CN112150795A - 一种车辆轨迹异常的检测方法及装置 - Google Patents

一种车辆轨迹异常的检测方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112150795A
CN112150795A CN201910559970.8A CN201910559970A CN112150795A CN 112150795 A CN112150795 A CN 112150795A CN 201910559970 A CN201910559970 A CN 201910559970A CN 112150795 A CN112150795 A CN 112150795A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
historical
passing time
gate
preset
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.)
Granted
Application number
CN201910559970.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112150795B (zh
Inventor
曾挥毫
李林森
莫致良
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Original Assignee
Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd filed Critical Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Priority to CN201910559970.8A priority Critical patent/CN112150795B/zh
Publication of CN112150795A publication Critical patent/CN112150795A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112150795B publication Critical patent/CN112150795B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/056Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for distinguishing direction of travel

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本申请实施例提供了一种车辆轨迹异常的检测方法及装置,涉及交通技术领域。该方法包括:获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息;判断待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件;如果待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件,则确定待检测车辆的车辆轨迹异常。采用本申请可以在车辆稀疏的场景下,避免漏检。

Description

一种车辆轨迹异常的检测方法及装置
技术领域
本申请涉及交通技术领域,特别是涉及一种车辆轨迹异常的检测方法及装置。
背景技术
现有技术中通常采用车辆轨迹异常检测技术,检测车辆的车辆轨迹是否异常,在检测出车辆的车辆轨迹异常时,告知交通管理人员,以使交通管理人员及时处理,预防交通事故的发生。
目前,通常根据待检测车辆和待检测车辆的相邻车辆的位置关系,判断待检测车辆的车辆轨迹是否异常。例如,检测装置可以按照预设的采样频率,采样待检测车辆的位置信息和待检测车辆周围的车辆的位置信息,检测装置可以获取在预设时间段内各采样点对应的待检测车辆的位置信息和待检测车辆周围的车辆的位置信息,并针对每一采样点,判断在该采样点,与待检测车辆距离小于预设距离阈值的相邻车辆的个数是否大于0且小于预设相邻阈值。其中,预设相邻阈值大于0。如果大于0且小于预设相邻阈值,则将该采样点记为异常点。确定异常点的个数,如果异常点的个数大于预设异常点阈值,则判定待检测车辆的车辆轨迹异常。
然而,现有技术中,需要根据待检测车辆和待检测车辆的相邻车辆的位置关系判断车辆轨迹是否异常,在车辆稀疏的场景下,待检测车辆没有相邻车辆或相邻车辆较少的情况下,如果待检测车辆的车辆轨迹异常,现有技术将无法判定该待检测车辆的车辆轨迹是否异常,导致漏检。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种车辆轨迹异常的检测方法及装置,可以在车辆稀疏的场景下,避免漏检。具体技术方案如下:
第一方面,提供了一种车辆轨迹异常的检测方法,所述方法包括:
获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息;
判断所述待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件;
如果所述待检测车辆的车辆行驶信息满足所述预设的轨迹异常判定条件,则确定所述待检测车辆的车辆轨迹异常。
可选的,所述待检测车辆的车辆行驶信息包括以下信息之一或任意组合:车辆通行方向、车辆通行时长和车辆通行时段;
所述判断所述待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件,包括:
判断所述待检测车辆的车辆通行方向是否属于预设的异常通行方向,和/或所述待检测车辆的车辆通行时长是否处于预设的正常通行时长区间,和/或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长是否小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长;
如果所述待检测车辆的车辆通行方向属于所述预设的异常通行方向,或所述待检测车辆的车辆通行时长不处于所述预设的正常通行时长区间,或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长,则确定所述待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
可选的,所述方法还包括:
确定从所述第一卡口经过的多个历史车辆中,未经过所述第二卡口的车辆的数目;
确定未经过所述第二卡口的车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目的比值,得到所述第一卡口至所述第二卡口的通行度;
若所述第一卡口至所述第二卡口的通行度小于预设第一阈值,则将所述第一卡口至所述第二卡口的通行方向作为所述异常通行方向。
可选的,所述方法还包括:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时长;
计算所述多个历史车辆的历史通行时长的平均值,得到历史平均通行时长;
计算所述历史平均通行时长与预设第一系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的上限,所述第一系数大于1;
计算所述历史平均通行时长与预设第二系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的下限,所述第二系数小于1;
根据所述正常通行时长区间的上限和所述正常通行时长区间的下限,得到所述正常通行时长区间。
可选的,所述方法还包括:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时段;
按照预设的取整规则,对各历史通行时段各自对应的起始时间和终止时间进行取整;
确定具有相同取整后的历史通行时段的历史车辆组;
针对每一历史车辆组,确定该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值;
如果该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值大于预设第二阈值,则将该历史车辆组对应的取整后的通行时段作为正常通行时段。
第二方面,提供了一种车辆轨迹异常的检测装置,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息;
判断模块,用于判断所述待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件;
确定模块,用于如果所述待检测车辆的车辆行驶信息满足所述预设的轨迹异常判定条件,则确定所述待检测车辆的车辆轨迹异常。
可选的,所述待检测车辆的车辆行驶信息包括以下信息之一或任意组合:车辆通行方向、车辆通行时长和车辆通行时段;
所述判断模块,具体用于:
判断所述待检测车辆的车辆通行方向是否属于预设的异常通行方向,和/或所述待检测车辆的车辆通行时长是否处于预设的正常通行时长区间,和/或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长是否小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长;
如果所述待检测车辆的车辆通行方向属于所述预设的异常通行方向,或所述待检测车辆的车辆通行时长不处于所述预设的正常通行时长区间,或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长,则确定所述待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
可选的,所述装置还包括第二获取模块,所述第二获取模块具体用于:
确定从所述第一卡口经过的多个历史车辆中,未经过所述第二卡口的车辆的数目;
确定未经过所述第二卡口的车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目的比值,得到所述第一卡口至所述第二卡口的通行度;
若所述第一卡口至所述第二卡口的通行度小于预设第一阈值,则将所述第一卡口至所述第二卡口的通行方向作为所述异常通行方向。
可选的,所述装置还包括第三获取模块,所述第三获取模块具体用于:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时长;
计算所述多个历史车辆的历史通行时长的平均值,得到历史平均通行时长;
计算所述历史平均通行时长与预设第一系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的上限,所述第一系数大于1;
计算所述历史平均通行时长与预设第二系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的下限,所述第二系数小于1;
根据所述正常通行时长区间的上限和所述正常通行时长区间的下限,得到所述正常通行时长区间。
可选的,所述装置还包括第四获取模块,所述第四获取模块具体用于:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时段;
按照预设的取整规则,对各历史通行时段各自对应的起始时间和终止时间进行取整;
确定具有相同取整后的历史通行时段的历史车辆组;
针对每一历史车辆组,确定该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值;
如果该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值大于预设第二阈值,则将该历史车辆组对应的取整后的通行时段作为正常通行时段。
第三方面,提供了一种电子设备,包括处理器和机器可读存储介质,所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令,所述处理器被所述机器可执行指令促使:实现第一方面所述的方法步骤。
第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法步骤。
本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行第一方面所述的方法。
本申请实施例提供的一种车辆轨迹异常的检测方法及装置,可以获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息;判断待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件;如果待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件,则确定待检测车辆的车辆轨迹异常。相比于现有技术,本申请不根据待检测车辆与其相邻车辆的位置关系判断车辆轨迹是否异常,可以在车辆稀疏的场景下,避免漏检。
当然,实施本申请的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种车辆轨迹异常的检测方法流程图;
图2为本申请实施例提供的一种有向权重图;
图3为本申请实施例提供的一种车辆轨迹异常的检测装置结构示意图
图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种车辆轨迹异常的检测方法,可以获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息;判断待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件;如果待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件,则确定待检测车辆的车辆轨迹异常。相比于现有技术,本申请不根据待检测车辆与其相邻车辆的关系判断车辆轨迹是否异常,可以在车辆稀疏的场景下,避免漏检。
下面将结合具体实施方式,对本申请实施例提供的一种车辆轨迹异常的检测方法进行详细的说明,如图1所示,具体步骤如下:
步骤101,获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息。
其中,待检测车辆的车辆行驶信息包括以下信息之一或任意组合:车辆通行方向、车辆通行时长和车辆通行时段。
本申请实施例中,道路上可以设置多个卡口,每个卡口处设置有抓拍相机,当车辆经过卡口时,卡口处的抓拍相机可以识别该车辆的标识,并记录该车辆经过该卡口时的时间。服务器与道路上各个卡口处的抓拍相机连接,用于获取每一卡口处的抓拍相机识别的经过该卡口的车辆的标识,及该车辆经过该卡口时的时间。
当待检测车辆经过某一卡口时,服务器可以将该卡口作为第二卡口,将待检测车辆上一次经过的卡口作为第一卡口。服务器可以获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息,例如,服务器可以获取待检测车辆的通行方向:从第一卡口至第二卡口,服务器可以根据待检测车辆经过第一卡口时的时间和待检测车辆经过第二卡口时的时间,确定待检测车辆从第一卡口至第二卡口的通行时长和通行时段。例如,通行时长为40分钟,通行时段为10点10分至10点50分。
另一个示例中,服务器可以获取待检测车辆经过各个卡口的时间,服务器可以根据待检测车辆经过各个卡口的时间,确定待检测车辆经过各个卡口的顺序,服务器可以将待检测车辆经过的任意两个顺序相邻的卡口作为第一卡口和第二卡口。
步骤102,判断待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件。
本申请实施例中,服务器可以判断待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件。其中,待检测车辆的车辆行驶信息包括以下信息之一或任意组合:车辆通行方向、车辆通行时长和车辆通行时段。针对车辆通行方向,服务器可以采用如下方式一的判断方式进行判断,针对车辆通行时长,服务器可以采用如下方式二的判断方式进行判断,针对车辆通行时段,服务器可以采用如下方式三的判断方式进行判断。
方式一:判断待检测车辆的车辆通行方向是否属于预设的异常通行方向,如果待检测车辆的车辆通行方向属于预设的异常通行方向,则确定待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
本申请实施例中,服务器可以根据经过第一卡口的历史车辆和经过第二卡口的历史车辆,确定从第一卡口至第二卡口的通行度,如果从第一卡口至第二卡口的通行度小于预设第一阈值,则将第一卡口至第二卡口的通行方向作为异常通行方向。具体的过程后续会详细说明。服务器可以确定任意两个位置卡口之间通行方向,是否为异常通行方向,如果为异常通行方向,则存储该异常通行方向。服务器可以判断待检测车辆的通行方向(即从第一卡口至第二卡口)是否属于异常通行方向,如果待检测车辆的通行方向属于异常通行方向,则确定待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
方式二:判断待检测车辆的车辆通行时长是否处于预设的正常通行时长区间,如果待检测车辆的车辆通行时长不处于预设的正常通行时长区间,则确定待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
本申请实施例中,服务器可以判断待检测车辆的车辆通行时长是否处于预设的正常通行时长区间,如果待检测车辆的车辆通行时长不处于预设的正常通行时长区间,则确定待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。其中,预设的正常通行时长区间为从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间,服务器可以根据从第一卡口至第二卡口的历史车辆的行驶信息得到从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间,具体过程后续会进行详细说明。或者,服务器可以获取第一卡口至第二卡口的路段的长度,及该路段规定的车速下限和车速上限,并将该路段的长度除以车速下限的值作为从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间的上限,将该路段的长度除以车速上限的值作为从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间的下限,进而得到从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间。
方式三:判断待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长是否小于待检测车辆的车辆通行时段不属于预设的正常通行时段的时长。如果待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长小于待检测车辆的车辆通行时段不属于预设的正常通行时段的时长,则确定待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
本申请实施例中,服务器可以判断待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长是否小于待检测车辆的车辆通行时段不属于预设的正常通行时段的时长。如果待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长小于待检测车辆的车辆通行时段不属于预设的正常通行时段的时长,则确定待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。其中,预设的正常通行时段的时长为从第一卡口至第二卡口的正常通行时段,服务器可以根据从第一卡口至第二卡口的历史车辆的行驶信息得到从第一卡口至第二卡口的正常通行时段,具体过程后续会进行详细说明。
例如,待检测车辆的车辆通行时段为9点30分至10点40分,从第一卡口至第二卡口的正常通行时段为10点30分至12点,则待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长为10点40分减去10点30分(即10分钟),待检测车辆的车辆通行时段不属于预设的正常通行时段的时长为10点30分减去9点30分(即60分钟),待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长10分钟小于待检测车辆的车辆通行时段不属于预设的正常通行时段的时长60分钟,待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
其中,服务器可以采用方式一至方式三中的任一方式进行判断,也可以采用方式一至方式三中的任一组合进行判断。例如,采用方式一、方式二和方式三进行判断。
步骤103,如果待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件,则确定待检测车辆的车辆轨迹异常。
本申请实施例中,如果待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件,则服务器确定待检测车辆从第一卡口至第二卡口的车辆轨迹异常。
本申请提供的方案,可以获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息;判断待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件;如果待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件,则确定待检测车辆的车辆轨迹异常。相比于现有技术,本申请不根据待检测车辆与其相邻车辆的位置关系判断车辆轨迹是否异常,可以在车辆稀疏的场景下,避免漏检。
可选的,本申请实施例提供了一种确定异常通行方向的方法,具体过程为:确定从第一卡口经过的多个历史车辆中,未经过第二卡口的车辆的数目。确定未经过第二卡口的车辆的数目与多个历史车辆的总数目的比值,得到第一卡口至第二卡口的通行度。若第一卡口至第二卡口的通行度小于预设第一阈值,则将第一卡口至第二卡口的通行方向作为异常通行方向。
本申请实施例中,服务器可以确定从第一卡口经过的多个历史车辆,并确定从第一卡口经过的多个历史车辆中,未经过第二卡口的车辆的数目,然后服务器可以将未经过第二卡口的车辆的数目与多个历史车辆的总数目的比值,作为第一卡口至第二卡口的通行度。若第一卡口至第二卡口的通行度小于预设第一阈值,则将第一卡口至第二卡口的通行方向作为异常通行方向。例如,服务器确定的从第一卡口经过的多个历史车辆的总数目为50,确定的从第一卡口经过的多个历史车辆中,未经过第二卡口的车辆的数目为10,则服务器确定第一卡口至第二卡口的通行度为10/50(即0.2),预设第一阈值为0.5,第一卡口至第二卡口的通行度0.2小于预设第一阈值0.5,则服务器将第一卡口至第二卡口的通行方向作为异常通行方向。
可选的,本申请实施例提供了一种确定正常通行时长区间的方法,具体过程为:获取从第一卡口至第二卡口的多个历史车辆的历史通行时长。计算多个历史车辆的历史通行时长的平均值,得到历史平均通行时长。计算历史平均通行时长与预设第一系数的乘积,得到正常通行时长区间的上限,第一系数大于1。计算历史平均通行时长与预设第二系数的乘积,得到正常通行时长区间的下限,第二系数小于1。根据正常通行时长区间的上限和正常通行时长区间的下限,得到正常通行时长区间。
本申请实施例中,服务器可以获取第一卡口处的抓拍相机识别的经过该卡口的历史车辆的标识,及该历史车辆经过该卡口时的时间,并获取第一卡口处的抓拍相机识别的经过该卡口的历史车辆的标识,及该历史车辆经过该卡口时的时间。服务器可以确定多个经过第一卡口且经过第二卡口的历史车辆,并获取各历史车辆分别经过第一卡口时的时间和经过第二卡口时的时间,服务器可以根据各历史车辆分别经过第一卡口时的时间和经过第二卡口时的时间,确定各历史车辆从第一卡口行驶至第二卡口的历史通行时长。
服务器可以计算多个历史车辆的历史通行时长的平均值,得到历史平均通行时长。然后,服务器计算历史平均通行时长与预设第一系数的乘积,得到从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间的上限,并计算历史平均通行时长与预设第二系数的乘积,得到从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间的下限。其中,第一系数大于1,第二系数小于1。服务器可以根据从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间的上限和从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间的下限,得到从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间。
例如,多个历史车辆的的历史通行时长分别为50分钟、60分钟、40分钟和70分钟。服务器可以计算多个历史车辆的历史通行时长的平均值,得到历史平均通行时长(50+60+40+70)/4分钟(即55分钟),第一系数为1.5,第二系数为0.5,则服务器确定从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间的下限为0.5*55分钟(即22.5分钟),从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间的上限为1.5*55分钟(即77.5分钟),则服务器确定从第一卡口至第二卡口的正常通行时长区间为[22.5,77.5]。
可选的,本申请实施例提供了一种确定正常通行时段的方法,具体过程为:获取从第一卡口至第二卡口的多个历史车辆的历史通行时段。按照预设的取整规则,对各历史通行时段各自对应的起始时间和终止时间进行取整。确定具有相同取整后的历史通行时段的历史车辆组。针对每一历史车辆组,确定该历史车辆组中历史车辆的数目与多个历史车辆的总数目之间的比值。如果该历史车辆组中历史车辆的数目与多个历史车辆的总数目之间的比值大于预设第二阈值,则将该历史车辆组对应的取整后的通行时段作为正常通行时段。
本申请实施例中,服务器可以获取第一卡口处的抓拍相机识别的经过该卡口的历史车辆的标识,及该历史车辆经过该卡口时的时间,并获取第一卡口处的抓拍相机识别的经过该卡口的历史车辆的标识,及该历史车辆经过该卡口时的时间。服务器可以确定多个经过第一卡口且经过第二卡口的历史车辆,并获取各历史车辆分别经过第一卡口时的时间和经过第二卡口时的时间,服务器可以根据各历史车辆分别经过第一卡口时的时间和经过第二卡口时的时间,确定各历史车辆从第一卡口行驶至第二卡口的历史通行时段。例如,某一历史车辆经过第一卡口时的时间为10点20分,经过第二卡口时的时间为11点40分,则确定该历史车辆从第一卡口至第二卡口的通行时段为10点20分至11点40分。
服务器可以按照预设的取整规则,对各历史通行时段各自对应的起始时间和终止时间进行取整。其中,取整规则可以为半小时取整规则,即确定在待取整时间之前,与待取整时间在时间上最相邻的第一时间,并确定在待取整时间之后,与待取整时间在时间上最相邻的第二时间,该第一时间和第二时间可以整除半小时。若待取整时间与第一时间的差值大于第二时间与取整时间的差值,则将第一时间作为取整后的待取整时间;若待取整时间与第一时间的差值小于第二时间与取整时间的差值,则将第二时间作为取整后的待取整时间。例如,待取整时间为10点20分,则第一时间为10点,第二时间为10点30分,待取整时间10点20分与第一时间10点的差值20分钟大于第二时间与取整时间的差值10分钟,则将第一时间10点作为取整后的待取整时间。例如,各历史通行时段分别为9点10分至10点10分,9点5分至10点5分,9点12分至10点12分,11点10分至12点10分,11点5分至12点5分,11点12分至12点12分,22点12分至23点12分,则取整后的历史通行时段分别为9点至10点,9点至10点,9点至10点,11点至12点,11点至12点,11点至12点,22点至23点。
服务器可以确定具有相同取整后的历史通行时段的历史车辆组。针对每一历史车辆组,确定该历史车辆组中历史车辆的数目与多个历史车辆的总数目之间的比值。如果该历史车辆组中历史车辆的数目与多个历史车辆的总数目之间的比值大于预设第二阈值,则将该历史车辆组对应的取整后的通行时段作为从第一卡口至第二卡口的正常通行时段。
例如,确定的多个历史车辆的总数目为7,取整后的历史通行时段分别为9点至10点,9点至10点,9点至10点,11点至12点,11点至12点,11点至12点,22点至23点,第二阈值为0.2。取整后的历史通行时段为9点至10点的历史车辆组中的历史车辆的数目为3,该历史车辆组中历史车辆的数目3与多个历史车辆的总数目7之间的比值大于预设第二阈值0.2,则将取整后的历史通行时段为9点至10点作为从第一卡口至第二卡口的正常通行时段。取整后的历史通行时段为11点至12点的历史车辆组中历史车辆的数目为3,该历史车辆组中历史车辆的数目3与多个历史车辆的总数目7之间的比值大于预设第二阈值0.2,则将取整后的历史通行时段为9点至10点作为从第一卡口至第二卡口的正常通行时段。取整后的历史通行时段为22点至23点的历史车辆组中历史车辆的数目为1,该历史车辆组中历史车辆的数目1与多个历史车辆的总数目7之间的比值大于预设第二阈值0.2,则不将取整后的历史通行时段为22点至23点作为从第一卡口至第二卡口的正常通行时段。
本申请实施例还提供了一种车辆轨迹异常的检测方法示例,服务器可以获取每一卡口处的抓拍相机识别的经过该卡口的历史车辆的标识,及该历史车辆经过该卡口时的时间。针对每一历史车辆,服务器可以根据该历史车辆经过各个卡口的时间,对该历史车辆经过的各个卡口排序,得到该历史车辆的车辆轨迹信息。服务器可以将该历史车辆的车辆轨迹信息按天拆分,得到该历史车辆每天的车辆轨迹信息。
根据各历史车辆的每天的车辆轨迹信息,针对任意两个位置相邻的卡口,为了叙述方便可以将该两个位置相邻的卡口称为第三卡口和第四卡口,服务器可以确定从第三卡口至第四卡口的通行度,及从第四卡口至第三卡口的通行度。具体过程可以参考上述确定异常通行方向的方法示例。服务器可以确定从第三卡口至第四卡口的正常通行时长区间,及从第四卡口至第三卡口的正常通行时长区间,具体过程可以参考上述确定正常通行时长区间的方法示例。服务器可以确定从第三卡口至第四卡口的正常通行时段,及从第四卡口至第三卡口的正常通行时段,具体过程可以参考上述确定正常通行时段的方法示例。这样,服务器可以生成各卡口之间的有向权重图,该图包含多个边,每个边可以表示为:(P(x),P(y),R(z)),W(w),其中P(x),P(y)表示卡口,R(z)表示两个卡口之间的联系类型,包括通行度d,正常通行时长t,正常通行时段p,W(w)表示联系类型的值。其中,R(z)=d时,W(d)为卡口P(x)至卡口P(y)的通行度;R(z)=t时,W(t)为卡口P(x)至卡口P(y)的正常通行时长;R(z)=p时,W(p)为卡口P(x)至卡口P(y)的正常通行时段。服务器可以定时更新各卡口之间的有向权重图。
例如,有向权重图可以如图2所示,从卡口P(A)至卡口P(D)的通行度d(A_D)为0.5,从卡口P(A)至卡口P(D)的正常通行时长T(A_D)为60,从卡口P(A)至卡口P(D)的正常通行时段P(A_D)为12:00-12:30。从卡口P(D)至卡口P(A)的通行度d(D_A)为0.3,从卡口P(D)至卡口P(A)的正常通行时长T(D_A)为50,从卡口P(D)至卡口P(A)的正常通行时段P(D_A)为6:00-6:30。从卡口P(B)至卡口P(A)的通行度B(B_A)为0.3,从卡口P(B)至卡口P(A)的正常通行时长T(B_A)为100,从卡口P(B)至卡口P(A)的正常通行时段P(B_A)为13:00-13:30。从卡口P(C)至卡口P(D)的通行度C(C_D)为0.9,从卡口P(C)至卡口P(D)的正常通行时长T(C_D)为20,从卡口P(C)至卡口P(D)的正常通行时段P(C_D)为13:00-13:30。从卡口P(C)至卡口P(B)的通行度C(C_B)为0.8,从卡口P(C)至卡口P(B)的正常通行时长T(C_B)为35,从卡口P(C)至卡口P(B)的正常通行时段P(C_B)为13:00-14:00。从卡口P(B)至卡口P(C)的通行度C(B_C)为0.6,从卡口P(B)至卡口P(C)的正常通行时长T(B_C)为15,从卡口P(B)至卡口P(C)的正常通行时段P(B_C)为13:00-13:30。
服务器可以获取待检测车辆经过任意两个卡口的车辆行驶信息,例如服务器获取待检测车辆从卡口P(B)至卡口P(A)的车辆行驶信息,车辆行驶信息包括车辆通行方向、车辆通行时长和车辆通行时段。服务器根据有向权重图,确定卡口P(B)至卡口P(A)的通行度、正常通行时长和正常通行时段。服务器可以判断确定的通行度是否小于预设第一阈值,和/或待检测车辆的车辆通行时长是否处于确定的正常通行时长区间,和/或待检测车辆的车辆通行时段属于确定的正常通行时段的时长是否小于待检测车辆的车辆通行时段不属于确定的正常通行时段的时长。
如果确定的通行度小于预设第一阈值,或待检测车辆的车辆通行时长不处于确定的正常通行时长区间,或待检测车辆的车辆通行时段属于确定的正常通行时段的时长小于待检测车辆的车辆通行时段不属于确定的正常通行时段的时长,则服务器确定待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
基于相同的技术构思,如图3所示,本申请实施例还提供了一种车辆轨迹异常的检测装置,所述装置包括:
第一获取模块301,用于获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息;
判断模块302,用于判断所述待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件;
确定模块303,用于如果所述待检测车辆的车辆行驶信息满足所述预设的轨迹异常判定条件,则确定所述待检测车辆的车辆轨迹异常。
可选的,所述待检测车辆的车辆行驶信息包括以下信息之一或任意组合:车辆通行方向、车辆通行时长和车辆通行时段;
所述判断模块302,具体用于:
判断所述待检测车辆的车辆通行方向是否属于预设的异常通行方向,和/或所述待检测车辆的车辆通行时长是否处于预设的正常通行时长区间,和/或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长是否小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长;
如果所述待检测车辆的车辆通行方向属于所述预设的异常通行方向,或所述待检测车辆的车辆通行时长不处于所述预设的正常通行时长区间,或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长,则确定所述待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
可选的,所述装置还包括第二获取模块,所述第二获取模块具体用于:
确定从所述第一卡口经过的多个历史车辆中,未经过所述第二卡口的车辆的数目;
确定未经过所述第二卡口的车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目的比值,得到所述第一卡口至所述第二卡口的通行度;
若所述第一卡口至所述第二卡口的通行度小于预设第一阈值,则将所述第一卡口至所述第二卡口的通行方向作为所述异常通行方向。
可选的,所述装置还包括第三获取模块,所述第三获取模块具体用于:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时长;
计算所述多个历史车辆的历史通行时长的平均值,得到历史平均通行时长;
计算所述历史平均通行时长与预设第一系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的上限,所述第一系数大于1;
计算所述历史平均通行时长与预设第二系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的下限,所述第二系数小于1;
根据所述正常通行时长区间的上限和所述正常通行时长区间的下限,得到所述正常通行时长区间。
可选的,所述装置还包括第四获取模块,所述第四获取模块具体用于:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时段;
按照预设的取整规则,对各历史通行时段各自对应的起始时间和终止时间进行取整;
确定具有相同取整后的历史通行时段的历史车辆组;
针对每一历史车辆组,确定该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值;
如果该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值大于预设第二阈值,则将该历史车辆组对应的取整后的通行时段作为正常通行时段。
本申请实施例还提供了一种电子设备,如图4所示,包括处理器401、通信接口402、存储器403和通信总线404,其中,处理器401,通信接口402,存储器403通过通信总线404完成相互间的通信,
存储器403,用于存放计算机程序;
处理器401,用于执行存储器403上所存放的程序时,实现如下步骤:
获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息;
判断所述待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件;
如果所述待检测车辆的车辆行驶信息满足所述预设的轨迹异常判定条件,则确定所述待检测车辆的车辆轨迹异常。
可选的,所述待检测车辆的车辆行驶信息包括以下信息之一或任意组合:车辆通行方向、车辆通行时长和车辆通行时段;
所述判断所述待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件,包括:
判断所述待检测车辆的车辆通行方向是否属于预设的异常通行方向,和/或所述待检测车辆的车辆通行时长是否处于预设的正常通行时长区间,和/或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长是否小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长;
如果所述待检测车辆的车辆通行方向属于所述预设的异常通行方向,或所述待检测车辆的车辆通行时长不处于所述预设的正常通行时长区间,或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长,则确定所述待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
可选的,所述方法还包括:
确定从所述第一卡口经过的多个历史车辆中,未经过所述第二卡口的车辆的数目;
确定未经过所述第二卡口的车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目的比值,得到所述第一卡口至所述第二卡口的通行度;
若所述第一卡口至所述第二卡口的通行度小于预设第一阈值,则将所述第一卡口至所述第二卡口的通行方向作为所述异常通行方向。
可选的,所述方法还包括:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时长;
计算所述多个历史车辆的历史通行时长的平均值,得到历史平均通行时长;
计算所述历史平均通行时长与预设第一系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的上限,所述第一系数大于1;
计算所述历史平均通行时长与预设第二系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的下限,所述第二系数小于1;
根据所述正常通行时长区间的上限和所述正常通行时长区间的下限,得到所述正常通行时长区间。
可选的,所述方法还包括:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时段;
按照预设的取整规则,对各历史通行时段各自对应的起始时间和终止时间进行取整;
确定具有相同取整后的历史通行时段的历史车辆组;
针对每一历史车辆组,确定该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值;
如果该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值大于预设第二阈值,则将该历史车辆组对应的取整后的通行时段作为正常通行时段。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect,PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture,EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory,NVM),例如至少一个磁盘存储器。可选的,存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,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。
在本申请提供的又一实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一车辆轨迹异常的检测方法的步骤。
在本申请提供的又一实施例中,还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述实施例中任一车辆轨迹异常的检测方法。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,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、物品或者设备不仅包括那些要素,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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已,并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本申请的保护范围内。

Claims (12)

1.一种车辆轨迹异常的检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息;
判断所述待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件;
如果所述待检测车辆的车辆行驶信息满足所述预设的轨迹异常判定条件,则确定所述待检测车辆的车辆轨迹异常。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待检测车辆的车辆行驶信息包括以下信息之一或任意组合:车辆通行方向、车辆通行时长和车辆通行时段;
所述判断所述待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件,包括:
判断所述待检测车辆的车辆通行方向是否属于预设的异常通行方向,和/或所述待检测车辆的车辆通行时长是否处于预设的正常通行时长区间,和/或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长是否小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长;
如果所述待检测车辆的车辆通行方向属于所述预设的异常通行方向,或所述待检测车辆的车辆通行时长不处于所述预设的正常通行时长区间,或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长,则确定所述待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定从所述第一卡口经过的多个历史车辆中,未经过所述第二卡口的车辆的数目;
确定未经过所述第二卡口的车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目的比值,得到所述第一卡口至所述第二卡口的通行度;
若所述第一卡口至所述第二卡口的通行度小于预设第一阈值,则将所述第一卡口至所述第二卡口的通行方向作为所述异常通行方向。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时长;
计算所述多个历史车辆的历史通行时长的平均值,得到历史平均通行时长;
计算所述历史平均通行时长与预设第一系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的上限,所述第一系数大于1;
计算所述历史平均通行时长与预设第二系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的下限,所述第二系数小于1;
根据所述正常通行时长区间的上限和所述正常通行时长区间的下限,得到所述正常通行时长区间。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时段;
按照预设的取整规则,对各历史通行时段各自对应的起始时间和终止时间进行取整;
确定具有相同取整后的历史通行时段的历史车辆组;
针对每一历史车辆组,确定该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值;
如果该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值大于预设第二阈值,则将该历史车辆组对应的取整后的通行时段作为正常通行时段。
6.一种车辆轨迹异常的检测装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取待检测车辆从第一卡口行驶至第二卡口的车辆行驶信息;
判断模块,用于判断所述待检测车辆的车辆行驶信息是否满足预设的轨迹异常判定条件;
确定模块,用于如果所述待检测车辆的车辆行驶信息满足所述预设的轨迹异常判定条件,则确定所述待检测车辆的车辆轨迹异常。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述待检测车辆的车辆行驶信息包括以下信息之一或任意组合:车辆通行方向、车辆通行时长和车辆通行时段;
所述判断模块,具体用于:
判断所述待检测车辆的车辆通行方向是否属于预设的异常通行方向,和/或所述待检测车辆的车辆通行时长是否处于预设的正常通行时长区间,和/或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长是否小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长;
如果所述待检测车辆的车辆通行方向属于所述预设的异常通行方向,或所述待检测车辆的车辆通行时长不处于所述预设的正常通行时长区间,或所述待检测车辆的车辆通行时段属于预设的正常通行时段的时长小于所述待检测车辆的车辆通行时段不属于所述预设的正常通行时段的时长,则确定所述待检测车辆的车辆行驶信息满足预设的轨迹异常判定条件。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括第二获取模块,所述第二获取模块具体用于:
确定从所述第一卡口经过的多个历史车辆中,未经过所述第二卡口的车辆的数目;
确定未经过所述第二卡口的车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目的比值,得到所述第一卡口至所述第二卡口的通行度;
若所述第一卡口至所述第二卡口的通行度小于预设第一阈值,则将所述第一卡口至所述第二卡口的通行方向作为所述异常通行方向。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括第三获取模块,所述第三获取模块具体用于:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时长;
计算所述多个历史车辆的历史通行时长的平均值,得到历史平均通行时长;
计算所述历史平均通行时长与预设第一系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的上限,所述第一系数大于1;
计算所述历史平均通行时长与预设第二系数的乘积,得到所述正常通行时长区间的下限,所述第二系数小于1;
根据所述正常通行时长区间的上限和所述正常通行时长区间的下限,得到所述正常通行时长区间。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括第四获取模块,所述第四获取模块具体用于:
获取从所述第一卡口至所述第二卡口的多个历史车辆的历史通行时段;
按照预设的取整规则,对各历史通行时段各自对应的起始时间和终止时间进行取整;
确定具有相同取整后的历史通行时段的历史车辆组;
针对每一历史车辆组,确定该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值;
如果该历史车辆组中历史车辆的数目与所述多个历史车辆的总数目之间的比值大于预设第二阈值,则将该历史车辆组对应的取整后的通行时段作为正常通行时段。
11.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和机器可读存储介质,所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令,所述处理器被所述机器可执行指令促使:实现权利要求1-5任一所述的方法步骤。
12.一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内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一所述的方法步骤。
CN201910559970.8A 2019-06-26 2019-06-26 一种车辆轨迹异常的检测方法及装置 Active CN112150795B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910559970.8A CN112150795B (zh) 2019-06-26 2019-06-26 一种车辆轨迹异常的检测方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910559970.8A CN112150795B (zh) 2019-06-26 2019-06-26 一种车辆轨迹异常的检测方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112150795A true CN112150795A (zh) 2020-12-29
CN112150795B CN112150795B (zh) 2022-05-06

Family

ID=73869698

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910559970.8A Active CN112150795B (zh) 2019-06-26 2019-06-26 一种车辆轨迹异常的检测方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112150795B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114529871A (zh) * 2022-02-21 2022-05-24 创新奇智(上海)科技有限公司 一种酒驾识别方法、装置,电子设备及存储介质

Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB451863A (en) * 1935-02-12 1936-08-12 Automatic Electric Co Ltd Improvements in traffic control systems
CN102142191A (zh) * 2011-04-15 2011-08-03 四川长虹电器股份有限公司 交通管控的方法及***
CN202632535U (zh) * 2012-02-27 2012-12-26 中国农业大学 一种车辆限行提醒设备
WO2013027110A2 (en) * 2011-08-24 2013-02-28 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving support device and driving support method
CN102991415A (zh) * 2012-11-27 2013-03-27 杨伟 汽车限行警示方法
CN103093629A (zh) * 2013-01-08 2013-05-08 江苏省邮电规划设计院有限责任公司 基于智慧城市的限行区域车辆实时自动稽查方法和***
CN104506804A (zh) * 2014-12-22 2015-04-08 安徽三联交通应用技术股份有限公司 一种快速道路上的机动车异常行为监测装置及其方法
CN104742901A (zh) * 2013-11-26 2015-07-01 罗伯特·博世有限公司 用于识别机动车逆向于行驶方向地驶入道路的行车带中的方法和控制与检测装置
US20150264195A1 (en) * 2014-03-11 2015-09-17 Konica Minolta, Inc. Image forming device, image forming method and image forming system
CN105023431A (zh) * 2014-04-29 2015-11-04 高德软件有限公司 一种确定交通限行信息的方法及装置
CN105427590A (zh) * 2015-09-10 2016-03-23 江苏智通交通科技有限公司 重点车辆违法闯禁管理***及方法
CN106022296A (zh) * 2016-06-01 2016-10-12 银江股份有限公司 一种基于车辆热点区域的概率聚合的***检测方法
CN106445937A (zh) * 2015-08-05 2017-02-22 腾讯科技(深圳)有限公司 一种信息处理方法及装置、终端
CN107123264A (zh) * 2017-05-31 2017-09-01 温州市鹿城区中津先进科技研究院 一种基于交通大数据判断异常拥堵的方法
CN107204114A (zh) * 2016-03-18 2017-09-26 中兴通讯股份有限公司 一种车辆异常行为的识别方法及装置
CN107424410A (zh) * 2017-07-14 2017-12-01 中南大学 一种基于路径旅行时间计算的交通异常检测方法
CN107622660A (zh) * 2016-07-14 2018-01-23 北京四维图新科技股份有限公司 一种道路限行时间确定方法及装置
CN108038115A (zh) * 2017-10-23 2018-05-15 沈阳美行科技有限公司 一种限行数据的显示方法及装置
CN108257386A (zh) * 2016-12-29 2018-07-06 杭州海康威视数字技术股份有限公司 行驶轨迹获取方法和装置
CN108537597A (zh) * 2018-04-16 2018-09-14 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 停车优惠方法、停车管理***及可读存储介质
KR101939096B1 (ko) * 2018-06-07 2019-01-16 쿠도커뮤니케이션 주식회사 궤적서비스제공장치 및 그 장치의 구동방법

Patent Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB451863A (en) * 1935-02-12 1936-08-12 Automatic Electric Co Ltd Improvements in traffic control systems
CN102142191A (zh) * 2011-04-15 2011-08-03 四川长虹电器股份有限公司 交通管控的方法及***
WO2013027110A2 (en) * 2011-08-24 2013-02-28 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving support device and driving support method
CN202632535U (zh) * 2012-02-27 2012-12-26 中国农业大学 一种车辆限行提醒设备
CN102991415A (zh) * 2012-11-27 2013-03-27 杨伟 汽车限行警示方法
CN103093629A (zh) * 2013-01-08 2013-05-08 江苏省邮电规划设计院有限责任公司 基于智慧城市的限行区域车辆实时自动稽查方法和***
CN104742901A (zh) * 2013-11-26 2015-07-01 罗伯特·博世有限公司 用于识别机动车逆向于行驶方向地驶入道路的行车带中的方法和控制与检测装置
US20150264195A1 (en) * 2014-03-11 2015-09-17 Konica Minolta, Inc. Image forming device, image forming method and image forming system
CN105023431A (zh) * 2014-04-29 2015-11-04 高德软件有限公司 一种确定交通限行信息的方法及装置
CN104506804A (zh) * 2014-12-22 2015-04-08 安徽三联交通应用技术股份有限公司 一种快速道路上的机动车异常行为监测装置及其方法
CN106445937A (zh) * 2015-08-05 2017-02-22 腾讯科技(深圳)有限公司 一种信息处理方法及装置、终端
CN105427590A (zh) * 2015-09-10 2016-03-23 江苏智通交通科技有限公司 重点车辆违法闯禁管理***及方法
CN107204114A (zh) * 2016-03-18 2017-09-26 中兴通讯股份有限公司 一种车辆异常行为的识别方法及装置
CN106022296A (zh) * 2016-06-01 2016-10-12 银江股份有限公司 一种基于车辆热点区域的概率聚合的***检测方法
CN107622660A (zh) * 2016-07-14 2018-01-23 北京四维图新科技股份有限公司 一种道路限行时间确定方法及装置
CN108257386A (zh) * 2016-12-29 2018-07-06 杭州海康威视数字技术股份有限公司 行驶轨迹获取方法和装置
CN107123264A (zh) * 2017-05-31 2017-09-01 温州市鹿城区中津先进科技研究院 一种基于交通大数据判断异常拥堵的方法
CN107424410A (zh) * 2017-07-14 2017-12-01 中南大学 一种基于路径旅行时间计算的交通异常检测方法
CN108038115A (zh) * 2017-10-23 2018-05-15 沈阳美行科技有限公司 一种限行数据的显示方法及装置
CN108537597A (zh) * 2018-04-16 2018-09-14 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 停车优惠方法、停车管理***及可读存储介质
KR101939096B1 (ko) * 2018-06-07 2019-01-16 쿠도커뮤니케이션 주식회사 궤적서비스제공장치 및 그 장치의 구동방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114529871A (zh) * 2022-02-21 2022-05-24 创新奇智(上海)科技有限公司 一种酒驾识别方法、装置,电子设备及存储介质
CN114529871B (zh) * 2022-02-21 2024-05-28 创新奇智(上海)科技有限公司 一种酒驾识别方法、装置,电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN112150795B (zh) 2022-05-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110751828B (zh) 一种路段拥堵测量方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109961106B (zh) 轨迹分类模型的训练方法和装置、电子设备
CN112115024A (zh) 一种用于故障预测神经网络模型的训练方法与设备
US9702703B2 (en) System and method for monitoring driving behavior of a driver
CN110782659B (zh) 路况确定方法、装置、服务器及存储介质
CN108664603B (zh) 一种修复时序数据的异常聚合值的方法及装置
CN112188534B (zh) 一种异常检测方法和装置
CN111737377B (zh) 一种漂移轨迹的识别方法、装置及计算设备、存储介质
CN107749164B (zh) 一种车辆聚集分析方法及装置
CN111526063A (zh) 基于整体业务链路断点监控方法、装置、终端及存储介质
CN111368134B (zh) 一种交通数据处理的方法、装置、电子设备及存储介质
CN113269042B (zh) 基于行驶车辆违章识别的智能交通管理方法及***
CN111383246B (zh) 条幅检测方法、装置及设备
CN111815973B (zh) 信号交叉口分析方法及相关设备
CN111028503A (zh) 一种车辆变道监测方法及装置
CN112150795B (zh) 一种车辆轨迹异常的检测方法及装置
CN113723467A (zh) 用于缺陷检测的样本收集方法、装置和设备
CN110443319B (zh) 一种轨迹去重方法、装置及存储介质
CN114093171B (zh) 基于多源数据融合的交通运行状态监测方法及装置
Ko et al. Measuring control delay components using second-by-second GPS speed data
CN111369810A (zh) 车辆出行特征获取方法、装置、电子设备及存储介质
CN112115946B (zh) 车牌的套牌识别方法、装置、存储介质和电子设备
CN113282920A (zh) 日志异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质
US7676769B2 (en) Adaptive threshold wafer testing device and method thereof
KR102158100B1 (ko) 이상 감지를 이용한 모니터링 자동화 방법 및 장치

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant