CN101228557A - 电子车辆识别 - Google Patents

Abstract

在通行费系统中识别车辆的方法包括访问通行费交易条目的集合。集合中的每一条目指定车辆和所述通行费系统之间的通行费交易并包括交易描述符和交易时间戳。访问一系列通行费交易图片。所述系列包括多个图片，每个图片与图片时间戳相关联。基于所述交易描述符将来自所述集合中的通行费交易条目识别为违规交易条目。从所述系列中选择通行费交易图片。使用处理装置，比较所述违规交易的交易时间戳与所选择的通行费交易图片的图片时间戳。基于所述比较结果将所选择的通行费交易图片识别为对应于所述违规交易的违规图片。

Description

电子车辆识别

相关申请的交叉引用

本申请要求2005年6月10日提交的标题为“ELECTRONICTOLLMANAGEMENT”的美国临时申请号60/689,050的优先权，在此为了所有目的而通过参考将其整体引入。

技术领域

本公开内容涉及电子车辆识别。

背景技术

诸如公路、桥梁和随道之类的运输设施产生的通行费往往是许多州和镇的主要收入来源。大量的汽车、卡车以及公共汽车停在收费亭支付每日的通行费会引发严重问题。例如，这样的设施会限制交通流量，引发交通阻塞和换道，常常增加了事故的可能性，甚至更多的瓶颈。此外，可能使许多人被延迟而无法按时到达其目的地，可能使商品被延迟而无法按时到达市场，以及由于车辆空转而可能浪费数以百万加仑的燃料。由于车辆空转和缓慢移动时排放污染物(尤其是二氧化碳和一氧化碳)，会增加环境污染，这对驾车人以及收费操作员的键康损害严重。

某些收费系统可能有一种程序，需要驾车人租借无线发射应答器，然后安在车辆的挡风玻璃上，它通过射频与收费区的接收机单元通信。可是，这样的程序需要驾驶员找出该程序并且注册该程序。这些程序可以使得驾车人必须在信用卡中有存款，并且创建自动的借方余额账户协定，它可以有效地消除驾驶员的信用问题。这些程序也可以基于最少旅行量来对参与者进行记账，而不管实际的旅行量。因此，许多不经常通过所述收费公路旅行的驾车人，在将时间和金钱投入参与到所述程序中之后可能收益甚微。

通行费系统通常包括车道交易(transaction)系统和成像系统，其中车道交易系统向收费设施记录每一个车辆交易，而成像系统对经过所述收费设施的每辆车辆进行拍照。如果车道交易系统检测到违规，则所述车道交易系统通常将“违规”信号发送到所述成像系统。所述成像系统可以通过将与所述违规交易关联的图片发送到后端系统来响应所述“违规”信号，以用于车辆识别和处理。如果在拍下车辆的照片之后所述成像系统从车道交易系统没有接收到“违规”信号，则所述成像系统通常抛弃该图片。相应地，所述后端系统只接收提交违规的车辆图片。一旦识别违规车辆，所述后端系统通常就将该车辆提供给执法部门和/或试图对未支付的通行费用记账或者收取。

在通行费系统中使用的现有技术的一个问题是：成像系统与车道交易系统的集成由于对系统资源的更高要求(尤其是对于所述成像系统的实时或接近实时的消息传送)而可能将车道系统置于危险境地。因此，将成像系统与车道系统集成在一起可能是不希望的或者不切实际的。系统修改会降低经证实系统(proven system)的可靠性。对传承系统的集成成本可能很高。

发明内容

在一个实施中，一种实现本发明的方法和/或系统构成通行费系统的至少一部分，其实现了电子处理通过通行费设施的车辆的通行费付款，而无需通行费系统的车道交易系统与通行费系统的成像系统直接通信(即，所述车道交易系统与所述成像系统无关并且不需要向所述成像系统发送包括“违规(violation)”信号的任何信号)。相应地，所述通行费系统被配置用于去掉所述成像系统与所述车道交易系统的连接，并从而将在安装新的成像系统时修改所述车道交易系统的需要最小化，或者将该需要消除。

在一个概括的方面中，在通行费系统中识别车辆包括：访问通行费交易条目集合。集合中的每个条目指明车辆和所述通行费系统之间的通行费交易，并且包括交易描述符和交易时间戳。一系列通行费交易图片被访问。所述系列包括多幅图片，其每一幅都与图片时间戳相关联。基于所述交易描述符从所述集合中将通行费交易条目识别为违规交易条目。从所述系列中选择通行费交易图片。使用处理设备来将所述违规交易的交易时间戳与所选择的通行费交易图片的图片时间戳进行比较。基于比较结果将所选择的通行费交易图片识别为对应于所述违规交易条目的违规图片。

若干实施可以包括一个或多个如下特征。例如，包括在通行费交易条目集合中的交易时间戳和与多幅图片关联的图片时间戳可以基于独立的时钟。

访问所述通行费交易条目集合可以包括：从车道交易系统接收通行费交易条目集合。访问所述通行费交易条目集合可以包括从与车道交易系统无关的成像系统接收通行费交易条目集合。与车道交易系统无关的成像系统可以包括不从所述车道交易系统接收信号的成像系统。与车道交易系统无关的成像系统可以包括具有的内部时钟与所述车道交易系统的内部时钟无关的成像系统。可以基于所述车道交易系统的内部时钟来产生包括在通行费交易条目集合中的交易时间戳，并且可以基于所述成像系统的内部时钟来产生与多幅图片关联的图片时间戳。

从车道交易系统接收通行费交易条目集合可以包括接收电子邮件中的通行费交易条目集合。

在另一概括的方面中，在通行费系统中识别车辆包括访问通行费交易条目的集合。集合中的每一条目指定车辆和通行费系统之间的通行费交易并包括交易描述符和交易时间戳。访问一系列通行费交易图像。所述系列包括多个图像，每个图像与图像时间戳相关联。基于交易描述符将来自集合中的通行费交易条目识别为违规交易条目。基于违规交易条目的时间戳从通行费交易条目集合中选择通行费交易条目群。基于所选择的通行费交易条目群从一系列通行费交易图像中选择通行费交易图像群。通过将通行费交易条目群与通行费交易图像群相关联来将来自通行费交易图像群的通行费交易图像识别为对应于违规交易条目的违规图像。

若干实施可以包括一个或多个如下特征。例如，从所述通行费交易条目集合之中选择所述通行费交易条目群可以包括：识别第一时间隙，所述第一时间隙具有在通行费交易条目集合的按时间顺序连续的通行费交易条目的交易时间戳之间的预定持续时间，所述按时间顺序连续的通行费交易条目在所述识别的违规交易条目之前出现。从所述通行费交易条目集合之中选择所述通行费交易条目群附加地可以包括：如果通行费交易条目包括落入时间窗口内的交易时间戳，则将所述通行费交易条目添加到所述通行费交易条目群，其中所述时间窗口开始于与紧随在所述识别的第一时间隙之后的交易条目的时间戳相对应的时刻，并在与所述识别的违规交易条目的交易时间戳相对应的时刻结束。所述第一时间隙的预定持续时间包括在六秒与十秒之间的持续时间。

从所述通行费交易条目集合之中选择所述通行费交易条目群还可以包括：如果通行费交易条目包括落入时间窗口内的交易时间戳，则将所述通行费交易条目添加到所述通行费交易条目群，其中所述时间窗口开始于与所述识别的违规交易条目的交易时间戳相对应的时刻，并在与所述识别的违规交易条目的交易时间戳之后的预定时间量相对应的时刻结束。在所述识别的违规交易条目的交易时间戳之后的所述预定时间量包括在三十秒到一分钟之间的时间。

选择所述通行费交易图片群可以包括：从所述一系列通行费交易图片中选择与紧随在所述识别的第一时间隙之后的交易条目相对应的通行费交易图片。如果通行费交易图片与落入时间窗口内的图片时间戳相关联，则将可以所述通行费交易图片添加到所述通行费交易图片群，其中所述时间窗口开始于与所选通行费交易图片相关联的图片时间戳相对应的时刻，并在所述识别的违规交易条目的交易时间戳之后的预定时刻结束。

从所述通行费交易条目集合之中选择所述通行费交易条目群还可以包括识别第二时间隙，所述第二时间隙具有在通行费交易条目集合的按时间顺序连续的通行费交易条目的交易时间戳之间的预定持续时间，所述按时间顺序连续的通行费交易条目在所述识别的违规交易条目之后出现。如果通行费交易条目包括落入时间窗口内的交易时间戳，则可以将所述通行费交易条目添加到所述通行费交易条目群，其中所述时间窗口开始于与所述识别的违规交易条目的交易时间戳相对应的时刻，并在与刚好所述识别的第二时间隙之前的交易条目的时间戳相对应的时刻结束。

选择所述通行费交易图片群可以包括：从所述一系列通行费交易图片中选择与紧随在所述识别的第一时间隙之后的交易条目相对应的第一通行费交易图片。从所述一系列通行费交易图片中选择与刚好在所述识别的第二时间隙之前的交易条目相对应的第二通行费交易图片。如果通行费交易图片与落入时间窗口内的图片时间戳相关联，则可以将所述通行费交易图片添加到所述通行费交易图片群，其中所述时间窗口开始于与所选第一通行费交易图片相关联的图片时间戳相对应的时刻，并在与所选第二通行费交易图片相关联的图片时间戳相对应的时刻结束。

从所述通行费交易条目集合之中选择所述通行费交易条目群可以包括：从所述通行费交易条目集合中选择指定所述通行费系统和已被肯定识别的车辆之间的通行费交易的通行费交易条目，所选的通行费交易条目包括在时间上比包括在所述识别的违规交易条目中的所述交易时间戳更早的交易时间戳。如果通行费交易条目包括落入时间窗口内的交易时间戳，则可以将所述通行费交易条目添加到所述通行费交易条目群，其中所述时间窗口开始于与所选通行费交易的时间戳相对应的时刻，并在与所述识别的违规交易条目的时间戳相对应的时刻结束。

从所述通行费交易条目集合之中选择所述通行费交易条目群还可以包括：如果通行费交易条目包括落入时间窗口内的交易时间戳，则将所述通行费交易条目添加到所述通行费交易条目群，其中所述时间窗口开始于与所述识别的违规交易条目的交易时间戳相对应的时刻，并在所述识别的违规交易条目的交易时间戳之后的预定时刻结束。

从所述通行费交易图片群将通行费交易图片识别为违规图片可以包括：在逐个的基础上将所述通行费交易图片群中的每个通行费交易图片与所述通行费交易条目群中的每个通行费交易条目相关联。在逐个的基础上将每个通行费交易图片与每个通行费交易条目相关联可以包括：基于所述通行费交易时间戳，按照连续的时间顺序的顺序对所述通行费交易条目群中的所述通行费交易条目进行排序；以及基于所述图片时间戳，按照连续的时间顺序的顺序对所述通行费交易图片群中的所述通行费交易图片进行排序。每个通行费交易条目可以与通行费交易条目顺序中的一个位置相关联，并且每个通行费交易图片可以与通行费交易图片顺序中的一个位置相关联。可以选择通行费交易条目，并且取决于所述通行费交易条目与所述通行费交易条目顺序中的一个位置相关联而可以将所述通行费交易图片与所述通行费交易图片顺序中的一个位置相关联，其中所述通行费交易条目顺序中的所述位置对应于与所述通行费交易图片相关联的所述通行费交易图片顺序中的所述位置。

如果所述通行费交易条目群中的所述通行费交易条目的数目少于所述通行费交易图片群中的所述通行费交易图片的数目，则可以将附加的通行费交易条目插入到所述通行费交易条目群中。如果所述通行费交易图片群中的所述通行费交易图片的数目少于所述通行费交易条目群中的所述通行费交易条目的数目，则可以将附加的通行费交易图片插入到所述通行费交易图片群中。

取决于所选的通行费交易条目的交易时间戳和所关联的通行费交易图片的图片时间戳之间的差值大于预定值，所选的通行费交易条目和所关联的通行费交易图片可以被指定为不恰当匹配。所述预定值包括一秒。

基于两个按时间顺序连续的通行费交易条目的通行费交易时间戳可以计算两个交易之间的时间间隔。也可以计算基于两个按时间顺序连续的通行费图片的图片时间戳的两个交易之间的相应时间间隔，所述两个按时间顺序连续的通行费图片与所述两个按时间顺序连续的通行费交易条目相关联。取决于所述时间间隔和所述对应时间间隔之间的差值大于预定值，所述两个按时间顺序连续的通行费图片与所述两个按时间顺序连续的通行费交易条目可以被指定为不恰当匹配。所述预定值包括四秒。

将来自所述通行费交易图片群中的通行费交易图片识别为违规图片可以包括：将与通行费交易图片顺序中的一个位置相关联的通行费交易图片指定为违规图片，其中所述通行费交易图片顺序中的所述位置对应于与所述违规交易条目相关联的通行费交易图片顺序中的一个位置。

下面将在随后的附图和描述中阐明一个或多个实施的细节。其他特征从描述和附图中以及从权利要求书中将变得显而易见。

附图说明

图1是电子通行费管理系统的实施框图；

图2是涉及突出显示的车辆标识符管理的电子通行费电子管理系统的实施流程图；

图3是涉及付款管理的电子通行费管理系统的实施流程图；

图4是涉及付款管理的电子通行费管理系统的实施流程图；

图5是涉及邮政地址验证的电子通行费管理系统的实施流程图；

图6是电子通行费管理系统的实施框图；

图7是涉及车辆识别的电子通行费管理系统的实施流程图；

图8是涉及车辆识别的电子通行费管理系统的实施流程图；

图9A-9C是涉及车辆识别的电子通行费管理系统的实施流程图；

图10是电子通行费管理系统的实施框图；

图11是车道交易系统生成的交易条目群；

图12是图像/传感器文件群的说明；

图13是电子通行费管理系统的实施流程图，其涉及选择交易条目群以及相应的图像/传感器文件群；

图14是电子通行费管理系统的实施流程图，其涉及识别针对每个违规交易条目的图像/传感器文件；

图15是图11的交易条目群在逐个基础上与图12的传感器/文件群匹配的说明；

图16是电子通行费管理系统的实施流程图；

图17是一个示例性用户界面；

图18是一个柱状图，其示出了在针对交易的车道交易条目时间戳与相应的图像时间戳之间的时间间隔；

图19是一个柱状图，其示出了根据图像时间戳以及根据交易条目时间戳在当前和之前车道交易之间的时间间隔。

各个附图中相同的附图标记指示相同的元件。

具体实施方式

在一个实施中，通行费系统通过车辆经过通行费设施实现了通行费付款的电子处理而无需通行费系统的车道交易系统与通行费系统的成像系统直接通信。因此，所述通行费系统被配置用于去掉所述成像系统与所述车道交易系统的连接，并从而将在安装新的成像系统时修改所述车道交易系统的需要最小化，或者将该需要消除。

上述通行费系统包括通行费管理计算机系统，其具有图像和车道交易数据采集模块(ILDM)。所述ILDM包括车道交易系统、图像采集模块以及视频服务器。

车道交易系统被配置用于捕获行驶通过通行费设施或者与通行费设施交易的每辆车辆的交易相关数据。所述交易相关数据例如可以包括：交易类型、交易时间(例如交易时间戳)、车辆分类数据(例如车辆的车轴数目)、车辆的发射应答器信息(如果可应用的话)以及收取的费用。车道交易系统可以是一个现有的或者传统的车道交易系统。因此，虽然所述车道交易系统可能有能力发送“违规”信号给成像系统，但是却不需要使用该能力。成像系统或图像采集模块可以与车道交易系统无关地进行操作，并且相应地不必接收任何来自车道交易系统或直接来自车道交易系统的信号。

车道交易系统被配置用于定期生成车道活动性报告并将其发送给视频服务器。车道活动性报告包括在给定时间窗口(例如，一天)期间行驶经过通行费设施的车辆的车道交易数据。车道活动性报告一般包括按时间顺序的车道交易条目列表，每个车道交易条目对应于与所述通行费设施的单个车辆交易。替换地，车道交易系统可以使交易数据库或者此类数据的拷贝可用。

图像采集模块使用例如诸如激光传感器之类的传感器来检测通行车辆，一般是当车辆进入或者开始行驶通过通行费设施时进行检测。激光传感器触发摄像头以及可选地触发其他传感器，其被配置来捕获被激光传感器检测的每辆通行车辆的图像/传感器数据。值得注意的是，与传统通行费系统不同，响应于缺乏此类信号的接收，则图像采集模块不需要抛弃图片。

图像采集模块可以将行驶通过通行费设施或与之交易的每辆车辆的图像/传感器文件发送给视频服务器。每个图像/传感器文件可以包括与交易车辆的至少一幅图像或图片(例如，车辆后部的图片)相对应的数据，可以可选地包括传感器数据，并且也可以包括时间戳，该时间戳指示图像以及可选的传感器数据何时被捕获。

视频服务器可以接收来自车道交易系统的车道活动性报告，并且可以接收来自图像采集模块的图像/传感器文件。视频服务器将车道活动性报告中的每个车道交易条目与从图像采集模块接收到的单个图像/传感器文件同步或匹配。因此，图像服务器确定车道活动性报告中的车道交易条目与图像/传感器文件之间的一一对应。

视频服务器一般通过首先将车道活动性报告解析为由对应于“陆标(landmark)交易”的交易条目分开的或者括(bracket)在一起的按时间顺序连续的交易条目群来确定车道交易条目与图像/传感器文件之间的一一对应。陆标交易是这样一种交易，该交易具有一般可以与可易于识别的捕获的图片或图像很容易相关的交易条目。例如，陆标交易可以是涉及多车轴车辆的交易(即，具有三个或更多车轴的车辆)。如果车道交易条目指示交易车辆具有三个或更多车轴，则可以很容易从捕获的图像之中选出所述车辆的相应图像，因为一般来说大多数捕获的图像是只有两车轴的汽车。

相应地，车道交易数据可以被解析成被陆标交易条目括在一起的按时间顺序连续的交易条目群，并且图像/传感器文件可以被解析成被具有陆标交易图像(即，对应于陆标交易的可易于识别的图像)的图像/传感器文件括在一起的按时间顺序连续的相应图像/传感器文件群。

一旦已经识别了交易条目群和相应图像/传感器文件群，则视频服务器可以将给定的交易条目群的每个交易条目与相应图像/传感器文件群的图像/传感器文件匹配。交易条目与传感器/文件的匹配可以使用陆标交易作为参考点，并且可以按顺序将跟在陆标交易条目之后的每个交易条目与跟在具有相应陆标交易图像的图像/传感器文件之后的每个图像/传感器文件匹配。由于车道交易系统和图像采集模块之间缺乏同步性以及有缺点的捕获交易相关数据和图像的过程，所以匹配过程一般包括添加占位符(placeholder)交易条目和/或占位符图像/传感器文件以确保群中的交易条目的数目与相应群中的图像/传感器文件的数目相同。

视频服务器可以被配置用于通过检查交易条目的时间戳与匹配的图像/传感器文件的时间戳之间的差值是否在预定容限水平之内来确认匹配过程是否成功。视频服务器还可以被配置用于检查由交易条目时间戳确定的交易之间的时间间隔与由匹配的图像/传感器文件时间戳确定的交易之间的时间间隔之间的差值是否也在预容限水平之内。

视频服务器可以发送匹配的图像/传感器文件和交易条目给通行费管理计算机系统的图像处理模块。图像处理模块处理图像/传感器文件以提取车辆识别数据。通行费管理计算机使用车辆识别数据来识别车辆。在车辆已被识别之后，通行费管理计算机针对已识别的车辆访问匹配的交易数据条目，并记账或实现从与已识别车辆相关联的个人或实体接收交易付款。

图1是电子通行费管理系统10的实施框图。系统10被配置用于捕获与设施28交互的车辆30的车辆标识符31，并且向外部系统34通报这种交互。例如，系统10可以容许收费道路管理机构从通过收费道路的车辆30捕获诸如牌照信息车辆之类的标识符31，然后向执法机构通报所捕获的车辆标识符是否匹配执法机构先前突出显示的牌照。

通行费管理系统10还能够基于车辆30和设施28之间的交互，来管理车辆的关联方32的付款。例如，系统10能够从车辆30捕获牌照信息，并且识别该车辆的注册拥有者。然后，所述系统会通过诸如互联网之类的通信信道向该拥有者提供进行付款或争议付款的账户。通行费管理系统10可以使用已对照一个或多个邮政地址源进行验证的邮政地址发送账单，向关联方32请求付款。系统10能够由与设施进行交互的车辆触发而自动捕获车辆30的图像。可以使用图像处理技术来实现这种图像捕获，而不必在车辆中安装无线发射应答器(如RFID装置)。

电子通行费管理系统10包括通行费管理计算机12，通行费管理计算机12可以配置为分布式或集中式。尽管示出了一台计算机12，然而为了实施本公开技术可以配置一台或多台计算机。计算机12连接到设施28，设施28可以为与所述设施交互而计费。设施28的示例包括通行费设施(由通行费管理机构管理)比如收费路段、收费桥梁、隧道、停车设施或其它设施。费用可基于车辆30和设施28之间的交互。可以涉及某种费用的交互示例包括：车辆通过设施所运行的距离、车辆处于设施中的时间段、与设施交互的车型、车辆通过设施的速度以及车辆与设施之间交互的类型。

所述设施28可以处理多种车辆，包括汽车、卡车、公共汽车或其它车辆。为了便于解释，所述系统10显示了与单一车辆30交互的单一设施28，以及所述车辆的关联方32。然而，在其它的实施中，本公开技术可以被配置用于操作一台或多台车辆，所述一台或多台车辆与跨越不同地理位置的一个或多个设施交互。

通行费管理计算机12包括图像采集模块24，其被配置用于检测车辆的存在、获取所述车辆的一幅或多幅图像以及向图像处理模块25转发所述图像，以进行进一步的处理。所述模块24可以基于它的使用物理环境而包括图像采集装置。例如对于公路应用，图像采集装置可以安装在车行道之上，安装在现有结构上或专门建立的台架上。某些公路应用也可以使用安装在车行道上或车行道旁的装置。基于车道(或收费亭类型)的应用不使用或者除了使用架空或在车行道中安装的装置以外，可以使用安装在每条车道旁的物理结构上的装置。

所述图像采集模块24可以包括成像组件，比如车辆传感器、摄像头、数字化系统或其它组件。车辆传感器能够检测车辆的存在并提供信号，该信号触发摄像头捕获所述车辆的一幅或多幅图像。车辆传感器可以包括一个或多个下述装置：

(1)激光/声波/微波装置，这些装置通常使用在智能运输系统(1TS)应用中，能够识别车辆的存在并提供关于所述车辆的尺寸、级别和/或速度的信息。这些传感器可以被配置用于提供与所述车辆有关的附加信息，该附加信息能够用于鉴别所述车辆，以及它对所述通行费设施的使用情况，包括旅行时间和遵守交通规则的情况。

(2)线圈-通过使用埋置在所述道路中的线圈识别金属块的存在，则这些传感器能够检测车辆的存在以及车型。线圈能够用作更加精密传感器的备用。线圈还可以用作主数据源，以检测车辆，给车辆分类，触发摄像头，以及提供车辆签名数据(例如，基于使用有智能线圈控制程序的线圈阵列，比如Diamond Consulting′s IDRIS^system of Buckinghamshire，United Kingdom)。

(3)贯穿射束传感器-这些传感器可以发射连续的射束穿越车行道，并且根据射束中断来检测车辆的存在。这种类型的传感器可以使用在交通流分流入收费亭类型车道之处的装设中。

(4)光传感器-可以使用摄像头识别车辆，以便连续地监视所述车行道的图像，寻找指明车辆存在的变化。这些摄像头还能够用于记录车辆标志的图像。

摄像头可以用于捕获车辆的图像及其标志特征。例如，它们能够用于产生车辆标识符，比如基于牌照图像的车辆牌号。摄像头可以是模拟的，也可以是数字的，可以捕获每台车辆的一幅或多幅图像。

数字化系统将图像转换成数字形式。如果使用模拟摄像头，摄像头可以连接到分开的数字化硬件。这种硬件可以包括用于模数转换的专用处理装置，也可以是基于通用计算机中安装的输入装置，它可以执行诸如图像处理之类的附加功能。可以采用照明设备来为图像采集提供充分且一致的条件。所述照明设备可以包括频闪观测器(strobes)或连续照明，并且可以发射可见光谱或红外光谱中的光线。如果使用频闪观测器，则它们可以由来自(一个或多个)车辆传感器的输入来触发。为了控制图像采集模块24并提供一致的结果，可能需要诸如光传感器之类的其它的传感器。

一旦图像采集模块24已经捕获了所述车辆的图像，就可以将所述图像转发到图像处理模块25。图像处理模块25可以位于与图像采集模块24和图像计算机12相同的位置、位于远程位置或这些位置的组合。取决于图像采集模块24的功能性和/或商业需求(如准确度、管辖需求)，模块25可以为每台车辆处理单幅图像或者为每台车辆处理多幅图像。如果使用多幅图像，则每幅图像都可以经过处理，进而可以比较或组合这些结果，以提高所述处理的准确度。例如，可以处理不止一幅的尾部牌照图像，或者将前后牌照的图像都进行处理，并且比较结果，以确定最可能的注册号和/或置信度。图像处理可以包括识别所述图像之内车辆的区别特征(如车辆的牌照)，然后分析这些特征。分析可以包括光学特征识别(OCR)、模板匹配或其它分析技术。

通行费管理系统10可以包括基本上能够实时处理的其他系统，它们位于图像采集位置以降低数据通信需求。在实施本地图像处理时，所述结果可以与授权车辆列表进行比较。如果车辆被识别为经过授权，就可以删除图像和/或数据，而不是转发并进一步处理。

图像和数据可以转发至中心处理设施，比如与记账引擎22协同运行的图像数据库14。这个过程可以涉及计算机网络，但是也可以包括来自位于图像采集处(即设施28)的另一台计算机的物理介质。一般来说，在所述网络不可用的情况下，信息可以临时存储在图像采集站处的计算机上。

在中心站收到的图像可能未经处理。任何未经处理的图像都可以按上述方式来处理。(远程或中心)图像处理的结果数据可以分为两类。满足针对置信度的应用特定标准或管辖区域特定标准的数据可以直接发送至记账引擎22。另一方面，不满足所需置信度水平的结果数据可以被标记，以便进行附加处理。附加处理可以包括例如确定车辆是否有多幅图像可用，以及独立地处理这些图像并比较所述结果。这可以包括对牌照图像上的光学特征识别(OCR)结果的逐字符比较。在另一个示例中，为了识别某种类型或风格的牌照(比如来自特定管辖区域的牌照)，所述(一幅或多幅)图像可以由一种或多种专用算法处理。这些算法可以针对在牌照上的每个位置考虑字符的有效性，某种设计特征(比如背景图像)的预期效果或其它风格特定的标准。处理后的图像可以基于初步处理结果而被转发，也可以包括由所有可用算法进行处理，以便确定最高的置信度。

初步数据可以与其它可用数据进行比较，以提高置信度。这些技术包括：

(1)将OCR处理后的牌照数据与记账系统之内或正确管辖区域机动车辆注册管理机构中的有效牌照号码列表进行比较。

(2)将从所述图像位置处的传感器得到的其它数据(比如车辆尺寸)与所识别的管辖区域或多个管辖区域之中在所述系统识别的注册号下注册的车辆的已知特征进行比较。

(3)将所述注册和其它数据与其它地点的若干记录(如同一天中使用其它设施或在其它时间使用同一设施的同一或类似车辆的记录)进行比较。

(4)将车辆指纹数据与车辆指纹数据的存储列表进行比较。将车辆指纹数据用于车辆识别在下文中被更详细地描述。

(5)人工观察图像和数据，以确认或否定自动处理的结果。

如果附加处理提供了带有特定置信度的结果，那么结果数据可以转发到记账引擎22。如果无法达到所要求的置信度，则该数据可以保留起来以供将来参考或可以被抛弃。

在车辆和通行费设施之间进行交互期间，记账引擎22处理捕获的信息，该信息包括由图像处理模块25确定的车辆标识符，以创建车辆和设施之间交互所对应的交易(transaction)事件。引擎22可以把交易事件存储在记账数据库16中，以进行随后的付款处理。例如，记账引擎22独自或与客户管理模块26(下面说明)结合，根据所述交易事件产生付款请求。所述交易事件数据可以包括根据车辆在特定地点和设施处出现的单独计费，或者根据车辆涉及设施的起点和终点的旅行计费。例如可以通过以下一种或多种方法对这些交易事件进行汇总和记账：

(1)从车辆拥有者或驾驶者创建的账户扣除付款。例如，可以使用记账数据库20为每台车辆拥有者存储账户记录。接着，每个账户记录可以包括对一个或多个交易事件的引用。可以向所述车辆的注册拥有者发布和发送纸面或电子的付款说明。

(2)产生纸面账单并使用从车辆注册记录得出的邮政地址将其发送给所述车辆的拥有者。

(3)向所述车辆拥有者的预定账户提交电子账单，该操作或者由所述计算机12主办或者由第三方主办。

(4)向适当的车辆注册管理机构或税务管理机构提交账单，以便允许在车辆注册更新过程期间或收税过程期间收取付款。

记账可以按规则的间隔发生，也可以在交易数目达到某个阈值时进行，比如最大的时间间隔，或未支付的通行费和其它费用的最大金额。若干拥有者能够利用计算机12建立账户，为多台车辆汇总记账。

客户管理模块26能够允许用户经由通信信道与通行费管理计算机12进行交互，所述通信信道比如是计算机网络(如互联网、有线、无线等)、电话连接或其它通道。所述用户可以包括车辆22的关联方(如所述车辆的拥有者)、负责管理所述设施28的公共或私有管理机构或其它用户。客户管理模块26包括硬件和软件模块的组合，其被配置用于处理诸如账户管理模块26a、争议管理模块26b以及付款处理模块26c之类的客户交互。模块26采用安全的访问技术，比如加密、防火墙、口令字或其它技术。

账户管理模块26a允许用户比如驾车人利用所述系统10建立账户、将多台车辆与该账户关联、查看该账户的交易、查看与这些交易关联的图像以及在该账户上付款。在一个实施中，负责所述设施的用户可以访问与已经使用了所述设施的驾车人关联的记账和收取(collection)信息。

争议管理模块26b可以允许客户对其账户上的具体交易提出争议，并且使用计算机12或第三方解决争议。争议可以发生在若干编制账单情形期间。模块26b可以以自动的方式帮助解决此类争议。模块26b可以向客户提供访问控制/记账管理机构网站的“eResolution”部分的权限。客户可以提交争议并下载其正质疑的交易的图像。如果不匹配(即，客户车辆并非照片框中的车辆)，则该账单可以被转发到诸如仲裁机构之类的第三方评估。在更可能的情况下，所述照片将显示针对客户车辆的账单编制确实无误。争议管理可以使用加密安全性，其中，所有的文本和图像都使用高强度加密通过计算机网络(例如，互联网)发送。存在图像的证据可以作为电子水印嵌入争议分析通信中。

付款处理模块26c根据收到的汇款而支持用于手工或电子处理付款的功能性。例如，如果付账汇款是以纸面支票的形式，则可以使用扫描装置将纸面信息转换为电子格式，以便用于进一步处理。另一方面，如果采用电子付款，则可以使用标准的电子付款技术。付款处理模块26c可以支持若干记账方法，比如传统的邮寄、电子付款(如使用信用卡、借记卡、智能卡、或自动交换所交易)、定期记账(如按月、按季度、达到阈值后或按其它条件发送账单)。付款处理模块26c能根据使用频率、付款方式或设施使用时间来支持折扣和附加费用。付款处理模块26c也可以支持若干付款收取方法，比如传统的支票处理、车辆注册更新期间处理付款(包括应计利息)、电子付款、直接借记银行、信用卡、预付款、客户主动付款(按客户期望)或者为不同用途提供折扣。

通行费管理计算机12使用与外部系统34的通信接口兼容的一种或多种通信技术来与所述系统通信。例如，通信接口可以包括计算机网络，比如互联网、电子数据交换(EDI)、批量数据文件传输、消息传送系统或其它接口。在一种实施中，外部系统34包括执法机构36、邮政管理机构38、车辆注册管理机构40、保险公司42、服务供应商44、财务系统46和国土安全局48。外部系统34可以涉及横跨一个或多个地理位置的私有和公共组织，所述地理位置比如是州、地区、国家或其它地理位置。

通行费管理计算机12可以连接到执法机构36并与之交换信息。例如，鉴别了车辆后，所述计算机能够以所述执法机构定义的格式，向执法系统提交实质上实时的交易。如果合适的传感器准备就绪(如上述的激光/声波/微波探测器、重量传感器、辐射探测器)，也可以针对运载危险物质或违反交通规则(如超速、超重、丢失牌照)而提交交易。替换地，可以根据执法机构提供的列表，汇总车辆记录并以批量转发。

突出显示的车辆标识符数据库20可以用于存储所述执法机构提供的列表。术语“突出显示”是指这样一个标记：所述执法机构已经提供了该机构已经指明(突出显示)了它们希望通行费设施要监视之车辆标识符的列表。例如，当机动车辆被盗窃并报警时，警察机关就可以向所述数据库20发送突出显示的车辆标识符的列表。当被警察机关突出显示的车辆通过设施时，图像处理模块24确定与所述车辆关联的车辆标识符，并且通过某种接口确定所述具体车辆正被执法机构搜寻。执法机构可能希望立即向其通报所述车辆(和驾驶员)的位置、在该位置检测出它的时间以及它前进的方向。所述计算机12能够以实质上实时的方式通报与执法机构关联的移动单元。此外，执法机构可以根据执照的有效期、交通法庭出庭日期或其它事件自动地突出显示车辆。这又可能帮助防止公路上的非法驾驶者，并且增加该州的收入。

通行费管理计算机12可以连接到邮政管理机构38并与之交换信息。由于本公开技术需要通行费管理机构从旅行之时收取驾驶员的付款转变成收取欠款，所以重要的是将账单发送至正确的驾驶员/车辆拥有者。为了使账单发错的可能性最小化，计算机12支持地址协调。例如在邮寄账单之前，计算机12要验证机动车辆部门提供的地址符合邮政管理机构提供的地址。然后，可以用与车辆拥有者相关的最准确地址信息更新机动车辆数据库。因为此举发生在邮寄账单之前，所以能够减少账单错误。

通行费管理计算机12可以连接到车辆注册管理机构40并与之交换信息。注册管理机构40提供接口，以交换与车辆拥有者有关的信息、拥有者地址、车辆特征以及其他信息。替换地，这种信息可以通过第三方数据提供商存取，而不是通过公共机动车辆记录的接口。计算机12使用的各种数据库中的记录的准确性，包括车辆所有权和拥有者地址，可以定期对照第三方数据或政府记录进行验证，包括机动车辆记录和地址记录。这可以有助于确保所有权和地址记录的质量，减少账单错误及退回信件。

通行费管理计算机12可以连接到保险公司42并与之交换信息。保险公司能够以类似于执法机构36的方式突出显示车辆标识符。例如，突出显示的车辆标识符的数据库20可以包括保险已过期车辆的牌照号码，表明其行驶可能是非法行驶。所述计算机可通报执法机构以及保险公司是否已经检测到此突出显示的车辆使用具体设施。

通行费管理计算机12可以连接到服务供应商44与之交换信息。例如，计算机12能够支持批量或实时接口，以用于转发记账和付款收取功能，以便向服务供应商或收集管理机构记账。

通行费管理计算机12可以连接到财务系统46并与之交换信息。例如，为了应付账单付款和收取，计算机12可以连接到信用卡处理器、银行以及第三方电子记账呈现系统。计算机12还可以与会计系统交换信息。

通行费管理计算机12可以连接到国土安全局48并与之交换信息。国土安全机关能够自动地提供在突出显示的车辆标识符数据库20中使用的个人列表。例如，持有签证到这个国家的注册驾驶员，当该签证过期时会自动地突出显示。然后计算机12可能会通报国土安全机关48，已经检测到与这个人关联的突出显示的车辆标识符在本国行驶，包括该车辆有关的时间和位置信息。

如上所述，从收费点捕获的数据流到图像数据库中，并且由记账引擎从图像数据库取回。在另一个实施中，通行费计算机对每台车辆都检测车辆和通行费设施之间的交互作用，捕获图像并生成数据记录。数据记录可以包括交易的日期、时间、位置、图像文件的引用，以及从设施处的传感器那里可得到的任何其他数据(如速度、尺寸)。图像可以传递到图像处理模块25，它能够为每台车辆生成车辆标识符、状态以及置信因子。

这种信息可以被添加到数据记录中。(这个过程可能发生在向中心设施传输之后。)数据记录和图像文件可以发送到中心设施。图像可以存储在图像数据库中，并且在(a)需要附加处理以便识别该车辆或者(b)某人希望验证该交易时被引用。如果置信度足够，所述数据记录就可以提交到记账引擎，这可以使其与某个账户关联，并且将其存储在记账数据库中以供以后记账使用。如果账户不存在，车辆标识符就提交到适当的州注册管理机构或第三方服务供应商，以确定拥有者并且建立账户。此过程可能会被延迟到为车辆收集了足够的交易，从而正当地发布账单。如果置信度不够，则可能要执行如别处描述的附加处理。

上述技术描述了根据单一交易从端至端(end to end)的数据流，然后循环返回到起点。在另一个实施中，某些所述功能可能是事件驱动或调度的，并且可以彼此独立运行。例如，可能没有从后端过程到车辆成像的控制流。成像过程可以由事件启动，包括车辆在收费点处的存在。

在另一个实施中，所述系统可以用于监控交通和管理事故。例如，如果检测到车辆的平均速度迅速下降，计算机会向高速公路控制设施发送消息，警告控制人员可能发生了事故。授权的控制人员可以与收费点处的装置通信以查看来自摄像头的图像并确定是否需要响应。

以下将参考图2-5解释通行费管理系统10的运行。

图2是有关通行费电子管理系统的实施流程图，确切地说，是用于管理由外部系统34提供的突出显示的车辆标识符20的过程100。为了说明，在一个示例中，假设执法机构36产生了该机构正在搜寻之驾驶员的突出显示的车辆标识符(如牌照号码)的列表，以及该机构36希望在已经识别出这些车辆使用通行费设施28时得到通报。

计算机12从某方比如执法机构36获得(方框102)突出显示的车辆标识符。在一个实施中，这些车辆标识符可以存储在车辆标识符数据库20中以供后续处理。这些机构能够以实时或批量的模式用新的和附加的信息更新数据库20。由所述计算机访问的执法机构横跨多个管辖区域，比如若干城市、镇、州、地区、国家或其它地理区划。结果，计算机12可以横跨多个管辖区域在全国规模上处理车辆信息。

计算机12捕获(方框104)根据车辆30和设施28之间的交互作用由交易事件触发的车辆图像。例如，当车辆运行通过比如收费公路之类的设施时，图像采集模块24能够用于采集车辆的一幅或多幅图像。这些图像可以存储在图像数据库14中，以供图像处理模块25进一步处理。压缩技术可以应用于捕获的图像，以帮助减小数据库14的尺寸。

计算机12根据捕获的图像确定(方框106)车辆标识符。例如，如之前讨论的那样，图像处理模块25可以对图像数据库14中的原始图像应用图像分析技术。这些分析技术能够从车辆牌照的一幅或多幅图像中提取牌照号码。这些提取的车辆标识符可以存储在车辆标识符数据库18中以供进一步处理。

计算机12将捕获的车辆标识符与突出显示的车辆标识符进行比较(方框108)。例如，计算机12可以将车辆标识符数据库18中的所捕获牌照号码与突出显示的车辆标识符数据库20中的牌照号码进行比较。如以上讨论的那样，为了检查匹配可以应用自动的以及人工的技术。

如果计算机12检测到牌照号码之间的匹配(方框110)，则它检查(方框112)与该突出显示的车辆标识符的关联方希望如何获得通报。这种信息可以存储在车辆标识符数据库20或其他存储机构中。另一方面，如果不匹配，计算机12重新执行过程100，从方框102开始。

如果该方指明它希望立即获得通报(方框114)，则该计算机在匹配发生后通报(方框118)该方。在这个示例中，计算机可以使用无线通信技术或经由计算机网络以实质上实时的方式向执法机构通报所述匹配。

另一方面，如果该方不希望立即获得通报(方框114)，则该计算机12在预定准则满足时存储所述匹配，以便在以后通报。在一个实施中，预定准则可包括收集预定数目的匹配，然后以批量方式向执法机构发送这些匹配。

一旦匹配已经通报该方(方框118)，或者匹配已经存储以便在以后通报(方框116)，计算机12就重新执行过程100，从方框102开始。

图3是通行费电子管理系统10的实施流程图，确切地说，是用于管理与该设施交互作用之车辆的关联方付款的过程200。为了说明，在一个示例中假设通行费管理机构决定采用本公开技术，处理付款过程，包括向使用其收费公路的车辆进行记账和收取通行费。

计算机12捕获(方框202)根据车辆和设施之间的交互作用由交易事件触发的车辆图像。这个功能类似于上面参考图2的方框104所讨论的过程。例如，图像采集模块24能够用于在车辆30运行通过收费公路28时采集车辆的一幅或多幅图像。这些图像可以存储在图像数据库14中，以供图像处理模块25进一步处理。

计算机12根据捕获的图像确定(方框204)车辆标识符。这个功能也类似于上面参考图2的方框106所讨论的过程。例如，图像处理模块25可以用于从车辆牌照的一幅或多幅图像中提取牌照号码。这些车辆标识符可以存储在车辆标识符数据库18中以供进一步处理。

计算机12通过搜索注册管理机构数据库，确定(方框206)车辆标识符的关联方。例如，计算机12可以使用车辆标识符数据库18中的车辆标识符来搜索车辆注册管理机构40的数据库，以便确定与该车辆标识符关联的车辆的注册拥有者。计算机12能够从横跨多个管辖区域比如若干城市、镇、州、地区、国家、或其它地理位置的一个或多个车辆注册数据库访问车辆信息。在一个实施中，计算机12可以保留多个注册管理机构的注册信息副本以供后续处理。替换地，计算机12也可以访问多个注册管理机构，并且根据需求获取注册信息。无论在哪种情况下，这些技术都允许计算机12处理横跨多个管辖区域的车辆信息，因此在全国规模上处理车辆信息。

计算机12检查(方框208)是否请求从车辆标识符的关联方付款。请求付款可以取决于与注册拥有者关联的付款处理信息。例如，当已经达到了预定金额或其他协议时，在定期(如按月)的基础上向该注册拥有者发送账单。

如果计算机12确定需要付款(方框210)，那么它根据交易事件请求(方框214)从车辆标识符的关联方付款。如以上讨论的那样，可以使用传统的邮政服务技术或电子技术比如电子付款产生付款请求。账单金额可以取决于交易事件的信息，比如车辆和设施之间交互作用的性质。例如，交易事件可以指明所述车辆旅行了收费公路上起始点和结束点之间的距离所定义的具体距离。所以，向注册拥有者请求付款的金额可以基于旅行的距离。

另一方面，如果计算机12确定不需要付款(方框210)，那么它向另一方转发(方框212)交易事件，以处理付款请求。例如，通行费管理机构可能已经决定计算机12可以应付图像处理功能，而通行费记账和收取应当由第三方比如外部系统34应付。在一个实施中，计算机12可以连接到服务供应商44和财务系统48，以应付全部或部分记账和付款处理功能。一旦将交易事件转发给第三方，计算机12就重新执行过程200的功能，从方框202开始。

如果所述计算机应付付款处理，计算机12处理(方框216)来自车辆标识符关联方的付款响应。在一个实施中，记账数据库16连同记账引擎22和客户管理模块26可以用于应付记账和收取功能。如以上讨论的那样，付款处理模块26c取决于收到的汇款而可以支持电子或手工付款处理。例如，计算机12可以提供账户，用于应付经由计算机网络比如互联网的电子付款处理。所述计算机还可以应付诸如支票之类的传统付款收据。

一旦已经处理了付款(方框216)，计算机12就重新执行过程200，从方框202开始。

图4是通行费电子管理系统10的实施流程图，确切地说，是用于经由通信信道管理从与该设施交互作用之车辆的关联方付款的过程300。为了说明，假设负责收费公路的通行费管理机构采用本公开技术，并且注册拥有者希望高效且自动地交付使用收费公路的费用。

计算机12为车辆标识符的关联方提供(方框302)账户。在一个实施例中，计算机12连同账户管理模块26a能够为客户提供网站以开立账户，以便经由计算机网络比如互联网进行电子付款。该网站也能够允许客户存取和更新账户信息，比如付款历史、到期的付款金额、优选付款方法以及其他信息。

计算机12经由通信信道从该方接收(方框304)复查(review)交易事件的请求。例如，账户付款模块26a可以通过从记账数据库16取回与客户账户关联的交易事件信息而处理这项请求。取回的信息可以包括涉及客户车辆和收费亭之具体交易的图像数据。

计算机12经由通信信道向该方32发送(方框306)交易事件。与交易事件有关的信息可以包括车辆和车辆标识符的图像(即牌照)。这种数据可以加密，以容许经由互联网安全传输。为了经由互联网传输信息，可以使用标准的通信协议，比如超文本标示语言(HTML)。

计算机12确定(方框308)该方是否同意进行付款。例如，一旦客户收到了与交易事件有关的信息，该客户可以复查该信息，以便根据在图像中显示的车辆是否为客户的车辆而确定是否进行付款。

如果计算机12确定(方框310)该方同意支付，那么它根据交易事件通过从账户扣除一定金额而处理(方框314)该方的付款。例如，如果图像信息指明交易事件数据是准确的，那么该客户就能够比如通过提交电子付款交易来授权付款。

另一方面，如果计算机12确定(方框310)该方不同意支付，那么计算机12处理(方框312)来自该方的付款争议请求。在一个实施中，争议管理模块26b能够使用在线技术来应付客户提交的争议请求。模块26b可以应付与客户账户有关的特定交易，该特定交易包括涉及解决该争议的第三方。

一旦处理了付款(方框314)或解决了争议(方框312)，计算机12重新执行过程300，从方框304开始。

图5是通行费电子管理系统的实施流程图，确切地说，是用于协调不同来源的邮政地址的过程400。为了说明，假设通行费管理机构已经决定采用本公开技术用于处理与通行费设施有关的付款。由于本公开技术涉及处理在车辆已经通过了通行费管理机构之后某时的付款，这些技术有助于确保将付款请求发送至车辆的注册拥有者的正确地址。

计算机12确定(方框402)将要向车辆标识符的关联方发送付款请求。如以上解释的那样，例如可以按照定期或收费金额阈值产生付款请求。

计算机12为了车辆标识符关联方的邮政地址而访问(方框404)车辆注册管理机构。例如，计算机12可以访问与车辆注册管理机构40关联的一个或多个数据库，以取回信息，比如该车辆的注册拥有者的邮政地址。

计算机12为了车辆标识符关联方的邮政地址而访问(方框406)邮政管理机构。例如，计算机12可以访问与邮政管理机构38关联的一个或多个数据库，以取回信息，比如该车辆的注册拥有者的邮政地址。

计算机12比较(方框408)来自车辆注册管理机构的邮政地址和来自邮政管理机构的邮政地址。例如，计算机比较来自这两个管理机构的邮政地址，以确定数据库信息之间是否存在不符。

如果计算机12确定(方框410)地址匹配，那么它使用从邮政管理机构访问出的邮政地址向该车辆标识符的关联方请求(方框414)付款。例如，计算机12可以使用以上讨论的技术应付付款处理，包括向注册的拥有者记账和收取付款。

另一方面，如果计算机12确定(方框410)地址不匹配，那么它用从邮政管理机构得到的邮政地址更新(方框412)车辆注册管理机构。例如，计算机12可以用从邮政管理机构38取回的正确邮政地址更新与车辆注册管理机构40关联的数据库。这些技术可以有助于减少将账单邮寄至错误邮政地址的可能性，从而缩短了汇寄付款的时间。

一旦更新了车辆注册管理机构(方框412)或请求了付款(方框414)，则计算机12如以上解释的那样从方框402开始执行过程400。

图6是电子通行费管理系统600的实施的方框图，其通过为与通行费设施交互作用的每辆车辆提取多个车辆标识符来提供车辆识别。所述通行费管理系统600包括通行费管理计算机612。所述通行费管理计算机包括图像数据库614、记账数据库616、车辆识别数据库618、突出显示的车辆标识符数据库620、记账引擎622、图像采集模块624、图像处理模块625以及客户管理模块626。所述通行费管理计算机612与通行费设施628通信或者与之集成，通行费设施628与车辆630以及该车辆的关联方632交互作用。所述通行费管理计算机612还与外部系统634通信。

在上面相对于图1广泛描述了图6的通行费管理系统600内的每个元件的示例。特别地，所述通行费管理计算机612、图像数据库614、记账数据库616、车辆识别数据库618、突出显示的车辆标识符数据库620、记账引擎622、图像采集模块624、图像处理模块625、客户管理模块626以及通行费设施628一般分别具有与图1的通行费管理计算机12、图像数据库14、记账数据库16、车辆识别数据库18、突出显示的车辆标识符数据库20、记账引擎22、图像采集模块24、图像处理模块25、客户管理模块26以及通行费设施28可比较的属性，并且分别图示了图1的这些元件的一种可能实施。同样，车辆630、车辆的关联方632以及外部系统634一般分别具有与图1的车辆30、车辆的关联方32以及外部系统34可比较的属性。

所述车辆识别数据库618包括提取的标识符数据库6181、车辆记录数据库6182以及读取差错数据库6183。在下面将更详细地描述数据库6181-6183的功能。

系统600类似于系统10并且被配置用以通过使用多个车辆标识符识别每辆车辆来提供例如较低的车辆识别差错率。两个这样的标识符被标明为631A和631B。优选地，车辆标识符是唯一地或者实质上唯一地识别该车辆的标识符，但是也可以是这样一个标识符：该标识符通过将该车辆与其它车辆相区分而无需唯一地识别该车辆从而在识别过程中有所帮助。标识符631A和631B可以是车辆630的一部分，如图6所建议的那样，但是也不必必需如此。例如，标识符631A和/或631B可以由图像处理模块625基于车辆630的特性来产生。

如上所述，车辆标识符的一个示例是车辆的牌照信息，比如牌照号码或者状态。所述图像处理模块625可以通过使用OCR、模板匹配以及其他分析技术由牌照的图像确定车辆的牌照信息。牌照号码可以包括任何字符但是一般限制为文字数字式字符。牌照信息一般可以用于唯一地识别车辆。

车辆标识符的另一个示例是美国专利号6,747,687中描述的车辆检测标记，在此为了所有目的而将通过参考将其整体引入。在下文中被称为车辆指纹的车辆检测标记是代表车辆的可视签名的提取(distilled)的数据制品(data artifact)集合。该图像处理模块625可以通过处理车辆的图像来生成车辆指纹。然而，为了节约处理时间和存储需求，所生成的车辆指纹一般不包括人类能认出的正常“图片”信息。因此，处理该车辆指纹以获得原始车辆图像通常是不可能的。可是，一些车辆指纹可以包括正常的图片信息。车辆指纹一般可以用于唯一地识别该车辆。

在一个实施中，图像采集模块624中的摄像头捕获通过通行费设施628的每辆车辆后部的单一“静止”图像。对于每辆车辆，图像处理模块625识别对该车辆来说唯一的可视提示并将它们简化为车辆指纹。因为牌照是一个非常唯一的特征，所以图像处理模块625一般在产生车辆指纹时将牌照的使用最大化。值得注意的是，所述车辆指纹除了牌照之外还包括车辆的其他部分，并且因此，通过车辆指纹的匹配的车辆识别通常被认为是比通过牌照信息匹配的车辆识别更加准确。所述车辆指纹例如可以包括牌照周围的车辆部分和/或缓冲器(bumper)和轴距(wheelbase)的部分。

车辆标识符的另一个示例是使用激光扫描生成的车辆签名(在下文中被称为激光签名)。可以使用激光扫描捕获所述激光签名信息，该信息可以包括车辆的一个或多个高空(overhead)电子轮廓(overhead electronic profile)，包括车辆的长度、宽度以及高度，车辆的轴计数以及车辆的三维图像。在一个实施中，图像采集模块624针对一个给定车道包括两个激光器，一个激光器安装在车道上方而另一个激光器安装在车道旁边。安装在车道上方的激光器一般扫描车辆以捕获车辆的高空轮廓，安装在车道旁边或上方的激光器一般扫描车辆以捕获车辆的轴计数。两个激光器一起还能够生成车辆的三维图像。激光签名可以被用来唯一地识别某些车辆。例如，那些已被修改为具有区别性形状的车辆可以通过激光签名而被唯一地识别。

车辆标识符的另一个示例是使用磁扫描生成的车辆签名(以下被称为感应签名)。车辆的感应签名是反映车辆的金属分布的参数，并因此可以被用来对车辆进行分类，而且在一些情况下，被用来唯一地识别车辆(例如，如果由于对那个车辆的唯一修改而使得特定车辆的金属分布对那个车辆来说是唯一的)。所述感应签名可以包括可用来确定车辆的一个或多个轴计数(以及可能的轮胎数目)、使用在车辆中的引擎类型以及车辆类型或级别的信息。在一个实施中，图像采集模块624包括在每个车道中的一对车辆检测回路、车轴检测回路以及摄像头触发回路。

一旦图像处理模块625提取两个或更多车辆标识符，图像处理模块625就将提取的车辆标识符存储在提取的车辆标识符数据库6181中。理论上，计算机612然后将能够通过选择唯一地识别所述车辆的车辆标识符(例如，牌照信息或车辆指纹)来唯一地识别所述车辆的所有者，并且为了包含相匹配的车辆标识符的记录而搜索一个或多个内部或外部车辆记录数据库。令人遗憾地，提取车辆标识符是一个有缺点的过程。提取的车辆标识符可能不对应于实际车辆标识符，因此可能不唯一地识别所述车辆。错误提取或部分提取的车辆标识符可能不与任何车辆的车辆标识符相匹配，可能与错误车辆的车辆标识符相匹配，或者可能与超过一辆车辆的车辆标识符相匹配。为了提高识别准确度，系统600的计算机612实施了一种使用两个或更多车辆标识符的识别过程。

图7是可以被实施来提高车辆识别准确度的示例性的双层识别过程700。针对与通行费设施交互作用的车辆(以下称为“目标车辆”)捕获图像和/或传感器数据，并且从捕获的数据中提取两个车辆标识符(方框710)。在一个实施中，只收集图像数据并且提取的两个车辆标识符是牌照号码和车辆指纹。在另一个实施中，收集图像数据和感应传感器数据，并且提取的车辆标识符是车辆指纹和感应签名。

提取的两个车辆标识符中的一个被指定为第一车辆标识符并用来识别一个或多个匹配的车辆候选的集合(方框720)。在典型情况下，被认为最不可能准确地和/或唯一地识别目标车辆的车辆标识符被指定为第一车辆标识符。例如，如果提取的两个车辆标识符是牌照号码和车辆指纹，则牌照号码将被指定为第一车辆标识符，因为与指纹匹配相比，通过牌照的车辆识别的期待准确度较低。例如通过访问车辆记录数据库并查找包括与第一车辆标识符匹配或几乎匹配的车辆标识符的记录，可以确定一个或多个匹配车辆候选。

一旦确定一个或多个匹配车辆候选的集合，就基于第二车辆标识符从该集合中识别目标车辆(方框730)。例如，如果12个车辆候选被识别为匹配部分地提取的牌照号码，则通过访问针对12个车辆候选中每一个的车辆指纹并确定所述12个车辆指纹中哪一个与提取的车辆指纹相匹配，从而来识别目标车辆。如果在预定的置信度阈值内没有发现匹配，则可以使用车辆的人工识别。在另一个实施中，通过改变(例如，放松)用于进行匹配的准则来连续或同时确定匹配车辆候选的一个或多个较大的集合(例如，超集)，并且进行附加的尝试以便在借助于人工识别之前从一个或多个较大集合的每一个中识别目标车辆。

在一些实施中，通行费管理系统可以有目的地被设计用于在操作720期间识别匹配车辆候选的较大集合，从而例如确保通过第一标识符的车辆识别的预期较低准确度不错误地导致从匹配车辆候选集合中排除目标车辆。例如，如果第一车辆标识符是牌照号码，则例如可以以两种方式有意修改牌照读取算法：(1)可以将牌照读取算法的匹配准则放松以使所述算法能够生成较大的匹配车辆候选集合，以及(2)可以通过降低用来确定读取结果是否被包括在匹配候选集合之中的读取置信度阈值，从而来“解谐”(detuned)牌照读取算法。例如，牌照读取算法可以被放松到只要求匹配车辆候选与针对目标车辆所提取的牌照号码中的字符子集或较少数目的字符相匹配。另外或替换地，可以将读取置信度阈值降低以使先前被怀疑的错误读取(即局部的或低置信度读取)能够被包括在匹配车辆候选集合中。

通过要求成功匹配两个车辆标识符以用于成功车辆识别，双层识别过程700提供超过单层/单标识符识别系统的更强的识别准确度。而且，通过将第二车辆标识符的匹配限制到仅仅那些具有成功匹配第一车辆标识符的记录的车辆候选，过程700可以提供更快的识别速度。如果提取的第二车辆标识符为了与其他这样的标识符相匹配而耗费时间或者如果大量其他这样的标识符存在(例如，车辆数据库中数百万车辆的数百万个标识符)，则上述过程可以提供加快的速度。

在另一个实施中，两个或更多第二标识符被用来从匹配车辆候选集合中识别目标车辆。第二标识符中的每一个必须将相同的候选车辆匹配到预定置信度级别内以用于成功车辆识别。替换地，两个或更多第二标识符每一个的匹配度可以被加权并且可以生成组合的等效匹配计分。如果组合的等效匹配计分超过预定阈值，则认为识别成功。

在一个实施中，每个第二车辆标识符被分配一个匹配置信度级别数字，其范围从1到10，其中，1对应于不匹配而10对应于精确匹配。每个车辆标识符还被分配从一个从1到10的权重值，更大的权重值被分配给在唯一地识别车辆时被认为更为准确的那些车辆标识符。例如，如果第二车辆标识符是激光签名和牌照信息，则权重6可以被分配给激光签名而更大的权重9可以被分配给牌照信息。如果对于被认为是成功的一个识别来说需要组合的等效匹配计分100，并且牌照信息匹配到置信度级别7以及激光签名也匹配到置信度级别7，则组合的等效匹配计分是7*6+7*9＝105，所述识别将被认为是成功的。

在另一个实施中，两个或更多第一车辆标识符被用来识别匹配车辆候选集合中的车辆。可能候选车辆的每一个第一车辆标识符都必须将目标车辆匹配到针对被包括在匹配车辆候选集合中可能候选车辆的预定置信度级别内。替换地，两个或更多第一标识符每一个的匹配度可以被加权并且可以生成组合的等效匹配计分。如果组合的等效匹配计分超过预定阈值，则可能的候选车辆被包括在匹配车辆候选集合中。

在另一个实施中，第二标识符不用来从匹配车辆候选集合中唯一地识别目标车辆。相反，第二标识符被用来生成一个新的较小的匹配车辆候选集合作为使用第一标识符确定的那个集合的子集，并且第三标识符然后用来从这个匹配车辆候选子集中唯一地识别目标车辆。在又一个实施中，多个车辆标识符被用来连续地减小匹配车辆候选集合并且通过使用一个或多个最终的车辆标识符来从连续减小的子集中唯一地识别目标车辆。在又一个实施中，多个车辆标识符中的每一个都被用来通过匹配技术以及近似匹配技术来生成它自己的匹配车辆候选集合并且减小了的集合是所有已确定集合的交集。在又一个实施中，使用上述技术的组合来确定所述减小了的集合。

图8是可以被实施来提高车辆识别准确度和/或自动化的示例性双层识别过程800。过程800是过程700的一种实施，其中，第一标识符是牌照号码，而第二标识符是车辆指纹。特别地，过程800包括操作810-830以及相关联的子操作，其分别对应并说明操作710-730的一个可能的实施。为方便起见，当执行过程800时参考相对于图6所描述的特定组件。然而，在其他实施中可以应用类似的方法学，其中，不同的组件用来定义系统结构，或者其中，在图6所示的组件之中不同地分布功能性。

图像采集模块624基于目标车辆和通行费设施628之间的交互作用来捕获目标车辆的图像数据(方框812)。在另一个实施中，另外或替换地，图像采集模块624捕获传感器数据，所述传感器数据例如包括激光扫描和/或环形传感器数据。图像处理模块625从捕获的图像数据中获得目标车辆的牌照数据，所述牌照数据例如包括完整的或局部的牌照号码及状态(方框814)。选择性地，图像处理模块625还可以从图像数据中确定目标车辆的车辆指纹。在另一个实施中，图像处理模块625可以从图像数据和/或传感器数据中确定例如诸如激光和/或感应签名数据之类的其他车辆签名数据。

计算机612将捕获的图像数据存储在图像数据库614中并将提取的牌照数据存储在提取的标识符数据库6181中。如果可应用，则通行费管理计算机612还将例如诸如感应签名和/或激光签名之类提取的车辆指纹及其他签名数据存储在提取的标识符数据库6181中。

计算机612从车辆记录数据库6182中访问车辆识别记录的集合(方框822)。每一车辆识别记录将车辆的所有者/驾驶员与车辆标识符数据相关联。计算机612将提取的牌照数据与车辆识别记录集合中的牌照数据进行比较(方框824)并从具有记录集合中的记录的车辆中识别候选车辆集合(方框826)。可以使用匹配技术或近似匹配技术执行所述比较。

计算机612访问目标车辆的提取的车辆指纹数据(方框832)。如果从捕获的图像数据中尚未确定/提取车辆指纹，则计算机612计算车辆指纹并将车辆指纹存储在提取的车辆标识符数据库6181中。

计算机612通过访问对应的车辆识别记录来访问候选车辆集合中车辆的车辆指纹数据(方框834)，并将目标车辆的车辆指纹数据与候选车辆的车辆指纹数据进行比较(方框836)。计算机612基于车辆指纹数据的比较结果将候选车辆识别为目标车辆(方框838)。如果车辆指纹数据在预定置信度阈值内匹配，则认为候选车辆是目标车辆，并且认为候选车辆的所有者/驾驶员是目标车辆的所有者/驾驶员。

图9A-9C是示例性双层识别过程900的流程图，实施该过程可以提高车辆识别准确度并同时将对车辆人工识别的需要最小化。过程900是过程700的另一个实施，其中，第一标识符是牌照号码，而第二标识符是车辆指纹。特别地，过程900包括操作910-930以及相关联的子操作，其分别对应并说明操作710-730的一个可能的实施。为方便起见，在执行过程900时参考相对于图6所描述的特定组件。然而，在其他实施中可以应用类似的方法学，其中，不同的组件用来定义系统结构，或者其中，在图6所示的组件之中不同地分布功能性。

图像采集模块624捕获目标车辆的图像和传感器数据(方框911)。例如，路旁传感器触发捕获目标车辆前后图像的摄像头。其他传感器可以捕获用于车辆分类/识别的辅助数据。例如，可以使用激光扫描来确定包括高度、宽度、长度、轴计数和车辆尺寸轮廓的激光特征。传感器还可以用来确定与目标车辆和通行费设施628之间的交易相关的数据，例如车辆重量、车辆速度以及与车辆相关联的发射应答器数据。

图像处理模块625对捕获的图像数据执行牌照读取，根据捕获的图像数据创建车辆指纹，并且选择性地从捕获的传感器数据确定其他车辆特征/分类数据(方框912)。例如，图像处理模块625可以使用自动化的牌照读取算法来读取一个或多个捕获的图像。例如，所述牌照读取算法可以以基于牌子的可视性及其在图像中的位置的优先顺序来读取捕获的图像。牌照读取结果可以包括以下一个或多个：牌照号码、牌照状态、牌照风格、读取置信度计分、在图像中的车牌位置以及车牌尺寸。图像处理模块625还可以应用可视签名提取算法来生成目标车辆的车辆指纹。可视签名提取算法可以类似于由加利福尼亚州圣胡塞市的JAI-PULNiX公司开发并且在美国专利号6,747,687中描述的算法。计算机612将捕获的图像存储在图像数据库614中并且将牌照读取结果、车辆指纹、及其他车辆特征/分类数据存储在提取的车辆标识符数据库6181中。

图像处理模块625确定捕获的图像是否提供了针对目标车辆的牌照号码以及状态的任何局部或完整的读取结果(方框913)。如果捕获的图像没有提供局部或完整的读取结果，则过程900进行到人工识别过程940的操作941。

如果捕获的图像提供了针对对目标车辆的牌照号码及状态的局部或完整的读取结果，则计算机612为了精确的(局部或完整的)牌照号码(由牌照读取器读取)而搜索车辆记录数据库6182和读取差错数据库6183(方框921)。

车辆记录数据库6182包括先前识别的所有车辆的记录并且潜在地包括预期可见的车辆的记录。车辆记录数据库6182一般通过注册过程填充，在这期间车辆驾驶员/所有者标记(sign up)车辆以用于自动化的通行费支付处理。通过将车辆驾驶通过通行费设施628中的特定注册车道并向设施628处表示的客户服务提供他或她的身份以及其他联络信息，车辆的驾驶员/所有者可以标记车辆以用于自动化的通行费支付处理。当车辆穿过设施628时，图像采集模块624和图像处理模块625捕获用户车辆的牌照号码、指纹及其他识别/分类数据(例如，车辆尺寸)。车辆和所有者的识别数据被存储在与新注册的车辆和所有者/驾驶员相关联的新的车辆识别记录中。

替换地，通过简单地驾车穿过设施628而不停下，驾驶员/所有者可以注册车辆以用于自动通行费支付处理。计算机612捕获车辆的图像数据和传感器数据并且通过读取牌照图像以及在外部系统634(例如，车辆注册管理机构)的数据库中查找读取结果来试图识别驾驶员/所有者。如果识别出所有者/驾驶员，则计算机612对所有者/驾驶员进行记账。只要成功建立了记账关系，计算机612就正式注册该车辆，根据需要从捕获的图像和传感器数据中生成该车辆的指纹数据及其他特征/分类数据，并且将这些数据存储在与被识别的所有者/驾驶员相关联的车辆识别记录中。

在另一个实施中，计算机612被配置用于：通过在车辆注册管理机构(或其他外部系统)的数据库中查找牌照读取结果并且向车辆注册管理机构(或其他外部系统)请求对应的车辆识别号码(VIN)，从而在识别未注册的驾驶员/所有者的时候获得更高的准确度。计算机612使用VIN来确定车辆的制作(make)、款式(model)和年份。车辆的制作、款式和年份可以用来确定车辆的长度、宽度和高度。然后，计算机612可以不仅通过比较牌照数据而且还通过比较车辆尺寸(例如，在激光特征和/或感应特征中被捕获)来确定目标车辆与注册到车辆注册管理机构的车辆的成功匹配。在典型情况下，如果针对目标车辆的牌照读取结果与注册到车辆注册管理机构的车辆的牌照数据匹配到预定阈值内并且两辆车辆的车辆尺寸在给定容限度内匹配，则计算机612将认为匹配成功。

通过访问来自公共数据库或者来自第三方数据库的这些信息，或者另外或替换地通过访问车辆记录数据库6182，车辆的制作、款式和年份例如可以用来确定该车辆的长度、宽度和高度以便从对应于与目标车辆具有相同制作、款式和年份的车辆的一个或多个车辆识别记录中取回该长度、宽度和高度数据。假定在车辆已经改造的情况下其尺寸可能改变，则从车辆识别记录中访问出的长度、宽度和高度可以随车辆而变化。因此，例如通过取长度、宽度和高度尺寸的平均或中间值，计算机612可能需要从统计上确定合适的尺寸以供比较。

在一个实施中，计算机612通过使用包括激光签名和/或感应(即，磁)签名的电子签名来部分地识别车辆。当车辆与通行费系统交互作用时，针对该车辆捕获电子签名。通过激光(即，激光签名)和/或磁扫描(即，感应签名)创建的车辆的图像和测量对照例如先前由通行费系统或外部系统捕获的基于车辆识别号码(VIN)的车辆的已知尺寸和图像而进行比较。通过将电子签名图像和尺寸与基于VIN的车辆的已知尺寸进行比较，可以缩窄针对匹配车辆和相关联的VIN的搜索。例如，如果车辆的LPR具有较低的置信度级别，但是车辆的电子签名已经被捕获，则通行费系统可以如上所述地访问车辆的已知尺寸和图像以及相关联的VIN的数据库，并且对照该数据库而交叉引用电子签名尺寸和图像以便识别匹配的车辆VIN或识别潜在的匹配车辆候选/VIN。读取差错数据库6183将先前的错误读取结果链接到正确的车辆识别记录。例如，当自动化车辆识别失败但是人工车辆识别成功时，由自动化系统捕获的导致″差错″(即，识别失败)的车辆识别数据(例如，牌照读取结果)被存储在读取差错数据库6183中的差错记录中，所述差错记录被链接到针对该车辆而被人工识别的车辆识别记录。由此，当日后再次捕获相同的车辆识别数据时，计算机612可以通过访问读取差错数据库6183中的差错记录来自动地成功识别该车辆，这识别了该车辆的正确车辆识别记录而不需要再对车辆进行人工识别。

当车辆的自动识别基于与错误牌照读取结果的接近匹配而成功时，差错记录也可以被生成并且被存储在读取差错数据库6183中。例如，如果牌照号码″ABC123″被读成″ABC128″并且识别的候选匹配集合是″ABC128″、″ABC123″、″ABG128″以及″ABC128″，其中所述集合接着产生″ABC123″的正确匹配，则可以创建将″ABC128″的牌照读取结果自动链接到具有牌照号码″ABC123″的车辆的差错记录。

计算机612确定是否任何车辆识别记录对应于目标车辆的牌照读取结果(方框922)。如果没有车辆识别记录对应于读取结果，则计算机612执行扩展搜索(方框923)。

计算机612通过改变或放松成功匹配的准则或者通过解谐(detuning)牌照读取算法来执行扩展搜索。例如，计算机612可以通过如下一个或多个步骤来执行扩展搜索：(1)比较牌照号码读取结果的子集与车辆记录数据库6182中存储的牌照号码的字符(例如，牌照号码的最后两个字符可以省略，因此如果牌照号码是″ABC123″，则任何具有牌照号码″ABC1**″的车辆都被认为是匹配候选，其中，″*″是变量)；(2)比较倒序的牌照号码读取结果的子集与车辆记录数据库6282中存储的倒序牌照号码的字符(例如，倒序牌照号码的最后两个字符可以省略，因此如果牌照号码是″ABC123″，那其倒序为″321CBA″，则具有″321C**″的倒序牌照号码的任何车辆都被认为是匹配候选，其中，″*″是变量)；和(3)其他近似的匹配技术包括比较牌照读取结果和车辆记录数据库6182中存储的牌照号码的修改版本，其中，其一或两者的一部分被代替和/或移除以减少读错字符的影响。例如，如果OCR算法在牌照上的字符读取结果中没有指示置信度级别超出预定阈值，则可以忽略那个字符。另外或替换地，如果OCR算法指示牌照上的字符可能是两个可能的不同字符中的一个，则在扩展搜索中两个替换字符都可以被使用。

计算机612确定在执行扩展搜索之后任何车辆识别记录是否都对应于目标车辆的读取结果(方框924)。如果没有发现车辆识别记录，则过程900进行到人工识别过程940的操作941(方框924)。

参考图9B，如果搜索或扩展搜索导致一个或多个车辆识别记录的识别，则计算机612从已识别的车辆识别记录取回车辆指纹以及可选地取回其他的车辆签名/分类数据(方框931)。计算机612将取回的每个匹配车辆候选的车辆指纹以及可选地其他的车辆签名/分类数据与关联目标车辆的相应数据相比较，以识别一个或多个可能的匹配(方框932)。可以用与加利福尼亚州圣胡塞市JAI-PULNiX公司开发并且在美国专利号6,747,687中描述的算法相同或类似的比较算法来执行车辆指纹比较。

一个可能的匹配例如可被定义为这样一个车辆指纹，该车辆指纹的置信度记分大于或等于预定义阈值并且该车辆指纹的全部或一部分的其他分类/签名数据落入针对每个数据类型定义的容限度内。例如，如果指纹匹配算法生成1到1000的记分，其中，1是不匹配而1000是完美匹配，则对于成功匹配，可能要求记分大于或等于900。另外，如果其他分类/签名数据包括目标车辆高度、宽度和长度，则对于成功匹配，可能要求车辆的高度、宽度和长度在目标车辆的提取的高度、宽度和长度加上或减去四英寸之内。一个或多个车辆识别记录可以被认为对应于可能与目标车辆相匹配的车辆。

计算机612通过对于每个可能的匹配确定组合的等效匹配记分并且通过比较该结果与预定的自动化置信度阈值，确定可能的匹配在没有人为干预的情况下是否足以自动识别车辆(方框933)。例如，计算机612可以以类似于先前相对于过程700所述的方式对于每个可能的匹配确定组合的等效匹配记分。特别地，计算机612可以向指纹匹配分配置信度级别数字，并且可选地向分类/签名数据匹配分配匹配置信度级别数字，向每个数据类型分配加权，并且通过组合加权的匹配置信度级别数字来计算组合的等效匹配记分。如果组合的等效匹配记分超过预定的自动化置信度阈值，则计算机612认为成功识别了目标车辆并且过程900进行到操作937以用于记录已识别车辆和设施628之间的交易事件。如果超过一个的可能匹配超过了自动化置信度阈值，则自动识别过程可能失败，并且过程900可以可选地继续进行(未示出)到人工识别过程940的操作941。

如果没有可能匹配被认为在没有人为干预的情况下足以自动识别车辆，则计算机612确定一个或多个可能匹配是否满足较低的大概的(probable)匹配阈值(方框934)。例如，计算机612可以确定如果可能匹配的组合等效匹配记分高于大概匹配阈值但是低于自动化置信度阈值，则可能匹配满足大概的匹配阈值。

如果至少一个可能匹配满足大概匹配阈值，则计算机612使操作员能够执行可视匹配确实化(truthing)(方框935)。可视匹配确实化是一个过程，其中，计算机612向操作员呈现目标车辆的一个或多个图像以及与目标车辆大概匹配的一辆或多辆车辆相关联的一个或多个参考图像。例如通过选择用户界面上合适的按钮，操作员迅速用简单的是或否指示确认或拒绝每个大概匹配(方框936)。操作员还可以可选地提供详细解释以支持他或她的反应。

如果匹配超过自动化置信度阈值或者通过可视匹配确实化被操作员在视觉上确认，则计算机612把事件记录(即，肯定识别的目标车辆和设施628之间的交互作用的记录)例如创建为可记账的或非税收交易(方框937)。如果通过可视匹配确实化确认了匹配，则计算机612可以可选地更新读取差错数据库6183以包括已提取的车辆识别数据和将已提取的车辆识别数据与正确车辆识别记录关联的链接(方框938)。

此外，参考图9C，计算机612被配置用于在如下环境中使操作员能够人工识别目标车辆(方框941)：(1)目标车辆的捕获图像没有提供针对目标车辆的牌照号码及状态的任何局部或完整的读取结果(方框913)；(2)在执行扩展搜索之后没有发现对应于目标车辆的牌照读取结果的车辆识别记录(方框924)；(3)发现一个或多个可能匹配，但是由组合等效匹配记分反映的所述一个或多个可能匹配中的置信度级别低于自动化置信度阈值和大概匹配阈值(方框934)；和(4)发现一个或多个大概匹配，但是操作员通过可视匹配确实化拒绝所述一个或多个大概匹配(方框936)。

操作员试图通过下列动作来人工地识别车辆：(1)读取(一个或多个)牌照，和(2)观察由图像采集模块624捕获的车辆细节，并且(3)将牌照数据和车辆细节与来自车辆记录数据库6182、读取差错数据库6183和/或外部系统634的数据库中的可用数据相比较。操作员读取的牌照可以通过与自动化牌照读取器结果和/或多个条目的比较由多个操作员确认。

如果对于肯定的车辆匹配针对可定义准则而进行加权的人工收集的数据超过预定的识别置信度阈值，则可以认为人工识别成功(方框942)。这个确定可以由计算机612、提供人工数据的操作员和/或更合格的操作员来执行。

在一个实施中，如果不能自动地肯定识别车辆并且没有发现近似匹配，则将该车辆的一个或多个图像显示给第一人类复查者。第一人类复查者检查那些图像并且基于该图像人工指定第一复查者相信对应于该车辆的牌照号码。因为第一人类复查者做出的这种人工复查也受差错的影响(例如，感知上的或印刷上的差错)，所以将第一人类复查者读取的牌照与LPR数据库进行比较以确定是否存在由第一人类复查者指定的牌照号码。另外，如果存在具有对应于牌照读取的指纹数据的数据库记录，则也可以执行指纹比较。如果第一人类复查者读取结果不匹配任何已知的LPR结果或车辆，则可以将该车辆的一个或多个图像显示给第二人类复查者。第二人类复查者检查那些图像并且基于该图像人工指定第二复查者相信对应于该车辆的牌照号码。如果第二人类复查者做出的读取结果不同于由第一人类复查者做出的读取结果，则可能必须由一般更合格的第三人类复查者进行读取。总而言之，第一人类复查者读取事实上是向自动化匹配再尝试的出发点。如果自动化匹配仍然失败，则多个人类复查者必须在读取牌照的过程中表示赞同以认为读取准确。

如果没有成功识别车辆，则计算机612将事件记录创建为未识别或未分配的交易(方框943)。如果成功识别了车辆，则计算机612将事件记录例如创建为可记账的或非税收交易(方框937)。如果先前从来没有识别车辆，则计算机612可以在车辆记录数据库6182中对于该车辆创建新的车辆识别记录及其所有者/驾驶员。计算机612还可以更新读取差错数据库6183以包括已提取的车辆识别数据以及把已提取的车辆识别数据与正确的车辆识别记录关联的链接(方框938)。

图10是电子通行费管理系统1000的框图，其通过车辆经过通行费设施实现了通行费付款的电子处理而无需系统的车道交易系统和系统的成像系统之间的直接通信。所述电子通行费管理系统1000仅仅是一种实施，并且各种其他的实施在下面进行描述并且对于本领域普通技术人员来说是显而易见的。通行费管理系统1000包括通行费管理计算机1012。通行费管理计算机1012包括图像数据库1014、记账数据库1016、车辆识别数据库1018、突出显示的车辆标识符数据库1020、记账引擎1022、图像与车道交易数据采集模块(ILDM)1010、图像处理模块1025以及客户管理模块1026。通行费管理计算机1012与通行费设施1028通信或与之集成，通行费设施1028与车辆1030以及车辆的关联方1032交互作用。通行费管理计算机1012还与外部系统1034通信。

在上面相对于图1广泛描述了图10的通行费管理系统1000内的每个元件的示例。特别地，所述通行费管理计算机1012、图像数据库1014、记账数据库1016、车辆识别数据库1018、突出显示的车辆标识符数据库1020、记账引擎1022、图像处理模块1025、客户管理模块1026以及通行费设施1028一般分别具有与图1的通行费管理计算机12、图像数据库14、记账数据库16、车辆识别数据库18、突出显示的车辆标识符数据库20、记账引擎22、图像处理模块25、客户管理模块26以及通行费设施28可比较的属性，并且分别图示了图1的这些元件的一种可能实施。同样，车辆1030、车辆的关联方1032以及外部系统1034一般分别具有与图1的车辆30、车辆的关联方32以及外部系统34可比较的属性。

ILDM 1010包括车道交易系统1020、图像采集模块1024以及视频服务器1030。图像采集模块1024一般具有与图1的图像采集模块24可比较的属性，并且图示了图1的该元件的一种可能实施。图像采集模块1024包括车辆成像系统(VIS)1024A和车辆图像捕获计算机(VIC)1024B。

通行费管理系统1000可以被配置用于只自动地识别那些被认为是“违规者”的无发射应答器车辆。违规者是在交易时没有针对与通行费设施1028的交互作用提供付款的车辆。例如，违规者可能是行驶通过通行费设施1028而未提供通行费费用付款的无发射应答器车辆，通过例如停下来在通行费设施处支付现金或者通过拥有一个可被通行费设施访问并可被通行费设施借记的有效金融账户。然而，通行费管理系统1000仍然与传统通行费系统有区别：车道交易系统1020和图像采集模块1024不需要彼此直接通信以实现违规者的识别。相反，视频服务器1030被配置用于通过使用在下面详细描述的匹配过程来将车道交易系统1020识别的每个违规交易与图像采集模块1024捕获的违规图像匹配。

车道交易系统1020是这样一个系统，它包括一个或多个计算机和传感器，所述一个或多个计算机和传感器被配置用于捕获行驶通过通行费设施1028的每辆车辆1030的交易相关数据。所述交易相关数据包括与车辆1030和通行费设施1028之间的交易相关的任何数据，举例来说，比如由车辆使用的车道的标识符、交易类型、交易时间(例如交易时间戳)、车辆分类数据(例如车辆的车轴数目)、车辆的发射应答器信息(如果可应用的话)、收取的费用以及关于车辆是否已经违规的指示。

车道交易系统1020被配置用于定期发送车道活动性报告或文件给视频服务器1030。车道活动性报告包括按时间顺序连续的数据条目或交易条目的列表。每个交易条目包括针对车辆1030和通行费设施1028之间交易的交易相关数据。在一个实施中，车道交易系统1020一天一次或一天数次地将车道活动性报告作为附于电子邮件上的平面文件发送给视频服务器。

图11示出了由车道交易系统1020生成的示例性车道活动性报告的提取1100。所述提取1100包括十个按时间顺序连续的车道交易条目的一个群，每个条目对应于与通行费设施1028的车辆交易。交易条目群中的第一个条目和最后一个条目(即，条目1110和条目1130)是“陆标交易”条目。下面将进一步详细地讨论陆标交易和陆标交易条目。

条目1110是对应于成功交易(即，非违规交易)的示例性条目。条目1110包括各种数据字段，所述数据字段包括交易相关的数据。所述数据字段包括：(1)交易类型数据字段1110a，其指示交易或车道动作的部署(例如，违规交易，已支付交易以及未支付交易，然而其中所述未支付交易不被认为是违规交易，因为例如该车辆是政府汽车)；(2)位置数据字段1110b，其识别所述车道交易发生的位置(例如，与发生车道交易的特定通行费停车场相对应的识别码)；(3)交易日期数据字段1110c，其识别发生交易的日期；(4)时间数据字段1110d，其识别发生交易的时间；(5)车辆分类数据字段1110e，其识别车辆的分类、车轴数、和/或车辆尺寸；(6)到期费用数据字段1110f，其指示通行费设施针对该交易收取的金额；(7)已支付费用数据字段1110g，其指示与通行费设施进行交易的车辆已支付的费用；(8)付款方法数据字段1110h，其指示被车辆使用来支付费用的方法(例如，现金付款、信用卡付款以及发射应答器付款)；(9)账户发行者数据字段1110i，其指示发放可从中支取费用的金融账户的实体(例如，诸如“美国银行”之类的银行账户发行者、诸如“Visa”之类的信用卡发行者、诸如“Virginia”发射应答器发行机构之类的发射应答器账户发行者)；以及(10)账户标识符字段1110j，其识别从中可支取费用的金融账户(例如，信用卡号码或者发射应答器号码)。条目1120是对应于违规交易的示例性条目。

回去参考图10，图像采集模块1024的VIS 1024A是这样一个系统，该系统包括计算机以及传感器，所述计算机以及传感器被配置用于针对行驶通过通行费设施1028或者与通行费设施1028交易的每辆车辆而捕获图像数据并且可选地捕获传感器数据。VIS 1024A可以包括之前相对于图像采集模块24、624描述的任意和/或所有的传感器和图像捕获装置。VIS 1024A被配置用于将捕获的车辆图像和传感器数据发送给VIC 1024B。车辆图像和传感器数据一般包括指示VIS 1024A捕获该数据时的时间戳(时间和日期信息)。

在一个实施中，VIS 1024A包括摄像头、光传感器以及激光器。光传感器连续监控周围照明并且每一秒就更新摄像头数次以确保摄像头通过按照需要对周围照明的任何变化进行规则地调整来优化图片质量。激光器在车辆行驶通过每个车道时检测车辆并在车辆驶出车道时触发摄像头。每个车道可以有一个摄像头，所述摄像头在车辆通过时拍摄车辆后部的一幅或多幅图像。

VIC 1024B是计算机系统，该计算机系统被配置用于从VIS1024A接收车辆图像数据以及可选地接收传感器数据，以便压缩所述图像以及传感器数据以将存储需求最小化，并将所述图像以及传感器数据存储在具有相关联数据的图像/传感器文件中。所述相关联数据例如可以包括唯一的图像/传感器文件标识符、指示所述图像以及传感器数据被捕获时的时间戳以及指示所述图像以及传感器数据被捕获处的位置(例如，车道标识符)。

在接收到一辆通行车辆的图像以及传感器数据并将其存储在图像/传感器文件中之后，VIC 1024B可以发送一则消息给视频服务器1030，通知它所述文件可用于递送。响应于从视频服务器1030接收到的请求，VIC 1024B可以发送捕获的图像/传感器文件给视频服务器1030。在视频服务器1030指示它已经安全地存储了被请求的图像/传感器文件之后，VIC 1024B可以可选地从它的数据存储中删除所述图像/传感器文件。

图12示出了图像/传感器文件的一个示例性集合1200，其包含视频服务器1030从VIC 1024B接收到的图像数据。图像/传感器文件集合1200包括十个文件，其中每一个文件都在图12中被示出为具有相关联的唯一文件名的微小的已存储图像。图像/传感器文件集合1200的每一个图像/传感器文件对应于车道活动性报告提取1100的单个车道交易条目。例如，图像/传感器文件1210对应于陆标交易条目1110，而图像/传感器文件1220对应于陆标交易条目1100。

VIC 1024B还被配置用于既发送消息给视频服务器1030又从视频服务器1030接收消息。特别地，VIC 1024B可以将指示VIS1024A的各种组件和/或VIC 1024B状态的状态消息发送给视频服务器1030。VIC 1024B可以从视频服务器1030接收管理信息，所述管理消息使管理员与视频服务器1030交互作用以配置或控制VIC1024B的操作。VIC 1024B还可以从视频服务器1030接收时钟同步消息，该消息命令VIC 1024B重置它的内部时钟。

如下面更详细描述的那样，图像/传感器数据与交易条目的同步或匹配部分地基于与图像/传感器数据相关联和交易条目的时间条目。因此，期望分配一个时间给图像/传感器数据的VIC 1024B的内部时钟与分配一个时间给每个交易的车道交易系统1020的内部时钟同步。通过定期重置VIC 1024B的内部时钟以与已知和车道交易系统1020的内部时钟同步的网络时钟(未示出)一致，视频服务器1030能够将VIC 1024B生成的图像时间戳与车道交易系统1020生成的交易时间戳之间的时钟偏移最小化。

视频服务器1030一般是这样一个计算机系统，该系统被配置用于接收来自车道交易系统1020的车道活动性报告，并且用于接收来自图像采集模块1024的VIC 1024B的图像/传感器文件。在另一个实施中，视频服务器1030被配置用于接收来自一个以上的车道交易系统的车道活动性报告，和/或接收来自一个以上VIC的图像/传感器文件。

视频服务器1030一般被配置用于通过解析车道活动性报告并对该报告中的每一个交易条目分配唯一交易标识符来处理所述车道活动性报告。在交易标识符已被分配之后，视频服务器1030一般将图像/传感器文件与所述车道活动性报告中的每一个交易条目同步或匹配。

图13和14说明了例如由视频服务器1030执行以匹配交易条目与图像/传感器文件的操作。特别地，图13说明了用于针对每个违规交易条目选择交易条目群和相应图像/传感器文件群的过程1300，而图14说明了用于针对每个违规交易条目识别违规图像/传感器文件的过程1400。

参考图13，视频服务器1030识别车道活动性报告中对应于违规交易的交易条目(“违规交易条目”)(1310)。视频服务器1030可以将违规交易条目识别为车道活动性报告中满足预定准则集合的交易条目。

例如，如果车道活动性报告中的交易条目满足合法性准则集合，则它可以被识别为违规交易条目。值得注意的是，可以同时使用多个不同准则的集合来定义违规交易条目。

在已经基于(一个或多个)准则集合识别一个或多个违规交易条目之后，视频服务器1030可以(1)通过复查声称的异常的违规交易条目和(2)通过检查对应于在声称的违规交易之前或之后的可配置时间窗口内出现的交易的交易条目的异常，来验证每个已识别的违规交易条目(1320)。如果发现任何异常，则声称的违规交易条目可能无效(即，它可能是差错)。

视频服务器1030可以复查声称的违规交易条目的全部数据字段或其子集以确定例如车道交易系统1020的车道是否不良，并且因此可能将未违规车辆认定为违规车辆。例如，不良车道可能生成与交易有关的冲突数据，例如，比如在车辆驶入车道期间与在车辆驶出该车道期间检测到不同轴数，或与发射应答器信息所指示的轴数不同。尽管如此，在另一个实施中，违规交易条目可以被简单地识别为具有设置用以指示违规的违规部署数据字段1120n的交易条目。如果发现这样的异常，则声称的违规交易很可能是差错，并且视频服务器1030可能将该声称的违规交易作为无效而拒绝。

视频服务器1030还可以检查对应于在声称的违规交易之前的时间窗口(例如，5分钟)内出现的交易的交易条目的异常。例如，其中一个之前的交易条目可以指示在声称的违规之前五分钟内出现的早期读取。因为早期读取指示发射应答器读取可能与车辆误关联，所以视频服务器1030可能将该声称的违规交易条目作为无效拒绝。

视频服务器1030还可以检查对应于在声称的违规交易之后的时间窗口(例如，5分钟)内出现的交易的交易条目的异常。例如，其中一个之后的交易条目可以指示车道已经重置它自己以便将异常层叠最小化。

在成功验证一个或多个违规交易条目之后，视频服务器1030针对每个被验证的违规交易条目选择按时间顺序连续的交易条目群(1330)。所选择的交易条目群包括对应于违规交易之前和之后并且从而使违规交易能够被置于其恰当的环境中的交易的交易条目。通过稍后论述的匹配过程，可以在识别相应或匹配已验证违规交易条目的图像/传感器文件时使用所选择的交易条目群来实现更大的准确度。

对于已验证的违规交易条目来说，交易条目群可以被选择为开始于在验证的违规交易条目之前出现的对应于“陆标交易”的第一个交易条目(即，陆标交易条目)并且终止于在已验证的违规交易条目之后出现的第一个陆标交易条目的全部交易条目。因此，针对每个已验证的违规交易条目选择的交易条目群一般包括已验证的违规交易条目、两个陆标交易条目以及一个或多个其他交易条目，其中，两个陆标交易条目包围或包括该群中的已验证的违规交易条目和一个或多个其他交易条目。图11示出了示例性的交易条目群1100，交易条目群1100包括两个陆标交易条目1110和1130，它们包括或包围该群中的其余的交易条目，包括违规交易条目1120。

陆标交易是对应于容易与关联的图像/传感器文件匹配或同步的交易条目的交易。陆标交易例如可以是没有交易出现的预定时间量(即，“死”时间(dead time))之后的交易。例如，如果车辆和通行费设施1028之间在10秒内没有交易出现，则正好在10秒间隔后出现的交易是陆标交易，因为其交易条目容易与其相应的图像/传感器文件相匹配。陆标交易容易与其相应的图像/传感器文件相匹配，因为二者都可以容易地被识别为冗长的10秒“死”时间之后捕获的第一交易条目和图像/传感器文件。类似地，冗长的10秒死时间之前的交易也是陆标交易，因为类似地，其交易条目和图像/传感器文件也可以容易地识别为冗长的10秒“死”时间之前的最后交易条目和图像/传感器文件。参考图11，条目1110例如可以是陆标交易，因为它在10秒“死”时间之后，而条目1130例如可以是陆标交易，因为它在10秒“死”时间之前。

陆标交易的其他例子包括涉及视觉上唯一的车辆或者已经被肯定地识别的车辆的交易。例如，如果大多数行驶通过通行费设施的车辆都是只有2个车轴的汽车，则涉及诸如卡车之类的多车轴车辆(即，具有3个或更多车轴的车辆)的交易可能是陆标交易。通过从所有的汽车图像中搜索卡车的图像，则很容易发现具有匹配多车轴交易条目图像的图像/传感器文件。类似地，如果可以用在交易条目中捕获的发射应答器信息来识别车辆的牌照号码，则涉及具有发射应答器的车辆的交易也可能是陆标交易。如果从发射应答器数据成功识别了该车辆的牌照号码，则相应的图像以及因此图像/传感器文件就可以通过使用LPR被肯定地识别。

值得注意的是，如果一个交易在违规交易或另一个不平常类型的交易(例如，车道重置或不满足验证标准的任何交易)之前或之后，则视频服务器1030可能不将该交易指定为陆标交易。如果在单对陆标交易条目定义的时间窗口内出现两个或多个验证的违规交易条目，则视频服务器1030可以针对两个验证的违规交易条目将同一交易条目群用于匹配目的。

在一些实施中，通过在交易条目的数目上强加可配置限制和/或强加已验证违规交易条目之前和/或之后的最大时间间隔，则视频服务器1030可以限制交易条目群的大小。例如，交易条目的数目可被限制为二十或一百个交易和/或已验证违规交易条目之后的最大时间间隔可被限制为一分钟或五分钟。如果在这个可配置限制或时间间隔内只出现一个陆标交易，则只有那个陆标交易在匹配过程中被使用。如果在这个可配置限制或时间间隔内没有出现陆标交易，则在匹配过程中不使用陆标交易。如果在匹配过程中没有使用陆标交易，则通过寻找时间模式或识别图像中的信息以做出与相应交易相关联的肯定来人工地实现匹配过程(例如，交易条目中的发射应答器信息可能与图像中所示的期待的牌照号码相匹配)。

在一个实施中，对于已验证违规交易条目的交易条目群包括对应于违规交易之前紧随在最后6-10秒间隙之后的交易的所有条目以及对应于直到违规交易之后一分钟才出现的交易的所有条目。在这个实施中，只有群中的开始交易条目才是陆标交易条目(即，对应于6-10秒间隙之后的第一交易的条目)。

在对于每个已验证违规交易条目已经识别交易条目群之后，视频服务器1030使用每个交易条目群的陆标交易条目来识别相应的按时间顺序连续的图像/传感器文件群(1340和1350)。针对已验证违规交易的图像/传感器文件群一般包括具有这样的时间戳的所有图像/传感器文件：其中所述时间戳在具有违规交易之前的陆标交易图像(即，与违规交易之前的陆标交易相应的图像)的图像/传感器文件的时间戳和具有违规交易之后的陆标交易图像(即，与违规交易之后的陆标交易相应的图像)的图像/传感器文件的时间戳之间。因此，针对已验证违规交易的图像/传感器文件群一般是由具有陆标交易图像的两个图像/传感器文件包围或包括的图像/传感器文件群。如果没有任何差错，那么图像/传感器文件群包括具有对应于已验证违规交易图像的图像/传感器文件(即，“违规图像/传感器文件”)。

在先前描述的只具有一个陆标交易条目的实施中，相应的图像/传感器文件群可以被确定为时间戳落入这样一个时间窗口内的所有图像/传感器文件，其中所述时间窗口在对应于陆标交易条目的图像/传感器文件的时间戳和是对应于陆标交易条目的图像/传感器文件的时间戳之后大约一分钟的时间之间。视频服务器1030可以调整陆标交易“时间”和/或一分钟的持续时间以考虑图像采集模块1024的时钟和车道交易系统1020的时钟之间的任何时钟漂移或偏移(见下文)。

作为操作1340的结果的例子，图11和12分别示出了交易条目群1100和相应的图像/传感器文件群1200。交易条目群1100包括陆标交易条目1110和1130包括，即包围的交易条目。类似地，图像/传感器文件群1200包括由具有分别对应于陆标交易条目1110和1130的陆标交易图像的图像/传感器文件1210和1220包括或包围的图像/传感器文件。

在已经识别了所有的群对之后，视频服务器1030可以针对每个群对可选地估计车道交易系统1020的内部时钟和图像采集模块1024的内部时钟之间的时钟偏移(1360)。例如视频服务器1030可以将群对的时钟偏移估计为陆标交易条目的时间戳和具有相应的陆标交易图像的图像/传感器文件的时间戳之间的差值。如果所述群每个都包括两个陆标交易，则例如通过计算图像采集模块1024和车道交易系统1020的对应于每个陆标交易的时间戳之间的平均差值，可以确定群对的时钟偏移。如下所述，确定时钟偏移对于确定车道交易条目和图像/传感器文件之间的一对一匹配来说是有用的。通过估计基于显著的间隔(例如，大约在单个群内是小时而非分钟)任一端处的陆标交易/图像时间的时钟偏移的变化率，也可以计算出时钟漂移。

参考图14，一旦已经识别了图像/传感器文件群，视频服务器1030就可以被配置用于通过匹配过程1400来识别对应于每个已验证的违规交易的违规图像/传感器文件。通过在图像/传感器文件群中的每个图像/传感器文件和相应的交易条目群中的每个交易条目之间建立一一对应，匹配过程1400识别出违规图像/传感器文件。值得注意的是，通过在匹配过程中使用违规交易条目之前和之后的交易条目中包含的信息，所述过程1400可以能够用比通过单个时间戳比较(即，如果图像/传感器文件的图像时间戳与违规交易条目的时间戳相同或基本上相同，则通过简单地将该图像/传感器文件指定为违规图像/传感器文件)可能达到的准确度更大的准确度来识别匹配违规交易条目的违规图像/传感器文件。

特别地，如图14中所示，对于已验证的违规交易条目识别违规图像/传感器文件的过程一般通过将交易条目群中的开始陆标交易条目与相应的图像/传感器文件群中的开始陆标图像/传感器文件进行匹配来开始(1410)。例如，如果陆标交易条目群是图11中所示的十个条目的群1100并且图像/传感器文件群是图12中所示的十个文件的群1200，则陆标交易条目1110将与陆标图像/传感器文件1210相匹配。

通过将开始陆标交易用作参考点，视频服务器1030在陆标交易群中的每个后续交易条目和相应的图像/传感器文件群中的每个后续图像/传感器文件之间建立一一对应(1420)。例如，视频服务器1030将群1100中的第二陆标交易条目(即，在陆标交易条目之后记录的第一条目)与群1200中的第二图像/传感器文件(即，具有在陆标图像/传感器文件之后捕获的数据的第一图像/传感器文件)相匹配，并且将群1100中的第三陆标交易条目与群1200中的第三图像/传感器文件相匹配，诸如此类。

如果匹配过程成功，则匹配过程的结果是交易条目群中的每个交易条目和图像/传感器文件群中的每个图像/传感器文件之间的一对一匹配。图15示出了匹配的群对1500的例子。匹配对在该图中通过连接或匹配交易条目与图像/传感器文件的线条来说明。

因为每个交易条目都匹配到图像/传感器文件，所以视频服务器1030更新与违规交易相关联的数据记录以指示给定交易条目和图像/传感器文件之间的匹配。如果视频服务器1030识别群中的一个或多个异常交易条目和/或图像/传感器文件，则视频服务器1030可以更新数据记录以便将相应的条目标记为异常并且指示条目或图像/传感器文件为什么被认定为异常。

视频服务器1030可以被配置用于例如通过确定是否满足下列准则来确认匹配过程是否成功(1430)：(1)交易条目群中的交易条目数目等于图像/传感器文件群中的图像/传感器文件数目；(2)交易条目群中的每个交易条目都与相应的图像/传感器文件群中的每个图像/传感器文件相匹配；(3)每个交易条目的偏移调整后的时间戳都落入离相应匹配图像/传感器文件的时间戳的期待偏差之内；以及(4)由交易条目的时间戳反映的交易之间的时间间隔在离由图像/传感器文件的时间戳反映的交易之间的时间间隔的期待偏差内。这些情况中的每种情况都在下文中解释。

视频服务器1030可以计算群中的图像/传感器文件和陆标交易条目的数目以确定它们的数目相同。如果视频服务器1030确定图像/传感器文件的数目不同于交易条目的数目，则视频服务器1030可以根据需要插入一个或多个交易条目占位符和/或图像/传感器文件占位符以均衡交易条目的数目与图像/传感器文件的数目(1440)。在将交易之间的期待时间间隔之间的偏差和图像/传感器文件时间戳和交易条目时间戳之间的期待差别最小化的时间位置处，视频服务器1030可以在群中插入占位符。通过使用LPR获得图像中的车辆牌照数据，视频服务器还可以确定哪个图像很可能不对应于车道交易。没有牌照存在的图像可以被分配交易占位符，而不是与车道交易相关联。例如由于VIS 1024A的摄像头假触发，交易条目的数目可能不同于图像/传感器文件的数目。这类假触发会造成附加的图像/传感器文件被创建，该图像/传感器文件例如具有无车辆存在的车道的图像。如果视频服务器1030认为必需向与违规交易相关联的群添加占位符，则视频服务器1030一般修改与该违规相关联的数据记录以指示占位符被插入并且识别所插入的占位符。

视频服务器1030还可以确定每个交易条目的时间戳和每个相应的图像/传感器文件的时间戳之间的偏差。因为车道交易系统1020和图像采集模块1024的内部时钟是独立的，所以时钟以及由此通过时钟生成的时间戳往往指示不同的时间(例如，由于时钟解析中的差别、时钟漂移中的差别和/或时钟设置中的固定差别)。时钟之间的时差可以表示为时钟和可变漂移之间的固定偏移。在一个实施中，视频服务器1030可以基于陆标交易条目和相应的陆标图像/传感器文件的时间戳中的差值来估计固定偏移。在估计两个时钟之间的偏移之后，视频服务器1030可以在比较每个交易条目时间戳(或图像/传感器文件时间戳)与相应的图像/传感器文件时间戳(或交易条目时间戳)之前将其调整所述偏移。

如果经过偏移补偿的交易条目时间戳(或图像/传感器文件时间戳)显著地不同于图像/传感器文件时间戳(或交易条目时间戳)，则视频服务器1030可以修改与违规相关联的数据记录以指示交易条目和相应的图像/传感器文件异常并且指示匹配过程被认为不成功。例如，如果经过偏移调整的交易条目的时间戳与匹配的图像/传感器文件的时间戳之差有一秒或更久，则视频服务器1030可以将交易条目和相应的图像/传感器文件标记为未能具有匹配的时间戳并且可以向与违规相关联的数据记录添加一个注释以指示匹配过程为什么不成功。

视频服务器1030还可以确定由交易条目的时间戳反映的交易之间的时间间隔和由图像/传感器文件的时间戳反映的交易之间的时间间隔之间的偏差。例如，如果由相应的交易条目的时间戳反映的第一交易和第二交易之间的时间间隔是十一秒，而由匹配的图像/传感器文件的时间戳反映的相同交易之间的相应时间间隔是五秒，则时间间隔之间的偏差是六秒。如果视频服务器1030被配置用于在交易间隔相差超过四秒时指示匹配失败，那么视频服务器1030可以将交易条目和相应的图像/传感器文件都标记为未能在交易之间提供一致的时间间隔并且可以向与违规相关联的数据记录添加注释以指示匹配过程为什么不成功。交易之间的时间间隔中的这类差别可以指示交易条目(或图像/传感器文件)之一或其二者被不正确地匹配到图像传感器文件(或交易条目)。

在匹配过程完成之后，视频服务器1030能够将违规图像/传感器文件识别为在匹配过程期间与违规交易条目相匹配的图像/传感器文件(1450)。图15示出了与图11的违规交易条目1120相匹配的违规图像/传感器文件1510。视频服务器1030可以重复操作1410-1450以便针对每个有效违规交易条目和关联的交易条目群以及相应的图像/传感器文件群来识别违规的图像/传感器文件(1460)。

在另一个实施中，视频服务器1030被配置用于将由车道交易系统1020识别的每个交易与其他传感器数据(例如，磁签名数据和激光签名数据)匹配，而不是与图像数据匹配。在这个实施中，视频服务器1030可以识别相应于陆标交易条目的陆标交易传感器数据而不是识别陆标交易图像。如前所述，陆标交易传感器数据可以与相应陆标交易条目相匹配以同步传感器数据与交易条目。在另一个实施中，视频服务器1030可以基于陆标传感器数据和陆标交易图像的组合来匹配由车道交易系统1020识别的每个交易。

在匹配过程完成并且每个违规交易条目或交易条目已经与相应的图像/传感器文件相关联之后，视频服务器一般把已识别的交易群和相应的图像/传感器文件群、已识别的违规或交易图像传感器/文件以及关联的车道交易数据存储在违规记录或交易记录中，并且将该违规或交易记录发送到图像处理模块1025以用于车辆识别和处理。视频服务器1030一般使用批处理应用来执行所有或大多数上述的功能(例如，解析、违规条目识别和验证、成群以及匹配功能)。

视频服务器1030还可以被配置用于执行各种其他功能，包括：从VIC 1024A(并且在一些实施中，从其他VIC)接收状态消息并且将该状态消息转发给合适的监视系统(未示出)；提供基于网络的接口，该接口允许管理员创建消息并且将它们发送到VIC1024B(并且在一些实施中，发送到其他VIC)；将其内部时钟同步到网络时间服务器并且定期通过自动生成的管理消息来设置VIC 1024B的内部时钟(并且，在一些实施中，设置其他VIC的内部时钟)。

图16是一个示例性过程1600的流程图，其无需通行费系统的车道交易系统与通行费系统的成像系统直接通信就可识别违规车辆并且为其承担的通行费费用而向违规车辆收费。为方便起见，当执行过程1300时参考相对于图10所描述的特定组件。然而，类似的方法可以应用在其他实施中，其中，不同的组件被用来定义系统结构，或其中，功能性不同地分布在图10示出的组件之中。在一个实施中，过程1300由通行费管理系统1000来实现。

车道交易系统1020针对与设施1028交易的每辆车辆捕获交易相关数据(1602)。车道交易系统1020将交易相关数据记录在车道活动性报告中并且将其发送到视频服务器1030或者使视频服务器1030能够以周期性的间隔(例如，一天一次)访问车道活动性报告(1604)。

图像采集模块1024捕获车辆图像以及可选地捕获其他传感器数据并且将该图像/传感器数据存储在图像/传感器文件中(1606)。图像采集模块1024将图像/传感器文件发送到视频服务器1030或者使视频服务器1030能够以周期性的间隔和/或在捕获图像/传感器数据时访问图像/传感器文件(1608)。

视频服务器1030接收或访问车道活动性报告(1610)并且接收或访问图像/传感器文件(1612)。视频服务器1030处理接收到的车道活动性报告和图像/传感器文件以便在车道活动性报告中为每个违规交易条目选择交易条目群和相应的图像/传感器文件群(1614)。图13说明了可以被视频服务器1030用来执行操作1614的示例性过程1300。

在针对一个或多个已验证违规交易已经识别交易条目群和相应的图像/传感器文件群之后，视频服务器1030通过针对每个群对执行交易条目和图像/传感器文件匹配过程来为每个已验证的违规交易条目识别违规图像/传感器文件(1616)。图14说明了可以被视频服务器1030用来执行操作1616的示例性过程1400。

对于每个已验证的违规交易条目，视频服务器1030被配置用于在数据记录(即，“违规记录”)中保存一个或多个下列选项(1618)：(1)对应于并包括已验证的违规交易条目的交易条目群；(2)包括已识别的违规图像/传感器文件的相应图像/传感器文件群；(3)识别匹配的交易条目和图像/传感器文件对的匹配数据；(4)指示异常的交易条目和/或图像/传感器文件并且解释它们为什么异常的标志和注释；以及(5)指示匹配过程是否以及为什么被确定为成功或不成功的数据。

视频服务器1030被配置用于向图像处理模块1025发送或使图像处理模块1025能够访问一个或多个违规记录(1620)。图像处理模块1025接收或访问一个或多个违规记录(1622)，并且可选地，可以将违规记录中的信息呈现给用户以用于匹配过程以及已识别的违规图像/传感器文件的人工确认(1624)。

图像处理模块1025可以包括允许用户执行下列任务的违规复查应用：(1)检查车道交易条目和图像/传感器文件之间的关联或匹配；(2)根据需要调整该匹配(包括根据需要人工插入占位符)；(3)基于计时和图像内容确认车道交易条目和图像/传感器文件的正确匹配；(4)人工规定违规的图像/传感器文件；(5)输入违规车辆或所有者与该违规车辆相关联的实体的识别信息；以及(6)规定违规交易的部署和部署理由。

图17示出了示例性的用户界面1700，其列出了对应于图11的交易条目和图12的图像/传感器文件的十个交易的已匹配交易条目。用户界面1700包括每个已匹配的交易条目-图像/传感器文件对的已匹配交易条目。

示例性的已匹配交易条目1710包括车道标识符1715(例如，“15 3738”)/车道交易时间戳1720(例如，“4:30:39”)、匹配图像时间戳1725(例如，“4:30:34”)、交易类型1730(例如，“STD AVI”)、交易说明1735(例如，如果该交易不是违规，则空白)；交易部署1740(例如，如果该交易不是违规，则空白)；根据车道交易时间戳的上次交易和当前交易之间的时间间隔1745(例如，“2”秒)，和根据匹配图像时间戳的上次交易和当前交易之间的时间间隔1750(例如，“2”秒)。

用户界面1700可以被配置成包括可选择的按钮、图标或其他界面元件(未示出)以生成图表，该图表示出一个或多个已匹配对的图像/传感器文件时间戳和交易条目时间戳之间的时间戳偏差。例如，图18示出了柱状图的例子1800，其被配置用于指示一个交易的车道交易时间戳和相同交易的相应图像/传感器文件的时间戳之间的时间差。如果该时间差超过预定阈值，举例来说，例如一秒，则该交易可以被认为不怎么匹配、可疑和/或异常。柱状图1800示出标示为“交易4”的交易的时间戳差值大于一秒，并且因此可能被认为异常。

诸如柱状图1800之类的柱状图特别有用，它们允许用户迅速地一眼就确定匹配过程的准确度并且集中于不怎么匹配、可疑和/或异常的交易。在一些实施中，所述图表反映了补偿图像采集模块1024的内部时钟和车道交易系统1020的内部时钟之间的偏移之后的时差。

用户界面1700还可以被配置成包括可选择的按钮、图标或其他界面元件以生成一个图表，该图表示出由图像/传感器文件时间戳反映的当前交易和之前交易之间的时间间隔以及由交易条目时间戳反映的当前交易和之前交易之间的时间间隔。例如，图19示出了柱状图的例子1900，该图表为每个交易分配一对条柱，一个的高度反映从车道交易条目时间戳确定的当前交易和之前交易之间的时间间隔，而另一个的高度反映从图像/传感器文件时间戳确定的当前交易和之前交易之间的时间间隔。

如果与同一交易相关联的两个柱状图的高度差指示超出诸如四秒之类的预定阈值的时间差，则该交易可以被认为不怎么匹配、可疑和/或异常。柱状图1900没有示出与两个高度相差四秒或更久的条柱相关联的任何交易。相反地，它对于交易1到4分别示出了0秒、1秒、1秒和1秒的差值。因此，柱状图1900指示所有的四个交易对于这个准则而言都正确地匹配。如同柱状图1800那样，柱状图1900使用户能够迅速地一眼就确定匹配过程的准确度并且能够集中于不怎么匹配、可疑和/或异常的交易。

参考回图16，图像处理模块1025从违规的图像/传感器文件中，并且可选地从违规交易条目中的交易相关数据中识别违规车辆(1626)。图像处理模块1024可以用先前描述的任何或所有方法来执行此识别。一旦对于每个违规交易都识别了违规车辆，图像处理模块1025就向记账引擎1022发送已识别的车辆以及关联的交易相关数据以用于在文中别处所述的处理(例如，相对于图3和4)(1628)。

以上数个应用表示了示范示例，所公开的本公开技术也可以在其他应用中采用。另外，各个方面以及公开的技术(包括系统和过程)可以被修改、彼此整体地或者部分地进行合并、补充或者删除以产生附加的实施。

在此描述的系统和技术可以在数字电子电路中或者计算机硬件、固件、软件中或者其组合中实施。在此描述的系统和技术可以实现为计算机程序产品，即确实记录在信息载体中(如机器可读的存储装置或传播的信号中)的计算机程序，由数据处理装置如可编程处理器、计算机或多台计算机执行或控制其运行。计算机程序能够以任何形式的编程语言编写，包括编译的或解释的语言，并且能够以任何形式配置，包括作为独立程序或作为模块、组件、子例程，或者适合在计算环境下使用的其他单元。计算机程序可以部署在一台计算机上或者在一个地点或分布在多个地点并且由通信网络互连的多台计算机上执行。

在此描述的系统和技术的方法步骤可以由执行计算机程序的一个或多个可编程处理器来执行，其通过对输入数据运算并产生输出以执行本发明的功能。也可以由专用逻辑电路如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)来执行这些方法步骤和实施本发明的装置。

例如，适于执行计算机程序的处理器既包括通用微处理器，又包括专用微处理器，以及任何种类数字计算机的任何一个或多个处理器。一般来说，处理器将从只读存储器或随机存储器或者两者接收指令和数据。计算机的典型元件是用于执行指令的处理器以及用于存储指令和数据的一种或多种存储装置。一般来说，为了接收和传输数据或者兼而有之，计算机将还包括或可操作地连接到一台或多台海量存储装置以存储数据，如磁盘、磁光盘或光盘。适于具体体现计算机程序指令和数据的信息载体包括所有形式的非易失性存储器，例如包括半导体存储器件，如EPROM、EEPROM和闪存器件；比如内置硬盘和可移动硬盘之类的磁盘；磁光盘；以及CD-ROM和DvD-ROM盘。所述处理器和存储器可以补充或者加入到专用逻辑电路中。

为了提供与用户的交互作用，在此描述的系统和技术能够在计算机上实施，它具有向用户显示信息的显示装置比如CRT(阴极射线管)或LCD(液晶显示)显示器，以及键盘和比如鼠标或跟踪球之类的定点装置，用户能够通过它们向计算机提供输入。其他类型的装置也能够用于提供与用户的交互作用；例如提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈，比如视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈；从用户接收的输入能够以任何形式接收，包括声学、话音和触摸输入。

在此描述的系统和技术可以在计算机系统中实施，它包括后端组件如数据服务器，或者包括中间件如应用服务器，或者包括前端组件如具有图形用户界面或网络浏览器的客户计算机，用户通过它们可以与本发明的实施交互作用，或者与这种后端组件、中间件或前端组件的任意组合交互作用。系统的组件可以由任何形式的数字数据通信介质互连，如通信网络。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)、广域网(“WAN”)以及互联网。

计算机系统可以包括客户机和服务器。客户机和服务器常常彼此远离，典型情况下通过通信网络交互作用。客户机和服务器的关系依靠运行在各自计算机上的计算机程序，并且彼此具有客户机-服务器关系。

其他实施在以下权利要求书的范围之内。

Claims (36)

1.一种在通行费系统中识别车辆的方法，所述方法包括：

访问通行费交易条目的集合，所述集合中的每一条目指定车辆和所述通行费系统之间的通行费交易并包括交易描述符和交易时间戳；

访问一系列通行费交易图片，所述系列包括多个图片，每个图片与图片时间戳相关联；

基于所述交易描述符，将来自所述集合中的通行费交易条目识别为违规交易条目；

从所述系列中选择通行费交易图片；

使用处理装置，比较所述违规交易的交易时间戳与所选择的通行费交易图片的图片时间戳；以及

基于所述比较结果，将所选择的通行费交易图片识别为对应于所述违规交易的违规图片。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，包括在所述通行费交易条目集合中的所述交易时间戳以及与所述多个图片相关联的所述图片时间戳基于独立的时钟。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，访问所述通行费交易条目集合包括：从车道交易系统接收所述通行费交易条目集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，访问所述一系列通行费交易图片包括：从与所述车道交易系统无关的成像系统接收所述一系列通行费交易图片。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，与所述车道交易系统无关的所述成像系统包括不从所述车道交易系统接收信号的成像系统。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，与所述车道交易系统无关的所述成像系统包括内部时钟与所述车道交易系统的内部时钟无关的成像系统。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，基于所述车道交易系统的所述内部时钟生成包括在所述通行费交易条目集合中的所述交易时间戳，并且基于所述成像系统的所述内部时钟生成与所述多个图片相关联的所述图片时间戳。

8.根据权利要求3所述的方法，其中，从所述车道交易系统接收所述通行费交易条目集合包括：以电子邮件的形式接收所述通行费交易条目集合。

9.一种用于在通行费系统中识别车辆的系统，所述系统包括：

访问模块，其被配置用于：

访问通行费交易条目的集合，所述集合中的每一条目指定车辆和所述通行费系统之间的通行费交易并包括交易描述符和交易时间戳；以及

访问一系列通行费交易图片，所述系列包括多个图片，每个图片与图片时间戳相关联；

第一识别模块，其被配置用于基于所述交易描述符将来自所述集合中的通行费交易条目识别为违规交易条目；

选择模块，其被配置用于从所述系列中选择通行费交易图片；

比较模块，其被配置用于比较所述违规交易的交易时间戳与所选择的通行费交易图片的图片时间戳；以及

第二识别模块，其被配置用于基于所述比较结果将所选择的通行费交易图片识别为对应于所述违规交易的违规图片。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述访问模块被配置用于通过从车道交易系统接收所述通行费交易条目集合来访问所述通行费交易条目集合。

11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述访问模块被配置用于通过从与所述车道交易系统无关的成像系统接收所述一系列通行费交易图片来访问所述一系列通行费交易图片。

12.根据权利要求11所述的系统，其中，与所述车道交易系统无关的所述成像系统包括不从所述车道交易系统接收信号的成像系统。

13.一种在通行费系统中识别车辆的方法，所述方法包括：

访问通行费交易条目的集合，所述集合中的每一条目指定车辆和所述通行费系统之间的通行费交易并包括交易描述符和交易时间戳；

访问一系列通行费交易图片，所述系列包括多个图片，每个图片与图片时间戳相关联；

基于所述交易描述符，将来自所述集合中的通行费交易条目识别为违规交易条目；

基于所述违规交易条目的时间戳，从所述通行费交易条目集合之中选择通行费交易条目群；

基于所选择的通行费交易条目群从所述一系列通行费交易图片中选择通行费交易图片群；以及

通过将所述通行费交易条目群与所述通行费交易图片群相关联来将来自所述通行费交易图片群的通行费交易图片识别为对应于所述违规交易条目的违规图片。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，从所述通行费交易条目集合之中选择所述通行费交易条目群包括：

识别第一时间隙，所述第一时间隙具有在通行费交易条目集合的按时间顺序连续的通行费交易条目的交易时间戳之间的预定持续时间，所述按时间顺序连续的通行费交易条目在所述识别的违规交易条目之前出现；以及

如果通行费交易条目包括落入时间窗口内的交易时间戳，则将所述通行费交易条目添加到所述通行费交易条目群，其中所述时间窗口开始于与紧随在所述识别的第一时间隙之后的交易条目的时间戳相对应的时刻，并结束于与所述识别的违规交易条目的交易时间戳相对应的时刻。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述第一时间隙的预定持续时间包括在六秒与十秒之间的持续时间。

16.根据权利要求14所述的方法，其中，从所述通行费交易条目集合之中选择所述通行费交易条目群还包括：如果通行费交易条目包括落入时间窗口内的交易时间戳，则将所述通行费交易条目添加到所述通行费交易条目群，其中所述时间窗口开始于与所述识别的违规交易条目的交易时间戳相对应的时刻，并结束于与所述识别的违规交易条目的交易时间戳之后的预定时间量相对应的时刻。

17.根据权利要求16所述的方法，其中，在所述识别的违规交易条目的交易时间戳之后的所述预定时间量包括在三十秒到一分钟之间的时间。

18.根据权利要求16所述的方法，其中，选择所述通行费交易图片群包括：

从所述一系列通行费交易图片中选择与紧随在所述识别的第一时间隙之后的交易条目相对应的通行费交易图片；以及

如果通行费交易图片与落入时间窗口内的图片时间戳相关联，则将所述通行费交易图片添加到所述通行费交易图片群，其中所述时间窗口开始于与所选通行费交易图片相关联的图片时间戳相对应的时刻，并结束于所述识别的违规交易条目的交易时间戳之后的预定时刻。

19.根据权利要求14所述的方法，其中，从所述通行费交易条目集合之中选择所述通行费交易条目群包括：

识别第二时间隙，所述第二时间隙具有在通行费交易条目集合的按时间顺序连续的通行费交易条目的交易时间戳之间的预定持续时间，所述按时间顺序连续的通行费交易条目在所述识别的违规交易条目之后出现；以及

如果通行费交易条目包括落入时间窗口内的交易时间戳，则将所述通行费交易条目添加到所述通行费交易条目群，其中所述时间窗口开始于与所述识别的违规交易条目的交易时间戳相对应的时刻，并结束于与刚好所述识别的第二时间隙之前的交易条目的时间戳相对应的时刻。

20.根据权利要求19所述的方法，其中，选择所述通行费交易图片群包括：

从所述一系列通行费交易图片中选择与紧随在所述识别的第一时间隙之后的交易条目相对应的第一通行费交易图片；

从所述一系列通行费交易图片中选择与刚好在所述识别的第二时间隙之前的交易条目相对应的第二通行费交易图片；以及

如果通行费交易图片与落入时间窗口内的图片时间戳相关联，则将所述通行费交易图片添加到所述通行费交易图片群，其中所述时间窗口开始于与所选第一通行费交易图片相关联的图片时间戳相对应的时刻，并结束于与所选第二通行费交易图片相关联的图片时间戳相对应的时刻。

21.根据权利要求13所述的方法，其中，从所述通行费交易条目集合之中选择所述通行费交易条目群包括：

从所述通行费交易条目集合中选择指定所述通行费系统和已被肯定识别的车辆之间的通行费交易的通行费交易条目，所选的通行费交易条目包括在时间上比包括在所述识别的违规交易条目中的所述交易时间戳更早的交易时间戳；以及

如果通行费交易条目包括落入时间窗口内的交易时间戳，则将所述通行费交易条目添加到所述通行费交易条目群，其中所述时间窗口开始于与所选通行费交易的时间戳相对应的时刻，并结束于与所述识别的违规交易条目的时间戳相对应的时刻。

22.根据权利要求21所述的方法，其中，从所述通行费交易条目集合之中选择所述通行费交易条目群还包括：如果通行费交易条目包括落入时间窗口内的交易时间戳，则将所述通行费交易条目添加到所述通行费交易条目群，其中所述时间窗口开始于与所述识别的违规交易条目的交易时间戳相对应的时刻，并结束于所述识别的违规交易条目的交易时间戳之后的预定时刻。

23.根据权利要求13所述的方法，其中，从所述通行费交易图片群将通行费交易图片识别为违规图片包括：在逐个的基础上将所述通行费交易图片群中的每个通行费交易图片与所述通行费交易条目群中的每个通行费交易条目相关联。

24.根据权利要求23所述的方法，其中，在逐个的基础上将每个通行费交易图片与每个通行费交易条目相关联包括：

基于所述通行费交易时间戳，按照连续的时间顺序的顺序对所述通行费交易条目群中的所述通行费交易条目进行排序；

基于所述图片时间戳，按照连续的时间顺序的顺序对所述通行费交易图片群中的所述通行费交易图片进行排序；

将每个通行费交易条目与通行费交易条目顺序中的一个位置相关联；

将每个通行费交易图片与通行费交易图片顺序中的一个位置相关联；

选择通行费交易条目；以及

根据所述通行费交易条目与所述通行费交易条目顺序中的一个位置相关联而将所述通行费交易图片与所述通行费交易图片顺序中的一个位置相关联，其中所述通行费交易条目顺序中的所述位置对应于与所述通行费交易图片相关联的所述通行费交易图片顺序中的所述位置。

25.根据权利要求24所述的方法，还包括：如果所述通行费交易条目群中的所述通行费交易条目的数目少于所述通行费交易图片群中的所述通行费交易图片的数目，则将附加的通行费交易条目插入到所述通行费交易条目群中。

26.根据权利要求24所述的方法，还包括：如果所述通行费交易图片群中的所述通行费交易图片的数目少于所述通行费交易条目群中的所述通行费交易条目的数目，则将附加的通行费交易图片插入到所述通行费交易图片群中。

27.根据权利要求24所述的方法，还包括：根据所选的通行费交易条目的交易时间戳和所关联的通行费交易图片的图片时间戳之间的差值大于预定值，将所选的通行费交易条目和所关联的通行费交易图片指定为不恰当匹配。

28.根据权利要求27所述的方法，其中，所述预定值包括一秒。

29.根据权利要求24所述的方法，还包括：

计算基于两个按时间顺序连续的通行费交易条目的通行费交易时间戳的两个交易之间的时间间隔；

计算基于两个按时间顺序连续的通行费图片的图片时间戳的两个交易之间的相应时间间隔，所述两个按时间顺序连续的通行费图片与所述两个按时间顺序连续的通行费交易条目相关联；以及

根据所述时间间隔和所述对应时间间隔之间的差值大于预定值，将所述两个按时间顺序连续的通行费图片与所述两个按时间顺序连续的通行费交易条目指定为不恰当匹配。

30.根据权利要求29所述的方法，其中，所述预定值包括四秒。

31.根据权利要求24所述的方法，其中，将来自所述通行费交易图片群中的通行费交易图片识别为违规图片包括：将与通行费交易图片顺序中的一个位置相关联的通行费交易图片指定为违规图片，其中所述通行费交易图片顺序中的所述位置对应于与所述违规交易条目相关联的通行费交易图片顺序中的一个位置。

32.一种用于在通行费系统中识别车辆的系统，所述系统包括：

访问模块，其被配置用于：

访问通行费交易条目的集合，所述集合中的每一条目指定车辆和所述通行费系统之间的通行费交易并包括交易描述符和交易时间戳；以及

访问一系列通行费交易图片，所述系列包括多个图片，每个图片与图片时间戳相关联；

第一识别模块，其被配置用于基于所述交易描述符将来自所述集合中的通行费交易条目识别为违规交易条目；

选择模块，其被配置用于：

基于所述违规交易条目的时间戳从所述通行费交易条目集合中选择通行费交易条目群；以及

基于所选择的通行费交易条目群从所述一系列通行费交易图片中选择通行费交易图片群；以及

第二识别模块，其被配置用于通过将所述通行费交易条目群与所述通行费交易图片群相关联来将来自所述通行费交易图片群的通行费交易图片识别为对应于所述违规交易条目的违规图片。

33.一种被编程并可操作来执行根据权利要求1到8或者权利要求13到31中任意一个的方法的计算设备。

34.一种包括代码部分的计算机程序，所述代码部分可由计算设备执行以使所述计算设备执行根据权利要求1到8、或者权利要求13到31中任意一个的方法。

35.一种携带指示计算机代码部分的信息的信息载体，所述计算机代码部分可由计算设备执行以使所述计算设备执行根据权利要求1到8、或者权利要求13到31中任意一个的方法。

36.根据权利要求35的信息载体，其中，所述信息载体例如是电信号、无线射频信号或者例如诸如光记录媒体、磁记录媒体或固态存储器之类的记录媒体。

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