CN114764974A - 一种机动车交替通行自动审核方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及道路交通领域违章车辆智能化自动审核的技术领域，特别涉及机动车违反交替通行规则自动审核的方法和系统。本发明提出一种机动车交替通行自动审核方法，特点在于，通过目标识别和轨迹跟踪识别机动车是否交替通行，结合道路拥堵情况和/或机动车通行速度，以及机动车特征信息，自动对机动车是否违反交替通行规则进行审核。本发明提出一种机动车交替通行自动审核系统，所述系统包括：数据采集模块、数据分析模块和配置管理模块，所述数据分析模块用于实现本发明所述机动车交替通行自动审核方法。本发明的有益效果是：自动审核机动车是否遵循交替通行规则行驶，对违章机动车自动识别、抓拍取证，显著提高了违章审核的准确性、审核效率和违章审核的公正性，并显著的降低了社会成本，提高了工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及道路交通领域违章车辆智能化自动审核的技术领域，特别涉及机动车违反交替通行规则自动审核的方法和系统。
背景技术
随着社会经济的不断发展和私家车的保有量持续提高，城市道路交通安全状况也面临越来越严峻的考验。尤其是在车道减少的路口、路段，当道路拥堵或者缓行时，由于机动车抢行，很容易引发交通事故。《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》第五十三条规定：机动车在车道减少的路口、路段，遇有前方机动车停车排队或者缓慢行驶的，应当每车道一辆依次交替驶入车道减少后的路口、路段。
在实际的交通活动中，由于车流量大，在车道减少、两个车道汇成一个车道的路口、路段，经常会造成拥堵或缓行。同一个车道前后行驶的车辆往往紧密跟随，造成另一个车道的车辆无法正常行驶。虽然这种情况下发生的角度事故由于车速较低，车损往往不会很严重，但对于本来就由于车道变少而拥挤的交通，带来了更严重的拥堵。现有技术下，道路监控相机抓拍机动车照片，再通过人工审核的方法来判断机动车是否违反交替通行规则。人工审核的工作效率非常低下，并且容易出错。因此，快速、准确地对没有按照交替行驶规则行驶的机动车进行识别，是亟待解决的技术问题。
发明内容
技术方案
本发明的目的是，提出一种机动车交替通行自动审核方法和系统，以解决在车道减少的路口、路段，当道路拥堵或行驶缓慢时，自动审核机动车是否违法交替通行规则，提高了交通通行的效率，保证了违章行为审核的公正性，并显著的降低了人力资源成本，提高工作效率。
本发明的目的是通过如下措施来达到的：
通过目标识别和/或轨迹跟踪的方法，对道路监控数据进行分析，自动审核机动车是否违反交替通行规则。
所述目标识别和/或跟踪的方法的实现方式，可以是将所述道路监控数据序列连续输入到预训练好的检测模型和/或图像识别跟踪算法框架中，对序列每一帧中的机动车进行检测、跟踪，得到所在的位置并形成轨迹。
所述道路监控数据是视频和/或照片，所拍摄的视频、照片中有车道减少路口、路段的场景内容。
所述分析方法还包括，依据机动车轨迹，判断机动车是否交替驶入汇合后的同一车道；如果是依序交替驶入，则判断没有违反交替同行规则；如果同一车道的机动车连续驶入汇合后车道，则判定后车违反交替通行规则。附图3为机动车没有违反交替通行规则的情况，附图3为机动车（A3）违反交替通行规则的情况。
所述分析方法还包括，通过机动车行驶速度小于速度阈值和/或场景内机动车密度大于密度阈值，判断道路拥堵；如果机动车行驶速度大于速度阈值和/或机动车密度小于密度阈值，判断道路通畅。
所述速度阈值和密度阈值，可以是预先设置的参数，也可以是动态调整的参数。
所述自动审核方法，判定为违章的依据包括：在通行缓慢和/或道路拥堵条件满足时，判定机动车违反交替通行规则，并且可以获得足够的机动车特征信息时，自动进行违章取证，取证包括视频取证和照片取证，在所述的视频和照片中包括机动车的违章信息和特征信息；即只有当道路通行缓慢和/或道路拥堵、机动车违反交替通行规则、可以获得机动车特征信息（车牌），三个条件同时满足时，机动车被判定为违章。
所述自动审核系统，包括：数据采集模块、数据分析模块和配置管理模块。
所述数据采集模块用于获取道路监控数据，可以是道路监控摄像机，也可以是其他提供道路监控数据的设备。
所述数据分析模块，用来实现支持自动审核的各种算法运行，可以是嵌入式设备、边缘处理设备、个人电脑和服务器设备。在数据分析模块中，通过编程的方式实现自动审核算法，包含但不限于：对道路监控数据中的机动车目标进行检测；对检测出的机动车进行跟踪，产生视场内所有机动车的运动轨迹图；通过轨迹判断车道合并前不同车道上的机动车，是否交替出现在车道减少后的路段上；判断所监控路口、路段是否属于拥堵或缓行情况；根据前述各处理结果，综合判断机动车是否违章；如果机动车违章，将检测到的机动车违章行为和特征信息发送到所述配置管理模块中。
所述配置管理模块用于向数据分析模块配置参数，所述参数影响分析处理模块的处理结果；配置参数可以是算法的配置参数，也可以是用户需要制定的算法处理区域。所述配置管理模块用于将接收到的违章机动车的行为检测结果、车辆特征信息存储到数据库中进行管理，方便进行检索查询。
所述的机动车交替通行自动审核系统，可以有各种实现形式：可以是高度集成的方式，即所述数据采集模块、数据分析模块和配置管理模块，集成在一个装置中实现；可以是部分集成的方式，所述数据采集模块和数据分析模块，集成在一个装置中，配置管理模块为单独的装置，所述两装置通过网络连接；也可以是另外一种部分集成的方式，所述数据采集模块为独立装置，所述数据处理模块和配置管理模块集成在一个装置中实现，两者通过网络连接；还可以是分别实现的方式，所述数据采集模块、数据处理模块和配置管理模块，为三个独立装置，三者通过网络连接。
所述机动车交替通行自动审核系统，其数据处理单元和配置管理单元，既可以部署在前端边缘处理设备中，也可以部署在后端服务器云处理设备，或者前端、后端同时部署。
本发明的有益效果
本发明通过使用图像处理、人工智能等工具，自动审核机动车是否遵循交替通行规则行驶，对违章机动车自动识别抓拍取证，与现有人工审核或部分借助图像处理的方式相比较，显著提高了违章审核的准确性、审核效率和违章审核的公正性，并显著的降低了社会成本，提高了工作效率。
图1是本发明所述方法的逻辑框图
图2是本发明所述系统的结构框图
图3是本发明判断为没有违反交替通行规则的示意图
图4是本发明判断为机动车（A3）违反交替通行规则的示意图
实施例1：本发明所述机动车交替通行自动审核系统，采用视频监控相机采集数据，将采集到的数据通过网络传输给前端分析处理模块，进行处理。
在前端分析处理模块中完成车辆的识别，机动车跟踪；根据机动车出现在固定时间间隔的位置，判断机动车行驶速度；根据道路识别出机动车的数量，判断机动车密度；如果满足机动车行驶缓慢和/或道路拥堵时，进行机动车是否交替通行判断。
根据机动车在车道减少前的路段，汇入车道减少后路段的通行顺序，进行违反交替通行规则的判断：当车道减少前同一车道的机动车连续出现在车道减少后路段时，判定后车违反交通交替通行规则。
判定为违反交替通行规则基础上，再识别机动车特征信息（车牌），如果可以获得违章机动车特征信息（车牌），对违反交替通行规则的机动车进行抓拍，完成违章行为的抓拍。
实施例2：本发明所述机动车交替通行自动审核系统，可对视频监控录像进行分析处理，也可部署在服务器上。
将视频监控录像导入所述自动审核系统，对视频录像是否存在违法交替通行规则进行自动审核。
实施例3：本发明所述机动车交替通行自动审核系统，可对抓拍的照片序列进行分析，可部署在服务器上。
将抓拍照片，按照时间顺序，依次导入所述自动审核系统，对照片序列是否存在违反交替通行规则进行自动审核。
以上描述了本发明的3个实施例，本行业的技术人员应该了解，本方案不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本方案的原理，在不脱离本方案精神和范围的前提下，本方案还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本方案范围内。本方案要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (9)
1.一种机动车交替通行自动审核方法，其特征在于，通过目标识别和/或跟踪的方法，对道路监控数据进行分析，自动审核机动车是否违反交替通行规则。
2.根据权利要求1所述的自动审核方法，其特征在于，目标识别和/或跟踪的方法的实现方式，将所述道路监控数据序列连续输入到预训练好的检测模型和/或图像识别跟踪算法框架中，对序列每一帧中的机动车进行检测、跟踪，得到机动车所在的位置并形成运动轨迹。
3.根据权利要求1所述的自动审核方法，其特征在于，所使用的道路监控数据是视频和/或照片，所拍摄的视频、照片中有车道减少路口、路段的场景内容。
4.根据权利要求1所述的自动审核方法，其特征在于，数据分析方法还包括，依据机动车轨迹，判断机动车是否交替驶入汇合后的同一车道；如果是依序交替驶入，则判断没有违反交替同行规则；如果同一车道的机动车连续驶入汇合后车道，则判定后车违反交替通行规则。
5.根据权利要求1所述的自动审核方法，其特征在于，数据分析方法还包括，通过机动车行驶速度小于速度阈值和/或路面机动车密度大于密度阈值，判断道路拥堵；如果机动车行驶速度大于速度阈值和/或机动车密度小于密度阈值，判断道路通畅。
6.根据权利要求1所述的自动审核方法，其特征在于，自动审核的依据包括，在通行缓慢和/或道路拥堵时，判定机动车违反交替通行规则，并且可以获得足够的机动车特征信息时，自动进行违章取证，取证包括视频取证和照片取证，在所述的视频和照片中包括机动车的违章信息和特征信息。
7.一种机动车交替通行自动审核系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据分析模块和配置管理模块；
所述数据采集模块用于获取道路监控数据；
数据分析模块基于权利要求1-6所述的方法，对道路监控数据中的机动车目标进行检测跟踪，判断其行为是否违反交替通行规则，并将检测到的机动车违章行为和特征信息发送到所述配置管理模块中；
所述配置管理模块用于向数据分析模块配置参数，所述参数影响分析处理模块的处理结果；
所述配置管理模块用于将接收到的机动车违反交替通行的行为检测结果、车辆特征信息存储到数据库中进行管理，方便进行检索查询。
8.根据权利要求7所述的机动车交替通行自动审核系统，其特征在于，所述数据采集模块、数据分析模块和配置管理模块，存在以下几种组合形式：
所述数据采集模块、数据分析模块和配置管理模块，集成在一个装置中实现；
所述数据采集模块和数据分析模块，集成在一个装置中，配置管理模块为单独的装置，所述两装置通过网络连接；
所述数据采集模块为独立装置，所述数据处理模块和配置管理模块集成在一个装置中实现，所述两装置通过网络连接；
所述数据采集模块、数据处理模块和配置管理模块，为三个独立装置，三者通过网络连接。
9.根据权利要求7所述的机动车交替通行自动审核系统，其特征在于，所述数据处理单元、配置管理单元，部署方式为前端边缘处理设备和/或后端服务器云处理设备。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104361753A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-02-18 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种车辆未交替行驶的违章取证方法及装置 |
| US20180293684A1 (en) * | 2016-09-07 | 2018-10-11 | Southeast University | Supervision and penalty method and system for expressway emergency lane occupancy |
| CN110717433A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-21 | 华中科技大学 | 一种基于深度学习的交通违规分析方法及装置 |
| US20200211374A1 (en) * | 2017-09-11 | 2020-07-02 | Alibaba Group Holding Limited | System, method, and apparatus for analyzing a traffic road condition |
| WO2020173022A1 (zh) * | 2019-02-25 | 2020-09-03 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种识别车辆违章行为的方法、服务器及存储介质 |
-
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104361753A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-02-18 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种车辆未交替行驶的违章取证方法及装置 |
| US20180293684A1 (en) * | 2016-09-07 | 2018-10-11 | Southeast University | Supervision and penalty method and system for expressway emergency lane occupancy |
| US20200211374A1 (en) * | 2017-09-11 | 2020-07-02 | Alibaba Group Holding Limited | System, method, and apparatus for analyzing a traffic road condition |
| WO2020173022A1 (zh) * | 2019-02-25 | 2020-09-03 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种识别车辆违章行为的方法、服务器及存储介质 |
| CN110717433A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-21 | 华中科技大学 | 一种基于深度学习的交通违规分析方法及装置 |
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