本發明提供一種基于卷積神經網絡的交通事故上報方法及系統、車載終端，包括以下步驟：基于交通事故照片，采用卷積神經網絡訓練交通事故識別模型；實時監控路況，獲取路況圖像；基于所述路況圖像和所述交通事故識別模型判斷是否發生交通事故；當判斷發生交通事故時，獲取交通事故位置信息，并上報對應的路況圖像和所述交通事故位置信息。本發明的基于卷積神經網絡的交通事故上報方法及系統、車載終端通過基于卷積神經網絡訓練交通事故識別模型，從而自行識別交通事故，并在識別為交通事故時及時進行上報，以便于后續處理。

技術領域

本發明涉及一種交通事故上報方法及系統，特別是涉及一種基于卷積神經網絡的交通事故上報方法及系統、車載終端。

背景技術

隨著經濟的飛速發展，道路上的汽車保有量與日俱增，由于各種原因導致的交通事故也屢有發生。其中，交通事故是指車輛在道路上因過錯或者意外造成人身傷亡或者財產損失的事件。因此，交通事故不僅可以是由不特定的人員違反交通管理法規造成的；也可以是由于地震、臺風、山洪、雷擊等不可抗拒的自然災害造成。

現有技術中，在發生交通事故時，通常由人工報警或者通過查看道路監控人工上報至相關系統。但是，上述交通事故上報方法具有以下不足：

(1)事故司機、途徑司機等沒有進行人工報警；

(2)事故發生路段沒有道路監控；

(3)沒有及時發現道理監控中的事故。

因此，現有的交通事故上報方法不能保證發生的交通事故均能夠第一時間上報至相關系統，不利于道路交通的管理以及交通事故的及時處理。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種基于卷積神經網絡的交通事故上報方法及系統、車載終端，通過基于卷積神經網絡訓練交通事故識別模型，從而自行識別交通事故，并在識別為交通事故時及時進行上報，以便于后續處理。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種基于卷積神經網絡的交通事故上報方法，包括以下步驟：基于交通事故照片，采用卷積神經網絡訓練交通事故識別模型；實時監控路況，獲取路況圖像；基于所述路況圖像和所述交通事故識別模型判斷是否發生交通事故；當判斷發生交通事故時，獲取交通事故位置信息，并上報對應的路況圖像和所述交通事故位置信息。

于本發明一實施例中，當判斷發生交通事故時，通過無線通信的方式上報所述對應的路況圖像和交通事故位置信息。

于本發明一實施例中，所述交通事故識別模型能夠識別事故類型、事故等級和事故時間；所述事故類型包括碰撞、碾壓、刮擦、翻車、墜車、爆炸和失火；所述事故等級包括輕微事故、一般事故、重大事故和特大事故。

于本發明一實施例中，所述交通事故位置信息由車載定位系統獲取。

同時，本發明還提供一種基于卷積神經網絡的交通事故上報系統，包括交通事故識別模型、路況圖像獲取模塊、判斷模塊、定位模塊和上報模塊；

所述交通事故識別模型用于識別路況圖像中的交通事故，所述交通事故識別模型是基于交通事故照片，采用卷積神經網絡訓練得到的‘

所述路況圖像獲取模塊用于實時監控路況，獲取路況圖像；

所述判斷模塊用于基于所述路況圖像和所述交通事故識別模型判斷是否發生交通事故；

所述定位模塊用于在判斷發生交通事故時，獲取實時位置信息作為交通事故位置信息；

所述上報模塊用于在判斷發生交通事故時，上報對應的路況圖像和交通事故位置信息。

于本發明一實施例中，所述上報模塊通過無線通信的方式上報所述對應的路況圖像和交通事故位置信息。