)函數(shù)的輸入不能為0，將總卡口數(shù)量加 一個(gè)微小的常數(shù)〇. 00003，同時(shí)將每天的時(shí)間槽數(shù)據(jù)占比加0.000001。于是30天內(nèi)該卡口在 第9個(gè)時(shí)間槽的數(shù)據(jù)量每天占比分別為：
[0065] [0·076，0·081，2·77e-9，2·77e-9，2·77e-9，2·77e-9，2·77e-9，2·77e-9，2·77e-9， 2·77e-9，2·77e-9，2·77e-9，2·77e-9，2·77e-9，2·77e-9，2·77e-9，2·77e-9，0·085，0·072， 0.061,0.085,0.076,0.084,0.091,0.088,0.068,0.048,0.085,2.77e-9]
[0066] 采用以2為底的對(duì)數(shù)函數(shù)，可得到目標(biāo)卡口在第9個(gè)時(shí)間槽的數(shù)據(jù)均衡度為：
[0067] 按照上述步驟，依次得到該卡口所有時(shí)間槽內(nèi)數(shù)據(jù)均衡度分別為：
[0068] [3.8378,3.8545,3.7781,3.8711,3.850,3.8211,3.745,3.8110,3.6824,3.6892, 3.6623,3.6988,3.7953,3.6882,3.6532,3.654,3.9921，3.8762,3.693,3.8968,3.6685， 3.6542,3.6624,3.8354]
[0069] 因此，計(jì)算得到卡口數(shù)據(jù)量均衡度的均僅
[0070] (3)計(jì)算最大均衡度 [0071]采用以2為底的對(duì)數(shù)函數(shù)：
[0072] Umax-i = Iog N= log(30)=4.9069
[0073] (4)計(jì)算歸一化均衡度
[0074] 卡口（編號(hào)310003000017)數(shù)據(jù)量歸一化均衡度：
[0075]
[0076] (5)計(jì)算卡口缺失性指標(biāo)
[0077] 卡口（編號(hào)310003000017)數(shù)據(jù)量的缺失性指標(biāo)Iiack_i:
[0078] IiacM = I-Uin= 1-0 · 7674 = 0.2326
[0079] (6)卡口數(shù)據(jù)缺失性指標(biāo)排序
[0080] 根據(jù)上述步驟，可得到所有卡口數(shù)據(jù)缺失性指標(biāo)，將其卡口數(shù)據(jù)缺失性指標(biāo)按從 高到低排列。排名越靠前的卡口缺失性指標(biāo)越高，越值得關(guān)注。前排名前Kl的卡口，本發(fā)明 Kl 取 15。
[0081 ]步驟3:計(jì)算錯(cuò)誤性指標(biāo)
[0082] (1)計(jì)算統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)卡口號(hào)牌識(shí)別錯(cuò)誤率
[0083] 統(tǒng)計(jì)卡口（編號(hào)310003000017)30天的過(guò)車(chē)總記錄數(shù)為696354條，而卡口過(guò)車(chē)記錄 中識(shí)別的車(chē)牌號(hào)牌與杭州市車(chē)輛信息注冊(cè)表中號(hào)牌不一致的記錄數(shù)為：以"浙A"開(kāi)頭的車(chē) 牌識(shí)別錯(cuò)誤的記錄數(shù)為564條，車(chē)牌號(hào)碼出現(xiàn)"未識(shí)別"的記錄數(shù)為19884條，則該卡口號(hào)牌 識(shí)別錯(cuò)誤記錄數(shù)Sumerr_iS20448條。
[0084] 閔此，得剞該卡口號(hào)牌iR別錯(cuò)誤鑾為，
[0085]
[0086] 按照上述步驟可得到所有卡口數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率，對(duì)其進(jìn)行降序排列。排名越靠前的卡 口缺失率越高，越值得關(guān)注。取排名前K2的卡口，本發(fā)明K2取15。
[0087] (2)計(jì)算統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)所有卡口號(hào)牌綜合識(shí)別準(zhǔn)確率
[0088] 根據(jù)步驟(1)計(jì)算結(jié)果，得到所有卡口號(hào)牌綜合識(shí)別準(zhǔn)確率為
[0089] (3)計(jì)算統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)所有卡口號(hào)牌白天識(shí)別準(zhǔn)確率和夜間號(hào)牌識(shí)別準(zhǔn)確率
[0090] 在本發(fā)明實(shí)施例中，白天時(shí)間段指6點(diǎn)到18點(diǎn)，夜間時(shí)間段指18點(diǎn)到第二天6點(diǎn)。經(jīng) 統(tǒng)計(jì)，白天卡口數(shù)據(jù)記錄數(shù)Sumday為58696466條，白天號(hào)牌識(shí)別錯(cuò)誤記錄數(shù)N err_day為 2101333條;夜間卡口數(shù)據(jù)記錄數(shù)Sumnight為23910429條，夜間號(hào)牌識(shí)別錯(cuò)誤記錄數(shù)Nerr_ night 為 1119008條。
[0091] 則所有卡口號(hào)牌白天識(shí)別準(zhǔn)毎
；所有卡口號(hào) 牌夜間識(shí)別錯(cuò)誤」
[0092]以卡口識(shí)別錯(cuò)誤率和識(shí)別正確率表征卡口的錯(cuò)誤性指標(biāo)。
[0093]步驟4:根據(jù)卡口數(shù)據(jù)的缺失性指標(biāo)與錯(cuò)誤性指標(biāo)分析卡口數(shù)據(jù)質(zhì)量，輸出卡口評(píng) 估結(jié)果。
[0094]其中，輸出卡口評(píng)估結(jié)果包括：
[0095] 1、以統(tǒng)計(jì)周期定時(shí)更新推送評(píng)估結(jié)果，以文本框形式顯示統(tǒng)計(jì)周期號(hào)牌綜合識(shí)別 準(zhǔn)確率、白天識(shí)別準(zhǔn)確率、夜間識(shí)別準(zhǔn)確率及同比與環(huán)比分析;其中同比為與一年前相同統(tǒng) 計(jì)周期計(jì)算結(jié)果對(duì)比值，環(huán)比為與上一統(tǒng)計(jì)周期計(jì)算結(jié)果對(duì)比值。
[0096] 2、以進(jìn)度條形式顯示卡口號(hào)牌識(shí)別錯(cuò)誤率排名，降序排列，點(diǎn)擊排名中某行可定 位到左邊的地圖上該卡口，并支持圖片驗(yàn)證功能；
[0097] 3、以地圖標(biāo)識(shí)各卡口位置，以圓圈大小和顏色深淺標(biāo)識(shí)車(chē)牌識(shí)別錯(cuò)誤率排名前15 的卡口；
[0098] 4、以進(jìn)度條形式降序顯示卡口號(hào)牌綜合識(shí)別缺失性排名前15的卡口，點(diǎn)擊排名中 某行可在左邊顯示該卡口過(guò)車(chē)記錄數(shù)情況；
[0099] 5、以像素圖表示統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)每天各時(shí)段的卡口過(guò)車(chē)記錄數(shù)情況，結(jié)合卡口缺失性 排名直觀展示卡口數(shù)據(jù)量異常變化情況。
[0100]以上的所述乃是本發(fā)明的具體實(shí)施例及所運(yùn)用的技術(shù)原理，若依本發(fā)明的構(gòu)想所 作的改變，其所產(chǎn)生的功能作用仍未超出說(shuō)明書(shū)及附圖所涵蓋的精神時(shí)，仍應(yīng)屬本發(fā)明的 保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法，其特征在于包括如下步驟： (1) 設(shè)置卡口數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)周期； (2) 以統(tǒng)計(jì)周期為時(shí)間單位計(jì)算得到卡口數(shù)據(jù)的缺失性指標(biāo)與錯(cuò)誤性指標(biāo);其中，所述 缺失性指標(biāo)衡量數(shù)據(jù)的缺失程度，并通過(guò)數(shù)據(jù)量分布的均衡度表示數(shù)據(jù)的缺失性，均衡度 采用信息熵來(lái)計(jì)算;所述錯(cuò)誤性指標(biāo)是基于卡口的識(shí)別錯(cuò)誤率與識(shí)別正確率表征得到； (3) 根據(jù)卡口數(shù)據(jù)的缺失性指標(biāo)與錯(cuò)誤性指標(biāo)分析卡口數(shù)據(jù)質(zhì)量，輸出卡口評(píng)估結(jié)果。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法，其特征在于:所述缺失性指 標(biāo)的計(jì)算方法如下： 1) 篩選出統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)無(wú)任何過(guò)車(chē)記錄的卡口，將此類(lèi)卡口的缺失性指標(biāo)設(shè)為1; 2) 采用信息熵計(jì)算有過(guò)車(chē)記錄的卡口數(shù)據(jù)量均衡度U、最大均衡度; 3) 以實(shí)際的卡口數(shù)據(jù)量均衡度均值除以該卡口數(shù)據(jù)量最大均衡度定義得到歸一化均 衡度Uin; 4 )將卡口的歸一化均衡度Uin的計(jì)算結(jié)果轉(zhuǎn)化為該卡口的數(shù)據(jù)缺失性指標(biāo)11 ac；k_i，對(duì)卡 口的缺失性指標(biāo)進(jìn)行降序排列，取排名前K1的卡口。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法，其特征在于:所述卡口數(shù)據(jù) 量均衡度仏的計(jì)算方法如下： I) 將一天劃分為η個(gè)時(shí)間槽，設(shè)Nijk為卡口 i在第j天第k個(gè)時(shí)間槽卡口數(shù)據(jù)記錄數(shù)量，卡 口 i在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)第k個(gè)時(shí)間槽卡口數(shù)據(jù)總量為Sunuk，則該卡口在第j天第k個(gè)時(shí)間槽卡口數(shù) 據(jù)量在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的占比II) 以Ulk表示卡口 i統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)第k個(gè)時(shí)間槽卡口數(shù)據(jù)量的均衡度，采用信息熵計(jì)算均 衡度：III) 由步驟II)均衡度計(jì)算結(jié)果得到η個(gè)時(shí)間槽的通行卡口數(shù)據(jù)量均衡度的均值表達(dá) 式如下：通過(guò)表達(dá)式計(jì)算得到卡口數(shù)據(jù)量均衡度U。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法，其特征在于:所述卡口 i在 統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的某一相同時(shí)間槽卡口數(shù)據(jù)量平均分布，則采用最大信息熵表達(dá)卡口數(shù)據(jù) 量的最大均衡度Umax_i，表達(dá)式為:U max_i = logT，其中T為統(tǒng)計(jì)周期天數(shù)。5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法，其特征在于:所述歸一化均 衡度Uin的計(jì)算公式如下：其中，Uin的取值范圍為(0，1]。6. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法，其特征在于:所述將卡口的 歸一化均衡度υιη的計(jì)算結(jié)果轉(zhuǎn)化為該卡口的數(shù)據(jù)缺失性指標(biāo)的轉(zhuǎn)化公式如下： I lacki- 1-Uin 其中，Iiac；k_i值越大表示卡口數(shù)據(jù)缺失程度越大。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法，其特征在于:所述錯(cuò)誤性指 標(biāo)的計(jì)算方法如下： i)定義卡口號(hào)牌識(shí)別錯(cuò)誤率為卡口 i過(guò)車(chē)記錄中號(hào)牌號(hào)碼與車(chē)輛注冊(cè)信息表中號(hào)牌號(hào) 碼不一致的記錄數(shù)Sumerrj除以該卡口過(guò)車(chē)總記錄數(shù)Sunn，則統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)卡口號(hào)牌識(shí)別錯(cuò)誤 率計(jì)算公式如下：計(jì)算后將得到的每個(gè)卡口數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率降序排列，取錯(cuò)誤率最高的前K2個(gè)卡口； i i)根據(jù)步驟（1)的計(jì)算結(jié)果計(jì)算統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)所有卡口號(hào)牌綜合識(shí)別準(zhǔn)確率，所有卡口 號(hào)牌綜合識(shí)別準(zhǔn)確率R_表達(dá)式如下：其中，m為卡口總數(shù)量； i i i)將卡口的工作時(shí)間段分為白天與夜間，計(jì)算統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)所有卡口白天與夜間過(guò)車(chē) 記錄數(shù)分別為Sumday，Sumnight;所有卡□白天與夜間號(hào)牌識(shí)別錯(cuò)誤記錄數(shù)分別為Sumerr_day， S u m e r r _ n i g h t ;得到所有卡口號(hào)牌白天識(shí)別準(zhǔn)確率R a。u _ d a y表達(dá)式為：所有卡口號(hào)牌夜間識(shí)別準(zhǔn)確表達(dá)式為i v)由步驟i i i)表達(dá)式計(jì)算得到統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)所有卡口號(hào)牌 白天識(shí)別準(zhǔn)確率和夜間號(hào)牌識(shí)別準(zhǔn)確率。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估方法，其特征在于:所述的輸出卡 口評(píng)估結(jié)果包括各卡口數(shù)據(jù)缺失性排名，各卡口各時(shí)間段的過(guò)車(chē)記錄數(shù)，各卡口數(shù)據(jù)錯(cuò)誤 率排名，各卡口車(chē)牌識(shí)別錯(cuò)誤率排名，所有卡口號(hào)牌綜合識(shí)別準(zhǔn)確率、白天識(shí)別準(zhǔn)確率、夜 間識(shí)別準(zhǔn)確率及同比與環(huán)比分析信息。9. 一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于包括:數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元、 數(shù)據(jù)分析單元、結(jié)果存儲(chǔ)單元、應(yīng)用服務(wù)器單元、Web端展現(xiàn)單元;數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 單元、數(shù)據(jù)分析單元、結(jié)果存儲(chǔ)單元、應(yīng)用服務(wù)器單元、Web端展現(xiàn)單元依次連接。10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種卡口運(yùn)行狀態(tài)量化評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于:所述數(shù)據(jù)分 析單元包括周期設(shè)置子單元和指標(biāo)計(jì)算子單元，該單元用于完成對(duì)卡口運(yùn)行狀態(tài)的量化評(píng) 估，從缺失性和錯(cuò)誤性?xún)蓚€(gè)指標(biāo)對(duì)卡口過(guò)車(chē)記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到卡口的運(yùn)行狀態(tài)量化 評(píng)估結(jié)果。
【文檔編號(hào)】G08G1/01GK106056912SQ201610619736
【公開(kāi)日】2016年10月26日
【申請(qǐng)日】2016年7月29日
【發(fā)明人】李建元, 張?jiān)圃? 李丹, 應(yīng)康平, 陳濤
【申請(qǐng)人】浙江銀江研究院有限公司