一种基于数字孪生的公路收费交互方法和系统

技术领域

本发明属于公路收费数据处理技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生的公路收费交互方法和系统。

背景技术

现有的公路收费系统主要是在收费车道安装工控机、读卡器、显示器等外设，通过人工的方式或者ETC自动运行的方式来完成收费业务，其核心是以收费车道的硬件设备为主，通过收费车道的收费软件运行来处理收费信息，依靠网络将数据发送至处理中心进行清分。云收费、ETC自动收费等高速公路应用均是改变了收费数据清分的渠道和物理位置，由原来的收费中心处理改为全覆盖性的网络处理。

在这种系统架构和业务处理模式下，软硬件运行、业务处理、结构复杂性等均出现了爆发性的增长，收费业务运行过程极为复杂，使得收费系统需要投入大量的人力物力处理稽查、清分、维护等多方面的问题。其问题的核心是某些业务信息在现有网络与软件架构下，必须通过车道来处理，大量的数据下发与处理效率低下，且实时性不高。公路收费系统存在大而分散，效率不高的问题。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：(1)现有技术对收费业务数据处理中，由于车辆和站点的增多，使得整个库极为庞大，对收费系统各方面带来的压力，不能快速处理；(2)现有的收费系统框架下，针对车道机故障、系统接口故障会造成车道关闭的几率增加，易造成通行效率降低；(3)传统的收费系统清分数据等错误处理往往依赖于专业人员对流程的审查，不能有效降低主观因素造成数据准确性降低，而且比较费时费力。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明公开实施例提供了一种基于数字孪生的公路收费交互方法和系统。

所述技术方案如下：基于数字孪生的公路收费交互方法，包括以下步骤：

S1，接收收费车道服务器传输的数据，并实时监测和记录，收费管理中心服务器根据传输的数据下发黑名单、费率、清分数据包至路段管理中心服务器；

S2，路段管理中心服务器根据搭建的虚拟仿真收费系统(2)采用数字孪生模拟收费车道收费业务；

S3，对收到的车辆车牌、OBU、路段、里程、卡口的收费数据进行业务预测与对比处理；

S4，出口收费车道根据收到的异常信息反馈至收费管理中心服务器，进行收费业务的交互。

在步骤S3中，进行业务预测与对比处理包括：

S3.1，异常信息匹配滤波，在所有的收费车道的车道控制器中，定时下发黑名单数据库，在车道进出时，通过软件系统进行对比；

S3.2，当公路中约束点不充足时，借助车辆移动过程中产生的语义信息进行匹配融合，提高约束点数量，解算出车辆位置；

S3.3，对比重构的坐标系，通过匹配滤波和语义融合信息，通过增量式运动恢复结构估算出车辆位置，判断出车辆的车牌、OBU、路段、里程、卡口的收费数据是否正常。

步骤S3.1中，异常信息匹配滤波具体包括：

S3.1.1，一组异常信息表示为：I＝{I

S3.1.2，在生成独特黑名单、费率通用数据库后，利用独特黑名单、费率通用数据库来进行判定是否当前异常信息匹配对保留，筛选规则如下：

式中，uniqueTrack

步骤S3.2解算出车辆位置包括：

S3.2.1，区域选择的融合：在选择融合区域时优先选择车辆语义信息，对多时刻异常信息进行语义分割，获得车辆语义信息内匹配关系所对应的特征点；

S3.2.2，去除每一时刻中语义先验区域内的假阳性点，在融合时去除冗余重复点；首先随机选择满足异常信息多位置获取模型的最小点数，其中稠密点pi矩阵最小需要8对点，稠密点P

式中，totalCost表示异常信息多位置获取函数，p

用当前模型衡量点的相似性作为损失项加入到总损失计算中，对数据进行动态阈值更新；将totalCost与记录的最小minCost进行判断，选择最小损失时的内点位置坐标；重新使用记录的内点更新M模型。

在步骤S3.3中，通过匹配滤波和语义融合信息后，再通过增量式运动恢复结构估算出车辆位置包括：

S3.3.1,对稀疏的三维点云位姿进行稠密三维点云重建，得到公路的稠密点云信息；选择稠密点云中的至少8个稠密点云坐标，计为P＝P

S3.3.2,利用矩形化恢复出三维世界坐标；

S3.3.3,按照规定的坐标系，选定与稠密点云或矩形化对应点的真实世界点坐标，计为：

S3.3.4,欧式变换s,R,t使得：

S3.3.5,计算两组对应点的质心位置

q

q′

式中，n为整数，p表示自标定坐标系下的坐标集合质心位置，p′真实世界点坐标集合下的坐标集合质心位置，q

定义损失函数，转换为优化问题进行求解旋转矩阵：

式中，R

根据上式求解出来的R矩阵来计算t矩阵，得：

t

式中，t

恢复出尺度信息，计算出各自点对之间的距离，通过距离之比，恢复出对应的尺度信息的表达式为：

P

p′

通过

本发明的另一目的在于提供一种基于数字孪生的公路收费交互系统，该系统用于实现所述基于数字孪生的公路收费交互方法，所述系统包括：

收费硬件系统，接收收费车道服务器传输的数据，并实时监测和记录，收费管理中心服务器根据传输的数据下发黑名单、费率、清分数据包至路段管理中心服务器；

虚拟仿真收费系统，利用数字孪生基本理念，通过计算机仿真、模型、数据接口建立一个模仿现实收费系统的计算模型，虚拟现实收费系统具有的硬件、软件，进行仿真运行；

业务预测与处理系统，对收到的车辆车牌、OBU、路段、里程、卡口的收费数据进行业务预测与对比处理；

交互与反馈系统，用于对出口收费车道根据收到的异常信息反馈至收费管理中心服务器，进行收费业务的交互。

在一个实施例中，所述收费硬件系统包括收费车道的车道控制器、显示器、读卡器、收费服务中心的服务器、通信系统、管理软件系统。

在一个实施例中，所述收费硬件系统还包括用于实现虚拟仿真收费系统功能的服务器。

在一个实施例中，所述服务器包括不同业务系统的显示接口，用于呈现现实收费站收费业务运行状态。

在一个实施例中，所述业务预测与处理系统还用于对原有车辆黑名单的处理，在所有的收费车道的车道控制器中定时下发黑名单数据库，虚拟提前完成对车辆是否黑名单的处理，并将处理后的结果通过交互与反馈系统直接应用在车道上面；

所述交互与反馈系统还用于对收费业务预测与处理完成后，直接将处理结果反馈至收费管理中心服务器以及收费车道，实现现实系统与虚拟系统的统一交互处理。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明通过建立数字孪生的收费系统，将原本分散以及下放到收费车道的统一业务问题汇聚在一起，通过串联整个业务的过程，预测与解决出现的业务性问题，并将处理的结果反馈给现实系统，实现简化和快速处理的公路收费系统。

本发明对收费业务简化处理具有较好的效果。比如现有收费系统常见的黑名单、费率、业务信息等，基本都是由现场及收费车道进行处理，将结果反馈至收费管理中心服务器。但此方法不可避免的问题是由于车辆和站点的增多，使得整个库极为庞大，且需要定时传输至所有的收费车道。通过数字孪生的虚拟收费系统，可以预先与统一对库信息进行预处理，并且通过虚拟车道级的收费系统，可预先对数据结果进行预测与处理，并反馈至需要的收费车道，极大的简化了收费系统算力、传输、运行方面的压力，且处理结果快速稳定。

现有的收费系统框架下，当收费车道出现故障时即不能够进行收费业务，只能够等待硬件系统修复后方可通行。但是采用数字孪生的收费系统，由于完全虚拟了硬件系统，可针对车道机故障、系统接口故障提供替代解决线路，实现对故障部分的补充应用，从而减少车道由于故障关闭的几率，提高了收费系统的稳定性，减少了故障率。发明跳出了数字仿真的范畴，实现了真实系统与虚拟系统的交互融合，共同应对突发的故障等状况。

传统的收费系统清分数据等错误处理往往依赖于专业人员对流程的审查，基于数字孪生的收费系统记录与对比了整个收费业务过程的数据，通过预测与现实数据的对比，可以及时发现系统运行的错误，简化了数据稽核与稽查的压力。

本发明在异常信息匹配过滤方面，设计了一种黑名单、费率通用数据库聚类算法，它通过广度优先搜索建立估计信息，然后通过公路一致性、惩罚缺失性、库存异常加权性来划分公路中黑名单、费率通用数据库为独特黑名单、费率通用数据库和异常信息黑名单、费率通用数据库，旨在获得各视角异常信息的独特黑名单、费率通用数据库占比。通过搜索各视角异常信息的邻居节点进行独特黑名单、费率通用数据库占比评分对比，依据对比进行黑名单、费率通用数据库滤波，减轻由相似差别化产生异常信息匹配对标定精度的影响。

在弱差别化信息增强方面，首先选择公路中的车辆作为显著公路区域进行匹配关系点融合，从而达到增强约束信息的作用。其次在融合匹配关系对时，针对融合的外点和内点进行了优化，在滤除外点时针对随机采样一致性(RANSAC)对阈值过于敏感的问题，自适应修改阈值以减轻阈值对系统性能的影响。在冗余重复内点过滤上，通过领域搜索算法对不同程度的内点进行过滤，避免同一区域特征点过于稠密情况的发生。通过以上措施，增强了在弱差别化下的标定精度。

对于坐标系配准方面，面向不同的公路提出了先验的配准算法。通过矩形化获取标定坐标系下的世界坐标，将此世界坐标与真实世界坐标系下的世界坐标相关联，求解转换矩阵。主要针对环绕式布局，通过对布局进行平面建模和球心坐标求解，获得转换矩阵。以上两种方式互相补充，增强坐标系配准的易用性。使车辆的运行状态判断以及未公路收费提供建议。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理；

图1是本发明实施例提供的基于数字孪生的公路收费交互系统示意图；

图2是本发明实施例提供的基于数字孪生的公路收费交互系统原理图；

图3是本发明实施例提供的基于数字孪生的公路收费交互方法流程图；

图4是本发明实施例提供的基于数字孪生的公路收费交互方法原理图；

图中：1、收费硬件系统；2、虚拟仿真收费系统；3、业务预测与处理系统；4、交互与反馈系统。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。

实施例1，如图1所示，本发明实施例提供一种基于数字孪生的公路收费交互系统，包括：

收费硬件系统1，接收收费车道服务器传输的数据，并实时监测和记录，收费管理中心服务器根据传输的数据下发黑名单、费率、清分数据包至路段管理中心服务器；

虚拟仿真收费系统2，利用数字孪生基本理念，通过计算机仿真、模型、数据接口建立一个模仿现实收费系统的计算模型，虚拟现实收费系统具有的硬件、软件，进行仿真运行；

业务预测与处理系统3，对收到的车辆车牌、OBU、路段、里程、卡口的收费数据进行业务预测与对比处理；

交互与反馈系统4，用于对出口收费车道根据收到的异常信息反馈至收费管理中心服务器，进行收费业务的交互。

所示收费硬件系统1是整个发明的底层核心，包括收费车道的车道控制器、显示器、读卡器等，收费服务中心的服务器、通信系统、管理软件系统等，主要是能够保证整套收费业务能够正常运行的基础硬件，是实现整个收费业务的基本保证。同时在此基础上增加能够符合数字孪生公路收费交互系统运行要求的服务器等硬件设备。

所述虚拟仿真收费系统2是利用数字孪生的基本理念，通过计算机仿真、模型、数据接口等建立一个模仿现实收费系统的计算模型，虚拟现实收费系统所具有的一切硬件、软件，并具备仿真运行的环境。从显示接口可以直接看到现实收费站的各种组成部分，并对其进行操作。通过与收费系统、监控系统、管理系统等不同业务系统的接口，能够实现收费业务的运行。

所述业务预测与处理系统3是整个发明的核心部分，其处理理念是将原本收费架构下分散处理的业务在此处统一处理，从而实现对收费业务的预测与提前处理。如收费系统对原有车辆黑名单的处理，由于在大范围内车辆进入高速收费站的不确定性，需要在所有的收费车道的车道控制器中定时下发黑名单数据库，车道进出时软件系统进行对比，不仅由于库体积庞大使得下发速度较慢，而且拖慢了软件系统处理车辆的速度。故业务预测与处理系统通过集合虚拟仿真收费系统，在中心端即可虚拟提前完成对车辆是否黑名单的处理，并将简化处理后的结果通过交互与反馈系统直接应用在车道上面。其业务预测与处理还可处理大量车辆出入公路、极端天气等导致拥堵的特殊路况，核心设备故障导致收费车道瘫痪、数据清分错误反向查询、收费业务稽核与稽查等问题，实现快速简单化的收费业务处理。

所述交互与反馈系统4主要应用于业务预测与处理系统对相关问题得到确认的处理反馈方面。当系统对相关业务预测与简化处理完成后，可以直接将处理结果反馈至收费管理中心服务器以及收费车道，实现对现实业务的快速与简化处理。同时可以降低收费管理中心服务器、收费车道对重复性、大量计算性业务的处理，节约车辆通行业务时间。收费中心与收费车道也可实时将运行状况与数据反馈至业务预测与处理系统，从而实现现实系统与虚拟系统的统一交互处理，各自发挥系统的长处，实现智能化、统一化的新型收费系统，保证收费业务的顺利运行。

示例性的，本发明实施例提供的基于数字孪生的公路收费交互系统原理如图2所示。

实施例2，如图3所示，本发明实施例提供一种基于数字孪生的公路收费交互方法，包括以下步骤：

S1，接收收费车道传输的数据，进行实时监测和记录；根据收费车道传输的数据，收费管理中心服务器下发黑名单、费率、清分大数据包，直接下发至路段管理中心服务器；

S2，路段管理中心服务器根据搭建的虚拟仿真收费系统2基于数字孪生模拟收费车道收费业务；

S3，对收到的车道车辆车牌、OBU、路段、里程、卡口的收费数据进行业务预测与对比处理；经处理后；

S4，出口收费车道根据收到的异常信息反馈至收费管理中心服务器，进行收费业务的交互。

示例性的，本发明实施例提供的基于数字孪生的公路收费交互方法原理如图4所示。

进一步的，在步骤S3中，进行业务预测与对比处理包括以下步骤：

S3.1，异常信息匹配滤波：在大范围的车辆进入公路收费站中，需在所有的收费车道的车道控制器中定时下发黑名单数据库，车道进出时软件系统进行对比，对原有车辆黑名单的处理会引起异常信息的匹配对比错误；异常信息包括车道车辆车牌、OBU、路段、里程、卡口各种异常收费数据；

S3.1.1，一组异常信息表示为：I＝{I

高速公路一致性准则为：为了保证尽可能覆盖整个公路，所以要满足U中覆盖的黑名单、费率通用数据库数尽量多，即

库存异常加权性准则为：黑名单、费率通用数据库中出现的库存异常概率较大，需要对库存异常进行惩罚，因此定义对比函数为：

上式中，两个对比函数在一开始为0，然后随着异常信息的遍历，选择最大的R(U)和R(U

S3.1.2，在生成独特黑名单、费率通用数据库后，利用独特黑名单、费率通用数据库来进行判定是否当前异常信息匹配对保留，筛选规则如下：

式中，uniqueTrack

上述两个公式分别表示两组异常信息之间的独特黑名单、费率通用数据库相似性要尽量大，同时独特黑名单、费率通用数据库中的长黑名单、费率通用数据库占比要尽量的小。

S3.2，高速公路中的车辆一直在进行移动，解释为当公路中约束点不充足时，可以借助车辆移动过程中产生的语义信息，将上述语义信息匹配融合，进而提高约束点数量，确保解算出较好的车辆位置。

S3.2.1，区域选择的融合：

公路中的路段确实能检测出很多特征点，但是针对大范围公路下其覆盖范围可能存在无差别化标志物的区域。这些区域所能检测出来的特征点极其稀少。因此从整体分布上理解公路所带来特征点不充足。同时伴随车辆的移动，就能给整组公路带来足够充足的特征点，刚好弥补公路差别化稀疏的缺点。

因此在选择融合区域时优先选择车辆语义信息，对多时刻异常信息进行语义分割，获得车辆语义信息内匹配关系所对应的特征点。将多时刻语义先验特征点融合到参考时刻上，从而提高约束点数量和约束点区域。进而提高标定的精度；

S3.2.2，去除每一时刻中语义先验区域内的假阳性点，即外点，再在融合时去除冗余重复点。

去除外点流程为：

筛选内点策略如下所示：

去除每一时刻中语义先验区域内的假阳性点，在融合时去除冗余重复点；首先随机选择满足异常信息多位置获取模型的最小点数，其中稠密点pi矩阵最小需要8对点，稠密点P

式中，totalCost表示异常信息多位置获取函数，p

上述筛选内点的策略，对于阈值ε过于敏感，阈值过小时容易导致不稳定，阈值选择过大时就会导致失效。用当前模型衡量点的相似性作为损失项加入到总损失计算中，减轻了对阈值的依赖，相当于对数据进行了动态阈值更新；

将totalCost与记录的最小minCost进行判断，选择最小损失时的内点位置坐标；

重新使用记录的内点更新M模型，然后迭代上述步骤。

S3.2.3，对比重构的坐标系：通过匹配滤波和语义融合信息后，再通过增量式运动恢复结构就能估算出车辆位置；但是目前车辆位置是处于自标定坐标系下，而且由于自标定时会随机选择XYZ轴的指向，具有不确定性。因此为了保证估算出车辆位置可用，需要将当前车辆位置转换到规定的世界坐标系中。本质上就是求解一个T变换矩阵，其中包括三自由度旋转、三自由度平移和尺度。因此可以确定此种变换具有多个自由度，至少需要8对点提供约束方程才能求解出来。此种变换可以理解为刚体运动，因为在变换过程中坐标系之间的角度并不会发生变化，但是对应坐标系的尺度会发生改变。

S3.3.1,对稀疏的三维点云位姿进行稠密三维点云重建，得到公路的稠密点云信息；选择稠密点云中的至少8个稠密点云坐标，计为P＝P

S3.3.2,利用矩形化恢复出三维世界坐标；进行的稠密三维点云重建耗费时间较长，不利于实际部署适用。此步也可采用矩形化恢复自标定坐标系下的三维世界坐标；因为自标定坐标系下的内外参已知，选择多组异常信息的像素坐标，即可矩形化恢复出三维世界坐标；

S3.3.3,在真实高速公路中，按照规定的坐标系，选定与稠密点云或矩形化对应点的真实世界点坐标，计为：

S3.3.4,通过欧式变换s,R,t使得：

S3.3.5,计算两组对应点的质心位置

q

q′

式中，n为整数，p表示自标定坐标系下的坐标集合质心位置，p′真实世界点坐标集合下的坐标集合质心位置，q

定义损失函数，转换为优化问题进行求解旋转矩阵：

式中，R

根据上式求解出来的R矩阵来计算t矩阵，得：

t

式中，t

恢复出尺度信息，计算出各自点对之间的距离，通过距离之比，恢复出对应的尺度信息的表达式为：

P

p′

通过

根据事先多区域布局作为先验信息，从而求解出变换矩阵T；在实际区域部署时一般都会采用围绕公路进行环绕部署，公路环绕部署的数学抽象描述为：所有公路假设在一个以球心直径为r的球面上，具体算法流程如下：

步骤(1)、设定公路布设位置的球心坐标世界坐标系的原点，定义为p

步骤(2)、选择处于同一平面且与公路地面保持平行的信息获取设备，并根据自标定坐标系的信息获取设备外参，求解出信息获取设备所处位置的世界坐标为：

步骤(3)、对所有处于同一平面的点进行平面拟合，确定平面参数方程及垂直平面的法向量；

步骤(4)、根据球心坐标和垂直平面的法向量生成旋转矩阵；

步骤(5)、恢复尺度scale和平移矩阵T，输出最终配准矩阵进行坐标系配准。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程。

基于上述本发明实施例记载的技术方案，进一步的可提出以下应用例。

根据本申请的实施例，本发明还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

本发明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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本发明实施例还提供了一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤，所述信息数据处理终端不限于手机、电脑、交换机。

本发明实施例还提供了一种服务器，所述服务器用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。

以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，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，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。