【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于交通信息化与智慧管理领域，具体涉及一种基于公共交通违法大数据的智能采集、分析、预测及自动纠违方法与系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的不断加快，交通违法行为的类型和数量逐年增加，给城市交通管理带来了巨大挑战。现有的交通管理系统在应对庞大的违法数据量时，暴露出以下不足：前端设备功能单一，当前使用的违法监测设备多以单一功能为主，例如速度监测、闯红灯抓拍等，难以适应复杂多样的交通违法行为的全面识别需求。数据采集与处理效率低，面对海量的违法数据，传统系统对数据的采集和处理依赖于大量人工审核，效率低下，且容易出现处理滞后，影响交通管理的时效性。设备兼容性差，城市交通管理中多品牌、多型号设备的广泛使用导致系统之间难以实现统一标准和高效集成，影响了整体系统的协同运作。违法预测及事故预警能力不足，现有系统普遍缺乏对交通数据的深度挖掘能力，难以实现对道路违法行为的趋势预测、潜在事故的预警，以及全面提升交通管理效率的支持。数据隐私与安全问题突出，随着大数据技术的广泛应用，交通数据的隐私和安全问题愈加引起关注。如何在确保数据安全的基础上，实现数据的高效利用，已成为一个关键问题。例如，大规模数据的采集与分析涉及个人行踪和行为数据，若处理不当可能导致隐私泄露或数据滥用，进而引发法律及社会问题。
2、基于公共交通违法大数据的智能采集、分析、预测及自动纠违方法与系统近年来在城市交通管理中发挥着重要作用，通过实时采集和分析车辆、行人、道路、信号灯等多源数据，系统可以：提供科学的事故预警和应急处理支持；改善交通设施的智能化管理。例如，
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于公共交通违法大数据的智能采集、分析、预测及自动纠违方法与系统，以解决现有交通管理系统在数据采集、处理、预测和数据安全性方面的不足。在利用大数据分析、深度学习和自动化控制技术，实现对交通违法行为的高效管理和治理。通过本专利技术，能够实现交通违法行为的高效采集与处理，违法趋势的精准预测，事故的快速预警和自动化纠违，同时全面保障数据的隐私和安全。
2、具体包括以下技术模块：数据采集模块：用于实时采集违法行为及相关数据，支持多类型前端设备的接入与兼容性扩展。数据处理与存储模块：实现违法数据的实时处理、加密存储及分布式存储，以支持高并发的系统需求。数据分析与预测模块：基于大数据和人工智能技术，对交通违法数据进行深度分析与趋势预测。自动纠违模块：实现违法行为的自动识别与处理，包括视频分析、图像抓拍和处罚建议生成。数据安全与隐私保护模块：通过多层次保护措施，确保数据在采集、存储、传输和处理过程中的安全性和隐私性。系统兼容与集成模块：增强系统的跨平台兼容性与协同能力，支持灵活的功能扩展与模块集成。账号权限模块：通过分级权限管理与访问控制，确保数据和系统的安全使用，防止数据滥用和泄露。
3、优选的，所述数据采集模块包含：前端设备集成：支持多种类型违法行为的实时采集，包括超速、闯红灯、违停、违法鸣笛、车辆限行等；支持多种硬件设备（如摄像头、雷达、传感器等）的无缝接入和兼容性扩展。多源数据接入：整合交通流量、天气、道路状况等多源数据，构建完整的交通违法监控数据池。边缘计算能力：在前端设备中嵌入边缘计算单元，进行本地化数据处理，降低数据传输延迟并提高系统整体效率。违法行为标记：自动为采集到的违法行为数据打标签，方便后续分析与处理。
4、优选的，所述数据处理与存储模块包括：实时数据处理：通过数据清洗、格式化和索引优化技术，提升数据处理效率，减少系统延迟。加密存储机制：采用aes256或更高级别的加密算法对违法数据进行存储，确保数据安全。分布式存储架构：结合hadoop或mongodb等技术，支持高并发、高可用的大数据存储需求。冗余存储与灾备方案：提供数据备份与恢复能力，防止因意外导致的数据丢失。
5、优选的，所述数据分析与预测模块包括：违法行为模式分析：基于机器学习和深度学习算法，提取违法行为的特征模式。趋势预测：通过时间序列分析、回归模型等技术，预测交通违法行为的高发区域及时间段，生成可视化的趋势图表。事故预警系统：结合实时交通数据与历史分析结果，快速预测事故发生可能性，并发送预警通知。情境分析：分析违法行为的成因（如天气因素、节假日等），为制定精准化管理策略提供依据。
6、优选的，所述数据自动纠违模块是对于现目前前端设备无法进行识别抓拍的违法行为，我们专利技术了视频监控设备自动纠违方法，包含：实时视频分析：通过接入视频监控设备，自动分析实时或历史视频流，对疑似违法行为的车辆进行监控，一旦出现符合取证条件的进行图片抓拍。智能化提醒与处罚建议：通过短信或通知推送向违法行为人提醒，并生成智能化处罚建议供管理部门参考。动态诱导系统：结合交通诱导屏、信号灯系统，动态调整交通规则以纠正潜在违法行为。
7、优选的，为了应对数据隐私与安全问题，本专利技术特别设计了数据安全与隐私保护模块，该模块采用多层次、多维度的保护措施，确保数据在采集、传输、存储和处理过程中的安全性和隐私性，包含：数据加密与脱敏：采集阶段数据实时加密；对存储数据采用脱敏技术，避免泄露个人隐私。安全传输协议：使用ssl/tls协议确保数据在公共网络中的安全传输。权限管理与访问控制：设置细粒度的权限控制，确保数据仅限授权用户访问。数据安全监控：定期对系统进行漏洞扫描和安全审计，及时修补潜在风险。联邦学习技术：在不同部门之间实现数据协同分析的同时，避免原始数据的直接共享。
8、可选的，所述系统兼容与集成模块包括：多设备兼容性：支持主流品牌设备的无缝集成，统一接入协议。跨系统协同：与交通管理部门、交警系统和城市大数据平台实现数据对接与联动。模块化架构：系统设计采用模块化架构，支持灵活扩展与功能升级。
9、可选的，所述账号权限模块包含：分级权限管理：按照用户角色定义权限范围，确保敏感数据的分级使用。操作日志记录：详细记录用户的每一次访问与操作，便于追踪和审计。异常访问预警：通过异常行为检测及时发现并拦截非法访问行为。
10、通过上述技术方案，本专利技术提供了一种基于公共交通违法大数据的智能采集、分析、预测及自动纠违方法与系统。该系统结合了边缘计算、大数据分析、深度学习以及自动化控制技术，不仅能够高效采集和处理交通违法行为数据，还能够通过精确的趋势预测和事故预警，实现违法行为的自动化纠正。与此同时，本专利技术采用了多层次的安全保护机制，全面保障数据的隐私与安全，并通过模块化设计实现了系统的灵活性和扩展性，适应多种交通管理场景。相比于现有技术，本专利技术的优点在于：数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于公共交通违法大数据的智能采集、分析、预测及自动纠违方法与系统，其特征在于，所述方法与系统包括：数据采集模块：用于实时采集违法行为及相关数据，支持多类型前端设备的接入与兼容性扩展；数据处理与存储模块： 用于违法数据的实时处理、加密存储及分布式存储，以支持高并发的系统需求；数据分析与预测模块： 基于大数据和人工智能技术，对交通违法数据进行深度分析与趋势预测；自动纠违模块： 用于违法行为的自动识别与处理，包括视频分析、图像抓拍和处罚建议生成；数据安全与隐私保护模块： 通过多层次保护措施，确保数据在采集、存储、传输和处理过程中的安全性和隐私性；系统兼容与集成模块： 用于增强系统的跨平台兼容性与协同能力，支持灵活的功能扩展与模块集成；账号权限模块： 通过分级权限管理与访问控制，确保数据和系统的安全使用，防止数据滥用和泄露。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：前端设备集成：支持多种类型违法行为的实时采集，包括超速、闯红灯、违停、违法鸣笛、车辆限行等；多源数据接入：整合交通流量、天气、道路状况等多源数据，构建完整的交通违法监控数据池；边缘计
3.根据权利要求2所述的边缘计算能力，其特征在于，包括：边缘计算盒子，用于接收抓拍摄像头上传的违法数据和图片；对同一车辆进行连续抓拍4张图片，包括首图、次图、违法图和特写图，并生成四合一图片；图片组合规则为：左上角为首图，右上角为次图，左下角为违法图，右下角为特写图，图片以2x2网格形式排列；本地化分析包括车牌识别、车辆特征提取及违法状态确认，并对违法行为进行标记。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述四合一图片的生成过程包括：第一张图片记录车辆触发时刻的整体画面；第二张图片确认车辆在3分钟后是否仍处于违法状态；第三张图片在4分钟后固定违法状态的连续性；第四张图片在5分钟后抓拍车辆的车牌、车型及颜色特写；图片分辨率统一，并通过轻量化压缩以提高上传效率。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据处理与存储模块包括：实时数据处理：通过数据清洗、格式化和索引优化技术，提升数据处理效率，减少系统延迟；加密存储机制：采用AES256或更高级别的加密算法对违法数据进行存储，确保数据安全；分布式存储架构：结合Hadoop或MongoDB等技术，支持高并发、高可用的大数据存储需求；冗余存储与灾备方案：提供数据备份与恢复能力，防止因意外导致的数据丢失。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据分析与预测模块包括：违法行为模式分析：基于机器学习和深度学习算法，提取违法行为的特征模式；趋势预测：通过时间序列分析、回归模型等技术，预测交通违法行为的高发区域及时间段，生成可视化的趋势图表；事故预警系统：结合实时交通数据与历史分析结果，快速预测事故发生可能性，并发送预警通知；情境分析：分析违法行为的成因（如天气因素、节假日等），为制定精准化管理策略提供依据。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述后台算法包括：图片内容分析方法，基于hyperlpr3、paddleocr等算法，对图片进行二次识别与核验；对图片中车牌号码、车辆特征及违法状态进行复核；若图片模糊或数据缺失，则标记为异常记录并通知人工复核；违法行为模式分析算法：其中和是两个样本，n是特征的维数，是属于第k个聚类的样本集合，是该聚类的中心，计算每个样本到聚类中心的距离，并将样本分配给最近的聚类中心，计算每个样本到聚类中心的距离，并将样本分配给最近的聚类中心，更新每个聚类的中心，重复步骤2和3，直到聚类中心不再发生变化；趋势预测模型算法：其中是时间t的观测值（如交通违法行为数量），c 是常数项，是自回归（AR）系数，表示前期数据对当前数据的影响，是滑动平均（MA）系数，表示过去误差的影响，是误差项，选择合适的p（自回归阶数）和q（滑动平均阶数），拟合ARIMA模型，估计参数，基于历史数据预测未来趋势；情景分析算法：其中，Y是预测目标（如违法行为发生概率），X1,X2,…,Xn是影响因素（如温度、时间等），β0,β1,…,βn是回归系数，ϵ是误差项，收集并处理与交通违法行为相关的环境数据（如天气、节假日等），使用回归分析方法建立模型，评估不同因素对违法行为的影响，根据模型预测不同情景下的违法行为发生概率。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述自动纠违模块包括：实时视频分析：通过接入视频监控设备，自动分析实时或历史视频流，对疑似违法行为的车辆进...
【技术特征摘要】
1.一种基于公共交通违法大数据的智能采集、分析、预测及自动纠违方法与系统，其特征在于，所述方法与系统包括：数据采集模块：用于实时采集违法行为及相关数据，支持多类型前端设备的接入与兼容性扩展；数据处理与存储模块： 用于违法数据的实时处理、加密存储及分布式存储，以支持高并发的系统需求；数据分析与预测模块： 基于大数据和人工智能技术，对交通违法数据进行深度分析与趋势预测；自动纠违模块： 用于违法行为的自动识别与处理，包括视频分析、图像抓拍和处罚建议生成；数据安全与隐私保护模块： 通过多层次保护措施，确保数据在采集、存储、传输和处理过程中的安全性和隐私性；系统兼容与集成模块： 用于增强系统的跨平台兼容性与协同能力，支持灵活的功能扩展与模块集成；账号权限模块： 通过分级权限管理与访问控制，确保数据和系统的安全使用，防止数据滥用和泄露。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：前端设备集成：支持多种类型违法行为的实时采集，包括超速、闯红灯、违停、违法鸣笛、车辆限行等；多源数据接入：整合交通流量、天气、道路状况等多源数据，构建完整的交通违法监控数据池；边缘计算能力：在前端设备配备边缘计算盒子，进行本地化数据处理，降低数据传输延迟并提高系统整体效率；违法行为标记：自动为采集到的违法行为数据打标签，方便后续分析与处理。
3.根据权利要求2所述的边缘计算能力，其特征在于，包括：边缘计算盒子，用于接收抓拍摄像头上传的违法数据和图片；对同一车辆进行连续抓拍4张图片，包括首图、次图、违法图和特写图，并生成四合一图片；图片组合规则为：左上角为首图，右上角为次图，左下角为违法图，右下角为特写图，图片以2x2网格形式排列；本地化分析包括车牌识别、车辆特征提取及违法状态确认，并对违法行为进行标记。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述四合一图片的生成过程包括：第一张图片记录车辆触发时刻的整体画面；第二张图片确认车辆在3分钟后是否仍处于违法状态；第三张图片在4分钟后固定违法状态的连续性；第四张图片在5分钟后抓拍车辆的车牌、车型及颜色特写；图片分辨率统一，并通过轻量化压缩以提高上传效率。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据处理与存储模块包括：实时数据处理：通过数据清洗、格式化和索引优化技术，提升数据处理效率，减少系统延迟；加密存储机制：采用aes256或更高级别的加密算法对违法数据进行存储，确保数据安全；分布式存储架构：结合hadoop或mongodb等技术，支持高并发、高可用的大数据存储需求；冗余存储与灾备方案：提供数据备份与恢复能力，防止因意外导致的数据丢失。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据分析与预测模块包括：违法行为模式分析：基于机器学习和深度学习算法，提取违法行为的特征模式；趋势预测：通过时间序列分析、回归模型等技术，预测交...
【专利技术属性】
技术研发人员：董哲彤，
申请(专利权)人：重庆未竟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。