一種基于交通違法抓拍圖片的分層掃描、自動識別及處理方法與流程

本發明涉及圖像處理與交通管理領域，特別是一種基于交通違法抓拍圖片的分層掃描、自動識別及處理方法。

背景技術：

1、隨著智能交通系統的發展，交通違法抓拍技術已廣泛應用于城市交通管理。通過在關鍵路段部署違法抓拍設備，可自動抓拍并記錄交通違法行為的圖片。這些圖片通常以時間或地理位置為維度，按照層級結構存儲在服務器中，如按“年/月/日”或“轄區/片區/路段”進行分層存儲。然而，現有技術在處理這些抓拍圖片時存在以下問題：掃描效率低：由于圖片存儲結構復雜且數量龐大，現有方法難以高效遍歷各層級文件夾，導致掃描過程緩慢，容易漏檢或重復掃描。識別準確性不足：由于環境光照、多車重疊等因素，攝像頭的識別準確性可能受限，導致車牌號、違法時間、地點等信息錯誤或缺失。后續處理滯后：現有技術在識別后的數據處理和上傳方面較為滯后，無法實現自動化的數據核驗、格式化和上傳，影響執法效率。

2、因此，亟需一種提高掃描效率、準確識別交通違法信息并實現自動化處理和上傳的技術方法，以提升交通違法抓拍數據的處理效率和準確性。

技術實現思路

1、本發明提供了一種基于交通違法抓拍圖片的分層掃描、自動識別及處理方法，旨在解決現有技術中的掃描效率低、識別準確性差以及后續處理不完善的問題，從而顯著提升交通違法抓拍數據的處理效率、準確性和智能化水平。

2、本發明的技術方案包括以下主要步驟：分層掃描：通過預設文件夾層級深度，兼容多種文件夾層級結構，對服務器指定文件夾中的抓拍圖片進行分層掃描。系統能夠自動遍歷各層級文件夾，快速定位并提取存儲的抓拍圖片，并對每一張圖片進行標記，避免重復掃描和漏檢，顯著提升掃描效率。自動識別：采用ocr技術與深度學習算法相結合，自動提取圖片中的車牌號、違法時間、違法地點、攝像頭ip、違法行為、車輛類型等信息，優化復雜場景下的識別效果，如光照不均、多車重疊等，提高識別準確率，并與預設的模板或數據庫比對，自動生成符合后臺要求的數據格式。顯著提高識別準確性，尤其在復雜環境下能有效減少誤識別。數據核驗與上傳：識別完成后，系統通過自動核驗機制驗證識別結果的準確性，確保車牌號格式、時間范圍、地點合法性等符合標準。驗證通過后，系統自動將識別數據上傳至交通違法管理系統，完成數據的無縫對接和處理，減少人工干預，提高執法效率。數據通過加密傳輸協議上傳至交通違法管理系統，確保數據安全性和實時同步。異常處理與反饋機制：對于識別過程中出現的異常（如識別錯誤、圖片質量不佳等），系統會自動標記并生成詳細反饋報告，供人工核查和修正，確保系統高效、準確運行，優化整個處理流程。系統具有自學習功能，基于歷史數據與人工修正結果優化識別算法，持續提升準確率。

3、優選的，所述分層掃描步驟中，系統通過多線程并行掃描技術，在保證準確性的同時，大幅提升了掃描效率。該技術能夠在多個文件夾層級中并行處理圖片，縮短了掃描所需時間，并減少了因單線程處理導致的性能瓶頸。支持靈活配置，用戶可設定掃描路徑、層級深度、文件格式、掃描周期等參數。

4、優選的，所述自動識別步驟中，圖像識別技術結合了深度學習模型與傳統ocr（光學字符識別）技術，能夠自動識別車牌號、違法時間、違法地點等信息，并對圖像中的多車重疊、模糊、光照不均等復雜場景進行優化處理。深度學習模型通過大規模數據訓練，不僅提高了識別的準確率，還能持續優化識別算法，以適應不同的交通環境和抓拍場景。

5、優選的，所述數據核驗與上傳步驟中，系統通過數據格式化模塊，將識別后的數據自動轉化為統一的標準格式，并通過加密協議進行上傳，確保數據的安全性與保密性。上傳的數據會實時同步至云端數據庫，供交通管理部門進行后續查詢與分析。數據上傳過程中，系統還會進行實時狀態監控，確保數據上傳過程中的穩定性和可靠性。

6、優選的，所述異常處理與反饋機制中，系統會根據異常類型（如車牌識別失敗、圖片質量不達標等）自動生成詳細的日志報告，并通過后臺站內信等方式通知相關工作人員。工作人員可以根據反饋報告對異常進行人工核查，并通過系統界面對異常數據進行修正，確保整個系統的高效運行。

7、優選的，所述系統還具有自學習功能，能夠根據歷史數據和人工修正結果自動優化識別算法。每次人工干預后，系統會將修正后的數據作為訓練集，進一步提升識別準確性，減少未來的人工干預需求。

8、優選的，所述分層掃描系統支持靈活配置，能夠根據不同的交通管理需求和服務器結構，靈活調整文件夾層級的深度和掃描策略。用戶可根據具體情況選擇掃描指定時間段或特定區域的抓拍圖片，提升掃描的靈活性和針對性。

9、優選的，所述系統還包括異常報警模塊，當識別到異常數據或上傳失敗時，系統會自動觸發報警機制，及時通知管理員進行處理。報警信息包括異常類型、發生時間、相關圖片等，確保問題能夠迅速得到解決。

10、優選的，所述系統支持與現有交通違法管理系統的無縫對接，能夠直接將識別結果和處理數據傳輸至交通違法管理平臺，支持多種數據格式的轉換，確保數據在不同平臺間的兼容性和流暢性。

11、優選的，所述系統還可以集成多種交通違法類型的識別功能，包括但不限于違章停車、闖紅燈、超速、逆行、車輛限行、限時通行等。系統能夠根據不同的違法類型，自動提取相關的違法信息，并進行分類處理，以便后續分析和管理。

12、優選的，所述系統還可以集成多種交通違法類型的識別功能，包括但不限于違章停車、闖紅燈、超速、逆行、車輛限行、限時通行等。系統能夠根據不同的違法類型，自動提取相關的違法信息，并進行分類處理，以便后續分析和管理。

13、可選的，所述系統支持多種圖像格式的處理，包括jpeg、png等常見格式，并能夠對圖像進行預處理，如去噪、增強對比度等，以提高圖像質量，進一步提高識別準確率。

14、可選的，所述系統具有自適應能力，能夠根據不同的攝像頭和抓拍環境，自動調整圖像識別算法的參數。例如，在光線較差的環境下，系統能夠自動增強圖像的亮度和對比度，優化識別效果；在車流量較大的情況下，系統能夠自動調整多車重疊的處理策略，減少識別錯誤。

15、本發明提供了一種高效、準確、智能的交通違法抓拍圖片處理方法，具有顯著的技術優勢。通過分層掃描、自動識別、數據核驗與上傳等技術手段，不僅提升了交通違法數據的處理效率，還提高了識別的準確性和自動化水平，能夠有效優化交通管理系統的工作流程，提升執法效率，為智能交通系統的進一步發展提供有力支持。

技術特征：

1.一種基于交通違法抓拍圖片的分層掃描、自動識別及處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分層掃描步驟中，采用多線程并行掃描技術對各層級文件夾進行并行處理，用戶可根據需求配置掃描路徑、層級深度、文件格式及掃描周期。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述自動識別步驟中，圖像識別技術結合深度學習模型與ocr技術，能夠優化處理光照不均、多車重疊、圖像模糊等復雜場景，自動提取并識別圖片中的關鍵信息。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述數據核驗與上傳步驟中，系統將識別數據自動格式化為統一標準，并通過加密傳輸協議上傳至后臺交通違法管理系統，確保數據安全性與實時同步。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述異常處理與反饋步驟中，系統對識別失敗、圖片質量不佳或命名不規范的異常文件進行標記，生成異常日志報告，并提供人工復核接口，供工作人員進行核查與修正。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述系統具備自學習功能，能夠基于歷史識別數據及人工修正結果自動優化識別算法，以持續提升識別準確率。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述系統支持多種圖像格式，包括但不限于jpeg、png格式，并能夠對圖片進行預處理，如去噪、對比度增強及亮度調整，以提高識別質量。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述系統支持與現有交通違法管理系統的無縫對接，實現多種數據格式的轉換與傳輸，確保數據在不同平臺間的兼容性與流暢性。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述系統具備異常報警模塊，當識別到異常數據或上傳失敗時，自動觸發報警機制，通知管理員進行處理。

10.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述系統可根據不同的違法類型，包括違章停車、闖紅燈、超速、逆行、車輛限行、限時通行等，自動提取相關違法信息，并進行分類處理。

技術總結
本發明涉及一種基于交通違法抓拍圖片的分層掃描、自動識別及處理方法，屬于圖像處理與交通管理領域。旨在提高掃描效率、準確識別交通違法信息并實現自動化處理和上傳的技術方法，以提升交通違法抓拍數據的處理效率和準確性。包括分層掃描、自動識別、數據核驗與上傳、異常處理與反饋。通過預設文件夾層級深度，兼容多種文件夾層級結構快速定位并提取存儲的抓拍圖片，并對每一張圖片進行標記，避免重復掃描和漏檢，顯著提升掃描效率。采用OCR技術與深度學習算法相結合顯著提高識別準確性，尤其在復雜環境下能有效減少誤識別。識別完成后，系統通過自動核驗機制驗證識別結果的準確性，完成數據的無縫對接和處理，減少人工干預，提高執法效率。

技術研發人員：董哲彤
受保護的技術使用者：重慶未竟科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/3/13