CN115100855A - 一种高速公路隐患车辆预警方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能交通技术应用领域,具体公开了一种高速公路隐患车辆预警方法,包括:获取目标车辆的标签信息;依据目标车辆的标签信息,筛选出目标车辆中的风险隐患车辆;获取风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据;依据风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据,筛选出风险隐患车辆中的有效隐患车辆;获取有效隐患车辆中的驾驶人信息;依据有效隐患车辆中的驾驶人信息,向有效隐患车辆中的驾驶人发送预警消息。本发明还公开了一种高速公路隐患车辆预警系统。本发明提供的高速公路隐患车辆预警方法,能够精准发现高速公路上隐患车辆,并对驾驶员进行及时提醒,消除交通隐患,做到交通事故事前干预,最终压降事故量。
Description
技术领域
本发明涉及智能交通技术应用领域,更具体地,涉及一种高速公路隐患车辆预警方法及高速公路隐患车辆预警系统。
背景技术
高速公路上,因疲劳驾驶、超速行驶、违规变道、跟车过近等原因导致的事故较多,伤亡比例较高。但是,高速公路上车速快,道路为封闭环境,不具备现场拦截教育的条件。因此,如何精准发现隐患车辆,并对驾驶员进行提醒和宣教,是消除此类风险隐患亟需解决的问题。
利用特征画像数据,对违法行为进行精准化的劝止,促使驾驶人养成良好的驾驶习惯。通过大数据转变现有的交通违法管控理念,扩大车辆标签应用技术手段覆盖面和精准性,增强管控应用技术中的震慑效应,从而形成规模效应压降违法和事故。
发明内容
为了解决现有技术中存在的不足,本发明提供了一种高速公路隐患车辆预警方法及其系统,能够精准发现高速公路上隐患车辆,并对驾驶员进行及时提醒,消除交通隐患,做到交通事故事前干预,最终压降事故量。
作为本发明的第一个方面,提供一种高速公路隐患车辆预警方法,包括以下步骤:
步骤S1:获取目标车辆的标签信息;
步骤S2:依据所述目标车辆的标签信息,筛选出所述目标车辆中的风险隐患车辆;
步骤S3:获取所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据;
步骤S4:依据所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据,筛选出所述风险隐患车辆中的有效隐患车辆;
步骤S5:获取所述有效隐患车辆中的驾驶人信息;
步骤S6:依据所述有效隐患车辆中的驾驶人信息,向所述有效隐患车辆中的驾驶人发送预警消息。
进一步地,所述目标车辆的标签信息包括车辆号牌、车辆属性、通行时段、通行区域、通行频次、违法行为、事故原因、驾驶人人脸识别结果、车辆登记信息和驾驶人登记信息中的任意一种或多种。
进一步地,所述依据所述目标车辆的标签信息,筛选出所述目标车辆中的风险隐患车辆,还包括:
当所述目标车辆标签信息中的事故原因包括频繁夜间行驶、长距离长时间行驶、超车道低速行驶和跟车过近中的任意一种或多种时,则判定该目标车辆为风险隐患车辆。
进一步地,所述风险隐患车辆的定义如下:
频繁夜间行驶车辆:22时至次日5时之间在高速通行,一个月内夜间通行天数大于20天,通行轨迹次数大于1000次;
长距离长时间行驶车辆:一个月内高速通行次数大于20天,并且每日被卡口抓拍时间超过8小时,轨迹出现省份大于2个;
超车道低速行驶车辆:高速公路非拥堵情况下,在超车道行驶,并且速度低于平均速度30km/h以上;
跟车过近车辆:车辆速度大于90km/h,与同一车道前一辆车,经过同一卡口时间差小于4秒。
进一步地,所述依据所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据,筛选出所述风险隐患车辆中的有效隐患车辆,还包括:
筛选出所述风险隐患车辆中在一周内出现次数20次以上或出现天数3天以上的有效隐患车辆。
作为本发明的第二个方面,提供一种高速公路隐患车辆预警系统,包括:
第一获取模块,用于获取目标车辆的标签信息;
第一筛选模块,用于依据所述目标车辆的标签信息,筛选出所述目标车辆中的风险隐患车辆;
第二获取模块,用于获取所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据;
第二筛选模块,用于依据所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据,筛选出所述风险隐患车辆中的有效隐患车辆;
第三获取模块,用于获取所述有效隐患车辆中的驾驶人信息;
预警模块,用于依据所述有效隐患车辆中的驾驶人信息,向所述有效隐患车辆中的驾驶人发送预警消息。
进一步地,所述目标车辆的标签信息包括车辆号牌、车辆属性、通行时段、通行区域、通行频次、违法行为、事故原因、驾驶人人脸识别结果、车辆登记信息和驾驶人登记信息中的任意一种或多种。
进一步地,所述第一筛选模块具体用于,当所述目标车辆标签信息中的事故原因包括频繁夜间行驶、长距离长时间行驶、超车道低速行驶和跟车过近中的任意一种或多种时,则判定该目标车辆为风险隐患车辆。
进一步地,所述风险隐患车辆的定义如下:
频繁夜间行驶车辆:22时至次日5时之间在高速通行,一个月内夜间通行天数大于20天,通行轨迹次数大于1000次;
长距离长时间行驶车辆:一个月内高速通行次数大于20天,并且每日被卡口抓拍时间超过8小时,轨迹出现省份大于2个;
超车道低速行驶车辆:高速公路非拥堵情况下,在超车道行驶,并且速度低于平均速度30km/h以上;
跟车过近车辆:车辆速度大于90km/h,与同一车道前一辆车,经过同一卡口时间差小于4秒。
进一步地,所述第二筛选模块具体用于,筛选出所述风险隐患车辆中在一周内出现次数20次以上或出现天数3天以上的有效隐患车辆。
本发明提供的高速公路隐患车辆预警方法具有以下优点:能够精准发现高速公路上隐患车辆,并对驾驶员进行及时提醒,消除交通隐患,做到交通事故事前干预,最终压降事故量。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明,但并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提供的高速公路隐患车辆预警方法的流程图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明提出的高速公路隐患车辆预警方法其具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如后。显然,所描述的实施例为本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明的实施例,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,都属于本发明的保护范围。
在本实施例中提供了一种高速公路隐患车辆预警方法,如图1所示,高速公路隐患车辆预警方法包括:
步骤S1:获取目标车辆的标签信息;
步骤S2:依据所述目标车辆的标签信息,筛选出所述目标车辆中的风险隐患车辆;
步骤S3:获取所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据;
步骤S4:依据所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据,筛选出所述风险隐患车辆中的有效隐患车辆;
步骤S5:获取所述有效隐患车辆中的驾驶人信息;
步骤S6:依据所述有效隐患车辆中的驾驶人信息,向所述有效隐患车辆中的驾驶人发送预警消息。
在本发明实施例中,通过对所述有效隐患车辆中的驾驶人进行人脸识别,获取车辆驾驶人信息,优先获取驾驶人联系方式,其次关联车辆登记信息、车辆检查登记台账、重点车辆管控信息等,实现精准提醒。
在本发明实施例中,对于有效隐患车辆联系人,进行电话、短信、12123消息等方式提醒宣教,针对隐患车辆违法行为,风险推送相应的宣教图文、视频,达到事故事前干预,消减事故隐患的目的。
优选地,所述目标车辆的标签信息包括车辆号牌、车辆属性、通行时段、通行区域、通行频次、违法行为、事故原因、驾驶人人脸识别结果、车辆登记信息和驾驶人登记信息中的任意一种或多种。
优选地,所述依据所述目标车辆的标签信息,筛选出所述目标车辆中的风险隐患车辆,还包括:
当所述目标车辆标签信息中的事故原因包括频繁夜间行驶、长距离长时间行驶、超车道低速行驶和跟车过近中的任意一种或多种时,则判定该目标车辆为风险隐患车辆。
需要说明的是,提取近三年事故数据,分析事故原因,从伤亡人数、车辆损毁情况、直接经济损失等维度,对事故原因、事故影响进行权重排名,发现疲劳驾驶、跟车过近造成事故占比较高,伤亡较大。
优选地,所述风险隐患车辆的定义如下:
频繁夜间行驶车辆:22时至次日5时之间在高速通行,一个月内夜间通行天数大于20天,通行轨迹次数大于1000次;
长距离长时间行驶车辆:一个月内高速通行次数大于20天,并且每日被卡口抓拍时间超过8小时,轨迹出现省份大于2个;
超车道低速行驶车辆:高速公路非拥堵情况下,在超车道行驶,并且速度低于平均速度30km/h以上;
跟车过近车辆:车辆速度大于90km/h,与同一车道前一辆车,经过同一卡口时间差小于4秒。
优选地,所述依据所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据,筛选出所述风险隐患车辆中的有效隐患车辆,还包括:
筛选出所述风险隐患车辆中在一周内出现次数20次以上或出现天数3天以上的有效隐患车辆,通过高速公路卡口过车数据来过滤有效隐患车辆,从而保证数据鲜活度,提高预警提示的实时性。
作为本发明的另一实施例,提供一种高速公路隐患车辆预警系统,包括:
第一获取模块,用于获取目标车辆的标签信息;
第一筛选模块,用于依据所述目标车辆的标签信息,筛选出所述目标车辆中的风险隐患车辆;
第二获取模块,用于获取所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据;
第二筛选模块,用于依据所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据,筛选出所述风险隐患车辆中的有效隐患车辆;
第三获取模块,用于获取所述有效隐患车辆中的驾驶人信息;
预警模块,用于依据所述有效隐患车辆中的驾驶人信息,向所述有效隐患车辆中的驾驶人发送预警消息。
优选地,所述目标车辆的标签信息包括车辆号牌、车辆属性、通行时段、通行区域、通行频次、违法行为、事故原因、驾驶人人脸识别结果、车辆登记信息和驾驶人登记信息中的任意一种或多种。
优选地,所述第一筛选模块具体用于,当所述目标车辆标签信息中的事故原因包括频繁夜间行驶、长距离长时间行驶、超车道低速行驶和跟车过近中的任意一种或多种时,则判定该目标车辆为风险隐患车辆。
优选地,所述风险隐患车辆的定义如下:
频繁夜间行驶车辆:22时至次日5时之间在高速通行,一个月内夜间通行天数大于20天,通行轨迹次数大于1000次;
长距离长时间行驶车辆:一个月内高速通行次数大于20天,并且每日被卡口抓拍时间超过8小时,轨迹出现省份大于2个;
超车道低速行驶车辆:高速公路非拥堵情况下,在超车道行驶,并且速度低于平均速度30km/h以上;
跟车过近车辆:车辆速度大于90km/h,与同一车道前一辆车,经过同一卡口时间差小于4秒。
优选地,所述第二筛选模块具体用于,筛选出所述风险隐患车辆中在一周内出现次数20次以上或出现天数3天以上的有效隐患车辆。
本发明提供的高速公路隐患车辆预警方法,能够精准发现高速公路上隐患车辆,并对驾驶员进行及时提醒,消除交通隐患,做到交通事故事前干预,最终压降事故量。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种高速公路隐患车辆预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:获取目标车辆的标签信息;
步骤S2:依据所述目标车辆的标签信息,筛选出所述目标车辆中的风险隐患车辆;
步骤S3:获取所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据;
步骤S4:依据所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据,筛选出所述风险隐患车辆中的有效隐患车辆;
步骤S5:获取所述有效隐患车辆中的驾驶人信息;
步骤S6:依据所述有效隐患车辆中的驾驶人信息,向所述有效隐患车辆中的驾驶人发送预警消息。
2.根据权利要求1所述的高速公路隐患车辆预警方法,其特征在于,所述目标车辆的标签信息包括车辆号牌、车辆属性、通行时段、通行区域、通行频次、违法行为、事故原因、驾驶人人脸识别结果、车辆登记信息和驾驶人登记信息中的任意一种或多种。
3.根据权利要求2所述的高速公路隐患车辆预警方法,其特征在于,所述依据所述目标车辆的标签信息,筛选出所述目标车辆中的风险隐患车辆,还包括:
当所述目标车辆标签信息中的事故原因包括频繁夜间行驶、长距离长时间行驶、超车道低速行驶和跟车过近中的任意一种或多种时,则判定该目标车辆为风险隐患车辆。
4.根据权利要求3所述的高速公路隐患车辆预警方法,其特征在于,所述风险隐患车辆的定义如下:
频繁夜间行驶车辆:22时至次日5时之间在高速通行,一个月内夜间通行天数大于20天,通行轨迹次数大于1000次;
长距离长时间行驶车辆:一个月内高速通行次数大于20天,并且每日被卡口抓拍时间超过8小时,轨迹出现省份大于2个;
超车道低速行驶车辆:高速公路非拥堵情况下,在超车道行驶,并且速度低于平均速度30km/h以上;
跟车过近车辆:车辆速度大于90km/h,与同一车道前一辆车,经过同一卡口时间差小于4秒。
5.根据权利要求1所述的高速公路隐患车辆预警方法,其特征在于,所述依据所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据,筛选出所述风险隐患车辆中的有效隐患车辆,还包括:
筛选出所述风险隐患车辆中在一周内出现次数20次以上或出现天数3天以上的有效隐患车辆。
6.一种高速公路隐患车辆预警系统,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取目标车辆的标签信息;
第一筛选模块,用于依据所述目标车辆的标签信息,筛选出所述目标车辆中的风险隐患车辆;
第二获取模块,用于获取所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据;
第二筛选模块,用于依据所述风险隐患车辆在预设时间内的通行轨迹数据,筛选出所述风险隐患车辆中的有效隐患车辆;
第三获取模块,用于获取所述有效隐患车辆中的驾驶人信息;
预警模块,用于依据所述有效隐患车辆中的驾驶人信息,向所述有效隐患车辆中的驾驶人发送预警消息。
7.根据权利要求6所述的高速公路隐患车辆预警系统,其特征在于,所述目标车辆的标签信息包括车辆号牌、车辆属性、通行时段、通行区域、通行频次、违法行为、事故原因、驾驶人人脸识别结果、车辆登记信息和驾驶人登记信息中的任意一种或多种。
8.根据权利要求7所述的高速公路隐患车辆预警系统,其特征在于,所述第一筛选模块具体用于,当所述目标车辆标签信息中的事故原因包括频繁夜间行驶、长距离长时间行驶、超车道低速行驶和跟车过近中的任意一种或多种时,则判定该目标车辆为风险隐患车辆。
9.根据权利要求8所述的高速公路隐患车辆预警系统,其特征在于,所述风险隐患车辆的定义如下:
频繁夜间行驶车辆:22时至次日5时之间在高速通行,一个月内夜间通行天数大于20天,通行轨迹次数大于1000次;
长距离长时间行驶车辆:一个月内高速通行次数大于20天,并且每日被卡口抓拍时间超过8小时,轨迹出现省份大于2个;
超车道低速行驶车辆:高速公路非拥堵情况下,在超车道行驶,并且速度低于平均速度30km/h以上;
跟车过近车辆:车辆速度大于90km/h,与同一车道前一辆车,经过同一卡口时间差小于4秒。
10.根据权利要求6所述的高速公路隐患车辆预警系统,其特征在于,所述第二筛选模块具体用于,筛选出所述风险隐患车辆中在一周内出现次数20次以上或出现天数3天以上的有效隐患车辆。
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Citations (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105447617A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-03-30 | 上海熙菱信息技术有限公司 | 一种基于车辆轨迹数据分析的预警积分方法及系统 |
CN106530831A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-03-22 | 江苏大学 | 一种高威胁车辆监测预警系统及方法 |
CN108806297A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-11-13 | 四川数字灯塔科技有限公司 | 基于融合大数据分析的交通事故预防系统 |
CN109086808A (zh) * | 2018-07-16 | 2018-12-25 | 江苏智通交通科技有限公司 | 基于随机森林算法的交通高危人员识别方法 |
CN109345649A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-02-15 | 福建省福泉高速公路有限公司 | 一种高速公路车道收费辅助监测的实现方法 |
CN109767597A (zh) * | 2019-01-19 | 2019-05-17 | 跨越速运集团有限公司 | 一种车辆事故预警方法及系统 |
CN110275934A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-24 | 青岛无车承运服务中心有限公司 | 基于北斗定位系统的车辆行驶情况风险分析方法和系统 |
CN111161546A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-05-15 | 武汉中科通达高新技术股份有限公司 | 一种用于交管系统的重点车辆排查方法及系统 |
CN111210620A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-29 | 广州航天海特系统工程有限公司 | 一种驾驶员画像的生成方法、装置、设备及存储介质 |
CN111858719A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-30 | 苏州水易数据科技有限公司 | 基于车辆事故数据挖掘分析的特定条件预警方法和系统 |
CN112078591A (zh) * | 2019-06-14 | 2020-12-15 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 车辆、车机设备及其驾驶辅助方法 |
CN112532698A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-19 | 招商新智科技有限公司 | 高速公路危险驾驶预警与诱导屏联动发布的方法及系统 |
CN112863171A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-05-28 | 山东高速信息集团有限公司 | 一种基于历史数据分析的智能稽查方法及系统 |
CN113033651A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-25 | 上海仙塔智能科技有限公司 | 一种提高驾驶安全性的方法和装置 |
CN113247008A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-08-13 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | 一种驾驶行为监控方法、装置及电子设备 |
CN113256997A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-13 | 贵州数据宝网络科技有限公司 | 一种交通车辆违规行为检测装置及方法 |
CN113345258A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-09-03 | 北京北大千方科技有限公司 | 基于边缘计算的道路通行保障方法、系统、设备及介质 |
CN113920732A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-01-11 | 长安大学 | 一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法 |
CN114419892A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-04-29 | 公安部交通管理科学研究所 | 一种判定有疲劳驾驶交通违法风险的车辆的方法 |
CN114419888A (zh) * | 2022-01-21 | 2022-04-29 | 北京汇通天下物联科技有限公司 | 一种货运车辆的安全预警方法、装置、设备及存储介质 |
CN114633744A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-17 | 杭州小驹物联科技有限公司 | 一种基于车联网系统的车辆报警方法 |
-
2022
- 2022-06-20 CN CN202210694866.1A patent/CN115100855A/zh active Pending
Patent Citations (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105447617A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-03-30 | 上海熙菱信息技术有限公司 | 一种基于车辆轨迹数据分析的预警积分方法及系统 |
CN106530831A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-03-22 | 江苏大学 | 一种高威胁车辆监测预警系统及方法 |
CN109086808A (zh) * | 2018-07-16 | 2018-12-25 | 江苏智通交通科技有限公司 | 基于随机森林算法的交通高危人员识别方法 |
CN108806297A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-11-13 | 四川数字灯塔科技有限公司 | 基于融合大数据分析的交通事故预防系统 |
CN109345649A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-02-15 | 福建省福泉高速公路有限公司 | 一种高速公路车道收费辅助监测的实现方法 |
CN109767597A (zh) * | 2019-01-19 | 2019-05-17 | 跨越速运集团有限公司 | 一种车辆事故预警方法及系统 |
CN112078591A (zh) * | 2019-06-14 | 2020-12-15 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 车辆、车机设备及其驾驶辅助方法 |
CN110275934A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-24 | 青岛无车承运服务中心有限公司 | 基于北斗定位系统的车辆行驶情况风险分析方法和系统 |
CN111210620A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-29 | 广州航天海特系统工程有限公司 | 一种驾驶员画像的生成方法、装置、设备及存储介质 |
CN111161546A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-05-15 | 武汉中科通达高新技术股份有限公司 | 一种用于交管系统的重点车辆排查方法及系统 |
CN111858719A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-30 | 苏州水易数据科技有限公司 | 基于车辆事故数据挖掘分析的特定条件预警方法和系统 |
CN112532698A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-19 | 招商新智科技有限公司 | 高速公路危险驾驶预警与诱导屏联动发布的方法及系统 |
CN112863171A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-05-28 | 山东高速信息集团有限公司 | 一种基于历史数据分析的智能稽查方法及系统 |
CN113033651A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-25 | 上海仙塔智能科技有限公司 | 一种提高驾驶安全性的方法和装置 |
CN113256997A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-13 | 贵州数据宝网络科技有限公司 | 一种交通车辆违规行为检测装置及方法 |
CN113345258A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-09-03 | 北京北大千方科技有限公司 | 基于边缘计算的道路通行保障方法、系统、设备及介质 |
CN113247008A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-08-13 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | 一种驾驶行为监控方法、装置及电子设备 |
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