CN107481521B - 基于车联网的交通事件智能举证方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于车联网的交通事件智能举证方法，包括：采集车辆的各种道路交通信息，提取并上报报警信息给服务器，同时收集举证信息；对交通报警信息进行业务分类，且将分好的交通报警信息提交给相应的业务服务器；业务服务器结合云平台大数据分析是否备案，若是，则解除举证信息，若否，则提交举证信息，并通知收集协助举证信息；WEB业务系统判断是否上传协助举证信息，若是，则上传协助举证信息，若否，则解除协助举证信息；WEB业务系统根据提交的信息执行对应的业务流程处理。本发明通过动态感知的方式来识别违章交通事件、客观分析、智能违章举报，可减少不必要的纠纷和确保行车安全，且可简化违章举报操作流程和提高举报质量。

Description

基于车联网的交通事件智能举证方法及系统

技术领域

本发明涉及一种举证方法，特别涉及一种基于车联网的交通事件智能举证方法及系统。

背景技术

自从2014年1月深圳交警微信升级版全国首创“随手拍举报交通违法”之后，全国多个城市都开通了市民违章监督举报通道，即用户可通过微信平台举报违法行为，并拍照实时上传。由于用户举报时需要在当前违章行为发生的位置拍摄并上传照片，而在单人驾驶的情况下进行拍摄取证是存在一定的安全隐患的，且与《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》第六十二条，驾驶机动车时不得拨打、接听手持电话、观看电视等妨碍安全驾驶的行为规定相冲突。不仅如此，现有技术在进行车辆信息采集和举证时，还存在有如下缺陷：

1、现有的智能行车记录仪主要以人为判断是否违章，主观意识上传“违章”信息，往往上传的内容与主题无关，会影响规范市民文明出行的活动的意义。另外，存在录像清晰度、拍照角度、抓拍操作时间不好把控等因素，加上举报操作流程相对复杂，举报内容经常无法完整的呈现违章事件的整个过程。

2、目前交通信息主要通过线圈检测器、微波检测器、视频检测器等固定式检测设备进行采集，存在安装维护成本高、检测范围有限，难以提供全路网交通信息等不足；并发的道路交通突发事件及复杂的道路环境，仅有当前时刻的实时拍照的车载产品是无法满足举证、取证、道路预警的需要的，也无法满足智能交通系统及交通信息的需求。

3、目前加装的车载GPS定位终端，主要以动态浮动方式获取道路交通路况，而车载GPS定位终端本身定位精度在10米左右，由于存在很大的精度误差，交通拥堵情况、车辆所在道路具体车道位置，及当前车辆运动轨迹判断都不够精确。另外，城市道路积水、路面结冰、山体滑坡、隧道桥梁等自然灾害引起的道路事件，也不能及时有效的广播到路段或路网中的群体车辆。

发明内容

本发明要解决的技术问题之一，在于提供一种基于车联网的交通事件智能举证方法，该方法通过动态感知的方式来识别违章交通事件、客观分析、智能违章举报，可减少不必要的纠纷和确保行车安全，同时可极大的简化违章举报操作流程，提升违章事件的举报质量，提高违章事件处理办事效率。

本发明是这样实现技术问题之一的：一种基于车联网的交通事件智能举证方法，所述方法包括：

步骤1、采集车辆的各种道路交通信息，从各种道路交通信息中提取并生成交通报警信息，且将交通报警信息上报给服务器，同时继续收集该交通报警信息对应的举证信息；

步骤2、服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理，且将分类好的交通报警信息提交给相应业务类型的业务服务器；

步骤3、业务服务器根据举证业务类型及信息特征并结合云平台大数据判断提交的交通报警信息是否备案，且若已备案，则解除收集的该交通报警信息所对应的举证信息，并结束流程；若未备案，则将收集的该交通报警信息所对应的举证信息上传至WEB业务系统，同时通知处在该路段或路网中的其它车辆协助采集该交通报警信息的协助举证信息；

步骤4、通过WEB业务系统查阅交通报警信息以及对应的举证信息，并判断是否提交其它车辆采集的协助举证信息，若是，则将其它车辆采集的协助举证信息上传至WEB业务系统；若否，则解除其它车辆采集的协助举证信息；

步骤5、WEB业务系统根据交通报警信息以及相关的举证信息执行对应的业务流程处理，且在处理完业务流程后，WEB业务系统自动解除对应的交通报警信息以及相关的举证信息。

进一步地，在所述步骤1中，所述“采集车辆的各种道路交通事件，从各种道路交通事件中提取并生成交通报警信息”具体为：

采集车辆的外部道路交通信息，包括采集车辆的外部视频图像信息，获取车辆自身的位置、速度、加速度和角度信息，以及跟踪获取车辆外部多目标的位置、速度参数、姿态信息；采集车辆的内部道路交通信息，包括采集车内的视频图像以及语音信息；

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，并从中提取出符合报警条件的信息生成对应的交通报警信息，所述交通报警信息中包含有时间、坐标、速度、方向、姿态、终端ID、举证图片、语音片段或者举证业务类型。

更进一步地，所述“对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断”具体为：

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，包括进行车道识别、车辆识别、行人识别、交通信号识别、自然灾害区域识别、语音识别、车速判断、车内人员行为识别或者道路障碍识别。

进一步地，在所述步骤2中，所述“服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理”具体为：

服务器将上报的交通报警信息输入到预先训练的分类器，分类器根据举证业务类型及信息特征对输入的交通报警信息进行业务分类，所述举证业务类型包括道路交通突发类型、道路交通违章类型或者道路交通预警类型。

进一步地，在所述步骤4中，所述“将其它车辆采集的协助举证信息上传至WEB业务系统”具体为：

将其它车辆采集的协助举证信息先提交给服务器，服务器根据交通报警信息的特征对提交的协助举证信息进行剪辑、过滤筛选或者特征组合处理，且将处理后的协助举证信息以矩阵式举证的方式上传至WEB业务系统。

本发明要解决的技术问题之二，在于提供一种基于车联网的交通事件智能举证系统，该系统通过动态感知的方式来识别违章交通事件、客观分析、智能违章举报，可减少不必要的纠纷和确保行车安全，同时可极大的简化违章举报操作流程，提升违章事件的举报质量，提高违章事件处理办事效率。

本发明是这样实现技术问题之二的：一种基于车联网的交通事件智能举证系统，所述系统包括车载交通事件采集模块、业务分类模块、信息判断模块、协助举证模块以及业务处理模块；

所述车载交通事件采集模块，用于采集车辆的各种道路交通信息，从各种道路交通信息中提取并生成交通报警信息，且将交通报警信息上报给服务器，同时继续收集该交通报警信息对应的举证信息；

所述业务分类模块，用于服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理，且将分类好的交通报警信息提交给相应业务类型的业务服务器；

所述信息判断模块，用于业务服务器根据举证业务类型及信息特征并结合云平台大数据判断提交的交通报警信息是否备案，且若已备案，则解除收集的该交通报警信息所对应的举证信息，并结束流程；若未备案，则将收集的该交通报警信息所对应的举证信息上传至WEB业务系统，同时通知处在该路段或路网中的其它车辆协助采集该交通报警信息的协助举证信息；

所述协助举证模块，用于通过WEB业务系统查阅交通报警信息以及对应的举证信息，并判断是否提交其它车辆采集的协助举证信息，若是，则将其它车辆采集的协助举证信息上传至WEB业务系统；若否，则解除其它车辆采集的协助举证信息；

所述业务处理模块，用于WEB业务系统根据交通报警信息以及相关的举证信息执行对应的业务流程处理，且在处理完业务流程后，WEB业务系统自动解除对应的交通报警信息以及相关的举证信息。

进一步地，在所述车载交通事件采集模块中，所述“采集车辆的各种道路交通事件，从各种道路交通事件中提取并生成交通报警信息”具体为：

采集车辆的外部道路交通信息，包括采集车辆的外部视频图像信息，获取车辆自身的位置、速度、加速度和角度信息，以及跟踪获取车辆外部多目标的位置、速度参数、姿态信息；采集车辆的内部道路交通信息，包括采集车内的视频图像以及语音信息；

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，并从中提取出符合报警条件的信息生成对应的交通报警信息，所述交通报警信息中包含有时间、坐标、速度、方向、姿态、终端ID、举证图片、语音片段或者举证业务类型。

进一步地，所述“对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断”具体为：

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，包括进行车道识别、车辆识别、行人识别、交通信号识别、自然灾害区域识别、语音识别、车速判断、车内人员行为识别或者道路障碍识别。

进一步地，在所述业务分类模块中，所述“服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理”具体为：

服务器将上报的交通报警信息输入到预先训练的分类器，分类器根据举证业务类型及信息特征对输入的交通报警信息进行业务分类，所述举证业务类型包括道路交通突发类型、道路交通违章类型或者道路交通预警类型。

进一步地，在所述协助举证模块中，所述“将其它车辆采集的协助举证信息上传至WEB业务系统”具体为：

将其它车辆采集的协助举证信息先提交给服务器，服务器根据交通报警信息的特征对提交的协助举证信息进行剪辑、过滤筛选或者特征组合处理，且将处理后的协助举证信息以矩阵式举证的方式上传至WEB业务系统。

本发明具有如下优点：

1、采用车辆动态感知的方式来识别违章交通事件、客观分析、智能违章举报，以减少不必要的纠纷和确保行车安全，可极大的简化违章举报操作流程，提升违章事件的举报质量，提高违章事件处理办事效率。

2、通过感知的方式来智能提取和分析道路交通报警信息，且针对交通报警信息进行主动式举证、取证，以最优的方式节省数据流量、通信资源，以及减少服务器存储、处理、运算负荷，可实现最大程度的多视角还原道路突发事件的真相。

3、提高了取证的灵活性，可有效弥补固定方式采集系统安装维护成本高、检测范围有限，难以提供全路网交通信息等不足，可更好的满足并发的道路交通突发事件的举证、取证，以便于第一时间对突发事故实施救援。

4.可方便在存在驾驶隐患时进行及时预警，关键时刻还可辅助制动车辆，以在最大程度上减小事故伤害，是未来安全行车、无人驾驶的研究方向。

5、可对车内危险行为事件进行动机感知，智能分析警情后自动报警，以方便治安监控中心随时掌控车内不良动机，以及有效的掌握不法分子挟持装备，给执法人员有足够的时间立案、侦查，在准备充分后远程制动车辆、遏制不法事件的发生。

附图说明

下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。

图1为本发明基于车联网的交通事件智能举证方法的执行流程图。

具体实施方式

请参阅图1所示，本发明一种基于车联网的交通事件智能举证方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1、采集车辆的各种道路交通信息，从各种道路交通信息中提取并生成交通报警信息，且将交通报警信息上报给服务器，同时继续收集该交通报警信息对应的举证信息；

在所述步骤1中，所述“采集车辆的各种道路交通事件，从各种道路交通事件中提取并生成交通报警信息”具体为：

采集车辆的外部道路交通信息，包括采集车辆的外部视频图像信息，获取车辆自身的位置、速度、加速度和角度信息，以及跟踪获取车辆外部多目标的位置、速度参数、姿态信息；采集车辆的内部道路交通信息，包括采集车内的视频图像以及语音信息。在具体实施时，可通过图像传感器(如采用CMOS传感器OV2710)来采集车辆的外部视频图像信息；可通过GNSS/INS定位模块(采用采用HX-1612-M09芯片实现)来获取车辆自身的位置参数信息(包含经度、纬度、海拔高度等)以及计算出自身车辆的速度；可通过六轴MEMS传感器(采用BIM160芯片实现)来获取车辆自身的加速度和角度参数信息(包括前向加速度、侧向加速度、横滚角、俯仰角、角速度等特征参数，并可通过结合以上特征参数来对交通事故的发生原因进行初步判断，关键数据、图片筛选，以快速提供事故证据)；可通过毫米波雷达、GNSS/INS定位以及立体视觉组合定位技术来时刻跟踪获取车辆外部多目标(如车辆、行人、动物等)的位置、速度参数、姿态信息，例如可跟踪获取车外行人的位置(即经纬度)、速度和姿态信息(如行人是处于行走状态、停止状态或者是躺在路上等)，还可基于MEMS运动传感技术来完整绘制车辆的运动轨迹。可通过设置在车辆内部的辅助摄像头来采集车内的视频图像，可通过麦克风来采集语音信息。

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，并从中提取出符合报警条件的信息生成对应的交通报警信息，所述交通报警信息中包含有时间、坐标(可包含自身车辆坐标以及车辆外部多目标的坐标)、速度(可包含自身车辆速度以及车辆外部多目标的速度)、方向、姿态(如行人是处于行走、停止、躺下等状态，车辆是处于行驶、停止、侧翻等状态)、终端ID、举证图片、语音片段或者举证业务类型，当然，还可以根据需要增加其它内容。

所述“对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断”具体为：

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，包括进行车道识别(包括识别车道的位置、方向、车道的类型等)、车辆识别(包括识别外部车辆的位置、姿态、车灯、判断车辆是否违章等)、行人识别(包括识别行人的位置、姿态等)、交通信号识别(包括识别信号灯、路标灯)、自然灾害区域识别(包括识别自然灾害类型、位置等)、语音识别(包括以捕获关键词方式判断是否有恐吓、暴力等语句出行)、车速判断(包括判断是否超速行驶)、车内人员行为识别(包括识别驾驶员是否进行危险驾驶、车内是否存在挟持人员等)或者道路障碍识别(包括识别道路障碍的位置、姿态等)。在具体实施时，可通过ARM处理器(ARM处理器可采用MT6735V芯片来实现)来对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行具体的识别与分析判断，在进行识别与分析判断时，需要对采集到的视频图像信息进行图像基本预处理(xtixel计算、阴影计算、立体视觉计算)和图像多尺度采样(包括纹理计算、颜色特征计算、SOBEL梯度计算、任意图像梯度计算、尺度图角度图生成、steerable梯度计算)，以实现对车道、车辆、行人、交通信号灯等的识别，同时还可实现高清环视、立体视觉效果。

通过对外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断后，就可以进行有效的举证或者很好的预警。例如在通过对采集到的外部视频图像信息进行特征识别后，从中识别出了道路积水、山体滑坡、路面结冰等阻碍道路正常通行的事件，此时就可以产生交通报警信息，并由有关部门广播通知事发路段或路网中的群体车辆，帮助周边车辆采取规避措施，以防止意外事故的发生，且有助于提高道路通行效率。又如，在识别出某一辆车出现违章行为时，就可以产生交通报警信息，以方便交管部门在确认违章后可以进行相应的违章处罚处理。又如，可根据采集的驾驶室内的视频图像，计算驾驶员面部表情的视线方向、头部方向，以及根据不同刺激对面部表情的影响训练样本进行面部行为综合分析，判断驾驶员的注意力集中程度等情况，且当判断驾驶员正在进行危险驾驶时，就产生交通报警信息，以方便提醒驾驶员注意行车安全，且在必要的时刻还可以辅助制动车辆(具体可通过短距离无线模块来发出制动指令，由档位、油路等无线控制子单元接收制动指令并进行制动)，以最大程度减小事故伤害。还可通过辅助摄像头及语音识别来实现车主与系统对话，并以捕获关键词的方式检测车内安全，如有暴力、恐吓、挟持等危险事件动机时，就会自动产生交通报警信息并上报服务器，以方便治安监控中心接到报警后分析警情，随时掌控车内不良动机及有效的掌握不法分子挟持装备，给执法人员有足够的时间立案、侦查，在准备充分后远程制动车辆、遏制不法事件的发生。

步骤2、服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理，且将分类好的交通报警信息提交给相应业务类型的业务服务器；

在所述步骤2中，所述“服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理”具体为：

服务器将上报的交通报警信息输入到预先训练的分类器，分类器根据举证业务类型及信息特征对输入的交通报警信息进行业务分类，所述举证业务类型包括道路交通突发类型、道路交通违章类型或者道路交通预警类型。其中，道路交通突发类型包含交通事故、公路工程建设事故、危险货物运输事故等；道路交通违章类型包含超速、不按到行驶、车辆加塞、闯红灯、不礼让行人等；道路交通预警类型包含道路积水、冰雪湿滑、山体滑坡、隧道桥梁等危险预警。

步骤3、业务服务器根据举证业务类型及信息特征并结合云平台大数据判断提交的交通报警信息是否备案(即是否已被相关部门发现并立案)，且若已备案，则解除收集的该交通报警信息所对应的举证信息，并结束流程；若未备案，则将收集的该交通报警信息所对应的举证信息上传至WEB业务系统，具体可通过4G通信模块(如MT6169模块)来实现举证信息的上传，同时通知处在该路段或路网中的其它车辆协助采集该交通报警信息的协助举证信息，在进行通知时，可以广播的形式进行通知。

步骤4、通过WEB业务系统查阅交通报警信息以及对应的举证信息，并判断是否提交其它车辆采集的协助举证信息，若是，则将其它车辆采集的协助举证信息上传至WEB业务系统；若否，则解除其它车辆采集的协助举证信息；即在具体实施时，当WEB业务系统收到交通报警信息后，相关工作人员就可以查阅对应的举证信息是否齐全、有效，并可根据查阅情况判断是否需要更多的举证信息，如果需要，就可以将其它车辆收集的协助举证信息上传；如果不需要，就将其它车辆收集的协助举证信息解除。

在所述步骤4中，所述“将其它车辆采集的协助举证信息上传至WEB业务系统”具体为：

将其它车辆采集的协助举证信息先提交给服务器，服务器根据交通报警信息的特征对提交的协助举证信息进行剪辑、过滤筛选或者特征组合处理，由于其它车辆采集的协助举证信息不一定都是有效举证，因此需要根据交通报警信息的特征来从中筛选出有效的举证信息，例如某一交通报警信息针对的是一起交通事故，此时就可以将其它车辆采集的且与该起交通事故有关的举证信息筛选出来，且将处理后的协助举证信息以矩阵式举证的方式上传至WEB业务系统，具体可通过4G通信模块来实现举证信息的上传。

步骤5、WEB业务系统根据交通报警信息以及相关的举证信息执行对应的业务流程处理，且在处理完业务流程后，WEB业务系统自动解除对应的交通报警信息以及相关的举证信息。在具体实施时，可在WEB业务系统预先设置对应的业务流程，例如，可将有暴力、恐吓、挟持等危险事件动机的交通报警信息以及相关的举证信息直接提交给公安部门，以方便警情确认后可采取有效的援救措施。同时，当交通警报信息已查明或者已处理备案后，WEB业务系统就自动解除对应的交通报警信息以及相关的举证信息，以最优的方式节省数据流量、通信资源，同时减少服务器存储、运算负荷，以实现最大程度的多视角还原道路突发事件真相。

本发明一种基于车联网的交通事件智能举证系统，所述系统包括车载交通事件采集模块、业务分类模块、信息判断模块、协助举证模块以及业务处理模块；

所述车载交通事件采集模块，用于采集车辆的各种道路交通信息，从各种道路交通信息中提取并生成交通报警信息，且将交通报警信息上报给服务器，同时继续收集该交通报警信息对应的举证信息；

在所述车载交通事件采集模块中，所述“采集车辆的各种道路交通事件，从各种道路交通事件中提取并生成交通报警信息”具体为：

采集车辆的外部道路交通信息，包括采集车辆的外部视频图像信息，获取车辆自身的位置、速度、加速度和角度信息，以及跟踪获取车辆外部多目标的位置、速度参数、姿态信息；采集车辆的内部道路交通信息，包括采集车内的视频图像以及语音信息。在具体实施时，可通过图像传感器(如采用CMOS传感器OV2710)来采集车辆的外部视频图像信息；可通过GNSS/INS定位模块(采用采用HX-1612-M09芯片实现)来获取车辆自身的位置参数信息(包含经度、纬度、海拔高度等)以及计算出自身车辆的速度；可通过六轴MEMS传感器(采用BIM160芯片实现)来获取车辆自身的加速度和角度参数信息(包括前向加速度、侧向加速度、横滚角、俯仰角、角速度等特征参数，并可通过结合以上特征参数来对交通事故的发生原因进行初步判断，关键数据、图片筛选，以快速提供事故证据)；可通过毫米波雷达、GNSS/INS定位以及立体视觉组合定位技术来时刻跟踪获取车辆外部多目标(如车辆、行人、动物等)的位置、速度参数、姿态信息，例如可跟踪获取车外行人的位置(即经纬度)、速度和姿态信息(如行人是处于行走状态、停止状态或者是躺在路上等)，还可基于MEMS运动传感技术来完整绘制车辆的运动轨迹。可通过设置在车辆内部的辅助摄像头来采集车内的视频图像，可通过麦克风来采集语音信息。

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，并从中提取出符合报警条件的信息生成对应的交通报警信息，所述交通报警信息中包含有时间、坐标(可包含自身车辆坐标以及车辆外部多目标的坐标)、速度(可包含自身车辆速度以及车辆外部多目标的速度)、方向、姿态(如行人是处于行走、停止、躺下等状态，车辆是处于行驶、停止、侧翻等状态)、终端ID、举证图片、语音片段或者举证业务类型，当然，还可以根据需要增加其它内容。

所述“对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断”具体为：

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，包括进行车道识别(包括识别车道的位置、方向、车道的类型等)、车辆识别(包括识别外部车辆的位置、姿态、车灯、判断车辆是否违章等)、行人识别(包括识别行人的位置、姿态等)、交通信号识别(包括识别信号灯、路标灯)、自然灾害区域识别(包括识别自然灾害类型、位置等)、语音识别(包括以捕获关键词方式判断是否有恐吓、暴力等语句出行)、车速判断(包括判断是否超速行驶)、车内人员行为识别(包括识别驾驶员是否进行危险驾驶、车内是否存在挟持人员等)或者道路障碍识别(包括识别道路障碍的位置、姿态等)。在具体实施时，可通过ARM处理器(ARM处理器可采用MT6735V芯片来实现)来对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行具体的识别与分析判断，在进行识别与分析判断时，需要对采集到的视频图像信息进行图像基本预处理(xtixel计算、阴影计算、立体视觉计算)和图像多尺度采样(包括纹理计算、颜色特征计算、SOBEL梯度计算、任意图像梯度计算、尺度图角度图生成、steerable梯度计算)，以实现对车道、车辆、行人、交通信号灯等的识别，同时还可实现高清环视、立体视觉效果。

通过对外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断后，就可以进行有效的举证或者很好的预警。例如在通过对采集到的外部视频图像信息进行特征识别后，从中识别出了道路积水、山体滑坡、路面结冰等阻碍道路正常通行的事件，此时就可以产生交通报警信息，并由有关部门广播通知事发路段或路网中的群体车辆，帮助周边车辆采取规避措施，以防止意外事故的发生，且有助于提高道路通行效率。又如，在识别出某一辆车出现违章行为时，就可以产生交通报警信息，以方便交管部门在确认违章后可以进行相应的违章处罚处理。又如，可根据采集的驾驶室内的视频图像，计算驾驶员面部表情的视线方向、头部方向，以及根据不同刺激对面部表情的影响训练样本进行面部行为综合分析，判断驾驶员的注意力集中程度等情况，且当判断驾驶员正在进行危险驾驶时，就产生交通报警信息，以方便提醒驾驶员注意行车安全，且在必要的时刻还可以辅助制动车辆(具体可通过短距离无线模块来发出制动指令，由档位、油路等无线控制子单元接收制动指令并进行制动)，以最大程度减小事故伤害。还可通过辅助摄像头及语音识别来实现车主与系统对话，并以捕获关键词的方式检测车内安全，如有暴力、恐吓、挟持等危险事件动机时，就会自动产生交通报警信息并上报服务器，以方便治安监控中心接到报警后分析警情，随时掌控车内不良动机及有效的掌握不法分子挟持装备，给执法人员有足够的时间立案、侦查，在准备充分后远程制动车辆、遏制不法事件的发生。

所述业务分类模块，服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理，且将分类好的交通报警信息提交给相应业务类型的业务服务器；

在所述业务分类模块中，所述“服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理”具体为：

服务器将上报的交通报警信息输入到预先训练的分类器，分类器根据举证业务类型及信息特征对输入的交通报警信息进行业务分类，所述举证业务类型包括道路交通突发类型、道路交通违章类型或者道路交通预警类型。其中，道路交通突发类型包含交通事故、公路工程建设事故、危险货物运输事故等；道路交通违章类型包含超速、不按到行驶、车辆加塞、闯红灯、不礼让行人等；道路交通预警类型包含道路积水、冰雪湿滑、山体滑坡、隧道桥梁等危险预警。

所述信息判断模块，用于业务服务器根据举证业务类型及信息特征并结合云平台大数据判断提交的交通报警信息是否备案(即是否已被相关部门发现并立案)，且若已备案，则解除收集的该交通报警信息所对应的举证信息，并结束流程；若未备案，则将收集的该交通报警信息所对应的举证信息上传至WEB业务系统，具体可通过4G通信模块(如MT6169模块)来实现举证信息的上传，同时通知处在该路段或路网中的其它车辆协助采集该交通报警信息的协助举证信息，在进行通知时，可以广播的形式进行通知。

所述协助举证模块，用于通过WEB业务系统查阅交通报警信息以及对应的举证信息，并判断是否提交其它车辆采集的协助举证信息，若是，则将其它车辆采集的协助举证信息上传至WEB业务系统；若否，则解除其它车辆采集的协助举证信息；即在具体实施时，当WEB业务系统收到交通报警信息后，相关工作人员就可以查阅对应的举证信息是否齐全、有效，并可根据查阅情况判断是否需要更多的举证信息，如果需要，就可以将其它车辆收集的协助举证信息上传；如果不需要，就将其它车辆收集的协助举证信息解除。

所述业务处理模块，用于WEB业务系统根据交通报警信息以及相关的举证信息执行对应的业务流程处理，且在处理完业务流程后，WEB业务系统自动解除对应的交通报警信息以及相关的举证信息。在具体实施时，可在WEB业务系统预先设置对应的业务流程，例如，可将超速、不按到行驶、车辆加塞、闯红灯等违章行为的交通报警信息以及相关的举证信息直接提交给交通管理部门，以方便交通管理部门及时进行处理。同时，当交通警报信息已查明或者已处理备案后，WEB业务系统就自动解除对应的交通报警信息以及相关的举证信息，以最优的方式节省数据流量、通信资源，同时减少服务器存储、运算负荷，以实现最大程度的多视角还原道路突发事件真相。

综上所述，本发明具有如下有益效果：

1、采用车辆动态感知的方式来识别违章交通事件、客观分析、智能违章举报，以减少不必要的纠纷和确保行车安全，可极大的简化违章举报操作流程，提升违章事件的举报质量，提高违章事件处理办事效率。

2、通过感知的方式来智能提取和分析道路交通报警信息，且针对交通报警信息进行主动式举证、取证，以最优的方式节省数据流量、通信资源，以及减少服务器存储、处理、运算负荷，可实现最大程度的多视角还原道路突发事件的真相。

3、提高了取证的灵活性，可有效弥补固定方式采集系统安装维护成本高、检测范围有限，难以提供全路网交通信息等不足，可更好的满足并发的道路交通突发事件的举证、取证，以便于第一时间对突发事故实施救援。

4.可方便在存在驾驶隐患时进行及时预警，关键时刻还可辅助制动车辆，以在最大程度上减小事故伤害，是未来安全行车、无人驾驶的研究方向。

5、可对车内危险行为事件进行动机感知，智能分析警情后自动报警，以方便治安监控中心随时掌控车内不良动机，以及有效的掌握不法分子挟持装备，给执法人员有足够的时间立案、侦查，在准备充分后远程制动车辆、遏制不法事件的发生。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。

Claims (10)

1.一种基于车联网的交通事件智能举证方法，其特征在于：所述方法包括：

步骤1、采集车辆的各种道路交通信息，从各种道路交通信息中提取并生成交通报警信息，且将交通报警信息上报给服务器，同时继续收集该交通报警信息对应的举证信息；

步骤2、服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理，且将分类好的交通报警信息提交给相应业务类型的业务服务器；

步骤3、业务服务器根据举证业务类型及信息特征并结合云平台大数据判断提交的交通报警信息是否已备案，且若已备案，则解除收集的该交通报警信息所对应的举证信息，并结束流程；若未备案，则将收集的该交通报警信息所对应的举证信息上传至WEB业务系统，同时通知处在该路段或路网中的其它车辆协助采集该交通报警信息的协助举证信息；

步骤4、通过WEB业务系统查阅交通报警信息以及对应的举证信息，并判断是否需提交其它车辆采集的协助举证信息，若是，则将其它车辆采集的协助举证信息上传至WEB业务系统；若否，则解除其它车辆采集的协助举证信息；

步骤5、WEB业务系统根据交通报警信息以及相关的举证信息执行对应的业务流程处理，且在处理完业务流程后，WEB业务系统自动解除对应的交通报警信息以及相关的举证信息；相关的举证信息包括对应的举证信息或者对应的举证信息及协助举证信息。

2.根据权利要求1所述的基于车联网的交通事件智能举证方法，其特征在于：在所述步骤1中，所述采集车辆的各种道路交通事件，从各种道路交通事件中提取并生成交通报警信息具体为：

采集车辆的外部道路交通信息，包括采集车辆的外部视频图像信息，获取车辆自身的位置、速度、加速度和角度信息，以及跟踪获取车辆外部多目标的位置、速度参数、姿态信息；采集车辆的内部道路交通信息，包括采集车内的视频图像以及语音信息；

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，并从中提取出符合报警条件的信息生成对应的交通报警信息，所述交通报警信息中包含有时间、坐标、速度、方向、姿态、终端ID、举证图片、语音片段或者举证业务类型。

3.根据权利要求2所述的基于车联网的交通事件智能举证方法，其特征在于：所述对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断具体为：

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，包括进行车道识别、车辆识别、行人识别、交通信号识别、自然灾害区域识别、语音识别、车速判断、车内人员行为识别或者道路障碍识别。

4.根据权利要求1所述的基于车联网的交通事件智能举证方法，其特征在于：

在所述步骤2中，所述服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理具体为：

服务器将上报的交通报警信息输入到预先训练的分类器，分类器根据举证业务类型及信息特征对输入的交通报警信息进行业务分类，所述举证业务类型包括道路交通突发类型、道路交通违章类型或者道路交通预警类型。

5.根据权利要求1所述的基于车联网的交通事件智能举证方法，其特征在于：在所述步骤4中，所述将其它车辆采集的协助举证信息上传至WEB业务系统具体为：

将其它车辆采集的协助举证信息先提交给服务器，服务器根据交通报警信息的特征对提交的协助举证信息进行剪辑、过滤筛选或者特征组合处理，且将处理后的协助举证信息以矩阵式举证的方式上传至WEB业务系统。

6.一种基于车联网的交通事件智能举证系统，其特征在于：所述系统包括车载交通事件采集模块、业务分类模块、信息判断模块、协助举证模块以及业务处理模块；

所述车载交通事件采集模块，用于采集车辆的各种道路交通信息，从各种道路交通信息中提取并生成交通报警信息，且将交通报警信息上报给服务器，同时继续收集该交通报警信息对应的举证信息；

所述业务分类模块，用于服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理，且将分类好的交通报警信息提交给相应业务类型的业务服务器；

所述信息判断模块，用于业务服务器根据举证业务类型及信息特征并结合云平台大数据判断提交的交通报警信息是否已备案，且若已备案，则解除收集的该交通报警信息所对应的举证信息，并结束流程；若未备案，则将收集的该交通报警信息所对应的举证信息上传至WEB业务系统，同时通知处在该路段或路网中的其它车辆协助采集该交通报警信息的协助举证信息；

所述协助举证模块，用于通过WEB业务系统查阅交通报警信息以及对应的举证信息，并判断是否需提交其它车辆采集的协助举证信息，若是，则将其它车辆采集的协助举证信息上传至WEB业务系统；若否，则解除其它车辆采集的协助举证信息；

所述业务处理模块，用于WEB业务系统根据交通报警信息以及相关的举证信息执行对应的业务流程处理，且在处理完业务流程后，WEB业务系统自动解除对应的交通报警信息以及相关的举证信息；相关的举证信息包括对应的举证信息或者对应的举证信息及协助举证信息。

7.根据权利要求6所述的基于车联网的交通事件智能举证系统，其特征在于：在所述车载交通事件采集模块中，所述采集车辆的各种道路交通事件，从各种道路交通事件中提取并生成交通报警信息具体为：

采集车辆的外部道路交通信息，包括采集车辆的外部视频图像信息，获取车辆自身的位置、速度、加速度和角度信息，以及跟踪获取车辆外部多目标的位置、速度参数、姿态信息；采集车辆的内部道路交通信息，包括采集车内的视频图像以及语音信息；

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，并从中提取出符合报警条件的信息生成对应的交通报警信息，所述交通报警信息中包含有时间、坐标、速度、方向、姿态、终端ID、举证图片、语音片段或者举证业务类型。

8.根据权利要求7所述的基于车联网的交通事件智能举证系统，其特征在于：所述对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断具体为：

对采集到的外部道路交通信息和内部道路交通信息进行识别与分析判断，包括进行车道识别、车辆识别、行人识别、交通信号识别、自然灾害区域识别、语音识别、车速判断、车内人员行为识别或者道路障碍识别。

9.根据权利要求6所述的基于车联网的交通事件智能举证系统，其特征在于：

在所述业务分类模块中，所述服务器解析交通报警信息，并根据举证业务类型及信息特征对交通报警信息进行业务分类处理具体为：

服务器将上报的交通报警信息输入到预先训练的分类器，分类器根据举证业务类型及信息特征对输入的交通报警信息进行业务分类，所述举证业务类型包括道路交通突发类型、道路交通违章类型或者道路交通预警类型。

10.根据权利要求6所述的基于车联网的交通事件智能举证系统，其特征在于：在所述协助举证模块中，所述将其它车辆采集的协助举证信息上传至WEB业务系统具体为：

将其它车辆采集的协助举证信息先提交给服务器，服务器根据交通报警信息的特征对提交的协助举证信息进行剪辑、过滤筛选或者特征组合处理，且将处理后的协助举证信息以矩阵式举证的方式上传至WEB业务系统。