CN117314124B - 一种高速公路收费业务智能管理***及方法 - Google Patents

一种高速公路收费业务智能管理***及方法 Download PDF

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Abstract

本申请实施例提供了一种高速公路收费业务智能管理***及方法，涉及车辆管理领域。该***包括：登录模块，用于识别登录用户所属的站点；站务管理模块，用于获取站点的针对业务部门、物资及处理人员的站务信息；业务管理模块，用于将获取到的待处理业务信息关联到业务模板中，以获得业务清单；基于业务清单对各业务部门进行业务分配，并依据站务信息确定各业务部门的执行策略，使基于执行策略处理所分配到的业务，执行策略用以指示对物资及处理人员的分配；站内稽查模块，用于执行针对收费业务的审查任务，并在审查任务的结果为异常时，展示处理对应收费业务的业务分配信息。本申请解决了目前高速公路收费管理技术的处理效率较低的问题。

Description

一种高速公路收费业务智能管理***及方法
技术领域
本发明涉及车辆管理技术领域，具体而言，本申请涉及一种高速公路收费业务智能管理***及方法。
背景技术
目前，针对高速公路收费智能管理，市面涌现了许多新型技术，如电子不停车收费技术（ETC），电子不停车收费技术是通过在车辆上安装电子标签，然后射频读取器读取电子标签，通过电子标签获取通行距离、通行时间、车辆类型等信息，最后根据获取的信息计算通行费用。电子不停车收费技术通过电子标签绑定的银行卡进行扣费，车辆无需停车，也无需插卡或者是现场支付费用，从而实现自动化收费。
虽然现有技术在一定程度上提高了高速公路收费的智能化水平，但这些技术只单纯地改进了高速公路收费流程中的费用收取环节。收费过程中的其他环节，如资金审查、人员交接、物资管理等大多依然使用纸质登记表的管理形式，这种管理形式存在登记表数量多、重复工作量大、登记表存储繁杂等问题。特别地，当ETC识别发生错误或是车牌识别发生错误时，可能会发生漏收和错收现象，此时通行收费会产生偏差。现有技术面对此类问题，采取的措施依然为人工审核的方式，以时间段为索引对该时间段的所有车牌及ETC信息进行筛查，但这一方式无疑极大地增加了人工成本，且耗时长。因此，目前的高速公路收费管理技术的处理效率较低。
发明内容
为解决上述现有技术问题，本发明提供一种高速公路收费业务智能管理***及方法，用于解决目前高速公路收费管理技术的处理效率较低的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种高速公路收费业务智能管理***，该***包括：
登录模块，用于识别登录用户所属的站点；
站务管理模块，连接于所述登录模块，用于获取所述站点的针对业务部门、物资及处理人员的站务信息；
业务管理模块，连接于所述站务管理模块，用于将获取到的待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；基于所述业务清单对各业务部门进行业务分配，并依据所述站务信息确定各业务部门的执行策略，使基于所述执行策略处理所分配到的业务，所述执行策略用以指示对物资及处理人员的分配；
站内稽查模块，连接于所述业务管理模块，用于执行针对收费业务的审查任务，并在所述审查任务的结果为异常时，展示处理对应收费业务的业务分配信息。
在一个可能的实现方式中，所述站务管理模块包括：
部门结构单元，用于获取来自所述登录用户的业务部门配置信息，并将所述业务部门配置信息关联到预设的部门配置模板中，以获得针对业务部门的站务信息；
物资管理单元，与所述部门结构单元连接，用于对物资的物资信息进行管理，所述物资信息包括物资状态；
人员管理单元，与所述物资管理单元、所述部门结构单元连接，用于确定人员分配策略，并基于所述人员分配策略分配各业务部门的处理人员，以获得针对处理人员的站务信息。
在一个可能的实现方式中，所述业务管理模块包括：
业务清单单元，用于将所述待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；
收费班交接单元，与所述业务清单单元、所述物资管理单元连接，用于确定与所述业务清单相关联的业务部门，并基于所述业务清单为所确定的业务部门分配相应的业务，标识其对应的业务状态为待完成状态；
为所确定的业务部门分配相应的部门工作时段；
基于针对物资的站务信息，为所确定的业务部门分配相应的物资，并向所述物资管理单元发送出库指令，使所述物资管理单元在响应所述出库指令后标识所分配的物资对应的物资状态为出库状态。
在一个可能的实现方式中，所述收费班交接单元，还用于在检测到当前工作的业务部门达到其部门工作时段的结束时刻前，则清点当前工作的业务部门对应的物资，向所述物资管理单元发送入库指令，使所述物资管理单元在响应所述入库指令后当前工作的业务部门对应的物资由出库状态更新为入库状态；
在检测到当前工作的业务部门达到所述结束时刻时，则在所述业务清单中更新当前工作的业务部门对应的业务状态为已完成状态，并控制下一个待工作的业务部门处理其相应的业务。
在一个可能的实现方式中，所述业务管理模块还包括：
班务日志单元，与所述收费班交接单元连接，用于基于预设的日志模板对当前工作的业务部门进行工作日志记录。
在一个可能的实现方式中，所述业务管理模块还包括：
收费员交接人单元，与所述收费班交接单元连接，用于为各业务部门的处理人员分配该业务部门所对应的物资，并确定各处理人员的人员工作时段；
在检测到当前工作的处理人员达到所述人员工作时段的结束时刻时，则向下一个待工作的处理人员发送交接信息，所述交接信息用以指示下一个待工作的处理人员开启工作以及携带有当前工作的处理人员所分配到的物资信息。
在一个可能的实现方式中，所述站内稽查模块包括审查任务单元；
所述审查任务单元，用于针对收费业务的审查任务，从车牌数据库中选取其他站点在预设时段内的车牌图像；
利用预先建立的检索模型，将所述登录用户所属的站点在审查时间段内获取到的车牌图像与所选取的车牌图像进行匹配，以基于匹配结果确定在所述审查时间段内各车辆的行程信息；
基于所述行程信息，计算对应的理论收费值；
将所述理论收费值与所述车辆的实际收费值进行比较，使当比较结果为不一致时，确定当比较结果为不一致时所对应的车辆，以展示处理该车辆的收费业务对应的业务分配信息，所述业务分配信息包括该车辆在进入高速公路时的站点信息及对应的处理人员信息。
在一个可能的实现方式中，所述站内稽查模块还包括与所述审查任务单元连接的检索模型构建单元；
其中，所述检索模型由模糊逻辑算子与深度神经网络组合而成，所述深度神经网络包括级联排序布设的卷积层、平均池化层和全连接层；
所述检索模型构建单元，用于将所述登录用户所属的站点的车牌图像与所选取的车牌图像输入到所述模糊逻辑算子，以进行异或运算，使将所述模糊逻辑算子的输出结果作为所述深度神经网络的输入，以输出所输入车牌图像的特征值，所述特征值用以经比较获得针对车牌图像的匹配结果。
在一个可能的实现方式中，所述检索模型构建单元，还用于通过公式（1）构建所述模糊逻辑算子：
（1）
其中，为所述模糊逻辑算子，/>为通道数，/>为通道权重，/>为所输入的车牌图像经卷积运算后的特征图；
通过公式（2）构建所述深度神经网络：
（2）
其中，为所述深度神经网络的输出，/>为偏置；
通过公式（3）获得所述偏置：
（3）
其中，为所述特征图针对每一个通道的求和，/>为所述卷积层和所述全连接层中针对每一个通道权重的求和。
根据本申请实施例的另一个方面，提供了一种高速公路收费业务智能管理方法，包括：
识别登录用户所属的站点；
获取所述站点的针对业务部门、物资及处理人员的站务信息；
将获取到的待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；
基于所述业务清单对各业务部门进行业务分配，并依据所述站务信息确定各业务部门的执行策略，使基于所述执行策略处理所分配到的业务，所述执行策略用以指示对物资及处理人员的分配；
执行针对收费业务的审查任务，并在所述审查任务的结果为异常时，展示处理对应收费业务的业务分配信息。
本发明的有益效果体现在通过登录模块识别登录用户所属的站点，通过站务管理模块获取所述站点的针对业务部门、物资及处理人员的站务信息，继而通过业务管理模块将获取到的待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；基于所述业务清单对各业务部门进行业务分配，并依据所述站务信息确定各业务部门的执行策略，使基于所述执行策略处理所分配到的业务，所述执行策略用以指示对物资及处理人员的分配，从而通过站内稽查模块执行针对收费业务的审查任务，并在所述审查任务的结果为异常时，展示处理对应收费业务的业务分配信息，这样，通过将各类信息以数字化形式进行管理，实现智能化管理，同时通过配置业务模板，实现业务数据的快速配置，并且避免了重复性工作量大的情况，使得提高了高速公路收费业务管理的处理效率。以及，针对收费过程中的资金审查环节，实现自动化审核，大大降低了人工成本，并通过业务管理模块的业务配置能够快速获取到异常收费业务所对应的业务分配信息，减少了处理时长，以实现对漏收和错收的纠正，从而解决目前高速公路收费管理技术的处理效率较低的技术问题。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种高速公路收费业务智能管理***的结构示意图；
图2为本申请实施例提供的一种高速公路收费业务智能管理方法的流程示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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。
实施例1：
参加图1为本申请实施例提供的一种高速公路收费业务智能管理***的结构示意图，该***100包括：
登录模块101，用于识别登录用户所属的站点；
站务管理模块102，连接于所述登录模块101，用于获取所述站点的针对业务部门、物资及处理人员的站务信息；
业务管理模块103，连接于所述站务管理模块102，用于将获取到的待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；基于所述业务清单对各业务部门进行业务分配，并依据所述站务信息确定各业务部门的执行策略，使基于所述执行策略处理所分配到的业务，所述执行策略用以指示对物资及处理人员的分配；
站内稽查模块104，连接于所述业务管理模块103，用于执行针对收费业务的审查任务，并在所述审查任务的结果为异常时，展示处理对应收费业务的业务分配信息。
在本申请中，登录模块与用户终端相连接，使得用户终端通过该登录模块对使用者（即登录用户）进行身份验证，以验证该使用者是否为工作人员，并在验证为工作人员时方能执行后续的***操作。站务管理模块用于管理处理人员、业务部门及物资等站务信息，实现将各类信息以数字化形式进行管理，实现智能化管理。业务管理模块用于将待处理业务分配到各业务部门，以及分配各业务部门的处理人员及物资以实现处理其分配到的业务。其中，本申请通过配置业务模板，实现快速生成业务清单，避免了现有技术中重复性工作量的处理量较大的情况，从而提高了处理效率。站内稽查模块用于对收费业务进行审查，结合上述业务管理模块中针对各业务的业务部门、处理人员以及物资等因素的分配，能够在审查异常时快速提取出对应业务的业务分配信息，如针对各工作时段的业务部门、处理人员、站点等，便于实现对漏收和错收的纠正。
在一优先实施例中，该管理***中的数据信息均以结构化数据的形式进行存储并管理，便于操作，提高了***的处理效率。
本实施例提供的高速公路收费业务智能管理***，通过登录模块识别登录用户所属的站点，通过站务管理模块获取所述站点的针对业务部门、物资及处理人员的站务信息，继而通过业务管理模块将获取到的待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；基于所述业务清单对各业务部门进行业务分配，并依据所述站务信息确定各业务部门的执行策略，使基于所述执行策略处理所分配到的业务，所述执行策略用以指示对物资及处理人员的分配，从而通过站内稽查模块执行针对收费业务的审查任务，并在所述审查任务的结果为异常时，展示处理对应收费业务的业务分配信息，这样，通过将各类信息以数字化形式进行管理，实现智能化管理，同时通过配置业务模板，实现业务数据的快速配置，并且避免了重复性工作量大的情况，使得提高了高速公路收费业务管理的处理效率。以及，针对收费过程中的资金审查环节，实现自动化审核，大大降低了人工成本，并通过业务管理模块的业务配置能够快速获取到异常收费业务所对应的业务分配信息，减少了处理时长，以实现对漏收和错收的纠正，从而解决目前高速公路收费管理技术的处理效率较低的技术问题。
在一些实施例中，所述站务管理模块包括：
部门结构单元，用于获取来自所述登录用户的业务部门配置信息，并将所述业务部门配置信息关联到预设的部门配置模板中，以获得针对业务部门的站务信息；
物资管理单元，与所述部门结构单元连接，用于对物资的物资信息进行管理，所述物资信息包括物资状态；
人员管理单元，与所述物资管理单元、所述部门结构单元连接，用于确定人员分配策略，并基于所述人员分配策略分配各业务部门的处理人员，以获得针对处理人员的站务信息。
需要说明的是，站务管理模块由人员管理单元、部门结构单元和物资管理单元构成。其中，人员管理单元用于管理处理人员的基本信息，包含“姓名”、“班组”、“身份”、“手机号”、“身份证***”、“状态”，以及业务部门的分配等信息。部门结构单元负责管理各业务部门。物资管理单元负责管理站点的物资，包括“手电”、“日戳章”等。
在本实施例中，用户进入站务管理模块，首先通过部门结构单元对该站点的各业务部门进行设置，使获得业务部门配置信息，如“业务一组”、“业务二组”等。其中，本实施例通过配置部门配置模板，该部门配置模板设有常见信息，使用户将业务部门配置信息导入该部门配置模板，快速得到关于业务部门的站务信息，提高了数据处理效率。通过物资管理单元对站点的物资进行清查，以管理物资信息，如物资状态（如出库状态和入库状态）、物资类型及物资数量等。继而，通过人员管理单元基于人员分配策略对处理人员进行部门分配，该人员分配策略可确定于该单元一周内所存储的多个人员分配策略，提高了人员分配的适用性，以及提高了***的处理效率，便于操作。
在一些实施例中，所述业务管理模块包括：
业务清单单元，用于将所述待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；
收费班交接单元，与所述业务清单单元、所述物资管理单元连接，用于确定与所述业务清单相关联的业务部门，并基于所述业务清单为所确定的业务部门分配相应的业务，标识其对应的业务状态为待完成状态；
为所确定的业务部门分配相应的部门工作时段；
基于针对物资的站务信息，为所确定的业务部门分配相应的物资，并向所述物资管理单元发送出库指令，使所述物资管理单元在响应所述出库指令后标识所分配的物资对应的物资状态为出库状态。
在本实施例中，用户进入业务管理模块，通过业务清单单元对待处理的业务进行填写，以获得待处理业务信息。本申请通过配置多种业务模板，快速完成业务清单的配置，减少了管理过程中的重复工作。继而，通过收费班交接单元根据业务清单对业务部门进行业务分配。
具体的，针对业务部门的业务分配步骤包括：选择业务部门，为其分配业务清单中需要完成的业务，使在业务清单中标识被分配后的业务从待分配状态变更为待完成状态；为所选择的业务部门分配其部门工作时段；为所选择的业务部门分配相应的物资，经分配后，物资管理单元中相应的物资状态会由在库状态变为出库状态；对各业务部门对应的处理人员进行工作时段安排。因此，本实施例通过针对业务部门进行业务分配，实现业务的智能化管理，提高了业务处理的效率。
在一些实施例中，所述收费班交接单元，还用于在检测到当前工作的业务部门达到其部门工作时段的结束时刻前，则清点当前工作的业务部门对应的物资，向所述物资管理单元发送入库指令，使所述物资管理单元在响应所述入库指令后当前工作的业务部门对应的物资由出库状态更新为入库状态；
在检测到当前工作的业务部门达到所述结束时刻时，则在所述业务清单中更新当前工作的业务部门对应的业务状态为已完成状态，并控制下一个待工作的业务部门处理其相应的业务。
在本实施例中，在当前工作的业务部门即将到时时，对接任的业务部门进行提前通知，并对在当前工作的业务部门的物资进行清点，确认无误后进行入库，物资管理单元中相应的物资状态发生变更，即由在库状态变为入库状态。继而，在当前工作的业务部门到时时，在业务清单中标识对应业务状态由待完成状态变为已完成状态，所接任的业务部门开启工作，其工作状态由离岗变为上岗。因此，本实施例通过针对当前工作的业务部门以及接任的业务部门的控制以及物资的配置处理，实现业务部门之间的工作交接，无需人工处理，提高了智能化以及处理效率。
在一些实施例中，所述业务管理模块还包括：
收费员交接人单元，与所述收费班交接单元连接，用于为各业务部门的处理人员分配该业务部门所对应的物资，并确定各处理人员的人员工作时段；
在检测到当前工作的处理人员达到所述人员工作时段的结束时刻时，则向下一个待工作的处理人员发送交接信息，所述交接信息用以指示下一个待工作的处理人员开启工作以及携带有当前工作的处理人员所分配到的物资信息。
在本实施例中，通过收费员交接人单元对各业务部门内的工作任务进行细化，如每一件物资的分配及每一位处理人员的工作时段。在当前工作的处理人员需要换班时，提前通知接任人员，并进行物资交接，但此时物资对应的物资状态并未改变并不入库，需要等所在业务部门的整体工作完成后才进行入库操作。因此，本实施例结合各业务部门的业务分配以及进一步在业务部门内针对物资、处理人员等的分配，实现自动化管理、处理业务，大大减少了管理成本。
基于上述实施例，在一些实施例中，所述业务管理模块还包括：
班务日志单元，与所述收费班交接单元连接，用于基于预设的日志模板对当前工作的业务部门进行工作日志记录。
在本实施例中，通过配置班务日志单元，用以记录工作日志，便于业务部门、处理人员之间的工作交接，同时避免了在如交接失败等故障情况下丢失工作数据，降低了***操作的风险。
在一些实施例中，所述站内稽查模块包括审查任务单元；
所述审查任务单元，用于针对收费业务的审查任务，从车牌数据库中选取其他站点在预设时段内的车牌图像；
利用预先建立的检索模型，将所述登录用户所属的站点在审查时间段内获取到的车牌图像与所选取的车牌图像进行匹配，以基于匹配结果确定在所述审查时间段内各车辆的行程信息；
基于所述行程信息，计算对应的理论收费值；
将所述理论收费值与所述车辆的实际收费值进行比较，使当比较结果为不一致时，确定当比较结果为不一致时所对应的车辆，以展示处理该车辆的收费业务对应的业务分配信息，所述业务分配信息包括该车辆在进入高速公路时的站点信息及对应的处理人员信息。
目前，针对资金审查，当ETC识别发生错误或是车牌识别发生错误时，可能会发生漏收和错收现象，此时通行收费会产生偏差。对此，本实施例通过审查任务单元设置定时审查任务，设置的参数为审查间隔时间，以自动执行针对收费业务的审查。其中，通过结合模糊逻辑与深度神经网络的图像检索方式，利用模糊规则来构建数据背后的不确定性，实现大规模车牌图像的快速检索，以替代人工检索，实现高效车牌的配对，从而快速对漏收和错收所致资金错误进行纠正。
在本申请中，通过构建车牌数据库，实现站点之间的数据互通，提高了***处理效率，以及实现了自动化管理。
基于上述实施例，在一些实施例中，所述站内稽查模块还包括与所述审查任务单元连接的检索模型构建单元；
其中，所述检索模型由模糊逻辑算子与深度神经网络组合而成，所述深度神经网络包括级联排序布设的卷积层、平均池化层和全连接层；
所述检索模型构建单元，用于将所述登录用户所属的站点的车牌图像与所选取的车牌图像输入到所述模糊逻辑算子，以进行异或运算，使将所述模糊逻辑算子的输出结果作为所述深度神经网络的输入，以输出所输入车牌图像的特征值，所述特征值用以经比较获得针对车牌图像的匹配结果。
基于上述实施例，在一些实施例中，所述检索模型构建单元，还用于通过公式（1）构建所述模糊逻辑算子：
（1）
其中，为所述模糊逻辑算子，/>为通道数，/>为通道权重，/>为所输入的车牌图像经卷积运算后的特征图；
通过公式（2）构建所述深度神经网络：
（2）
其中，为所述深度神经网络的输出，/>为偏置；
通过公式（3）获得所述偏置：
（3）
其中，为所述特征图针对每一个通道的求和，/>为所述卷积层和所述全连接层中针对每一个通道权重的求和。
需要说明的是，检索模型由模糊逻辑算子和深度神经网络组成，两个算法的结合方式为对每个神经元的操作进行模糊化。深度神经网络包括卷积层、平均池化层和全连接层，模糊逻辑算子为异或运算。进一步，将深度神经网络的输出作为检索模型的输出结果，即输出所输入车牌图像的特征值，例如该特征值为哈希值。继而，利用登录用户所属的本站点获取到的车牌图像的哈希值与其他站点获取到的车牌图像的哈希值进行距离比较，生成本站点的车牌图像与其他站点中对应车牌图像的匹配对，即匹配结果，从而基于匹配对获知车辆在进入高速公路时的站点，即入站点。进一步，根据本站点（即出站点）与该入站点的信息计算本站点在审查时间段内各车辆的行程信息，从而计算理论收费值，用以与实际收费值进行比较，筛选出收费异常的车辆信息。同时，通过该收费业务对应的入站点信息，获取在车辆进入高速公路时对应的处理人员信息，以实现对高速公路费用的漏收和错收的纠正。
实施例2：
图2为本申请实施例提供的一种高速公路收费业务智能管理方法的流程示意图，所述方法包括步骤S201至S205。
S201、识别登录用户所属的站点。
S202、获取所述站点的针对业务部门、物资及处理人员的站务信息。
S203、将获取到的待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单。
S204、基于所述业务清单对各业务部门进行业务分配，并依据所述站务信息确定各业务部门的执行策略，使基于所述执行策略处理所分配到的业务，所述执行策略用以指示对物资及处理人员的分配。
S205、执行针对收费业务的审查任务，并在所述审查任务的结果为异常时，展示处理对应收费业务的业务分配信息。
在一些实施例中，步骤S202包括：
获取来自所述登录用户的业务部门配置信息，并将所述业务部门配置信息关联到预设的部门配置模板中，以获得针对业务部门的站务信息；
对物资的物资信息进行管理，所述物资信息包括物资状态；
确定人员分配策略，并基于所述人员分配策略分配各业务部门的处理人员，以获得针对处理人员的站务信息。
在一些实施例中，所述方法包括：
将所述业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；
确定与所述业务清单相关联的业务部门，并基于所述业务清单为所确定的业务部门分配相应的业务，标识其对应的业务状态为待完成状态；
为所确定的业务部门分配相应的部门工作时段；
基于针对物资的站务信息，为所确定的业务部门分配相应的物资，并向所述物资管理单元发送出库指令，使所述物资管理单元在响应所述出库指令后标识所分配的物资对应的物资状态为出库状态。
在一些实施例中，步骤S204包括：
在检测到当前工作的业务部门达到其部门工作时段的结束时刻前，则清点当前工作的业务部门对应的物资，向所述物资管理单元发送入库指令，使所述物资管理单元在响应所述入库指令后当前工作的业务部门对应的物资由出库状态更新为入库状态；
在检测到当前工作的业务部门达到所述结束时刻时，则在所述业务清单中更新当前工作的业务部门对应的业务状态为已完成状态，并控制下一个待工作的业务部门处理其相应的业务。
在一些实施例中，所述方法包括：
基于预设的日志模板对当前工作的业务部门进行工作日志记录。
在一些实施例中，所述方法包括：
为各业务部门的处理人员分配该业务部门所对应的物资，并确定各处理人员的人员工作时段；
在检测到当前工作的处理人员达到所述人员工作时段的结束时刻时，则向下一个待工作的处理人员发送交接信息，所述交接信息用以指示下一个待工作的处理人员开启工作以及携带有当前工作的处理人员所分配到的物资信息。
在一些实施例中，步骤S205包括：
针对收费业务的审查任务，从车牌数据库中选取其他站点在预设时段内的车牌图像；
利用预先建立的检索模型，将所述登录用户所属的站点在审查时间段内获取到的车牌图像与所选取的车牌图像进行匹配，以基于匹配结果确定在所述审查时间段内各车辆的行程信息；
基于所述行程信息，计算对应的理论收费值；
将所述理论收费值与所述车辆的实际收费值进行比较，使当比较结果为不一致时，确定当比较结果为不一致时所对应的车辆，以展示处理该车辆的收费业务对应的业务分配信息，所述业务分配信息包括该车辆在进入高速公路时的站点信息及对应的处理人员信息。
在一些实施例中，步骤S205包括：
所述检索模型由模糊逻辑算子与深度神经网络组合而成，所述深度神经网络包括级联排序布设的卷积层、平均池化层和全连接层；
将所述登录用户所属的站点的车牌图像与所选取的车牌图像输入到所述模糊逻辑算子，以进行异或运算，使将所述模糊逻辑算子的输出结果作为所述深度神经网络的输入，以输出所输入车牌图像的特征值，所述特征值用以经比较获得针对车牌图像的匹配结果。
在一些实施例中，步骤S205包括：
通过公式（1）构建所述模糊逻辑算子：
（1）
其中，为所述模糊逻辑算子，/>为通道数，/>为通道权重，/>为所输入的车牌图像经卷积运算后的特征图；
通过公式（2）构建所述深度神经网络：
（2）
其中，为所述深度神经网络的输出，/>为偏置；
通过公式（3）获得所述偏置：
（3）
其中，为所述特征图针对每一个通道的求和，/>为所述卷积层和所述全连接层中针对每一个通道权重的求和。
本申请实施例通过的高速公路收费业务智能管理方法，通过识别登录用户所属的站点，获取所述站点的针对业务部门、物资及处理人员的站务信息，继而将获取到的待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；基于所述业务清单对各业务部门进行业务分配，并依据所述站务信息确定各业务部门的执行策略，使基于所述执行策略处理所分配到的业务，所述执行策略用以指示对物资及处理人员的分配，从而执行针对收费业务的审查任务，并在所述审查任务的结果为异常时，展示处理对应收费业务的业务分配信息，这样，通过将各类信息以数字化形式进行管理，实现智能化管理，同时通过配置业务模板，实现业务数据的快速配置，并且避免了重复性工作量大的情况，使得提高了高速公路收费业务管理的处理效率。以及，针对收费过程中的资金审查环节，实现自动化审核，大大降低了人工成本，并通过业务管理模块的业务配置能够快速获取到异常收费业务所对应的业务分配信息，减少了处理时长，以实现对漏收和错收的纠正，从而解决目前高速公路收费管理技术的处理效率较低的技术问题。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种高速公路收费业务智能管理***，其特征在于，包括：
登录模块，用于识别登录用户所属的站点；
站务管理模块，连接于所述登录模块，用于获取所述站点的针对业务部门、物资及处理人员的站务信息；
业务管理模块，连接于所述站务管理模块，用于将获取到的待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；基于所述业务清单对各业务部门进行业务分配，并依据所述站务信息确定各业务部门的执行策略，使基于所述执行策略处理所分配到的业务，所述执行策略用以指示对物资及处理人员的分配；
站内稽查模块，连接于所述业务管理模块，用于执行针对收费业务的审查任务，并在所述审查任务的结果为异常时，展示处理对应收费业务的业务分配信息；
其中，所述站内稽查模块包括审查任务单元；
所述审查任务单元，用于针对收费业务的审查任务，从车牌数据库中选取其他站点在预设时段内的车牌图像；
利用预先建立的检索模型，将所述登录用户所属的站点在审查时间段内获取到的车牌图像与所选取的车牌图像进行匹配，以基于匹配结果确定在所述审查时间段内各车辆的行程信息；
基于所述行程信息，计算对应的理论收费值；
将所述理论收费值与所述车辆的实际收费值进行比较，使当比较结果为不一致时，确定当比较结果为不一致时所对应的车辆，以展示处理该车辆的收费业务对应的业务分配信息，所述业务分配信息包括该车辆在进入高速公路时的站点信息及对应的处理人员信息；
所述站内稽查模块还包括与所述审查任务单元连接的检索模型构建单元；所述检索模型由模糊逻辑算子与深度神经网络组合而成，所述深度神经网络包括级联排序布设的卷积层、平均池化层和全连接层；
所述检索模型构建单元，用于将所述登录用户所属的站点的车牌图像与所选取的车牌图像输入到所述模糊逻辑算子，以进行异或运算，使将所述模糊逻辑算子的输出结果作为所述深度神经网络的输入，以输出所输入车牌图像的特征值，所述特征值用以经比较获得针对车牌图像的匹配结果；
所述检索模型构建单元，还用于通过公式（1）构建所述模糊逻辑算子：
（1）
其中，为所述模糊逻辑算子，/>为通道数，/>为通道权重，/>为所输入的车牌图像经卷积运算后的特征图，/>为所述卷积层和所述全连接层中第/>个通道的通道权重，为第/>个通道的特征图；
通过公式（2）构建所述深度神经网络：
（2）
其中，为所述深度神经网络的输出，/>为偏置；
通过公式（3）获得所述偏置：
（3）
其中，为所述特征图针对每一个通道的求和，/>为所述卷积层和所述全连接层中针对每一个通道权重的求和。
2.根据权利要求1所述的高速公路收费业务智能管理***，其特征在于，所述站务管理模块包括：
部门结构单元，用于获取来自所述登录用户的业务部门配置信息，并将所述业务部门配置信息关联到预设的部门配置模板中，以获得针对业务部门的站务信息；
物资管理单元，与所述部门结构单元连接，用于对物资的物资信息进行管理，所述物资信息包括物资状态；
人员管理单元，与所述物资管理单元、所述部门结构单元连接，用于确定人员分配策略，并基于所述人员分配策略分配各业务部门的处理人员，以获得针对处理人员的站务信息。
3.根据权利要求2所述的高速公路收费业务智能管理***，其特征在于，所述业务管理模块包括：
业务清单单元，用于将所述待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；
收费班交接单元，与所述业务清单单元、所述物资管理单元连接，用于确定与所述业务清单相关联的业务部门，并基于所述业务清单为所确定的业务部门分配相应的业务，标识其对应的业务状态为待完成状态；
为所确定的业务部门分配相应的部门工作时段；
基于针对物资的站务信息，为所确定的业务部门分配相应的物资，并向所述物资管理单元发送出库指令，使所述物资管理单元在响应所述出库指令后标识所分配的物资对应的物资状态为出库状态。
4.根据权利要求3所述的高速公路收费业务智能管理***，其特征在于，所述收费班交接单元，还用于在检测到当前工作的业务部门达到其部门工作时段的结束时刻前，则清点当前工作的业务部门对应的物资，向所述物资管理单元发送入库指令，使所述物资管理单元在响应所述入库指令后当前工作的业务部门对应的物资由出库状态更新为入库状态；
在检测到当前工作的业务部门达到所述结束时刻时，则在所述业务清单中更新当前工作的业务部门对应的业务状态为已完成状态，并控制下一个待工作的业务部门处理其相应的业务。
5.根据权利要求4所述的高速公路收费业务智能管理***，其特征在于，所述业务管理模块还包括：
班务日志单元，与所述收费班交接单元连接，用于基于预设的日志模板对当前工作的业务部门进行工作日志记录。
6.根据权利要求3所述的高速公路收费业务智能管理***，其特征在于，所述业务管理模块还包括：
收费员交接人单元，与所述收费班交接单元连接，用于为各业务部门的处理人员分配该业务部门所对应的物资，并确定各处理人员的人员工作时段；
在检测到当前工作的处理人员达到所述人员工作时段的结束时刻时，则向下一个待工作的处理人员发送交接信息，所述交接信息用以指示下一个待工作的处理人员开启工作以及携带有当前工作的处理人员所分配到的物资信息。
7.一种高速公路收费业务智能管理方法，其特征在于，包括：
识别登录用户所属的站点；
获取所述站点的针对业务部门、物资及处理人员的站务信息；
将获取到的待处理业务信息关联到预设的业务模板中，以获得业务清单；
基于所述业务清单对各业务部门进行业务分配，并依据所述站务信息确定各业务部门的执行策略，使基于所述执行策略处理所分配到的业务，所述执行策略用以指示对物资及处理人员的分配；
执行针对收费业务的审查任务，并在所述审查任务的结果为异常时，展示处理对应收费业务的业务分配信息，包括：针对收费业务的审查任务，从车牌数据库中选取其他站点在预设时段内的车牌图像；利用预先建立的检索模型，将所述登录用户所属的站点在审查时间段内获取到的车牌图像与所选取的车牌图像进行匹配，以基于匹配结果确定在所述审查时间段内各车辆的行程信息；基于所述行程信息，计算对应的理论收费值；将所述理论收费值与所述车辆的实际收费值进行比较，使当比较结果为不一致时，确定当比较结果为不一致时所对应的车辆，以展示处理该车辆的收费业务对应的业务分配信息，所述业务分配信息包括该车辆在进入高速公路时的站点信息及对应的处理人员信息；其中，所述检索模型由模糊逻辑算子与深度神经网络组合而成，所述深度神经网络包括级联排序布设的卷积层、平均池化层和全连接层，将所述登录用户所属的站点的车牌图像与所选取的车牌图像输入到所述模糊逻辑算子，以进行异或运算，使将所述模糊逻辑算子的输出结果作为所述深度神经网络的输入，以输出所输入车牌图像的特征值，所述特征值用以经比较获得针对车牌图像的匹配结果；
其中，通过公式（1）构建所述模糊逻辑算子：
（1）
其中，为所述模糊逻辑算子，/>为通道数，/>为通道权重，/>为所输入的车牌图像经卷积运算后的特征图，/>为所述卷积层和所述全连接层中第/>个通道的通道权重，为第/>个通道的特征图；
通过公式（2）构建所述深度神经网络：
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其中，为所述深度神经网络的输出，/>为偏置；
通过公式（3）获得所述偏置：
（3）
其中，为所述特征图针对每一个通道的求和，/>为所述卷积层和所述全连接层中针对每一个通道权重的求和。
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