CN110969860A - 交通违法行为后台审核系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种交通违法行为后台审核方法，包括步骤：获取目标车辆的疑似违法证据图像，标记所述疑似违法证据图像的至少一种疑似违法类型；基于所述疑似违法类型，从所述疑似违法证据图像中提取相应的违法要素信息；基于所述疑似违法类型，从预设违法取证标准数据库中获取标准违法要素信息；基于所述标准违法要素信息，根据从所述疑似违法证据图像中提取的违法要素信息，判别目标车辆是否违法；输出违法判别结果。本发明用机审代替人审，实现了对违法车辆图像证据的全天候研判，有效缓解了审核图片积压、废弃问题，减少了错判、漏判。

Description

交通违法行为后台审核系统和方法
技术领域
本年发明属于智能交通技术领域，特别涉及一种交通违法行为后台审核系统和方法。
背景技术
随着经济的发展，车辆保有量逐年递增，截止2017年底，全国汽车保有量已经增长至3.25亿辆。道路交通日益拥堵，出行中出现的车辆违法等不文明行为治理，成为交通管制中的一个重要环节。
传统的车辆违法审核系统的业务流程是：前端智能相机抓拍车辆的闯红灯、违法变道、压线、逆行等违法行为，经网络传输回传至后台系统，系统平台管制方安排大量的审核人员进行违法图片的一审、二审等业务操作，确认抓拍证据链正确无误后，上传至六合一综合平台进行违法车辆的公示处罚。
该审核业务流程中，完全依赖人力的查看，实现对违法抓拍证据链图片的审核。据已经公示的数据一个一线城市一天上传的违法抓拍图片量大致为2～6万张/天，人工审片过程中往往会出现人员工作时间有限、审片疲劳、规则主观干扰等因素，诱发大量证据链图片积压、废弃，审片结果出现错审、漏审等问题。
发明内容
本发明提供了一种交通违法行为后台审核方法，目的在于解决在现有审核流程中出现的问题，这些问题包括：
1)人审中的证据链图片积压问题；
2)人审中的错审、漏审；
3)人审中主观审核对审核证据链的干扰，致使结果不够客观。
本发明实施例之一，一种交通违法行为后台审核方法，包括步骤，
获取目标车辆的疑似违法图像，标记所述疑似违法图像的至少一种疑似违法类型；
基于所述疑似违法类型，从所述疑似违法证据图中提取相应的违法要素信息；
基于所述疑似违法类型，从预设违法取证标准数据库中获取标准违法要素信息；
基于所述标准违法要素信息，根据从所述疑似违法证据图中提取的违法要素信息，判别目标车辆是否违法；
输出违法判别结果。
进一步的，所述获取目标车辆的疑似违法图像和标记所述疑似违法图像的至少一种疑似违法类型的步骤，还进一步包括：
获取前端相机抓拍的目标车辆的多张证据链图像，以及初步判定的所述多张证据链图像的至少一种疑似违法类型；
基于预设拼接规则，对所述多张证据链图像进行拼接，得到所述疑似违法图像；
使用所述疑似违法类型标记所述疑似违法图像。
进一步的，每种疑似违法类型对应至少一种违法要素类型；
基于所述疑似违法类型，从所述疑似违法证据图中提取相应的违法要素信息的步骤包括：
在所述疑似违法证据图中尝试识别并匹配符合所述违法要素类型的违法要素信息；
若不存在符合所述违法要素类型的违法要素信息，则将疑似违法图像，与所述疑似违法图像对应的至少一种疑似违法类型发送至人工审核平台，并结束进程；
若存在符合所述违法要素类型的违法要素信息，则提取出符合所述违法要素类型的违法要素信息。
进一步的，基于所述违法要素信息和所述标准违法要素信息，判别目标车辆是否违法的步骤包括：
若所述疑似违法类型对应的所述违法要素信息与所述标准违法要素信息一致，则判定所述目标车辆符合所述疑似违法类型；
若所述疑似违法类型对应的所述违法要素信息与所述标准违法要素信息不一致，则判定所述目标车辆不符合所述疑似违法类型。
本发明实施例的有益效果包括，在违法证据链数据的审核选用用机审代替人审，实现了对违法证据链的7*24小时的全天候研判，有效缓解了审核图片积压、废弃问题，以及人员视觉疲劳诱发的错判、漏判问题。同时，该智能审核系统严格按照国标准则执行，有效排除了审核中的人为主观因素干扰，结果更加客观。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：
图1根据本发明实施例之一的交通违法行为审核系统业务流程图。
图2根据本发明实施例之一的交通违法行为审核方法流程图。
具体实施方式
根据一个或者多个实施例，如图1所示，道路监控中使用的摄像机对于道路上行驶中或者不在行驶状态中的车辆进行视频或者图片拍摄和抓拍，对于疑似的现场违法车辆行为的图片经过违法识别模块处理后被传送至车辆违法智能审核平台上。在车辆违法处理系统中，还包括现场的警察执法摄像机拍摄的违法行为视频或者图片经过违法处理系统后，被传送到交通集成指挥平台，同时也被发送一份至车辆违法智能审核平台上。车辆违法智能审核平台的结果数据，经过交通集成指挥平台后又经过复核后提交至违法信息公告网进行公示。人工执法图像数据一方面可以作为训练样本优化智能审核算法。另一方面，智能审核平台加快了审核速度，同时也保证了审核准确度。
根据一个或者多个实施例，如图2所示，一种交通违法行为后台审核方法，所述方法包括步骤：
S101，获取目标车辆的疑似违法证据图像，标记所述疑似违法图像的至少一种疑似违法类型；
S102，基于所述疑似违法类型，从所述疑似违法证据图像中提取相应的违法要素信息；
S103，基于所述疑似违法类型，从预设违法取证标准数据库中获取标准违法要素信息；
S104，基于所述标准违法要素信息，根据从所述疑似违法证据图像中提取的违法要素信息，判别目标车辆是否违法；
S105，输出违法判别结果。
步骤S101，还进一步包括：
获取前端相机抓拍的目标车辆的多张证据链图像，以及初步判定的所述多张证据链图像的至少一种疑似违法类型；
基于预设拼接规则，对所述多张证据链图像进行拼接，得到所述疑似违法图像；
使用所述疑似违法类型标记所述疑似违法图像。
每种疑似违法类型对应至少一种违法要素类型，步骤S102包括：
在所述疑似违法证据图中尝试识别并匹配符合所述违法要素类型的违法要素信息；
若不存在符合所述违法要素类型的违法要素信息，则将疑似违法图像，与所述疑似违法图像对应的至少一种疑似违法类型发送至人工审核平台，并结束进程；
若存在符合所述违法要素类型的违法要素信息，则提取出符合所述违法要素类型的违法要素信息。
步骤S104进一步包括：
若所述疑似违法类型对应的所述违法要素信息与所述标准违法要素信息一致，则判定所述目标车辆符合所述疑似违法类型；
若所述疑似违法类型对应的所述违法要素信息与所述标准违法要素信息不一致，则判定所述目标车辆不符合所述疑似违法类型。
步骤S105，进一步包括：
获取对所述目标车辆的所有疑似违法类型的判定结果；
若所述目标车辆不符合所有疑似违法类型，则使用预设的不违法标识标记目标车辆的疑似违法图像，以替换原疑似违法类型的标记；
获取所述目标车辆符合的所有疑似违法类型，作为所述目标车辆的最终违法类型；
使用所述最终违法类型标记目标车辆的疑似违法图像，以替换原疑似违法类型的标记。
本实施例，通过标准化的算法流程，优化了现有的审核流程，规范了审核标准。通过对于违法类型、违法要素信息、预设违法取证标准数据库、标准违法要素信息的综合使用，提升了智能审核的准确率和审核速度。
根据一个或者多个实施例，一种交通违法行为后台审核系统，系统包括：违法图像标记模块，用于获取目标车辆的疑似违法图像，标记所述疑似违法图像的至少一种疑似违法类型；
违法要素信息提取模块，基于所述疑似违法类型，从所述疑似违法证据图中提取相应的违法要素信息；
标准违法要素信息模块，基于所述疑似违法类型，从预设违法取证标准数据库中获取标准违法要素信息；
车辆违法判别模块，基于所述标准违法要素信息，根据从所述疑似违法证据图中提取的违法要素信息，判别目标车辆是否违法，并且输出违法判别结果。
根据一个或者多个实施例，一种交通违法行为后台审核装置，审核装置包括存储器；以及耦合到所述存储器的处理器，该处理器被配置为执行存储在所述存储器中的指令，所述处理器执行以下操作：
获取目标车辆的疑似违法图像，标记所述疑似违法图像的至少一种疑似违法类型；基于所述疑似违法类型，从所述疑似违法证据图中提取相应的违法要素信息；基于所述疑似违法类型，从预设违法取证标准数据库中获取标准违法要素信息；基于所述标准违法要素信息，根据从所述疑似违法证据图中提取的违法要素信息，判别目标车辆是否违法；输出违法判别结果。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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，或者该技术方案的全部或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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种交通违法行为后台审核方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
获取目标车辆的疑似违法证据图像，标记所述疑似违法证据图像的至少一种疑似违法类型；
基于所述疑似违法类型，从所述疑似违法证据图像中提取相应的违法要素信息；
基于所述疑似违法类型，从预设违法取证标准数据库中获取标准违法要素信息；
基于所述标准违法要素信息，根据从所述疑似违法证据图像中提取的违法要素信息，判别目标车辆是否违法；
输出违法判别结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆的疑似违法图像和标记所述疑似违法图像的至少一种疑似违法类型的步骤，还进一步包括：
获取前端相机抓拍的目标车辆的多张证据链图像，以及初步判定的所述多张证据链图像的至少一种疑似违法类型；
基于预设拼接规则，对所述多张证据链图像进行拼接，得到所述疑似违法图像；
使用所述疑似违法类型标记所述疑似违法图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每种疑似违法类型对应至少一种违法要素类型；
基于所述疑似违法类型，从所述疑似违法证据图中提取相应的违法要素信息的步骤包括：
在所述疑似违法证据图中尝试识别并匹配符合所述违法要素类型的违法要素信息；
若不存在符合所述违法要素类型的违法要素信息，则将疑似违法图像，与所述疑似违法图像对应的至少一种疑似违法类型发送至人工审核平台，并结束进程；
若存在符合所述违法要素类型的违法要素信息，则提取出符合所述违法要素类型的违法要素信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述违法要素信息和所述标准违法要素信息，判别目标车辆是否违法的步骤包括：
若所述疑似违法类型对应的所述违法要素信息与所述标准违法要素信息一致，则判定所述目标车辆符合所述疑似违法类型；
若所述疑似违法类型对应的所述违法要素信息与所述标准违法要素信息不一致，则判定所述目标车辆不符合所述疑似违法类型。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，输出违法判别结果的步骤包括：
获取对所述目标车辆的所有疑似违法类型的判定结果；
若所述目标车辆不符合所有疑似违法类型，则使用预设的不违法标识标记目标车辆的疑似违法图像，以替换原疑似违法类型的标记。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述输出违法判别结果的步骤包括：
获取所述目标车辆符合的所有疑似违法类型，作为所述目标车辆的最终违法类型；
使用所述最终违法类型标记目标车辆的疑似违法图像，以替换原疑似违法类型的标记。
7.一种交通违法行为后台审核系统，其特征在于，所述系统包括：
违法图像标记模块，用于获取目标车辆的疑似违法图像，标记所述疑似违法图像的至少一种疑似违法类型；
违法要素信息提取模块，基于所述疑似违法类型，从所述疑似违法证据图中提取相应的违法要素信息；
标准违法要素信息模块，基于所述疑似违法类型，从预设违法取证标准数据库中获取标准违法要素信息；
车辆违法判别模块，基于所述标准违法要素信息，根据从所述疑似违法证据图中提取的违法要素信息，判别目标车辆是否违法，并且输出违法判别结果。
8.一种交通违法行为后台审核装置，其特征在于，所述审核装置包括存储器；以及
耦合到所述存储器的处理器，该处理器被配置为执行存储在所述存储器中的指令，所述处理器执行以下操作：
获取目标车辆的疑似违法图像，标记所述疑似违法图像的至少一种疑似违法类型；
基于所述疑似违法类型，从所述疑似违法证据图中提取相应的违法要素信息；
基于所述疑似违法类型，从预设违法取证标准数据库中获取标准违法要素信息；
基于所述标准违法要素信息，根据从所述疑似违法证据图中提取的违法要素信息，判别目标车辆是否违法；
输出违法判别结果。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一所述的方法。
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