本发明涉及智能交通，尤其涉及一种etc货车车道入口进入方法
背景技术：
1、etc系统在提升公路通行效率方面发挥着关键作用；然而，在现行的货车车道入口交易场景中，系统在准确、全面感知车辆真实状态方面仍存在显著局限，这主要源于其数据采集与处理模式的固有缺陷。
2、首先，在数据采集层面，现有系统通常依赖单一或有限的感知模块。例如，仅采用激光雷达或视觉摄像头获取车辆的二维或简易三维轮廓，此类数据难以精确重构重型货车复杂的车体结构、货物形态及精确轴距分布；而动态称重平台虽能提供车辆总重，但对各轴载荷的精确分配、轴组关系以及车辆在运动状态下的振动特性缺乏深度感知；同时，车载单元（obu）作为发行信息的载体，其存储的车型、轴数等数据在单独使用时，无法验证是否与车辆物理现实一致，易被篡改或冒用；各类数据源相互割裂，未能形成时空同步的多元信息集合；
3、其次，在数据处理与决策层面，现有方案缺乏对多源异构数据的深度融合与系统性实时校验；大多数系统仅进行简单的数据比对（如车牌号核对）或阈值判断（如超限检测），而未构建一个集成激光点云、视觉图像、动态称重曲线和obu发行信息的综合校验链；例如，系统无法通过称重数据的频谱分析来反推轴数真实性，也无法将识别出的三维轮廓与obu申报的车型进行精细化匹配；这种“信息孤岛”现象导致系统对车辆的实际状态（如是否属于轴数伪装、套牌车辆、非法改型或重量分布异常）缺乏全面、可靠的洞察力；
4、上述缺陷直接引发了运营安全与效率问题：一是计费准确性难以保障，因车型轴数识别错误可能导致通行费损失或纠纷；二是为各类作弊行为（如拖磅、跳磅、假冒优惠车型）提供了空间，侵蚀收费公平性；三是在出现数据矛盾时，过度依赖人工介入核查，不仅降低了车道通行效率（尤其在货车流量大时），也增加了管理成本。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，提出一种etc货车车道入口进入方法，能够深度融合多源感知数据、实现智能实时校验、并自动执行可靠交易决策的etc货车车道入口进入方法，以从根本上提升入口识别的精准度、防作弊能力和自动化水平，保障收费公平与车道高效畅行。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、一种etc货车车道入口进入方法，包括以下步骤：
4、s1、车辆进入识别区时，同步采集车辆的多源感知数据；
5、所述多源感知数据至少包括：基于激光雷达与视觉融合获取的车辆三维轮廓与特征图像数据、基于动态称重平台获取的车辆称重数据、以及基于obu交互模块获取的车载单元发行信息；
6、s2、对所述多源感知数据进行融合处理与实时校验；
7、将识别出的车型轴数、车牌号信息与所述车载单元发行信息进行一致性比对，并将所述车辆称重数据与预置的车辆物理结构模型进行匹配校验；
8、s3、基于一致性比对与匹配校验的结果，生成交易决策指令；
9、若数据一致且校验通过，则执行正常etc交易流程并写入入口信息；
10、若存在数据不一致或校验未通过，则触发异常处理流程；
11、s4、根据所述异常处理流程的类型，执行对应的校核操作，直至完成交易或转为人工处理。
12、进一步的，所述步骤s1中，同步采集多源感知数据通过以下方式触发：
13、通过地感线圈检测车辆到来，触发激光雷达、视觉系统及动态称重平台同步启动；
14、若地感线圈失效，则自动切换至基于雷达运动检测的触发模式，检测速度阈值不低于5km/h。
15、进一步的，所述步骤s2中对多源感知数据进行融合处理与实时校验具体包括：
16、s21、基于激光雷达点云数据与视觉图像数据，通过ai车型识别模型识别车辆的车型代码、轴数及车牌号；
17、s22、将识别出的轴数与车载单元发行信息中的轴数进行严格比对；将识别出的车牌号与车载单元发行信息中的车牌号进行双因子匹配，所述双因子匹配包括ocr识别结果与rfid读取结果的比对；
18、s23、将动态称重平台采集的总重、轴重数据与基于车型轴数估算的预期重量范围进行比对，并分析重量分布比例是否符合预置的车辆物理结构模型。
19、进一步的，所述步骤s22中，双因子匹配要求车牌号相似度不低于95%才视为一致；所述步骤s23中，根据车辆是否超限采用不同的总重误差阈值进行比对。
20、进一步的，所述步骤s3中，若数据一致且校验通过，则执行0元交易，并将包含加密防篡改标签的入口信息写入车载单元。
21、进一步的，所述步骤s4中的异常处理流程包括：
22、若为发行信息与识别结果不一致，则启动车牌二次识别并结合人工复核；
23、若为称重数据异常，则引导车辆至人工车道进行复检；
24、若怀疑存在套牌或轴数伪装行为，则调用防作弊策略库进行分析，并依据分析结果决定是否触发声光报警及车辆锁定。
25、进一步的，所述调用防作弊策略库进行分析包括：
26、分析车辆通过称重平台时的振动频谱特征，与正常车辆的频域分布进行比对；
27、分析历史通行记录中的车辆特征，与当前识别特征进行一致性比对。
28、进一步的，在完成交易或异常处理后，还包括步骤s5：
29、生成本次交易的校验报告与数据一致性评分；
30、基于所述校验报告与异常样本，对ai车型识别模型及防作弊策略库进行迭代优化。
31、进一步的，所述方法在处理obu通信失败时，自动切换至基于cpc卡的交易模式，并尝试重新建立obu通信。
32、进一步的，所述多源感知数据的采集、融合处理、校验及交易决策的总处理延迟不大于200毫秒。
33、本发明通过构建一套多源数据同步采集、深度融合与智能决策的完整技术体系，从根本上解决了现有etc货车入口系统感知单一、校验薄弱的痛点，实现了精准、可靠、高效的无人化入口处理，具体体现为：
34、实现了全方位、高精度的车辆状态感知：通过激光雷达、视觉系统与动态称重平台的时空同步触发与数据融合，系统能够获取车辆三维物理轮廓、精确轴距、货物形态、实时轴重与总重、以及运动状态等多维度信息，形成对车辆物理实体的完整“数字画像”，为后续精准校验奠定了坚实基础。
35、构建了立体化、智能化的实时防作弊校验链：创新性地将“视觉与激光识别结果（ivs）”、“动态称重数据（wsd）”和“车载单元发行信息（obu）”进行三源交叉比对与逻辑校验；不仅进行轴数、车牌号等基础信息的一致性判断，更通过重量分布模型、振动频谱分析等深度手段，有效识别轴数伪装、重量转移、套牌假冒等复杂作弊行为，显著提升了收费系统的公平性与安全性。
36、大幅提升了车道通行效率与自动化水平：在数据完全一致且校验通过的情况下，系统可在200毫秒内完成0元交易并放行，将单车道通行能力提升至1200辆/小时以上；同时，通过分级、精准的异常处理流程（如二次识别、自动引导、策略库分析），将绝大多数异常在车道级自动处理，将需人工干预的比例降低至0.3%以下，极大地减少了因核查造成的车辆滞留和人力成本。
37、增强了系统的可靠性与自适应能力：设计上采用了地感线圈与雷达检测的双重冗余触发机制，以及obu通信失败时向cpc卡交易的无感切换，保障了系统在部分设备故障或通信异常时的持续服务能力。此外，基于每次交易生成的数据一致性评分和异常样本，系统能够持续优化ai识别模型与防作弊策略库，具备良好的自我学习和迭代进化能力。
38、保障了计费数据的准确性与权威性：通过对车型、轴数的超高精度识别（车型≥99.5%，轴数≥99.8%）和多源数据的相互印证，从源头杜绝了因信息错误导致的计费纠纷；写入obu的入口信息包含加密防篡改标签，为后续出口计费提供了不可抵赖的可靠依据。