CN105243701B - 一种行车信息上报方法及行车记录终端 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种行车信息上报方法，所述方法包括：行车记录终端获取包含目标车辆的图像的行车路况信息；所述行车记录终端根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态；所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险；若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，所述行车记录终端则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器。本发明还公开了一种行车记录终端。采用本发明，可以在行车的同时检测并上传周围车辆的违章行车记录，进而可以扩大违章监测范围、减少人力投入、及时记录违章证据。
Description
技术领域
本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种行车信息上报方法及行车记录终端。
背景技术
随着道路交通的不断建设和发展，道路交通情况变得越来越复杂，因此需要通过交通违章监管来控制行车安全风险。目前，交通违章监测的方法主要是通过以下几方面：第一，是通过安装固定摄像头进行定点监测和抓拍，然后将抓拍图像上传至交通管理平台；第二，是通过交警的巡查来查处违章车辆。虽然现有的交通违章监测方法很多，但是却存在覆盖范围固定、人力投入大或者违章发生时来不及记录等缺点，不能很好地对车辆违章进行有效监测。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种行车信息上报方法及行车记录终端，以期在行车的同时检测并上传周围车辆的违章行车记录，进而可以扩大违章监测范围、减少人力投入、及时记录违章证据。
本发明实施例提供了一种行车信息上传方法，所述方法包括：
行车记录终端获取包含目标车辆的图像的行车路况信息；
所述行车记录终端根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态；
所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险；
若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，所述行车记录终端则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器。
相应地，本发明实施例还提供了一种行车记录终端，所述终端包括：
信息获取模块，用于获取包含目标车辆的图像的行车路况信息；
行车状态模块，用于根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态；
安全风险模块，用于判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险；
信息上传模块，用于若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器。
本发明实施例通过行车记录终端获取包含目标车辆的图像的行车路况信息，所述行车记录终端根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态，所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险，若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，所述行车记录终端则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器，可以在行车的同时检测并上传周围车辆的违章行车记录，进而可以扩大违章监测范围、减少人力投入、及时记录违章证据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例中一种行车信息上报方法的流程示意图；
图2是本发明另一实施例中行车信息上报方法的流程示意图；
图3是本发明实施例中一种行车记录终端的组成结构图；
图4是本发明实施例中图3的行车状态模块的组成结构图；
图5是本发明实施例中图3的安全风险模块的组成结构图；
图6是本发明实施例中目标车辆在行车路况信息中的相对位置变化示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1是本发明实施例中一种行车信息上报方法的流程示意图，本方法流程可以由行车记录终端实施，所述行车记录终端可以包括手机、笔记本电脑、平板电脑、车载电脑、POS(Point Of Sales，销售点)机等。如图所示所述方法至少包括：
步骤S101，行车记录终端获取包含目标车辆的图像的行车路况信息。
具体的，行车记录终端可以放置或者安装在车辆上，当用户启动汽车或者开启行车记录终端的开启开关等行车记录终端启动操作时，行车记录终端就可以通过摄像头对车辆周围的车辆的行车行为拍摄图像或视频。
具体实施中，当检测到目标车辆出现在摄像头拍摄区域时，获取包含目标车辆的图像的行车路况信息。其中，目标车辆可以是摄像头的拍摄区域中的前景目标，具体的可以将检测到的离行车记录终端所在车辆最近的车辆设为目标车辆，也可以将摄像头的拍摄区域中的前景车辆都设为目标车辆。行车路况信息可以是摄像头定时拍摄的图像信息，也可以是摄像头拍摄的视频信息通过解析后的图像帧，行车路况信息中除了包含目标车辆的图像，还可以包括目标车辆所在道路的交通标识、限速标识等道路交通信息。
步骤S102，所述行车记录终端根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态。
具体的，行车状态可以包括目标车辆的行车速度、行车轨迹、指示灯状态、驾驶人状态、转弯状态、变道状态、倒车状态等反应目标车辆行车过程中的行为的状态参数。根据步骤S101中获取到的包含目标车辆的图像的行车路况信息，可以确定目标车辆的行车状态中的全部或一部分状态参数。
例如，可以根据获取的行车路况信息(摄像头定时拍摄的连续的多幅图像或者视频信息通过解析后得到的图像帧序列)中目标车辆的相对位置变化，确定目标车辆的行车轨迹。具体实施中，可以采用卡尔曼滤波方法建立状态空间模型后进行状态估计，也可以采用均值飘移方法(Mean Shift)计算像素点概率密度梯度确定移动方向，这里不作具体限定。进一步地，还可以再根据确定出的目标车辆的行车轨迹，确定目标车辆是处于转弯状态、变道状态或倒车状态等。
步骤S103，所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险。
具体的，根据步骤S102中确定的行车状态中不同的状态参数，可以分别将不同的状态参数与对应的预设的安全状态指标进行对比，以确定目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险。例如，行车速度对应的安全状态指标为行车限速范围，若目标车辆的行车速度不在行车限速范围内，则可以判断目标车辆的行车状态存在行车安全风险。又例如，驾驶人状态对应的安全状态指标为驾驶人的安全带系扣状态或方向盘握持状态，若驾驶人状态为未系安全带或未双手握持方向盘，则可以判断目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
进一步地，不同的地理位置通常具有不同的安全状态指标，因此可以针对不同的地理位置或道路位置设置不同的安全状态指标。在判断目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险之前，可以先获取行车记录终端所在车辆的地理位置信息，或者根据包含目标车辆的图像的行车路况信息确定当前的道路信息，然后获取与当前的地理位置信息或道路信息对应的安全状态指标，再将行车状态的状态参数与对应的安全状态指标进行对比，判断目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险。
步骤S104，若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，所述行车记录终端则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器。
具体的，若步骤S103中判断得到目标车辆的行车状态存在行车安全风险，则行车记录终端可以将步骤S101中获取到的包含目标车辆的图像的行车路况信息，即摄像头拍摄的包含目标车辆的图像或者视频通过wifi或者移动网络上传至行车安全监控服务器。交通监管部门通过对行车安全监控服务器中的图像和视频审核后，可以对目标车辆的车主进行相应的惩处。进一步地，还可以将违章发生时间、位置以及联系人信息一起上传至行车安全监控服务器，以便交通监管部门核实和奖励。
本发明实施例通过行车记录终端获取包含目标车辆的图像的行车路况信息，所述行车记录终端根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态，所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险，若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，所述行车记录终端则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器，可以在行车的同时检测并上传周围车辆的违章行车记录，进而可以扩大违章监测范围、减少人力投入、及时记录违章证据。
图2是本发明另一实施例中行车信息上报方法的流程示意图，如图所示所述方法包括：
步骤S201，行车记录终端获取包含目标车辆的图像的行车路况信息。
具体方法可以参考步骤S101。
步骤S202，所述行车记录终端获取所述行车记录终端所在车辆的行车速度。
具体的，目标车辆的行车状态包括行车速度，行车记录终端可以通过加速度传感器确定其所在车辆的行车速度，也可以通过与车辆的读数装置或其他车载设备相连后读取得到行车记录终端所在车辆的行车速度，这里不作具体限定。具体实施中，行车记录终端可以在步骤S201获取到包含目标车辆的图像的行车路况信息时，也同步获取行车记录终端所在车辆的行车速度。需要说明的是，由于行车记录终端的摄像头采集图像或者视频的图像帧的速度相对于行车速度的变化来说是非常快的，因此在比较一定数量的连续图像的行车路况信息时，可以忽略行车速度的微小变化，也即忽略车辆的行车加速度。
步骤S203，所述行车记录终端根据所述行车记录终端所在车辆的行车速度以及所述目标车辆在所述包含目标车辆的图像的行车路况信息中的相对位置变化，计算所述目标车辆的行车速度。
具体的，可以根据行车记录终端的摄像头采集的至少两张连续包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定目标车辆在至少两张连续图像或图像帧中的相对位置变化。如图6所示，上图是连续采集的两张图像帧中的前一张，下图是连续采集的两张图像帧中的后一张，其中空心原点代表图像中拍摄到的目标车辆的位置，则可以确定目标车辆在两张连续图像帧中的相对位置变化为Δs。进一步地，根据预设的采集的图像帧或图像与实际空间的换算比例值，在计算目标车辆的行车速度之前，可以将图像中的相对位置变化大小Δs换算成实际空间的相对位置变化大小ΔS进行计算。
确定目标车辆的相对位置变化后，已知的采集每张图像或图像帧的时间间隔、已获取到行车记录终端所在车辆的行车速度，且相对于图像采集时间间隔可以忽略加速度，则可以计算得出目标车辆的行车速度。
例如，假设获取到的行车记录终端所在车辆的行车速度为v1＝40km/h(11m/s)，采集每张视频图像帧的时间间隔为t＝0.01s，两张连续图像帧中目标车辆的相对位置变化即位移差为Δs＝1cm，实际空间换算比例为10，忽略时间间隔t＝0.01s内车辆的加速度造成的速度变化，则根据公式ΔS＝(v2-v1)*t可以得到0.01*10＝(v2-11)*0.01，v2＝21m/s(76km/h)。那么目标车辆的行车速度即为76km/h。
步骤S204，所述行车记录终端获取所述目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围。
具体的，目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围，可以通过行车记录终端拍摄的包含目标车辆的图像的行车路况信息中获取，也可以通过行车记录终端获取到当前所处的地理位置信息对应的道路信息中获取。例如，若包含目标车辆的图像的行车路况信息中包含有行车限速标识“60km/h”，则可以获取目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围为不高于60km/h；若包含目标车辆的图像的行车路况信息中没有行车限速标识，可以获取当前所处的地理位置信息对应的道路信息，获取限速范围为“60km/h～100km/h”。
步骤S205，所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车速度是否处于所述行车限速范围，若不处于所述行车限速范围，则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
具体的，根据步骤S204中获取到的目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围，可以将步骤S203中计算得到的目标车辆的行车速度与行车限速范围进行比较，若目标车辆的行车速度不处于所述行车限速范围中，则确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。例如，步骤S203中计算得到的目标车辆的行车速度为76km/h，步骤S204中获取的目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围为不高于60km/h，76km/h高于60km/h，不处于行车限速范围，则可以确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
可选的，步骤S205还可以包括所述行车记录终端判断所述目标车辆的驾驶人状态是否存在安全风险，若是则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
具体的，目标车辆的行车状态还可以包括驾驶人状态，驾驶人状态包括目标车辆的驾驶人的安全带系扣状态或方向盘握持状态。因此，行车记录终端通过目标车辆的驾驶人的安全带系扣状态或方向盘握持状态，可以判断目标车辆的驾驶人状态是否存在安全风险。具体可以通过检测驾驶人身上是否存在长条形宽带确定安全带系扣状态，可以通过检测方向盘上是否有两只手的形状确定方向盘握持状态。若驾驶人状态为未系安全带或未双手握持方向盘，则可以确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
可选的，步骤S205还可以包括所述行车记录终端获取当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型。
具体的，可以通过获取当前的道路位置信息，获取对应的行车轨迹禁止类型，行车轨迹禁止类型包括掉头、左转弯、倒车等。
进而，所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车轨迹是否属于所述当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型，若是则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
具体的，目标车辆的行车状态还可以包括行车轨迹，可以根据获取的行车路况信息(摄像头定时拍摄的连续的多幅图像或者视频信息通过解析后得到的图像帧序列)中目标车辆的相对位置变化，确定目标车辆的行车轨迹。具体实施中，可以采用卡尔曼滤波方法建立状态空间模型后进行状态估计，也可以采用均值飘移方法(Mean Shift)计算像素点概率密度梯度确定移动方向，这里不作具体限定。将目标车辆的行车轨迹与获取到的当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型的轨迹进行对比，判断目标车辆的行车轨迹是否属于行车轨迹禁止类型，若是则确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。例如，目标车辆的行车轨迹为掉头，而掉头属于当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型，那么可以确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
进一步可选的，步骤S205还可以包括所述行车记录终端判断所述目标车辆的指示灯状态是否与所述目标车辆的行车状态相符，若不相符则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
具体的，目标车辆的行车状态还可以包括转弯状态、变道状态或者倒车状态，可以根据包含目标车辆的图像的行车路况信息中目标车辆的相对位置变化，确定目标车辆的行车轨迹，然后根据行车轨迹确定目标车辆的行车状态属于转弯状态、变道状态还是倒车状态。进而，行车记录终端可以判断目标车辆在处于转弯状态、变道状态或倒车状态时的行车路况信息中指示灯状态是否符合对应转弯状态、变道状态或倒车状态时的指示灯规范状态，若不符合，则目标车辆的行车状态存在行车安全风险。例如，根据目标车辆的行车轨迹确定目标车辆的行车状态为右转弯状态，对应的行车路况信息中的目标车辆的右指示灯未亮，这与右转弯状态时的指示灯规范状态不符，则确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
步骤S206，若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，所述行车记录终端则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器。
具体方法可以参考步骤S104。
本发明实施例通过行车记录终端获取包含目标车辆的图像的行车路况信息，所述行车记录终端根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态，所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险，若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，所述行车记录终端则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器，可以在行车的同时检测并上传周围车辆的违章行车记录，进而可以扩大违章监测范围、减少人力投入、及时记录违章证据。
图3是本发明实施例中一种行车记录终端的组成结构图，如图所示所述终端包括：
信息获取模块310，用于获取包含目标车辆的图像的行车路况信息。
具体的，行车记录终端可以放置或者安装在车辆上，当用户启动汽车或者开启行车记录终端的开启开关等行车记录终端启动操作时，行车记录终端就可以通过摄像头对车辆周围的车辆的行车行为拍摄图像或视频。
具体实施中，当检测到目标车辆出现在摄像头拍摄区域时，信息获取模块310获取包含目标车辆的图像的行车路况信息。其中，目标车辆可以是摄像头的拍摄区域中的前景目标，具体的可以将检测到的离行车记录终端所在车辆最近的车辆设为目标车辆，也可以将摄像头的拍摄区域中的前景车辆都设为目标车辆。行车路况信息可以是摄像头定时拍摄的图像信息，也可以是摄像头拍摄的视频信息通过解析后的图像帧，行车路况信息中除了包含目标车辆的图像，还可以包括目标车辆所在道路的交通标识、限速标识等道路交通信息。
行车状态模块320，用于根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态。
具体的，行车状态可以包括目标车辆的行车速度、行车轨迹、指示灯状态、驾驶人状态、转弯状态、变道状态、倒车状态等反应目标车辆行车过程中的行为的状态参数。根据信息获取模块310中获取到的包含目标车辆的图像的行车路况信息，行车状态模块320可以确定目标车辆的行车状态中的全部或一部分状态参数。
例如，行车状态模块320可以根据获取的行车路况信息(摄像头定时拍摄的连续的多幅图像或者视频信息通过解析后得到的图像帧序列)中目标车辆的相对位置变化，确定目标车辆的行车轨迹。具体实施中，可以采用卡尔曼滤波方法建立状态空间模型后进行状态估计，也可以采用均值飘移方法(Mean Shift)计算像素点概率密度梯度确定移动方向，这里不作具体限定。进一步地，行车状态模块320还可以再根据确定出的目标车辆的行车轨迹，确定目标车辆是处于转弯状态、变道状态或倒车状态等。
进一步地，所述行车状态模块320还包括车速获取单元321和车速计算单元322，如图4所示。
车速获取单元321，用于获取所述行车记录终端所在车辆的行车速度。
具体的，目标车辆的行车状态包括行车速度，车速获取单元321可以通过加速度传感器确定其所在车辆的行车速度，也可以通过与车辆的读数装置或其他车载设备相连后读取得到行车记录终端所在车辆的行车速度，这里不作具体限定。具体实施中，在信息获取模块310获取到包含目标车辆的图像的行车路况信息时，车速获取单元321也同步获取行车记录终端所在车辆的行车速度。需要说明的是，由于行车记录终端的摄像头采集图像或者视频的图像帧的速度相对于行车速度的变化来说是非常快的，因此在比较一定数量的连续图像的行车路况信息时，可以忽略行车速度的微小变化，也即忽略车辆的行车加速度。
车速计算单元322，用于根据所述行车记录终端所在车辆的行车速度以及所述目标车辆在所述包含目标车辆的图像的行车路况信息中的相对位置变化，计算所述目标车辆的行车速度。
具体的，可以根据行车记录终端的摄像头采集的至少两张连续包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定目标车辆在至少两张连续图像或图像帧中的相对位置变化。如图6所示，上图是连续采集的两张图像帧中的前一张，下图是连续采集的两张图像帧中的后一张，其中空心原点代表图像中拍摄到的目标车辆的位置，则可以确定目标车辆在两张连续图像帧中的相对位置变化为Δs。进一步地，根据预设的采集的图像帧或图像与实际空间的换算比例值，在计算目标车辆的行车速度之前，可以将图像中的相对位置变化大小Δs换算成实际空间的相对位置变化大小ΔS进行计算。
确定目标车辆的相对位置变化后，已知的采集每张图像或图像帧的时间间隔、已获取到行车记录终端所在车辆的行车速度，且相对于图像采集时间间隔可以忽略加速度，则车速计算单元322可以计算得出目标车辆的行车速度。
例如，假设获取到的行车记录终端所在车辆的行车速度为v1＝40km/h(11m/s)，采集每张视频图像帧的时间间隔为t＝0.01s，两张连续图像帧中目标车辆的相对位置变化即位移差为Δs＝1cm，实际空间换算比例为10，忽略时间间隔t＝0.01s内车辆的加速度造成的速度变化，则根据公式ΔS＝(v2-v1)*t可以得到0.01*10＝(v2-11)*0.01，v2＝21m/s(76km/h)。那么目标车辆的行车速度即为76km/h。
安全风险模块330，用于判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险。
具体的，根据行车状态模块320中确定的行车状态中不同的状态参数，安全风险模块330可以分别将不同的状态参数与对应的预设的安全状态指标进行对比，以确定目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险。
进一步地，不同的地理位置通常具有不同的安全状态指标，因此安全风险模块330可以针对不同的地理位置或道路位置设置不同的安全状态指标。在判断目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险之前，安全风险模块330可以先获取行车记录终端所在车辆的地理位置信息，或者根据包含目标车辆的图像的行车路况信息确定当前的道路信息，然后获取与当前的地理位置信息或道路信息对应的安全状态指标，再将行车状态的状态参数与对应的安全状态指标进行对比，判断目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险。
进一步地，所述安全风险模块330还包括第一获取单元331、第一判断单元332、第二判断单元333、第二获取单元334、第三判断单元335和第四判断单元336，如图5所示。
第一获取单元331，用于获取所述目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围。
具体的，目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围，第一获取单元331可以通过行车记录终端拍摄的包含目标车辆的图像的行车路况信息中获取，也可以通过行车记录终端获取到当前所处的地理位置信息对应的道路信息中获取。例如，若包含目标车辆的图像的行车路况信息中包含有行车限速标识“60km/h”，则可以获取目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围为不高于60km/h；若包含目标车辆的图像的行车路况信息中没有行车限速标识，可以获取当前所处的地理位置信息对应的道路信息，获取限速范围为“60km/h～100km/h”。
第一判断单元332，用于判断所述目标车辆的行车速度是否处于所述行车限速范围，若不处于所述行车限速范围，则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
具体的，根据第一获取单元331中获取到的目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围，可以将车速计算单元322中计算得到的目标车辆的行车速度与行车限速范围进行比较，若目标车辆的行车速度不处于所述行车限速范围中，第一判断单元332则确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。例如，车速计算单元322中计算得到的目标车辆的行车速度为76km/h，步骤S204中获取的目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围为不高于60km/h，76km/h高于60km/h，不处于行车限速范围，则可以确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
第二判断单元333，用于判断所述目标车辆的驾驶人状态是否存在安全风险，若是则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
具体的，目标车辆的行车状态还可以包括驾驶人状态，驾驶人状态包括目标车辆的驾驶人的安全带系扣状态或方向盘握持状态。因此，第二判断单元333通过目标车辆的驾驶人的安全带系扣状态或方向盘握持状态，可以判断目标车辆的驾驶人状态是否存在安全风险。具体可以通过检测驾驶人身上是否存在长条形宽带确定安全带系扣状态，可以通过检测方向盘上是否有两只手的形状确定方向盘握持状态。若驾驶人状态为未系安全带或未双手握持方向盘，则可以确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
第二获取单元334，用于获取当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型。
具体的，第二获取单元334可以通过获取当前的道路位置信息，获取对应的行车轨迹禁止类型，行车轨迹禁止类型包括掉头、左转弯、倒车等。
第三判断单元335，用于判断所述目标车辆的行车轨迹是否属于所述当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型，若是则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
具体的，目标车辆的行车状态还可以包括行车轨迹，可以根据获取的行车路况信息(摄像头定时拍摄的连续的多幅图像或者视频信息通过解析后得到的图像帧序列)中目标车辆的相对位置变化，确定目标车辆的行车轨迹。具体实施中，可以采用卡尔曼滤波方法建立状态空间模型后进行状态估计，也可以采用均值飘移方法(Mean Shift)计算像素点概率密度梯度确定移动方向，这里不作具体限定。第三判断单元335将目标车辆的行车轨迹与获取到的当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型的轨迹进行对比，判断目标车辆的行车轨迹是否属于行车轨迹禁止类型，若是则确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。例如，目标车辆的行车轨迹为掉头，而掉头属于当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型，那么可以确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
第四判断单元336，用于判断所述目标车辆的指示灯状态是否与所述目标车辆的行车状态相符，若不相符则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
具体的，目标车辆的行车状态还可以包括转弯状态、变道状态或者倒车状态，可以根据包含目标车辆的图像的行车路况信息中目标车辆的相对位置变化，确定目标车辆的行车轨迹，然后根据行车轨迹确定目标车辆的行车状态属于转弯状态、变道状态还是倒车状态。进而，第四判断单元336可以判断目标车辆在处于转弯状态、变道状态或倒车状态时的行车路况信息中指示灯状态是否符合对应转弯状态、变道状态或倒车状态时的指示灯规范状态，若不符合，则目标车辆的行车状态存在行车安全风险。例如，根据目标车辆的行车轨迹确定目标车辆的行车状态为右转弯状态，对应的行车路况信息中的目标车辆的右指示灯未亮，这与右转弯状态时的指示灯规范状态不符，则确定目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
信息上传模块340，用于若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器。
具体的，若安全风险模块330中判断得到目标车辆的行车状态存在行车安全风险，则信息上传模块340可以将信息获取模块310中获取到的包含目标车辆的图像的行车路况信息，即摄像头拍摄的包含目标车辆的图像或者视频通过wifi或者移动网络上传至行车安全监控服务器。交通监管部门通过对行车安全监控服务器中的图像和视频审核后，可以对目标车辆的车主进行相应的惩处。进一步地，信息上传模块340还可以将违章发生时间、位置以及联系人信息一起上传至行车安全监控服务器，以便交通监管部门核实和奖励。
本发明实施例通过行车记录终端获取包含目标车辆的图像的行车路况信息，所述行车记录终端根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态，所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险，若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，所述行车记录终端则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器，可以在行车的同时检测并上传周围车辆的违章行车记录，进而可以扩大违章监测范围、减少人力投入、及时记录违章证据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (8)
1.一种行车信息上报方法，其特征在于，所述方法包括：
行车记录终端获取包含目标车辆的图像的行车路况信息，所述行车路况信息包括摄像头定时拍摄的图像信息或摄像头拍摄的视频信息通过解析后的图像帧；
所述行车记录终端根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态；所述行车状态包括行车速度；
所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险；
若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，所述行车记录终端则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器；
所述行车记录终端根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态包括：
所述行车记录终端获取所述行车记录终端所在车辆的行车速度；
所述行车记录终端根据所述行车记录终端所在车辆的行车速度以及所述目标车辆在所述包含目标车辆的图像的行车路况信息中的相对位置变化，计算所述目标车辆的行车速度；
所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险包括：
所述行车记录终端获取所述目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围；
所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车速度是否处于所述行车限速范围，若不处于所述行车限速范围，则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
2.如权利要求1所述的行车信息上报方法，其特征在于，所述行车状态还包括驾驶人状态，所述驾驶人状态包括所述目标车辆的驾驶人的安全带系扣状态或方向盘握持状态；
所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险包括：
所述行车记录终端判断所述目标车辆的驾驶人状态是否存在安全风险，若是则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
3.如权利要求1所述的行车信息上报方法，其特征在于，所述行车状态还包括行车轨迹；
所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险包括：
所述行车记录终端获取当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型；
所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车轨迹是否属于所述当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型，若是则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
4.如权利要求1所述的行车信息上报方法，其特征在于，所述行车状态还包括转弯状态、变道状态或者倒车状态；
所述行车记录终端判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险包括：
所述行车记录终端判断所述目标车辆的指示灯状态是否与所述目标车辆的行车状态相符，若不相符则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
5.一种行车记录终端，其特征在于，所述终端包括：
信息获取模块，用于获取包含目标车辆的图像的行车路况信息，所述行车路况信息包括摄像头定时拍摄的图像信息或摄像头拍摄的视频信息通过解析后的图像帧；
行车状态模块，用于根据所述包含目标车辆的图像的行车路况信息，确定所述目标车辆的行车状态；所述行车状态包括行车速度；
安全风险模块，用于判断所述目标车辆的行车状态是否存在行车安全风险；
信息上传模块，用于若所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险，则将所述包含目标车辆的图像的行车路况信息上传至行车安全监控服务器；
所述行车状态模块包括：
车速获取单元，用于获取所述行车记录终端所在车辆的行车速度；
车速计算单元，用于根据所述行车记录终端所在车辆的行车速度以及所述目标车辆在所述包含目标车辆的图像的行车路况信息中的相对位置变化，计算所述目标车辆的行车速度；
所述安全风险模块包括：
第一获取单元，用于获取所述目标车辆当前所在道路对应的行车限速范围；
第一判断单元，用于判断所述目标车辆的行车速度是否处于所述行车限速范围，若不处于所述行车限速范围，则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
6.如权利要求5所述的行车记录终端，其特征在于，所述行车状态还包括驾驶人状态，所述驾驶人状态包括所述目标车辆的驾驶人的安全带系扣状态或方向盘握持状态；
所述安全风险模块包括：
第二判断单元，用于判断所述目标车辆的驾驶人状态是否存在安全风险，若是则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
7.如权利要求5所述的行车记录终端，其特征在于，所述行车状态还包括行车轨迹；
所述安全风险模块包括：
第二获取单元，用于获取当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型；
第三判断单元，用于判断所述目标车辆的行车轨迹是否属于所述当前的道路位置信息对应的行车轨迹禁止类型，若是则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
8.如权利要求5所述的行车记录终端，其特征在于，所述行车状态还包括转弯状态、变道状态或者倒车状态；
所述安全风险模块包括：
第四判断单元，用于判断所述目标车辆的指示灯状态是否与所述目标车辆的行车状态相符，若不相符则确定所述目标车辆的行车状态存在行车安全风险。
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