CN104952255A - 一种智能终端及其交通违章监督方法、系统 - Google Patents
一种智能终端及其交通违章监督方法、系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104952255A CN104952255A CN201510362802.1A CN201510362802A CN104952255A CN 104952255 A CN104952255 A CN 104952255A CN 201510362802 A CN201510362802 A CN 201510362802A CN 104952255 A CN104952255 A CN 104952255A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- intelligent terminal
- traffic
- regulations
- license plate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及交通领域,公开了一种智能终端及其交通违章监督方法、系统。本发明中,包含以下步骤:A.智能终端通过摄像头和定位装置拍摄携带拍摄位置信息的图像;B.根据输入的信息对图像添加分类标签;C.识别图像,在确认能够识别时,获取车牌号,并在无法识别时,重新进行拍摄;D.将识别出的车牌号和具有分类标签的图像上传至交管平台;E.交管平台汇总接收到的车牌号和图像,形成违章信息表。本发明实施方式使得通过已普及的智能终端对道路违章现象进行协助监督,拓宽了交管部门获取违章证据的途径,减少监管盲区。
Description
技术领域
本发明涉及交通领域,特别涉及一种智能终端及其交通违章监督方法、系统。
背景技术
在现今社会,由于车辆的普及,交通安全问题越来越受到人们的关注,道路上的交通违章现象仍然很多,除了提高驾车者自身素质外,职能通过交管部门的监督和查处进行管理。
现有技术中,交管部门一般通过真人交警和安装于路口的电子警察进行监督查处,但交警的数量有限,监管范围有限,电子警察的成本较高,其监督区域无法覆盖各个路面。
另外,在高速公路上,由于大部分路段处于电子监管盲区,高速上的违规停车、违规占用车道现象严重,大大增加了行驶中的安全隐患。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能终端及其交通违章监督方法、系统,使得通过已普及的智能终端对道路违章现象进行协助监督,拓宽了交管部门获取违章证据的途径,减少监管盲区。
为解决上述技术问题,本发明的实施方式提供了一种基于智能终端的交通违章监督方法,在需要通话时包含以下步骤:
A.所述智能终端通过摄像头和定位装置拍摄携带拍摄位置信息的图像;
B.根据输入的信息对所述图像添加分类标签;
C.识别所述图像,在确认能够识别时,获取车牌号,并在无法识别时,重新进行拍摄;
D.将识别出的车牌号和具有分类标签的图像上传至交管平台;
E.所述交管平台汇总接收到的所述车牌号和图像,形成违章信息表。本发明的实施方式还提供了一种智能终端,包含:
拍摄模块,用于通过所述智能终端的摄像头和定位装置拍摄携带拍摄位置信息的图像;
分类模块,用于根据输入的信息对所述图像添加分类标签;
识别模块,用于识别所述图像,并在确认能够识别时,获取车牌号;在无法识别时,触发所述拍摄模块;
通信模块,用于将所述识别模块识别出的车牌号和具有分类标签的图像上传至交管平台。
本发明的实施方式提供了一种基于智能终端的交通违章监督系统,其包含如上述提到的智能终端,还包含一个交管平台;
所述交管平台,用于汇总接收到的所述车牌号和图像,形成违章信息表。
本发明实施方式相对于现有技术而言,主要区别及其效果在于:利用已经为大众普及的智能终端进行违章现象的采集及上报,丰富交管部门收集违章现象证据的途径,无形中拓宽了监督区域;还通过对上报证据的预先分类,便于后续交管部门对证据的利用,减少交管部门的后续人力成本;另外,通过预先的车牌号识别,对证据进行筛选,排除无法成为证据的图像,增加证据的可利用性,进一步减少后续筛选的人力成本。可见,本发明实施方式中的基于智能终端的交通违章监督方法使得通过已普及的智能终端对道路违章现象进行协助监督,拓宽了交管部门获取违章证据的途径,减少监管盲区。
作为进一步改进,在所述步骤B之后以及所述步骤C之前,包含以下步骤:判断所述分类标签是否为动态违章项目;并在判定为是时,触发打开摄像头和定位装置;在所述步骤C中,分别识别两次拍摄的图像,并在两次获取到的车牌号相同时,确认能够识别。
进一步筛选各类违章证据,由于动态违章从一个静态图像中并无法确认,所以通过对动态违章进行两次拍摄,提高证据可利用性,同时,对两次的图像均可识别出车牌号时才能确认,进一步增加证据可信度。
作为进一步改进,在所述步骤D之后,包含以下步骤:若所述分类标签为堵塞交通,则根据所述车牌号查询并显示车主信息。对堵塞交通这类违章现象,只需通知车主移动车辆即可,可以直接查询得到车主信息,方便交管部门直接联系车主移动,不必实际到达事发地点,简化该类事件处理流程,加快处理效率。
作为进一步改进,在所述步骤B之前,还包含以下步骤:所述智能终端导入现有图像;在所述步骤B之中,根据输入的信息对所述导入的图像添加分类标签。利用现有图像作为违章证据,进一步拓展了本发明实施方式的应用场景,可以提前拍摄储存,在有免费网络时再进行图像上传,降低了民众应用本发明实施方式的通信成本,利于本发明的广泛推广。
附图说明
图1是根据本发明第一实施方式中基于智能终端的交通违章监督方法流程图;
图2是根据本发明第二实施方式中基于智能终端的交通违章监督方法流程图;
图3是根据本发明第三实施方式中基于智能终端的交通违章监督方法流程图;
图4是根据本发明第四实施方式中智能终端的结构示意图;
图5是根据本发明第五实施方式中智能终端的结构示意图;
图6是根据本发明第六实施方式中基于智能终端的交通违章监督系统示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而,本领域的普通技术人员可以理解,在本发明各实施方式中,为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是,即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改,也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。
本发明的第一实施方式涉及一种基于智能终端的交通违章监督方法。本实施方式中,选用手机作为智能终端为例做具体说明,其流程如图1所示,具体如下:
步骤101,通过摄像头和定位装置拍摄图像。
具体的说,手机启动自带的摄像头和定位装置(如GPS),拍摄一张照片,这张照片将携带拍摄位置信息,位置信息可以便于识别路段,比如逆向行驶等违章就可以快速判断,也方便后续尽快分配给辖区内的交管部门处理,提高监督效率。
步骤102,根据输入的信息对图像添加分类标签。
具体的说,本步骤中可以在手机屏幕上弹出提示框输入分类标签,为了后续方便汇总,可以预设提示框的格式,比如只能用中文输入,字数不能超过四个等。
考虑到用户可能不熟悉交管部门的分类名称,也可以预存一系列的分类标签,在弹出的提示框中显示选项,让用户选择即可,这样可以进一步提高输入分类标签的速度,加快整个流程的执行速度。
步骤103,识别图像。
具体的说,利用图像处理器进行图像的分析识别,主要针对图像中的数字和字母部分进行识别。
步骤104,判断是否能够识别出车牌号;若是,则继续执行步骤105;若否,则返回执行步骤101。
具体的说,作为违章查处的证据,图像上能辨认出车牌号一定是必须的,所以在采集到图像后,首先判断是否能够识别出,如果能够识别,则继续后续步骤,如果不能识别,说明本图像无法成为证据,直接弃用,提示用户重新拍摄。
步骤105,获取车牌号。
步骤106,上传至交管平台。
具体的说,本实施方式中的手机将识别出的车牌号和具有分类标签的图像上传至交管平台。
还需说明的是,本步骤中前还可以进一步判断图像的大小,避免交管平台存储量过大,一般可以根据交管平台使用的服务器容量设定一个预设阈值,比如500K,一般图像在500K时可以清楚地看到图中的车辆车牌号,以及车辆行驶的环境道路,在需要上传的图像小于或等于500K时,直接上传,在超过500K时,对其先进行压缩再上传,压缩图像的方法已经是现有成熟的技术,在此不再具体介绍。将超过预设阈值的图像压缩后再上传,不仅使得服务器可以存储更多图像证据,还可以降低数据传输成本,更利于本发明的广泛推广。
在此需要注意的是,预先验证证据有效十分必要,因为后续交管平台中,一般通过人力进行违章甄别,如果上传了大量无效证据,不仅浪费了数据传输的时间和经济成本,还将造成巨大的人力甄别成本,反而会使得本实施方式推广不便,起不到实际效用,所以本实施方式中采用预先验证证据的方法具有极好的现实意义。
步骤107,交管平台汇总并形成违章信息表。
具体的说,实际应用中的交管平台可以是交管部门内部使用的服务平台,专门用来记录违章,自动汇总成违章信息表后,交管部门可以直接根据该表下发处罚单,也可以作为车主查询的档案所用。
本实施方式相对于现有技术而言,利用已经为大众普及的智能终端进行违章现象的采集及上报,丰富交管部门收集违章现象证据的途径,无形中拓宽了监督区域;还通过对上报证据的预先分类,便于后续交管部门对证据的利用,减少交管部门的后续人力成本;另外,通过预先的车牌号识别,对证据进行筛选,排除无法成为证据的图像,增加证据的可利用性,进一步减少后续筛选的人力成本。可见,采用本实施方式中的基于智能终端的交通违章监督方法,可以协助交管部门进行违章证据采集,使得查处效率提高,监督力度加强,减少监管盲区,给车主警示作用,无论是否看到交警或电子警察,都会注意自己的行车规范。
值得一提的是,本实施方式中摄像头拍摄的图像证据为照片,但在实际应用中,也可以拍摄视频作为证据,而且视频更有利于识别出是否违章,使得证据更有说服力。
还需说明的是,本实施方式中虽然以手机作为智能终端进行说明,但在实际应用中,智能终端还可以是以下终端之一:智能手机、掌上电脑、平板电脑、智能机器人、各种带摄像头的电脑、带联网功能的相机或摄像机,可见,上述各类智能终端已十分普及,几乎可以说每人都有,那么实现全民电子警察也不是不可能的。
本发明的第二实施方式涉及一种基于智能终端的交通违章监督方法。第二实施方式是在第一实施方式的基础上做了进一步改进,主要改进之处在于:在本发明第二实施方式中,可以先利用分类标签进行筛选,根据具体的违章类型,提示用户采集更多的证据,这样可以进一步保证证据的有效性和可信度。
本实施方式中的基于智能终端的交通违章监督方法流程图如图2所示,具体如下:
本实施方式中的步骤201至202和第一实施方式中的步骤101至102相类似,在此不再赘述。
步骤203,判断分类标签是否为动态违章;若是,则执行步骤204;若否,则执行步骤205。
步骤204,通过摄像头和定位装置拍摄图像。
具体的说,动态违章可以包含:不按规定变道/超车、闯红灯和逆向行驶。显然,这类违章需要有两张或以上的照片作为证据,如果拍下一张静止的照片并不能验证其有效性,所以这类违章一定需要提供多张照片,所以在判定为是动态违章后,还需要再次拍摄图像。
值得一提的是,此处可以进一步优化,设置为重新拍摄至少一次,如果拍摄两次后,用户认为还不够说服力,可以设置继续拍摄,提供更多图像证据。
值得说明的是,本实施方式中在识别步骤之前,预先进行筛选显得更为重要,因为动态违章的发生时间较为短暂,而识别步骤的时间相对较长,如果在识别之后再进行拍摄,可能违章车辆已驶离现场,显然会错过用户进行证据采集的时机,所以直接利用分类标签进行预先筛选,使得本实施方式的实用性更强,用户体验更好。
步骤205,识别所有拍摄到的图像。
需要说明的是,本实施方式中需要识别所有拍摄到的图像,具体的说,只有所有图像都能识别出车牌号,才能保证图像证据是连续有效的。
本实施方式中的步骤206至步骤209和第一实施方式中的步骤104至步骤107相类似,在此不再一一赘述。
还可说明的是,本实施方式的步骤208后,交管平台可以进一步筛选出一些违章类型进行特殊处理,比如筛选出标签为堵塞交通的记录,根据记录中的车牌号查询并显示车主信息。因为一般堵塞交通的违章事件在交警到达现场后,也是根据车牌号查询车主联系方式,通知车主尽快移动车辆,如果车辆停泊的位置不属于禁止停放的位置,也不需要进行查处,那么本实施方式就可以在交管平台中直接显示车主信息,交管平台的工作人员在后头看到该上报记录后,根据联系方式,直接联系车主,通知车主移动车辆,如果该车辆没有违规停车,交管部门的工作人员也就不需去现场出勤,大大提高了该类违章事件的处理效率,降低交管部门的人力成本。
值得一提的是,如果本实施方式中拍摄的不是照片,而是视频的话,只需一段即可甄别动态违章,那么也可以在步骤203前先行判断,如果是视频,那么无论是哪种违章类型,都不需要在此拍摄,直接进行识别即可,在实际应用中非常灵活多变。
本发明的第三实施方式涉及一种基于智能终端的交通违章监督方法。第三实施方式是在第一实施方式的基础上做了进一步改进,主要改进之处在于:在本发明第三实施方式中,智能终端还可以导入现有的图像作为证据,不限于现场拍摄证据,这样可以利于用户的操作,自行决定拍摄和上传的时间,提高方法的操控性,大大利于推广。
本实施方式中的基于智能终端的交通违章监督方法流程图如图3所示,具体如下:
步骤301,判断是否需要导入图像;若是,则执行步骤302;若否,则执行步骤303。
步骤302,导入图像。可以是现有的照片或者视频。
具体的说,本步骤可以利用弹出对话框的形式实现,比如对话框中可以选择“拍摄”或“导入”,在用户选择“导入”时,执行步骤302,在用户选择“拍摄”时,执行步骤303。
在实际应用中,本实施方式中增加这个判断是非常有应用价值的,比如用户在经过违章事发地时先拍摄并保存图像,事后在有免费网络的时候再进行上传,不仅使得用户上报违章证据更为灵活,还能有效降低用户上报违章证据的成本。本实施方式中的基于智能终端的交通违章监督方法在设计时,以人为本,更为人性化,在推广时更为便捷。可见,利用现有图像作为违章证据,进一步拓展了本发明实施方式的应用场景,可以提前拍摄储存,在有免费网络时再进行图像上传,降低了民众应用本发明实施方式的通信成本,利于本发明的广泛推广。
本实施方式中之后的步骤303至步骤309和第一实施方式中的步骤101至步骤107相类似,在此不再一一赘述。
上面各种方法的步骤划分,只是为了描述清楚,实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分,分解为多个步骤,只要包含相同的逻辑关系,都在本专利的保护范围内;对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计,但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本发明第四实施方式涉及一种智能终端,如图4所示,包含:
拍摄模块,用于通过智能终端的摄像头和定位装置拍摄携带拍摄位置信息的图像。
分类模块,用于根据输入的信息对图像添加分类标签。
识别模块,用于识别图像,并在确认能够识别时,获取车牌号;在无法识别时,触发拍摄模块。
通信模块,用于将识别模块识别出的车牌号和具有分类标签的图像上传至交管平台。
不难发现,本实施方式为与第一实施方式相对应的系统实施例,本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效,为了减少重复,这里不再赘述。相应地,本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。
值得一提的是,本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块,在实际应用中,一个逻辑单元可以是一个物理单元,也可以是一个物理单元的一部分,还可以以多个物理单元的组合实现。此外,为了突出本发明的创新部分,本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入,但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。
本发明第五实施方式涉及一种智能终端。第五实施方式是在第四实施方式的基础上做了进一步改进,主要改进之处在于:在本发明第五实施方式中,可以先利用判断模块对分类标签进行筛选,根据具体的违章类型,提示用户采集更多的证据,这样可以进一步保证证据的有效性和可信度。
具体的说,本实施方式中智能终端的结构如图5所示,除了第四实施方式中的各模块外,还进一步包含:
判断模块,用于判断分类模块添加的分类标签是否为动态违章项目;并在判定为是时,触发拍摄模块。
识别模块用于识别拍摄模块两次拍摄到的图像,并在两次获取到的车牌号相同时,确认能够识别。
由于第二实施方式与本实施方式相互对应,因此本实施方式可与第二实施方式互相配合实施。第二实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效,在第二实施方式中所能达到的技术效果在本实施方式中也同样可以实现,为了减少重复,这里不再赘述。相应地,本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第二实施方式中。
本发明第六实施方式涉及一种基于智能终端的交通违章监督系统,如图6所示,该系统包含第四实施方式或第五实施方式中任意一个智能终端,还包含一个交管平台,用于汇总接收到的车牌号和图像,形成违章信息表。
利用民众已普及的智能终端和交管平台进行对接,使得民众拍摄到的违章证据得以上传,便于交管部门的证据采集及违章查处。
本实施方式还可以进一步优化,交管平台还可以用于判断分类标签是否为堵塞交通;并在判定为是时,则根据车牌号查询并显示车主信息。这样交管部门的工作人员可以直接查看车主信息,便于后续联系,加快堵塞交通类的违章事件处理速度。
本领域的普通技术人员可以理解,上述各实施方式是实现本发明的具体实施例,而在实际应用中,可以在形式上和细节上对其作各种改变,而不偏离本发明的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于智能终端的交通违章监督方法,其特征在于,包含以下步骤:
A.所述智能终端通过摄像头和定位装置拍摄携带拍摄位置信息的图像;
B.根据输入的信息对所述图像添加分类标签;
C.识别所述图像,在确认能够识别时,获取车牌号,并在无法识别时,重新进行拍摄;
D.将识别出的车牌号和具有分类标签的图像上传至交管平台;
E.所述交管平台汇总接收到的所述车牌号和图像,形成违章信息表。
2.根据权利要求1所述的基于智能终端的交通违章监督方法,其特征在于,在所述步骤B之后以及所述步骤C之前,包含以下步骤:
判断所述分类标签是否为动态违章项目;并在判定为是时,触发打开摄像头和定位装置;
在所述步骤C中,分别识别两次拍摄的图像,并在两次获取到的车牌号相同时,确认能够识别。
3.根据权利要求2所述的基于智能终端的交通违章监督方法,其特征在于,所述动态违章项目包含:不按规定变道/超车、闯红灯和逆向行驶。
4.根据权利要求1所述的基于智能终端的交通违章监督方法,其特征在于,在所述步骤D之后,包含以下步骤:
若所述分类标签为堵塞交通,则根据所述车牌号查询并显示车主信息。
5.根据权利要求1所述的基于智能终端的交通违章监督方法,其特征在于,在所述步骤B之前,还包含以下步骤:
所述智能终端导入现有图像;
在所述步骤B之中,根据输入的信息对所述导入的图像添加分类标签。
6.根据权利要求1所述的基于智能终端的交通违章监督方法,其特征在于,在所述步骤D之前,还包含以下步骤:
判断所述图像的大小是否超过预设阈值;并在超过时,将图像压缩至小于预设阈值的大小。
7.一种智能终端,其特征在于,包含:
拍摄模块,用于通过所述智能终端的摄像头和定位装置拍摄携带拍摄位置信息的图像;
分类模块,用于根据输入的信息对所述图像添加分类标签;
识别模块,用于识别所述图像,并在确认能够识别时,获取车牌号;在无法识别时,触发所述拍摄模块;
通信模块,用于将所述识别模块识别出的车牌号和具有分类标签的图像上传至交管平台。
8.根据权利要求7所述的智能终端,其特征在于,所述智能终端进一步包含:判断模块,用于判断所述分类模块添加的分类标签是否为动态违章项目;并在判定为是时,触发所述拍摄模块;
所述识别模块用于识别所述拍摄模块两次拍摄到的图像,并在两次获取到的车牌号相同时,确认能够识别。
9.一种基于智能终端的交通违章监督系统,其特征在于,包含如权利要求7至8中任意一项所述的智能终端,还包含一个交管平台;
所述交管平台,用于汇总接收到的所述车牌号和图像,形成违章信息表。
10.根据权利要求9中所述的基于智能终端的交通违章监督系统,其特征在于,所述交管平台,还用于判断所述分类标签是否为堵塞交通;并在判定为是时,则根据所述车牌号查询并显示车主信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510362802.1A CN104952255A (zh) | 2015-06-25 | 2015-06-25 | 一种智能终端及其交通违章监督方法、系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510362802.1A CN104952255A (zh) | 2015-06-25 | 2015-06-25 | 一种智能终端及其交通违章监督方法、系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104952255A true CN104952255A (zh) | 2015-09-30 |
Family
ID=54166875
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510362802.1A Pending CN104952255A (zh) | 2015-06-25 | 2015-06-25 | 一种智能终端及其交通违章监督方法、系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104952255A (zh) |
Cited By (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105243842A (zh) * | 2015-10-10 | 2016-01-13 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种基于云计算的交通违章举报系统和方法 |
CN105336177A (zh) * | 2015-12-10 | 2016-02-17 | 深圳市科漫达智能管理科技有限公司 | 一种交通违规监控方法及装置 |
CN106056920A (zh) * | 2016-08-08 | 2016-10-26 | 新港海岸(北京)科技有限公司 | 一种交通违章监控系统和方法 |
CN106056914A (zh) * | 2016-08-01 | 2016-10-26 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 交通监测方法及交通监测车辆 |
CN106332005A (zh) * | 2016-08-12 | 2017-01-11 | 南京工程学院 | 一种基于手机定位的车辆违停报警和处理方法 |
CN106448184A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-02-22 | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 | 车辆识别方法及车辆出场识别方法 |
CN106652467A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-05-10 | 浙江广厦建设职业技术学院 | 一种交通信息采集系统及其方法 |
CN107393326A (zh) * | 2016-05-16 | 2017-11-24 | 观致汽车有限公司 | 一种交通违法地点提醒方法和系统 |
CN107622666A (zh) * | 2016-07-13 | 2018-01-23 | 尚艳燕 | 一种平衡车巡航执法方法和装置 |
WO2018058350A1 (zh) * | 2016-09-28 | 2018-04-05 | 尚艳燕 | 一种利用平衡车改善交通拥堵的方法和装置 |
CN108109384A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-06-01 | 江苏本能科技有限公司 | 分布式车辆违法行为抓拍管理方法及系统 |
CN108230484A (zh) * | 2016-12-14 | 2018-06-29 | 环达电脑(上海)有限公司 | 行车记录仪危险车辆提醒装置及方法 |
CN108281008A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-07-13 | 武汉市技领科技有限公司 | 一种检测装置及监控设备 |
CN108765969A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-11-06 | 武汉云易虹科技有限公司 | 一种基于语音电话劝离机动车的系统及方法 |
CN109584562A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-05 | 深圳市金溢科技股份有限公司 | 基于v2x的客运车辆超载实时监控方法、终端及系统 |
CN109584594A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-04-05 | 软通动力信息技术有限公司 | 一种违章停车智能控制系统及其方法 |
CN109711303A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-05-03 | 斑马网络技术有限公司 | 驾驶行为评价方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN110310488A (zh) * | 2019-07-11 | 2019-10-08 | 何世全 | 一种大型货车违章消息生成方法及系统 |
CN111383447A (zh) * | 2018-12-29 | 2020-07-07 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种设置车辆禁停区域的方法、系统、装置及存储介质 |
CN111462480A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-07-28 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 交通图像证据验证方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112509325A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-16 | 公安部交通管理科学研究所 | 一种基于视频深度学习的非现场违法自动甄别方法 |
CN112950988A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-11 | 杭州立方控股股份有限公司 | 具有存证功能的停车管理系统 |
CN113345243A (zh) * | 2020-12-12 | 2021-09-03 | 山东金桥保安器材有限公司 | 一种智能抓拍系统 |
CN113538892A (zh) * | 2020-04-20 | 2021-10-22 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 交通违章事件的处理方法、装置、存储介质及ar眼镜 |
CN114708548A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-07-05 | 上海东普信息科技有限公司 | 物流园区违规停车智能识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN115810275A (zh) * | 2022-11-14 | 2023-03-17 | 东南大学 | 一种高速公路违章辅助确定方法和系统 |
-
2015
- 2015-06-25 CN CN201510362802.1A patent/CN104952255A/zh active Pending
Cited By (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105243842A (zh) * | 2015-10-10 | 2016-01-13 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种基于云计算的交通违章举报系统和方法 |
CN105336177A (zh) * | 2015-12-10 | 2016-02-17 | 深圳市科漫达智能管理科技有限公司 | 一种交通违规监控方法及装置 |
CN107393326A (zh) * | 2016-05-16 | 2017-11-24 | 观致汽车有限公司 | 一种交通违法地点提醒方法和系统 |
CN107622666A (zh) * | 2016-07-13 | 2018-01-23 | 尚艳燕 | 一种平衡车巡航执法方法和装置 |
CN106056914A (zh) * | 2016-08-01 | 2016-10-26 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 交通监测方法及交通监测车辆 |
CN106056920A (zh) * | 2016-08-08 | 2016-10-26 | 新港海岸(北京)科技有限公司 | 一种交通违章监控系统和方法 |
CN106332005A (zh) * | 2016-08-12 | 2017-01-11 | 南京工程学院 | 一种基于手机定位的车辆违停报警和处理方法 |
WO2018058350A1 (zh) * | 2016-09-28 | 2018-04-05 | 尚艳燕 | 一种利用平衡车改善交通拥堵的方法和装置 |
CN106652467A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-05-10 | 浙江广厦建设职业技术学院 | 一种交通信息采集系统及其方法 |
CN108230484A (zh) * | 2016-12-14 | 2018-06-29 | 环达电脑(上海)有限公司 | 行车记录仪危险车辆提醒装置及方法 |
CN106448184B (zh) * | 2016-12-15 | 2019-03-01 | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 | 车辆识别方法及车辆出场识别方法 |
CN106448184A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-02-22 | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 | 车辆识别方法及车辆出场识别方法 |
CN108109384A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-06-01 | 江苏本能科技有限公司 | 分布式车辆违法行为抓拍管理方法及系统 |
CN108281008A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-07-13 | 武汉市技领科技有限公司 | 一种检测装置及监控设备 |
CN108765969A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-11-06 | 武汉云易虹科技有限公司 | 一种基于语音电话劝离机动车的系统及方法 |
CN109584594A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-04-05 | 软通动力信息技术有限公司 | 一种违章停车智能控制系统及其方法 |
CN109711303A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-05-03 | 斑马网络技术有限公司 | 驾驶行为评价方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN109584562A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-05 | 深圳市金溢科技股份有限公司 | 基于v2x的客运车辆超载实时监控方法、终端及系统 |
CN111383447A (zh) * | 2018-12-29 | 2020-07-07 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种设置车辆禁停区域的方法、系统、装置及存储介质 |
CN110310488A (zh) * | 2019-07-11 | 2019-10-08 | 何世全 | 一种大型货车违章消息生成方法及系统 |
CN110310488B (zh) * | 2019-07-11 | 2022-03-01 | 南京理工大学 | 一种大型货车违章消息生成方法及系统 |
CN111462480A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-07-28 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 交通图像证据验证方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111462480B (zh) * | 2020-02-28 | 2023-02-07 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 交通图像证据验证方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113538892A (zh) * | 2020-04-20 | 2021-10-22 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 交通违章事件的处理方法、装置、存储介质及ar眼镜 |
CN112509325A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-16 | 公安部交通管理科学研究所 | 一种基于视频深度学习的非现场违法自动甄别方法 |
CN112509325B (zh) * | 2020-12-04 | 2022-03-11 | 公安部交通管理科学研究所 | 一种基于视频深度学习的非现场违法自动甄别方法 |
CN113345243A (zh) * | 2020-12-12 | 2021-09-03 | 山东金桥保安器材有限公司 | 一种智能抓拍系统 |
CN112950988B (zh) * | 2021-02-25 | 2022-07-29 | 杭州立方控股股份有限公司 | 具有存证功能的停车管理系统 |
CN112950988A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-11 | 杭州立方控股股份有限公司 | 具有存证功能的停车管理系统 |
CN114708548A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-07-05 | 上海东普信息科技有限公司 | 物流园区违规停车智能识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN115810275A (zh) * | 2022-11-14 | 2023-03-17 | 东南大学 | 一种高速公路违章辅助确定方法和系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104952255A (zh) | 一种智能终端及其交通违章监督方法、系统 | |
Franklin | Traffic signal violation detection using artificial intelligence and deep learning | |
CN204990695U (zh) | 基于车载行车记录设备的车辆违章信息采集系统 | |
CN202077142U (zh) | 一种车载智能视频侦测分析系统 | |
CN108091140B (zh) | 一种确定套牌车辆的方法和装置 | |
CN108986474A (zh) | 交通事故的定责方法、装置、计算机设备及计算机存储介质 | |
CN110046547A (zh) | 违章举报方法、系统、计算机设备及存储介质 | |
CN109326124A (zh) | 一种基于机器视觉的城市环境停放车辆行为识别系统 | |
CN104616501A (zh) | 基于智能视觉的车辆违章停车检测系统及方法 | |
CN102142193A (zh) | 交通违规行为自动侦测系统与方法 | |
CN108924759B (zh) | 识别移动发生器的方法、装置及系统 | |
CN104766479A (zh) | 基于超高频射频与视频图像双识别匹配的汽车身份识别方法及装置 | |
CN102902960B (zh) | 基于高斯建模与目标轮廓的遗留物检测方法 | |
CN105303834A (zh) | 车辆越界管理方法及系统 | |
CN111627215A (zh) | 基于人工智能的视频图像识别方法及相关设备 | |
CN110177255B (zh) | 一种基于案件调度的视频信息发布方法及系统 | |
CN114898297A (zh) | 基于目标检测和目标跟踪的非机动车违法行为判定的方法 | |
CN107248293A (zh) | 交通违法移动监控信息采集分析方法及其系统 | |
CN104199903A (zh) | 一种基于路径关联的车辆数据查询系统及方法 | |
CN105528626A (zh) | 一种rfid读写器和摄像机集成一体机及其应用 | |
CN205211166U (zh) | 基于车载行车记录设备的车辆违章信息采集装置 | |
CN104616236A (zh) | 警用手持多功能装置 | |
CN108965804A (zh) | 一种用于城市安防的视频结构化技术 | |
CN106530727A (zh) | 交通违规信息的处理系统 | |
CN112885106A (zh) | 基于车辆大数据的区域禁行检测系统、方法及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20150930 |
|
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |