CN113178078A - 一种车辆违法载人检测方法、系统、终端及介质 - Google Patents

一种车辆违法载人检测方法、系统、终端及介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种车辆违法载人检测方法的流程图，包括以下步骤：获取抓拍的过车数据；从过车数据中分析出车辆特征数据存入数据库，车辆特征数据包括车牌、车型和颜色；根据时段、点位、车型和颜色设定符合违法载人的条件；根据条件研判出符合违法载人的车辆，对每个符合条件的车辆进行统计，对车辆轨迹进行分析，得到疑似违法载人车辆的轨迹；对疑似车辆进行排序，根据车辆图片进行确认。该方法对车辆是否符合设定违法载人条件进行研判和分析，能准确得出疑似违法载人的车辆，减少了人工成本，提高了违法行为排查的准确率，提高了出勤效率。

Description

一种车辆违法载人检测方法、系统、终端及介质
技术领域
本发明涉及软件技术领域，具体涉及一种车辆违法载人检测方法、系统、终端及介质。
背景技术
随着社会的进步和发展，像建筑工地、学校、园区等人多车少，出行不方便，少不了需要车辆接送，但是由于缺乏一定的监管，在这些地方存在不少超载及违法载人的情况，尤其像学校、工地这种地方时不时会发生违法超载导致的事故发生，这无疑给人民群众的生命安全带来了隐患。因此运用科学技术合理管控重点地区的超载势在必行。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供一种车辆违法载人检测方法、系统、终端及介质，对车辆是否符合违法载人条件进行研判分析，能准确得出疑似违法载人车辆数据，减少了人工成本，提高了违法行为排查的准确率。
第一方面，本发明实施例提供的一种车辆违法载人检测方法，包括以下步骤：
获取抓拍的过车数据；
从过车数据中分析出车辆特征数据存入数据库，车辆特征数据包括车牌、车型和颜色；
根据时段、点位、车型和颜色设定符合违法载人的条件；
根据条件研判出符合违法载人的车辆，对每个符合条件的车辆进行统计，对车辆轨迹进行分析，得到疑似违法载人车辆的轨迹；
对疑似车辆进行排序，根据车辆图片进行确认。
第二方面，本发明实施例提供的一种车辆违法载人检测系统，包括：获取模块、分析模块、条件获取模块、研判模块和确认模块，
所述获取模块用于获取抓拍的过车数据；
所述分析模块用于从过车数据中分析出车辆特征数据存入数据库，车辆特征数据包括车牌、车型和颜色；
所述条件获取模块用于获取根据时段、点位、车型和颜色设定符合违法载人的条件；
所述研判模块用于根据条件研判出符合违法载人的车辆，对每个符合条件的车辆进行统计，对车辆轨迹进行分析，得到疑似违法载人车辆的轨迹；
所述确认模块用于对疑似车辆进行排序，根据车辆图片进行确认。
第三方面，本发明实施例提供的一种车辆违法载人检测终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述实施例描述的方法。
第四方面，本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述实施例描述的方法。
本发明的有益效果：
本发明实施例提供的一种车辆违法载人检测方法、系统、终端及介质，对车辆是否符合设定违法载人条件进行研判和分析，能准确得出疑似违法载人的车辆，减少了人工成本，提高了违法行为排查的准确率，提高了出勤效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1示出了本发明第一实施例所提供的一种车辆违法载人检测方法的流程图；
图2示出了本发明第二实施例所提供的一种车辆违法载人检测系统的结构框图；
图3示出了本发明第三实施例所提供的一种车辆违法载人检测终端的结构框图。
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。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
如图1所示，示出了本发明第一实施例所提供的一种车辆违法载人检测方法的流程图，该方法包括以下5个步骤：
S1:获取抓拍的过车数据。
S2:从过车数据中分析出车辆特征数据存入数据库，车辆特征数据包括车牌、车型和颜色。
S3:根据时段、点位、车型和颜色设定符合违法载人的条件。
S4:根据条件研判出符合违法载人的车辆，对每个符合条件的车辆进行统计，对车辆轨迹进行分析，得到疑似违法载人车辆的轨迹。
S5:对疑似车辆进行排序，根据车辆图片进行确认。
首先接入抓拍过车数据，通过车辆识别算法识别过车数据的图片，分析出车牌、车型、颜色等车的各方面特征存入数据库中。
数据入库后就可以开始分析是否存在违法载人的行为，本实施例以判断面包车是否违法载人为例，设定的符合违法载人的条件包括：时段、点位、车型、颜色等，选定面包车车型，颜色，选择查询天数，基于工地面包车违法载人的点位，时间段其实时间选择早上五点半至七点，下午五点半至七点这两个时间段，基本上就能涵盖大部分去工地的面包车，然后选择面包车的途经点位，这些途经点位凭借经验选择。还可以根据实际情况选择其他条件作为更精确的搜索条件。
获取设定的符合违法载人的条件后，将条件拆分成每一天的查询分析的条件，每一天符合违法载人条件的车辆进行搜索查询，对每个符合条件的车辆进行统计，对车辆轨迹进行分析，最后合成每一辆车每天满足设定条件的分析结果及所选条件之内有多少天满足疑似违法载人车辆的轨迹。对疑似车辆进行排序，根据车辆图片进行确认。可以根据每个车牌满足条件的天数从高到低的顺序进行排序，根据车牌号查询所有符合天数内的车牌当天的出行轨迹；切换日期查询车辆其他日期的出行轨迹；根据车辆每天的出行轨迹和往返次数确认是否符合违法载人的条件。还可以根据抓拍图片的放大图确认车上是否有载人；根据车辆抓拍图片确认是否符合违法载人的条件。如果一个车辆每天都是固定轨迹频繁往返工地说明该车的违法载人的概率会比较高，这样交警就可以直接去蹲点排查，提高了排查的准确率和有效性，显著提高出勤的效率，不用出去调研就能分析出这类违法行为，大大降低了人力成本。
本发明实施例提供的一种车辆违法载人检测方法，对车辆是否符合设定违法载人条件进行研判和分析，能准确得出疑似违法载人的车辆，减少了人工成本，提高了违法行为排查的准确率，提高了出勤效率。
在上述的第一实施例中，提供了一种车辆违法载人检测方法，与之相对应的，本申请还提供一种车辆违法载人检测系统。请参考图2，其为本发明第二实施例提供的一种车辆违法载人检测系统的示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
如图2所示，示出了本发明第二实施例提供的一种车辆违法载人检测系统，包括：获取模块、分析模块、条件获取模块、研判模块和确认模块，所述获取模块用于获取抓拍的过车数据；所述分析模块用于从过车数据中分析出车辆特征数据存入数据库，车辆特征数据包括车牌、车型和颜色；所述条件获取模块用于获取根据时段、点位、车型和颜色设定符合违法载人的条件；所述研判模块用于根据条件研判出符合违法载人的车辆，对每个符合条件的车辆进行统计，对车辆轨迹进行分析，得到疑似违法载人车辆的轨迹；所述确认模块用于对疑似车辆进行排序，根据车辆图片进行确认。
设定的符合违法载人的条件包括：时段、点位、车型、颜色等，选定面包车车型，颜色，选择查询天数，基于工地面包车违法载人的点位，时间段其实时间选择早上五点半至七点，下午五点半至七点这两个时间段，基本上就能涵盖大部分去工地的面包车，然后选择面包车的途经点位，这些途经点位凭借经验选择。还可以根据实际情况选择其他条件作为更精确的搜索条件。
其中，确认模块包括第一确认单元，所述第一确认单元用于根据每个车牌满足条件的天数从高到低进行排序；根据车牌号查询所有符合天数内的车牌当天的出行轨迹；切换日期查询车辆其他日期的出行轨迹；根据车辆每天的出行轨迹和往返次数确认是否符合违法载人的条件。
确认模块包括第二确认单元，所述第二确认单元用于根据抓拍图片的放大图确认车上是否有载人；根据车辆抓拍图片确认是否符合违法载人的条件。
本发明实施例提供的一种车辆违法载人检测系统，对车辆是否符合设定违法载人条件进行研判和分析，能准确得出疑似违法载人的车辆，减少了人工成本，提高了违法行为排查的准确率，提高了出勤效率。
如图3所示，示出了本发明第三实施例提供一种车辆违法载人检测终端的结构框图，该终端包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一实施例描述的方法。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等，输出设备可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。
该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器、输入设备、输出设备可执行本发明实施例提供的方法实施例所描述的实现方式，也可执行本发明实施例所描述的系统实施例的实现方式，在此不再赘述。
在本发明还提供一种计算机可读存储介质的实施例，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述实施例描述的方法。
所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的终端和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露终端和方法，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。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (8)

1.一种车辆违法载人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取抓拍的过车数据；
从过车数据中分析出车辆特征数据存入数据库，车辆特征数据包括车牌、车型和颜色；
获取根据时段、点位、车型和颜色设定符合违法载人的条件；
根据条件研判出符合违法载人的车辆，对每个符合条件的车辆进行统计，对车辆轨迹进行分析，得到疑似违法载人车辆的轨迹；
对疑似车辆进行排序，根据车辆图片进行确认。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对疑似车辆进行排序，根据车辆图片进行确认具体包括：
根据每个车牌满足条件的天数从高到低进行排序；
根据车牌号查询所有符合天数内的车牌当天的出行轨迹；
切换日期查询车辆其他日期的出行轨迹；
根据车辆每天的出行轨迹和往返次数确认是否符合违法载人的条件。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对疑似车辆进行排序，根据车辆图片进行确认具体还包括：根据抓拍图片的放大图确认车上是否有载人；根据车辆抓拍图片确认是否符合违法载人的条件。
4.一种车辆违法载人检测系统，其特征在于，包括：获取模块、分析模块、条件获取模块、研判模块和确认模块，
所述获取模块用于获取抓拍的过车数据；
所述分析模块用于从过车数据中分析出车辆特征数据存入数据库，车辆特征数据包括车牌、车型和颜色；
所述条件获取模块用于获取根据时段、点位、车型和颜色设定符合违法载人的条件；
所述研判模块用于根据条件研判出符合违法载人的车辆，对每个符合条件的车辆进行统计，对车辆轨迹进行分析，得到疑似违法载人车辆的轨迹；
所述确认模块用于对疑似车辆进行排序，根据车辆图片进行确认。
5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述确认模块包括第一确认单元，所述第一确认单元用于根据每个车牌满足条件的天数从高到低进行排序；
根据车牌号查询所有符合天数内的车牌当天的出行轨迹；
切换日期查询车辆其他日期的出行轨迹；
根据车辆每天的出行轨迹和往返次数确认是否符合违法载人的条件。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述确认模块包括第二确认单元，所述第二确认单元用于根据抓拍图片的放大图确认车上是否有载人；根据车辆抓拍图片确认是否符合违法载人的条件。
7.一种车辆违法载人检测终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，其特征在于，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-3任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-3任一项所述的方法。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105976617A (zh) * 2016-03-21 2016-09-28 江苏智通交通科技有限公司 非法营运车辆检测方法和系统
CN108986478A (zh) * 2018-09-17 2018-12-11 公安部交通管理科学研究所 一种定点甄别违法车辆的方法
KR20190011495A (ko) * 2017-07-25 2019-02-07 (주)인펙비전 단속 정확도 및 효율성을 높인 단속차량
CN110969860A (zh) * 2019-12-11 2020-04-07 上海眼控科技股份有限公司 交通违法行为后台审核系统和方法
CN111368626A (zh) * 2019-11-19 2020-07-03 杭州海康威视系统技术有限公司 车辆识别方法、装置、电子设备和存储介质
CN111696368A (zh) * 2020-06-16 2020-09-22 武汉中科通达高新技术股份有限公司 一种超速违法数据生成方法及违法服务器

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105976617A (zh) * 2016-03-21 2016-09-28 江苏智通交通科技有限公司 非法营运车辆检测方法和系统
KR20190011495A (ko) * 2017-07-25 2019-02-07 (주)인펙비전 단속 정확도 및 효율성을 높인 단속차량
CN108986478A (zh) * 2018-09-17 2018-12-11 公安部交通管理科学研究所 一种定点甄别违法车辆的方法
CN111368626A (zh) * 2019-11-19 2020-07-03 杭州海康威视系统技术有限公司 车辆识别方法、装置、电子设备和存储介质
CN110969860A (zh) * 2019-12-11 2020-04-07 上海眼控科技股份有限公司 交通违法行为后台审核系统和方法
CN111696368A (zh) * 2020-06-16 2020-09-22 武汉中科通达高新技术股份有限公司 一种超速违法数据生成方法及违法服务器

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CB02 Change of applicant information
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Address after: 266000 Room 302, building 3, Office No. 77, Lingyan Road, Huangdao District, Qingdao, Shandong Province

Applicant after: QINGDAO YISA DATA TECHNOLOGY Co.,Ltd.

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Applicant before: QINGDAO YISA DATA TECHNOLOGY Co.,Ltd.

RJ01 Rejection of invention patent application after publication
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