本申請公開了一種交通事故處理方法、設備及介質(zhì)，包括：將獲取的圖像數(shù)據(jù)輸入到預先訓練的交通事故檢測模型，確定出所述圖像數(shù)據(jù)對應的檢測結(jié)果；根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)對應的檢測結(jié)果，判斷所述圖像數(shù)據(jù)對應地點是否發(fā)生交通事故；在判斷出所述圖像數(shù)據(jù)對應地點發(fā)生交通事故，生成交通事故數(shù)據(jù)，并將所述交通事故數(shù)據(jù)發(fā)送至監(jiān)控節(jié)點，以便監(jiān)控節(jié)點根據(jù)所述交通事故數(shù)據(jù)做出對應處理。本申請實施例通過交通事故檢測模型檢測出是否發(fā)生交通事故，并將交通事故數(shù)據(jù)發(fā)送至監(jiān)控節(jié)點，可以及時得解決臨時發(fā)生的交通事故，可以有效的避免更嚴重的后果。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種交通事故處理方法、設備及介質(zhì)。

背景技術

隨著人們生活水平的提高，人們出行的次數(shù)也越來越多，這就使得道路交通的車流量比較大，發(fā)生交通事故的頻率也就越來越高。

在現(xiàn)有技術中，若是發(fā)生交通事故，需要知情者打電話通知交警處理，若是通知不及時可能會導致更嚴重的后果。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本申請實施例提供了一種交通事故處理方法、設備及介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有技術中缺乏更好的方式處理交通事故的問題。

本申請實施例采用下述技術方案：

本申請實施例提供一種交通事故處理方法，所述方法包括：

將獲取的圖像數(shù)據(jù)輸入到預先訓練的交通事故檢測模型，確定出所述圖像數(shù)據(jù)對應的檢測結(jié)果；

根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)對應的檢測結(jié)果，判斷所述圖像數(shù)據(jù)對應地點是否發(fā)生交通事故；

在判斷出所述圖像數(shù)據(jù)對應地點發(fā)生交通事故，生成交通事故數(shù)據(jù)，并將所述交通事故數(shù)據(jù)發(fā)送至監(jiān)控節(jié)點，以便監(jiān)控節(jié)點根據(jù)所述交通事故數(shù)據(jù)做出對應處理。

進一步的，所述交通事故數(shù)據(jù)包括交通事故發(fā)生的時間、交通事故發(fā)生的地點以及交通事故的圖像。

進一步的，所述將獲取的圖像數(shù)據(jù)輸入到預先訓練的交通事故檢測模型之前，所述方法還包括：

對所述圖像數(shù)據(jù)進行預處理操作，其中，所述預處理操作包括歸一化、降噪、二值化以及字符切分中一種或多種。

進一步的，所述將獲取的圖像數(shù)據(jù)輸入到預先訓練的交通事故檢測模型之前，所述方法還包括：

獲取樣本集，其中，所述樣本集包括多個沒發(fā)生交通事故的圖像與多個發(fā)生交通事故的圖像；

根據(jù)所述樣本集中的圖像是否發(fā)生交通事故，對所述樣本集中的圖像進行標記；

建立初始的交通事故檢測模型；

根據(jù)標記后的樣本集訓練所述初始的交通事故檢測模型，得出符合預設條件的交通事故檢測模型。

進一步的，所述根據(jù)標記后的樣本集訓練所述初始的交通事故檢測模型，得出符合預設條件的交通事故檢測模型，具體包括：

將標記后的樣本集按照預先設定的比例劃分為訓練測試集與驗證集；

根據(jù)第一預設方式對所述訓練測試集進行驗證，并將第一預設比例的所述訓練測試集劃分為測試集，將第二預設比例的所述訓練測試集劃分為訓練集；

根據(jù)所述訓練集與所述測試集訓練所述初始的交通事故檢測模型，得出多個預選的交通事故檢測模型；

根據(jù)第二預設方式，在所述多個預選的交通事故檢測模型篩選出第一交通事故檢測模型；

將所述驗證集輸入至所述第一交通事故檢測模型，并根據(jù)代價函數(shù)確定出第一交通事故檢測模型的代價值；

若所述代價值處于預設閾值，所述第一交通事故檢測模型為符合條件的交通事故檢測模型。