CN114241765B - 基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法、装置及存储介质,该方法包括构建包含定向车道及定向车道周边空间范围内的监控抓拍设备点的有向路径图;根据监控设备点集合V(G)获取一个时间周期内的过车数据,得到在时间周期t内经过定向车道V(G)范围的所有目标车辆;提取目标车辆Pi在一个时间周期内位于V(G)范围内的行车轨迹数据;判断目标车辆是否一直保持定向车道或非定向车道行驶,如不是,则在有向图中利用深度优先算法判断过车数据对应监控抓拍设备点之间是否存在有效路径,如有,则生成交通违法数据。该方法提供了在定向车道中基于时空逻辑分析车辆实施机动车违反禁止标线指示的违法行为的方法,且分析的交通违法数据更加的精确。
Description
技术领域
本发明属于智慧交通领域,具体涉及一种基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法、装置及存储介质。
背景技术
“定向车道”是指根据道路预设方向到达的不同地点,指定某车道仅供驶向规定地点、规定方向的车辆使用,驶向其余地点方向的车辆不得驶入的专用车道。“定向车道”旨在缓解城区车辆行经桥梁、隧道等路段车辆变道交织等问题,进一步增加桥梁、隧道等有多车道汇入或分流情况路段的通行效率,改善桥梁拥堵现状和交通秩序,减轻交通压力。
目前,定向车道主要依靠固定电子抓拍设备来完成定向车道道路交通执法管理,但因定向车道距离较长等原因,无法达到全路段监控抓拍覆盖,导致机动车穿插行驶等交通违法行为在监控盲区时有发生。当把过车数据按时空逻辑进行分析碰撞,监控盲区的穿插行驶等交通违法行为将无法逃脱道路交通执法管理,因此,本领域急需一种基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法。
发明内容
本发明的目的是提供了一种基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法、装置及存储介质,用于克服现有技术中的至少一种缺陷。
本发明的技术方案是这样实现的:本发明公开了一种基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法,包括如下步骤:
步骤1,将定向车道及定向车道周边空间范围内的监控设备点F1,F2,...,Fn构建有向图G=(V,E),其中G表示有向图,V(G)={F1,F2,...,Fn}表示监控设备点的有限集合,E(G)={<F1,F2>,<F2,F3>,...,<F3,Fn>}表示点到点的有向边的有限集合;
步骤2,根据监控设备点集合V(G)获取一个时间周期t内的过车数据,得到在时间周期t内经过定向车道V(G)范围的所有目标车辆即为(P1,P2,…,Pm);
步骤3,提取目标车辆Pi在一个时间周期内位于V(G)范围内的行车轨迹数据(L1,L2,…,Ln);
步骤4,按时间顺序从上述行车轨迹数据(L1,L2,…,Ln)中依次取出目标车辆Pi过车数据,并以第一条过车数据L1为参照数据,将依次取出的过车数据L2,L3,…,Ln分别与L1进行对比分析,判断目标车辆Pi是否一直保持定向车道或非定向车道行驶,如果是,则进入步骤8,如果不是,则进入步骤5;
步骤5,查询目标车辆Pi在规定时间位于V(G)范围内是否存在交通违法数据记录,如存在,则进入步骤8,如不存在,则进入步骤6;
步骤6,提取对比分析中与L1行驶车道不同的过车数据Lj对应的监控设备点Fn和与L1行驶车道相同的过车数据Lj-1对应的监控设备点Fn-1,计算在有向图G=(V,E)中监控设备点Fn-1到Fn之间是否存在有效路径,如存在,则进入步骤7,如不存在,则进入步骤8;
步骤7,生成该目标车辆Pi的交通违法数据;
步骤8,判断是否分析完所有的目标车辆,如是,则结束,如不是,则进入步骤3。
进一步地,根据监控设备点集合V(G)获取一个时间周期t内的过车数据,得到在时间周期t内经过定向车道V(G)范围的车辆即为(P1,P2,…,Pm),具体包括:
根据监控设备点集合V(G)获取一个时间周期内的过车数据,根据过车数据中的车牌将过车数据进行聚合,得到一个时间周期内的所有车牌(P1,P2,…,Pm)。
进一步地,判断目标车辆Pi是否一直保持定向车道或非定向车道行驶,具体包括:当L2、L3、…、Ln均与L1行驶车道相同,则表明目标车辆Pi一直保持定向车道或非定向车道行驶,当L2、L3、…、Ln中至少有一个与L1行驶车道不同,则表明目标车辆Pi没有一直保持定向车道或非定向车道行驶。
进一步地,查询目标车辆Pi在规定时间位于V(G)范围内是否存在交通违法数据记录,具体包括:在规定时间范围内,查询交通违法数据库中是否存在目标车辆Pi在该定向车道上实施机动车违反禁止标线指示的交通违法数据记录。
进一步地,利用图形搜索算法计算在有向图G=(V,E)中监控设备点Fn-1到Fn之间是否存在有效路径;图形搜索算法采用深度优先算法。
进一步地,生成该目标车辆Pi的交通违法数据后保存在交通违法数据库中。
进一步地,生成该目标车辆Pi位于V(G)范围内的交通违法数据,具体包括:将该目标车辆Pi的过车数据中的过车图片按规则合成并叠加交通违法信息,生成位于V(G)范围内的交通违法数据。
进一步地,将该目标车辆Pi的过车数据中的过车图片按规则合成并叠加交通违法信息,生成位于V(G)范围内的交通违法数据,具体包括:将目标车辆Pi的过车数据Lj-1和Lj中的过车图片按规则合成并叠加交通违法信息,生成目标车辆Pi在该定向车道实施机动车违反禁止标线指示的交通违法数据。
本发明还公开了一种存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法的步骤。
本发明还公开了一种基于时空逻辑的定向车道交通违法分析装置,包括:处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器,其中,所述处理器用于运行所述计算机程序时,执行如上所述的基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法的步骤。
本发明至少具有如下有益效果:本发明适用于智慧交通领域,涉及道路交通执法管理领域,本发明的基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法,包括,步骤一,以定向车道起点监控抓拍设备为起始点,构建包含定向车道及定向车道周边空间范围内的监控抓拍设备点的有向路径图;步骤二,根据车牌聚合包含有向图中监控抓拍设备点一个时间周期内的过车数据,得到一个时间周期内的所有车牌;步骤三,根据聚合后的车牌获取所有目标车辆在一个时间周期内在监控抓拍设备点范围内的行车轨迹数据;步骤四,以第一条过车数据为参照,依次对过车数据进行比对分析,判断目标车辆是否一直保持定向车道或非定向车道行驶,如果是则进入步骤八,如果不是则进入步骤五;步骤五,在规则时间范围内,查询目标车辆是否存在在该定向车道实施机动车违反禁止标线指示的交通违法数据记录,如存在则进入步骤八,如不存在则进入步骤六;步骤六,在有向图中利用深度优先算法(DFS)判断过车数据对应监控抓拍设备点之间是否存在有效路径,如有则进入步骤七,如没有则进入步骤八;步骤七,将过车数据中的过车图片按规则合成并叠加交通违法信息,生成交通违法数据;步骤八,判断是否已分析完所有目标车辆,如是则结束,如不是则进入步骤三。本发明采用该方法提供了在定向车道中基于时空逻辑分析车辆实施机动车违反禁止标线指示的违法行为的方法,同时采用定向车道监控抓拍设备点有向图路径算法进行数据验证,使得分析的交通违法数据更加的精确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例,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它的附图。
图1为本发明实施例提供的基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
参见图1,本发明实施例提供一种基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法,包括如下步骤:
步骤1,假设在定向车道及其周边的监控设备点有n个,以定向车道起点监控抓拍设备为起始点,将定向车道及定向车道周边空间范围内的监控设备点F1,F2,...,Fn构建有向图G=(V,E),其中G表示有向图,V(G)={F1,F2,...,Fn}表示监控设备点的有限集合,E(G)={<F1,F2>,<F2,F3>,...,<F3,Fn>}表示点到点的有向边的有限集合;
步骤2,设置一个时间周期为t,根据监控设备点集合V(G)获取一个时间周期t内的过车数据,得到在时间周期t内经过定向车道V(G)范围的所有目标车辆即为(P1,P2,…,Pm);本发明可以按照设定的顺序依次分析所有的目标车辆,如可以按照(P1,P2,…,Pm)的顺序依次分析所有的目标车辆。
步骤3,每次分析目标车辆Pi时,提取目标车辆Pi在一个时间周期内位于V(G)范围内的行车轨迹数据(L1,L2,…,Ln);
步骤4,按时间顺序从上述行车轨迹数据(L1,L2,…,Ln)中依次取出目标车辆Pi过车数据,并以第一条过车数据L1为参照数据,将依次取出的过车数据L2,L3,…,Ln分别与L1进行对比分析,判断目标车辆Pi是否一直保持定向车道或非定向车道行驶,如果是,则进入步骤8,如果不是,则进入步骤5;
步骤5,查询目标车辆Pi在规定时间位于V(G)范围内是否存在交通违法数据记录,如存在,则进入步骤8,如不存在,则进入步骤6;
步骤6,提取对比分析中与L1行驶车道不同的过车数据Lj对应的监控设备点Fn和与L1行驶车道相同的过车数据Lj-1对应的监控设备点Fn-1,计算在有向图G=(V,E)中监控设备点Fn-1到Fn之间是否存在有效路径,如存在,则进入步骤7,如不存在,则进入步骤8;
步骤7,生成该目标车辆Pi的交通违法数据;
步骤8,判断是否分析完所有的目标车辆,如是,则结束,如不是,则进入步骤3,继续分析下一目标车辆。
进一步地,根据监控设备点集合V(G)获取一个时间周期t内的过车数据,得到在时间周期t内经过定向车道V(G)范围的车辆即为(P1,P2,…,Pm),具体包括:
根据监控设备点集合V(G)获取一个时间周期内的过车数据,根据过车数据中的车牌将过车数据进行聚合,得到一个时间周期内的所有车牌(P1,P2,…,Pm)。
进一步地,判断目标车辆Pi是否一直保持定向车道或非定向车道行驶,具体包括:当L2、L3、…、Ln均与L1行驶车道相同,则表明目标车辆Pi一直保持定向车道或非定向车道行驶,当L2、L3、…、Ln中至少有一个与L1行驶车道不同,则表明目标车辆Pi没有一直保持定向车道或非定向车道行驶。
进一步地,查询目标车辆Pi在规定时间位于V(G)范围内是否存在交通违法数据记录,具体包括:在规定时间范围内,查询交通违法数据库中是否存在目标车辆Pi在该定向车道上实施机动车违反禁止标线指示的交通违法数据记录。
进一步地,利用图形搜索算法计算在有向图G=(V,E)中监控设备点Fn-1到Fn之间是否存在有效路径。本实施例的图形搜索算法采用深度优先算法(DFS)。
进一步地,生成该目标车辆Pi的交通违法数据后保存在交通违法数据库中。
进一步地,生成该目标车辆Pi位于V(G)范围内的交通违法数据,具体包括:将该目标车辆Pi的过车数据中的过车图片按规则合成并叠加交通违法信息,生成位于V(G)范围内的交通违法数据。
进一步地,将该目标车辆Pi的过车数据中的过车图片按规则合成并叠加交通违法信息,生成位于V(G)范围内的交通违法数据,具体包括:将目标车辆Pi的过车数据Lj-1和Lj中的过车图片按规则合成并叠加交通违法信息,生成目标车辆Pi在该定向车道实施机动车违反禁止标线指示的交通违法数据。
基于上述方案,本发明列举了一种具体实施例,具体描述如下:
假设在定向车道及其周边的监控设备点有n个,则创建有向图G=(V,E),V(G)={F1,F2,...,Fn},E(G)={<F1,F2>,<F2,F3>,...,<F3,Fn>},设置一个时间周期为t,则在时间周期t内经过定向车道V(G)范围的车辆即为(P1,P2,…,Pm)。假设Pi的行车轨迹数据为(L1,L2,…,Ln),其中L1过车数据在定向车道内,Lj过车数据不在定向车道内,过车数据Lj-1在定向车道内,此时可以判断出该目标车辆Pi没有一直保持定向车道或非定向车道行驶。假设Lj过车数据对应的监控设备点为Fn,Lj-1过车数据对应的监控设备点为Fn-1,规定时间范围为t1,且在规则时间内车辆Pi在定向车道V(G)不存在机动车违反禁止标线指示的交通违法数据记录,则以Fn-1为起点,Fn为终点,在有向图G=(V,E)中利用深度优先算法(DFS)计算出Fn-1至Fn存在有效的单向路径,则提取Lj-1过车数据中的过车图片Mj-1及Lj过车数据中的过车图片Mj按图片合成规则进行合成并叠加交通违法信息,生成目标车辆Pi在定向车道定向车道V(G)实施机动车违反禁止标线指示的交通违法数据。
实施例二
本发明实施例还公开了一种存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现实施例一所述方法的步骤。
实施例三
本发明实施例还公开了一种基于时空逻辑的定向车道交通违法分析装置,包括:处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器,其中,所述处理器用于运行所述计算机程序时,执行如实施例一所述方法的步骤。
本领域技术人员还应当理解,结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性,上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件,取决于特定的应用和对整个***所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用,以变通的方式实现所描述的功能,但是,这种实现决策不应解释为背离本公开的保护范围。
结合本文的实施例所描述的方法或者算法的步骤可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或其组合。软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质连接至处理器,从而使处理器能够从该存储介质读取信息,且可向该存储介质写入信息。当然,存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该ASIC可以位于用户终端中。当然,处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于用户终端中。
对于软件实现,本申请中描述的技术可用执行本申请所述功能的模块(例如,过程、函数等)来实现。这些软件代码可以存储在存储器单元并由处理器执行。存储器单元可以实现在处理器内,也可以实现在处理器外,在后一种情况下,它经由各种手段以通信方式耦合到处理器,这些都是本领域中所公知的。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,将定向车道及定向车道周边空间范围内的监控设备点F1,F2,...,Fn构建有向图G=(V,E),其中G表示有向图,V(G)={F1,F2,...,Fn}表示监控设备点的有限集合,E(G)={<F1,F2>,<F2,F3>,...,<F3,Fn>}表示点到点的有向边的有限集合;
步骤2,根据监控设备点的有限集合V(G)获取一个时间周期t内的过车数据,得到在时间周期t内经过定向车道V(G)范围的所有目标车辆即为(P1,P2,…,Pm);
步骤3,提取目标车辆Pi在一个时间周期内位于V(G)范围内的行车轨迹数据(L1,L2,…,Ln);
步骤4,按时间顺序从上述行车轨迹数据(L1,L2,…,Ln)中依次取出目标车辆Pi过车数据,并以第一条过车数据L1为参照数据,将依次取出的过车数据L2,L3,…,Ln分别与L1进行对比分析,判断目标车辆Pi是否一直保持定向车道或非定向车道行驶,如果是,则进入步骤8,如果不是,则进入步骤5;
步骤5,查询目标车辆Pi在规定时间位于V(G)范围内是否存在交通违法数据记录,如存在,则进入步骤8,如不存在,则进入步骤6;
步骤6,提取对比分析中与L1行驶车道不同的过车数据Lj对应的监控设备点Fn和与L1行驶车道相同的过车数据Lj-1对应的监控设备点Fn-1,计算在有向图G=(V,E)中监控设备点Fn-1到Fn之间是否存在有效路径,如存在,则进入步骤7,如不存在,则进入步骤8;
步骤7,生成该目标车辆Pi的交通违法数据;
步骤8,判断是否分析完所有的目标车辆,如是,则结束,如不是,则进入步骤3。
2.如权利要求1所述的基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法,其特征在于:根据监控设备点的有限集合V(G)获取一个时间周期t内的过车数据,得到在时间周期t内经过定向车道V(G)范围的车辆即为(P1,P2,…,Pm),具体包括:
根据监控设备点的有限集合V(G)获取一个时间周期内的过车数据,根据过车数据中的车牌将过车数据进行聚合,得到一个时间周期内的所有车辆(P1,P2,…,Pm)。
3.如权利要求1所述的基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法,其特征在于:判断目标车辆Pi是否一直保持定向车道或非定向车道行驶,具体包括:当L2、L3、…、Ln均与L1行驶车道相同,则表明目标车辆Pi一直保持定向车道或非定向车道行驶,当L2、L3、…、Ln中至少有一个与L1行驶车道不同,则表明目标车辆Pi没有一直保持定向车道或非定向车道行驶。
4.如权利要求1所述的基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法,其特征在于:查询目标车辆Pi在规定时间位于V(G)范围内是否存在交通违法数据记录,具体包括:在规定时间范围内,查询交通违法数据库中是否存在目标车辆Pi在该定向车道上实施机动车违反禁止标线指示的交通违法数据记录。
5.如权利要求1所述的基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法,其特征在于:利用图形搜索算法计算在有向图G=(V,E)中监控设备点Fn-1到Fn之间是否存在有效路径;图形搜索算法采用深度优先算法。
6.如权利要求1所述的基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法,其特征在于:生成该目标车辆Pi的交通违法数据后保存在交通违法数据库中。
7.如权利要求1所述的基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法,其特征在于:生成该目标车辆Pi位于V(G)范围内的交通违法数据,具体包括:将该目标车辆Pi的过车数据中的过车图片按规则合成并叠加交通违法信息,生成位于V(G)范围内的交通违法数据。
8.如权利要求7所述的基于时空逻辑的定向车道交通违法分析方法,其特征在于:将该目标车辆Pi的过车数据中的过车图片按规则合成并叠加交通违法信息,生成位于V(G)范围内的交通违法数据,具体包括:将目标车辆Pi的过车数据Lj-1和Lj中的过车图片按规则合成并叠加交通违法信息,生成目标车辆Pi在该定向车道实施机动车违反禁止标线指示的交通违法数据。
9.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。
10.一种基于时空逻辑的定向车道交通违法分析装置,其特征在于,包括:处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器,其中,所述处理器用于运行所述计算机程序时,执行权利要求1至8任一项所述方法的步骤。
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