CN107734291A - 一种机动车违法行为抓拍方法及*** - Google Patents

Abstract

一种机动车违法行为抓拍方法，包括：在违法抓拍前路面上设置警示牌进行机动车违法前告诫；监控路面播放视频，发现机动车违法行为后，对违法行为抓拍，获取违法信息记录和机动车信息；核对机动车违法行为，将符合机动车违法行为处罚要求的违法信息记录和机动车信息上传。本发明解决现有技术对路段区域缺乏有效的监督，机动车违法行为时有发生的难题的同时，通过在机动车违法之前，采用警示牌进行有效的告诫，进行告诫后，如果机动车还违法，才进行抓拍处罚，将传统的“被动执法”向“主动劝诫”方式的转变，体现了“以人为本，文明执法”的创新理念。并为人工巡检提供一种优化方法，便于巡检人员有针对性地查看监控画面，及时发现违法行为。

Description

一种机动车违法行为抓拍方法及***

技术领域

本发明涉及一种机动车违法行为抓拍方法及***。

背景技术

随着经济建设、科技水平和各项社会事业的快速发展，汽车已经是很多人选择的交通工具，伴随着城市机动车保留量呈现急剧的增加，各种“交通违法”行为也按比例迅速递增，各类机动车违法行为更是频频地发生。为了减少机动车违法行为，提倡安全出行，执法部门利用高科技产品自动“抓拍”交通违法行为，现有的技术手段主要针对路口设置科技产品，对闯红灯、压双黄线、不按车道行驶等违法行为进行自动“抓拍”处罚，而对于路段区域缺乏有效的监管，机动车违法行为时有发生。

随着现代社会的发展，机动车交通管理的重要性日益徒现。长期以来以交警现场查处交通违法行为的执法模式已明显力不从心，难以从根本上遏制交通违法行为多发的势头。现已广泛应用于当前道路交通管理的电子警察***，作为非现场执法的一种现代化手段，从最早的的闯红灯违章拍摄设备的基础上，已延伸开发出对超速、逆行、不按道行驶、压线等多种违法现象的全过程，进行自动监测和记录，并通过图像远程传输及数据库等技术，使执法部门能将记录到的图像作为车辆违法的充分证据，能在过后对机动车、驾驶人的交通违法行为进行追究和处罚，从而大大提高了将机动车交通违法行为，置于全天候、全覆盖道路交通监管的力度。

目前，视频智能分析技术的研究和发展不断进步，但是在实际应用中，由于环境不稳定产生的原图像背景混乱、分析计算的稳定性不够等问题，视频监控分析的准确性依然不能令人满意。其原因主要是智能视频监控是在人为控制下的计算机对目标的规则行为进行判别，很多尚未被定义的规则行为计算机就无法进行判断。因此，人工巡查依然是当前视频监控违法行为的重要手段。

某城市交通违法视频监控中心安排6组协警负责监控中心的人工巡查部分，实时监控各个路口路段的画面，当发现违法行为后，进行报告，由1名民警进行确认，1名民警录入确认后的违法行为，最后由1名民警对违法信息审核，记入电子警察处理***。

人工巡查一般采用视频轮巡的方式，***轮流播放各个区域的监控画面，以供巡查人员查看监控画面，发现违法行为。这种方式存在以下问题：

1、人眼接收画面的信息非常有限，即便有多个显示器，也无法同时查看多个监控画面；

2、没有针对性，主要依靠巡查人员的经验来观察重点区域的监控情况。

发明内容

本发明提出了一种能及时警示、纠正和教育，有效降低违法率的机动车违法行为抓拍方法及***。

本发明采用的技术方案是：

一种机动车违法行为抓拍方法，其特征在于：包括：

在违法抓拍前路面上设置警示牌进行机动车违法前告诫；

监控路面播放视频，发现机动车违法行为后，对违法行为抓拍，获取违法信息记录和机动车信息；

核对机动车违法行为，将符合机动车违法行为处罚要求的违法信息记录和机动车信息上传。

进一步，机动车违法前告诫包括：

在监控区域前设置一级提示，提前提示即将进入监控区域；

在抓拍区域前设置二级提示，提示已进入抓拍区域。

进一步，路面视频播放包括：

进行视频播放策略的选择，播放策略包括轮巡播放策略、优先级播放策略、概率播放策略；

进行视频播放规则的设置，视频播放规则包括单屏时，采用轮巡播放策略或概率播放策略；多屏时，至少一屏采用轮巡播放策略或概率播放策略，其余屏可选择性采用优先级播放策略。

进一步，优先级播放策略是利用优先级算法确定优先级高的视频资源进行播放，视频资源优先级排序由优先级指数I的高低决定，优先级指数I根据下式可以得到：

I＝W排名*R排名*S排名

R＝5分钟流量*MR

S＝5分钟平均速度*MS

其中W为视频资源历史抓拍违法数，R为视频所在路段的饱和度，S为视频所在路段的速度，MR为根据不同路段类型设置不同的流量阈值，MS为根据不同路段类型设置不同的速度阈值。

进一步，概率播放策略是根据优先级排名换算成重要性概率比例，根据概率比例进行视频推送播放；概率比例的获得步骤如下：

(1)确定多个区域，并获取每个区域在不同历史时刻的优先级排名；

(2)统计多个历史时刻之间的每个区域的总体重要性，单个区域总体重要性＝1-该区域多个历史时刻的优先级排名总和/多个历史时刻的总排名；

(3)获取每个历史时刻的每个区域的当前时刻的重要性，单个区域当前时刻重要性＝1-该区域在某个历史时刻的当前排名/该历史时刻的当前总排名；

(4)每个区域当前时刻的概率比例是该区域总体重要性和该区域当前时刻重要性之和。

进一步，违法行为抓拍策略包括：

当车牌识别准确率较高时，违章停车行为采用单张图片抓拍；

当车牌识别准确率一般时，违章停车行为采用与实线变道、违法掉头行为相似的多张图片抓拍、多张图片识别车牌方法。

进一步，机动车车牌识别采用拜占庭容错算法，可以提高识别的正确率。

一种机动车违法行为抓拍***，包括人工智能化主控平台，所述人工智能化主控平台与设置在路面上的摄像头、警示牌通讯连接，所述人工智能化主控平台与人机交互模块连接，其特征在于：所述人工智能化主控平台包括：

警示信息模块，用于输出警示内容给警示牌进行机动车违法前告诫；

视频播放模块，用于播放各路段的机动车行驶或停放情况；

违法抓拍模块，用于对违法行为进行抓拍，并获取违法信息记录和机动车信息；

违法记录生成模块，用于记录违法信息记录和机动车信息。

进一步，所述视频播放模块包括：

视频播放策略库，用于存储视频播放策略；

视频播放规则设置单元，用于设置采用何种视频播放策略播放视频。

进一步，所述违法抓拍模块包括：

违法抓拍策略库，用于存储违法抓拍策略；

违法抓拍规则设置单元，用于设置采用何种违法抓拍策略抓拍违法行为。

本发明的有益效果：

(1)解决现有技术对路段区域缺乏有效的监督，机动车违法行为时有发生的难题的同时，通过在机动车违法之前，采用警示牌进行有效的告诫，进行告诫后，如果机动车还违法，才进行抓拍处罚，将传统的“被动执法”向“主动劝诫”方式的转变，体现了“以人为本，文明执法”的创新理念。

(2)为人工巡检提供一种优化方法，便于巡检人员有针对性地查看监控画面，及时发现违法行为。

附图说明

图1为本发明实施例的***结构示意图；

图2为本发明实施例的警示提示路口示意图；

图3为本发明实施例的机动车违法行为流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例来对本发明进行进一步说明，但并不将本发明局限于这些具体实施方式。本领域技术人员应该认识到，本发明涵盖了权利要求书范围内所可能包括的所有备选方案、改进方案和等效方案。

实施例一

参见图1，一种机动车违法行为抓拍***，包括人工智能化主控平台，所述人工智能化主控平台通过Internet/Intranet方式与设置在路面上的摄像头、警示牌通讯连接，所述人工智能化主控平台与人机交互模块连接,人机交互模块包括监控屏和命令输入设备，监控屏与视频播放模块连接；所述人工智能化主控平台包括：

警示信息模块，用于输出警示内容给警示牌进行机动车违法前告诫；

视频播放模块，用于播放各路段的机动车行驶或停放情况；

违法抓拍模块，用于对违法行为进行抓拍，并获取违法信息记录和机动车信息；

违法记录生成模块，用于记录违法信息记录和机动车信息。

本实施例所述视频播放模块包括：

视频播放策略库，用于存储视频播放策略；

视频播放规则设置单元，用于设置采用何种视频播放策略播放视频。

本实施例视频播放模块，根据需求选择合适的视频播放策略，进行视频播放规则设置。具体地，视频播放策略包括：a、轮巡播放(优点：顾及到所有抓拍区域，缺点：缺少针对性)；b、优先级播放(优点：针对违法行为高发区域，缺点：无法顾及所有抓拍区域)；c、概率播放(介于a、b之间)；

视频播放规则：1)单屏时，a策略或c策略；2)多屏时，至少1屏采用a策略或c策略，其余屏可选择性采用b；

本实施例所述违法抓拍模块包括：

违法抓拍策略库，用于存储违法抓拍策略；

违法抓拍规则设置单元，用于设置采用何种违法抓拍策略抓拍违法行为。

本实施例违法抓拍模块，巡检人员识别出不同的违法行为，采取不同的违法抓拍策略。具体地，当车牌识别准确率较高时，违章停车行为采用单张图片抓拍；当车牌识别准确率一般时，违章停车行为采用与实现变道、违法掉头等行为相似的多张图片抓拍、多张图片识别车牌方法。

本实施例警示信息模块控制显示屏提示驾驶人进入监控区域和抓拍区域。参加图2，本实施例警示牌是一LED显示屏，分别设置监控区域前端和抓拍区域前端，警示信息模块采用二级提示方式，在即将进入监控区域时，进行一级提示，用于提前提示即将进入监控区域。在即将进入抓拍区域时，进行二级提示，用于提示已进入监控区域，若违法驾驶，将会被抓拍处罚。通过二级提示方式，体现了“以人为本，文明执法”的创新理念。该警示信息模块通过Internet/Intranet网络统一将警示信息发送到LED显示屏，以节目单的形式进行循环播放。

本发明解决现有技术对路段区域缺乏有效的监督，机动车违法行为时有发生的难题的同时，通过在机动车违法之前，采用警示牌进行有效的告诫，进行告诫后，如果机动车还违法，才进行抓拍处罚。该发明中的方法和***将传统的“被动执法”向“主动劝诫”方式的转变，体现了“以人为本，文明执法”的创新理念。并为人工巡检提供一种优化方法，便于巡检人员有针对性地查看监控画面，及时发现违法行为。

实施例二

参见图3，一种机动车违法行为抓拍方法，包括：

步骤A.在违法抓拍前路面上设置警示牌进行机动车违法前告诫；

具体的，机动车违法前告诫包括：

在监控区域前设置一级提示，提前提示即将进入监控区域；

在抓拍区域前设置二级提示，提示已进入抓拍区域,若违法驾驶，将会被抓拍处罚。

步骤B.抓拍处罚包括：

监控路面播放视频，发现机动车违法行为后，对违法行为抓拍，获取违法信息记录和机动车信息；

核对机动车违法行为，将符合机动车违法行为处罚要求的违法信息记录和机动车信息上传。

具体的抓拍处罚步骤如下：

步骤S1:操作人员打开人工智能化主控平台，登录到该平台中，调用违法抓拍模块，该模块中通过接入特定路段中的视频资源。路面视频播放包括：进行视频播放策略的选择，播放策略包括轮巡播放策略、优先级播放策略、概率播放策略；进行视频播放规则的设置，视频播放规则包括单屏时，采用轮巡播放策略或概率播放策略；多屏时，至少一屏采用轮巡播放策略或概率播放策略，其余屏可选择性采用优先级播放策略。本实施例为了提高操作人员的工作效率，利用四屏和八屏方式播放视频，实现了一个操作终端可以监控多个路段，相对于路面执勤人员只能监控一个路段而言，大幅提升了操作人员的工作效率，同时为了兼顾重要路段和普通路段，提供优先级和普通轮巡二种策略，操作人员可以针对每个播放窗口设置不同的策略，其中优先级策略利用算法确定优先级高的视频资源进行播放，普通轮巡策略按顺序轮巡播放视频资源。然后执行步骤S11。

其中优先级播放策略是利用优先级算法确定优先级高的视频资源进行播放，视频资源优先级排序由优先级指数I的高低决定，经研究发现，流量较大、速度较高、经常违法的路段，违法发生的概率较高，因此，优先级的算法以视频资源历史抓拍违法数W、路段的饱和度R和路段的速度S作为参数，生成优先级指数I，I＝W排名*R排名*S排名。并且根据城市道路的类型将路段分为主干道路段(1)、次干道路段(2)和支路路段(3)三类，根据不同路段类型设置不同的流量(MR)阈值和速度(MS)阈值，在实际应用过程中可根据效果调整阈值，提高优先级的准确性，默认阈值如表1所示。上述中的W为视频资源近期(1周)抓拍的违法数，R为视频所在路段的饱和度，其中R＝5分钟流量*MR，S为视频所在路段的速度，其中S＝5分钟平均速度*MS。然后根据W、R和S计算结果分别对视频资源进行排名，然后三个指标的排名结果相乘后按照从大到小倒序排名进行视频优先级排序。

表1路段初始阈值

路段类型	流量(MR)	速度阈值(MS)
			1	60	35
2、3	50	30

上表中1——主干道路段，2——次干道路路段，3——支路路段

其中概率播放策略：根据优先级排名，换算成重要性概率比例，根据概率比例进行视频推送播放。概率比例的获得步骤如下：

(1)确定多个区域，并获取每个区域在不同历史时刻的优先级排名；

(2)统计多个历史时刻之间的每个区域的总体重要性，单个区域总体重要性＝1-该区域多个历史时刻的优先级排名总和/多个历史时刻的总排名；

(3)获取每个历史时刻的每个区域的当前时刻的重要性，单个区域当前时刻重要性＝1-该区域在某个历史时刻的当前排名/该历史时刻的当前总排名；

(4)每个区域当前时刻的概率比例是该区域总体重要性和该区域当前时刻重要性之和。

具体地：A、B、C、D4个区域，历史数据t1时刻优先级排名：A(1)、B(2)、C(3)、D(4)；t2时刻优先级排名：A(1)、B(2)、D(3)、C(4)；t3时刻优先级排名：B(1)、A(2)、D(3)、C(4)。

t1-t3段，总排名加起来：(1+2+3+4)*3＝30；A排名加起来：1+1+2＝4；A总体重要性：1-A排名和/总排名和＝1-4/30＝26/30。

当前t1时刻，A当前时刻重要性：1-A当前排名/当前总排名＝1-1/10＝9/10。

当前A的概率比例：26/30+9/10＝53/30

相似的计算获得：当前A、B、C、D的概率比例：53/30,49/30,40/30,38/30，归一化后的比例为：29.44％、27.22％、22.22％、21.11％

则t1到t2时间段内，以上述比例播放各区域的视频数据；

t2时刻则重复上面的计算方法。

步骤S11:实时监控播放的视频画面，同时根据视频中的机动车的驾驶行为判断是否有机动车辆违法行为发生，如果有机动车辆违法行为,则执行步骤S2，如果没有机动车辆违法行为，则执行步骤S1。

步骤S2：启动违法抓拍功能：当车牌识别准确率较高时，违章停车行为采用单张图片抓拍；当车牌识别准确率一般时，违章停车行为采用与实线变道、违法掉头行为相似的多张图片抓拍、多张图片识别车牌方法。针对实现变道、违法调头等违法行为，使用云台控制功能，调用路段视频监控设备跟踪车辆的行驶行为，进行机动车违法行为截图和录像(截图为机动车违法过程的图片；录像为机动车违法行为过程的15秒的短视频),其中截图规则为：机动车开始违法截图spic1，违法抓拍功能在spic1截图10毫秒后自动截图spic2；机动车正在违法截图ppic1，违法抓拍功能在ppic1截图10毫秒，20毫秒后分别截图ppic2，ppic3；机动车在结束违法截图epic1，违法抓拍功能在epic1截图10毫秒后自动截图epic2。针对违章停车等违法行为，使用云台控制功能，调用路段视频监控设备到拍照角度后，违法抓拍功能自动截图7张和录像15秒。然后执行步骤S21。

步骤S21：获取路段视频点位的位置、抓拍时间自动生成记录的违法时间、违法地点信息，得到违法信息。并利用步骤S2中抓拍的图片进行车辆的车牌识别处理后，使用每个截图(spic1、spic2、ppic1、ppic2、ppic3、epic1和epic2)的识别结果，按照以下容错方法产生号牌号码，得到机动车信息。

具体的，为了提高识别的正确率，采用拜占庭容错算法，为了容忍f个错误出现，需要有3f+1个结果。因此，只要识别的正确结果不小于就能保证识别结果的正确，其中n表示识别结果的总数。令则t就表示最少正确结果数，只要识别正确的结果不小于t，就能保证结果的正确率。具体在本案中，n等于7，t等于5，因此只要7个识别结果中任意5个正确，就能保证结果正确。

本实施例中如果7个识别结果中任意5个结果一致，则将5个一致的号牌号码作为最终的号牌号码，则用该号牌号码作为生成记录中的号牌号码。自动生成后的记录的基础信息，包括违法时间、违法地点、号牌号码，同时人工可根据实际图片(spic1、ppic1和epic1)上的号牌号码和自动识别结果进行判断，如果和实际图片不符合，可手动修改号牌号码，然后执行步骤S22。如果7个识别结果中任意5个结果都不一致，则执行步骤S4。

步骤S22：通过Web界面，人工初步判断步骤S21中自动生成的记录的基础信息是否符合处罚要求，如果符合机动车违法行为处罚要求，则执行步骤S3，如果不符合机动车违法行为处罚要求，则执行步骤S4。

步骤S3：将步骤S2中生成的基础信息以及抓拍到的截图和录像进行本地存档后，将违法数据上传到上级平台，进行后续处罚操作。

步骤S4：判断车辆是否驶出了抓拍区域，如果没有驶出抓拍区域，则执行步骤S2，如果已经驶出抓拍区域，则结束本次操作。

本发明解决现有技术对路段区域缺乏有效的监督，机动车违法行为时有发生的难题的同时，通过在机动车违法之前，采用警示牌进行有效的告诫，进行告诫后，如果机动车还违法，才进行抓拍处罚。该发明中的方法和***将传统的“被动执法”向“主动劝诫”方式的转变，体现了“以人为本，文明执法”的创新理念。并为人工巡检提供一种优化方法，便于巡检人员有针对性地查看监控画面，及时发现违法行为。

Claims (10)

1.一种机动车违法行为抓拍方法，其特征在于：包括：

在违法抓拍前路面上设置警示牌进行机动车违法前告诫；

监控路面播放视频，发现机动车违法行为后，对违法行为抓拍，获取违法信息记录和机动车信息；

核对机动车违法行为，将符合机动车违法行为处罚要求的违法信息记录和机动车信息上传。

2.根据权利要求1所述的一种机动车违法行为抓拍方法，其特征在于：机动车违法前告诫包括：

在监控区域前设置一级提示，提前提示即将进入监控区域；

在抓拍区域前设置二级提示，提示已进入抓拍区域。

3.根据权利要求1所述的一种机动车违法行为抓拍方法，其特征在于：路面视频播放包括：

进行视频播放策略的选择，播放策略包括轮巡播放策略、优先级播放策略、概率播放策略；

进行视频播放规则的设置，视频播放规则包括单屏时，采用轮巡播放策略或概率播放策略；多屏时，至少一屏采用轮巡播放策略或概率播放策略，其余屏可选择性采用优先级播放策略。

4.根据权利要求3所述的一种机动车违法行为抓拍方法，其特征在于：优先级播放策略是利用优先级算法确定优先级高的视频资源进行播放，视频资源优先级排序由优先级指数I的高低决定，优先级指数I根据下式可以得到：

I＝W排名*R排名*S排名

R＝5分钟流量*MR

S＝5分钟平均速度*MS

其中W为视频资源历史抓拍违法数，R为视频所在路段的饱和度，S为视频所在路段的速度，MR为根据不同路段类型设置不同的流量阈值，MS为根据不同路段类型设置不同的速度阈值。

5.根据权利要求3所述的一种机动车违法行为抓拍方法，其特征在于：概率播放策略是根据优先级排名换算成重要性概率比例，根据概率比例进行视频推送播放；概率比例的获得步骤如下：

(1)确定多个区域，并获取每个区域在不同历史时刻的优先级排名；

(2)统计多个历史时刻之间的每个区域的总体重要性，单个区域总体重要性＝1-该区域多个历史时刻的优先级排名总和/多个历史时刻的总排名；

(3)获取每个历史时刻的每个区域的当前时刻的重要性，单个区域当前时刻重要性＝1-该区域在某个历史时刻的当前排名/该历史时刻的当前总排名；

(4)每个区域当前时刻的概率比例是该区域总体重要性和该区域当前时刻重要性之和。

6.根据权利要求1～5之一所述的一种机动车违法行为抓拍方法，其特征在于：违法行为抓拍策略包括：

当车牌识别准确率较高时，违章停车行为采用单张图片抓拍；

当车牌识别准确率一般时，违章停车行为采用与实线变道、违法掉头行为相似的多张图片抓拍、多张图片识别车牌方法。

7.根据权利要求6所述的一种机动车违法行为抓拍方法，其特征在于：机动车车牌识别采用拜占庭容错算法。

8.一种机动车违法行为抓拍***，包括人工智能化主控平台，所述人工智能化主控平台与设置在路面上的摄像头、警示牌通讯连接，所述人工智能化主控平台与人机交互模块连接，其特征在于：所述人工智能化主控平台包括：

警示信息模块，用于输出警示内容给警示牌进行机动车违法前告诫；

视频播放模块，用于播放各路段的机动车行驶或停放情况；

违法抓拍模块，用于对违法行为进行抓拍，并获取违法信息记录和机动车信息；

违法记录生成模块，用于记录违法信息记录和机动车信息。

9.根据权利要求8所述的一种机动车违法行为抓拍***，其特征在于：所述视频播放模块包括：

视频播放策略库，用于存储视频播放策略；

视频播放规则设置单元，用于设置采用何种视频播放策略播放视频。

10.根据权利要求1所述的一种机动车违法行为抓拍***，其特征在于：所述违法抓拍模块包括：

违法抓拍策略库，用于存储违法抓拍策略；

违法抓拍规则设置单元，用于设置采用何种违法抓拍策略抓拍违法行为。