一种基于优先级队列的准实时车辆与交易记录的匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于优先级队列的准实时车辆与交易记录的匹配方法，匹配方法包括下述步骤：S1.同步采集车辆行为序列、加油枪的加油交易记录，多个加油交易记录的流水形成加油交易记录队列，多个车辆行为序列形成车辆行为队列；S2.将车辆行为队列内的若干车辆行为序列输入优先级计算模块，优先级计算模块根据权重，输出最大优先级的车辆行为序列；S3.匹配模块调取一笔加油交易记录，以及从优先级计算模块输出最大优先级的车辆行为序列，将二者进行匹配；S4.匹配成功，则相应的加油交易记录、车辆行为序列分别从加油交易记录队列、车辆行为队列中移除，重复步骤三，完成后续其它数据的匹配；S5.匹配不成功，则重复步骤三，继续匹配。

说明书

技术领域

本发明属于数据匹配技术领域，具体涉及一种基于优先级队列的准实时车辆与交易记录的匹配方法。

背景技术

加油站中一般设置多个加油机，在加油机的两面均配置若干加油枪，在加油机的两面还分别设有若干个停车位。每一把加油枪在完成一次加油交易的过程中，加油枪的状态会根据状态机变换，通过和加油机厂商对接可以实时的获取加油枪的状态转换序列，加油机厂商一般都有自己的内部协议，或者实现了标准的IFSF协议，通过和加油机厂商实现协议对接，能够获取到加油机状态变化过程以及交易的记录。

通过在加油站的不同位置部署智能摄像头，在进入加油站位置，离开加油站位置用于识别车辆进入加油站，离开加油站的信号，在停车位位置部署智能摄像头，可以用来识别车辆进入车位，离开车位的信号，现在有比较成熟的技术用于进行车牌识别，并且现有的技术可以实时的识别出来车辆在加油站的行为。

虽然上述两项技术均得到发展，比如，现有的摄像头识别技术能够识别出来车辆的车牌，车辆的行为；通过加油机协议也能获取到加油机的实时交易记录，但是，现有的技术并不能完成加油机交易记录和车辆之间的匹配。

发明内容

针对上述背景技术所提出的问题，本发明的目的是：旨在提供一种基于优先级队列的准实时车辆与交易记录的匹配方法。

为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于优先级队列的准实时车辆与交易记录的匹配方法，所述匹配方法包括下述步骤：

S1.同步采集车辆行为序列、加油枪的加油交易记录，多个所述加油交易记录的流水形成加油交易记录队列，多个所述车辆行为序列形成车辆行为队列；

S2.将所述车辆行为队列内的若干车辆行为序列输入优先级计算模块，优先级计算模块根据权重，输出最大优先级的车辆行为序列；

S3.匹配模块调取一笔加油交易记录，以及从优先级计算模块输出最大优先级的车辆行为序列，将二者进行匹配；

S4.匹配成功，则相应的加油交易记录、车辆行为序列分别从加油交易记录队列、车辆行为队列中移除，重复步骤三，完成后续其它数据的匹配；

S5.匹配不成功，则重复步骤三，继续匹配。

进一步限定，所述加油交易记录包括油枪ID，抬枪时间，挂枪时间，油品、加油量、金额的信息。

进一步限定，所述车辆行为序列包括进入加油站时间，进入车位A的时间、离开车位A的时间……进入车位X的时间、离开车位X的时间，离开加油站时间，车牌号信息，车辆型号、车辆品牌、车辆类型等车辆信息。

进一步限定，所述优先级计算模块通过匹配规则链完成权重计算，输出最大优先级的车辆行为序列，所述规则链包括预定义规则以及自学习规则。

进一步限定，所述预定义规则与加油交易时序状态、车辆在加油站内时序状态有关，所述加油交易时序状态从始到终包括抬枪、加油过程、挂枪、产生交易，所述车辆在加油站内时序状态，包括进入加油站、车辆进出第一车位……车辆进出末位车位、离开加油站，所述加油交易时序状态与车辆在加油站内时序状态之间的匹配产生时序匹配规则1、时序匹配规则2、时序匹配规则3，所述时序匹配规则1包括进入车位、抬枪、挂枪、离开车位，所述时序匹配规则2包括抬枪、进入车位、挂枪，所述时序匹配规则3包括抬枪、离开车位、挂枪。

进一步限定，所述预定义规则包括规则A、规则B、规则C、规则D、规则E、所述规则A对应时序匹配规则1，所述规则B对应时序匹配规则2，所述规则C对应时序匹配规则3，所述规则D为车辆在加油枪对应的同侧车位，所述规则E为车辆在加油枪对应的对侧车位。

进一步限定，所述优先级计算模块根据预定义规则之间的组合权重来进行优先级计算，同时满足规则D和规则A的组合，其权重为2

进一步限定，所述自学习规则由自学习模块生成，所述自学习模块根据车辆信息获得车辆历史加油数据，所述历史加油数据包括加油的品号，加油的体积，加油的金额，车辆加油时长，所述自学习模块将历史加油数据与车辆信息匹配，输出自学习规则。

进一步限定，所述匹配模块的具体执行步骤如下，第一.设定匹配成功阈值为X，交易匹配时间阈值T；第二.从加油交易记录队列中取出一笔交易；第三.如果交易超过了匹配阈值T没有匹配成功，则将交易标记为无法匹配，从加油交易记录队列移除；第四.调用计算优先级模块，计算当前车辆行为队列中所有车辆行为序列的匹配优先级；第五.获取最大匹配优先级的车辆行为序列；第六.如果最大的匹配优先级超过了匹配成功阈值，则认为该车辆行为序列与加油交易记录匹配；将加油交易记录和车辆行为序列分别从相应的队列中移除；如果匹配优先级未超过匹配成功阈值，则不处理；第七.跳回第二步。

本发明的有益效果：

1.本发明的一种基于优先级队列的准实时车辆与交易记录的匹配方法，使用多种匹配规则计算车辆与加油交易匹配的优先级，可以准实时的完成加油交易记录和车辆的匹配；提出了一个可自学习扩展的匹配规则链，使用自学习模块，可扩展匹配规则链，提高匹配的准确度。

附图说明

本发明可以通过附图给出的非限定性实施例进一步说明；

图1为本发明一种基于优先级队列的准实时车辆与交易记录的匹配方法实施例的结构示意图；

图2为本发明一种基于优先级队列的准实时车辆与交易记录的匹配方法实施例中时序匹配规则1的示意图；

图3为本发明一种基于优先级队列的准实时车辆与交易记录的匹配方法实施例中时序匹配规则2的示意图；

图4为本发明一种基于优先级队列的准实时车辆与交易记录的匹配方法实施例中时序匹配规则3的示意图。

具体实施方式

为了使本领域的技术人员可以更好地理解本发明，下面结合附图和实施例对本发明技术方案进一步说明。

本案实施中，结合图1-4，本发明的一种基于优先级队列的准实时车辆与交易记录的匹配方法，包括下述步骤：

S1.同步采集车辆行为序列、加油枪的加油交易记录，多个加油交易记录的流水形成加油交易记录队列，多个车辆行为序列形成车辆行为队列，其中，加油交易记录包括油枪ID，抬枪时间，挂枪时间，油品、加油量、金额的信息；其中，车辆行为序列包括进入加油站时间，进入车位A的时间、离开车位A的时间……进入车位X的时间、离开车位X的时间，离开加油站时间，车牌号信息，车辆型号、车辆品牌、车辆类型等车辆信息；

S2.将车辆行为队列内的若干车辆行为序列输入优先级计算模块，优先级计算模块根据权重，输出最大优先级的车辆行为序列，优先级计算模块通过匹配规则链完成权重计算，，输出最大优先级的车辆行为序列，规则链包括预定义规则以及自学习规则；

其中，预定义规则与加油交易时序状态、车辆在加油站内时序状态有关，加油交易时序状态从始到终包括抬枪、加油过程、挂枪、产生交易，车辆在加油站内时序状态，包括进入加油站、车辆进出第一车位……车辆进出末位车位、离开加油站，加油交易时序状态与车辆在加油站内时序状态之间的匹配产生时序匹配规则1、时序匹配规则2、时序匹配规则3，时序匹配规则1包括进入车位、抬枪、挂枪、离开车位，时序匹配规则2包括抬枪、进入车位、挂枪，时序匹配规则3包括抬枪、离开车位、挂枪，预定义规则包括规则A、规则B、规则C、规则D、规则E、规则A对应时序匹配规则1，规则B对应时序匹配规则2，规则C对应时序匹配规则3，规则D为车辆在加油枪对应的同侧车位，规则E为车辆在加油枪对应的对侧车位；

其中，自学习规则由自学习模块生成，自学习模块根据车辆信息获得车辆历史加油数据，历史加油数据包括加油的品号，加油的体积，加油的金额，车辆加油时长，自学习模块将历史加油数据与车辆信息匹配，输出自学习规则；

最后，优先级计算模块根据预定义规则之间的组合权重来进行优先级计算，同时满足规则D和规则A的组合，其权重为2

S3.匹配模块调取一笔加油交易记录，以及从优先级计算模块输出最大优先级的车辆行为序列，将二者进行匹配；

具体的，匹配模块的执行顺序如下，3.1.设定匹配成功阈值为X，交易匹配时间阈值T；3.2.从加油交易记录队列中取出一笔交易；3.3.如果交易超过了匹配阈值T没有匹配成功，则将交易标记为无法匹配，从加油交易记录队列移除；3.4.调用计算优先级模块，计算当前车辆行为队列中所有车辆行为序列的匹配优先级；3.5.获取最大匹配优先级的车辆行为序列；3.6.如果最大的匹配优先级超过了匹配成功阈值，则认为该车辆行为序列与加油交易记录匹配；将加油交易记录和车辆行为序列分别从相应的队列中移除；如果匹配优先级未超过匹配成功阈值，则不处理；3.7.跳回3.2。

上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。