CN112927504B - 一种基于大数据的交通违章确认方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种基于大数据的交通违章确认方法，所述方法包括：S1，服务器接收在驾驶员认为其在先驾驶行为可能属于交通违章之后提交的在先驾驶行为相关信息；S2，所述服务器基于所述在先驾驶行为相关信息获取对应的交通记录大数据信息，并据此判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章；S3，将判断结果反馈给驾驶员。本申请的方案能够使驾驶员及时知晓其在先驾驶行为是否属于违章，以及后续所扣分数，从而既减轻了驾驶员的惶恐，也避免了负分继续驾驶而导致的更严重的违规驾驶行为。

Description

一种基于大数据的交通违章确认方法及系统
技术领域
本申请涉及交通领域，具体而言，涉及一种基于大数据的交通违章确认方法及系统。
背景技术
对于车辆驾驶员来说，由于对道路不熟悉等原因会经常发生违章现象，而违章发生之后就会被扣分罚款。同时，每年每个驾驶执照的可扣分数仅有12分，所以，驾驶员特别在意自身的驾驶分数余额。但是，有不少的违章情况是不明显的，或者说驾驶员自身并不确定其驾驶行为是否真的违反了交规。尤其是对于那些驾驶分数余额不足的驾驶员来说，在发生潜在违章行为之后，由于违章处理消息的发送具有相当的滞后性，所以，此后一段时间内，这类驾驶员对于继续驾驶是十分惶恐的。
所以，如何使得那些驾驶分数余额不足的驾驶员能够及时知晓其驾驶行为是否真的属于交通违章，是当下亟需解决的技术问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种基于大数据的交通违章确认方法及系统，以使那些驾驶分数余额不足的驾驶员能够及时知晓其驾驶行为是否真的属于交通违章，进而决定是否继续驾驶车辆出行。
本申请的第一方面提供了一种基于大数据的交通违章确认方法，所述方法包括：
S1，服务器接收在驾驶员认为其在先驾驶行为可能属于交通违章之后提交的在先驾驶行为相关信息；
S2，所述服务器基于所述在先驾驶行为相关信息获取对应的交通记录大数据信息，并据此判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章；
S3，将判断结果反馈给驾驶员。
可选地，所述在先驾驶行为相关信息，包括：在先驾驶行为属性信息、在先驾驶行为发生地点及时间。
可选地，所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：
所述服务器基于所述在先驾驶行为发生地点及时间调取对应路段的交通监控录像，若能够调取对应路段的交通监控录像，则基于所述交通监控录像判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章。
可选地，所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，还包括：
所述服务器还调取所述时间之前预设时段内的车辆行驶记录大数据信息，并基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录大数据信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章。
可选地，所述基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录大数据信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：
若基于所述交通监控录像判定所述在先驾驶行为与录像中的实际驾驶行为相符，则基于所述车辆行驶记录大数据信息分析得出所述预设时段内的特定违章行为的车辆违章趋势图，若所述车辆违章趋势图中违章曲线出现异常上升且所述在先驾驶行为属性信息与所述特定违章行为相对应，则认定所述在先驾驶行为属于交通违章。
本申请第二方面提供一种基于大数据的交通违章确认系统，所述系统包括用户端及服务器：
所述用户端，用于当驾驶员认为其在先驾驶行为可能属于交通违章之后，接收所述驾驶员输入的在先驾驶行为相关信息，并将其提交给所述服务器；
所述服务器，用于基于所述在先驾驶行为相关信息获取对应的交通记录大数据信息，并据此判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，并将判断结果反馈给驾驶员。
可选地，所述在先驾驶行为相关信息，包括：在先驾驶行为属性信息、在先驾驶行为发生地点及时间。
可选地，所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：
所述服务器基于所述在先驾驶行为发生地点及时间调取对应路段的交通监控录像，若能够调取对应路段的交通监控录像，则基于所述交通监控录像判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章。
可选地，所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，还包括：
所述服务器还调取所述时间之前预设时段内的车辆行驶记录大数据信息，并基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录大数据信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章。
可选地，所述基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录大数据信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：
若基于所述交通监控录像判定所述在先驾驶行为与录像中的实际驾驶行为相符，则基于所述车辆行驶记录大数据信息分析得出所述预设时段内的特定违章行为的车辆违章趋势图，若所述车辆违章趋势图中违章曲线出现异常上升且所述在先驾驶行为属性信息与所述特定违章行为相对应，则认定所述在先驾驶行为属于交通违章。
本申请的第三方面提供了一种电子设备，该电子设备设置于服务器，所述设备包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如前所述的方法步骤。
本申请的第四方面提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质设置于服务器，所述存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如前所述的方法步骤。
本发明的有益效果在于：
本申请的方案中，驾驶员在意识到自己在先驾驶行为可能违章时，可以在用户端上输入在先驾驶行为相关信息，然后提交给服务器，接着服务器调取对应的交通记录信息，于是就可以判断该驾驶员的在先驾驶行为是否真的属于交通违章并给予反馈。如此，驾驶员就可以及时知晓其在先驾驶行为是否属于违章，以及后续所扣分数，从而可以知道自己的交通分数余额是否还允许自己继续驾驶，于是既减轻了驾驶员的惶恐，也避免了负分继续驾驶而导致的更严重的违规驾驶行为。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本申请实施例公开的一种基于大数据的交通违章确认方法的流程示意图；
图2是本申请实施例公开的一种导致交通违章的场景示意图；
图3是本申请实施例公开的一种基于大数据的交通违章确认系统的结构示意图；
图4是本申请实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本申请的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例中的特征可以相互结合。
实施例1
请参阅图1，图1是本申请实施例公开的一种交通违章确认方法的流程示意图。如图1所示，本申请的第一方面提供了一种基于大数据的交通违章确认方法，所述方法包括：
S1，服务器接收在驾驶员认为其在先驾驶行为可能属于交通违章之后提交的在先驾驶行为相关信息；
S2，所述服务器基于所述在先驾驶行为相关信息获取对应的交通记录大数据信息，并据此判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章；
S3，将判断结果反馈给驾驶员。
在本申请实施例中，虽然多数道路上均已经部署了各种形式的交通监控设施，但是交通违章处理系统通常还是要由机器/人工做进一步的二次核验后才会反馈给驾驶员。在这期间，对于已经意识到自己可能违章的驾驶员来说，对于后续的驾驶行为是惶恐的，尤其是对于那些驾驶分数余额不足的驾驶员更甚。针对上述问题，本申请的方案中，驾驶员在意识到自己在先驾驶行为可能违章时，可以在用户端上输入在先驾驶行为相关信息，然后提交给服务器，接着服务器调取对应的交通记录大数据信息，于是就可以判断该驾驶员的在先驾驶行为是否真的属于交通违章并给予反馈。如此，驾驶员就可以及时知晓其在先驾驶行为是否属于违章，以及后续所扣分数，从而可以知道自己的交通分数余额是否还允许自己继续驾驶，于是既减轻了驾驶员的惶恐，也避免了负分继续驾驶而导致的更严重的违规驾驶行为。
可选地，所述在先驾驶行为相关信息，包括：在先驾驶行为属性信息、在先驾驶行为发生地点及时间。
其中，在先驾驶行为属性信息可以为具体的违章类型，例如，未按交通标示行驶、闯红灯、超速等等。
可选地，所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：
所述服务器基于所述在先驾驶行为发生地点及时间调取对应路段的交通监控录像，若能够调取对应路段的交通监控录像，则基于所述交通监控录像判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章。
如果能够调取对应路段的监控录像，并且在监控录像中确实检测到了驾驶员描述的在先驾驶行为，则可以据此判断是否违章；反之，若没有调取到对应的交通监控录像，则说明驾驶员所描述的在先驾驶行为并未被交通监控系统捕捉到，自然也就不会对其驾驶行为进行违章判断，也就不涉及扣分问题，此时可以直接反馈“未违章”。
可选地，所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，还包括：
所述服务器还调取所述时间之前预设时段内的车辆行驶记录大数据信息，并基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录大数据信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章。
可选地，所述基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录大数据信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：
若基于所述交通监控录像判定所述在先驾驶行为与录像中的实际驾驶行为相符，则基于所述车辆行驶记录大数据信息分析得出所述预设时段内的特定违章行为的车辆违章趋势图，若所述车辆违章趋势图中违章曲线出现异常上升且所述在先驾驶行为属性信息与所述特定违章行为相对应，则认定所述在先驾驶行为属于交通违章。
在可以调取录像时，如果驾驶员提交的在先驾驶行为与监控录像中识别出的驾驶行为不相符(包括监控录像中并不存在该车辆的驾驶记录信息)时，可以直接对用户端进行反馈，也即，是否进行后续在先驾驶行为的违章与否的分析，是以驾驶员提交的在先驾驶行为是真实存在为前提条件的，如此可避免个别恶意用户或病毒对该系统的使用/攻击。
现实中，车道行驶规则可能会根据需要进行变动，于是，路管部门就会组织施工人员对路面标线进行修改。如附图2所示，某路口的某车道原先为“左转+直行”的复合车道(参见附图2(a))，路管部门近期将其更改为了“直行”车道，即该车道不再允许左转了。于是，施工人员就需要将路面标线中的左转箭头去除，但有可能会去除不干净或者仍然留有左转箭头印记的情况存在(参见附图2(b)中虚线左转箭头)，而对于常走此路线的车主来说，在不知晓行驶规则的变动加上记忆惯性，其很有可能仍然在该车道左转，或者其他车主也会因为隐约看到左转箭头(即去除不干净的左转箭头印记)也会选择在此左转。显然，此时的上述行为均是违章行为。
针对上述问题，本申请采用方案为：基于所述车辆行驶记录大数据信息分析得出所述预设时段内的特定违章行为的车辆违章趋势图，如果车辆违章趋势图出现违章曲线在某个时段后出现异常增加，则说明上述原因导致了过多的误违章。此时，如果该驾驶员的在先驾驶行为也属于上述特定违章行为，则可以认定该驾驶员也出现了误违章，于是可反馈给所述驾驶员违章确认信息。其中，服务器调取路管部门的施工记录信息，并将施工记录信息中该路段的最新的、与上述特定违章行为相匹配的施工记录时间指定为所述某个时段，相应地，所述预设时段的起点应当包括所述某个时段。
可选地，所述在先驾驶行为相关信息还包括义举违章附加信息。
其中，在某些特殊情况下，驾驶员虽然客观上确实违章了，但是其是为了公众利益而为之，例如，为了给救护车、消防车等特殊车辆让路而违章。这种情况下不应当对驾驶员进行违章处罚，于是，驾驶员可以提交义举违章附加信息给服务器。
可选地，所述服务器基于所述在先驾驶行为发生地点及时间调取对应路段的交通监控录像，若能够调取对应路段的交通监控录像，则基于所述交通监控录像判断所述在先驾驶行为是否属于义举违章，若是，则反馈“未违章”，并提交取消违章处理请求给交通违章处理系统；若不能调取对应路段的交通监控录像，则所述服务器连接各特勤车辆管理系统以获得基于所述在先驾驶行为发生地点及时间调取对应特勤车辆的行车记录视频，基于所述行车记录视频来判定所述在先驾驶行为是否属于义举违章，若是，则反馈“未违章”，并提交取消违章处理请求给交通违章处理系统。
其中，服务器在接收到义举违章附加信息之后，需要调取交通监控录像进行核实，如果确实属于义举违章，则给予反馈并且通知交通违章处理系统后续进行违章确认时取消违章处理操作。另外，对于那些没有设置交通监控设备的路段，服务器可以通过各特勤车辆管理系统(例如，医护系统会设置救护车出勤管理系统，消防系统会设置消防车出勤管理系统等)获取对应的特勤车辆的行车记录视频，进而可以实现对驾驶员所声称的义举违章行为进行核实。
实施例2
请参阅图3，图3是本申请实施例公开的一种基于大数据的交通违章确认系统的结构示意图,该系统与实施例一的方法是对应的。如图3所示，本申请第二方面提供一种基于大数据的交通违章确认系统，所述系统包括用户端及服务器：
所述用户端，用于当驾驶员认为其在先驾驶行为可能属于交通违章之后，接收所述驾驶员输入的在先驾驶行为相关信息，并将其提交给所述服务器；
所述服务器，用于基于所述在先驾驶行为相关信息获取对应的交通记录大数据信息，并据此判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，并将判断结果反馈给驾驶员。
可选地，所述在先驾驶行为相关信息，包括：在先驾驶行为属性信息、在先驾驶行为发生地点及时间。
可选地，所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：
所述服务器基于所述在先驾驶行为发生地点及时间调取对应路段的交通监控录像，若能够调取对应路段的交通监控录像，则基于所述交通监控录像判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章。
可选地，所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，还包括：
所述服务器还调取所述时间之前预设时段内的车辆行驶记录大数据信息，并基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章。
可选地，所述基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录大数据信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：
若基于所述交通监控录像判定所述在先驾驶行为与录像中的实际驾驶行为相符，则基于所述车辆行驶记录大数据信息分析得出所述预设时段内的特定违章行为的车辆违章趋势图，若所述车辆违章趋势图中违章曲线出现异常上升且所述在先驾驶行为属性信息与所述特定违章行为相对应，则认定所述在先驾驶行为属于交通违章。
可选地，所述在先驾驶行为相关信息还包括义举违章附加信息。
可选地，所述服务器基于所述在先驾驶行为发生地点及时间调取对应路段的交通监控录像，若能够调取对应路段的交通监控录像，则基于所述交通监控录像判断所述在先驾驶行为是否属于义举违章，若是，则反馈“未违章”，并提交取消违章处理请求给交通违章处理系统；若不能调取对应路段的交通监控录像，则所述服务器连接各特勤车辆管理系统以获得基于所述在先驾驶行为发生地点及时间调取对应特勤车辆的行车记录视频，基于所述行车记录视频来判定所述在先驾驶行为是否属于义举违章，若是，则反馈“未违章”，并提交取消违章处理请求给交通违章处理系统。
实施例3
请参阅图4，图4是本申请实施例公开的一种电子设备的结构示意图。如图4所示，本申请第三方面提供一种电子设备，该电子设备设置于服务器，所述设备包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如实施例一所述的方法步骤。
实施例4
本实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质设置于服务器，所述存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如实施例一所述的方法步骤。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种基于大数据的交通违章确认方法，其特征在于：所述方法包括：
S1，服务器接收在驾驶员认为其在先驾驶行为可能属于交通违章之后提交的在先驾驶行为相关信息；
S2，所述服务器基于所述在先驾驶行为相关信息获取对应的交通记录大数据信息，并据此判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章；
S3，将判断结果反馈给驾驶员；
所述在先驾驶行为相关信息，包括：在先驾驶行为属性信息、在先驾驶行为发生地点及时间；
所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：所述服务器基于所述在先驾驶行为发生地点及时间调取对应路段的交通监控录像，若能够调取对应路段的交通监控录像，则基于所述交通监控录像判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章；
所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，还包括：所述服务器还调取所述时间之前预设时段内的车辆行驶记录大数据信息，并基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录大数据信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章；
所述基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录大数据信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：若基于所述交通监控录像判定所述在先驾驶行为与录像中的实际驾驶行为相符，则基于所述车辆行驶记录大数据信息分析得出所述预设时段内的特定违章行为的车辆违章趋势图，若所述车辆违章趋势图中违章曲线在某个时段后出现异常上升且所述在先驾驶行为属性信息与所述特定违章行为相对应，则认定所述在先驾驶行为属于交通违章；其中，服务器调取路管部门的施工记录信息，并将施工记录信息中该路段的最新的、与上述特定违章行为相匹配的施工记录时间指定为所述某个时段，相应地，所述预设时段的起点包括所述某个时段；
其中，所述车辆违章趋势图中违章曲线在某个时段后出现异常上升是由于施工人员对路面标线进行修改但标线去除不干净而留有印记导致的。
2.一种基于大数据的交通违章确认系统，其特征在于：所述系统包括用户端及服务器：所述用户端，用于当驾驶员认为其在先驾驶行为可能属于交通违章之后，接收所述驾驶员输入的在先驾驶行为相关信息，并将其提交给所述服务器；所述服务器，用于基于所述在先驾驶行为相关信息获取对应的交通记录大数据信息，并据此判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，并将判断结果反馈给驾驶员；
所述在先驾驶行为相关信息，包括：在先驾驶行为属性信息、在先驾驶行为发生地点及时间；
所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：所述服务器基于所述在先驾驶行为发生地点及时间调取对应路段的交通监控录像，若能够调取对应路段的交通监控录像，则基于所述交通监控录像判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章；
所述判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，还包括：所述服务器还调取所述时间之前预设时段内的车辆行驶记录大数据信息，并基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录大数据信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章；
所述基于所述交通监控录像以及所述车辆行驶记录大数据信息判断所述在先驾驶行为是否属于交通违章，包括：若基于所述交通监控录像判定所述在先驾驶行为与录像中的实际驾驶行为相符，则基于所述车辆行驶记录大数据信息分析得出所述预设时段内的特定违章行为的车辆违章趋势图，若所述车辆违章趋势图中违章曲线在某个时段后出现异常上升且所述在先驾驶行为属性信息与所述特定违章行为相对应，则认定所述在先驾驶行为属于交通违章，其中，服务器调取路管部门的施工记录信息，并将施工记录信息中该路段的最新的、与上述特定违章行为相匹配的施工记录时间指定为所述某个时段，相应地，所述预设时段的起点包括所述某个时段；
其中，所述车辆违章趋势图中违章曲线在某个时段后出现异常上升是由于施工人员对路面标线进行修改但标线去除不干净而留有印记导致的。
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