CN106548629A - 基于数据融合的交通违法行为检测方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于数据融合的交通违法行为检测方法和系统，将车辆在交叉口的电子警察检测数据与其他卡口数据、车辆定位数据进行融合分析，进而检测车辆在交叉口不按导向车道行驶、违法占用车道等违法现象，实现基于数据分析的非现场执法；基于此方法，本发明提出的基于数据融合的交通违法行为检测系统，通过接入卡口检测系统、出租车等运营车辆监管系统的车辆运行数据，分析车辆的行驶路径，进一步地实现违法检测、违法数据生成、违法审核以及违法处理。该方法和系统对电子警察的硬件要求低，能够广泛使用于城市路网交通执法管理，为交警部门提供可靠的非现场执法检测手段。

Description

基于数据融合的交通违法行为检测方法和系统

技术领域

本发明涉及一种基于数据融合的交通违法行为检测方法和系统。

背景技术

随着道路交通通行量的急剧增长，车辆违章违法事件频发，交通管理部门面临日益繁重的交通监管以及执法任务，为有效治理不按规定行驶的违法行为，电子警察等智能化的非现场执法系统得到推广应用。目前的电子警察系统以交叉口车辆闯红灯为主要检测目标和抓拍对象，对于车辆违法变线、不按导向车道行驶等交叉口违法行为则基于电子警察设备内载的图像处理技术，通过划定虚拟线圈等方式实现车辆行驶行为的微观检测以及违法行为的识别。此类以图像处理为核心的非现场执法手段虽然在违法行为检测方面取得良好效果，但因为成本问题无法在路网内得到普遍应用，大多城市仅在路网关键交叉口、违法多发点布设此类智能化电警设备，不利于构建严密的非现场执法网络。

发明内容

鉴于当前的非现场执法现状，本发明提出一种基于车辆过车或定位数据融合的交通违法检测方法和系统，目的是充分利用现有的路面车辆行驶数据，通过多源数据的关联，智能化检测车辆不按导向车道行驶、违法占道等违法驾驶行为，实现非现场的交通违法检测；本发明所述的方法无需依赖于复杂的图像处理算法，对路面安装的电子警察设备没有较高的硬件要求，仅需具备基础的过车检测与号牌识别功能即能满足非现场执法检测需求，解决当前因成本限制无法实现全路网内违法占道行驶的执法检测问题。

本发明的技术解决方案是：

一种基于数据融合的交通违法行为检测方法，包括以下步骤，

S1、以信号交叉口进口道车道为检测单位，根据各车道对应的电子警察检测数据获取车道过车数据，包括车道转向、过车时刻、号牌号码；

S2、根据路网交叉口联结以及交叉口、路段关联映射关系，确定该交叉口进口道各转向车道对应的下游相邻交叉及路段；由此生成各车道的过车路径映射数据，即号牌号码、车道转向、过车时刻、下游应驶路段、下游应驶交叉口；

S3、以单一车辆为分析对象，对交叉口行驶车辆进行逐一分析，通过数据融合与关联处理并分析车辆在驶出该交叉口后的行驶路径，根据车牌号码将过车路径数据与过车路径映射数据进行匹配，检测车辆是否进入其应驶路段或交叉口，分析识别车辆的占道行驶违法行为。

进一步地，步骤S3具体为：

S31、处理车辆行驶数据，根据路网的交叉口、路段关联映射关系，分析车辆行驶路径，生成车辆过车路径数据；

S32、根据号牌号码将车辆过车路径映射数据与过车路径数据进行匹配，若路径映射数据中的下游应驶路段/交叉口与过车路径数据中的下游过车路段/交叉口不一致，则表明未按照车道规定的方向规范行驶，存在违法占道行驶行为，否则，表明车辆按车道指向规范行驶。

进一步地，步骤S31中，车辆行驶数据分为两类：包含有号牌识别结果的卡口过车检测数据以及车辆连续GPS定位数据，对应的过车路径生成方法为：

对于路段与交叉口布设的卡口检测的过车数据，通过号牌对比，从该车辆所属的交叉口进口道内各车道对应的下游相邻各路段、交叉口布设的卡口设备检测数据中检索车辆号牌信息，根据检测到车辆过车记录的交叉口或路段生成车辆过车路径数据：号牌号码、下游过车时刻、下游过车路段/交叉口；

对于车辆连续GPS定位数据，根据车辆定位坐标进行地图匹配，通过轨迹匹配分析车辆在驶出当前交叉口后的行驶路段，生成过车路径数据：号牌号码、下游过车路段。

一种基于数据融合的交通违法行为检测系统，包括数据对接模块、违法检测模块、数据审核模块和违法处理模块；

数据对接模块：通过接口读取过车检测系统中的车道过车数据，与车驾管数据库进行对接获取车辆基础信息；

违法检测模块：获取数据对接模块输出的车道过车数据，基于上述任一项所述基于数据融合的交通违法行为检测方法，对各监控点位的过车不按导向车道行驶的行为进行自动判别；根据判别结果确定占道检测字段数据：违法或正常；对于违法数据，根据检测分析结果对其应驶车道与实际行驶车道字段进行自动录入；

违法数据生成模块：从违法检测模块输出的数据中检索占道检测字段为违法的数据，生成违法检测数据；

数据审核模块：按系统配置的审核任务分派规则向对应的数据审核人员进行违法数据分配，并根据审核人员的操作指令从违法数据生成模块调取违法数据详情信息，接收审核人员的审核意见；对于违法行为审核未通过的数据进行恢复，从系统数据库中删除；否则，将审核后的数据传输至违法处理模块；

违法处理模块：对审核通过的违法数据进行管理，并与短信平台对接，根据车驾管信息向对应车主发送违法通知以及处罚方案。

进一步地，过车检测系统包括电子警察系统、智能卡口系统或GPS检测系统。

进一步地，违法数据生成模块中，违法检测数据包括车牌号码、车牌类型、车辆违法时间、车辆违法地点、车辆违法行为、车辆车驾管理登记信息、车辆交叉口通行抓拍图片、违法判别证据；其中号牌号码、车牌类型、车辆违法时间与地点、车辆交叉口通行抓拍图片从数据对接模块接入的电子警察系统过车检测数据中读取，车辆违法行为根据违法检测模块输出的应驶车道与实际行驶车道生成，车辆车驾管理登记信息通过数据对接模块从车驾管数据库读取获得，违法判别证据根据数据类型进行相应图片的拼合。

进一步地，违法判别证据根据数据类型进行相应图片的拼合，具体为：

若基于卡口数据进行的交通违法检测，则通过数据对接模块提取车辆在下一卡口的过车抓拍图片，并将两个检测点图片进行拼合；

若基于GPS定位数据进行的交通违法 检测，则从车辆GPS定位系统中获取车辆在经过该路口后的地图行驶轨迹，将过车抓拍图片与地图轨迹截图进行拼合。

本发明的有益效果是：该种基于数据融合的交通违法行为检测方法和系统，基于路网交叉口、路段的关联关系，根据卡口检测数据或出租车等运营车辆的GPS数据对车辆行驶行为进行检测，通过与电子警察过车检测数据的融合分析，判别车辆的占道行驶行为；依据此方法，基于数据融合的交通违法行为检测系统在数据对接的基础上，对电子警察抓拍的过车数据逐一进行占道行驶检测，并生成违法证据，通过人工审核后进一步进行执法处理。本发明所述的方法和系统对电子警察的硬件要求低，能够广泛使用于城市路网交通执法管理，为交警部门提供可靠的非现场执法检测手段。

附图说明

图1是本发明实施例基于数据融合的交通违法行为检测方法的流程示意图。

图2是本发明实施例基于数据融合的交通违法行为检测系统的说明框图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。

实施例

实施例的基于数据融合的交通违法行为检测方法，以路网内卡口设备检测的过车数据与出租车等运营车辆的实时定位数据为基础支撑数据，分别对两类过车数据进行处理与分析，获得车辆的行驶路径，进一步地，将行驶路径与交叉口电子警察过车数据融合处理，分析识别车辆的占道行驶行为；如图1，详细步骤为：

S1、以信号交叉口进口道车道为检测单位，根据各车道对应的电子警察检测数据获取车道过车数据，包括车道转向、过车时刻、号牌号码。

S2、根据路网交叉口联结以及交叉口、路段关联映射关系，确定该交叉口进口道各转向车道对应的下游相邻交叉及路段；由此生成各车道的过车路径映射数据，即号牌号码、车道转向、过车时刻、下游应驶路段、下游应驶交叉口。

S3、以单一车辆为分析对象，对车道行驶车辆进行逐一分析，处理并分析该车辆在驶出该交叉口后的行驶路径，根据车牌号码将过车路径数据与过车路径映射数据进行匹配，检测车辆是否进入其应驶路段或交叉口；具体地，

S31、处理车辆行驶数据，根据路网的交叉口、路段关联映射关系，分析车辆行驶路径，生成车辆过车路径数据；其中，车辆行驶数据分为两类：包含有号牌识别结果的卡口过车检测数据以及车辆连续GPS定位数据；

（1）对于路段与交叉口布设的卡口检测的过车数据，从该车辆所属的交叉口进口道内各车道对应的下游相邻各路段、交叉口布设的卡口设备检测数据中检索车辆号牌信息，根据检测到车辆过车记录的交叉口或路段生成车辆过车路径数据：号牌号码、下游过车时刻、下游过车路段/交叉口；

（2）对于车辆连续GPS定位数据，根据车辆定位坐标进行地图匹配，进而分析车辆在驶出当前交叉口后的行驶路段，生成过车路径数据：号牌号码、下游过车路段；

S32.根据号牌号码将车辆过车路径映射数据与过车路径数据进行匹配，若路径映射数据中的下游应驶路段/交叉口与轨迹数据中的下游过车路段/交叉口不一致，则表明未按照车道规定的方向规范行驶，存在违法占道行驶行为，否则，表明车辆按车道指向规范行驶。

实施例的一种基于数据融合的交通违法行为检测方法，根据车辆在路网内的过车、定位数据等多源数据融合对车辆的行驶行为进行分析，进而检测车辆在交叉口不按导向车道行驶、违法占用车道等违法现象，实现基于数据融合的非现场执法；基于此方法，实施例提出的非现场执法系统，通过接入卡口检测系统、出租车等运营车辆监管系统的车辆运行数据，实现违法检测、违法数据生成、违法审核以及违法处理。

实施例提出的基于数据融合的交通违法行为检测系统，如图2，包括数据对接模块、违法检测模块、数据审核模块、违法处理模块。

数据对接模块通过接口读取电子警察系统、智能卡口系统、出租车公交车等营运车辆GPS定位系统数据，与车驾管数据库进行对接获取车辆基础信息。

违法检测模块获取数据对接模块输出的过车检测数据，基于基于数据融合的交通违法行为检测方法，对各监控点位的过车不按导向车道行驶的行为进行自动判别；根据判别结果确定占道检测字段数据：违法或正常；对于违法数据，根据检测分析结果对其应驶车道与实际行驶车道字段进行自动录入。

违法数据生成模块：从违法检测模块输出的数据中检索占道检测字段为违法的数据，生成违法检测数据，包括车牌号码、车牌类型、车辆违法时间、车辆违法地点、车辆违法行为、车辆车驾管理登记信息、车辆交叉口通行抓拍图片、违法判别证据；其中号牌号码、车牌类型、车辆违法时间与地点、车辆交叉口通行抓拍图片从数据对接模块接入的电子警察系统过车检测数据中读取，车辆违法行为根据违法检测模块输出的应驶车道与实际行驶车道生成，车辆车驾管理登记信息通过数据对接模块从车驾管数据库读取获得，违法判别证据根据数据类型进行相应图片的拼合，具体地：

若基于卡口数据进行的交通违法检测，则通过数据对接模块提取车辆在下一卡口的过车抓拍图片，并将两个检测点图片进行拼合；若基于GPS定位数据进行的交通违法检测，则从车辆GPS定位系统中获取车辆在经过该路口后的地图行驶轨迹，将过车抓拍图片与地图轨迹截图进行拼合。

数据审核模块：按系统配置的审核任务分派规则向对应的数据审核人员进行违法数据分配，并根据审核人员的操作指令从违法数据生成模块调取违法数据详情信息，接收审核人员的审核意见；对于违法行为审核未通过的数据进行恢复，从系统数据库中删除；否则，将审核后的数据传输至违法处理模块。

违法处理模块：对审核通过的违法数据进行管理，并与短信平台对接，根据车驾管信息向对应车主发送违法通知以及处罚方案。

该种基于数据融合的交通违法行为检测方法和系统，基于路网交叉口、路段的关联关系，根据卡口检测数据或出租车等运营车辆的GPS数据对车辆行驶行为进行检测，通过与电子警察过车检测数据的融合分析，判别车辆的占道行驶行为；依据此方法，基于数据融合的交通违法行为检测系统在数据对接的基础上，对电子警察抓拍的过车数据逐一进行占道行驶检测，并生成违法证据，通过人工审核后进一步进行执法处理。实施例的该方法和系统对电子警察的硬件要求低，能够广泛使用于城市路网交通执法管理，为交警部门提供可靠的非现场执法检测手段。

Claims (7)

1.一种基于数据融合的交通违法行为检测方法，其特征在于：包括以下步骤，

S1、以信号交叉口进口道车道为检测单位，根据各车道对应的电子警察检测数据获取车道过车数据，包括车道转向、过车时刻、号牌号码；

S2、根据路网交叉口联结以及交叉口、路段关联映射关系，确定该交叉口进口道各转向车道对应的下游相邻交叉及路段；由此生成各车道的过车路径映射数据，即号牌号码、车道转向、过车时刻、下游应驶路段、下游应驶交叉口；

S3、以单一车辆为分析对象，对交叉口行驶车辆进行逐一分析，通过数据融合与关联处理并分析车辆在驶出该交叉口后的行驶路径，根据车牌号码将过车路径数据与过车路径映射数据进行匹配，检测车辆是否进入其应驶路段或交叉口，分析识别车辆的占道行驶违法行为。

2.如权利要求1所述的基于数据融合的交通违法行为检测方法，其特征在于：步骤S3具体为：

S31、处理车辆行驶数据，根据路网的交叉口、路段关联映射关系，分析车辆行驶路径，生成车辆过车路径数据；

S32、根据号牌号码将车辆过车路径映射数据与过车路径数据进行匹配，若路径映射数据中的下游应驶路段/交叉口与过车路径数据中的下游过车路段/交叉口不一致，则表明未按照车道规定的方向规范行驶，存在违法占道行驶行为，否则，表明车辆按车道指向规范行驶。

3.如权利要求1所述的基于数据融合的交通违法行为检测方法，其特征在于：步骤S31中，车辆行驶数据分为两类：包含有号牌识别结果的卡口过车检测数据以及车辆连续GPS定位数据，对应的过车路径生成方法为：

对于路段与交叉口布设的卡口检测的过车数据，通过号牌对比，从该车辆所属的交叉口进口道内各车道对应的下游相邻各路段、交叉口布设的卡口设备检测数据中检索车辆号牌信息，根据检测到车辆过车记录的交叉口或路段生成车辆过车路径数据：号牌号码、下游过车时刻、下游过车路段/交叉口；

对于车辆连续GPS定位数据，根据车辆定位坐标进行地图匹配，通过轨迹匹配分析车辆在驶出当前交叉口后的行驶路段，生成过车路径数据：号牌号码、下游过车路段。

4.一种基于数据融合的交通违法行为检测系统，其特征在于：包括数据对接模块、违法检测模块、数据审核模块和违法处理模块；

数据对接模块：通过接口读取过车检测系统中的车道过车数据，与车驾管数据库进行对接获取车辆基础信息；

违法检测模块：获取数据对接模块输出的车道过车数据，基于权利要求1-3任一项所述基于数据融合的交通违法行为检测方法，对各监控点位的过车不按导向车道行驶的行为进行自动判别；根据判别结果确定占道检测字段数据：违法或正常；对于违法数据，根据检测分析结果对其应驶车道与实际行驶车道字段进行自动录入；

违法数据生成模块：从违法检测模块输出的数据中检索占道检测字段为违法的数据，生成违法检测数据；

数据审核模块：按系统配置的审核任务分派规则向对应的数据审核人员进行违法数据分配，并根据审核人员的操作指令从违法数据生成模块调取违法数据详情信息，接收审核人员的审核意见；对于违法行为审核未通过的数据进行恢复，从系统数据库中删除；否则，将审核后的数据传输至违法处理模块；

违法处理模块：对审核通过的违法数据进行管理，并与短信平台对接，根据车驾管信息向对应车主发送违法通知以及处罚方案。

5.如权利要求4所述的基于数据融合的交通违法行为检测系统，其特征在于：过车检测系统包括电子警察系统、智能卡口系统或GPS检测系统。

6.如权利要求4所述的基于数据融合的交通违法行为检测系统，其特征在于：违法数据生成模块中，违法检测数据包括车牌号码、车牌类型、车辆违法时间、车辆违法地点、车辆违法行为、车辆车驾管理登记信息、车辆交叉口通行抓拍图片、违法判别证据；其中号牌号码、车牌类型、车辆违法时间与地点、车辆交叉口通行抓拍图片从数据对接模块接入的电子警察系统过车检测数据中读取，车辆违法行为根据违法检测模块输出的应驶车道与实际行驶车道生成，车辆车驾管理登记信息通过数据对接模块从车驾管数据库读取获得，违法判别证据根据数据类型进行相应图片的拼合。

7.如权利要求6所述的基于数据融合的交通违法行为检测系统，其特征在于：违法判别证据根据数据类型进行相应图片的拼合，具体为：

若基于卡口数据进行的交通违法检测，则通过数据对接模块提取车辆在下一卡口的过车抓拍图片，并将两个检测点图片进行拼合；

若基于GPS定位数据进行的交通违法检测，则从车辆GPS定位系统中获取车辆在经过该路口后的地图行驶轨迹，将过车抓拍图片与地图轨迹截图进行拼合。