一种电动自行车的违法识别方法、系统及计算机设备技术方案

本发明专利技术提供了一种电动自行车的违法识别方法、系统及计算机设备，该方法利用NB

【技术实现步骤摘要】
一种电动自行车的违法识别方法、系统及计算机设备


[0001]本专利技术涉及车辆通行管理
，具体涉及一种电动自行车的违法识别方法、系统及计算机设备。

技术介绍

[0002]近年来，我国电动自行车保有量持续增长，在方便了人们出行、提供了低碳环保的出行方式的同时，也给城市交通管理带来了一定负担。由于自身交通安全意识淡薄，且监管方式不够完善，电动自行车骑行者交通违法行为频发、多发，特别是逆向行驶、违法占道行驶、驶入高速公路等交通违法行为突出，导致近年来电动自行车交通事故不断上升。目前，亟需一种有效的方法精准识别电动自行车的违法行为。

技术实现思路

[0003]因此，本专利技术为了精准识别电动自行车逆向行驶、违法占道行驶、驶入高速公路等违法行为，从而提供一种电动自行车的违法识别方法、系统及计算机设备。
[0004]第一方面，本专利技术提供了一种电动自行车的违法识别方法，包括：
[0005]在预设采样周期内，采集配备有NB
‑
IoT芯片的电动自行车的行驶轨迹信息，获得电动自行车的行驶轨迹数据集；
[0006]基于预设匹配算法将行驶轨迹数据集与道路高精地图数据库进行匹配，得到电动自行车的逆向行驶判别因子、违法占道行驶判别因子以及驶入高速公路判别因子；
[0007]根据逆向行驶判别因子、违法占道行驶判别因子以及驶入高速公路判别因子，判断电动自行车是否逆向行驶、违法占道行驶或者驶入高速公路。
[0008]可选的，行驶轨迹数据集包括：车辆身份标识以及采集时刻对应、行驶方向和经纬度坐标。
[0009]可选的，道路高精地图数据库中地理位置数据信息包括：道路中心线、车行道分界线、车行道边缘线、非机动车道线、车道导向箭头、人行道缘石、停止线。
[0010]可选的，基于预设匹配算法将行驶轨迹数据集与道路高精地图数据库进行匹配，得到电动自行车的逆向行驶判别因子，包括：
[0011]判断在预设采样周期内所述电动自行车的行驶方向是否一致；
[0012]若一致，判断电动自行车的行驶方向与车道导向箭头方向是否相反；
[0013]若相反，则确定电动自行车的逆向行驶判别因子为1。
[0014]可选的，基于预设匹配算法将行驶轨迹数据集与道路高精地图数据库进行匹配，得到电动自行车的违法占道行驶判别因子，包括：
[0015]判断在预设采样周期内电动自行车的行驶方向是否一致；
[0016]若一致，则将电动自行车的经纬度坐标与道路中心线、车行道分界线、车行道边缘线、停止线、非机动车道线以及所述人行道缘石进行匹配，判断电动自行车是否在机动车道或者人行道内；
[0017]若判断结果为是，则确定电动自行车的违法占道行驶判别因子为1。
[0018]可选的，基于预设匹配算法将行驶轨迹数据集与道路高精地图数据库进行匹配，得到电动自行车的驶入高速公路判别因子，包括：
[0019]判断在预设采样周期内所述电动自行车的行驶方向是否一致；
[0020]若一致，则将电动自行车的经纬度坐标与车行道边缘线以及车行道分界线进行匹配，判断电动自行车是否在高速公路内；
[0021]若判断结果为是，则确定电动自行车的驶入高速公路判别因子为1。
[0022]可选的，判断所述电动自行车是否逆向行驶、违法占道行驶或者驶入高速公路，包括：
[0023]若逆向行驶判别因子、违法占道行驶判别因子、驶入高速公路判别因子均为1时，判定电动自行车逆向行驶、违法占道行驶、驶入高速公路。
[0024]可选的，判定电动自行车逆向行驶、违法占道行驶或者驶入高速公路中至少一时，形成预设周期时间内的电动自行车交通违法信息集，保存并上传电动自行车的交通违法信息。
[0025]第二方面，本专利技术提供了一种电动自行车的违法识别系统，包括：
[0026]采集单元，用于在预设采样周期内，采集配备有NB
‑
IoT芯片的电动自行车的行驶轨迹信息，获得电动自行车的行驶轨迹数据集；
[0027]计算单元，用于基于预设匹配算法将行驶轨迹数据集与道路高精地图数据库进行匹配，得到电动自行车的逆向行驶判别因子、违法占道行驶判别因子以及驶入高速公路判别因子；
[0028]判别单元，用于根据逆向行驶判别因子、违法占道行驶判别因子以及驶入高速公路判别因子，判断电动自行车是否逆向行驶、违法占道行驶或者驶入高速公路。
[0029]第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行如第一方面或第一方面任一可选实施方式所述的电动自行车的违法识别方法的步骤。
[0030]第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一可选实施方式的电动自行车的违法识别方法的步骤。
[0031]本专利技术技术方案，具有如下优点：
[0032]本专利技术提供的电动自行车的违法识别方法、系统及计算机设备，该方法包括：在预设采样周期内，采集配备有NB
‑
IoT芯片的电动自行车的行驶轨迹信息，获得电动自行车的行驶轨迹数据集；基于预设匹配算法将行驶轨迹数据集与道路高精地图数据库进行匹配，得到电动自行车的逆向行驶判别因子、违法占道行驶判别因子以及驶入高速公路判别因子；本专利技术基于NB
‑
IoT芯片具备定位功能，因而能够精准采集到相应电动自行车的行驶轨迹信息，然后依托高精地图技术获得电动自行车的逆向行驶判别因子、违法占道行驶判别因子以及驶入高速公路判别因子；最后根据逆向行驶判别因子、违法占道行驶判别因子以及驶入高速公路判别因子，判断电动自行车是否逆向行驶、违法占道行驶或者驶入高速公路。该方法无需到现场取证，数据采集简便，同时保证了电动自行车交通违法行为识别的准
确性。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，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。
[0034]图1为本专利技术实施例提供的一种电动自行车的违法识别方法的流程图；
[0035]图2为本专利技术实施例提供的识别电动自行车逆向行驶的示意图；
[0036]图3为本专利技术实施例提供的识别电动自行车违法占道行驶的示意图；
[0037]图4为本专利技术实施例提供的识别电动自行车驶入高速公路的示意图；
[0038]图5为本专利技术实施例提供的一种电动自行车的违法识别系统的结构示意图；
[0039]图6为本专利技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0040]下面将结合附图对本专利技术的技术方案本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电动自行车的违法识别方法，其特征在于，包括：在预设采样周期内，采集配备有NB
‑
IoT芯片的电动自行车的行驶轨迹信息，获得所述电动自行车的行驶轨迹数据集；基于预设匹配算法将所述行驶轨迹数据集与道路高精地图数据库进行匹配，得到所述电动自行车的逆向行驶判别因子、违法占道行驶判别因子以及驶入高速公路判别因子；根据所述逆向行驶判别因子、所述违法占道行驶判别因子以及所述驶入高速公路判别因子，判断所述电动自行车是否逆向行驶、违法占道行驶或者驶入高速公路。2.根据权利要求1所述的电动自行车的违法识别方法，其特征在于，所述行驶轨迹数据集包括：车辆身份标识以及采集时刻对应行驶方向和经纬度坐标。3.根据权利要求2所述的电动自行车的违法识别方法，其特征在于，所述道路高精地图数据库中地理位置数据信息包括：道路中心线、车行道分界线、车行道边缘线、非机动车道线、车道导向箭头、人行道缘石、停止线。4.根据权利要求3所述的电动自行车的违法识别方法，其特征在于，基于预设匹配算法将所述行驶轨迹数据集与道路高精地图数据库进行匹配，得到所述电动自行车的逆向行驶判别因子，包括：判断在所述预设采样周期内所述电动自行车的行驶方向是否一致；若一致，判断所述电动自行车的行驶方向与所述车道导向箭头方向是否相反；若相反，则确定所述电动自行车的逆向行驶判别因子为1。5.根据权利要求3所述的电动自行车的违法识别方法，其特征在于，基于预设匹配算法将所述行驶轨迹数据集与道路高精地图数据库进行匹配，得到所述电动自行车的违法占道行驶判别因子，包括：判断在所述预设采样周期内所述电动自行车的行驶方向是否一致；若一致，则将所述电动自行车的经纬度坐标与所述道路中心线、所述车行道分界线、所述车行道边缘线、所述停止线、所述非机动车道线以及所述人行道缘石进行匹配，判断所述电动自行车是否在机动车道或者人行道内；若判断结果为是，则确定所述电动自行车的违法占道行驶判别因子为1。6.根据权利要求3所述的电动自行车的违法识别方法，其特征在于，基于预设匹配算法将所述行驶轨迹数据集与道路高精地图数据库进行匹配，得到所述电动自行车的驶入高速公路判别因...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵琳娜，宋然子，成超锋，戴帅，刘金广，刘涛，姚雪娇，于晓娟，闫星培，褚昭明，朱新宇，杨钧剑，刘婉，
申请(专利权)人：公安部道路交通安全研究中心，
类型：发明
国别省市：