基于DBSCAN算法的高速公路ETC牌识数据异常检测探析

本文着手ETC牌识数据,阐述了高速公路收费流程,指出了牌识数据中存在的异常数据会严重影响后续数据统计与收费的准确性的问题,并总结了牌识数据的异常情况。针对此类牌识数据的时空特性,提出了基于DBSCAN的牌识数据异常检测算法,使用该算法提取平均行程速度特征集,利用距离定义数据的相似度进行划分聚类,并根据特征集对异常数据进行检测。结果表明,基于DBSCAN的异常检测算法能够考虑到牌识数据时空相关性,准确进行牌识数据异常检测,解决目前高速公路门架数据应用上存在的问题。