CN114822015A - 车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备，车辆违章行为的判别方法包括以下步骤：获取各车辆的行车数据；基于所述行车数据初判各所述车辆是否发生违章行为，并生成初判结果；对于所述初判结果为发生违章行为的车辆，判断其违章行为是否属于阻却违章认定的行为，并生成终判结果；根据所述终判结果最终判定各所述车辆是否发生违章行为。本发明在基于交通规则进行违章判定的基础上，结合车辆行驶位置信息和车辆环视景象信息对违章行为进行准确判断。

Description

车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本发明属于违章判定的技术领域，涉及一种违章判别方法，特别是涉及一种车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着人们生活水平的提高，适应于各种需求的车辆越来越多，例如由于人们线上购物导致物流车辆数量明显增多，私家车也成为了很多人的交通工具，但司机的驾驶水平却参差不齐，与此同时，也给交通相关部门带来了一定的监管压力。在进行交通违章监管时，基本是通过设置于道路上的监控装置来实现的，通过交通监控装置获取某车辆的车牌信息以及该车辆行驶时基本的行车数据等，例如安装在交叉路口和路段上的电子警察，检测指定车道内的机动车闯红灯、不按线行驶、压线行驶、违章变道、逆行、限制时间内行驶等违章行为。然而，有些违章行为是在特殊情况下发生的，属于阻却违章认定的行为。

因此，如何提供一种车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备，以解决现有技术无法快速识别阻却违章认定的行为，进而对违章行为进行准确判定等缺陷，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备，其优势在于，可以快速识别阻却违章认定的行为，进而对违章行为进行准确判定。

本发明的另一目的在于提供一种车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备，其优势在于，可以基于交通监控录像中的行车数据对车辆是否发生违章行为进行初判，再结合车辆行驶位置信息和车辆环视景象信息对车辆是否发生违章行为进行终判。

本发明的另一目的在于提供一种车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备，其优势在于，可以根据违章类型和违章时间排除无需进行阻却违章判定的车辆，以减少二次违章判断的车辆数量。

本发明的另一目的在于提供一种车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备，其优势在于，可以在终判结果为发生违章行为时向车主发送违章提醒信息，以使用户在第一时间获知违章提醒信息。

本发明的另一目的在于提供一种车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备，其优势在于，可以向用户提供违章处理的操作平台，以使用户在终端设备上便捷地完成违章处理的相关事宜。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明一方面提供一种车辆违章行为的判别方法，包括以下步骤：获取各车辆的行车数据；基于所述行车数据初判各所述车辆是否发生违章行为，并生成初判结果；对于所述初判结果为发生违章行为的车辆，判断其违章行为是否属于阻却违章认定的行为，并生成终判结果；根据所述终判结果最终判定各所述车辆是否发生违章行为。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明另一方面提供一种车辆违章行为的判别装置，包括以下模块：行车传感部件，用于获取各车辆的行车数据；所述行车传感部件包括车辆定位装置和360环视系统，所述车辆定位装置用于获取车辆行驶位置信息，所述360环视系统用于获取车辆环视景象信息；一个或多个处理器，所述一个或多个处理器与所述行车传感部件通信；存储器，所述存储器被配置成存储指令，当所述存储指令被所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行步骤，所述步骤包括：基于所述行车数据初判各所述车辆是否发生违章行为，并生成初判结果；对于所述初判结果为发生违章行为的车辆，基于所述行车传感部件提供的车辆行驶位置信息、车辆环视景象信息，判断其违章行为是否属于阻却违章认定的行为，并生成终判结果；根据所述终判结果最终判定各所述车辆是否发生违章行为。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明又一方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的车辆违章行为的判别方法。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明最后一方面提供一种电子设备，包括：处理器及存储器所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行所述的车辆违章行为的判别方法。

附图说明

图1显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的应用场景图。

图2显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的原理流程图。

图3显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的初判流程图。

图4显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的终判流程图。

图5显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的车辆筛选流程图。

图6显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的车辆排除流程图。

图7显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的违章提醒流程图。

图8显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的违章处理流程图。

图9显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的违章判别流程图。

图10显示为本发明的车辆违章行为的判别装置于一实施例中的结构原理图。

图11显示为本发明的电子设备于一实施例中的结构连接示意图。

元件标号说明

10 车辆违章行为的判别装置

101 行车传感部件

102 处理器

103 存储器

S21～S26 步骤

S2A～S2B 步骤

S2A1～S2A2 步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图示中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

本发明所述的车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备在基于交通规则进行违章判定的基础上，结合车辆行驶位置信息和车辆环视景象信息对违章行为进行准确判断。

以下将结合图1至图11详细阐述本实施例的一种车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备的原理及实施方式，使本领域技术人员不需要创造性劳动即可理解本实施例的车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备。

请参阅图1，显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的应用场景图。如图1所示，车辆在道路上行驶或在某处停车时，在电子设备中执行本发明的车辆违章行为的判别方法，通过交通监控装置获取的行车数据初判各所述车辆是否发生违章行为，并生成初判结果；基于车辆定位装置获取的车辆行驶位置信息以及360环视系统获取的车辆环视景象信息，判断其违章行为是否属于阻却违章认定的行为，并生成终判结果。

请参阅图2，显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的原理流程图。如图2所示，所述车辆违章行为的判别方法具体包括以下几个步骤：

S21，获取各车辆的行车数据。

具体地，所述行车数据包括设置于道路上的交通监控装置可以直接获取的基本的行车数据，例如交通监控装置为监控摄像头时，监控摄像头拍摄图像中获取的车牌号、行车速度、闯红灯、不按线行驶、压线行驶、违章变道、逆行、限制时间内行驶、违规占用非机动车道、违规使用远光灯及违章停车等信息数据；还包括各车辆自身的车辆定位装置及360环视系统采集的行车数据。

进一步地，所述行车数据均携带有时间属性，即行车数据均包含与之对应的获取时间。由此，可以根据行车数据的时间属性进行车辆速度的测算、违章时间记录等任何与时间有关的违章分析。

S22，基于所述行车数据初判各所述车辆是否发生违章行为，并生成初判结果。

请参阅图3，显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的初判流程图。如图3所示，S22包括以下步骤：

S221，通过分析交通监控图像中的行车数据，由各所述车辆中筛选出发生违章行为的车辆。

具体地，一方面，对拍摄的交通监控图像进行信息提取，例如识别出交通监控图像中当前车辆的车牌号以及通过对快速获取的多张交通监控图像分析当前车辆的行驶速度。另一方面，利用现有技术中的图像处理算法对交通监控图像进行识别和处理，以此筛选出具有闯红灯、不按线行驶、压线行驶、违章变道、逆行、限制时间内行驶、违规占用非机动车道、违规使用远光灯及违章停车等违章行为的车辆。

进一步地，以压线行驶为例，预先收集大量压线行驶的图像训练一压线识别模型，所述压线识别模型用于识别当前获取的交通监控图像中是否存在压线行驶的违章行为。将当前获取的交通监控图像输入至预先训练完成的压线识别模型中，根据压线识别模型输出的识别结果筛选出发生压线行驶这一违章行为的车辆。

S222，将筛选出的各所述车辆发生违章行为的判定信息作为各所述车辆的初判结果。

具体地，在初判过程中，识别出车辆A存在闯红灯的违章行为，车辆B存在压线行驶的违章行为，车辆C存在违章变道的违章行为，由此，将车辆A、车辆B和车辆C筛选出来，并将车辆A发生违章行为作为车辆A的初判结果，将车辆B发生违章行为作为车辆B的初判结果，将车辆C发生违章行为作为车辆C的初判结果。

S23，对于所述初判结果为发生违章行为的车辆，判断其违章行为是否属于阻却违章认定的行为，并生成终判结果。由此，本发明可以快速识别阻却违章认定的行为，进而对违章行为进行准确判定。

请参阅图4，显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的终判流程图。所述行车数据包括：车辆行驶位置信息和车辆环视景象信息。其中，车辆行驶位置信息由车辆定位装置获取，车辆环视景象信息由360环视系统获取。如图4所示，S23包括以下步骤：

S231，识别所述车辆环视景象信息中是否发生阻却违章认定的行为。

于一实施例中，阻却违章认定的行为包括但不限于：应对在交通路口发生的交通事故的行为、应对所在地区出现恶劣天气的行为、应对交通信号损坏未正常工作的行为、应对道路指标变更但新旧指示线并在的行为、应对前方车辆太高而遮挡交通灯的行为、应对车辆抛锚无法行驶的行为和应对119、110、120、122等车辆的避让行为。

需要说明的是，360环视系统仅为本发明中车辆环视景象信息获取的一种实施方式，除此之外，行车记录仪、车内摄像头、手机摄像头等在适当角度下、可以拍摄到车辆疑似违章的整个过程或关键过程的任何方式均在本发明保护的范围内。

具体地，以上述车辆B为例，车辆B存在压线行驶的违章行为，设置于车辆B上的360环视系统上传车辆B此次违章过程的车辆环视景象信息，例如为车辆周边的视频数据，对视频数据进行图片截取，利用计算机视觉技术对截取的图片进行分析识别，包括对图片进行预处理和特征抽取，进一步对特征抽取后的图片进行检测分割，以提取更有识别价值的局部图像数据，对局部数据图像进行图像理解，最中识别出车辆B此次违章过程存在一起交通事故。

S232，若是，结合所述车辆行驶位置信息分析各所述车辆与该阻却违章认定的行为的相关性，针对所述初判结果为发生违章行为的车辆，将与该阻却违章认定的行为相关的违章行为判定为属于阻却违章认定的行为，并将其作为所述终判结果。由此，本发明可以基于交通监控录像中的行车数据对车辆是否发生违章行为进行初判，再结合车辆行驶位置信息和车辆环视景象信息对车辆是否发生违章行为进行终判。

具体地，在图片中对车辆B与交通事故区域进行距离测算，并将其通过比例换算转换为实际的距离，当实际距离小于预设阈值时，则判定为车辆B此次违章行为与该交通事故相关，由此，判定车辆B此次违章行为属于阻却违章认定的行为。例如，预设阈值为3米，经过图像分析转换出的车辆B与交通事故区域的实际距离为2米，且视频数据中显示该交通事故中的车辆散落尖锐器件，可能扎破后续行驶车辆的轮胎，因而，车辆B压线行驶是为了避开散落的尖锐器件，属于阻却违章认定的行为。

S233，若否，将所述初判结果中判定的违章行为作为所述终判结果。

具体地，若车辆B的车辆环视景象信息中并未发生交通事故发生等阻却违章认定的行为，或者经分析车辆B与车辆环视景象信息中发生的交通事故发生等阻却违章认定的行为并不存在相关性，则车辆B的终判结果为发生违章行为。

S24，根据所述终判结果最终判定各所述车辆是否发生违章行为。

具体地，车辆A的初判结果为存在闯红灯的违章行为，终判结果为存在闯红灯的违章行为，则根据车辆A的终判结果最终判定车辆A发生违章行为；车辆B的初判结果为存在压线行驶的违章行为，终判结果为属于阻却违章认定的行为，则根据车辆B的终判结果最终判定车辆B未发生违章行为；车辆C的初判结果为存在违章变道的违章行为，终判结果为存在违章变道的违章行为，则根据车辆C的终判结果最终判定车辆C发生违章行为。

请参阅图5，显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的车辆筛选流程图。如图5所示，在S22步骤之后，在S23步骤之前，所述方法还包括：

S2A，针对所述初判结果中的车辆，排除无需进行阻却违章判定的车辆，并将所排除车辆的初判结果作为所述终判结果。由此，本发明可以根据违章类型和违章时间排除无需进行阻却违章判定的车辆，以减少二次违章判断的车辆数量。

请参阅图6，显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的车辆排除流程图。如图6所示，S2A包括以下步骤：

S2A1，针对所述初判结果中的车辆，获取其违章类型和违章时间。

具体地，针对上述车辆A，初判结果为存在闯红灯的违章行为，则车辆A的违章类型为闯红灯；针对上述车辆C，初判结果为存在违章变道的违章行为，且获知车辆C的违章时间为上午10点。

需要说明的是，违章类型和违章时间仅为本发明中采用的其中两个排除条件，除此之外，其他可以作为排除无需进行阻却违章判定的车辆的排除条件均在本发明保护的范围内。

S2A2，根据所述违章类型和所述违章时间中的至少一项不符合预设的终判条件来查找并排除无需进行阻却违章判定的车辆。

具体地，若根据交通部门的道路设施信息确定车辆A闯红灯区域的信号灯并未损坏，且处于正常工作状态，则根据车辆A的违章类型为闯红灯，直接可以断定车辆A发生违章行为，无需进行二次判断，并排除车辆A，不再对车辆A进行阻却违章判定；若车辆C上传的车辆环视景象信息中发生一交通事故或交通部门由其他渠道获知该区域有一交通事故，但交通事故发生的时间为上午8点，而车辆C的违章时间为上午10点，则根据车辆C的违章时间与交通事故发生时间超过预设时间阈值，例如为0.5小时，则直接可以断定车辆C发生违章行为，无需进行二次判断，并排除车辆C，不再对车辆C进行阻却违章判定。

S2B，将未排除的车辆作为需要进行阻却违章判定的车辆。

具体地，车辆B无法根据违章类型和违章时间进行排除，因此，存在需要进行阻却违章判定的必要性。

请参阅图7，显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的违章提醒流程图。如图7所示，在S24步骤之后，所述方法还包括：

S25，若所述终判结果为发生违章行为，则发送违章提醒信息。由此，本发明可以在终判结果为发生违章行为时向车主发送违章提醒信息，以使用户在第一时间获知违章提醒信息。

具体地，违章提醒信息的发送对象可以是违章的车辆端，也可以是车主的手机端等移动设备；违章提醒信息的呈现形式可以是语音、消息推送、消息弹窗、车内座椅振动或手机振动等，本发明对违章提醒信息的发送对象以及违章提醒信息的呈现形式不作限定。

请参阅图8，显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的违章处理流程图。如图8所示，在图7的S25步骤之后，所述方法还包括：

S26，获取针对所述违章提醒信息的操作指令，以此根据车主的操作完成违章处理。由此，本发明可以向用户提供违章处理的操作路径，以使用户便捷地完成违章处理的相关事宜。

请参阅图9，显示为本发明的车辆违章行为的判别方法于一实施例中的违章判别流程图。如图9所示，呈现了于一具体实施例中车辆违章行为判别的整个流程。车主的车辆与手机进行关联绑定，手机设有一APP(应用程序，Application的缩写)，该APP用于接收交通违章系统在违章记录生成后推送的违章提醒信息。车辆通过GPS定位装置收集GPS位置数据，车辆通过360环视系统收集环视景象数据，将收集的GPS位置数据和环视景象数据作为行车数据上传，通过数据传输至车辆网服务网络中，车联网将GPS位置数据和环视景象数据上传至交通违章系统，以使交通违章系统进行违章判断。先对是否违章进行初判，若初判结果是违章行为，进入二次审核即对是否违章进行终判，若终判结果仍属违章行为，则最终判定为发生违章行为，生成违章记录，并根据违章记录向车联网进行消息推送，由车联网向车主手机和/或车主车辆发送违章提醒信息。

需要说明的是，所述交通违章系统是指在图9所示实施例中执行所述车辆违章行为的判别方法的硬件设备，由此对其进行的功能性定义。

在本发明所述的车辆违章行为的判别方法中，对是否违章进行初判是基于交通规则的简单是非判断，对是否违章进行终判是基于行车数据的判断，其触发条件是基于每个车辆上传的车辆行驶位置信息和车辆环视景象信息等行车数据，如果所上传的行车数据中有阻却违章认定的可能性，则触发二次判断，即进行终判，进而利用车辆行驶位置信息和车辆环视景象信息进行图像识别与处理等详细分析。

例如，初判是在10万个车辆中判断得到100辆车在某路口发生事故或违法行为，具体终判过程为：如果第50个车辆是10点在某路口追尾，那么压实线违法的第51、53、55个车辆触发需要进行终判，而在红绿灯未损坏的情况下，闯红灯违法的52、54、56个车辆可以直接排除，不需要进行终判，并直接判定为发生违章行为；若第57个车辆11点还在违法，远远超出上述追尾时间段，则也无需进行终判。在终判过程中，基于51、53、55个车辆的360环视系统提供的车辆环视景象信息，判断51、53、55个车辆是否为了躲避第50个车辆，再决定是否违章。

进一步地，在是否违章的终判过程中，若所述360环视系统提供的车辆环视景象信息不符合视频处理要求或分析要求，例如清晰度不够或断断续续疑似拼接或处理编辑过的视频，本发明所述的车辆违章行为的判别方法还可以向交通部门相关工作人员发送人工审核提醒，以使交通部门相关工作人员进行三次判断，并以此确定终判结果，进而根据所述终判结果最终判定各所述车辆是否发生违章行为。

本发明所述的车辆违章行为的判别方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本发明的保护范围内。

本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述车辆违章行为的判别方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的计算机可读存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机存储介质。

请参阅图10，显示为本发明的车辆违章行为的判别装置于一实施例中的结构原理图。如图10所示，本发明所述的车辆违章行为的判别装置10包括以下模块：行车传感部件101、一个或多个处理器102和存储器103。其中，行车传感部件101包括车辆定位装置和360环视系统。

行车传感部件101用于获取各车辆的行车数据；所述行车传感部件101包括车辆定位装置和360环视系统，所述车辆定位装置用于获取车辆行驶位置信息，所述360环视系统用于获取车辆环视景象信息。

一个或多个处理器102与所述行车传感部件101通信。

存储器103被配置成存储指令，当所述存储指令被所述一个或多个处理器102执行时，使所述一个或多个处理器102执行步骤，所述步骤包括：

基于所述行车数据初判各所述车辆是否发生违章行为，并生成初判结果；对于所述初判结果为发生违章行为的车辆，基于所述行车传感部件提供的车辆行驶位置信息、车辆环视景象信息，判断其违章行为是否属于阻却违章认定的行为，并生成终判结果；根据所述终判结果最终判定各所述车辆是否发生违章行为。

于一实施例中，本发明所述的车辆违章行为的判别装置还包括移动终端，所述移动终端与所述一个或多个处理器通信，用于接收所述一个或多个处理器基于终判结果发出的违章提醒信息，并向车主提供针对违章提醒信息的操作界面，以通过该操作界面获取针对所述违章提醒信息的操作指令，以此根据车主的操作完成违章处理。具体地，所述移动终端可以是车主的手机或车主的车辆。

进一步地，所述移动终端还与行车传感部件通信，用于获取所述行车传感部件发送的行车数据，针对行车数据进行违章模拟判别，以预估车主后续驾驶操作可能导致的违章行为。例如，行车传感部件包括车辆中获取方向盘信息和速度信息的传感器件，并将所述方向盘信息和速度信息传输至所述移动终端，所述移动终端结合车辆当前位置、车辆移动方向以及交通地图中的车道线信息分析出车辆逐渐靠近车道线，并预估车辆即将出现压线违章，由此生成预估结果，并向车主呈现预估结果，预估结果通过文字或语音等方式告知用户即将出现压线违章，通过车主手机或车辆自身对车辆环视景象信息预先进行一次违章模拟判别，并提醒车主该压线违章属于阻却违章认定的行为，请注意检查360环视系统是否持续正常工作，以便取证。

本发明所述的车辆违章行为的判别装置的原理与所述的车辆违章行为的判别方法一一对应，本发明所述的车辆违章行为的判别装置可以实现本发明所述的车辆违章行为的判别方法，但本发明所述的车辆违章行为的判别方法的实现装置包括但不限于本实施例列举的车辆违章行为的判别装置的结构，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的结构变形和替换，都包括在本发明的保护范围内。

请参阅图11，显示为本发明的电子设备于一实施例中的结构连接示意图。如图11所示，本实施例提供一种电子设备，具体包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行所述车辆违章行为的判别方法的各个步骤。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Alication SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，简称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。

上述的存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。

于实际应用中，所述电子设备可以是包括存储器、存储控制器、一个或多个处理单元(CPU)、外设接口、RF电路、音频电路、扬声器、麦克风、输入/输出(I/O)子系统、显示屏、其他输出或控制设备，以及外部端口等部分或所有组件的计算机；所述计算机包括但不限于如台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机、智能电视、个人数字助理(PersonalDigital Assistant，简称PDA)等个人电脑，所述电子设备还可以是车机端或是智能眼镜、智能手表或其他可穿戴设备。在另一些实施方式中，所述电子设备还可以是服务器，所述服务器可以根据功能、负载等多种因素布置在一个或多个实体服务器上，也可以是由分布的或集中的服务器集群构成的云服务器，本实施例不作限定。

综上所述，本发明所述车辆违章行为的判别方法、装置、存储介质及电子设备可以快速识别阻却违章认定的行为，进而对违章行为进行准确判定。可以基于交通监控录像中的行车数据对车辆是否发生违章行为进行初判，再结合车辆行驶位置信息和车辆环视景象信息对车辆是否发生违章行为进行终判。可以根据违章类型和违章时间排除无需进行阻却违章判定的车辆，以减少二次违章判断的车辆数量。可以在终判结果为发生违章行为时向车主发送违章提醒信息，以使用户在第一时间获知违章提醒信息。可以向用户提供违章处理的操作平台，以使用户在终端设备上便捷地完成违章处理的相关事宜。本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种车辆违章行为的判别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取各车辆的行车数据；

基于所述行车数据初判各所述车辆是否发生违章行为，并生成初判结果；

对于所述初判结果为发生违章行为的车辆，判断其违章行为是否属于阻却违章认定的行为，并生成终判结果；

根据所述终判结果最终判定各所述车辆是否发生违章行为。

2.根据权利要求1所述的车辆违章行为的判别方法，其中，所述基于所述行车数据初判各所述车辆是否发生违章行为，并生成初判结果包括：

通过分析交通监控图像中的行车数据，由各所述车辆中筛选出发生违章行为的车辆；

将筛选出的各所述车辆发生违章行为的判定信息作为各所述车辆的初判结果。

3.根据权利要求1所述的车辆违章行为的判别方法，其中，在所述基于所述行车数据初判各所述车辆是否发生违章行为，并生成初判结果的步骤之后，在所述对于所述初判结果为发生违章行为的车辆，判断其违章行为是否属于阻却违章认定的行为，并生成终判结果的步骤之前，所述方法还包括：

针对所述初判结果中的车辆，排除无需进行阻却违章判定的车辆，并将所排除车辆的初判结果作为所述终判结果；

将未排除的车辆作为需要进行阻却违章判定的车辆。

4.根据权利要求3所述的车辆违章行为的判别方法，其中，所述针对所述初判结果中的车辆，排除无需进行阻却违章判定的车辆包括：

针对所述初判结果中的车辆，获取其违章类型和违章时间；

根据所述违章类型和所述违章时间中的至少一项不符合预设的终判条件来查找并排除无需进行阻却违章判定的车辆。

5.根据权利要求1所述的车辆违章行为的判别方法，其中，所述行车数据包括：车辆行驶位置信息和车辆环视景象信息；所述对于所述初判结果为发生违章行为的车辆，判断其违章行为是否属于阻却违章认定的行为，并生成终判结果包括：

识别所述车辆环视景象信息中是否发生阻却违章认定的行为；

若是，结合所述车辆行驶位置信息分析各所述车辆与该阻却违章认定的行为的相关性，针对所述初判结果为发生违章行为的车辆，将与该阻却违章认定的行为相关的违章行为判定为属于阻却违章认定的行为，并将其作为所述终判结果；若否，将所述初判结果中判定的违章行为作为所述终判结果。

6.根据权利要求1所述的车辆违章行为的判别方法，其中，在所述根据所述终判结果最终判定各所述车辆是否发生违章行为的步骤之后，所述方法还包括：若所述终判结果为发生违章行为，则发送违章提醒信息。

7.根据权利要求6所述的车辆违章行为的判别方法，其中，在所述发送违章提醒信息的步骤之后，所述方法还包括：获取针对所述违章提醒信息的操作指令，以此根据车主的操作完成违章处理。

8.一种车辆违章行为的判别装置，其特征在于，包括以下模块：

行车传感部件，用于获取各车辆的行车数据；所述行车传感部件包括车辆定位装置和360环视系统，所述车辆定位装置用于获取车辆行驶位置信息，所述360环视系统用于获取车辆环视景象信息；

一个或多个处理器，所述一个或多个处理器与所述行车传感部件通信；

存储器，所述存储器被配置成存储指令，当所述存储指令被所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行步骤，所述步骤包括：

基于所述行车数据初判各所述车辆是否发生违章行为，并生成初判结果；

对于所述初判结果为发生违章行为的车辆，基于所述行车传感部件提供的车辆行驶位置信息、车辆环视景象信息，判断其违章行为是否属于阻却违章认定的行为，并生成终判结果；

根据所述终判结果最终判定各所述车辆是否发生违章行为。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的车辆违章行为的判别方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行如权利要求1至7中任一项所述的车辆违章行为的判别方法。

Images