CN110599775A - 基于行车记录仪的车辆违章举报方法、行车记录仪和介质 - Google Patents
基于行车记录仪的车辆违章举报方法、行车记录仪和介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110599775A CN110599775A CN201910806624.5A CN201910806624A CN110599775A CN 110599775 A CN110599775 A CN 110599775A CN 201910806624 A CN201910806624 A CN 201910806624A CN 110599775 A CN110599775 A CN 110599775A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- image
- violation
- data recorder
- automobile data
- 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
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
- G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
- G07C5/0841—Registering performance data
- G07C5/085—Registering performance data using electronic data carriers
- G07C5/0866—Registering performance data using electronic data carriers the electronic data carrier being a digital video recorder in combination with video camera
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
- G08G1/0175—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于行车记录仪的车辆违章举报方法，行车记录仪设有图像采集模块，所述基于行车记录仪的车辆违章举报方法包括以下步骤：获取图像采集模块采集的车辆的图像；根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章；在所述图像中的车辆违章时，确定所述图像中违章的车辆对应的车辆信息，并根据所述车辆信息以及所述图像生成车辆违章的提示信息；输出所述车辆违章的提示信息，以供所述行车记录仪所在车辆的车主基于所述提示信息对违章的车辆进行违章举报。本发明还公开一种行车记录仪和介质。本发明能够减小交通事故的发生率。
Description
技术领域
本发明涉及车辆违章技术领域，尤其涉及一种基于行车记录仪的车辆违章举报方法、行车记录仪和介质。
背景技术
目前，一些城市中由于车主不自觉，使得城市出现多起交通事故。故而这些城市的交通规则较为严格。但实际上，仅靠交警以及监控查找到的车辆违章仅仅是一小部分，另外一大部分违章的车辆并未抓到，从而导致交通事故发生率仍然较高。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于行车记录仪的车辆违章举报方法、行车记录仪和介质，旨在解决交通事故发生率较高的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于行车记录仪的车辆违章举报方法，行车记录仪设有图像采集模块，所述基于行车记录仪的车辆违章举报方法包括以下步骤：
获取图像采集模块采集的车辆的图像；
根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章；
在所述图像中的车辆违章时，确定所述图像中违章的车辆对应的车辆信息，并根据所述车辆信息以及所述图像生成车辆违章的提示信息；
输出所述车辆违章的提示信息，以供所述行车记录仪所在车辆的车主基于所述提示信息对违章的车辆进行违章举报。
在一实施例中，所述根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章的步骤包括：
根据所述图像确定当前红绿灯显示的灯的颜色，并确定所述图像中的车辆的位置；
根据所述图像中的车辆的位置以及所述红绿灯显示的灯的颜色判断所述图像中的车辆是否闯红灯，其中，在所述图像中的车辆闯红灯时，判定所述图像中的车辆违章。
在一实施例中，所述根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章的步骤包括：
判断所述图像中的车辆是否为机动车；
在所述图像中的车辆为机动车时，判断所述机动车是否位于非机动车道行驶，其中，在所述机动车位于所述非机动车道行驶时，判定所述图像中的车辆违章。
在一实施例中，所述行车记录仪设有测距模块，所述根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章的步骤包括：
获取所述行车记录仪所在车辆的当前车速，以及所述测距模块采集的所述行车记录仪所在车辆与所述图像中的车辆之间的距离；
根据所述当前车速、当前获取的距离以及上一次获取的距离确定所述图像中的车辆的车速；
判断所述图像中的车辆的车速是否大于预设车速，其中，在所述图像中的车辆的第一车速大于预设车速时，判定所述图像中的车辆违章。
在一实施例中，所述根据所述当前车速、当前获取的距离以及上一次获取的距离确定所述图像中的车辆的车速的步骤之后，还包括：
确定当前位置，并判断所述当前位置是否为高速公路；
在所述当前位置不为高速公路时，执行所述判断所述图像中的车辆的车速是否大于预设车速的步骤。
在一实施例中，所述判断所述当前位置是否为高速公路的步骤之后，还包括：
在所述当前位置为高速公路时，判断所述图像中的车辆的车速是否超出预设车速范围，其中，在所述图像中的车辆的车速超出预设车速范围时，判定所述图像中的车辆违章。
在一实施例中，所述根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章的步骤包括：
判断所述图像中的车辆是否佩戴车牌号，其中，在所述图像中的车辆未佩戴车牌号时，判定所述图像中的车辆违章。
在一实施例中，所述输出所述车辆违章的提示信息的步骤之后，还包括：
在接收到基于所述车辆违章的提示信息触发的违章举报的确定操作时，获取违章车辆对应的违章位置；
将所述违章位置、所述图像以及所述车辆信息发送至违章举报终端。
为实现上述目的，本发明还提供一种行车记录仪，所述行车记录仪包括图像采集模块、存储器、处理器以及存储在所述储存器并可在所述处理器上运行的车辆违章举报程序，所述车辆违章举报程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法的各个步骤。
为实现上述目的，本发明还提供一种介质，所述介质存储有车辆违章举报程序，所述车辆违章举报程序被处理器执行时实现如上所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法的各个步骤。
本发明提供的基于行车记录仪的车辆违章举报方法、行车记录仪和介质，行车记录仪获取图像采集模块采集的车辆的图像，并根据所述图像判断图像中的车辆是否违章，在图像中的车辆违章时，确定图像中违章的车辆对应的车辆信息，再根据车辆信息以及图像生成车辆违章的提示信息，最后输出提示信息，使得车主基于提示信息对图像中的违章车辆进行举报。由于行车记录仪能够通过图像采集模块发现违章的车辆，以供车主进行举报，从而增大了对违章车辆的举报力度，进而降低了交通事故的发生率。
附图说明
图1为本发明实施例涉及的行车记录仪的硬件构架示意图；
图2为本发明基于行车记录仪的车辆违章举报方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于行车记录仪的车辆违章举报方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明基于行车记录仪的车辆违章举报方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明基于行车记录仪的车辆违章举报方法第四实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：获取图像采集模块采集的车辆的图像；根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章；在所述图像中的车辆违章时，确定所述图像中违章的车辆对应的车辆信息，并根据所述车辆信息以及所述图像生成车辆违章的提示信息；输出所述车辆违章的提示信息，以供所述行车记录仪所在车辆的车主基于所述提示信息对违章的车辆进行违章举报。
由于行车记录仪能够通过图像采集模块发现违章的车辆，以供车主进行举报，从而增大了对违章车辆的举报力度，进而降低了交通事故的发生率。
作为一种实现方案，行车记录仪可以如图1所示。
本发明实施例方案涉及的是行车记录仪，行车记录仪包括：处理器101，例如CPU，存储器102，通信总线103以及图像采集模块104。其中，通信总线103用于实现这些组件之间的连接通信，图像采集模块可为摄像头。
存储器102可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器103中可以包括车辆违章举报程序；而处理器101可以用于调用存储器102中存储的车辆违章举报程序，并执行以下操作：
获取图像采集模块采集的车辆的图像；
根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章；
在所述图像中的车辆违章时，确定所述图像中违章的车辆对应的车辆信息，并根据所述车辆信息以及所述图像生成车辆违章的提示信息；
输出所述车辆违章的提示信息，以供所述行车记录仪所在车辆的车主基于所述提示信息对违章的车辆进行违章举报。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的车辆违章举报程序，并执行以下操作：
根据所述图像确定当前红绿灯显示的灯的颜色，并确定所述图像中的车辆的位置；
根据所述图像中的车辆的位置以及所述红绿灯显示的灯的颜色判断所述图像中的车辆是否闯红灯，其中，在所述图像中的车辆闯红灯时，判定所述图像中的车辆违章。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的车辆违章举报程序，并执行以下操作：
判断所述图像中的车辆是否为机动车；
在所述图像中的车辆为机动车时，判断所述机动车是否位于非机动车道行驶，其中，在所述机动车位于所述非机动车道行驶时，判定所述图像中的车辆违章。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的车辆违章举报程序，并执行以下操作：
获取所述行车记录仪所在车辆的当前车速，以及所述测距模块采集的所述行车记录仪所在车辆与所述图像中的车辆之间的距离；
根据所述当前车速、当前获取的距离以及上一次获取的距离确定所述图像中的车辆的车速；
判断所述图像中的车辆的车速是否大于预设车速，其中，在所述图像中的车辆的第一车速大于预设车速时，判定所述图像中的车辆违章。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的车辆违章举报程序，并执行以下操作：
确定当前位置，并判断所述当前位置是否为高速公路；
在所述当前位置不为高速公路时，执行所述判断所述图像中的车辆的车速是否大于预设车速的步骤。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的车辆违章举报程序，并执行以下操作：
在所述当前位置为高速公路时，判断所述图像中的车辆的车速是否超出预设车速范围，其中，在所述图像中的车辆的车速超出预设车速范围时，判定所述图像中的车辆违章。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的车辆违章举报程序，并执行以下操作：
判断所述图像中的车辆是否佩戴车牌号，其中，在所述图像中的车辆未佩戴车牌号时，判定所述图像中的车辆违章。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的车辆违章举报程序，并执行以下操作：
在接收到基于所述车辆违章的提示信息触发的违章举报的确定操作时，获取违章车辆对应的违章位置；
将所述违章位置、所述图像以及所述车辆信息发送至违章举报终端。
本实施例根据上述方案，行车记录仪获取图像采集模块采集的车辆的图像，并根据所述图像判断图像中的车辆是否违章，在图像中的车辆违章时，确定图像中违章的车辆对应的车辆信息，再根据车辆信息以及图像生成车辆违章的提示信息，最后输出提示信息，使得车主基于提示信息对图像中的违章车辆进行举报。由于行车记录仪能够通过图像采集模块发现违章的车辆，以供车主进行举报，从而增大了对违章车辆的举报力度，进而降低了交通事故的发生率。
基于上述行车记录仪的硬件构架，提出本发明基于行车记录仪的车辆违章举报方法的实施例。
参照图2，图2为本发明基于行车记录仪的车辆违章举报方法的第一实施例，所述基于行车记录仪的车辆违章举报方法包括以下步骤：
步骤S10，获取图像采集模块采集的车辆的图像；
在本实施例中，执行主体为行车记录仪。行车记录仪装载于车辆上。行车记录仪上设有一个或多个图像采集模块以采集车辆周围的图像，图像采集模块可为摄像头。也即行车记录仪获取图像采集模块采集行车记录仪所在车辆周围的图像。
需要说明的是，行车记录仪即可在车辆行驶过程中通过图像采集模块采集车辆周围的图像，也可在车辆停止行驶时采集车辆周围的图像，但行车记录仪需配置为车辆熄火后车辆的电源组仍可向行车记录仪输入电流。但在车辆停止行驶时，也即车辆停止熄火时，行车记录仪可向车载设备输出是否继续启动行车记录仪的提示信息，若是车主基于该提示信息做出确定操作，则行车记录仪仍然处于运行状态。
步骤S20，根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章；
行车记录仪中设有违章识别模型，在获取图像后，将图像输入违章识别模型，以通过违章识别模型识别图像中的车辆是否违章。违章识别模型可通过标记为违章行为的车辆图像进行训练得到。具体的，先建立模型，然后采集具有违章行为的车辆的图像，并对各个图像标记对应的违章标签，再将违章标签的图像输入模型中，以对模型进行训练，在当模型的收敛值不在变化时，训练完毕，从而得到违章识别模型。
行车记录仪将图像输入至违章识别模型中，违章识别模型对图像中的各个车辆的行为进行识别，从而能够确定图像中的车辆是否违章。
步骤S30，在所述图像中的车辆违章时，确定所述图像中违章的车辆对应的车辆信息，并根据所述车辆信息以及所述图像生成车辆违章的提示信息；
在违章识别模型识别到图像中的车辆存在违章时，违章识别模型在图像中确定违章车辆对应的车辆信息，车辆信息包括车牌号、车型、车的品牌、车的外形、颜色等。或者违章识别模型将违章车辆的车牌号并入识别结果中，并将识别结果发送至处理器。处理器在检测到车牌号时，即可判定识别结果为车牌号对应的车辆存在违章行为，此时，处理器根据车牌号在图像中确定该违章的车辆的其他车辆信息，也即获取违章车辆的车型、车的品牌、车的外形、颜色。
行车记录仪可根据车辆信息以及图像生成车辆违章的提示信息，也即该提示信息中含有违章车辆的图像以及该违章车辆对应的车辆信息。
步骤S40，输出所述车辆违章的提示信息，以供所述行车记录仪所在车辆的车主基于所述提示信息对违章的车辆进行违章举报。
在行车记录仪生成提示信息后，输出提示信息。具体的，行车记录仪中设有手机卡，手机卡中设有车主的电话号码；在车辆处于熄火状态时，行车记录仪可通过手机将提示信息发送至车主的手机中，提示信息可以以彩信的形式发送。行车记录仪在发送提示信息时，还需表明自身的身份，例如，行车记录仪以车辆违章举报的名义向车主的手机发送提示信息。
在当车辆未处于熄火状态，此时，行车记录仪直接将提示信息发送至车辆的车载终端的显示屏上，以供用户查看。
车主可以根据提示信息进一步确认图像中的车辆是否存在违章行为，车主可对违章的车辆进行违章举报。车主可以通过车载终端举报违章的车辆，也即车载终端在确定提示信息为车辆违章提示信息，输出是否违章举报的选择按钮，若车主选择是，则将图像直接发送至车载终端通信连接的违章举报终端。
此外，行车记录仪中还设有定位模块，在行车记录仪确定图像中的车辆违章时，定位行车记录仪所在车辆的位置标记为违章位置，若是，车载终端在检测到基于提示信息触发的违章举报的确定操作时，行车记录仪将违章位置发送至车载终端，或者行车记录仪在向车载终端发送提示信息的同时，将违章位置发送至车载终端，车载终端再将违章位置、图像以及车辆信息发送至违章举报终端。
需要说明的是，可以增加违章举报的奖励机制。也即车主将违章的车辆进行举报后，违章举报终端进行核实，若图像中的车辆确实存在违章行为，则对违章行车进行惩罚，若是涉及金额惩罚，则向违章举报的车主返回惩罚金额一定比例的金额，返回的金额方式可以通过高速公路过路费的形式发放，或者以红包的形式。此外，车主须向违章举报终端提供信息，该信息可以是电子账户，违章举报终端直接将金额发放至该电子账户中。若是违章车辆不涉及金额惩罚，则对车主对应的账户发放违章举报积分，违章举报积分可以兑换现金或者过路费等。通过此种方式，能够提高车主违章举报的积极性，从而大大减小交替事故的发生率。
在本实施例提供的技术方案中，行车记录仪获取图像采集模块采集的车辆的图像，并根据所述图像判断图像中的车辆是否违章，在图像中的车辆违章时，确定图像中违章的车辆对应的车辆信息，再根据车辆信息以及图像生成车辆违章的提示信息，最后输出提示信息，使得车主基于提示信息对图像中的违章车辆进行举报。由于行车记录仪能够通过图像采集模块发现违章的车辆，以供车主进行举报，从而增大了对违章车辆的举报力度，进而降低了交通事故的发生率。
参照图3，图3为本发明基于行车记录仪的车辆违章举报方法的第二实施例，基于第一实施例，所述步骤S200包括：
步骤S21，根据所述图像确定当前红绿灯显示的灯的颜色，并确定所述图像中的车辆的位置；
步骤S22，根据所述图像中的车辆的位置以及所述红绿灯显示的灯的颜色判断所述图像中的车辆是否闯红灯，其中，在所述图像中的车辆闯红灯时，判定所述图像中的车辆违章。
在本实施例中，违章识别模型学习触发违章的条件。例如，违章的条件可为红绿灯。违章识别模型识别的违章条件可根据当前的地区的交通状态进行确定。例如，当前地区的闯红灯的现象的违章行为远大于其他的违章行为，则将红绿灯作为违章识别模型的主要学习的违章条件。可以理解的是，违章识别模型在接收图像后，根据学习的红绿灯分析得到当前图像中是否存在红绿灯。若存在红绿灯，则进一步确定红绿灯显示的灯的颜色，且确定图像中的车辆的位置，从而根据车辆的位置以红绿灯显示等的颜色判断图像中的车辆是否存在闯红灯的违章行为。具体的，在图像中车辆的对应车道所对应的红绿灯显示的灯的颜色为红色，则需判断图像中的车辆是否超出人行道且向红灯行驶，若是，则图像中的车辆存在闯红灯的违章行为。
需要说明的是，不同的地区的交通规则不同。例如，在深圳，位于右转车道的车辆可在该车辆右侧的绿灯亮起时向右行驶，而另一些地区，此种行为为违章行为。因此，违章识别模型还应学习不同地区的交通规则，若行车记录仪所在车辆在深圳，违章识别模型则以深圳的交通规则进行车辆的闯红灯的识别；若行车记录仪所在车辆位于长沙，违章识别模型则以长沙的交通轨迹进行车辆的闯红灯的识别。
在本实施例提供的技术方案中，行车记录仪根据图像确定当前红绿灯显示的灯的颜色，并确定图像中车辆的位置，从而根据二者判断图像中的车辆是否闯红灯，从而准确的确定了车辆的违章行为。
参照图4，图4为本发明基于行车记录仪的车辆违章举报方法的第三实施例，基于第一或第二实施例，所述步骤S200包括：
步骤S23，判断所述图像中的车辆是否为机动车；
步骤S24，在所述图像中的车辆为机动车时，判断所述机动车是否位于非机动车道行驶，其中，在所述机动车位于所述非机动车道行驶时，判定所述图像中的车辆违章。
在本实施例中，违章识别模型学习有不同类型的车。也即违章识别模型能够识别出车的类型。违章识别模型在识别出图像中车辆的类型后，判断图像中的车辆是否为机动车，若车辆为机动车，则进一步识别机动车所在的车道是否为非机动车道。若机动车处于非机动车道行驶时，即可判断该机动车存在违章行为。
在本实施例提供的技术方案中，行车记录仪判断图像中的车辆是否为机动车，若图像中的车辆为机动车，则判断机动车是否位于非机动车道行驶，若是，则可确定图像中的车辆存在违章行为。
参照图5，图5为本发明基于行车记录仪的车辆违章举报方法的第四实施例，基于第一实施例，所述步骤S200包括：
步骤S25，获取所述行车记录仪所在车辆的当前车速，以及所述测距模块采集的所述行车记录仪所在车辆与所述图像中的车辆之间的距离；
步骤S26，根据所述当前车速、当前获取的距离以及上一次获取的距离确定所述图像中的车辆的车速；
步骤S27，判断所述图像中的车辆的车速是否大于预设车速，其中，在所述图像中的车辆的第一车速大于预设车速时，判定所述图像中的车辆违章。
在本实施例中，行车记录仪设有测距模块。测距模块可以测量行车记录仪所在车辆与图像中车辆之间的距离。行车记录仪可以根据测距模块测量的当前距离以及上一次测量的距离构建三角形，从而确定图像中车辆的车速。具体的，测距模块可测量车辆之间测直线距离以及行车记录仪所在车辆相对图像中车辆的角度，那么上一次测量的距离以及当前测量的距离则可构成三角形，从而可以根据该三角形、上一次测量和当前测量之间的时长确定图像中车辆相对行车记录仪所在车辆的车速，然后将相对车速与行车记录仪所在的车辆的当前车速进行叠加，即得到图像中车辆的车速。
行车记录仪在确定图像中车辆的车速后，判断图像中的车速是否大于预设车速，若是图像中的车辆的车速大于预设车速，则可判定图像中的车辆违章，预设车速为车辆超速的预设阈值。需要说明的是，识别模型需要识别图像中的车辆的类型，若车辆为特殊类型，则无需对车辆进行车速的确定，例如，图像中的车辆为救护车或者警车；若图像中的车辆部位特殊类型，则进行图像中车辆的车速确定。
进一步的，行车记录仪可通过定位模块定位当前位置，也即定位行车记录仪所在车辆的当前位置，进而判断当前位置是否为高速公路，若当前位置不是高速公路，则只需判断图像中的车速是否大于预设车速即可。若当前位置为高速公路，则需对图像中的车辆进行低速判断以及超速判断，也即判断图像中车辆的车速是否超出预设车速范围，预设车速范围由低速阈值与超速阈值确定，若图像中车辆的车速超出预设车速范围，即可判定图像中的车辆违章。
在本实施例提供的技术方案中，行车记录仪中设有测距模块，通过测距模块可以测量得到图像中车辆的车速，进而根据车速判断图像中的车辆是否违章，行车记录仪的智能化程度较高。
在一实施例中，违章识别模型还可识别出图像中的车辆是否佩戴车牌号，若是图像中的车辆未佩戴车牌号，则可判定图像中的车辆位置。
在本发明中，行车记录仪对图像中车辆的违章识别通过不同的实施例进行分别说明，但不限定行车记录仪仅分开识别图像中车辆的不同形式行为，行车记录仪可以同时对图像中的车辆的不同行为进行违章识别。
需要说明的是，行车记录仪的违章识别模型学习了所有的车辆的违章行为，并可对所有的违章行为进行识别，并不现定于上述实施例仅仅列举出车辆违章行为的识别。
本发明还提供一种行车记录仪，所述行车记录仪包括图像采集模块、存储器、处理器以及存储在所述储存器并可在所述处理器上运行的车辆违章举报程序，所述车辆违章举报程序被所述处理器执行时实现如上实施例所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法的各个步骤。
本发明还提供一种介质，所述介质存储有车辆违章举报程序，所述车辆违章举报程序被处理器执行时实现如上实施例所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法的各个步骤。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于行车记录仪的车辆违章举报方法，其特征在于，行车记录仪设有图像采集模块，所述基于行车记录仪的车辆违章举报方法包括以下步骤：
获取图像采集模块采集的车辆的图像；
根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章；
在所述图像中的车辆违章时，确定所述图像中违章的车辆对应的车辆信息，并根据所述车辆信息以及所述图像生成车辆违章的提示信息；
输出所述车辆违章的提示信息，以供所述行车记录仪所在车辆的车主基于所述提示信息对违章的车辆进行违章举报。
2.如权利要求1所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法，其特征在于，所述根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章的步骤包括：
根据所述图像确定当前红绿灯显示的灯的颜色，并确定所述图像中的车辆的位置；
根据所述图像中的车辆的位置以及所述红绿灯显示的灯的颜色判断所述图像中的车辆是否闯红灯，其中，在所述图像中的车辆闯红灯时，判定所述图像中的车辆违章。
3.如权利要求1所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法，其特征在于，所述根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章的步骤包括：
判断所述图像中的车辆是否为机动车；
在所述图像中的车辆为机动车时，判断所述机动车是否位于非机动车道行驶，其中，在所述机动车位于所述非机动车道行驶时，判定所述图像中的车辆违章。
4.如权利要求1所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法，其特征在于，所述行车记录仪设有测距模块，所述根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章的步骤包括：
获取所述行车记录仪所在车辆的当前车速，以及所述测距模块采集的所述行车记录仪所在车辆与所述图像中的车辆之间的距离；
根据所述当前车速、当前获取的距离以及上一次获取的距离确定所述图像中的车辆的车速；
判断所述图像中的车辆的车速是否大于预设车速，其中，在所述图像中的车辆的第一车速大于预设车速时，判定所述图像中的车辆违章。
5.如权利要求4所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法，其特征在于，所述根据所述当前车速、当前获取的距离以及上一次获取的距离确定所述图像中的车辆的车速的步骤之后，还包括：
确定当前位置，并判断所述当前位置是否为高速公路；
在所述当前位置不为高速公路时，执行所述判断所述图像中的车辆的车速是否大于预设车速的步骤。
6.如权利要求5所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法，其特征在于，所述判断所述当前位置是否为高速公路的步骤之后，还包括：
在所述当前位置为高速公路时，判断所述图像中的车辆的车速是否超出预设车速范围，其中，在所述图像中的车辆的车速超出预设车速范围时，判定所述图像中的车辆违章。
7.如权利要求1所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法，其特征在于，所述根据所述图像判断所述图像中的车辆是否违章的步骤包括：
判断所述图像中的车辆是否佩戴车牌号，其中，在所述图像中的车辆未佩戴车牌号时，判定所述图像中的车辆违章。
8.如权利要求1-7任一项所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法，其特征在于，所述输出所述车辆违章的提示信息的步骤之后，还包括：
在接收到基于所述车辆违章的提示信息触发的违章举报的确定操作时，获取违章车辆对应的违章位置；
将所述违章位置、所述图像以及所述车辆信息发送至违章举报终端。
9.一种行车记录仪，其特征在于，所述行车记录仪包括图像采集模块、存储器、处理器以及存储在所述储存器并可在所述处理器上运行的车辆违章举报程序，所述车辆违章举报程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法的各个步骤。
10.一种介质，其特征在于，所述介质存储有车辆违章举报程序，所述车辆违章举报程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的基于行车记录仪的车辆违章举报方法的各个步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910806624.5A CN110599775A (zh) | 2019-08-27 | 2019-08-27 | 基于行车记录仪的车辆违章举报方法、行车记录仪和介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910806624.5A CN110599775A (zh) | 2019-08-27 | 2019-08-27 | 基于行车记录仪的车辆违章举报方法、行车记录仪和介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110599775A true CN110599775A (zh) | 2019-12-20 |
Family
ID=68856237
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910806624.5A Pending CN110599775A (zh) | 2019-08-27 | 2019-08-27 | 基于行车记录仪的车辆违章举报方法、行车记录仪和介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110599775A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113743215A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-12-03 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 车辆交通违规自动识别方法、装置及设备 |
| CN113920751A (zh) * | 2021-10-19 | 2022-01-11 | 深圳市一诺成电子有限公司 | 高清数码相框动态追踪控制系统及方法 |
| CN113920614A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-01-11 | 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 | 一种融合人工智能的电动车违章记录装置 |
| CN114220285A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-22 | 中国电信股份有限公司 | 超速车辆的定位与示警方法、装置、电子设备及可读介质 |
| CN114973451A (zh) * | 2022-05-06 | 2022-08-30 | 江苏经贸职业技术学院 | 一种人工智能安全分析的外卖行车记录仪 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106023596A (zh) * | 2016-07-21 | 2016-10-12 | 北京奇虎科技有限公司 | 基于行车视频的车辆违章检测方法、装置及系统 |
| CN104952122B (zh) * | 2015-05-19 | 2017-11-24 | 佛山市锐诚云智能照明科技有限公司 | 可自动进行违章取证的行车记录仪及系统 |
| US9984566B1 (en) * | 2017-01-13 | 2018-05-29 | Optotraffic, Llc | Method and systems for traffic surveillance and law enforcement |
-
2019
- 2019-08-27 CN CN201910806624.5A patent/CN110599775A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104952122B (zh) * | 2015-05-19 | 2017-11-24 | 佛山市锐诚云智能照明科技有限公司 | 可自动进行违章取证的行车记录仪及系统 |
| CN106023596A (zh) * | 2016-07-21 | 2016-10-12 | 北京奇虎科技有限公司 | 基于行车视频的车辆违章检测方法、装置及系统 |
| US9984566B1 (en) * | 2017-01-13 | 2018-05-29 | Optotraffic, Llc | Method and systems for traffic surveillance and law enforcement |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113743215A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-12-03 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 车辆交通违规自动识别方法、装置及设备 |
| CN113920751A (zh) * | 2021-10-19 | 2022-01-11 | 深圳市一诺成电子有限公司 | 高清数码相框动态追踪控制系统及方法 |
| CN113920751B (zh) * | 2021-10-19 | 2022-08-26 | 深圳市一诺成电子有限公司 | 高清数码相框动态追踪控制系统及方法 |
| CN113920614A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-01-11 | 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 | 一种融合人工智能的电动车违章记录装置 |
| CN114220285A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-22 | 中国电信股份有限公司 | 超速车辆的定位与示警方法、装置、电子设备及可读介质 |
| CN114973451A (zh) * | 2022-05-06 | 2022-08-30 | 江苏经贸职业技术学院 | 一种人工智能安全分析的外卖行车记录仪 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110599775A (zh) | 基于行车记录仪的车辆违章举报方法、行车记录仪和介质 | |
| US10915964B1 (en) | System and method for providing vehicle services based on driving behaviors | |
| US8321264B2 (en) | Method and apparatus for displaying toll charging parameters | |
| CN106781586B (zh) | 一种信息提示方法及装置 | |
| CN111325978B (zh) | 一种高速公路车辆异常行为的全程监测警示系统和方法 | |
| CN108860162A (zh) | 电子装置、基于用户驾驶行为的安全预警方法及存储介质 | |
| US11162800B1 (en) | Accident fault detection based on multiple sensor devices | |
| CN109263647A (zh) | 一种驾驶不良行为监控系统和方法 | |
| CN110843799B (zh) | 驾驶行为处理方法、装置、设备和介质 | |
| WO2011041036A1 (en) | System and method for integrating smartphone technology into safety management platform to improve driver safety | |
| US20200142394A1 (en) | Active safety control system | |
| CN109376665B (zh) | 基于群智感知的出租车驾驶员的驾驶行为评估系统 | |
| CN112907979B (zh) | 一种基于多摄像头的机动车违法行驶轨迹跟踪系统及方法 | |
| CN110816544B (zh) | 驾驶行为评价方法、装置、车辆及车联网云平台 | |
| JP7207912B2 (ja) | 運転評価システム | |
| KR20210066599A (ko) | 자체 주행 모니터링 기능이 구비된 공유 차량 및 그를 이용한 차량 공유 서비스 제공 방법 및 시스템 | |
| CN113593233B (zh) | 一种基于交通管制的智能大数据车辆识别系统 | |
| JP6670973B1 (ja) | 安全運転ポイント報奨システム | |
| JP7267760B2 (ja) | 運転評価システム及び車載器 | |
| CN113706923B (zh) | 车辆的停车引导方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| JP7171240B2 (ja) | 情報出力装置 | |
| CN104658257A (zh) | 智能车牌号道路限行违章抓拍装置及其工作方法 | |
| CN114954480A (zh) | 安全驾驶预警方法、系统、可读存储介质及车辆 | |
| CN116959282A (zh) | 车辆预警方法、装置、设备及存储介质 | |
| TW202409958A (zh) | 行駛記錄認證方法、電子設備、儲存介質、交通工具 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 518000 East, 2nd floor, building 5, Tangtou first industrial zone, Tangtou community, Shiyan street, Bao'an District, Shenzhen City, Guangdong Province Applicant after: Shenzhen Hengtian Weiyan Technology Co.,Ltd. Address before: 518000 East, 2nd floor, building 5, Tangtou first industrial zone, Tangtou community, Shiyan street, Bao'an District, Shenzhen City, Guangdong Province Applicant before: SHENZHEN HENGTIAN WEIYAN TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20191220 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |