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龙图腾网获悉福建工程学院申请的专利基于改进DTW算法的ETC异常数据快速检测方法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：CN116226684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310235969.6，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于改进DTW算法的ETC异常数据快速检测方法是由邹复民;邢悦;郭峰;蔡祈钦;任强;李楠;罗旭;吴松洋;黄世彬;王浩琳;林子杨;周兆一设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进DTW算法的ETC异常数据快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于改进DTW算法的ETC异常数据快速检测方法，根据高速公路ETC交易数据的时空语义特性将ETC交易数据转换为车辆轨迹序列ETra；基于车辆轨迹序列ETra查询获取高速公路的门架轨迹序列ODLJ；分别从车辆轨迹序列ETra的两端出发，并计算与门架轨迹序列ODLJ的匹配相似度；根据识别出来的分割匹配点作为边界构建动态匹配窗口，进行动态路径规划并在限定范围内快速识别出异常轨迹点。本发明避免了大量耗时的矩阵计算。

本发明授权基于改进DTW算法的ETC异常数据快速检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进DTW算法的ETC异常数据快速检测方法，其特征在于：其包括以下步骤： 步骤1，根据高速公路ETC交易数据的时空语义特性将ETC交易数据转换为车辆轨迹序列ETra； 步骤2，基于车辆轨迹序列ETra查询获取高速公路的门架轨迹序列ODLJ； 步骤3，分别从车辆轨迹序列ETra的两端出发，并计算与门架轨迹序列ODLJ的匹配相似度；步骤3的具体步骤如下： 步骤3-1，以车辆轨迹序列ETra的起始特征点作为当前特征点开始正序的语义信息匹配； 步骤3-2，判断车辆轨迹序列ETra的当前特征点是否与门架轨迹序列ODLJ中对应的特征点的语义信息相同；是则，门架轨迹序列ODLJ与车辆轨迹序列ETra的匹配特征标记值加一并执行步骤3-6；否则，执行步骤3-3； 步骤3-3，设定或获取用于限制快速查找匹配的动态检索步长R； 步骤3-4，判断车辆轨迹序列ETra的当前特征点在动态检索步长内是否检索到门架轨迹序列ODLJ的特征点；是则，执行步骤3-5；否则，执行步骤3-6； 步骤3-5，判断车辆轨迹序列ETra的当前特征点是否与门架轨迹序列ODLJ中对应的特征点的语义信息相同；是则，门架轨迹序列ODLJ与车辆轨迹序列ETra的匹配特征标记值加一，并对检索到的辆轨迹序列轨迹中特征点进行辅助标记值以输出结果；否则，执行步骤3-6； 步骤3-6，判断车辆轨迹序列ETra是否有特征点未进行匹配；是则，选取车辆轨迹序列ETra的当前排序的下一个特征点作为当前特征点并执行步骤3-2；否则，执行步骤3-7； 步骤3-7，判断当前匹配是否为正序的语义信息匹配；是则，以车辆轨迹序列ETra的终点特征点作为当前特征点开始逆序的语义信息匹配并执行步骤3-2；否则，执行步骤3-8； 步骤3-8，逐一检测匹配特征标记值对应的每组特征点，将具有辅助标记值的若干组特征点加入异常范围集内；步骤3-8的具体步骤如下： 步骤3-8-1，根据识别出来的分割匹配点作为边界构建W窗口： ODLJ为路径序列和ETraj车辆轨迹序列，以及分别为ETraj和ODLJ的轨迹点，二者构成形成规整矩阵D，n和m是该矩阵的大小，i，j分别为查询序列第i个数据和子序列第j个数据， 2 其中，窗口的大小为，，；是横向动态检索步长，为纵向轨迹点的动态检索步长； 步骤3-8-2，构建后的每一个窗口W使用异常特征识别算法AFC对窗口内的异常数据进行路径规划检测以识别漏交易或误交易数据； 步骤3-8-3，将识别出来的数据特征加入异常范围集； 步骤4，根据识别出来的分割匹配点作为边界构建动态匹配窗口，进行动态路径规划并在限定范围内快速识别出异常轨迹点。

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