[發明專利]非機動車交通違法判定方法、系統、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202011510604.2
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112560711A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 譚雙江
• 申請（專利權）人: 深圳賽安特技術服務有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06F16/583
• 代理公司: 北京鴻元知識產權代理有限公司 11327
• 代理人: 袁文婷;王守梅

本發明涉及人工智能，提供一種非機動車交通違法判定方法、系統、裝置及存儲介質，其中的方法包括從違章地的監控設備中獲取非機動車的違章圖片，并記錄違章時間段；對所述違章圖片進行圖像識別，以確定所述違章圖片中的行為人的初步身份信息；根據所述初步身份信息對所述違章地在所述違章時間段內的所有非機動車車主的人員信息表進行查詢，以確定所述違章圖片中的行為人的最終身份信息。此外，本發明還涉及區塊鏈技術，違章圖片存儲于區塊鏈中。本發明提供的技術方案既能夠解決現有的非機動車違法判定方法工作效率低、實用性差的問題。

技術領域

本發明涉及圖片識別技術領域，尤其涉及一種非機動車交通違法判定方法、系統、裝置及存儲介質。

背景技術

在現有的交通違法判定過程中，對于機動車而言，是非常方便的，通常情況下，機動車上都設置有牌照，在機動車出現交通違法時，通過對機動車違章拍照排出的違法行為和該違章機動車的車牌號即可確定該機動車的具體車主，并通過機動車車管登記系統，實現交通違章的罰單發送。

然而，對于非機動車而言，由于這類車輛還沒有明確規定所有車輛均需要掛定相應的車牌(只是部分城市對于部分電動型車輛要求進行了掛牌)，因此，對于現有的非機動車的違章判定方式，還是主要以交警到各路口進行監管查處的方式進行，這種方式雖然判定的準確率較高，但是，工作效率太低，實用性太差。

當然，也有少部分的非機動車的違章判定方式采用了人臉識別等技術，比如，通過攝像頭拍照的方式對違章的非機動車的臉部進行拍照，然后根據拍照后的圖片判定行為人的真實身份，并進行罰單，或者在違章展示屏幕上進行行為人的違法圖片展示。

然而，對于一些特定的非機動車行為人(主要包括外賣人員、快遞人員、代駕人員等)來說，這里類人員一般頭部都帶有頭盔、且同一類型的人員的服飾也較為統一，難以分辨，因此，對于這類違章人員，僅僅使用現有的人臉識別技術，無法識別出違章人員的真實身份，無法實現罰單的懲處。

基于以上技術問題，亟需一種能夠有效地識別特定的非機動車行為人的真實身份，并進行罰單懲處的方法。

發明內容

本發明提供一種非機動車交通違法判定方法、系統、電子裝置以及計算機存儲介質，其主要目的在于解決現有的非機動車違法判定方法工作效率低、實用性差的問題。

為實現上述目的，本發明提供一種非機動車交通違法判定方法，該方法包括如下步驟：

從違章地的監控設備中獲取非機動車的違章圖片，并記錄違章時間段；

對所述違章圖片進行圖像識別，以確定所述違章圖片中的行為人的初步身份信息；

根據所述初步身份信息對所述違章地在所述違章時間段內的所有非機動車車主的人員信息表進行查詢，以確定所述違章圖片中的行為人的最終身份信息；其中，

所述人員信息表通過預設在非機動車上的定位裝置配合與所述定位裝置關聯的定位系統中的非機動車的車主錄入信息確定。

優選地，對所述違章圖片進行圖像識別，以確定所述違章圖片中的行為人的初步身份信息的過程包括：

通過神經網絡提取所述違章圖片中的臉部圖像的違章人臉特征集；

基于所述違章人臉特征集對預設的人臉特征數據庫進行匹配，以確定所述違章圖片中的行為人的初步身份信息。

優選地，所述人臉特征數據庫存儲于區塊鏈中，所述人臉特征數據庫存儲有本地域的所有候選人的人臉特征集；并且，基于所述違章人臉特征集對預設的人臉特征數據庫進行匹配，以確定所述違章圖片中的行為人的初步身份信息的過程包括：

分別計算所述違章人臉特征集與所述人臉特征數據庫中各候選人的人臉特征集的特征集相似度；