[發明專利]基于大數據和云分析的道路車輛違法檢測方法及系統

有效

• 申請號: 201611193230.X
• 申請日: 2016-12-21
• 公開（公告）號: CN108230669B
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發明（設計）人: 許德君
• 申請（專利權）人: 杭州海康威視數字技術股份有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/017
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 江崇玉

本發明公開了基于大數據和云分析的道路車輛違法檢測方法及系統。本發明的道路車輛違法檢測方法包括：大數據服務器集群存儲前端設備采集的過車數據并發送給云分析服務器集群，過車數據包括過車圖片和前端設備所在的交通卡口編號；云分析服務器集群對過車圖片進行分析處理，并根據預設的過濾條件篩選出體現違法行為的過車圖片，生成相應的車輛違法行為信息；云分析服務器集群將車輛違法行為信息發送給大數據服務器集群；大數據服務器集群根據采集過車圖片的前端設備所在交通卡口需要進行處理的違法行為列表，篩選出需要進行處理的車輛違法行為信息，生成相應的車輛違法行為記錄。本發明靈活地適應了交通卡口對違法行為規定各有不同的實際需要。

技術領域

本發明涉及視頻監控和分析技術領域，特別涉及基于大數據和云分析的道路車輛違法檢測方法及系統。

背景技術

隨著時代的發展，現在車輛越來越多，各種交通車輛違法行為及類型也隨之增多，交通事故頻發不止。

隨著科技的發展，現在道路上各種檢測車輛違法行為的方案也隨之而生，做好違法監控能有效的防止交通事故，保護人們生命財產安全。

但是當前的檢測方案要么需要大量的人力參與，要么不夠智能，難以適應不同的執法要求和復雜的監控環境。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了基于大數據和云分析的道路車輛違法檢測方法和系統，可以適應各個卡口的不同違法設定來檢測車輛的違法行為。所述技術方案如下：

第一方面，一種道路車輛違法檢測方法，應用于服務器集群，所述服務器集群包括大數據服務器集群和云分析服務器集群，所述方法包括：

大數據服務器集群存儲前端設備采集的過車數據并發送給云分析服務器集群，所述過車數據包括過車圖片和前端設備所在的交通卡口編號；

所述云分析服務器集群對所述過車圖片進行分析處理，并根據預設的過濾條件篩選出體現違法行為的過車圖片，生成相應的車輛違法行為信息；

所述云分析服務器集群將所述車輛違法行為信息發送給所述大數據服務器集群；

所述大數據服務器集群根據采集過車圖片的前端設備所在交通卡口需要進行處理的違法行為列表，篩選出需要進行處理的車輛違法行為信息，生成相應的車輛違法行為記錄。

可選擇地，所述生成相應的車輛違法行為記錄包括：

所述大數據服務器集群根據篩選出的車輛違法行為信息對應的過車圖片生成違法證據圖片，違法證據圖片包括體現違法場景的全景圖和體現車輛信息的車身圖。

可選擇地，所述云分析服務器集群生成并發送給所述大數據服務器集群的車輛違法行為信息包括車輛在過車圖片中的位置，所述大數據服務器集群根據所述車輛在過車圖片中的位置，在過車圖片中截取車身圖。

可選擇地，所述車輛違法行為信息包括：違法行為類型和車牌號碼。

可選擇地，所述過車數據還包括行駛時間，所述違法行為列表包括對應的違法行為類型和時間段，所述大數據服務器集群根據采集過車圖片的前端設備所在交通卡口需要進行處理的違法行為列表，篩選出需要進行處理的車輛違法行為信息包括：

所述大數據服務器集群提取車輛違法行為信息中的違法行為類型和對應的過車數據中的行駛時間，當對應的采集過車圖片的前端設備所在交通卡口需要進行處理的違法行為列表中包括該違法行為類型，且該行駛時間處于該違法行為類型對應的時間段內時，確認該車輛違法行為信息需要進行處理。

可選擇地，所述車輛違法行為信息還包括車輛類型，所述違法行為列表包括對應的違法行為類型和車輛類型，所述大數據服務器集群根據采集過車圖片的前端設備所在交通卡口需要進行處理的違法行為列表，篩選出需要進行處理的車輛違法行為信息包括：