CN108171980A - 交通违章检测方法、***及计算机可读存储介质 - Google Patents
交通违章检测方法、***及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108171980A CN108171980A CN201810120548.8A CN201810120548A CN108171980A CN 108171980 A CN108171980 A CN 108171980A CN 201810120548 A CN201810120548 A CN 201810120548A CN 108171980 A CN108171980 A CN 108171980A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- regulations
- information
- break
- vehicle
- vehicles
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
- G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种交通违章检测方法。该交通违章检测方法应用于交通违章检测***，该交通违章检测***包括车载设备和路载检测设备，该车载设备通过车载诊断OBD接口与车辆连接，该交通违章检测方法包括：所述路载检测设备在检测到预设监控范围内存在所述车载设备时，基于预设车载通讯协议与所述车载设备建立通信连接；接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件；若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为。本发明还公开了一种交通违章检测***及计算机可读存储介质。本发明能够提高交通违章行为的检测结果的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及交通违章检测技术领域，尤其涉及一种交通违章检测方法、***及计算机可读存储介质。
背景技术
随着科技的进步，人们生活水平的提高，私人汽车保有量大幅度增加，汽车的普及大大方便了人们日常出行，同时也给道路交通***的负载能力增加了较大的压力，也由此产生了许多交通事故。其中，交通违章是造成交通事故的主要原因，特别是超速驾驶、闯红灯驾驶、违章掉头和违章逆行等交通违章行为常常会引发大型的交通事故，因此，交通安全与管理部门对行驶的车辆对交通违章行为的实时检测和监控有着重要的实际意义。
目前，对于超速驾驶这一交通违章行为的检测，现有方法一般采用基于多普勒原理的雷达测速方法，根据接收到的反射波频移量的计算而得出被测车辆的运动速度。由于雷达发射波束存在十至二十度的宽度，也即存在空间方位分辨率限制，对于城市道路多车道、交叉路口车辆密集车间距离近的场景下，存在雷达测得超速现象但无法明确认定违章的超速车辆，即此方法存在违章车辆确认的准确性较差的缺点。
而对于闯红灯、违章掉头和违章逆行这些交通违章行为的检测，现有方法一般采用基于摄像头的图像处理方法，但是该方法受环境天气影响较大，在夜晚或大雾、阴霾气候下由于无法清晰成像存在检测率低以及漏检情况；此外，对于闯红灯驾驶这一交通违章行为，由于天气因素或前方大型客车的原因会造成驾驶员观测红绿灯视野不佳，车辆在红灯禁行情况下越过停车线并在一定距离范围内停驶，这属于无意识闯红灯行为，在交通违章判定上属于非违章行为，而基于摄像头的违章检测方法由于采用越线检测判断方法，会造成该种情形的误判。
因此，现有技术中存在对交通违章行为进行检测时，其检测结果准确性较低的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种交通违章检测方法、***及计算机可读存储介质，旨在提高交通违章行为的检测结果的准确性。
为实现上述目的，本发明提供一种交通违章检测方法，所述交通违章检测方法应用于交通违章检测***，所述交通违章检测***包括车载设备和路载检测设备，所述车载设备通过车载诊断OBD接口与车辆连接，所述交通违章检测方法包括以下步骤：
所述路载检测设备在检测到预设监控范围内存在所述车载设备时，基于预设车载通讯协议与所述车载设备建立通信连接；
接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件；
若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为。
可选地，所述接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件的步骤包括：
接收所述车载设备发送的车辆信息，所述车辆信息包括行驶速度；
检测所述行驶速度是否大于预设限速值；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述行驶速度大于预设限速值，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是超速驾驶。
可选地，所述交通违章检测***还包括红绿灯装置，所述红绿灯装置通过串口与所述路载检测设备相连，所述接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件的步骤之前，包括：
通过所述红绿灯装置实时读取红绿灯状态信息；
当通过所述红绿灯装置读取到黄灯亮起的信息时，所述接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件的步骤，包括：
接收所述车载设备发送的第一车辆信息，根据所述第一车辆信息中的第一位置信息判断所述车辆是否已进入预设电子围栏区域；
若否，当通过所述红绿灯装置读取到红灯亮起的信息时，接收所述车载设备发送的第二车辆信息，并根据所述第二车辆信息中的第二位置信息判断所述车辆是否已进入预设电子围栏区域；
若是，根据所述第一位置信息和第二位置信息确定所述预设电子围栏区域中的闯红灯违章区域和非违章区域，并每隔预设时间接收所述车载设备发送的第三车辆信息，并根据所述第三车辆信息中的第三位置信息判断所述车辆是否在所述闯红灯违章区域内，或是否在所述非违章区域内。
可选地，所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述车辆在所述闯红灯违章区域内，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是闯红灯驾驶。
可选地，所述根据所述第三车辆信息中的第三位置信息判断所述车辆是否在所述闯红灯违章区域内，或是否在所述非违章区域内的步骤之后，还包括：
若所述车辆不在所述闯红灯违章区域内，且不在所述非违章区域内，检测所述第三车辆信息中的第三行驶速度是否为零；
若所述第三车辆信息中的第三行驶速度为零，则根据所述第三位置信息计算所述车辆与所述预设电子围栏区域中的对应驶入边界之间的欧氏距离，并检测所述欧式距离是否大于预设距离；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述欧式距离大于预设距离，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是闯红灯驾驶。
可选地，所述接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件的步骤，还包括：
接收所述车载设备发送的车辆信息，所述车辆信息包括行驶方向和位置信息；
根据所述行驶方向检测所述车辆是否存在掉头行为；
若所述车辆存在掉头行为，根据所述位置信息检测所述车辆是否处于禁止掉头的路段；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述车辆处于禁止掉头的路段，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是违章掉头。
可选地，所述接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件的步骤之后，还包括：
根据所述位置信息确定对应车道的正确行驶方向，并检测所述正确行驶方向与所述行驶方向是否一致；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述正确行驶方向与所述行驶方向不一致，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是违章逆行。
可选地，所述车辆信息还包括车辆ID。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种交通违章检测***，所述交通违章检测***包括：车载设备和路载检测设备，还包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的交通违章检测程序，所述交通违章检测程序被所述处理器执行时实现如上所述的交通违章检测方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有交通违章检测程序，所述交通违章检测程序被处理器执行时实现如上所述的交通违章检测方法的步骤。
本发明提供一种交通违章检测方法、***和计算机可读存储介质，该交通违章检测方法应用于交通违章检测***，该交通违章检测***包括车载设备和路载检测设备，其中，车载设备通过车载诊断OBD接口与车辆连接，用于获取车辆的车辆ID和车辆速度，还用于采集车辆的位置信息和行驶方向，路载检测设备在检测到预设监控范围内存在车载设备时，基于预设车载通讯协议与车载设备建立通信连接，从而来接收车载设备发送的车辆信息，该车辆信息包括车辆ID、位置信息、行驶速度和行驶方向等信息，然后路载检测设备检测这些车辆信息是否满足预设交通违章条件，若这些车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为。在本发明中，通过车载设备直接获取车辆的车辆信息，全天候不受天气环境影响，可保证车辆信息的准确性，即检测数据的准确性，从而保证检测结果的准确性，因此，相比于现有技术中因天气原因造成的摄像头无法清晰成像，从而存在检测率低以及漏检情况，本发明可提高交通违章行为的检测结果的准确性。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；
图2为本发明交通违章检测方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明实施例方案涉及的***架构示意图；
图4为本发明实施例方案涉及的***网络拓扑结构示意图；
图5为本发明交通违章检测方法第二实施例的流程示意图；
图6为本发明交通违章检测方法第三实施例的流程示意图；
图7为本发明交通违章检测方法第三实施例涉及的一电子围栏区域示意图；
图8为本发明交通违章检测方法第四实施例的流程示意图；
图9为本发明交通违章检测方法第五实施例的流程示意图；
图10为本发明交通违章检测方法第六实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在现有技术中，对于超速驾驶这一交通违章行为的检测，现有方法一般采用基于多普勒原理的雷达测速方法，根据接收到的反射波频移量的计算而得出被测车辆的运动速度。由于雷达发射波束存在十至二十度的宽度，也即存在空间方位分辨率限制，对于城市道路多车道、交叉路口车辆密集车间距离近的场景下，存在雷达测得超速现象但无法明确认定违章的超速车辆，即此方法存在违章车辆确认的准确性较差的缺点。
而对于闯红灯、违章掉头和违章逆行这些交通违章行为的检测，现有方法一般采用基于摄像头的图像处理方法，但是该方法受环境天气影响较大，在夜晚或大雾、阴霾气候下由于无法清晰成像存在检测率低以及漏检情况；此外，对于闯红灯驾驶这一交通违章行为，由于天气因素或前方大型客车的原因会造成驾驶员观测红绿灯视野不佳，车辆在红灯禁行情况下越过停车线并在一定距离范围内停驶，这属于无意识闯红灯行为，在交通违章判定上属于非违章行为，而基于摄像头的违章检测方法由于采用越线检测判断方法，会造成该种情形的误判。
因此，现有技术中对交通违章行为进行检测时，其检测结果准确性较低。
为了解决上述技术问题，本发明提供一种交通违章检测方法、***和计算机可读存储介质，该交通违章检测方法应用于交通违章检测***，该交通违章检测***包括车载设备和路载检测设备，其中，车载设备通过车载诊断OBD接口与车辆连接，用于获取车辆的车辆ID和车辆速度，还用于采集车辆的位置信息和行驶方向，路载检测设备在检测到预设监控范围内存在车载设备时，基于预设车载通讯协议与车载设备建立通信连接，从而来接收车载设备发送的车辆信息，该车辆信息包括车辆ID、位置信息、行驶速度和行驶方向等信息，然后路载检测设备检测这些车辆信息是否满足预设交通违章条件，若这些车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为。在本发明中，通过车载设备直接获取车辆的车辆信息，全天候不受天气环境影响，可保证车辆信息的准确性，即检测数据的准确性，从而保证检测结果的准确性，因此，相比于现有技术中因天气原因造成的摄像头无法清晰成像，从而存在检测率低以及漏检情况，本发明可提高交通违章行为的检测结果的准确性。
请参阅图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。
本发明实施例终端为路载检测设备。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如Wi-Fi接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及交通违章检测程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的交通违章检测程序，并执行以下操作：
所述路载检测设备在检测到预设监控范围内存在所述车载设备时，基于预设车载通讯协议与所述车载设备建立通信连接；
接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件；
若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的交通违章检测程序，还执行以下操作：
接收所述车载设备发送的车辆信息，所述车辆信息包括行驶速度；
检测所述行驶速度是否大于预设限速值；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述行驶速度大于预设限速值，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是超速驾驶。
进一步地，所述交通违章检测***还包括红绿灯装置，所述红绿灯装置通过串口与所述路载检测设备相连，处理器1001可以调用存储器1005中存储的交通违章检测程序，还执行以下操作：
通过所述红绿灯装置实时读取红绿灯状态信息；
当通过所述红绿灯装置读取到黄灯亮起的信息时，所述接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件的步骤，包括：
接收所述车载设备发送的第一车辆信息，根据所述第一车辆信息中的第一位置信息判断所述车辆是否已进入预设电子围栏区域；
若否，当通过所述红绿灯装置读取到红灯亮起的信息时，接收所述车载设备发送的第二车辆信息，并根据所述第二车辆信息中的第二位置信息判断所述车辆是否已进入预设电子围栏区域；
若是，根据所述第一位置信息和第二位置信息确定所述预设电子围栏区域中的闯红灯违章区域和非违章区域，并每隔预设时间接收所述车载设备发送的第三车辆信息，并根据所述第三车辆信息中的第三位置信息判断所述车辆是否在所述闯红灯违章区域内，或是否在所述非违章区域内。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的交通违章检测程序，还执行以下操作：
若所述车辆在所述闯红灯违章区域内，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是闯红灯驾驶。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的交通违章检测程序，还执行以下操作：
若所述车辆不在所述闯红灯违章区域内，且不在所述非违章区域内，检测所述第三车辆信息中的第三行驶速度是否为零；
若所述第三车辆信息中的第三行驶速度为零，则根据所述第三位置信息计算所述车辆与所述预设电子围栏区域中的对应驶入边界之间的欧氏距离，并检测所述欧式距离是否大于预设距离；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述欧式距离大于预设距离，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是闯红灯驾驶。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的交通违章检测程序，还执行以下操作：
接收所述车载设备发送的车辆信息，所述车辆信息包括行驶方向和位置信息；
根据所述行驶方向检测所述车辆是否存在掉头行为；
若所述车辆存在掉头行为，根据所述位置信息检测所述车辆是否处于禁止掉头的路段；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述车辆处于禁止掉头的路段，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是违章掉头。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的交通违章检测程序，还执行以下操作：
根据所述位置信息确定对应车道的正确行驶方向，并检测所述正确行驶方向与所述行驶方向是否一致；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述正确行驶方向与所述行驶方向不一致，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是违章逆行。
进一步地，所述车辆信息还包括车辆ID。
基于上述硬件结构，提出本发明交通违章检测方法实施例。
本发明提供一种交通违章检测方法。
请参阅图2，图2为本发明交通违章检测方法第一实施例的流程示意图。
在本发明实施例中，该交通违章检测方法应用于交通违章检测***，该交通违章检测***包括车载设备和路载检测设备，该车载设备通过车载诊断OBD接口与车辆连接，该交通违章检测方法包括：
步骤S100，所述路载检测设备在检测到预设监控范围内存在所述车载设备时，基于预设车载通讯协议与所述车载设备建立通信连接；
在本发明实施例中，该交通违章检测方法应用于交通违章检测***，具体的，请参阅图3，图3为本发明实施例方案涉及的***架构示意图，该交通违章检测***包括车载设备和路载检测设备，其中，该车载设备通过车载诊断OBD接口与车辆连接，可用于获取车辆的车辆ID和车辆速度，车辆ID是指车架号(Vehicle Identification Number，VIN)，由于其唯一性，可用于确定违章车辆；该车载设备中设有GPS模块，用于采集车辆的位置信息和行驶方向，此外，该车载设备中还设有通信模块，用于与路载检测设备建立通信连接，然后将车辆ID、位置信息、行驶速度和行驶方向这些车辆信息发送给路载检测设备，使得路载检测设备根据这些车辆信息判断车辆是否违章。路载检测设备中也设有通信模块，用于与车载设备建立通信连接，从而接收车载设备发送的车辆信息；该路载检测设备还用于对这些车辆信息进行检测分析，以判断该车辆是否违章。该路载检测设备的安装位置可根据实际交叉路口环境而定，可以安装在红绿灯旁也可安装在监控摄像头旁，也可安装在交叉路口中心位置处，不作具体限制。
在本实施例中，路载检测设备在检测到预设监控范围内存在车载设备时，基于预设车载通讯协议与车载设备建立通信连接，其中，预设车载通讯协议包括但不限于IEEE802.11P通讯协议、Wi-Fi(Wireless-Fidelity，无线保真)通讯协议、3G/4G通讯协议和Zigbee(紫蜂协议)通讯协议，对应的，IEEE802.11P这一通讯方式，主要用于车载电子无线通信，可支持高速的车辆通信环境，其实时性较强，可避免因通信延迟导致的检测结果准确性较差的情况。此外，其网络有效覆盖范围较大，可与500米内的车载设备建立通信连接。Wi-Fi这一通讯方式，可支持点到点和点到多点的连接，其网络有效覆盖范围也较大，并具有成本较低、安全性较强等优点。3G/4G的通讯方式，是一种常见的通信连接方式，其具有数据传输速率高、通信灵活、兼容性好的特点。Zigbee是一种短距离、低功耗的无线通信技术，其实时性较强，并具有成本较低、安全性较强等优点。
在本实施例中，对于路载检测设备与车载设备之间的通信连接的建立方式以基于IEEE802.11P通讯协议为例进行说明，请参阅图4，基于IEEE802.11P这一通讯方式其网络有效覆盖范围较大的特点，以路载检测设备作为网络中央控制节点，以该路载检测设备位置为圆心，半径500米内均为网络有效覆盖范围，安装有车载设备的车辆为普通节点，当路载检测设备在检测到预设监控范围内(500米内)存在车载设备时，可基于IEEE802.11P通讯协议与车载设备建立通信连接，即当安装有车载设备的车辆行驶至距路载检测设备位置500米的范围内时，即可加入IEEE802.11P网络。其中，通信连接的具体建立过程可参照现有技术，此处不做赘述。
步骤S200，接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件；
在本实施例中，当路载检测设备基于车载通讯协议与车载设备建立通信连接之后，路载检测设备会接收到车载设备周期性(周期可为300ms，也可以依实际情况具体设定)发送的车辆信息，该车辆信息可以包括车辆ID、位置信息、行驶速度和行驶方向等信息，然后车载设备检测这些车辆信息是否满足预设交通违章条件。其中，预设交通违章条件可以包括预设超速驾驶违章条件、预设闯红灯驾驶违章条件、预设违章掉头条件、预设违章逆行条件等，从而来检测该车辆是否存在超速驾驶、闯红灯驾驶、违章掉头和违章逆行等交通违章行为。
步骤S300，若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为。
若这些车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为。
需要说明的是，该交通违章检测***还可以包括摄像装置，该摄像装置与路载检测设备通信连接，在步骤S300之后，该交通违章检测方法还包括：
当确定所述车辆已违章时，关联保存所述车辆信息和对应的检测结果，并调用所述摄像装置进行抓拍取证得到违章照片；
将所述违章照片、车辆信息和检测结果发送给交通指挥中心***。
在本实施例中，该交通违章检测***还可以包括摄像装置，该摄像装置与路载检测设备通信连接，用于接收到路载检测设备的拍摄指令时，进行拍照取证。在本实施例中，当路载检测设备确定该车辆已违章时，可以关联保存该车辆信息和对应的检测结果，并调用摄像装置进行抓拍取证得到违章照片，然后将这些违章照片、车辆信息和检测结果发送给交通指挥中心***，使得交通指挥中心***根据所述车辆ID确定所述车辆的车主，并根据检测结果对该车主进行处罚。
本发明实施例提供一种交通违章检测方法，该交通违章检测方法应用于交通违章检测***，该交通违章检测***包括车载设备和路载检测设备，其中，车载设备通过车载诊断OBD接口与车辆连接，用于获取车辆的车辆ID和车辆速度，还用于采集车辆的位置信息和行驶方向，路载检测设备在检测到预设监控范围内存在车载设备时，基于预设车载通讯协议与车载设备建立通信连接，从而来接收车载设备发送的车辆信息，该车辆信息包括车辆ID、位置信息、行驶速度和行驶方向等信息，然后路载检测设备检测这些车辆信息是否满足预设交通违章条件，若这些车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为。在本发明中，通过车载设备直接获取车辆的车辆信息，全天候不受天气环境影响，可保证车辆信息的准确性，即检测数据的准确性，从而保证检测结果的准确性，因此，相比于现有技术中因天气原因造成的摄像头无法清晰成像，从而存在检测率低以及漏检情况，本发明可提高交通违章行为的检测结果的准确性。
进一步的，请参阅图5，图5为本发明交通违章检测方法第二实施例的流程示意图。
基于图2所示的第一实施例，该交通违章检测方法的步骤S200包括：
步骤S211，接收所述车载设备发送的车辆信息，所述车辆信息包括行驶速度；
步骤S212，检测所述行驶速度是否大于预设限速值。
此时，步骤S300可以包括：
步骤S310，若所述行驶速度大于预设限速值，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是超速驾驶。
在本实施例中介绍了超速驾驶这一违章行为的检测方法。路载检测设备与车载设备建立通信连接之后，当路载检测设备接收车载设备发送的车辆信息时，其中，该车辆信息包括行驶速度，当然，还可以包括车辆ID和位置信息、行驶方向等信息。路载检测设备会检测该车辆信息中行驶速度是否大于预设限速值，若该行驶速度大于预设限速值，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是超速驾驶。需要说明的是，该预设限速值可根据路载检测设备所设定的位置预先设置的，在具体实施例中，还可以是根据车辆信息中的位置信息获取得到对应的限速值。
在本实施例中，通过车载设备直接获取车辆的车辆信息，全天候不受天气环境影响，从而可保证车辆信息的准确性，即检测数据的准确性，从而保证检测结果的准确性。然后路载检测设备基于车载通讯技术与车载设备建立通信连接，来接收车载设备发送的车辆信息，该车辆信息包括车辆ID、位置信息、行驶速度和行驶方向等信息，从而可在检测到车辆超速驾驶时，可以根据车辆ID确定违章车辆，解决了现有技术中对于城市道路多车道、交叉路口车辆密集车间距离近的场景下，基于雷达测速方法可测得超速现象但无法明确违章车辆的技术问题。
进一步的，请参阅图6，图6为本发明交通违章检测方法第三实施例的流程示意图。
基于图2所示的第一实施例，该交通违章检测***还包括红绿灯装置，红绿灯装置通过串口与路载检测设备相连，在步骤S200之前，该交通违章检测方法还包括：
步骤S400，通过所述红绿灯装置实时读取红绿灯状态信息；
当通过所述红绿灯装置读取到黄灯亮起的信息时，步骤S200还可以包括：
步骤S221，接收所述车载设备发送的第一车辆信息，根据所述第一车辆信息中的第一位置信息判断所述车辆是否已进入预设电子围栏区域；
步骤S222，若否，当通过所述红绿灯装置读取到红灯亮起的信息时，接收所述车载设备发送的第二车辆信息，并根据所述第二车辆信息中的第二位置信息判断所述车辆是否已进入预设电子围栏区域；
步骤S223，若是，根据所述第一位置信息和第二位置信息确定所述预设电子围栏区域中的闯红灯违章区域和非违章区域，并每隔预设时间接收所述车载设备发送的第三车辆信息，并根据所述第三车辆信息中的第三位置信息判断所述车辆是否在所述闯红灯违章区域内，或是否在所述非违章区域内。
此时，步骤S300可以包括：
步骤S321，若所述车辆在所述闯红灯违章区域内，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是闯红灯驾驶。
在本实施例中介绍了超速驾驶这一违章行为的检测方法。在本实施例中，该交通违章检测***还包括红绿灯装置，红绿灯装置通过串口与路载检测设备相连，使得路载检测设备可通过红绿灯装置读取红绿灯状态信息，当通过红绿灯装置读取到黄灯亮起的信息时，接收车载设备发送的第一车辆信息，然后根据该第一车辆信息中的第一位置信息判断该车辆是否已进入预设电子围栏区域。电子围栏，是指在地图上绘制一个虚拟的经纬度坐标图形区域，请参阅图7，图7是以交叉路口地形为例划定的电子围栏区域，由于东西南北四方向通行存在四个方向的闯红灯检测，因此把道路交叉区域划分为区域A、区域B、区域C、区域D，相邻道路划分区域Aa、区域Bb、区域Cc、区域Dd，以上每个区域构建电子围栏。电子围栏的构建可使用商业地图软件如百度地图或高德地图，也可以根据实地现场测量到的区域边界的GPS经纬度数据来进行构建。
在黄灯亮起后，路载检测接收车载设备发送的第一车辆信息时，根据第一车辆信息中的第一位置信息判断出该车辆未进入预设电子围栏区域；然后当通过红绿灯装置读取到红灯亮起的信息时，接收车载设备发送的第二车辆信息，并根据第二车辆信息中的第二位置信息判断该车辆是否已进入预设电子围栏区域，为方便说明，本发明实施例中以由南往北驶向的闯红灯检测区域A为例进行说明。若根据第二车辆信息中的第二位置信息判断该车辆已进入A区域，则说明该车辆在红灯亮起时，已进入A区域，该车辆疑似闯红灯违章，此时，根据第一位置信息和第二位置信息确定预设电子围栏区域中的闯红灯违章区域和非违章区域，在本例中，由南北向行驶的车辆路径有三种轨迹分别为ob、od、oa。当红灯禁行时，轨迹ob、od属于闯红灯违章行驶，而oa属于正常行驶，因此，根据第一位置信息和第二位置信息可确定该车辆的行驶方向，再根据该车辆进入的电子围栏区域A，确定出闯红灯违章区域为区域C和区域D，非违章区域为区域Aa。
然后，路载检测设备每隔预设时间(可设为300ms，也可以根据实际情况进行设定)接收车载设备发送的第三车辆信息，以持续对该车辆进行跟踪，以判断该车辆是否存在闯红灯驾驶的违章行为。具体的，根据第三车辆信息中的第三位置信息判断该车辆是否在所述闯红灯违章区域内，或是否在所述非违章区域内，若根据第三车辆信息中的第三位置信息判断出该车辆在闯红灯违章区域C或D内，则确定该车辆已违章，对应的交通违章行为是闯红灯驾驶。若根据第三车辆信息中的第三位置信息判断出该车辆在非违章区域Aa内，则确定该车辆未违章。
在本实施例中，路载检测设备基于车载通讯技术与车载设备建立通信连接，根据红绿灯状态的变化接收车载设备发送的车辆信息，并根据车辆信息结合电子围栏的技术来初步锁定疑似闯红灯违章的车辆，然后通过车辆轨迹跟踪的方法来进一步确定车辆是否存在闯红灯驾驶的违章行为，本发明不受环境天气的影响，可解决现有技术基于摄像头的图像处理方法，受环境天气影响而无法清晰成像，造成检测率低以及漏检情况，从而导致其检测的准确率较低的技术问题。
进一步的，请参阅图8，图8为本发明交通违章检测方法第四实施例的流程示意图。
基于图6所示的第三实施例，在步骤S223之后，该交通违章检测方法还包括：
步骤S224，若所述车辆不在所述闯红灯违章区域内，且不在所述非违章区域内，检测所述第三车辆信息中的第三行驶速度是否为零；
步骤S225，若所述第三车辆信息中的第三行驶速度为零，则根据所述第三位置信息计算所述车辆与所述预设电子围栏区域中的对应驶入边界之间的欧氏距离，并检测所述欧式距离是否大于预设距离；
此时，步骤S300可以包括：
步骤S322，若所述欧式距离大于预设距离，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是闯红灯驾驶。
在本实施例中，路载检测设备在根据第一位置信息、第二位置信息初步确定该车辆疑似闯红灯违章后，每隔预设时间(可设为300ms，也可以根据实际情况进行设定)接收车载设备发送的第三车辆信息，以持续对该车辆进行跟踪，以判断该车辆是否存在闯红灯驾驶的违章行为，若根据第三车辆信息中的位置信息判断该车辆既不在闯红灯违章区域B或D内，也不在非违章区域Aa内，说明该车辆发现红灯后在一定距离范围内停驶了，可能停在了A区域，为进一步判断是否属于无意识闯红灯行为，路载检测设备会检测第三车辆信息中的第三行驶速度是否为零，以判断驾驶员是否停驶了，若该第三车辆信息中的第三行驶速度为零，则根据第三位置信息计算该车辆与预设电子围栏区域中的对应驶入边界之间的欧氏距离，并检测该欧式距离是否大于预设距离。在上述例子中，该驶入边界即为区域A下方的边界，欧氏距离的具体计算方法可参照现有技术，此处不做赘述。该预设距离可以设置为3m，也可以根据交叉路口的实际情况进行设定。若该欧式距离大于预设距离，则确定该车辆已违章，对应的交通违章行为是闯红灯驾驶。若该欧式距离小于或等于预设距离，则判断该车辆属于正常行驶状态，即为无意识闯红灯行为。
在本实施例中，路载检测设备基于车载通讯技术与车载设备建立通信连接，根据红绿灯状态的变化接收车载设备发送的车辆信息，并根据车辆信息结合电子围栏的技术来初步锁定疑似闯红灯违章的车辆，然后通过车辆轨迹跟踪的方法来进一步确定车辆是否存在闯红灯驾驶的违章行为，若根据第三车辆信息中的位置信息判断该车辆既不在闯红灯违章区域内，也不在非违章区域内，说明该车辆发现红灯后在一定距离范围内停驶了，此时，路载检测设备根据第三车辆信息中的第三行驶速度和计算得到的欧氏距离来进一步判断该车辆是否属于无意识闯红灯行为行为，因此，本实施例可避免对于无意识闯红灯行为的误判，从而避免了现有技术中基于摄像头采用越线检测判断方法进行检测，将无意识闯红灯行为误判为闯红灯违章。
进一步的，请参阅图9，图9为本发明交通违章检测方法第五实施例的流程示意图。
基于图2所示的第一实施例，该交通违章检测方法的步骤S200还可以包括：
步骤S231，接收所述车载设备发送的车辆信息，所述车辆信息包括行驶方向和位置信息；
步骤S232，根据所述行驶方向检测所述车辆是否存在掉头行为；
步骤S233，若所述车辆存在掉头行为，根据所述位置信息检测所述车辆是否处于禁止掉头的路段；
此时，步骤S300还可以包括：
步骤S330，若所述车辆处于禁止掉头的路段，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是违章掉头。
在本实施例中介绍了违章掉头这一违章行为的检测方法，路载检测设备与车载设备建立通信连接之后，当路载检测设备接收车载设备发送的车辆信息时，其中，该车辆信息包括行驶方向和位置信息，当然，还可以包括车辆ID和行驶速度等信息。需要说明的是，由于车载设备是周期性地将获取到的车辆信息发送给路载检测设备的，所以，路载检测设备在接收到这些车辆信息时，会根据车辆信息中的行驶方向是否发生反方向的变化来检测所述车辆是否存在掉头行为，例如，在一个周期前后，检测到车辆的行驶方向为从南到北变化为从北到南，说明该车辆存在掉头行为，此时，路载检车设备会根据车辆信息中的位置信息来检测该车辆掉头时是否处于禁止掉头的路段，若该车辆掉头时处于禁止掉头的路段，则确定该车辆已违章，对应的交通违章行为是违章掉头。
当然，在具体实施例中，路载检测设备还可以根据位置信息的变化来判断车辆是否存在掉头行为，例如，可以根据接收到的位置信息得到车辆的行驶轨迹，根据行驶轨迹判断有无掉头行为。
本实施例中，路载检测设备基于车载通讯技术与车载设备进行通信连接，进而接收车载设备发送的车辆信息，本实施例通过车载设备直接获取车辆的车辆信息，全天候不受天气环境影响，从而可保证车辆信息的准确性，即检测数据的准确性，从而保证检测结果的准确性，然后根据车载设备发送的车辆信息进行检测判断，可避免因天气原因造成的摄像头无法清晰成像，从而导致检测率低以及漏检情况。
进一步的，请参阅图10，图10为本发明交通违章检测方法第六实施例的流程示意图。
基于图9所示的第五实施例，在步骤S231之后，该交通违章检测方法的还包括：
步骤S240，根据所述位置信息确定对应车道的正确行驶方向，并检测所述正确行驶方向与所述行驶方向是否一致；
此时，步骤S300还可以包括：
步骤S340，若所述正确行驶方向与所述行驶方向不一致，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是违章逆行。
在本实施例中介绍了违章逆行这一违章行为的检测方法，当路载检测设备接收车载设备发送的车辆信息之后，其中，该车辆信息包括行驶方向和位置信息，当然，还可以包括车辆ID和行驶速度等信息。路载检测设备可根据位置信息确定对应车道的正确行驶方向，即该车道的规定方向，然后检测正确行驶方向与车辆的行驶方向是否一致，若正确行驶方向与行驶方向不一致，则确定该车辆已违章，对应的交通违章行为是违章逆行。
本实施例中，路载检测设备基于车载通讯技术与车载设备进行通信连接，进而接收车载设备发送的车辆信息，本实施例通过车载设备直接获取车辆的车辆信息，全天候不受天气环境影响，从而可保证车辆信息的准确性，即检测数据的准确性，从而保证检测结果的准确性，然后根据车载设备发送的车辆信息进行检测判断，可避免因天气原因造成的摄像头无法清晰成像，从而导致检测率低以及漏检情况。
本发明还提供一种交通违章检测***，该交通违章检测***包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的交通违章检测程序，所述交通违章检测程序被所述处理器执行时实现如以上任一项实施例所述的交通违章检测方法的步骤。
本发明交通违章检测***的具体实施例与上述交通违章检测方法各实施例基本相同，在此不作赘述。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有交通违章检测程序，所述交通违章检测程序被处理器执行时实现如以上任一项实施例所述的交通违章检测方法的步骤。
本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述交通违章检测方法各实施例基本相同，在此不作赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种交通违章检测方法，其特征在于，所述交通违章检测方法应用于交通违章检测***，所述交通违章检测***包括车载设备和路载检测设备，所述车载设备通过车载诊断OBD接口与车辆连接，所述交通违章检测方法包括以下步骤：
所述路载检测设备在检测到预设监控范围内存在所述车载设备时，基于预设车载通讯协议与所述车载设备建立通信连接；
接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件；
若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为。
2.如权利要求1所述的交通违章检测方法，其特征在于，所述接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件的步骤包括：
接收所述车载设备发送的车辆信息，所述车辆信息包括行驶速度；
检测所述行驶速度是否大于预设限速值；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述行驶速度大于预设限速值，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是超速驾驶。
3.如权利要求1所述的交通违章检测方法，其特征在于，所述交通违章检测***还包括红绿灯装置，所述红绿灯装置通过串口与所述路载检测设备相连，所述接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件的步骤之前，包括：
通过所述红绿灯装置实时读取红绿灯状态信息；
当通过所述红绿灯装置读取到黄灯亮起的信息时，所述接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件的步骤，包括：
接收所述车载设备发送的第一车辆信息，根据所述第一车辆信息中的第一位置信息判断所述车辆是否已进入预设电子围栏区域；
若否，当通过所述红绿灯装置读取到红灯亮起的信息时，接收所述车载设备发送的第二车辆信息，并根据所述第二车辆信息中的第二位置信息判断所述车辆是否已进入预设电子围栏区域；
若是，根据所述第一位置信息和第二位置信息确定所述预设电子围栏区域中的闯红灯违章区域和非违章区域，并每隔预设时间接收所述车载设备发送的第三车辆信息，并根据所述第三车辆信息中的第三位置信息判断所述车辆是否在所述闯红灯违章区域内，或是否在所述非违章区域内。
4.如权利要求3所述的交通违章检测方法，其特征在于，所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述车辆在所述闯红灯违章区域内，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是闯红灯驾驶。
5.如权利要求3所述的交通违章检测方法，其特征在于，所述根据所述第三车辆信息中的第三位置信息判断所述车辆是否在所述闯红灯违章区域内，或是否在所述非违章区域内的步骤之后，还包括：
若所述车辆不在所述闯红灯违章区域内，且不在所述非违章区域内，检测所述第三车辆信息中的第三行驶速度是否为零；
若所述第三车辆信息中的第三行驶速度为零，则根据所述第三位置信息计算所述车辆与所述预设电子围栏区域中的对应驶入边界之间的欧氏距离，并检测所述欧式距离是否大于预设距离；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述欧式距离大于预设距离，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是闯红灯驾驶。
6.如权利要求1所述的交通违章检测方法，其特征在于，所述接收所述车载设备发送的车辆信息，并检测所述车辆信息是否满足预设交通违章条件的步骤，还包括：
接收所述车载设备发送的车辆信息，所述车辆信息包括行驶方向和位置信息；
根据所述行驶方向检测所述车辆是否存在掉头行为；
若所述车辆存在掉头行为，根据所述位置信息检测所述车辆是否处于禁止掉头的路段；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述车辆处于禁止掉头的路段，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是违章掉头。
7.如权利要求6所述的交通违章检测方法，其特征在于，所述接收所述车载设备发送的车辆信息，所述车辆信息包括行驶方向和位置信息的步骤之后，还包括：
根据所述位置信息确定对应车道的正确行驶方向，并检测所述正确行驶方向与所述行驶方向是否一致；
所述若所述车辆信息满足预设交通违章条件，则确定所述车辆已违章，并根据所述预设违章条件确定所述车辆的交通违章行为的步骤，包括：
若所述正确行驶方向与所述行驶方向不一致，则确定所述车辆已违章，对应的交通违章行为是违章逆行。
8.如权利要求1至7中任一项所述的交通违章检测方法，其特征在于，所述车辆信息还包括车辆ID。
9.一种交通违章检测***，其特征在于，所述交通违章检测***包括：车载设备和路载检测设备，还包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的交通违章检测程序，所述交通违章检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的交通违章检测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有交通违章检测程序，所述交通违章检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的交通违章检测方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810120548.8A CN108171980A (zh) | 2018-02-06 | 2018-02-06 | 交通违章检测方法、***及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810120548.8A CN108171980A (zh) | 2018-02-06 | 2018-02-06 | 交通违章检测方法、***及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108171980A true CN108171980A (zh) | 2018-06-15 |
Family
ID=62513612
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810120548.8A Pending CN108171980A (zh) | 2018-02-06 | 2018-02-06 | 交通违章检测方法、***及计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108171980A (zh) |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109003439A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-12-14 | 新华三技术有限公司 | 一种违章检测方法及装置 |
| CN109064752A (zh) * | 2018-09-30 | 2018-12-21 | 河南机电职业学院 | 一种判断车辆闯红灯的装置及其方法 |
| CN109348441A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-02-15 | 福建北斗星河通信有限公司 | 一种基于多端交互的稽查管理方法及移动体稽查管理方法 |
| CN109658712A (zh) * | 2018-12-23 | 2019-04-19 | 郑州威科姆华大北斗导航科技有限公司 | 电动车逆行违章记录方法和*** |
| CN110415525A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-11-05 | 新华三技术有限公司成都分公司 | 一种违章检测方法及装置 |
| CN110751827A (zh) * | 2018-07-24 | 2020-02-04 | 东旭科技集团有限公司 | 输出提示信息的方法、装置、智能路灯及可读存储介质 |
| CN110853342A (zh) * | 2018-07-24 | 2020-02-28 | 东旭科技集团有限公司 | 确定驾驶状态的方法、装置、路灯及可读存储介质 |
| CN110929676A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-03-27 | 浙江工业大学 | 一种基于深度学习的违章掉头实时检测方法 |
| CN111611901A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 车辆逆行检测方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN112116815A (zh) * | 2019-06-21 | 2020-12-22 | 奥迪股份公司 | 申诉证据获取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN112733675A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 上海移为通信技术股份有限公司 | 车辆驾驶行为监测方法、***、电子设备和存储介质 |
| CN112802340A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-14 | 深圳云天励飞技术股份有限公司 | 车辆行驶数据处理方法、***及相关装置 |
| CN113129581A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-07-16 | 北京万集科技股份有限公司 | 车辆信息的传输***及方法、存储介质、电子装置 |
| CN113936472A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-01-14 | 安徽隼波科技有限公司 | 一种高速公路分流区实线变道检测方法及检测装置 |
| CN115909286A (zh) * | 2023-02-17 | 2023-04-04 | 浙江口碑网络技术有限公司 | 数据处理方法及装置 |
| CN115994324A (zh) * | 2023-03-13 | 2023-04-21 | 浙江口碑网络技术有限公司 | 数据处理方法及装置 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100064011A (ko) * | 2008-12-04 | 2010-06-14 | 주식회사 케이티 | 불법 유턴 차량 단속 장치 및 그 방법 |
| CN104637301A (zh) * | 2015-03-03 | 2015-05-20 | 无锡物联网产业研究院 | 一种交通信息采集装置及方法 |
| CN105702045A (zh) * | 2016-05-10 | 2016-06-22 | 万金林 | 一种机动车交通违章智能检测处理***和方法 |
| CN105844904A (zh) * | 2016-04-22 | 2016-08-10 | 北京航空航天大学 | 一种基于dsrc的异常车辆行为检测及追踪方法 |
| CN106128140A (zh) * | 2016-08-11 | 2016-11-16 | 江苏大学 | 车联网环境下行车服务主动感知***及方法 |
| CN205845328U (zh) * | 2016-07-14 | 2016-12-28 | 清华大学苏州汽车研究院（吴江） | 基于车路协同和4g网络的主动安全预警装置 |
| CN106355917A (zh) * | 2016-09-14 | 2017-01-25 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种基于车联网的交通违章预测提醒的方法及*** |
| CN206194126U (zh) * | 2016-08-26 | 2017-05-24 | 成都畅达网通讯科技有限公司 | 一种多功能车辆管理*** |
| CN107341595A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-11-10 | 北京市运输管理技术支持中心 | 一种车辆动态信息公共服务平台 |
-
2018
- 2018-02-06 CN CN201810120548.8A patent/CN108171980A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100064011A (ko) * | 2008-12-04 | 2010-06-14 | 주식회사 케이티 | 불법 유턴 차량 단속 장치 및 그 방법 |
| CN104637301A (zh) * | 2015-03-03 | 2015-05-20 | 无锡物联网产业研究院 | 一种交通信息采集装置及方法 |
| CN105844904A (zh) * | 2016-04-22 | 2016-08-10 | 北京航空航天大学 | 一种基于dsrc的异常车辆行为检测及追踪方法 |
| CN105702045A (zh) * | 2016-05-10 | 2016-06-22 | 万金林 | 一种机动车交通违章智能检测处理***和方法 |
| CN205845328U (zh) * | 2016-07-14 | 2016-12-28 | 清华大学苏州汽车研究院（吴江） | 基于车路协同和4g网络的主动安全预警装置 |
| CN106128140A (zh) * | 2016-08-11 | 2016-11-16 | 江苏大学 | 车联网环境下行车服务主动感知***及方法 |
| CN206194126U (zh) * | 2016-08-26 | 2017-05-24 | 成都畅达网通讯科技有限公司 | 一种多功能车辆管理*** |
| CN106355917A (zh) * | 2016-09-14 | 2017-01-25 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种基于车联网的交通违章预测提醒的方法及*** |
| CN107341595A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-11-10 | 北京市运输管理技术支持中心 | 一种车辆动态信息公共服务平台 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 严新平,等: "《智能运输***——原理、方法及应用（第2版）》", 31 August 2014, 武汉理工大学出版社 * |
| 陈敏,等: "《网络定义5G网络——面向智能服务5G移动网络关键技术探索》", 31 December 2016, 华中科技大学出版社 * |
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110751827A (zh) * | 2018-07-24 | 2020-02-04 | 东旭科技集团有限公司 | 输出提示信息的方法、装置、智能路灯及可读存储介质 |
| CN110853342A (zh) * | 2018-07-24 | 2020-02-28 | 东旭科技集团有限公司 | 确定驾驶状态的方法、装置、路灯及可读存储介质 |
| CN109003439A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-12-14 | 新华三技术有限公司 | 一种违章检测方法及装置 |
| CN109064752A (zh) * | 2018-09-30 | 2018-12-21 | 河南机电职业学院 | 一种判断车辆闯红灯的装置及其方法 |
| CN109348441A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-02-15 | 福建北斗星河通信有限公司 | 一种基于多端交互的稽查管理方法及移动体稽查管理方法 |
| CN109658712A (zh) * | 2018-12-23 | 2019-04-19 | 郑州威科姆华大北斗导航科技有限公司 | 电动车逆行违章记录方法和*** |
| CN112116815A (zh) * | 2019-06-21 | 2020-12-22 | 奥迪股份公司 | 申诉证据获取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110415525A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-11-05 | 新华三技术有限公司成都分公司 | 一种违章检测方法及装置 |
| CN110929676A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-03-27 | 浙江工业大学 | 一种基于深度学习的违章掉头实时检测方法 |
| CN113129581A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-07-16 | 北京万集科技股份有限公司 | 车辆信息的传输***及方法、存储介质、电子装置 |
| CN111611901A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 车辆逆行检测方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN111611901B (zh) * | 2020-05-15 | 2023-10-03 | 北京百度网讯科技有限公司 | 车辆逆行检测方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN112733675A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 上海移为通信技术股份有限公司 | 车辆驾驶行为监测方法、***、电子设备和存储介质 |
| CN112802340A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-14 | 深圳云天励飞技术股份有限公司 | 车辆行驶数据处理方法、***及相关装置 |
| CN112802340B (zh) * | 2020-12-31 | 2023-03-03 | 深圳云天励飞技术股份有限公司 | 车辆行驶数据处理方法、***及相关装置 |
| CN113936472A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-01-14 | 安徽隼波科技有限公司 | 一种高速公路分流区实线变道检测方法及检测装置 |
| CN113936472B (zh) * | 2021-10-27 | 2023-12-22 | 安徽隼波科技有限公司 | 一种高速公路分流区实线变道检测方法及检测装置 |
| CN115909286A (zh) * | 2023-02-17 | 2023-04-04 | 浙江口碑网络技术有限公司 | 数据处理方法及装置 |
| CN115994324A (zh) * | 2023-03-13 | 2023-04-21 | 浙江口碑网络技术有限公司 | 数据处理方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108171980A (zh) | 交通违章检测方法、***及计算机可读存储介质 | |
| CN103335853B (zh) | 一种无人驾驶车辆认知能力测试***及方法 | |
| CN103359013B (zh) | 一种基于车车通信的换道超车辅助方法及*** | |
| CN105799512B (zh) | 车辆超速提醒方法及*** | |
| CN106781697B (zh) | 车载式不良天气实时感知及防碰撞预警方法 | |
| US11940291B2 (en) | Method for updating a map of the surrounding area, device for executing method steps of said method on the vehicle, vehicle, device for executing method steps of the method on a central computer, and computer-readable storage medium | |
| CN103680209B (zh) | 交通信息***和路况采集发布、防追尾、事故判断方法 | |
| CN113870553B (zh) | 一种面向混合交通流的路网运行状态检测***及方法 | |
| CN110208739A (zh) | 辅助车辆定位的方法、装置、设备和计算机可读存储介质 | |
| CN104508719A (zh) | 驾驶辅助***以及驾驶辅助方法 | |
| CN206194137U (zh) | 一种交通信号灯状态提示*** | |
| JP2009140008A (ja) | 危険走行情報提供装置、危険走行判定プログラム及び危険走行判定方法 | |
| CN110533909B (zh) | 一种基于交通环境的驾驶行为分析方法及*** | |
| CN110428663B (zh) | 一种车辆碰撞预警方法、车载终端及服务器 | |
| CN108039046A (zh) | 一种基于c-v2x的城市交叉路口行人检测识别*** | |
| CN105741566A (zh) | 基于智能交通管理***控制的交通信息显示*** | |
| CN106846819A (zh) | 一种基于小型飞行器的航拍罚单生成方法及实现*** | |
| CN109785637A (zh) | 车辆违规的分析评价方法及装置 | |
| CN110322729A (zh) | 基于v2x交通安全动态信息实时发布方法及*** | |
| CN109326180A (zh) | 智能路考***及方法 | |
| CN110398255A (zh) | 定位方法、装置及车辆 | |
| Zeb et al. | On-board diagnostic (OBD-II) based cyber physical system for road bottlenecks detection | |
| CN103021197B (zh) | 基于Android平台的解决车祸拥堵和紧急救援*** | |
| CN203415100U (zh) | 防汛预警装置和*** | |
| CN111489560B (zh) | 基于浅层卷积神经网络探测前车起步检测方法及控制方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180615 |