CN113436356A - 一种车辆轨迹还原方法、高速通行费确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种车辆轨迹还原方法、高速通行费确定方法及装置，该方法包括：在待付费车辆到达终点收费站之后，若确定该待付费车辆属于异常车辆，则先获取该待付费车辆的特征数据；再根据该待付费车辆的特征数据、该终点收费站和高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据，确定该待付费车辆的行驶轨迹，以便后续能够根据该待付费车辆的行驶轨迹，确定该待付费车辆的高速通行费。其中，因待付费车辆的行驶轨迹能够准确地表示出该待付费车辆在高速公路上的实际行驶路程，使得基于该行驶轨迹确定出的该待付费车辆的高速通行费能够准确地表示出针对该待付费车辆应该收取的高速通行费，如此能够有效地提高高速通行费的收取准确性。

Description

一种车辆轨迹还原方法、高速通行费确定方法及装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种车辆轨迹还原方法、高速通行费确定方法及装置。

背景技术

随着高速公路网的迅速扩张，准确地收取高速通行费越来越重要。其中，高速通行费是指车辆在高速公路上行驶时应该缴纳的费用。

然而，因现有的电子不停车收费***(Electronic Toll Collection，ETC)针对一些车辆(如，具有偷逃高速通行费行为的车辆)实际收取的高速通行费往往低于这些车辆理应支付的高速通行费，如此导致高速通行费的收取准确性较低。

发明内容

本申请实施例的主要目的在于提供一种车辆轨迹还原方法、高速通行费确定方法及装置，能够准确地还原出车辆在高速公路上的实际行驶轨迹，使得后续能够基于该车辆在高速公路上的实际行驶轨迹，准确地确定出针对该车辆应该收取的高速通行费，如此能够有效地提高高速通行费的收取准确性。

本申请实施例提供了一种车辆轨迹还原方法，所述方法包括：

在待付费车辆到达终点收费站之后，判断所述待付费车辆是否属于异常车辆；其中，所述终点收费站表示所述待付费车辆在高速公路上经过的最后一个电子不停车收费***ETC收费站；

在确定所述待付费车辆属于异常车辆之后，获取所述待付费车辆的特征数据；

根据所述待付费车辆的特征数据、所述终点收费站和高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据，确定所述待付费车辆的行驶轨迹；其中，所述过车数据用于表示经过所述ETC收费站的车辆的特征信息。

本申请实施例还提供了一种高速通行费确定方法，所述方法包括：

利用本申请实施例提供的车辆轨迹还原方法的任一实施方式确定待付费车辆的行驶轨迹；

根据所述待付费车辆的行驶轨迹，确定所述待付费车辆的高速通行费。

本申请实施例还提供了一种车辆轨迹还原装置，所述装置包括：

异常判断单元，用于在待付费车辆到达终点收费站之后，判断所述待付费车辆是否属于异常车辆；其中，所述终点收费站表示所述待付费车辆在高速公路上经过的最后一个电子不停车收费***ETC收费站；

特征获取单元，用于在确定所述待付费车辆属于异常车辆之后，获取所述待付费车辆的特征数据；

轨迹还原单元，用于根据所述待付费车辆的特征数据、所述终点收费站和高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据，确定所述待付费车辆的行驶轨迹；其中，所述过车数据用于表示经过所述ETC收费站的车辆的特征信息。

本申请实施例还提供了一种高速通行费确定装置，所述装置包括：

轨迹确定单元，用于利用本申请实施例提供的车辆轨迹还原方法的任一实施方式确定待付费车辆的行驶轨迹；

通信费确定单元，用于根据所述待付费车辆的行驶轨迹，确定所述待付费车辆的高速通行费。

基于上述技术方案，本申请具有以下有益效果：

本申请提供的技术方案中，在待付费车辆到达终点收费站之后，先判断该待付费车辆是否属于异常车辆，以便在确定该待付费车辆属于异常车辆之后，获取该待付费车辆的特征数据；再根据该待付费车辆的特征数据、该终点收费站和高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据，确定该待付费车辆的行驶轨迹，以便后续能够根据该待付费车辆的行驶轨迹，确定该待付费车辆的高速通行费。

其中，因过车数据用于表示经过ETC收费站的车辆的特征信息，使得高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据能够准确地表示出在该历史时间段内车辆在高速公路上经过的ETC收费站，从而使得依据该过车数据、待付费车辆的特征数据以及终点收费站确定出的待付费车辆的行驶轨迹能够准确地表示出该待付费车辆在高速公路上的实际行驶路程，进而使得基于该行驶轨迹确定出的该待付费车辆的高速通行费能够准确地表示出针对该待付费车辆应该收取的高速通行费，如此能够有效地提高高速通行费的收取准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种车辆轨迹还原方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种高速通行费确定方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种车辆轨迹还原装置的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种高速通行费确定装置的结构示意图。

具体实施方式

发明人针对ETC的研究中发现，因现有的ETC无法确定出一些车辆(如，具有偷逃高速通行费行为的车辆)在高速公路上的实际行驶轨迹，导致该ETC无法针对这些车辆收取准确的高速通行费，如此导致高速通行费的收取准确性较低。

基于上述发现，本申请实施例提供了一种车辆轨迹还原方法，该方法包括：在待付费车辆到达终点收费站之后，判断该待付费车辆是否属于异常车辆；若该待付费车辆属于异常车辆，则先获取该待付费车辆的特征数据；再根据该待付费车辆的特征数据、该终点收费站和高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据，确定该待付费车辆的行驶轨迹，以便后续能够根据该待付费车辆的行驶轨迹，确定该待付费车辆的高速通行费。

可见，因过车数据用于表示经过ETC收费站的车辆的特征信息，使得高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据能够准确地表示出在该历史时间段内车辆在高速公路上经过的ETC收费站，从而使得依据该过车数据、待付费车辆的特征数据以及终点收费站确定出的待付费车辆的行驶轨迹能够准确地表示出该待付费车辆在高速公路上的实际行驶路程，进而使得基于该行驶轨迹确定出的该待付费车辆的高速通行费能够准确地表示出针对该待付费车辆应该收取的高速通行费，如此能够有效地提高高速通行费的收取准确性。

另外，本申请实施例不限定车辆轨迹还原方法的执行主体，例如，本申请实施例提供的车辆轨迹还原方法可以应用于终端设备或服务器等数据处理设备。其中，终端设备可以为智能手机、计算机、个人数字助理(Personal Digital Assitant，PDA)或平板电脑等。服务器可以为独立服务器、集群服务器或云服务器。

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

方法实施例一

参见图1，该图为本申请实施例提供的一种车辆轨迹还原方法的流程图。

本申请实施例提供的车辆轨迹还原方法，包括S1-S3：

S1：在待付费车辆到达终点收费站之后，判断该待付费车辆是否属于异常车辆。

待付费车辆是指需要支付高速通行费的车辆，也就是即将驶离高速公路的车辆。

终点收费站表示待付费车辆在高速公路上经过的最后一个ETC收费站，也就是需要针对待付费车辆进行高速通行费结算的ETC收费站。可见，待付费车辆将从终点收费站驶离高速公路。

异常车辆是指对应高速行驶信息存在异常的车辆。其中，高速行驶信息是指一个车辆在高速公路上的行驶相关信息。

另外，本申请实施例不限定高速行驶信息，例如，一个车辆的高速行驶信息可以包括该车辆在高速公路上的驶入位置以及驶入时刻、该车辆在高速公路上的驶离位置以及驶离时刻。

此外，本申请实施例不限定高速行驶信息存在的异常，例如，该异常可以是未记录车辆在高速公路上的驶入位置(例如，出口无卡、套牌等造成的异常现象)；又如，该异常也可以是车辆在高速公路上的驶入位置与驶离位置相同，但该车辆在高速公路上的驶入时刻与驶离时刻之间的时间差值超过了预设时间差值(例如，对向换签等造成的异常现象)。还如，该异常也可以是车辆在高速公路上的驶入位置与驶离位置之间的路程长度低于该车辆在高速公路上的驶入时刻与驶离时刻之间的时间差值对应的最小路程长度(例如，一车多签等造成的异常现象)。

另外，本申请实施例不限定S1的实施方式，可以采用现有的或者未来出现的任一种能够针对待付费车辆是否属于异常车辆进行判断的方法进行实施。为了便于理解，下面结合示例进行说明。

作为示例，S1具体可以包括S11-S14：

S11：在待付费车辆到达终点收费站之后，获取该待付费车辆的高速行驶信息。

其中，待付费车辆的高速行驶信息是指该待付费车辆在高速公路上的行驶相关信息，以使该待付费车辆的高速行驶信息用于表示该待付费车辆在高速公路上的行驶过程。另外，本申请实施例不限定待付费车辆的高速行驶信息的获取过程。

S12：检测待付费车辆的高速行驶信息是否存在异常。

需要说明的是，S12中“异常”的相关内容可以参见上文“高速行驶信息存在的异常”的相关内容。

S13：若确定待付费车辆的高速行驶信息存在异常，则确定该待付费车辆属于异常车辆。

S14：若待付费车辆的高速行驶信息不存在异常，则确定该待付费车辆不属于异常车辆。

基于上述S1的相关内容可知，在待付费车辆到达终点收费站之后，可以判断该待付费车辆是否属于异常车辆，若该待付费车辆不属于异常车辆，则表示当前时刻下能够准确地确定出针对该待付费车辆应该收取的高速通行费，故可以直接计算该待付费车辆的高速通行费即可。然而，若该待付费车辆属于异常车辆，则表示当前时刻下无法准确地确定出针对该待付费车辆应该收取的高速通行费，故可以先对该待付费车辆在高速公路上的实际行驶轨迹进行还原，再基于依据该待付费车辆在高速公路上的实际行驶轨迹，计算该待付费车辆的高速通行费。如此有利于提高高速通行费的收取准确性。

S2：在确定待付费车辆属于异常车辆之后，获取待付费车辆的特征数据。

其中，待付费车辆的特征数据用于表示该待付费车辆所具有的特征信息。

另外，本申请实施例不限定待付费车辆的特征数据，例如，该待付费车辆的特征数据可以包括该待付费车辆的车辆标识和/或该待付费车辆的外观数据。

待付费车辆的车辆标识用于唯一标识该待付费车辆；而且本申请实施例不限定待付费车辆的车辆标识，例如，该待付费车辆的车辆标识可以是该待付费车辆的车牌或者该待付费车辆上对应的ETC卡编号。

待付费车辆的外观数据用于描述该待付费车辆的外观特征；而且本申请实施不限定待付费车辆的外观数据，例如，待付费车辆的外观数据可以包括该待付费车辆的车型、该待付费车辆的颜色、该待付费车辆的品牌、该待付费车辆的尺寸、该待付费车辆的结构特征中的至少一个。

此外，本申请实施例不限定待付费车辆的特征数据的获取方式，例如，可以先由终点收费站针对该待付费车辆进行拍摄，再从该拍摄结果(例如，针对待付费车辆拍摄的照片或视频)中提取该待付费车辆的特征数据。需要说明的是，本申请实施例不限定待付费车辆的特征数据的提取过程，可以采用现有的或者未来出现的任一种能够实现从图像中进行车辆特征提取的方法进行实施。

基于上述S2的相关内容可知，对于待付费车辆来说，若确定该待付费车辆属于异常车辆，则可以获取待付费车辆的特征数据，以便后续能够依据该待付费车辆的特征数据，确定出该待付费车辆在高速公路上的行驶轨迹。

S3：根据待付费车辆的特征数据、终点收费站和高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据，确定该待付费车辆的行驶轨迹。

其中，高速公路拓扑网用于描述高速公路之间的连通关系以及高速公路上设置的相关对象(例如，ETC收费站等)的位置信息。

ETC收费站设置在高速公路上，而且本申请实施例不限定ETC收费站在高速公路上的设置方式，可以采用现有的或者未来出现的任一种ETC收费站的设置方式进行实施。

另外，ETC收费站可以装设有过车数据采集设备，以使该ETC收费站能够针对经过该ETC收费站的各个车辆进行信息采集。其中，过车数据采集设备用于采集车辆的特征信息；而且本申请实施例不限定过车数据采集设备，例如，过车数据采集设备可以包括摄像头和/或读卡装置(如，能够与车辆上ETC卡进行通信的且安装在ETC收费站车道上的天线)。

历史时间段是指在待付费车辆到达终点收费站的时刻之前的一段时间；而且该历史时间段可以基于该待付费车辆到达终点收费站的时刻进行确定。另外，本申请实施例不限定历史时间段，可以预先设定，也可以自动确定(技术详情请参见下文S39的相关内容)。

过车数据用于表示经过ETC收费站的车辆的特征信息。另外，本申请实施例不限定过车数据，例如，过车数据可以包括过车记录和/或过车视频。

过车记录用于记录通过ETC收费站的车辆及其经过时刻。另外，本申请实施例不限定过车记录的表示方式，例如，该过车记录可以包括经过ETC收费站的车辆对应的记录数据。其中，车辆对应的记录数据是指用于在过车记录中进行记录的、且与该车辆相关的数据信息(如，车辆标识、车辆到达ETC收费站的时刻，车辆到达的ETC收费站的标识等等)。

过车视频用于记录通过ETC收费站的车辆的图像采集信息。

另外，本申请实施例不限定S3的实施方式，例如，可以先将待付费车辆的特征数据与高速公路拓扑网中各个ETC收费站在历史时间段内的过车数据进行匹配，得到该待付费车辆在高速公路上经过的所有ETC收费站及其经过时刻；再按照经过时刻的先后顺序，将待付费车辆在高速公路上经过的所有ETC收费站在高速公路拓扑网中进行连接，得到该待付费车辆的行驶轨迹，以使该待付费车辆的行驶轨迹的终点位置是上文“终点收费站”。

此外，为了提高车辆轨迹的还原效率，本申请实施例还提供了S3的一种可能的实施方式，其具体可以包括S31-S38：

S31：利用终点收费站，初始化待付费车辆的行驶轨迹。

本申请实施例中，对于待付费车辆来说，在确定该待付费车辆将从终点收费站驶离高速公路之后，可以将该终点收费站作为该待付费车辆的行驶轨迹中终点位置，对该待付费车辆的行驶轨迹进行初始化，以使初始化后的待付费车辆的行驶轨迹能够表示出该待付费车辆在高速公路上经过的最后一个ETC收费站是上文“终点收费站”。

S32：利用终点收费站，初始化待使用目的收费站。

待使用目的收费站是指待付费车辆对应的待还原路径段的终点端点。其中，待还原路径段是指在当前轮的路径还原过程中需要进行还原的路径段。

基于上述S32的相关内容可知，为了能够准确地还原出待付费车辆从哪个ETC收费站驶向终点收费站，则可以利用终点收费站初始化待使用目的收费站(也就是将该终点收费站确定为待使用目的收费站)，以便后续能够基于该终点收费站，确定出位于该终点收费站上游的、与该终点收费站相邻的、且被待付费车辆经过的ETC收费站。

S33：从高速公路拓扑网中查询待使用目的收费站的上游相邻收费站，得到至少一个待筛选收费站。

其中，待使用目的收费站的上游相邻收费站是指在高速公路拓扑网中记录的、与该待使用目的收费站相邻的且允许经过车辆继续开往该待使用目的收费站的ETC收费站。

待筛选收费站用于表示待使用目的收费站的上游相邻收费站。另外，本申请实施例不限定待筛选收费站的个数，例如，若在高速公路拓扑网中记录了待使用目的收费站的上游相邻收费站的个数为N，则该待筛选收费站的个数也可以是N。其中，N为正整数。

基于上述S33的相关内容可知，在获取到待使用目的收费站(或者，待使用目的收费站完成一次更新)之后，可以从高速公路拓扑网中查询该待使用目的收费站的上游相邻收费站，并将查询到的所有(或者部分)上游相邻收费站分别确定为待筛选收费站，以便后续能够从这些待筛选收费站确定出被待付费车辆经过的待筛选收费站。

S34：根据待付费车辆的特征数据和至少一个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据，确定待使用源收费站。

其中，待筛选收费站在历史时间段内的过车数据用于记录在历史时间段内经过该待筛选收费站的车辆的特征信息。

待使用源收费站表示待付费车辆在历史时间段内经过的待筛选收费站。另外，待使用源收费站也可以是指待付费车辆对应的待还原路径段的起始端点。

另外，本申请实施例不限定S34的实施方式，例如，在一种可能的实施方式中，S34具体可以为包括S341-S343：

S341：根据待付费车辆的特征数据和第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据，判断该待付费车辆在历史时间段内是否经过该第i个待筛选收费站。其中，i为正整数，i≤N，N为正整数。

本申请实施例中，在获取到第i个待筛选收费站之后，可以先将待付费车辆的特征数据与该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据进行比对，得到该第i个待筛选收费站对应的比对结果；再依据该第i个待筛选收费站对应的比对结果，确定该待付费车辆在历史时间段内是否经过该第i个待筛选收费站。

其中，第i个待筛选收费站对应的比对结果用于描述待付费车辆的特征数据与第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据是否匹配成功；而且，若匹配成功，则表示待付费车辆在历史时间段内经过该第i个待筛选收费站；若匹配失败，则表示待付费车辆在历史时间段内未经过该第i个待筛选收费站。

另外，本申请实施例不限定上述数据比对过程，例如，在一种可能的实施方式下，若过车数据包括过车记录和过车视频，则S341具体可以包括S3411-S3413：

S3411：依据待付费车辆的特征数据，从第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中查询待付费车辆对应的记录数据，得到该第i个待筛选收费站对应的记录查询结果。

其中，待付费车辆对应的记录数据是指用于在过车记录中进行记录的、且与该待付费车辆相关的数据信息。

第i个待筛选收费站对应的记录查询结果用于表示第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中是否存在该待付费车辆对应的记录数据。也就是，该记录查询结果可以用于表示从第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中是否能够查询到待付费车辆对应的记录数据。

另外，本申请实施例不限定S3411的实施方式，若待付费车辆的特征数据包括该待付费车辆的车辆标识，则S3411具体可以包括：依据待付费车辆的车辆标识，从第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中查询该待付费车辆对应的记录数据，得到该第i个待筛选收费站对应的记录查询结果。

也就是，在确定出第i个待筛选收费站之后，可以将待付费车辆的车辆标识与该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中记录的车辆标识进行比较。若该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中存在该待付费车辆的车辆标识，则可以确定该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中存在待付费车辆对应的记录数据；若该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中不存在待付费车辆的车辆标识，则可以确定该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中不存在待付费车辆对应的记录数据。

基于上述S3411的相关内容可知，在确定出第i个待筛选收费站之后，可以依据待付费车辆的特征数据(尤其是车辆标识)，从第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中查询待付费车辆对应的记录数据，得到该第i个待筛选收费站对应的记录查询结果，以使该记录查询结果能够准确地表示出该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中是否存在该待付费车辆对应的记录数据。

S3412：若第i个待筛选收费站对应的记录查询结果表示该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中存在待付费车辆对应的记录数据，则确定该待付费车辆在历史时间段内经过该第i个待筛选收费站。

本申请实施例中，对于第i个待筛选收费站对应的记录查询结果来说，如果该记录查询结果表示该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中存在待付费车辆对应的记录数据，则表示该待付费车辆在历史时间段内经过该第i个待筛选收费站，故可以确定该待付费车辆在历史时间段内经过该第i个待筛选收费站。

S3413：若第i个待筛选收费站对应的记录查询结果表示该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中不存在待付费车辆对应的记录数据，则根据该待付费车辆的特征数据和该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频，确定该待付费车辆在历史时间段内是否经过该第i个待筛选收费站。

本申请实施例中，对于第i个待筛选收费站对应的记录查询结果来说，如果该记录查询结果表示第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中不存在待付费车辆对应的记录数据，则既可以表示该待付费车辆在历史时间段内没有经过该第i个待筛选收费站，又可以表示该待付费车辆在历史时间段内不是按照已确定的该待付费车辆的特征数据(尤其是车辆标识)经过该第i个待筛选收费站，故为了更准确地确定出该待付费车辆是否在历史时间段内经过该第i个待筛选收费站，可以进一步依据该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频来进行确定。

另外，本申请实施例不限定S3413的实施方式，为了便于理解，下面结合一种可能的实施方式进行说明。

在一种可能的实施方式下，S3413具体可以包括步骤11-步骤13：

步骤11：从第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频中提取至少一个待匹配车辆的表征数据。

其中，待匹配车辆是指第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频中出现的车辆。

另外，本申请实施例不限定待匹配车辆的个数，例如，若第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频中出现了M个车辆，则该待匹配车辆的个数可以为M。其中，M为正整数。

待匹配车辆的表征数据用于表示该待匹配车辆所具有的特征信息；而且本申请实施例不限定待匹配车辆的表征数据，例如，该待匹配车辆的表征数据可以包括该待匹配车辆的车辆标识和/或该待匹配车辆的外观数据。

需要说明的是，“待匹配车辆的车辆标识”以及“待匹配车辆的外观数据”的相关内容分别与上文“待付费车辆的车辆标识”以及“待付费车辆的外观数据”的相关内容类似，只需将上文“待付费车辆的车辆标识”以及“待付费车辆的外观数据”的相关内容中“待付费车辆”替换为“待匹配车辆”即可。

基于上述步骤11的相关内容可知，在获取到第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频之后，可以针对该过车视频进行车辆特征提取，得到至少一个待匹配车辆的表征数据。需要说明的是，本申请实施例不限定上述“车辆特征提取”的实施方式，可以采用现有的或者未来出现的任一种能够实现从图像中进行车辆特征提取的方法进行实施。

步骤12：根据待付费车辆的特征数据和各个待匹配车辆的表征数据，确定待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度。

待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的相似度用于表示待付费车辆与第m个待匹配车辆属于同一个车辆的可能性；而且若待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的相似度越高，则表示该待付费车辆与第m个待匹配车辆属于同一个车辆的可能性越大；若待付费车辆与待匹配车辆之间的相似度越低，则表示该待付费车辆与第m个待匹配车辆属于同一个车辆的可能性越小。其中，m为正整数，m≤M，M为正整数，M表示待匹配车辆的个数。

另外，本申请实施例不限定待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的相似度的确定方式，例如，可以使用现有的或者未来出现的任一种相似度计算公式进行确定。

此外，为了进一步提高相似度的准确性，本申请实施例还提供了步骤12的一种可能的实施方式，其具体可以包括步骤121-步骤124：

步骤121：对待付费车辆的特征数据进行编码处理，得到该待付费车辆的特征编码。

其中，待付费车辆的特征编码用于表征该待付费车辆的特征数据。

另外，本申请实施例不限定步骤121中“编码处理”的实施方式，可以采用现有的或者未来出现的任一种编码处理方法进行实施。

步骤122：对第m个待匹配车辆的表征数据进行编码处理，得到该第m个待匹配车辆的特征编码。其中，m为正整数，m≤M，M为正整数，M表示待匹配车辆的个数。

其中，第m个待匹配车辆的特征编码用于表征该第m个待匹配车辆的表征数据。

步骤123：将待付费车辆的特征编码和第m个待匹配车辆的特征编码输入预先构建的匹配模型，得到该匹配模型输出的待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的预测匹配结果。其中，m为正整数，m≤M，M为正整数，M表示待匹配车辆的个数。

其中，匹配模型用于衡量两个车辆之间的匹配程度(也就是，用于确定该两个车辆特征所表征的两个车辆是否相同)。

另外，本申请实施例不限定匹配模型，例如，该匹配模型可以是由多个判别模型集成得到的集成模型。

此外，匹配模型可以根据样本车辆对的特征数据和该样本车辆对的实际匹配结果进行构建。

其中，样本车辆对是指两个样本车辆。例如，一个样本车辆对可以包括第一样本车辆和第二样本车辆。

样本车辆对的特征数据是指两个样本车辆的特征数据。例如，若样本车辆对包括第一样本车辆和第二样本车辆，则该样本车辆对的特征数据可以包括第一样本车辆的特征数据和第二样本车辆的特征数据。

样本车辆对的实际匹配结果用于表示样本车辆对中两个车辆是否属于同一个车辆(也就是，该两个车辆是否相同)；而且本申请实施例不限定样本车辆对的实际匹配结果的获取方式，例如，可以通过人工标注的方式进行实施。

另外，本申请实施例不限定匹配模型的构建过程，例如，匹配模型的构建过程具体可以包括步骤21-步骤26：

步骤21：获取样本车辆对的特征数据和该样本车辆对的实际匹配结果。

步骤22：对样本车辆对的特征数据进行编码处理，得到该样本车辆对的特征编码。

本申请实施例中，在获取到样本车辆对的特征数据之后，可以对该样本车辆对的特征数据进行编码处理，得到该样本车辆对的特征编码。例如，若样本车辆对的特征数据包括第一样本车辆的特征数据和第二样本车辆的特征数据，则先对第一样本车辆的特征数据和第二样本车辆的特征数据分别进行编码处理，得到该第一样本车辆的特征编码和第二样本车辆的特征编码；再将该第一样本车辆的特征编码和第二样本车辆的特征编码的集合，确定为该样本车辆对的特征编码。

步骤23：将样本车辆对的特征编码输入待训练模型，得到该待训练模型输出的该样本车辆对的预测匹配结果。

本申请实施例中，在获取到样本车辆对的特征数据(或者，针对待训练模型完成一次更新)之后，可以将样本车辆对的特征编码输入待训练模型，以使该待训练模型依据样本车辆对的特征编码，衡量该样本车辆对中两个车辆之间的匹配程度，得到并输出该样本车辆对的预测匹配结果，以便后续能够依据该样本车辆对的预测匹配结果，确定该待训练模型的预测性能。

步骤24：判断是否达到训练停止条件，若是，则执行步骤26；若否，则执行步骤25。

其中，训练停止条件可以预先设定。例如，该训练停止条件可以是待训练模型的损失值低于预设损失阈值，也可以是该待训练模型的损失值的变化率低于预设变化率(也就是，该待训练模型达到收敛)，还可以是该待训练模型的更新次数达到预设更新阈值。

另外，本申请实施例不限定待训练模型的损失值的计算过程，为了便于理解，下面结合示例进行说明。

作为示例，假设待训练模型是由K个判别模型集成得到的，样本车辆对的个数为n，且第j个样本车辆对的特征编码表示为x_j。基于该假设，则待训练模型的损失值的计算过程如公式(1)-(3)所示。

式中，loss表示待训练模型的损失值；

表示第j个样本车辆对对应的预测损失；L2表示L2正则化，而且该L2起到惩罚项的作用；y_j表示样本车辆对的实际匹配结果，而且若y_j＝1，则表示该第j个样本车辆对中两个车辆实际上属于同一个车辆，若y_j＝0，则表示该第j个样本车辆对中两个车辆实际上属于不同车辆；

表示待训练模型输出的第j个样本车辆对的预测匹配结果；f_k(·)表示待训练模型中第k个判别模型的判别函数，且k为正整数，k≤K，K为正整数；

表示待训练模型的判别函数。

基于上述步骤24的相关内容可知，对于当前轮的待训练模型来说，可以判断当前轮的待训练模型是否达到训练停止条件，若达到训练停止条件，则表示当前轮的待训练模型具有较好的预测性能，故可以直接根据当前轮的待训练模型，构建匹配模型，以使构建好的匹配模型也具有较好的预测性能；若没有达到训练停止条件，则表示当前轮的待训练模型的预测性能依旧比较差，故可以依据样本车辆对的预测匹配结果以及实际匹配结果，对当前轮的待训练模型进行更新，以使更新后的待训练模型具有更好的预测性能。

步骤25：根据样本车辆对的预测匹配结果和该样本车辆对的实际匹配结果，更新待训练模型，并继续执行步骤23。

本申请实施例中，在确定当前轮的待训练模型没有达到训练停止条件之后，可以根据样本车辆对的预测匹配结果和该样本车辆对的实际匹配结果(例如，待训练模型的损失值)，对当前轮的待训练模型进行更新，以使更新后的待训练模型具有更好的预测性能，并返回继续执行步骤23及其后续步骤。

步骤26：根据待训练模型，构建匹配模型。

本申请实施例中，在确定当前轮的待训练模型达到训练停止条件之后，可以根据当前轮的待训练模型，构建匹配模型(例如，可以直接将当前轮的待训练模型，确定为匹配模型。又如，可以根据当前轮的待训练模型的模型结构以及模型参数，确定匹配模型的模型结构以及模型参数，以使该匹配模型的模型结构以及模型参数分别与当前轮的待训练模型的模型结构以及模型参数相同)，以使构建好的匹配模型的预测性能与当前轮的待训练模型的预测性能保持一致，从而使得构建好的匹配模型具有较好的预测性能。

基于上述步骤21至步骤26的相关内容可知，在获取到样本车辆对的特征数据和该样本车辆对的实际匹配结果之后，可以依据该样本车辆对的特征数据和该样本车辆对的实际匹配结果，构建匹配模型，以使构建好的匹配模型具有较好的预测性能，以便后续能够使用该构建好的匹配模型预测两个车辆之间的匹配程度。

另外，待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的预测匹配结果用于描述待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的匹配程度。

基于上述步骤123的相关内容可知，在获取到待付费车辆的特征编码和第m个待匹配车辆的特征编码之后，可以将待付费车辆的特征编码和第m个待匹配车辆的特征编码输入预先构建的匹配模型，以使该匹配模型能够依据该待付费车辆的特征编码和第m个待匹配车辆的特征编码，衡量待付费车辆和第m个待匹配车辆之间的匹配程度，得到并输出待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的预测匹配结果，以使该待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的预测匹配结果能够准确地表示出该待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的匹配程度。其中，m为正整数，m≤M，M为正整数，M表示待匹配车辆的个数。

步骤124：对待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的预测匹配结果进行归一化处理，得到待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的相似度。其中，m为正整数，m≤M，M为正整数，M表示待匹配车辆的个数。

需要说明的是，本申请实施例不限定步骤124中“归一化处理”的实施方式，可以采用现有的或者未来出现的任一种能够实现归一化处理的方法进行实施。例如，可以采用公式(4)进行实施。

式中，P_score,m表示待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的相似度；

表示待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的预测匹配结果；Sigmoid(·)表示Sigmoid函数。

基于上述步骤121至步骤124的相关内容可知，可以利用预先构建好的匹配模型，确定待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度，以使该待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度能够更准确地表示出待付费车辆与各个待匹配车辆属于同一个车辆的可能性。如此有利于提高相似度的准确性。

步骤13：根据待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度，确定待付费车辆在历史时间段内是否经过第i个待筛选收费站。

本申请实施例不限定步骤13的实施方式，为了便于理解，下面结合三个示例进行说明。

示例1，步骤13具体可以包括步骤13A1-步骤13A3：

步骤13A1：根据待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度，确定至少一个候选车辆；其中，待付费车辆与候选车辆之间的相似度满足预设相似度条件。

其中，预设相似度条件可以预先设定，例如，预设相似度条件可以是指相似度高于预设相似度阈值。又如，若待匹配车辆的个数为M，则预设相似度条件可以是指在将待付费车辆与第1个待匹配车辆之间的相似度、待付费车辆与第2个待匹配车辆之间的相似度、……、待付费车辆与第M个待匹配车辆之间的相似度按照从大到小排序之后排列顺序最靠前的Q个相似度。还如，若待匹配车辆的个数为M，则预设相似度条件可以是指在将待付费车辆与第1个待匹配车辆之间的相似度、待付费车辆与第2个待匹配车辆之间的相似度、……、待付费车辆与第M个待匹配车辆之间的相似度按照从小到大排序之后排列顺序最靠后的R个相似度。其中，Q为正整数，R为正整数。

另外，候选车辆是指与待付费车辆之间的相似度满足预设相似度条件的待匹配车辆。例如，若待付费车辆与第m个待匹配车辆之间的相似度满足预设相似度条件，则可以将该第m个待匹配车辆确定为候选车辆。其中，m为正整数，m≤M。

基于上述步骤13A1的相关内容可知，若待匹配车辆的个数为M，则在获取到待付费车辆与第1个待匹配车辆之间的相似度、待付费车辆与第2个待匹配车辆之间的相似度、……、待付费车辆与第M个待匹配车辆之间的相似度之后，可以分别判断待付费车辆与第1个待匹配车辆之间的相似度是否满足预设相似度条件、判断待付费车辆与第2个待匹配车辆之间的相似度是否满足预设相似度条件、……、判断待付费车辆与第M个待匹配车辆之间的相似度是否满足预设相似度条件，并将对应相似度满足预设相似度条件的至少一个待匹配车辆均确定为候选车辆，以便后续能够依据这些候选车辆，确定待付费车辆在历史时间段内未经过第i个待筛选收费站。

步骤13A2：若至少一个候选车辆中不存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆，则确定待付费车辆在历史时间段内未经过第i个待筛选收费站。

其中，步骤13A2中“与待付费车辆匹配成功的候选车辆”是指与待付费车辆属于同一个车辆的候选车辆。

另外，本申请实施例不限定步骤13A2中“与待付费车辆匹配成功的候选车辆”的确定过程，例如，可以将与待付费车辆之间的相似度达到预设匹配阈值的候选车辆，确定为与待付费车辆匹配成功的候选车辆。又如，也可以采用下文步骤13B2-步骤13B4所示的过程进行确定。

本申请实施例中，在获取到至少一个候选车辆(例如，第1个待匹配车辆、第3个待匹配车辆以及第5个待匹配车辆)之后，若确定该至少一个候选车辆中不存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆(例如，第1个待匹配车辆、第3个待匹配车辆以及第5个待匹配车辆均与待付费车辆匹配失败)，则可以确定该待付费车辆在历史时间段内未经过第i个待筛选收费站。

步骤13A3：若至少一个候选车辆中存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆，则确定待付费车辆在历史时间段内经过第i个待筛选收费站。

本申请实施例中，在获取到至少一个候选车辆(例如，第1个待匹配车辆、第3个待匹配车辆以及第5个待匹配车辆)之后，若确定该至少一个候选车辆中存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆(例如，第1个待匹配车辆和第3个待匹配车辆均与待付费车辆匹配失败，但第5个待匹配车辆与待付费车辆匹配成功)，则可以确定该待付费车辆在历史时间段内经过第i个待筛选收费站。

基于上述步骤13A1至步骤13A3的相关内容可知，在获取到待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度之后，可以先依据该待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度，确定出至少一个候选车辆，以使各个候选车辆与待付费车辆之间的相似度满足预设相似度条件；再判断该至少一个候选车辆中是否存在与待付费车辆匹配成功的待匹配车辆，以便后续能够基于该判断结果确定该待付费车辆在历史时间段内是否经过第i个待筛选收费站。

示例2，步骤13具体可以包括步骤13B1-步骤13B6：

步骤13B1：根据待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度，确定至少一个候选车辆；其中，待付费车辆与候选车辆之间的相似度满足预设相似度条件。

需要说明的是，步骤13B1的相关内容可以参见上文步骤13A1。

步骤13B2：将至少一个候选车辆推荐给用户，以使用户针对至少一个候选车辆进行人工核查，得到人工核查结果。

本申请实施例不限定“至少一个候选车辆”的推荐方式。

人工核查用于核查推荐给用户的各个候选车辆与待付费车辆是否属于同一个车辆。

人工核查结果包括至少一个候选车辆与待付费车辆是否属于同一个车辆的人工判断结果，以使该人工核查结果可以用于表示各个候选车辆与待付费车辆是否属于同一个车辆。

例如，若至少一个候选车辆包括第1个待匹配车辆、第3个待匹配车辆以及第5个待匹配车辆，则该人工核查结果可以包括第1个待匹配车辆是否与待付费车辆属于同一个车辆的人工判断结果、第3个待匹配车辆是否与待付费车辆属于同一个车辆的人工判断结果、以及第5个待匹配车辆是否与待付费车辆属于同一个车辆的人工判断结果。

基于上述步骤13B2的相关内容可知，在获取到至少一个候选车辆(例如，第1个待匹配车辆、第3个待匹配车辆以及第5个待匹配车辆)之后，可以将该至少一个候选车辆推荐给用户，以使该用户能够针对至少一个候选车辆进行人工核查(也就是，该用户能够分别判断第1个待匹配车辆与待付费车辆是否属于同一个车辆、第3个待匹配车辆与待付费车辆是否属于同一个车辆、以及第5个待匹配车辆与待付费车辆是否属于同一个车辆)，得到人工核查结果，以使该人工核查结果能够准确地表示出至少一个候选车辆与待付费车辆是否属于同一个车辆。

步骤13B3：接收用户输入的人工核查结果。

步骤13B4：根据人工核查结果，确定至少一个候选车辆中是否存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆。

本申请实施例中，在获取到人工核查结果之后，可以根据该人工核查结果，确定至少一个候选车辆中是否存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆；而且该确定过程可以包括：若人工核查结果表示至少一个候选车辆中存在与待付费车辆属于同一个车辆的候选车辆，则可以确定该至少一个候选车辆中存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆；然而，若人工核查结果表示至少一个候选车辆中各个候选车辆均与待付费车辆属于不同车辆，则可以确定该至少一个候选车辆中不存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆。

步骤13B5：若至少一个候选车辆中不存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆，则确定待付费车辆在历史时间段内未经过第i个待筛选收费站。

步骤13B6：若至少一个候选车辆中存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆，则确定待付费车辆在历史时间段内经过第i个待筛选收费站。

基于上述步骤13B1至步骤13B6的相关内容可知，在获取到待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度之后，可以先依据该待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度，确定出至少一个候选车辆；再依据用户针对该至少一个候选车辆的人工核查结果，确定该至少一个候选车辆中是否存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆，以便后续能够基于该判断结果确定该待付费车辆在历史时间段内是否经过第i个待筛选收费站。

示例3，步骤13具体可以包括步骤13C1-步骤13C5：

步骤13C1：根据待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度，确定至少一个候选车辆；其中，待付费车辆与候选车辆之间的相似度满足预设相似度条件。

步骤13C2：若至少一个候选车辆中不存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆，则确定待付费车辆在历史时间段内未经过第i个待筛选收费站。

步骤13C3：若至少一个候选车辆中存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆，则确定待付费车辆在历史时间段内经过第i个待筛选收费站。

需要说明的是，步骤13C1-步骤13C3的相关内容请分别参见上文步骤13A1-步骤13A3。

步骤13C4：在确定至少一个候选车辆中存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆之后，根据与待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据，更新待付费车辆的特征数据。

本申请实施例中，在确定至少一个候选车辆中存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆之后，可以确定出该待付费车辆在历史时间段内的确经过第i个待筛选收费站；但是又因该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中却不存在该待付费车辆对应的记录数据，故可以确定出该待付费车辆在历史时间段内不是按照已确定的该待付费车辆的特征数据(尤其是车辆标识)经过该第i个待筛选收费站(也就是，该待付费车辆存在套牌嫌疑)，此时，为了保证后续能够更高效地查找待付费车辆经过的其他ETC收费站，可以利用与待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据，更新待付费车辆的特征数据，以使更新后的待付费车辆的特征数据就是与该待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据，以便后续能够按照与该待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据继续查找该待付费车辆经过的其他ETC收费站。

步骤13C5：在确定至少一个候选车辆中存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆之后，根据与待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据和该待付费车辆的特征数据，生成报警备案信息。

其中，报警备案信息用于预设用户(例如，交警)告知具有套牌嫌疑的车辆的相关信息。另外，本申请实施例不限定报警备案信息，例如，报警备案信息可以包括具有套牌嫌疑的车辆的套牌前的车辆标识、套牌后的车辆标识以及外观数据。

本申请实施例中，在确定至少一个候选车辆中存在与待付费车辆匹配成功的候选车辆之后，可以确定待付费车辆具有套牌嫌疑，故可以根据该待付费车辆的特征数据以及与该待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据，生成报警备案信息，以使该报警备案信息用于表示该待付费车辆具有套牌嫌疑以及该待付费车辆的相关信息，以便后续预设用户能够从该报警备案信息中获知具有套牌嫌疑的车辆的相关信息。

基于上述步骤13C1至步骤13C5的相关内容可知，在依据待付费车辆与各个待匹配车辆之间的相似度，确定待付费车辆在历史时间段内经过第i个待筛选收费站之后，可以确定该待付费车辆具有套牌嫌疑，故可以利用与待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据，更新待付费车辆的特征数据，以使后续能够按照与该待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据继续查找该待付费车辆经过的其他ETC收费站；同时，还可以与待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据和该待付费车辆的特征数据，生成报警备案信息，以使后续预设用户能够从该报警备案信息中获知具有套牌嫌疑的车辆的相关信息。

基于上述步骤11至步骤13的相关内容可知，在确定第i个待筛选收费站对应的记录查询结果表示该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中不存在待付费车辆对应的记录数据之后，可以将待付费车辆的特征数据与该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频中呈现的车辆的表征数据进行匹配，以便后续能够基于该匹配结果，确定该待付费车辆在历史时间段内是否经过该第i个待筛选收费站。

实际上，对于具有套牌嫌疑的车辆来说，该车辆在套牌前后的车牌是不同，使得车辆的车牌信息对于S3413的价值不大，故为了提高轨迹的还原效率，本申请实施例还提供了S3413的一种可能的实施方式，在该实施方式中，若待付费车辆的特征数据包括待付费车辆的外观数据，则S3413具体可以包括：根据待付费车辆的外观数据和第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频，确定该待付费车辆在历史时间段内是否经过第i个待筛选收费站。

需要说明的是，本申请实施例不限定上述确定过程的实施方式，可以采用上文S3413的任一实施方式进行实施，只需将上文S3413的任一实施方式中“待付费车辆的特征数据”替换为“待付费车辆的外观数据”，以及“待匹配车辆的表征数据”替换为“待匹配车辆的外观数据”即可。

基于上述S3411至S3413的相关内容可知，对于当前轮的路径还原过程来说，在确定出第i个待筛选收费站之后，可以先依据待付费车辆的特征数据，从该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中查询待付费车辆对应的记录数据，如果能够查询到该待付费车辆对应的记录数据，则可以确定出该待付费车辆在历史时间段内经过该第i个待筛选收费站；如果无法查询到该待付费车辆对应的记录数据，则可以依据待付费车辆的特征数据，将该待付费车辆和该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频中车辆进行匹配，以便在确定该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频中存在与待付费车辆匹配成功的车辆时，可以确定该待付费车辆在历史时间段内经过第i个待筛选收费站，但是在确定该第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频中不存在与待付费车辆匹配成功的车辆时，可以确定该待付费车辆在历史时间段内没有经过第i个待筛选收费站。

S342：若确定待付费车辆在历史时间段内经过第i个待筛选收费站，则将第i个待筛选收费站确定为待使用源收费站。其中，i为正整数，i≤N，N为正整数。

S343：若确定待付费车辆在历史时间段内未经过第i个待筛选收费站，则确定第i个待筛选收费站不是待使用源收费站。其中，i为正整数，i≤N，N为正整数。

基于上述S341至S343的相关内容可知，在确定出N待筛选收费站之后，首先，根据待付费车辆的特征数据和第1个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据，判断该待付费车辆在历史时间段内是否经过该第1个待筛选收费站；根据待付费车辆的特征数据和第2个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据，判断该待付费车辆在历史时间段内是否经过该第2个待筛选收费站；……(以此类推)；根据待付费车辆的特征数据和第N个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据，判断该待付费车辆在历史时间段内是否经过该第N个待筛选收费站。然后，根据上述N个判断结果，确定该待付费车辆在历史时间段内经过的待筛选收费站，并将该待付费车辆在历史时间段内经过的待筛选收费站，确定为待使用源收费站。

S35：判断是否达到预设停止条件，若是，则执行S38；若否，则执行S36-S37。

其中，预设停止条件可以预先根据应用场景设定。

另外，本申请实施例不限定预设停止条件，例如，预设停止条件具体可以包括：高速公路拓扑网中无法查询到待使用目的收费站的上游相邻收费站，或者，从至少一个待筛选收费站中无法确定出待使用源收费站。此时，上文“达到预设停止条件”具体可以包括：若高速公路拓扑网中无法查询到待使用目的收费站的上游相邻收费站，则确定达到预设停止条件；若从至少一个待筛选收费站中无法确定出待使用源收费站，则确定达到预设停止条件。

需要说明的是，本申请实施例不限定上述“从至少一个待筛选收费站中无法确定出待使用源收费站”的确定方式，例如，若用户针对各个待筛选收费站给出的人工核查结果均表示在历史时间段内经过各个候选车辆的车辆中均不存在与待付费车辆相同的车辆。

可见，对于当前轮的路径还原过程来说，若在执行上文S33的过程中确定在高速公路拓扑网中不存在待使用目的收费站的上游相邻收费站，则可以确定该待使用目的收费站属于边缘ETC收费站，从而可以确定待付费车辆就是从该待使用目的收费站开始进入高速公路的，进而可以确定该待使用目的收费站就是待付费车辆在高速公路上经过的第一个ETC收费站，如此可以确定待付费车辆的行驶轨迹在上一轮的路径还原过程中已经还原出来了，无需再继续当前轮的路径还原过程。

此外，若在执行上文S34的过程中确定无法从至少一个待筛选收费站中查找出待使用源收费站，则可以确定待付费车辆均未经过各个待筛选收费站，也就是可以确定待付费车辆均未经过待使用目的收费站的各个上游相邻收费站，从而可以确定待付费车辆就是从该待使用目的收费站开始进入高速公路的，进而可以确定该待使用目的收费站就是待付费车辆在高速公路上经过的第一个ETC收费站，如此可以确定待付费车辆的行驶轨迹在上一轮的路径还原过程中已经还原出来了，无需再继续当前轮的路径还原过程。

基于上述S35的相关内容可知，对于当前轮的路径还原过程来说，在获取到待使用目的收费站之后，可以先判断在高速公路拓扑网中是否存在该待使用目的收费站的上游相邻收费站，若不存在上游相邻收费站，则表示待付费车辆的行驶轨迹在上一轮的路径还原过程中已经还原出来了，无需再继续当前轮的路径还原过程，故可以直接结束当前轮的路径还原过程；若存在上游相邻收费站，则可以进一步判断这些上游相邻收费站中是否存在待使用源收费站，若存在待使用源收费站，则表示待付费车辆在历史时间段内经过该待使用源收费站，故可以利用该待使用源收费站更新该待付费车辆的行驶轨迹；若不存在待使用源收费站，则表示待付费车辆的行驶轨迹在上一轮的路径还原过程中已经还原出来了，无需再继续当前轮的路径还原过程，故可以直接结束当前轮的路径还原过程。

S36：依据高速公路拓扑网中待使用源收费站与待使用目的收费站之间的连接路径，更新待付费车辆的行驶轨迹。

其中，连接路径是指在高速公路拓扑网中将待使用源收费站与待使用目的收费站连接在一起的路径段。另外，连接路径中只存在待使用源收费站与待使用目的收费站这两个ETC收费站，而且待使用源收费站与待使用目的收费站均是该连接路径的两个端点。

待付费车辆的行驶轨迹用于描述该待付费车辆在高速公路上的行驶路程。

基于上述S36的相关内容可知，对于当前轮的路径还原过程来说，在确定未达到预设停止条件之后，可以依据当前轮的待使用源收费站与当前轮的待使用目的收费站在高速公路拓扑网中的连接路径，更新待付费车辆的行驶轨迹，以使更新后的待付费车辆的行驶轨迹中增加一条以当前轮的待使用源收费站作为起始端点且以当前轮的待使用目的收费站作为终点端点的路径段，从而使得更新后的待付费车辆的行驶轨迹能够表示出待付费车辆在上述路径段上行驶过。

S37：利用待使用源收费站，更新待使用目的收费站，并返回执行S33。

本申请实施例中，对于当前轮的路径还原过程来说，在利用当前轮的待使用源收费站与当前轮的待使用目的收费站，更新完待付费车辆的行驶轨迹之后，可以利用待使用源收费站更新待使用目的收费站，也就是，将当前轮的待使用源收费站确定为下一轮的待使用目的收费站，并返回执行S33及其后续步骤，以便开始进行下一轮的路径还原过程。

S38：结束车辆轨迹的还原过程。

本申请实施例中，对于当前轮的路径还原过程来说，在确定达到预设停止条件之后，可以确定待付费车辆的行驶轨迹在上一轮的路径还原过程中已经还原出来了，无需再继续当前轮的路径还原过程，故可以直接结束当前轮的路径还原过程。

基于上述S31至S38的相关内容可知，在获取到待付费车辆的特征数据之后，可以依据该待付费车辆的特征数据以及高速公路拓扑网中记录的不同ETC收费站之间的连接关系，从终点收费站开始逐步还原出待付费车辆的行驶轨迹，如此有利于提高待付费车辆的行驶轨迹的还原准确性。

实际上，为了进一步提高轨迹还原效率，本申请实施例还提供了S3的另一种可能的实施方式，在该实施方式中，S3除了包括上述S31至S38以外，还包括S39：

S39：根据待使用目的收费站与至少一个待筛选收费站之间的路程长度、以及该待使用目的收费站对应的到达时间，确定历史时间段。

其中，待使用目的收费站对应的到达时间表示待付费车辆到达该待使用目的收费站的时刻。

另外，本申请实施例不限定S39的实施方式，为了便于理解，下面结合示例进行说明。

作为示例，若待筛选收费站的个数为N，则S39的确定过程可以包括S391-S393：

S391：将待使用目的收费站与第i个待筛选收费站之间的路程长度，确定为第i个待筛选收费站对应的路程长度。其中，i为正整数，i≤N，N为正整数。

其中，待使用目的收费站与第i个待筛选收费站之间的路程长度是指在高速公路拓扑网中待使用目的收费站与第i个待筛选收费站之间的连接路径的长度。

第i个待筛选收费站对应的路程长度用于表示待使用目的收费站与第i个待筛选收费站之间的路程长度。

基于上述S391的相关内容可知，对于当前轮的路径还原过程来说，在确定出各个待筛选收费站之后，可以将待使用目的收费站与各个待筛选收费站之间的路程长度，分别确定为各个待筛选收费站对应的路程长度，以便后续能够基于各个待筛选收费站对应的路程长度，确定在当前轮的路径还原过程中所使用的历史时间段。

S392：将第i个待筛选收费站对应的路程长度与预设行驶速度之间的比值，确定为该第i个待筛选收费站对应的行驶时长。其中，i为正整数，i≤N，N为正整数。

其中，预设行驶速度用于表示车辆行驶速度；而且本申请实施例不限定预设行驶速度的确定方式，例如，可以将高速公路上历史车辆的平均行驶速度确定为预设行驶速度。

第i个待筛选收费站对应的行驶时长用于表示待付费车辆按照预设行驶速度从该第i个待筛选收费站行驶至待使用目的收费站所需花费的时间长度。另外，第i个待筛选收费站对应的行驶时长可以利用公式(5)进行确定。

式中，T_i表示第i个待筛选收费站对应的行驶时长；λ_i,goal表示第i个待筛选收费站对应的路程长度(也就是，第i个待筛选收费站与待使用目的收费站之间的路程长度)；v表示预设行驶速度。

基于上述S392的相关内容可知，对于当前轮的路径还原过程来说，在确定出各个待筛选收费站对应的路程长度之后，可以将各个待筛选收费站对应的路程长度与预设行驶速度之间的比值，分别确定为各个待筛选收费站对应的行驶时长，以便后续能够基于各个待筛选收费站对应的行驶时长，确定在当前轮的路径还原过程中所使用的历史时间段。

S393：根据第1个待筛选收费站对应的行驶时长至第N个待筛选收费站对应的行驶时长、以及待使用目的收费站对应的到达时间，确定历史时间段。

本申请实施例不限定S393的实施方式，为了便于理解，下面结合示例进行说明。

作为示例，S393具体可以包括S3931-S3935：

S3931：根据第1个待筛选收费站对应的行驶时长至第N个待筛选收费站对应的行驶时长中最大值，确定时长上限。

其中，时长上限用于表示从待使用目的收费站的上游相邻收费站移动至该待使用目的收费站所需消耗的最长时间。另外，时长上限可以利用公式(6)进行确定。

T^up＝max{T_i|i＝1,2,…,N}+ε (6)

式中，T^up表示时长上限；T_i表示第i个待筛选收费站对应的行驶时长；i为正整数，i≤N，N为正整数；ε表示预先设定的时长波动校正值。

S3932：根据第1个待筛选收费站对应的行驶时长至第N个待筛选收费站对应的行驶时长中最小值，确定为时长下限。

其中，时长下限用于表示从待使用目的收费站的上游相邻收费站移动至该待使用目的收费站所需消耗的最短时间。另外，时长下限可以利用公式(7)进行确定。

T^down＝min{T_i|i＝1,2,…,N}-ε (7)

式中，T^down表示时长下限；T_i表示第i个待筛选收费站对应的行驶时长；i为正整数，i≤N，N为正整数；ε表示预先设定的时长波动校正值。

S3933：将待使用目的收费站对应的到达时间与时长上限之间的差值，确定为历史时间段的起始时间点。

其中，历史时间段的起始时间点用于表示该历史时间段的起始时刻。另外，历史时间段的起始时间点可以利用公式(8)进行确定。

time_start＝t_goal-T^up (8)

式中，time_start表示历史时间段的起始时间点；t_goal表示待使用目的收费站对应的到达时间；T^up表示时长上限。

S3934：将待使用目的收费站对应的到达时间与时长下限之间的差值，确定为历史时间段的终止时间点。

其中，历史时间段的终止时间点用于表示该历史时间段的终止时刻。另外，历史时间段的终止时间点可以利用公式(9)进行确定。

time_end＝t_goal-T^down (9)

式中，time_start表示历史时间段的起始时间点；t_goal表示待使用目的收费站对应的到达时间；T^up表示时长上限。

S3935：根据历史时间段的起始时间点与该历史时间段的终止时间点之间的时间段，确定历史时间段。

本申请实施例中，在获取到历史时间段的起始时间点与历史时间段的终止时间点之后，可以根据历史时间段的起始时间点和该历史时间段的终止时间点，确定历史时间段(例如，[time_start,time_end])，以使该历史时间段可以包括历史时间段的起始时间点与该历史时间段的终止时间点之间的时间段。

基于上述S39的相关内容可知，对于当前轮的路径还原过程来说，在获取到各个待筛选收费站之后，可以依据待使用目的收费站与各个待筛选收费站之间的路程长度、以及该待使用目的收费站对应的到达时间，确定历史时间段，以使该历史时间段能够准确地表示出各个待筛选收费站应该使用的过车数据对应的时间段，如此能够使用各个待筛选收费站的较短时间段的过车数据准确地确定出待付费车辆是否经过各个待筛选收费站。如此有利于提高待付费车辆的行驶轨迹的还原效率。

需要说明的是，S39可以在S33与S34之间进行执行。也就是，可以依次执行S33、S39和S34。

另外，为了再进一步提高轨迹还原效率，本申请实施例还提供了S3的又一种可能的实施方式，其具体包括步骤31-步骤39：

步骤31：利用终点收费站，初始化待付费车辆的行驶轨迹。

步骤32：利用终点收费站，初始化待使用目的收费站。

步骤33：从高速公路拓扑网中查询待使用目的收费站的上游相邻收费站，得到N个待筛选收费站。其中，N为正整数。

需要说明的是，步骤31-步骤33的相关内容请分别参见上文S31-S33的相关内容。

步骤34：根据待使用目的收费站与第i个待筛选收费站之间的路程长度、以及待使用目的收费站对应的到达时间，确定第i个待筛选收费站对应的历史时间段。其中，i为正整数，i≤N。

其中，第i个待筛选收费站对应的历史时间段用于表示待付费车辆到达该第i个待筛选收费站的时间范围。

另外，本申请实施例不限定步骤34的实施方式，例如，其具体可以包括步骤341-步骤345：

步骤341：将待使用目的收费站与第i个待筛选收费站之间的路程长度，确定为第i个待筛选收费站对应的路程长度。其中，i为正整数，i≤N，N为正整数。

步骤342：将第i个待筛选收费站对应的路程长度与预设行驶速度之间的比值，确定为该第i个待筛选收费站对应的行驶时长。其中，i为正整数，i≤N，N为正整数。

需要说明的是，步骤341-步骤342的相关内容请分别参见上文S391-S392的相关内容。

步骤343：根据待使用目的收费站对应的到达时间和第i个待筛选收费站对应的行驶时长，确定该第i个待筛选收费站对应的历史时间段。其中，i为正整数，i≤N，N为正整数。

本申请实施例中，在获取到第i个待筛选收费站对应的行驶时长之后，可以根据待使用目的收费站对应的到达时间和该第i个待筛选收费站对应的行驶时长之间的差值，确定该第i个待筛选收费站对应的历史时间段(例如，可以采用公式(10)确定该第i个待筛选收费站对应的历史时间段)。

timeslot_i＝[t_goal-T_i-β_i,t_goal-T_i+β_i] (10)

式中，timeslot_i表示第i个待筛选收费站对应的历史时间段；t_goal表示待使用目的收费站对应的到达时间；T_i表示第i个待筛选收费站对应的行驶时长；β_i表示预先设定的第i个待筛选收费站对应的时长波动校正值。

基于上述步骤34的相关内容可知，对于当前轮的路径还原过程来说，在获取到各个待筛选收费站之后，可以依据该待使用目的收费站与各个待筛选收费站之间的路程长度、以及待使用目的收费站对应的到达时间，分别确定各个待筛选收费站对应的历史时间段，以使各个待筛选收费站对应的历史时间段分别能够准确地表示出各个待筛选收费站应该使用的过车数据对应的时间段，如此能够使用各个待筛选收费站的较短时间段的过车数据准确地确定出待付费车辆是否经过各个待筛选收费站。如此有利于提高待付费车辆的行驶轨迹的还原效率。

步骤35：根据第1个待筛选收费站在第1个待筛选收费站对应的历史时间段内的过车数据至第N个待筛选收费站在第N个待筛选收费站对应的历史时间段内的过车数据、以及待付费车辆的特征数据，确定待使用源收费站。

需要说明的是，步骤35可以采用上文S34的任一实施方式进行实施，只需将上文S34的任一实施方式中“第i个待筛选收费站在历史时间段内”替换为“第i个待筛选收费站在第i个待筛选收费站对应的历史时间段内”即可。

步骤36：判断是否达到预设停止条件，若是，则执行步骤39；若否，则执行步骤37-步骤38。

步骤37：依据高速公路拓扑网中待使用源收费站与待使用目的收费站之间的连接路径，更新待付费车辆的行驶轨迹。

步骤38：利用待使用源收费站，更新待使用目的收费站，并返回执行步骤33。

步骤39：结束车辆轨迹的还原过程。

需要说明的是，步骤36-步骤39的相关内容请分别参见上文S35-S38的相关内容。

基于上述步骤31至步骤39的相关内容可知，在获取到待付费车辆的特征数据之后，可以依据该待付费车辆的特征数据、高速公路拓扑网中记录的不同ETC收费站之间的连接关系及其行驶时长，从终点收费站开始逐步还原出待付费车辆的行驶轨迹，如此有利于提高待付费车辆的行驶轨迹的还原准确性以及还原效率。

基于上述S1至S3的相关内容可知，在本申请提供的车辆轨迹还原方法中，在确定待付费车辆到达终点收费站之后，判断该待付费车辆是否属于异常车辆；若该待付费车辆属于异常车辆，则先获取该待付费车辆的特征数据；再根据该待付费车辆的特征数据、该终点收费站和高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据，确定该待付费车辆的行驶轨迹，以便后续能够根据该待付费车辆的行驶轨迹，确定该待付费车辆的高速通行费。

可见，因过车数据用于表示经过ETC收费站的车辆的特征信息，使得高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据能够准确地表示出在该历史时间段内车辆在高速公路上经过的ETC收费站，从而使得依据该过车数据、待付费车辆的特征数据以及终点收费站确定出的待付费车辆的行驶轨迹能够准确地表示出该待付费车辆在高速公路上的实际行驶路程，进而使得基于该行驶轨迹确定出的该待付费车辆的高速通行费能够准确地表示出针对该待付费车辆应该收取的高速通行费，如此能够有效地提高高速通行费的收取准确性。

基于上述车辆轨迹还原方法的相关内容，本申请实施例还提供了一种高速通行费确定方法，下面结合方法实施例二进行说明。

方法实施例二

参见图2，该图为本申请实施例提供的一种高速通行费确定方法的流程图。

本申请实施例提供的高速通行费确定方法，包括S4-S5：

S4：利用本申请实施例提供的车辆轨迹还原方法的任一实施方式确定待付费车辆的行驶轨迹。

需要说明的是，S4的相关内容请参见上文S1-S3的相关内容。

S5：根据待付费车辆的行驶轨迹，确定该待付费车辆的高速通行费。

本申请实施例中，在获取到待付费车辆的行驶轨迹之后，可以依据该待付费车辆的行驶轨迹以及预设高速公路收费标准，确定该待付费车辆的高速通行费，以使该待付费车辆的高速通行费能够准确地表示出针对该待付费车辆应该收取的高速通行费。

基于上述S4至S5的相关内容可知，在确定出待付费车辆的行驶轨迹之后，可以依据该待付费车辆的行驶轨迹，确定该待付费车辆的高速通行费。其中，因待付费车辆的行驶轨迹能够准确地表示出该待付费车辆在高速公路上的实际行驶路程，进而使得基于该行驶轨迹确定出的该待付费车辆的高速通行费能够准确地表示出针对该待付费车辆应该收取的高速通行费，如此能够有效地提高高速通行费的收取准确性。

另外，本申请实施例不限定高速通行费确定方法的执行主体，例如，本申请实施例提供的高速通行费确定方法可以应用于终端设备或服务器等数据处理设备。其中，终端设备可以为智能手机、计算机、个人数字助理(Personal Digital Assitant，PDA)或平板电脑等。服务器可以为独立服务器、集群服务器或云服务器。

基于上述方法实施例提供的车辆轨迹还原方法，本申请实施例还提供了一种车辆轨迹还原装置，下面结合附图进行解释和说明。

装置实施例一

装置实施例对车辆轨迹还原装置进行介绍，相关内容请参见上述方法实施例。

参见图3，该图为本申请实施例提供的一种车辆轨迹还原装置的结构示意图。

本申请实施例提供的车辆轨迹还原装置300，包括：

异常判断单元301，用于在待付费车辆到达终点收费站之后，判断所述待付费车辆是否属于异常车辆；其中，所述终点收费站表示所述待付费车辆在高速公路上经过的最后一个电子不停车收费***ETC收费站；

特征获取单元302，用于在确定所述待付费车辆属于异常车辆之后，获取所述待付费车辆的特征数据；

轨迹还原单元303，用于根据所述待付费车辆的特征数据、所述终点收费站和高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据，确定所述待付费车辆的行驶轨迹；其中，所述过车数据用于表示经过所述ETC收费站的车辆的特征信息。

在一种可能的实施方式中，所述轨迹还原单元303，包括：

数据初始化子单元，用于利用所述终点收费站，初始化待使用目的收费站和所述待付费车辆的行驶轨迹；

第一确定子单元，用于从所述高速公路拓扑网中查询所述待使用目的收费站的上游相邻收费站，得到至少一个待筛选收费站；

第二确定子单元，用于根据所述待付费车辆的特征数据和所述至少一个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据，确定待使用源收费站；其中，所述待使用源收费站表示所述待付费车辆在历史时间段内经过的待筛选收费站；

第一更新子单元，用于依据所述高速公路拓扑网中所述待使用源收费站与所述待使用目的收费站之间的连接路径，更新所述待付费车辆的行驶轨迹；

第二更新子单元，用于利用所述待使用源收费站，更新所述待使用目的收费站，并继续执行所述从所述高速公路拓扑网中查询所述待使用目的收费站的上游相邻收费站，得到至少一个待筛选收费站，直至达到预设停止条件。

在一种可能的实施方式中，所述第二确定子单元，包括：

第一判断子单元，用于若所述待筛选收费站的个数为N，则根据所述待付费车辆的特征数据和第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据，判断所述待付费车辆在历史时间段内是否经过所述第i个待筛选收费站；其中，i为正整数，i≤N，N为正整数；

第三确定子单元，用于若确定所述待付费车辆在历史时间段内经过所述第i个待筛选收费站，则将所述第i个待筛选收费站确定为所述待使用源收费站；其中，i为正整数，i≤N，N为正整数。

在一种可能的实施方式中，所述过车数据包括过车记录和过车视频；

所述第一判断子单元，包括：

第四确定子单元，用于依据所述待付费车辆的特征数据，从所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中查询所述待付费车辆对应的记录数据，得到所述第i个待筛选收费站对应的记录查询结果；

第五确定子单元，用于若所述第i个待筛选收费站对应的记录查询结果表示所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中存在所述待付费车辆对应的记录数据，则确定所述待付费车辆在历史时间段内经过所述第i个待筛选收费站；

第六确定子单元，用于若所述第i个待筛选收费站对应的记录查询结果表示所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中不存在所述待付费车辆对应的记录数据，则根据所述待付费车辆的特征数据和所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频，确定所述待付费车辆在历史时间段内是否经过所述第i个待筛选收费站。

在一种可能的实施方式中，所述第六确定子单元，包括：

特征提取单元，用于从第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频中提取至少一个待匹配车辆的表征数据；

第七确定子单元，用于根据所述待付费车辆的特征数据和各个所述待匹配车辆的表征数据，确定所述待付费车辆与各个所述待匹配车辆之间的相似度；

第八确定子单元，用于根据所述待付费车辆与各个所述待匹配车辆之间的相似度，确定所述待付费车辆在历史时间段内是否经过所述第i个待筛选收费站。

在一种可能的实施方式中，第八确定子单元，具体用于：

根据所述待付费车辆与各个所述待匹配车辆之间的相似度，确定至少一个候选车辆；其中，所述待付费车辆与所述候选车辆之间的相似度满足预设相似度条件；

若所述至少一个候选车辆不存在与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆，则确定所述待付费车辆在历史时间段内未经过所述第i个待筛选收费站；

若所述至少一个候选车辆中存在与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆，则确定所述待付费车辆在历史时间段内经过所述第i个待筛选收费站。

在一种可能的实施方式中，所述车辆轨迹还原装置300还包括：

特征更新单元，用于在确定所述至少一个候选车辆中存在与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆之后，根据与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据，更新所述待付费车辆的特征数据。

在一种可能的实施方式中，所述车辆轨迹还原装置300还包括：

车辆推荐单元，用于将所述至少一个候选车辆推荐给用户，以使所述用户针对所述至少一个候选车辆进行人工核查，得到人工核查结果；

结果接收单元，用于接收所述用户输入的人工核查结果；

结果确定单元，用于根据所述人工核查结果，确定所述至少一个候选车辆中是否存在与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆。

在一种可能的实施方式中，所述车辆轨迹还原装置300还包括：

信息生成单元，用于在确定所述至少一个候选车辆中存在与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆之后，根据与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据和所述待付费车辆的特征数据，生成报警备案信息。

在一种可能的实施方式中，所述第七确定子单元，具体用于：

若所述待匹配车辆的个数为M，则对所述待付费车辆的特征数据进行编码处理，得到所述待付费车辆的特征编码；对所述第m个待匹配车辆的表征数据进行编码处理，得到所述第m个待匹配车辆的特征编码；将所述待付费车辆的特征编码和所述第m个待匹配车辆的特征编码输入预先构建的匹配模型，得到所述匹配模型输出的所述待付费车辆与所述第m个待匹配车辆之间的预测匹配结果；其中，所述匹配模型是根据样本车辆对的特征数据和所述样本车辆对的实际匹配结果构建的；对所述待付费车辆与所述第m个待匹配车辆之间的预测匹配结果进行归一化处理，得到所述待付费车辆与所述第m个待匹配车辆之间的相似度；其中，m为正整数，m≤M，M为正整数。

在一种可能的实施方式中，所述待付费车辆的特征数据包括所述待付费车辆的车辆标识；

所述第四确定子单元，具体用于：

依据所述待付费车辆的车辆标识，从所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中查询所述待付费车辆对应的记录数据，得到所述第i个待筛选收费站对应的记录查询结果；

在一种可能的实施方式中，所述待付费车辆的特征数据包括所述待付费车辆的外观数据；

所述第五确定子单元，具体用于：

若所述第i个待筛选收费站对应的记录查询结果表示所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中存在所述待付费车辆对应的记录数据，则根据所述待付费车辆的外观数据和所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频，确定所述待付费车辆在历史时间段内是否经过所述第i个待筛选收费站。

在一种可能的实施方式中，所述车辆轨迹还原装置300还包括：

时间确定单元，用于根据所述待使用目的收费站与所述至少一个待筛选收费站之间的路程长度、以及所述待使用目的收费站对应的到达时间，确定所述历史时间段；其中，所述待使用目的收费站对应的到达时间表示所述待付费车辆到达所述待使用目的收费站的时刻。

在一种可能的实施方式中，所述时间确定单元，包括：

第九确定子单元，用于若所述待筛选收费站的个数为N，则将所述待使用目的收费站与第i个待筛选收费站之间的路程长度，确定为所述第i个待筛选收费站对应的路程长度；其中，i为正整数，i≤N，N为正整数；

第十确定子单元，用于将所述第i个待筛选收费站对应的路程长度与预设行驶速度之间的比值，确定为所述第i个待筛选收费站对应的行驶时长；其中，i为正整数，i≤N，N为正整数；

第十一确定子单元，用于根据第1个待筛选收费站对应的行驶时长至第N个待筛选收费站对应的行驶时长、以及所述待使用目的收费站对应的到达时间，确定所述历史时间段。

在一种可能的实施方式中，所述第十一确定子单元，具体用于：

根据第1个待筛选收费站对应的行驶时长至第N个待筛选收费站对应的行驶时长中最大值，确定时长上限；

根据第1个待筛选收费站对应的行驶时长至第N个待筛选收费站对应的行驶时长中最小值，确定时长下限；

将所述待使用目的收费站对应的到达时间与所述时长上限之间的差值，确定为所述历史时间段的起始时间点；

将所述待使用目的收费站对应的到达时间与时长下限之间的差值，确定为所述历史时间段的终止时间点；

根据所述历史时间段的起始时间点与所述历史时间段的终止时间点之间的时间段，确定所述历史时间段。

在一种可能的实施方式中，所述车辆轨迹还原装置300还包括：

时间段获取单元，用于根据所述待使用目的收费站与第i个待筛选收费站之间的路程长度、以及所述待使用目的收费站对应的到达时间，确定所述第i个待筛选收费站对应的历史时间段；其中，i为正整数，i≤N，N为正整数；

所述第二确定子单元，具体用于：

根据所述第1个待筛选收费站在所述第1个待筛选收费站对应的历史时间段内的过车数据至所述第N个待筛选收费站在所述第N个待筛选收费站对应的历史时间段内的过车数据、以及所述待付费车辆的特征数据，确定待使用源收费站。

在一种可能的实施方式中，所述达到预设停止条件，包括：

若所述高速公路拓扑网中无法查询到所述待使用目的收费站的上游相邻收费站，则确定达到预设停止条件；

若从所述至少一个待筛选收费站中无法确定出所述待使用源收费站，则确定达到预设停止条件。

基于上述方法实施例提供的高速通行费确定方法，本申请实施例还提供了一种高速通行费确定装置，下面结合附图进行解释和说明。

装置实施例二

装置实施例对高速通行费确定装置进行介绍，相关内容请参见上述方法实施例。

参见图4，该图为本申请实施例提供的一种高速通行费确定装置的结构示意图。

本申请实施例提供的高速通行费确定装置400，包括：

轨迹确定单元401，用于利用本申请实施例提供的车辆轨迹还原方法的任一实施方式确定待付费车辆的行驶轨迹；

通信费确定单元402，用于根据所述待付费车辆的行驶轨迹，确定所述待付费车辆的高速通行费。

进一步地，本申请实施例还提供了一种车辆轨迹还原设备，包括：处理器、存储器、***总线；

所述处理器以及所述存储器通过所述***总线相连；

所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述车辆轨迹还原方法的任一种实施方式。

进一步地，本申请实施例还提供了一种高速通行费确定设备，包括：处理器、存储器、***总线；

所述处理器以及所述存储器通过所述***总线相连；

所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述高速通行费确定方法的任一种实施方式。

进一步地，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述车辆轨迹还原方法的任一种实施方式，或者执行上述高速通行费确定方法的任一种实施方式。

进一步地，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述车辆轨迹还原方法的任一种实施方式，或者执行上述高速通行费确定方法的任一种实施方式。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者诸如媒体网关等网络通信设备，等等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

需要说明的是，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，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

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。

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申请。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申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请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。

Claims (15)

1.一种车辆轨迹还原方法，其特征在于，所述方法包括：

在待付费车辆到达终点收费站之后，判断所述待付费车辆是否属于异常车辆；其中，所述终点收费站表示所述待付费车辆在高速公路上经过的最后一个电子不停车收费***ETC收费站；

在确定所述待付费车辆属于异常车辆之后，获取所述待付费车辆的特征数据；

根据所述待付费车辆的特征数据、所述终点收费站和高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据，确定所述待付费车辆的行驶轨迹；其中，所述过车数据用于表示经过所述ETC收费站的车辆的特征信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待付费车辆的行驶轨迹的确定过程，包括：

利用所述终点收费站，初始化待使用目的收费站和所述待付费车辆的行驶轨迹；

从所述高速公路拓扑网中查询所述待使用目的收费站的上游相邻收费站，得到至少一个待筛选收费站；

根据所述待付费车辆的特征数据和所述至少一个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据，确定待使用源收费站；其中，所述待使用源收费站表示所述待付费车辆在历史时间段内经过的待筛选收费站；

依据所述高速公路拓扑网中所述待使用源收费站与所述待使用目的收费站之间的连接路径，更新所述待付费车辆的行驶轨迹；

利用所述待使用源收费站，更新所述待使用目的收费站，并继续执行所述从所述高速公路拓扑网中查询所述待使用目的收费站的上游相邻收费站，得到至少一个待筛选收费站，直至达到预设停止条件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述待筛选收费站的个数为N，则所述待使用源收费站的确定过程包括：

根据所述待付费车辆的特征数据和第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据，判断所述待付费车辆在历史时间段内是否经过所述第i个待筛选收费站；若确定所述待付费车辆在历史时间段内经过所述第i个待筛选收费站，则将所述第i个待筛选收费站确定为所述待使用源收费站；其中，i为正整数，i≤N，N为正整数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述过车数据包括过车记录和过车视频，则所述根据所述待付费车辆的特征数据和第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据，判断所述待付费车辆在历史时间段内是否经过所述第i个待筛选收费站，包括：

依据所述待付费车辆的特征数据，从所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中查询所述待付费车辆对应的记录数据，得到所述第i个待筛选收费站对应的记录查询结果；

若所述第i个待筛选收费站对应的记录查询结果表示所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中存在所述待付费车辆对应的记录数据，则确定所述待付费车辆在历史时间段内经过所述第i个待筛选收费站；

若所述第i个待筛选收费站对应的记录查询结果表示所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车记录中不存在所述待付费车辆对应的记录数据，则根据所述待付费车辆的特征数据和所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频，确定所述待付费车辆在历史时间段内是否经过所述第i个待筛选收费站。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述待付费车辆的特征数据和所述第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频，确定所述待付费车辆在历史时间段内是否经过所述第i个待筛选收费站，包括：

从第i个待筛选收费站在历史时间段内的过车视频中提取至少一个待匹配车辆的表征数据；

根据所述待付费车辆的特征数据和各个所述待匹配车辆的表征数据，确定所述待付费车辆与各个所述待匹配车辆之间的相似度；

根据所述待付费车辆与各个所述待匹配车辆之间的相似度，确定所述待付费车辆在历史时间段内是否经过所述第i个待筛选收费站。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述待付费车辆与各个所述待匹配车辆之间的相似度，确定所述待付费车辆在历史时间段内是否经过所述第i个待筛选收费站，包括：

根据所述待付费车辆与各个所述待匹配车辆之间的相似度，确定至少一个候选车辆；其中，所述待付费车辆与所述候选车辆之间的相似度满足预设相似度条件；

若所述至少一个候选车辆不存在与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆，则确定所述待付费车辆在历史时间段内未经过所述第i个待筛选收费站；

若所述至少一个候选车辆中存在与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆，则确定所述待付费车辆在历史时间段内经过所述第i个待筛选收费站。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在确定所述至少一个候选车辆中存在与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆之后，根据与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆的表征数据，更新所述待付费车辆的特征数据。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述根据所述待付费车辆与各个所述待匹配车辆之间的相似度，确定至少一个候选车辆之后，所述方法还包括：

将所述至少一个候选车辆推荐给用户，以使所述用户针对所述至少一个候选车辆进行人工核查，得到人工核查结果；

接收所述用户输入的人工核查结果；

根据所述人工核查结果，确定所述至少一个候选车辆中是否存在与所述待付费车辆匹配成功的候选车辆。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述待筛选收费站的个数为N，则在所述从所述高速公路拓扑网中查询所述待使用目的收费站的上游相邻收费站，得到至少一个待筛选收费站之后，所述方法还包括：

根据所述待使用目的收费站与第i个待筛选收费站之间的路程长度、以及所述待使用目的收费站对应的到达时间，确定所述第i个待筛选收费站对应的历史时间段；其中，i为正整数，i≤N，N为正整数；

所述根据所述待付费车辆的特征数据和所述至少一个待筛选收费站在历史时间段内的过车数据，确定待使用源收费站，包括：

根据所述第1个待筛选收费站在所述第1个待筛选收费站对应的历史时间段内的过车数据至所述第N个待筛选收费站在所述第N个待筛选收费站对应的历史时间段内的过车数据、以及所述待付费车辆的特征数据，确定待使用源收费站。

10.一种高速通行费确定方法，其特征在于，所述方法包括：

利用权利要求1-9任一项所述的车辆轨迹还原方法确定待付费车辆的行驶轨迹；

根据所述待付费车辆的行驶轨迹，确定所述待付费车辆的高速通行费。

11.一种车辆轨迹还原装置，其特征在于，所述装置包括：

异常判断单元，用于在待付费车辆到达终点收费站之后，判断所述待付费车辆是否属于异常车辆；其中，所述终点收费站表示所述待付费车辆在高速公路上经过的最后一个电子不停车收费***ETC收费站；

特征获取单元，用于在确定所述待付费车辆属于异常车辆之后，获取所述待付费车辆的特征数据；

轨迹还原单元，用于根据所述待付费车辆的特征数据、所述终点收费站和高速公路拓扑网中ETC收费站在历史时间段内的过车数据，确定所述待付费车辆的行驶轨迹；其中，所述过车数据用于表示经过所述ETC收费站的车辆的特征信息。

12.一种高速通行费确定装置，其特征在于，所述装置包括：

轨迹确定单元，用于利用权利要求1-9任一项所述的车辆轨迹还原方法确定待付费车辆的行驶轨迹；

通信费确定单元，用于根据所述待付费车辆的行驶轨迹，确定所述待付费车辆的高速通行费。

13.一种设备，其特征在于，所述设备包括：处理器、存储器、***总线；

所述处理器以及所述存储器通过所述***总线相连；

所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-9任一项所述的车辆轨迹还原方法，或者执行权利要求10任一项所述的高速通行费确定方法。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行权利要求1-9任一项所述的车辆轨迹还原方法，或者执行权利要求10任一项所述的高速通行费确定方法。

15.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行权利要求1-9任一项所述的车辆轨迹还原方法，或者执行权利要求10任一项所述的高速通行费确定方法。

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