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龙图腾网获悉北京中科慧居科技有限公司申请的专利一种ETC交易监控与风险防控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：CN121281265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511451715.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种ETC交易监控与风险防控方法是由汤波设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ETC交易监控与风险防控方法在说明书摘要公布了：本发明公开的属于智能交通技术领域，具体为一种ETC交易监控与风险防控方法，包括具体步骤如下：S1，通过车载端、路侧端、云端三级采集架构，实时获取ETC交易全流程的多维度原始数据，S2，对多维度原始数据进行标准化处理与深度校验，S3，建动态化、多维度的用户风险评估体系，从历史行为、实时表现、关联风险三个维度提取特征，S4，基于用户风险等级与异常类型，建立一级、二级、三级的分级预警机制，S5，将交易全流程数据打包为加密区块，上传至由交通部门、运营方、审计机构共同维护的联盟链。本发明通过车载端‑路侧端‑云端三级架构，覆盖ETC交易全流程的设备、车辆、用户、历史数据，避免单一维度数据缺失导致的监控盲区。

本发明授权一种ETC交易监控与风险防控方法在权利要求书中公布了：1.一种ETC交易监控与风险防控方法，其特征在于，包括具体步骤如下： S1，多维度数据实时采集：通过车载端、路侧端、云端三级采集架构，实时获取ETC交易全流程的多维度原始数据，既覆盖车载OBU设备的基础车辆信息、交易操作记录、实时定位数据，也包含路侧RSU设备的车辆外观图像、通行时序、重量检测数据，同时联动云端调取用户历史交易、OBU备案信息，并基于OBU物理状态数据，最终形成设备、车辆、用户、历史的全维度原始数据集，为后续分析、画像、预警提供完整数据支撑； S2，多源数据融合分析：对多维度原始数据进行标准化处理与深度校验；先通过数据清洗、特征提取、时间戳对齐实现数据规范化，再从多维度开展交叉校验，最终输出包含异常类型、数据佐证、综合评分的融合分析报告，精准识别交易中的风险，为用户风险画像与分级预警提供量化依据； S3，用户风险画像动态构建与差异化防控：构建动态化、多维度的用户风险评估体系，从历史行为、实时表现、关联风险三个维度提取特征，通过加权算法将用户划分为低、中、高三个风险等级，并针对性制定差异化防控策略，低风险用户简化校验以提升通行效率，中风险用户强化核验并提醒，高风险用户全维度监控并关联核查，实现风险越高、防控越精准，风险越低、流程越便捷的自适应管理，为分级预警处置提供精准决策方向； S4，分级智能预警与处置：基于用户风险等级与异常类型，建立一级、二级、三级的分级预警机制，以通过实时响应、分级处置，快速阻断高风险行为减少损失，避免过度干预影响用户体验，实现风险防控与通行效率的平衡； S5，区块链存证与追溯：将交易全流程数据打包为加密区块，上传至由交通部门、运营方、审计机构共同维护的联盟链，通过哈希加密、多节点备份确保数据不可篡改，同时支持基于OBU编号、车牌、交易时间的快速检索；且在发生交易纠纷或风险事件时，能够一键调取原始数据并核验合法性，快速生成追溯报告，为用户退款、案件侦查、责任认定提供不可篡改的证据链，形成防控-存证-追溯的完整闭环； 所述S2的具体步骤如下： S21，数据预处理：首先使云端数据中心对多维度原始数据集进行清洗，剔除无效数据、补全缺失数据；接着对图像数据进行特征提取，通过CNN算法识别车牌字符、车身颜色RGB值、车型轮廓特征，并转化为可量化数据；之后对时序数据进行时间戳对齐，确保车载端GPS时间、路侧端通行时间、云端调取时间统一为UTC时间； S22，多维度校验分析：首先进行身份一致性校验，比对OBU发送的车辆类型车架号与RSU提取的车型特征外观，若OBU显示小型轿车，但RSU识别为货车，判定身份异常；接着进行重量校验，若OBU绑定轻型货车但称重数据大于轻型货车的重量，判定身份异常；之后进行OBU物理状态校验，若物理状态标记强行拆卸外壳破损，且当前绑定车辆与备案车辆不一致，判定设备篡改异常；最后进行时空合理性分析，基于GPS定位数据与路侧端通行时间，计算车辆通行速度，并比对OBU历史通行路径；同时，再进行交易连续性校验，对比OBU交易日志与云端记录，同时检查同一通行记录的扣费次数； S23，分析结果输出：首先根据深度学习模型对校验结果进行综合评分；接着生成融合分析报告，并推送至用户风险画像动态构建与差异化防控。

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