基于多源时空数据融合的异常轨迹识别与逃费稽核

随着路网规模的扩大,收费里程的激增,衍生出一系列新型逃费漏费行为,对联网收费稽核提出了更高的要求。本文从深入挖掘ETC门架设备获取的信息出发,基于ETC交易流水数据、ETC门架牌识数据、车辆特征数据,开展了多源时空数据融合的研究。利用高速公路的门架拓扑关系构建基于ETC门架的高速公路路网模型;使用Dijkstra算法实现车辆通行路径还原拟合;融合多源数据通过多源数据的轨迹信息对比进行偷逃费车辆识别,证据链生成;最终实现异常车辆的定位和逃费稽核。