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龙图腾网获悉苏州绕城高速公路有限公司申请的专利一种基于深度学习的车辆通行费用智能稽核系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119941245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510013582.5，技术领域涉及：G06Q20/14；该发明授权一种基于深度学习的车辆通行费用智能稽核系统是由顾玉凤;顾昱亮;蔡晓勇;徐汉江;石耀华;邢在先;秦王盛;顾燕倩;孙卓民;陈夫理;黄涛;顾健;潘翌晖设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的车辆通行费用智能稽核系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的车辆通行费用智能稽核系统，涉及收费稽核技术领域，包括特征提取模块、轨迹预测模块、匹配分析模块、证据采集模块和稽核处理模块。特征提取模块对门架图像进行特征提取生成车辆通行数据包；轨迹预测模块采用卷积神经网络进行行为识别并预测车辆轨迹；匹配分析模块将轨迹编码与缴费数据匹配并评估风险；证据采集模块根据风险评分生成稽核证据序列；稽核处理模块负责计算欠费金额并生成追缴通知单。本发明通过深度学习和多模态数据融合技术，实现了车辆行为的智能识别和轨迹预测，提高了稽核准确率；采用特征匹配和风险评估机制，降低了系统误报率；基于证据链的稽核处理方法，确保了稽核结果的可靠性和可追溯性。

本发明授权一种基于深度学习的车辆通行费用智能稽核系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的车辆通行费用智能稽核系统，其特征在于：包括， 特征提取模块，用于提取门架图像中的车辆特征参数，形成车辆通行数据包； 轨迹预测模块，用于对所述车辆通行数据包进行时空特征提取，采用卷积神经网络进行行为识别分类，基于行为分类结果训练车辆轨迹预测模型输出轨迹编码； 匹配分析模块，用于将所述轨迹编码与缴费数据进行匹配，计算路径匹配度，根据所述路径匹配度训练多层感知机异常检测模型，生成稽核风险评分； 证据采集模块，用于根据所述稽核风险评分筛选车辆通行图像，提取车辆通行信息，生成稽核证据序列； 稽核处理模块，用于根据所述稽核证据序列计算欠费金额，生成稽核追缴通知单； 所述轨迹预测模块包括： 采用主成分分析方法计算轨迹点预测向量的协方差矩阵，获取特征值和特征向量； 根据特征值累计贡献率确定主成分个数，将所述轨迹点预测向量投影到特征向量空间，生成降维特征矩阵； 对所述降维特征矩阵进行标准化处理，得到归一化特征序列，并生成特征变换参数矩阵； 将所述归一化特征序列输入K-means聚类算法，获取聚类中心向量组，对所述聚类中心向量组进行施密特正交化处理，生成初始码字矩阵； 计算所述归一化特征序列与所述初始码字矩阵的欧氏距离矩阵，执行最近邻搜索算法，获取最小距离对应的码字索引，生成量化索引序列； 将所述量化索引序列与所述初始码字矩阵相乘，获得重构特征序列，计算重构误差，构建码本优化目标函数； 采用随机梯度下降算法优化所述码本优化目标函数，更新所述初始码字矩阵，得到优化码字矩阵； 将所述归一化特征序列与所述优化码字矩阵进行最近邻匹配，输出轨迹编码。

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