一种基于云计算的高效交通违章处理方法与流程

本发明涉及交通违章处理方法，尤其涉及一种基于云计算的高效交通违章处理方法，属于智能交通。

背景技术：

1、随着智能化的普及，非现场执法已经成为交通管理工作中不可缺少的，也是最重要的一部分，非现场执法是指交通管理部门利用雷达、摄像以及电子眼等科技手段，对行驶车辆交通违章的行为进行记录，并形成图像数据，以此作为证据，对交通违法当事人事后依法进行处罚的一种执法方式，目前，交通违章处理是一个繁琐而复杂的过程。传统的违章处理系统通常面临数据存储和处理能力有限、处理速度慢、准确性不高等问题。同时，违章数据的获取和传输也存在一定的困难和风险。因此，需要一种基于云计算技术的高效交通违章处理系统来解决这些问题。

技术实现思路

1、在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

2、鉴于此，为解决现有技术中存在的数据存储和处理能力有限、处理速度慢、准确性不高的技术问题，本发明提供一种基于云计算的高效交通违章处理方法。

3、方案一、一种基于云计算的高效交通违章处理方法，包括以下步骤：

4、s1.获取违章数据并将违章数进行片段分割，生成多个包含违章数据的片段；

5、s2.根据数据片段进行违章特征提取；

6、s3.计算每个片段中特定特征的平均值和标准差；

7、s4.根据片段中特定特征的平均值和标准差计算违章的特定特征差异值，确定特定特征差异值的临界值；

8、s5.将数据片段分配至不同计算节点，每个计算节点并行处理数据片段；

9、s6.将每个数据片段结果进行聚合，得到分析结果；

10、s7.根据分析结果生成违章通知单，方法是：包括以下步骤：

11、s71.将分析结果生成违章数据训练集；

12、s72.基于违章数据训练集训练决策树模型；

13、s73.将违章数据进行分类判断；

14、s74.基于分类判断结果和约束条件生成违章处罚决策。

15、优选的，特定特征差异值的计算方法是：

16、；

17、其中，t表示特定特征差异值；a表示数据片段a，b表示数据片段b，表示a数据片段的平均值，表示a数据片段的标准差；表示b数据片段的标准差；n表示a数据片段中特定特征值的数量，m表示b数据片段中特定特征值的数量。

18、优选的，基于违章数据训练集训练决策树模型的方法是：包里以下步骤：

19、s721.初始化根节点，将训练数据集作为输入；

20、s722.选择最佳特征，将数据集划分为多个子集，通过计算每个特征的基尼指数评估划分的好坏；

21、s723.递归地对每个子集执行s722，直到满足停止条件；

22、s724.构建决策树，将每个节点与相应的特征和分割条件进行关联。

23、优选的，将违章数据进行分类判断的方法是：包括以下步骤

24、s731.输入下一个违章数据的特征向量x；

25、s732.从根节点开始，根据节点的特征和分割条件将数据逐步分类至子节点，直至到达叶子节点，叶子节点为新的违章数据的分类结果。

26、优选的，约束条件包括：

27、约束1：违章处理要求约束；

28、约束2：法律规定约束。

29、优选的，违章处罚决策的目标函数为：

30、；

31、其中，punishment_amount为处罚金额，handling_method为处理方式。

32、优选的，违章处理要求的约束条件为：

33、a.处理时效性；

34、b.处理方式选择；

35、c.申诉程序；

36、d.处理记录保存；

37、e.处罚决定通知；

38、法律规定的约束条件为：

39、a.最低法定处罚；

40、b.法定处罚额度；

41、c.法定处理方式；

42、d.法定申诉权；

43、e.法定时效性。

44、方案二、一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现方案一所述的一种基于云计算的高效交通违章处理方法的步骤。

45、方案三、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现方案一所述的一种基于云计算的高效交通违章处理方法。

46、本发明的有益效果如下：本发明有效提高交通违章处理的效率和准确性，降低了处理成本，有效的解决现有技术中存在的数据存储和处理能力有限、处理速度慢、准确性不高的技术问题的同时提升了交通管理的水平和服务质量；本发明还具有广泛的应用前景，在交通管理领域具有重要的实际意义。

技术特征：

1.一种基于云计算的高效交通违章处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的高效交通违章处理方法，其特征在于，特定特征差异值的计算方法是：

3.根据权利要求3所述的一种基于云计算的高效交通违章处理方法，其特征在于，基于违章数据训练集训练决策树模型的方法是：包里以下步骤：

4.根据权利要求4所述的一种基于云计算的高效交通违章处理方法，其特征在于，将违章数据进行分类判断的方法是：包括以下步骤

5.根据权利要求5所述的一种基于云计算的高效交通违章处理方法，其特征在于，约束条件包括：

6.根据权利要求6所述的一种基于云计算的高效交通违章处理方法，其特征在于，违章处罚决策的目标函数为：

7.根据权利要求7所述的一种基于云计算的高效交通违章处理方法，其特征在于，违章处理要求的约束条件为：

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-8任一项所述的一种基于云计算的高效交通违章处理方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的一种基于云计算的高效交通违章处理方法。

技术总结
本发明提出一种基于云计算的高效交通违章处理方法，属于智能交通技术领域。包括以下步骤：S1.获取违章数据并将违章数进行片段分割，生成多个包含违章数据的片段；S2.根据数据片段进行违章特征提取；S3.计算每个片段中特定特征的平均值和标准差；S4.根据片段中特征的平均值和标准差计算违章的特定特征差异值，确定特定特征差异值的临界值；S5.将数据片段分配至不同计算节点，每个计算节点并行处理数据片段；S6.将每个数据片段结果进行聚合，得到分析结果；S7.根据分析结果生成违章通知单；本发明可以有效的解决现有技术中存在的数据存储和处理能力有限、处理速度慢、准确性不高的技术问题。

技术研发人员：刘星,孙超,李鋆元
受保护的技术使用者：深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/10