CN115934773A - 高速公路流水数据的稽查方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种高速公路流水数据的稽查方法、装置、服务器及存储介质，包括：获取目标高速公路对应的待稽查流水数据；通过预先配置的流水稽查模型，从待稽查流水数据中确定异常流水数据，和每个异常流水数据对应的车辆信息；其中，流水稽查模型包括多个稽查子模型；基于异常流水数据生成每个车辆信息对应的异常证据链，以根据异常证据链对每个车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。本发明可以显著提高对高速公路流水数据进行稽查的效率，还可以显著提高稽查异常流水数据的准确率。

Description

高速公路流水数据的稽查方法、装置、服务器及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种高速公路流水数据的稽查方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

目前，车主驾驶车辆通行高速公路时，可能因为主观或客观原因导致未缴纳通行费用，诸如门架出现故障未能准确记录车辆通行费用，或者因车主恶意逃费行为，导致门架与车载装置无法通信进而无法计费，都会导致通行费计算出现偏差，从而影响高速公路的收费秩序。因此，对高速公路的流水数据进行准确稽核就显得格外重要。但是，现有技术需要人工从流水数据中筛选出异常流水数据，并将其组装呈证据链用于下一步人工审核，导致流水数据的稽查效率较慢以及稽查准确率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种高速公路流水数据的稽查方法、装置、服务器及存储介质，可以显著提高对高速公路流水数据进行稽查的效率，还可以显著提高稽查异常流水数据的准确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种高速公路流水数据的稽查方法，包括：获取目标高速公路对应的待稽查流水数据；通过预先配置的流水稽查模型，从所述待稽查流水数据中确定异常流水数据，和每个所述异常流水数据对应的车辆信息；其中，所述流水稽查模型包括多个稽查子模型；基于所述异常流水数据生成每个所述车辆信息对应的异常证据链，以根据所述异常证据链对每个所述车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。

在一种实施方式中，通过预先配置的流水稽查模型，从所述待稽查流水数据中确定异常流水数据，包括：如果所述稽查子模型包括收费异常稽查子模型，通过所述收费异常稽查子模型对所述待稽查流水数据进行出入口记录校验、通行介质校验、绿通校验和清账金额校验，如果所述待稽查流水数据未通过校验，确定所述待稽查流水数据为异常流水数据；如果所述稽查子模型包括日常稽查子模型，通过所述日常稽查子模型对所述待稽查流水数据进行出口流水校验和车辆标识校验，如果所述待稽查流水数据未通过校验，确定所述待稽查流水数据为异常流水数据；如果所述稽查子模型包括车辆信息异常稽查子模型，通过所述车辆信息异常稽查子模型对所述待稽查流水数据进行车型校验、行驶时间校验、指定车辆校验，如果所述待稽查流水数据未通过校验，确定所述待稽查流水数据为异常流水数据；如果所述稽查子模型包括逃费稽查子模型，获取车辆黑名单数据，通过所述逃费稽查子模型基于所述车辆黑名单数据对所述待稽查流水数据进行逃费校验，如果所述待稽查流水数据未通过校验，确定所述待稽查流水数据为异常流水数据。

在一种实施方式中，对所述待稽查流水数据进行出入口记录校验、通行介质校验、绿通校验和清账金额校验的步骤，包括：如果所述待稽查流水数据不满足出入口记录稽查条件，确定所述待稽查流水数据未通过所述出入口记录校验；其中，所述出入口记录稽查条件包括以下一种或多种：存在正常出口记录对应的入口记录、存在指定门架出口记录对应的入口记录、存在无通行介质的出口记录、属于入口治超数据、出入口时间属于指定时间范围且车辆座位数小于指定座位数、在第一指定时长内存在入口记录对应的出口记录；以及，从所述待稽查流水数据中提取携带有无通行介质标记的第一待稽查流水数据，如果所述第一待稽查流水数据不属于第一指定通行类型，确定所述第一待稽查流水数据未通过所述通行介质校验；以及，从所述待稽查流水数据中提取携带有绿通标记的第二待稽查流水数据，如果所述第二待稽查流水数据不满足绿通稽查条件，确定所述第二待稽查流水数据未通过所述绿通校验；其中，所述绿通稽查条件包括以下一种或多种：属于指定车辆类型对应的流水数据、在第二指定时长内存在同站缴费记录、属于指定车辆标识对应的流水数据；以及，如果所述待稽查流水数据中的清账数据的清账差额大于第一指定数值或小于第二指定数值，确定所述待稽查流水数据未通过所述清账金额校验。

在一种实施方式中，对所述待稽查流水数据进行出口流水校验和车辆标识校验的步骤，包括：从所述待稽查流水数据中提取不属于第二指定通行类型的第三待稽查流水数据，如果所述第三待稽查流水数据中入口车型与出口车型不一致，或者所述第三待稽查流水数据中入口通行介质编码与出口通行介质编码不一致，确定所述第三待稽查流水数据未通过所述出口流水校验；以及，从所述待稽查流水数据中提取未携带ETC标识或开放式收费站标识的待稽查流水数据剔除，得到第四待稽查流水数据，如果所述第四待稽查流水数据中入口车辆标识与出口车辆标识不一致，确定所述第四待稽查流水数据未通过车辆标识校验。

在一种实施方式中，对所述待稽查流水数据进行车型校验、行驶时间校验、指定车辆校验的步骤，包括：如果所述待稽查流水数据中入口车型或出口车型与历史车型不一致，或者，根据所述待稽查流水数据更新单车辆标识对应历史车型数量，如果更新后的历史车型数量大于预设数量，确定所述待稽查流水数据未通过所述车型校验；以及，根据所述待稽查流水数据计算车辆行驶时间，如果所述车辆行驶时间大于预设最快用时，且所述车辆行驶时间与所述预设最快用时之间的差值大于第一预设用时阈值，确定所述待稽查流水数据未通过所述行驶时间校验；或者如果所述车辆行驶时间小于预设最慢用时，且所述车辆行驶时间与所述预设最慢用时之间的差值大于第二预设用时阈值，确定所述待稽查流水数据未通过所述行驶时间校验；以及，如果所述待稽查流水数据不属于第三指定通行类型，或者所述待稽查流水数据未携带有紧急放行标记，或者所述待稽查流水数据在第三指定时长内不存在同站缴费记录，确定所述待稽查流水数据未通过所述指定车辆校验。

在一种实施方式中，基于所述车辆黑名单数据对所述待稽查流水数据进行逃费校验的步骤，包括：如果所述待稽查流水数据中的车辆标识位于所述车辆黑名单数据内，确定所述待稽查流水数据未通过所述逃费校验。

在一种实施方式中，所述根据所述异常证据链对每个所述车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作的步骤，包括：将所述异常证据链发送至指定关联终端，以通过所述指定关联终端反馈所述异常证据链对应的审核结果；如果所述审核结果为审核通过，基于所述异常证据链生成追缴推送信息，并将所述追缴推送信息发送至追缴***，以通过所述追缴***对每个所述车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。

第二方面，本发明实施例还提供一种高速公路流水数据的稽查装置，包括：数据获取模块，用于获取目标高速公路对应的待稽查流水数据；稽查模块，用于通过预先配置的流水稽查模型，从所述待稽查流水数据中确定异常流水数据，和每个所述异常流水数据对应的车辆信息；其中，所述流水稽查模型包括多个稽查子模型；证据链生成模块，用于基于所述异常流水数据生成每个所述车辆信息对应的异常证据链，以根据所述异常证据链对每个所述车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。

第三方面，本发明实施例还提供一种服务器，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现第一方面提供的任一项所述的方法。

第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方面提供的任一项所述的方法。

本发明实施例提供的一种高速公路流水数据的稽查方法、装置、服务器及存储介质，首先获取目标高速公路对应的待稽查流水数据，并通过预先配置的流水稽查模型，从待稽查流水数据中确定异常流水数据，和每个异常流水数据对应的车辆信息，最后基于异常流水数据生成每个车辆信息对应的异常证据链，以根据异常证据链对每个车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。其中，上述流水稽查模型包括多个稽查子模型。上述方法可以利用流水稽查模型中的多个稽查子模型对待稽查流水数据进行多项稽查，以从待稽查流水数据中筛选出存在疑问的异常流水数据，进而生成相关的异常证据链用于车辆拦截，本发明实施例可以显著提高对高速公路流水数据进行稽查的效率，还可以显著提高稽查异常流水数据的准确率，从而规范高速公路的收费秩序。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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发明的一些实施方式，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为本发明实施例提供的一种高速公路流水数据的稽查方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种流水稽查模型的示意图；

图3为本发明实施例提供的一种高速公路流水数据的稽查装置的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

目前，现有技术存在流水数据的稽查效率较慢以及稽查准确率较低的问题，基于此，本发明实施提供了一种高速公路流水数据的稽查方法、装置、服务器及存储介质，可以显著提高对高速公路流水数据进行稽查的效率，还可以显著提高稽查异常流水数据的准确率。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种高速公路流水数据的稽查方法进行详细介绍，参见图1所示的一种高速公路流水数据的稽查方法的流程示意图，该方法主要包括以下步骤S102至步骤S106：

步骤S102，获取目标高速公路对应的待稽查流水数据。其中，待稽查流水数据主要包括出口、入口、门架、牌识四类数据，示例性的，出口类数据可以包括出口记录、出口时间等。在一种实施方式中，可以从管理高速公路的相关设备中读取待稽查流水数据，也可以为用户提供上传通道，以通过上述通道获取用户上传的待稽查流水数据。

步骤S104，通过预先配置的流水稽查模型，从待稽查流水数据中确定异常流水数据，和每个异常流水数据对应的车辆信息。其中，流水稽查模型包括多个稽查子模型，稽查子模型可以包括收费异常稽查子模型、日常稽查子模型、车辆信息异常稽查子模型、逃费稽查子模型和稽查补费管理子模型中的一种或多种，收费异常稽查子模型用于提供出入口记录校验、通行介质校验、绿通校验和清账金额校验中的一种或多种，日常稽查子模型用于提供出口流水校验和/或车辆标识校验，车辆信息异常稽查子模型用于提供车型校验、行驶时间校验、指定车辆校验中的一种或多种，逃费稽查子模型用于提供逃费校验，稽查补费管理子模型用于进行稽查追缴。

在一种实施方式中，可以将待稽查流水数据分别输入至各个稽查子模型，由各个稽查子模型对待稽查流水数据进行相应的校验，如果待稽查流水数据通过校验，则表明待稽查流水数据不是异常流水数据，反之如果待稽查流水数据未通过校验，则表明待稽查流水数据属于异常流水数据。

步骤S106，基于异常流水数据生成每个车辆信息对应的异常证据链，以根据异常证据链对每个车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。在一种实施方式中，可以将异常流水数据组装成异常证据链，并将该异常证据链作为待审核追查明细推送给人工审核，当人工审核通过是将推送缴费信息至追缴***，再通过追缴***将异常流水数据对应的车辆信息添加至黑名单，并推送黑名单以实现车辆拦截。

本发明实施例提供的高速公路流水数据的稽查方法，可以利用流水稽查模型中的多个稽查子模型对待稽查流水数据进行多项稽查，以从待稽查流水数据中筛选出存在疑问的异常流水数据，进而生成相关的异常证据链用于车辆拦截，本发明实施例可以显著提高对高速公路流水数据进行稽查的效率，还可以显著提高稽查异常流水数据的准确率，从而规范高速公路的收费秩序。

为便于对上述步骤S104进行理解，本发明实施例提供了一种流水稽查模型，参见图2所示的一种流水稽查模型的示意图，图2示意出稽查项目包括收费异常稽查、日常稽查、车辆信息异常稽查、恶意逃费稽查和稽查补分管理。在图2的基础上，本发明实施例提供了一种通过预先配置的流水稽查模型，从待稽查流水数据中确定异常流水数据的实施方式，具体可参见如下（1）至（5）：

（1）如果稽查子模型包括收费异常稽查子模型，通过收费异常稽查子模型对待稽查流水数据进行出入口记录校验、通行介质校验、绿通校验和清账金额校验，如果待稽查流水数据未通过校验，确定待稽查流水数据为异常流水数据。请继续参见图2，出入口记录校验（也可以称之为，有入口无出口稽查）也即校验待稽查流水数据是否有入口无出口，通行介质校验（也可以称之为，无通行介质稽查）也即校验待稽查流水数据是否无通行介质，绿通校验（也可以称之为，绿通异常稽查）也即校验待稽查流水数据是否存在绿通异常，清账金额校验（也可称之为，清账金额异常稽查）也即校验待稽查流水数据是否存在清账数据异常。

为便于理解，本发明实施例提供了一种对待稽查流水数据进行出入口记录校验、通行介质校验、绿通校验和清账金额校验的实施方式，参见如下（1.1）至（1.4）：

（1.1）如果待稽查流水数据不满足出入口记录稽查条件，确定待稽查流水数据未通过出入口记录校验；其中，出入口记录稽查条件包括以下一种或多种：存在正常出口记录对应的入口记录、存在指定门架（诸如省界门架）出口记录对应的入口记录、存在无通行介质的出口记录、属于入口治超数据、出入口时间属于指定时间范围（诸如节假日）且车辆座位数小于指定座位数（诸如7座）、在第一指定时长（诸如24小时或者7天）内存在入口记录对应的出口记录。请继续参见图2，在执行有入口无出口稽查时：（a）记录入口通行记录（简称，入口记录）；（b）排除有正常出口的入口记录；（c）排除从省界门架出去的入口记录；（d）排除无通行介质出口记录的数据，应当注意的是，可利用通行介质校验对无通行介质出口记录的数据进行稽查；（e）排除入口治超数据；（f）排除节假日7座及以下车辆。针对排除上述待稽查流水数据之外的待稽查流水数据，进一步执行：（g）数据超过7天还未找到出口记录则确定未通过有入口无出口稽查；（h）如果入口时间24小时内无同车牌出口记录则确定未通过有入口无出口稽查；（i）如果未查询到7天内其他出***易记录则确定未通过有入口无出口稽查，其中，只查询7天内最近一次的其他出***易记录。

（1.2）从待稽查流水数据中提取携带有无通行介质标记的第一待稽查流水数据，如果第一待稽查流水数据不属于第一指定通行类型（包括10紧急、8军警、6公务、12免费、14车队、2绿通），确定第一待稽查流水数据未通过通行介质校验。请继续参见图2，在执行无通行介质稽查时：（a）对出口通行记录进行实时筛选；（b）筛选出出口被标记为无通行介质的数据，排除开放式数据；（c）过滤掉10紧急、8军警、6公务、12免费、14车队、2绿通，剩余数据将确定为未通过无通行介质稽查，并将其添加至无通行介质稽查表。

（1.3）从待稽查流水数据中提取携带有绿通标记的第二待稽查流水数据，如果第二待稽查流水数据不满足绿通稽查条件，确定第二待稽查流水数据未通过绿通校验；其中，绿通稽查条件包括以下一种或多种：属于指定车辆类型（诸如货车）对应的流水数据、在第二指定时长（诸如15分钟）内存在同站缴费记录、属于指定车辆标识（诸如，免费车牌）对应的流水数据。请继续参见图2，在执行绿通异常稽查时：（a）实时分析出口通行记录；（b）筛选被标记为绿通的出***易记录；（c）排除货车（只筛选非货车记录）；（d）排除前后15分钟内有同站缴费记录数据；（e）排除特征库车种为免费车牌。

（1.4）如果待稽查流水数据中的清账数据的清账差额大于第一指定数值（诸如0）或小于第二指定数值（诸如0），确定待稽查流水数据未通过清账金额校验。请继续参见图2，在执行清账金额异常稽查时：（a）实时分析收费站上传到中心的清账数据；（b）筛选清账差额金额大于0以及小于0的清账记录；（c）清账差额大于0元标记为长款入稽查库，清账金额小于0原标记为短款入稽查库。

（2）如果稽查子模型包括日常稽查子模型，通过日常稽查子模型对待稽查流水数据进行出口流水校验和车辆标识校验，如果待稽查流水数据未通过校验，确定待稽查流水数据为异常流水数据。请继续参见图2，出口流水校验（也可以称之为，出口流水稽查）也即校验待稽查流水数据中出口流水是否异常，车辆标识校验（也可以称之为，出入口车牌不一致稽查）也即校验待稽查流水数据中出口车牌与入口车牌是否一致。

为便于理解，本发明实施例提供了一种对待稽查流水数据进行出口流水校验和车辆标识校验的实施方式，参见如下（2.1）至（2.2）：

（2.1）从待稽查流水数据中提取不属于第二指定通行类型（包括无通行介质、集1、集2、军警车、单一货品运输车、紧急车）的第三待稽查流水数据，如果第三待稽查流水数据中入口车型与出口车型不一致，或者第三待稽查流水数据中入口通行介质编码与出口通行介质编码不一致，确定第三待稽查流水数据未通过出口流水校验。请继续参见图2，在执行出口流水稽查时：（a）实时分析出口流水；（b）排除无通行介质、集1、集2、军警车、单一货品运输车、紧急车；（c）根据出口流水和入口流水判断入口、出口车型、车种是否一致，如果不一致确定未通过出口流水稽查，并将其添加至出口流水稽查表；（d）根据出口流水和入口流水判断入口、出口通行介质编码是否一致，如果不一致确定为通过出口流水稽查，并将其添加至出口流水稽查表。

（2.2）从待稽查流水数据中提取未携带ETC（Electronic Toll Collection，电子不停车收费）标识或开放式收费站标识的待稽查流水数据剔除，得到第四待稽查流水数据，如果第四待稽查流水数据中入口车辆标识与出口车辆标识不一致，确定第四待稽查流水数据未通过车辆标识校验。请继续参见图2，在执行出入口车牌不一致稽查时：（a）分析非ETC出***易数据；（b）排除开放式收费章；（c）筛查处出口车牌和入口车牌不一致的数据，确定其未通过出入口车牌不一致稽查。

（3）如果稽查子模型包括车辆信息异常稽查子模型，通过车辆信息异常稽查子模型对待稽查流水数据进行车型校验、行驶时间校验、指定车辆校验，如果待稽查流水数据未通过校验，确定待稽查流水数据为异常流水数据。请继续参见图2，车型校验也可以称之为历史车型异常稽查，行驶时间校验也可以称之为行驶时间异常稽查，指定车辆校验也可称之为紧急车异常稽查。

为便于理解，本发明实施例提供了一种对待稽查流水数据进行车型校验、行驶时间校验、指定车辆校验的实施方式，参见如下（3.1）至（3.3）：

（3.1）如果待稽查流水数据中入口车型或出口车型与历史车型不一致，或者，根据待稽查流水数据更新单车辆标识对应历史车型数量，如果更新后的历史车型数量大于预设数量，确定待稽查流水数据未通过车型校验。请继续参见图2，在执行历史车型异常稽查时：（a）出口通行记录实时筛选；（b）与车辆特征库确认车型车种进行比对，不一致则将该待稽查流水数据添加至历史车型异常稽查表，其中，车种异常也添加至历史车型异常稽查表，数据需稽查验证；（c）排除与车辆特征库比对车型一致、车种为绿通、联合收割机、紧急车、人工放行数据；（d）根据车牌实时统计车型对应通行次数；（e）***中同车牌出现车型个数大于1，则确定未通过历史车型异常稽查，并将该待稽查流水数据添加至历史车型异常稽查表。

（3.2）根据待稽查流水数据计算车辆行驶时间，如果车辆行驶时间大于预设最快用时，且车辆行驶时间与预设最快用时之间的差值大于第一预设用时阈值，确定待稽查流水数据未通过行驶时间校验；或者如果车辆行驶时间小于预设最慢用时，且车辆行驶时间与预设最慢用时之间的差值大于第二预设用时阈值，确定待稽查流水数据未通过行驶时间校验。请继续参见图2，在执行行驶时间异常稽查时：（a）实时分析出口通行记录（MI、CPC）；（b）排除0元收费数据；（c）排除开放式收费站；（d）***设定最低时速为47千米/时，最高时速为130千米/时；（e）最慢用时=行驶里程/最低时速，最快用时=行驶里程/最高时速；（f）当出口记录行驶时间超出最快用时以及最慢用时时间范围，并超出范围120分钟异常或者超出最大行驶时间的两倍，则确定该待稽查流水数据未通过行驶时间异常稽查，并将其添加至行驶时间异常稽查表。

（3.3）如果待稽查流水数据不属于第三指定通行类型（包括，免费车），或者待稽查流水数据未携带有紧急放行标记，或者待稽查流水数据在第三指定时长（诸如15分钟）内不存在同站缴费记录，确定待稽查流水数据未通过指定车辆校验。请继续参见图2，在执行紧急车异常稽查时：（a）出口通行记录实时筛选；（b）排除车牌在车辆特征库中是免费车的数据；（c）将出口通行记录被标记为紧急放行的数据添加至紧急车异常稽查表；（d）定时任务处理15分钟前数据是否有同站其他交易。

（4）如果稽查子模型包括逃费稽查子模型，获取车辆黑名单数据，通过逃费稽查子模型基于车辆黑名单数据对待稽查流水数据进行逃费校验，如果待稽查流水数据未通过校验，确定待稽查流水数据为异常流水数据。在一种实施方式中，如果待稽查流水数据中的车辆标识位于车辆黑名单数据内，确定待稽查流水数据未通过逃费校验。请继续参见图2，在具体实现时：（a）分中心推送黑名单对应车牌信息；（b）收费站通过小程序上报的恶意逃费数据；（c）上报数据类型有大车小标、恶意跟车、假绿通、超时卡、套牌、闯关、其他；（d）恶意逃费已审核并且已推送的缴费数据。

（5）如果稽查子模型包括稽查补费管理子模型，请继续参见图2，需要人工推送数据：历史车型异常、行驶时间异常、紧急车异常等相关数据。

对于前述步骤S106，在执行根据异常证据链对每个车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作的步骤时，可以将异常证据链发送至指定关联终端，以通过指定关联终端反馈异常证据链对应的审核结果；如果审核结果为审核通过，基于异常证据链生成追缴推送信息，并将追缴推送信息发送至追缴***，以通过追缴***对每个车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。在具体实现时，可以将异常流水数据组装成异常证据链，并将该异常证据链作为待审核追查明细推送给人工审核，当人工审核通过是将推送缴费信息至追缴***，再通过追缴***将异常流水数据对应的车辆信息添加至黑名单，并推送黑名单以实现车辆拦截。

本发明实施例通过对高速公路上所有的收费行为进行稽查，用于打击防逃费和规范收费秩序。具体的，本发明实施例将收费环节产生的4类数据通过流水稽查模型去分析，然后将异常流水数据筛选出来，再由人工进行稽查。在筛选的时候，附上相关异常证据链，以便于人工判断之后进行下一步的处理。本发明实施例提供的高速公路流水数据的稽查方法可以显著提高对高速公路流水数据进行稽查的效率，还可以显著提高稽查异常流水数据的准确率，从而规范高速公路的收费秩序。

对于前述实施例提供的高速公路流水数据的稽查方法，本发明实施例提供了一种高速公路流水数据的稽查装置，参见图3所示的一种高速公路流水数据的稽查装置的结构示意图，该装置主要包括以下部分：

数据获取模块302，用于获取目标高速公路对应的待稽查流水数据；

稽查模块304，用于通过预先配置的流水稽查模型，从待稽查流水数据中确定异常流水数据，和每个异常流水数据对应的车辆信息；其中，流水稽查模型包括多个稽查子模型；

证据链生成模块306，用于基于异常流水数据生成每个车辆信息对应的异常证据链，以根据异常证据链对每个车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。

本发明实施例提供的高速公路流水数据的稽查装置，可以利用流水稽查模型中的多个稽查子模型对待稽查流水数据进行多项稽查，以从待稽查流水数据中筛选出存在疑问的异常流水数据，进而生成相关的异常证据链用于车辆拦截，本发明实施例可以显著提高对高速公路流水数据进行稽查的效率，还可以显著提高稽查异常流水数据的准确率，从而规范高速公路的收费秩序。

在一种实施方式中，稽查模块304还用于：如果稽查子模型包括收费异常稽查子模型，通过收费异常稽查子模型对待稽查流水数据进行出入口记录校验、通行介质校验、绿通校验和清账金额校验，如果待稽查流水数据未通过校验，确定待稽查流水数据为异常流水数据；如果稽查子模型包括日常稽查子模型，通过日常稽查子模型对待稽查流水数据进行出口流水校验和车辆标识校验，如果待稽查流水数据未通过校验，确定待稽查流水数据为异常流水数据；如果稽查子模型包括车辆信息异常稽查子模型，通过车辆信息异常稽查子模型对待稽查流水数据进行车型校验、行驶时间校验、指定车辆校验，如果待稽查流水数据未通过校验，确定待稽查流水数据为异常流水数据；如果稽查子模型包括逃费稽查子模型，获取车辆黑名单数据，通过逃费稽查子模型基于车辆黑名单数据对待稽查流水数据进行逃费校验，如果待稽查流水数据未通过校验，确定待稽查流水数据为异常流水数据。

在一种实施方式中，稽查模块304还用于：如果待稽查流水数据不满足出入口记录稽查条件，确定待稽查流水数据未通过出入口记录校验；其中，出入口记录稽查条件包括以下一种或多种：存在正常出口记录对应的入口记录、存在指定门架出口记录对应的入口记录、存在无通行介质的出口记录、属于入口治超数据、出入口时间属于指定时间范围且车辆座位数小于指定座位数、在第一指定时长内存在入口记录对应的出口记录；以及，从待稽查流水数据中提取携带有无通行介质标记的第一待稽查流水数据，如果第一待稽查流水数据不属于第一指定通行类型，确定第一待稽查流水数据未通过通行介质校验；以及，从待稽查流水数据中提取携带有绿通标记的第二待稽查流水数据，如果第二待稽查流水数据不满足绿通稽查条件，确定第二待稽查流水数据未通过绿通校验；其中，绿通稽查条件包括以下一种或多种：属于指定车辆类型对应的流水数据、在第二指定时长内存在同站缴费记录、属于指定车辆标识对应的流水数据；以及，如果待稽查流水数据中的清账数据的清账差额大于第一指定数值或小于第二指定数值，确定待稽查流水数据未通过清账金额校验。

在一种实施方式中，稽查模块304还用于：从待稽查流水数据中提取不属于第二指定通行类型的第三待稽查流水数据，如果第三待稽查流水数据中入口车型与出口车型不一致，或者第三待稽查流水数据中入口通行介质编码与出口通行介质编码不一致，确定第三待稽查流水数据未通过出口流水校验；以及，从待稽查流水数据中提取未携带ETC标识或开放式收费站标识的待稽查流水数据剔除，得到第四待稽查流水数据，如果第四待稽查流水数据中入口车辆标识与出口车辆标识不一致，确定第四待稽查流水数据未通过车辆标识校验。

在一种实施方式中，稽查模块304还用于：如果待稽查流水数据中入口车型或出口车型与历史车型不一致，或者，根据待稽查流水数据更新单车辆标识对应历史车型数量，如果更新后的历史车型数量大于预设数量，确定待稽查流水数据未通过车型校验；以及，根据待稽查流水数据计算车辆行驶时间，如果车辆行驶时间大于预设最快用时，且车辆行驶时间与预设最快用时之间的差值大于第一预设用时阈值，确定待稽查流水数据未通过行驶时间校验；或者如果车辆行驶时间小于预设最慢用时，且车辆行驶时间与预设最慢用时之间的差值大于第二预设用时阈值，确定待稽查流水数据未通过行驶时间校验；以及，如果待稽查流水数据不属于第三指定通行类型，或者待稽查流水数据未携带有紧急放行标记，或者待稽查流水数据在第三指定时长内不存在同站缴费记录，确定待稽查流水数据未通过指定车辆校验。

在一种实施方式中，稽查模块304还用于：如果待稽查流水数据中的车辆标识位于车辆黑名单数据内，确定待稽查流水数据未通过逃费校验。

在一种实施方式中，证据链生成模块306还用于：将异常证据链发送至指定关联终端，以通过指定关联终端反馈异常证据链对应的审核结果；如果审核结果为审核通过，基于异常证据链生成追缴推送信息，并将追缴推送信息发送至追缴***，以通过追缴***对每个车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。

本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

本发明实施例提供了一种服务器，具体的，该服务器包括处理器和存储装置；存储装置上存储有计算机程序，计算机程序在被所述处理器运行时执行如上所述实施方式的任一项所述的方法 。

图4为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图，该服务器100包括：处理器40，存储器41，总线42和通信接口43，所述处理器40、通信接口43和存储器41通过总线42连接；处理器40用于执行存储器41中存储的可执行模块，例如计算机程序。

其中，存储器41可能包含高速随机存取存储器（RAM，Random Access Memory），也可能还包括非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口43（可以是有线或者无线）实现该***网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。

总线42可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

其中，存储器41用于存储程序，所述处理器40在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器40中，或者由处理器40实现。

处理器40可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器40中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器40可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器41，处理器40读取存储器41中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种高速公路流水数据的稽查方法，其特征在于，包括：

获取目标高速公路对应的待稽查流水数据；

通过预先配置的流水稽查模型，从所述待稽查流水数据中确定异常流水数据，和每个所述异常流水数据对应的车辆信息；其中，所述流水稽查模型包括多个稽查子模型；

基于所述异常流水数据生成每个所述车辆信息对应的异常证据链，以根据所述异常证据链对每个所述车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预先配置的流水稽查模型，从所述待稽查流水数据中确定异常流水数据，包括：

如果所述稽查子模型包括收费异常稽查子模型，通过所述收费异常稽查子模型对所述待稽查流水数据进行出入口记录校验、通行介质校验、绿通校验和清账金额校验，如果所述待稽查流水数据未通过校验，确定所述待稽查流水数据为异常流水数据；

如果所述稽查子模型包括日常稽查子模型，通过所述日常稽查子模型对所述待稽查流水数据进行出口流水校验和车辆标识校验，如果所述待稽查流水数据未通过校验，确定所述待稽查流水数据为异常流水数据；

如果所述稽查子模型包括车辆信息异常稽查子模型，通过所述车辆信息异常稽查子模型对所述待稽查流水数据进行车型校验、行驶时间校验、指定车辆校验，如果所述待稽查流水数据未通过校验，确定所述待稽查流水数据为异常流水数据；

如果所述稽查子模型包括逃费稽查子模型，获取车辆黑名单数据，通过所述逃费稽查子模型基于所述车辆黑名单数据对所述待稽查流水数据进行逃费校验，如果所述待稽查流水数据未通过校验，确定所述待稽查流水数据为异常流水数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述待稽查流水数据进行出入口记录校验、通行介质校验、绿通校验和清账金额校验的步骤，包括：

如果所述待稽查流水数据不满足出入口记录稽查条件，确定所述待稽查流水数据未通过所述出入口记录校验；其中，所述出入口记录稽查条件包括以下一种或多种：存在正常出口记录对应的入口记录、存在指定门架出口记录对应的入口记录、存在无通行介质的出口记录、属于入口治超数据、出入口时间属于指定时间范围且车辆座位数小于指定座位数、在第一指定时长内存在入口记录对应的出口记录；

以及，从所述待稽查流水数据中提取携带有无通行介质标记的第一待稽查流水数据，如果所述第一待稽查流水数据不属于第一指定通行类型，确定所述第一待稽查流水数据未通过所述通行介质校验；

以及，从所述待稽查流水数据中提取携带有绿通标记的第二待稽查流水数据，如果所述第二待稽查流水数据不满足绿通稽查条件，确定所述第二待稽查流水数据未通过所述绿通校验；其中，所述绿通稽查条件包括以下一种或多种：属于指定车辆类型对应的流水数据、在第二指定时长内存在同站缴费记录、属于指定车辆标识对应的流水数据；

以及，如果所述待稽查流水数据中的清账数据的清账差额大于第一指定数值或小于第二指定数值，确定所述待稽查流水数据未通过所述清账金额校验。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述待稽查流水数据进行出口流水校验和车辆标识校验的步骤，包括：

从所述待稽查流水数据中提取不属于第二指定通行类型的第三待稽查流水数据，如果所述第三待稽查流水数据中入口车型与出口车型不一致，或者所述第三待稽查流水数据中入口通行介质编码与出口通行介质编码不一致，确定所述第三待稽查流水数据未通过所述出口流水校验；

以及，从所述待稽查流水数据中提取未携带ETC标识或开放式收费站标识的待稽查流水数据剔除，得到第四待稽查流水数据，如果所述第四待稽查流水数据中入口车辆标识与出口车辆标识不一致，确定所述第四待稽查流水数据未通过车辆标识校验。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述待稽查流水数据进行车型校验、行驶时间校验、指定车辆校验的步骤，包括：

如果所述待稽查流水数据中入口车型或出口车型与历史车型不一致，或者，根据所述待稽查流水数据更新单车辆标识对应历史车型数量，如果更新后的历史车型数量大于预设数量，确定所述待稽查流水数据未通过所述车型校验；

以及，根据所述待稽查流水数据计算车辆行驶时间，如果所述车辆行驶时间大于预设最快用时，且所述车辆行驶时间与所述预设最快用时之间的差值大于第一预设用时阈值，确定所述待稽查流水数据未通过所述行驶时间校验；或者如果所述车辆行驶时间小于预设最慢用时，且所述车辆行驶时间与所述预设最慢用时之间的差值大于第二预设用时阈值，确定所述待稽查流水数据未通过所述行驶时间校验；

以及，如果所述待稽查流水数据不属于第三指定通行类型，或者所述待稽查流水数据未携带有紧急放行标记，或者所述待稽查流水数据在第三指定时长内不存在同站缴费记录，确定所述待稽查流水数据未通过所述指定车辆校验。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述车辆黑名单数据对所述待稽查流水数据进行逃费校验的步骤，包括：

如果所述待稽查流水数据中的车辆标识位于所述车辆黑名单数据内，确定所述待稽查流水数据未通过所述逃费校验。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常证据链对每个所述车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作的步骤，包括：

将所述异常证据链发送至指定关联终端，以通过所述指定关联终端反馈所述异常证据链对应的审核结果；

如果所述审核结果为审核通过，基于所述异常证据链生成追缴推送信息，并将所述追缴推送信息发送至追缴***，以通过所述追缴***对每个所述车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。

8.一种高速公路流水数据的稽查装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取目标高速公路对应的待稽查流水数据；

稽查模块，用于通过预先配置的流水稽查模型，从所述待稽查流水数据中确定异常流水数据，和每个所述异常流水数据对应的车辆信息；其中，所述流水稽查模型包括多个稽查子模型；

证据链生成模块，用于基于所述异常流水数据生成每个所述车辆信息对应的异常证据链，以根据所述异常证据链对每个所述车辆信息对应的目标车辆执行拦截操作。

9.一种服务器，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一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存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1至7任一项所述的方法。

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