交通违规风险预测方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种交通违规风险预测方法、装置、电子设备及介质，包括：获取路侧设备拍摄的道路图片，并识别道路图片中的车辆的车牌和行人；基于预先建立的用户账号体系确定车牌和行人对应的风险用户账号ID；其中，用户账号体系包括：行人和车主的身份信息、车牌以及用户账号ID之间的对应关系；向风险用户账号ID对应的用户推送安全教育信息。本发明专利技术能够及时对用户的违规行为进行风险处置，减少交通事故的发生。生。生。

【技术实现步骤摘要】
交通违规风险预测方法、装置、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及智慧城市数字道路
，尤其是涉及一种交通违规风险预测方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]城市交通违规管理是交通事故风险防范和交通通行效率的重要因素。对于非机动车闯红灯、行人闯红灯等行为，不仅严重干扰交通秩序降低交通通行效率，也极大提高了交通事故风险。少数用户的违规行为得不到治理，除了带来自身安全风险外，由于受群体从众心理影响，也会带坏社会风气。但是传统交通违规管理常常面临无法获得交通参与者违规证据而无法及时进行风险处置，导致很多交通参与者存在侥幸心理多次违规，最终导致不可扭转的高风险交通事故事件。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种交通违规风险预测方法、装置、电子设备及介质，能够及时对用户的违规行为进行风险处置，减少交通事故的发生。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种交通违规风险预测方法，包括：获取路侧设备拍摄的道路图片，并识别道路图片中的车辆的车牌和行人；基于预先建立的用户账号体系确定车牌和行人对应的风险用户账号ID；其中，用户账号体系包括：行人和车主的身份信息、车牌以及用户账号ID之间的对应关系；向风险用户账号ID对应的用户推送安全教育信息。
[0006]在一种实施方式中，识别道路图片中的车辆的车牌和行人，包括：采用YOLOV5模型提取道路图片中的车辆的车牌和行人；其中，车辆包括机动车和非机动车。
[0007]在一种实施方式中，基于预先建立的用户账号体系确定车牌信息和行人信息对应的风险用户账号ID，包括：在预先建立的用户账号体系中查找车牌关联的用户账号ID，并根据用户账号ID对应的违规行为确定车辆的风险值；计算用户账号体系中用户的身份证照片与行人对应的违规图片之间的相似度，并将相似度确定为行人的风险值；根据车辆的风险值和行人的风险值确定风险用户账号ID。
[0008]在一种实施方式中，计算用户账号体系中用户的身份证照片与行人对应的违规图片之间的相似度，包括：采用行人重识别算法计算用户账号体系中用户的身份证照片与行人对应的违规图片之间的相似度。
[0009]在一种实施方式中，向风险用户账号ID对应的用户推送安全教育信息之后，还包括：获取风险用户账号ID对应的用户对安全教育信息的响应结果，并基于响应结果优化安全教育信息的推荐模型。
[0010]在一种实施方式中，用户账号体系的构建包括：提取道路图片中机动车车牌、行人和非机动车车牌，并确定机动车车牌和非机动车车牌与车主之间的第一关系表；构建用户
的身份证图片与用户账号ID之间的第二关系表；其中，用户账号ID为用户手机号码；根据第一关系表和第二关系表进行数据融合，得到用户账号体系。
[0011]在一种实施方式中，根据第一关系表和第二关系表进行数据融合，得到用户账号体系之后，还包括：获取用户手机号码的定位信息以及路侧设备拍摄到用户图片的时间信息和位置信息；基于定位信息、时间信息和位置信息进行geohash编码和时间编码，将用户手机号码与用户图片进行关联。
[0012]第二方面，本专利技术实施例提供了一种交通违规风险预测装置，包括：信息获取模块，用于获取路侧设备拍摄的道路图片，并识别道路图片中的车辆的车牌和行人；风险账号确定模块，用于基于预先建立的用户账号体系确定车牌和行人对应的风险用户账号ID；其中，用户账号体系包括：行人和车主的身份信息、车牌信息和用户账号ID之间的对应关系；推送模块，用于向风险用户账号ID对应的用户推送安全教育信息。
[0013]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现上述第一方面提供的任一项的方法的步骤。
[0014]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面提供的任一项的方法的步骤。
[0015]本专利技术实施例带来了以下有益效果：
[0016]本专利技术实施例提供的上述交通违规风险预测方法、装置、电子设备及介质，首先，获取路侧设备拍摄的道路图片，并识别道路图片中的车辆的车牌和行人；然后，基于预先建立的用户账号体系(行人和车主的身份信息、车牌以及用户账号ID之间的对应关系)确定车牌和行人对应的风险用户账号ID；最后，向风险用户账号ID对应的用户推送安全教育信息。上述方法根据路侧设备拍摄的行人和车辆的图片数据以及预先建立的用户账号体系精准定位存在违规行为的用户，确定风险用户行号ID，并向风险用户账号ID的用户推送安全教育信息，从而能够及时对用户的违规行为进行风险处置，引导用户在出行过程中向效率、安全、绿色出行行为转化，减少交通事故的发生。
[0017]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0018]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0019]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。
[0020]图1为本专利技术实施例提供的一种交通违规风险预测方法的流程图；
[0021]图2为本专利技术实施例提供的一种用户账号体系的构建流程图；
[0022]图3为本专利技术实施例提供的一种交通违规风险预测装置的结构示意图；
[0023]图4为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]目前传统交通违规管理常常面临无法获得交通参与者违规证据而无法及时进行风险处置，导致很多交通参与者存在侥幸心理多次违规，最终导致不可扭转的高风险交通事故事件。
[0026]基于此，本专利技术实施例提供的一种交通违规风险预测方法、装置、电子设备及介质，能够及时对用户的违规行为进行风险处置，减少交通事故的发生。
[0027]为便于对本实施例进行理解，首先对应用该方法的交通信息服务系统进行介绍。交通信息服务系统是基于机器学习推荐算法搭建的，主要针对外地、本地两部分人群服务，能够引导用户高效、安全本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通违规风险预测方法，其特征在于，包括：获取路侧设备拍摄的道路图片，并识别所述道路图片中的车辆的车牌和行人；基于预先建立的用户账号体系确定所述车牌和所述行人对应的风险用户账号ID；其中，所述用户账号体系包括：行人和车主的身份信息、车牌以及用户账号ID之间的对应关系；向所述风险用户账号ID对应的用户推送安全教育信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述道路图片中的车辆的车牌和行人，包括：采用YOLOV5模型提取所述道路图片中的车辆的车牌和行人；其中，所述车辆包括机动车和非机动车。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预先建立的用户账号体系确定所述车牌和所述行人对应的风险用户账号ID，包括：在预先建立的用户账号体系中查找所述车牌关联的用户账号ID，并根据所述用户账号ID对应的违规行为确定所述车辆的风险值；计算所述用户账号体系中用户的身份证照片与所述行人对应的违规图片之间的相似度，并将所述相似度确定为所述行人的风险值；根据所述车辆的风险值和所述行人的风险值确定风险用户账号ID。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述用户账号体系中用户的身份证照片与所述行人对应的违规图片之间的相似度，包括：采用行人重识别算法计算所述用户账号体系中用户的身份证照片与所述行人对应的违规图片之间的相似度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向所述风险用户账号ID对应的用户推送安全教育信息之后，还包括：获取所述风险用户账号ID对应的用户对所述安全教育信息的响应结果，并基于所述响应结果优化所述安全教育信息的推荐模型。6.根据权利要求1所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡军军，孙佳明，王建鹏，
申请(专利权)人：中电信数字城市科技有限公司，
类型：发明
国别省市：