道路堵塞预测方法及其装置与流程

本发明涉及交通信息技术领域，具体涉及一种利用行车记录仪进行道路堵塞预测的方法和装置。

背景技术

随着人们物质生活水平的提高，私家车拥有率呈逐年上升趋势，越多越多的人为方便出行而购买了汽车。车辆的急剧增多，与之对应的是越来越挤的道路和堵塞在道路上越来越密集的汽车。由于各种原因，我国一年因交通拥堵造成的损失约1700亿元，并逐年上升。如果能够监控城市道路的路况，则可以在道路出现拥堵时采取相应的措施，从而避免道路出现长期拥堵的现象，在一定程度上缓解道路塞车的情况。目前主要通过如下方式监控城市道路的路况：通过在城市的主干道上使用地图线圈、测速雷达和测速摄像头等工具采集道路的占用率、车流量和车速等路况。然而，上述方案虽然能够实现对城市主干道的路况监控，则需要在城市的各个主干道上安置地图线圈、测速雷达和测速摄像头等工具，方案实施成本较高

行车记录仪即记录车辆行驶途中的影像及声音等相关资讯的仪器。安装行车记录仪后，能够记录汽车行驶全过程的视频图像和声音，可为交通事故提供证据。喜欢自驾游的人，还可以用它来记录征服艰难险阻的过程。开车时边走边录像，同时把时间、速度、所在位置都记录在录像里，相当“黑匣子”。也可在家用作dv拍摄生活乐趣，或者作为家用监控使用。平时还可以做停车监控，安装行车记录仪，视频资料不可以裁剪，如果裁剪，在责任事故发生后则无法提供帮助。也是为了防止现在社会那些不可避免的碰瓷行为。

不同的行车记录仪产品有不同的外观，但其基本组成都有：(1)主机：包括微处理器、数据存储器、实时时钟、显示器、镜头模组、操作键、打印机、数据通信接门等装置。如果主机本体上不包含显示器、打印机，则应留有相应的数据显示和打印输出接口。(2)车速传感器。(3)数据分析软件。

申请号为201410256474.2的专利公开了一种实时路况监控方法和实时路况监控设备，一种实时路况监控方法，包括：获取车载终端反馈的所述车载终端所在车辆的行车记录信息；根据所述车辆的行车记录信息，确定并记录所述车辆当前的路况信息，其中，所述车辆当前的路况信息包括：所述车辆当前所处的路段、所述车辆当前的行车方向以及所述车辆当前的行车速度；若所述车辆当前的行车速度低于预设阈值，则判断是否记录有n个满足条件的其它车辆的路况信息，其中，所述n大于或等于1；若记录有n个满足条件的其它车辆的路况信息，则判定所述车辆当前所处的路段处于拥堵状态；其中，所述满足条件的其它车辆的路况信息具体为：路况信息的记录时间点与获取所述车辆的行车记录信息的时间点的间隔在预设门限值内，且路况信息中记录的车辆所处路段和行车方向与所述车载终端所在车辆相同，且路况信息中记录的行车速度低于所述预设阈值。所述判定所述车辆当前所处的路段处于拥堵状态，之后还包括：向监控范围内的所有移动终端发送提醒消息，所述提醒消息指示所述车载终端所在车辆当前所处的路段处于拥堵状态。所述判定所述车辆当前所处的路段处于拥堵状态，之后还包括：向位于所述车辆当前所处的路段的预设范围内的移动终端发送提醒消息，所述提醒消息指示所述车载终端所在车辆当前所处的路段处于拥堵状态。

本发明人发现，上述发明要求将golo设备的接头插入车辆的车载诊断系统(obd，on-boarddiagnostic)接口，以实现golo设备与车辆的obd的连接，当golo设备与车辆的obd连接之后，golo设备会实时捕获由车辆的obd接口送出的信号(信号包括车辆的行车记录信息)，golo设备捕获到信号后进行数据解析处理后反馈给上述服务器。但是,上述路况监控方法，需要车载设备(golo)通过无线网络上传大量数据给服务器处理，服务器的处理负担比较大。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种利用现有的手机和行车记录仪预测堵塞的方法和装置，更准确和快速的预测道路堵塞情况。

本发明的技术方案如下，

一种道路堵塞的预测方法,包括云端服务器、位于同一车辆上的行车记录仪和手机移动端，所述云端服务器、行车记录仪和手机移动端通过无线网络连接；其特征在于，所述行车记录仪包括微处理器、数据存储器、镜头模组、车速传感器和数据分析器；所述数据分析器监测到所述车速传感器的车速低于预先设置的阀值时，提取当前镜头模组拍摄的一段时间的影像进行分析；当所述影像的信息满足预先设置的堵塞条件时，连接所述行车记录仪和所述手机移动端，所述行车记录仪发送堵塞预警信号给所述手机移动端，所述手机移动端收到所述堵塞预警信号后，发送所述手机移动端所在的车辆的位置信息以及堵塞预警信息给所述云端服务器。

进一步地，所述堵塞条件包括所述镜头模组拍摄的影像中包括至少2台以上车辆的影像；

进一步地，所述堵塞条件包括所述镜头模组拍摄的影像中包括至少2台以上车辆在道路上行驶的影像。

进一步地，所述云端服务器向所述手机移动端所在车辆当前所处路段的所有移动终端发送堵塞预警信息，所述预警信息指示所述手机移动端所在车辆当前所处的路段处于拥堵状态。

进一步地，所述云端服务器向位于所述手机移动端所在车辆当前所处的路段的预设范围内的移动终端发送预警信息，所述预警信息指示所述手机移动端所在车辆当前所处的路段处于拥堵状态。

一种道路堵塞的预测装置,包括云端服务器、位于同一车辆上的行车记录仪和手机移动端，所述云端服务器、行车记录仪和手机移动端通过无线网络连接；所述行车记录仪包括微处理器、数据存储器、镜头模组、车速传感器和数据分析器；所述数据分析器用于监测到所述车速传感器的车速低于预先设置的阀值时，提取当前镜头模组拍摄的一段时间的影像进行分析；当所述影像的信息满足预先设置的堵塞条件时，所述行车记录仪发送堵塞预警信号给所述手机移动端，所述手机移动端收到所述堵塞预警信号后，发送所述手机移动端所在的车辆的位置信息以及堵塞预警信息给所述云端服务器。所述堵塞条件包括所述镜头模组拍摄的影像中包括至少2台以上车辆的影像；所述堵塞条件还包括所述镜头模组拍摄的影像中包括至少2台以上车辆在道路上行驶的影像。

进一步地，所述云端服务器包括预警模块，用于向所述手机移动端所在车辆当前所处路段的所有移动终端发送堵塞预警信息，所述预警信息指示所述手机移动端所在车辆当前所处的路段处于拥堵状态。

进一步地，所述云端服务器的预警模块还用于向位于所述手机移动端所在车辆当前所处的路段的预设范围内的移动终端发送预警信息，所述预警信息指示所述手机移动端所在车辆当前所处的路段处于拥堵状态。

本发明的有益效果在于：本发明利用车载终端分析和处理数据后，判断是否堵塞，然后将堵塞信息通过手机移动终端传送给服务器，大大减少了服务器的数据处理负担。因此也大大加快了堵塞信息的传送速度。

附图说明

图1是本发明实施例流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图与实施例对本发明的技术方案作详细说明。

如图1所示，一种道路堵塞的预测方法,包括云端服务器、位于同一车辆上的行车记录仪和手机移动端，所述云端服务器、行车记录仪和手机移动端通过无线网络连接；其特征在于，所述行车记录仪包括微处理器、数据存储器、镜头模组、车速传感器和数据分析器；所述数据分析器监测到所述车速传感器的车速低于预先设置的阀值时，如15km/h时，提取当前镜头模组拍摄的1分钟长度的影像进行分析；当该1分钟的影像包括包括至少2台以上车辆的影像；和至少2台以上车辆在道路上行驶的影像时，连接所述行车记录仪和所述手机移动端，所述行车记录仪发送堵塞预警信号给所述手机移动端，所述手机移动端收到所述堵塞预警信号后，发送所述手机移动端所在的车辆的位置信息以及堵塞预警信息给所述云端服务器。

进一步地，所述云端服务器向所述手机移动端所在车辆当前所处路段的所有移动终端发送堵塞预警信息，所述预警信息指示所述手机移动端所在车辆当前所处的路段处于拥堵状态。

进一步地，所述云端服务器向位于所述手机移动端所在车辆当前所处的路段的预设范围内的移动终端发送预警信息，所述预警信息指示所述手机移动端所在车辆当前所处的路段处于拥堵状态。

以上的描述仅仅涉及本发明的一些具体实施方式，任何本领域的技术人员基于本发明的精神所做的替换或改进均应为本发明的保护范围所涵盖，本发明的保护范围应以权利要求书为准。