[发明专利]交通违法数据录入异常检测方法和装置

说明书

本申请提供一种交通违法数据录入异常检测方法和装置，所述方法包括：确定所述目标审核人员对应的整体违法率；确定所述目标审核人员所处理的任一目标监控点对应的交通违法率模型指示的违法率区间；确定所述目标审核人员对应的整体违法率区间；确定检测周期内所述目标审核人员对应的审核照片中的目标车牌号，并根据所述目标车牌号确定所述目标审核人员对应的交通违法数据录入异常检测结果。本发明实施例提供的交通违法数据录入异常检测方法和装置，提高了审核人员录入异常检测的准确率，并能够鲁棒地适应审核数据的多样性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种交通违法数据录入异常的判断方法和装置。

背景技术

交通监控系统通过预先安装在道路各监控点的监控设备（如：枪机、球机、全景相机等）采集监控照片，并依据交通行为识别算法自动从监控照片中识别出交通违法行为。然而，交通行为识别算法的准确率有限，经过识别的可能存在交通违法行为的照片还需经过人工审核，过滤掉识别错误的照片后，才能得到最终的交通违法数据。审核人员会将筛选出的交通违法数据录入交通管理平台，作为车辆交通违法的凭证。

然而，在人工审核照片的过程中，存在审核人员为协助交通违法者逃避处罚，将交通违法者对应的监控照片在人工审核阶段筛选掉、以避免该监控照片录入到交通管理平台的情形。现有技术中为了对交通违法数据录入异常进行检测会设计相应的检测算法，例如基于审核人员录入照片的数量进行评估，又例如对审核人员录入照片的数量在其所审核照片中的占比进行评估。然而这些方法的检测结果不准确，对审核人员数据录入异常的检测结果不但误检率高，漏检率也高，主要原因包括：检测条件过于简单，不能够鲁棒地适应审核数据的多样性；其次，由于不同的审核人员面对的审核任务量不同，所分配到的审核任务对应的监控点的审核难度也不同，因此现有技术中的检测条件缺乏对于不同审核人员的审核任务的适应性；审核人员所处理的审核照片往往是随机分配的，因此审核人员违规行为样本量小而分散，使得现有的检测方法难以检测出数据录入异常。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种交通违法数据录入异常的判断方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，用于判断交通违法数据的录入异常行为。

第一方面，本发明实施例提供了一种交通违法数据录入异常检测方法，包括：

根据检测周期内目标审核人员对应的任务分组中所处理的审核照片的数量以及录入的违法凭证的数量，确定所述目标审核人员对应的整体违法率；其中，所述违法凭证是从所述审核照片中生成的；

确定所述目标审核人员所处理的任一目标监控点对应的交通违法率模型指示的违法率区间；

根据检测周期内所述目标审核人员所处理的每一目标监控点对应的违法率区间和审核照片数量，确定所述目标审核人员对应的整体违法率区间；

若所述目标审核人员对应的整体违法率不属于所述整体违法率区间，和/或，所述目标审核人员对应的整体违法率与其他审核人员对应的整体违法率之间的差值均大于预设阈值，则确定检测周期内所述目标审核人员对应的审核照片中的目标车牌号，并根据所述目标车牌号确定所述目标审核人员对应的交通违法数据录入异常检测结果。

可选地，所述交通违法率模型为基于神经网络的第一交通违法率模型，对应地，所述确定所述目标审核人员所处理的任一目标监控点对应的交通违法率模型指示的违法率区间，具体包括：

根据所述目标审核人员所处理的任一目标监控点在多个历史计算周期内的违法凭证的数量和审核照片的数量，计算出多个历史违法率；

将所述目标审核人员所处理的任一目标监控点在检测周期内的天气状况对应的平均环境系数、以及道路条件对应的路况系数以及多个历史计算周期内的历史违法率输入到第一交通违法率模型，得到所述目标审核人员所处理的任一目标监控点对应的第一交通违法率模型输出的违法率区间；