CN112863184A - 一种交通信息管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种一种交通信息管理系统，包括：道路信息采集模块、车辆信息采集模块、违章管理中心、审批资料采集模块和超限许可审批模块；道路信息采集模块用于采集道路信息；车辆信息采集模块用于采集车辆驾驶信息；违章管理中心用于接收道路信息采集模块发送的道路信息以及车辆信息采集模块采集的车辆驾驶信息，并根据道路信息和车辆驾驶信息基于第一深度学习网络分析车辆违章情况；审批资料采集模块用于基于计算机视觉识别技术采集用户提交的超限申请资料，超限许可审批模块用于基于第二深度学习网络对超限申请资料进行分析，得到审批结果。本发明可以提高交通数据的审批效率和准确度。

Description

一种交通信息管理系统
技术领域
本发明涉及交通管理领域，特别是涉及一种交通信息管理系统。
背景技术
随着互联网+概念的普及以及城市交通问题的日益突出，智慧交通乃至智慧城市越来越被大众所渴望。交通信息既包含了道路信息，也包含了车辆信息，传统的对于交通信息的管理通过人工筛选以及审核，存在一定的误审率，而且审核效率不高。
发明内容
本发明的目的是提供一种交通信息管理系统，以提高信息审核的效率和准确率。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种交通信息管理系统，包括：道路信息采集模块、车辆信息采集模块、违章管理中心、审批资料采集模块和超限许可审批模块；
所述道路信息采集模块用于采集道路信息；所述车辆信息采集模块用于采集车辆驾驶信息；所述违章管理中心用于接收所述道路信息采集模块发送的道路信息以及所述车辆信息采集模块采集的车辆驾驶信息，并根据所述道路信息和所述车辆驾驶信息基于第一深度学习网络分析车辆违章情况；
所述审批资料采集模块用于基于计算机视觉识别技术采集用户提交的超限申请资料，所述超限许可审批模块用于基于第二深度学习网络对所述超限申请资料进行分析，得到审批结果。
可选的，还包括显示模块，所述显示模块用于显示所述车辆违章情况和所述审批结果。
可选的，还包括：推送模块，所述推送模块用于将所述车辆违章情况和/或所述审批结果推送至对应的用户；推送方式包括微信服务推送和短信推送。
可选的，所述道路信息包括路况信息、车速信息和交通信号灯信息。
可选的，所述车辆驾驶信息包括车辆牌照信息和车辆驾驶员信息。
可选的，所述违章管理中心包括闯红灯自动记录单元、超速占道识别单元、逆行变道抓拍单元、未系安全带识别单元、车牌遮挡识别单元和驾车接拨手持电话识别单元。
可选的，所述审批资料采集模块包括：图像获取单元和图像识别单元；所述图像获取单元用于获取用户提交的图片资料，包括行驶证图片、从业资格证图片和车辆审验表图片；所述图像识别单元用于提取所述用户提交的图片资料中的文字信息，生成文字资料。
可选的，所述超限许可审批模块包括：堆栈式降噪自编码器、画像分析模块和业务决策模块；所述堆栈式降噪自编码器用于对所述文字资料进行特征提取，得到特征向量；所述画像分析模块用于基于知识图谱画像技术对所述特征向量进行真实性匹配分析；所述业务决策模块用于基于决策树对分析结果为真实的特征向量进行审批决策，得到审批结果，所述审批结果为审批通过或审批不通过；所述业务决策模块还用于对分析结果为虚假的特征向量输出审批不通过的审批结果。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明采用深度学习网络对车辆违章情况进行实时识别，以及对超限审批过程进行自动审核，可以快速高效的对交通信息进行管理，提高数据识别、审核的速度以及准确度。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明交通信息管理系统的结构示意图。
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做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。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明交通信息管理系统的结构示意图。如图1所示，本发明交通信息管理系统包括：道路信息采集模块1、车辆信息采集模块2、违章管理中心3、审批资料采集模块4和超限许可审批模块5。
所述道路信息采集模块1用于采集道路信息，例如采用图像抓拍的方式，对路况信息、车速信息和交通信号灯信息等道路信息进行抓拍，并将采集的道路信息存储至对应的道路数据库。所述车辆信息采集模块2用于采集车辆驾驶信息，例如采用图像抓拍的方式对车辆牌照信息和车辆驾驶员信息等进行抓拍，并将采集的车辆驾驶信息存储至对应的车辆数据库。所述违章管理中心3用于接收所述道路信息采集模块1发送的道路信息以及所述车辆信息采集模块2采集的车辆驾驶信息，并基于时间对应关系，根据所述道路信息和所述车辆驾驶信息采用第一深度学习网络分析车辆违章情况，包括闯红灯、超速占道、逆行变道、未系安全带、车牌遮挡和驾车接拨手持电话等违章情况。具体的，所述违章管理中心3包括闯红灯自动记录单元、超速占道识别单元、逆行变道抓拍单元、未系安全带识别单元、车牌遮挡识别单元和驾车接拨手持电话识别单元。
所述审批资料采集模块4用于基于计算机视觉识别技术采集用户提交的超限申请资料，具体的，所述审批资料采集模块4包括：图像获取单元和图像识别单元，所述图像获取单元用于获取用户通过网络提交或者通过办公大厅现场摄像头拍摄提交的图片资料，包括行驶证图片、从业资格证图片和车辆审验表图片等资料。所述图像识别单元用于提取所述用户提交的图片资料中的文字信息，生成文字资料。
所述超限许可审批模块5用于基于第二深度学习网络对所述超限申请资料进行分析，得到审批结果。具体的，所述超限许可审批模块5包括：堆栈式降噪自编码器、画像分析模块和业务决策模块。
所述堆栈式降噪自编码器用于通过图文识别、文档智能分析等技术对所述文字资料进行非结构化数据提取，得到特征向量；并对已损坏的文字资料数据与分析数据进行特征比对来完全数据的修复，然后进一步对修复后的数据进行特征提取，得到特征向量。
所述画像分析模块用于基于知识图谱画像技术对所述特征向量进行真实性匹配分析，利用知识图谱提供的实体与实体之间的语义相似性和逻辑相关性，通过在词向量空间中计算相关词语之间的欧氏距离，对所有通过需求词泛化得到的词语表示，在知识图谱中寻找语义相近的实体，通过欧氏距离的表示可以得到词语与实体之间的相关性，进而得到真实性匹配分析的分析结果。
所述业务决策模块用于对真实性匹配分析后的特征向量进行决策，得到审批结果。具体的，对于分析结果为虚假的特征向量，所述业务决策模块直接输出审批不通过的审批结果；对于分析结果为真实的特征向量，采用决策树进行决策分析，得到审批结果，所述审批结果为审批通过或审批不通过。
此外，本发明的交通信息管理系统还包括显示模块6，所述违章管理中心3分析得到的车辆违章情况以及超限许可审批模块5的审批结果可以通过所述显示模块6直接进行显示，显示时，所述显示模块6采用分屏显示方式。
作为另一实施例，本发明的交通信息管理系统还包括推送模块，所述推送模块用于将所述车辆违章情况和/或所述审批结果推送至对应的用户；推送方式包括微信服务推送和短信推送，微信服务推送可以直接将上述信息推送至用户绑定手机号所对应的微信账号，或者通过微信公众号推送至用户绑定的微信账号。
本发明可以对交通行业的数据进行智能分析以及智能审批，进而提高数据审批的效率和准确度。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种交通信息管理系统，其特征在于，包括：道路信息采集模块、车辆信息采集模块、违章管理中心、审批资料采集模块和超限许可审批模块；
所述道路信息采集模块用于采集道路信息；所述车辆信息采集模块用于采集车辆驾驶信息；所述违章管理中心用于接收所述道路信息采集模块发送的道路信息以及所述车辆信息采集模块采集的车辆驾驶信息，并根据所述道路信息和所述车辆驾驶信息基于第一深度学习网络分析车辆违章情况；
所述审批资料采集模块用于基于计算机视觉识别技术采集用户提交的超限申请资料，所述超限许可审批模块用于基于第二深度学习网络对所述超限申请资料进行分析，得到审批结果。
2.根据权利要求1所述的交通信息管理系统，其特征在于，还包括显示模块，所述显示模块用于显示所述车辆违章情况和所述审批结果。
3.根据权利要求1所述的交通信息管理系统，其特征在于，还包括：推送模块，所述推送模块用于将所述车辆违章情况和/或所述审批结果推送至对应的用户；推送方式包括微信服务推送和短信推送。
4.根据权利要求1所述的交通信息管理系统，其特征在于，所述道路信息包括路况信息、车速信息和交通信号灯信息。
5.根据权利要求1所述的交通信息管理系统，其特征在于，所述车辆驾驶信息包括车辆牌照信息和车辆驾驶员信息。
6.根据权利要求1所述的交通信息管理系统，其特征在于，所述违章管理中心包括闯红灯自动记录单元、超速占道识别单元、逆行变道抓拍单元、未系安全带识别单元、车牌遮挡识别单元和驾车接拨手持电话识别单元。
7.根据权利要求1所述的交通信息管理系统，其特征在于，所述审批资料采集模块包括：图像获取单元和图像识别单元；所述图像获取单元用于获取用户提交的图片资料，所述图片资料包括行驶证图片、从业资格证图片和车辆审验表图片；所述图像识别单元用于提取所述用户提交的图片资料中的文字信息，生成文字资料。
8.根据权利要求7所述的交通信息管理系统，其特征在于，所述超限许可审批模块包括：堆栈式降噪自编码器、画像分析模块和业务决策模块；所述堆栈式降噪自编码器用于对所述文字资料进行特征提取，得到特征向量；所述画像分析模块用于基于知识图谱画像技术对所述特征向量进行真实性匹配分析；所述业务决策模块用于基于决策树对分析结果为真实的特征向量进行审批决策，得到审批结果，所述审批结果为审批通过或审批不通过；所述业务决策模块还用于对分析结果为虚假的特征向量输出审批不通过的审批结果。
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