本发明涉及计算机，特别涉及一种车辆违规行为检测方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、当前，对车辆违规行为进行检测时，通常使用摄像头和图像识别技术，以便拍摄道路上的车辆图片并识别图片，然后根据预设的规则判断是否有违规行为，并对违规行为进行警示，但是此种处理方法，仍然存在准确率不高，容易误判的缺点。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种车辆违规行为检测方法、装置、设备及介质，能够提高检测准确率，其具体方案如下：
2、第一方面，本申请公开了一种车辆违规行为检测方法，包括：
3、获取全面监测道路的智能摄像头实时发送的道路车辆图像；
4、利用通过机器学习算法训练得到的违规行为识别模型对所述道路车辆图像进行检测，以确定所述道路车辆图像中是否存在违规行为；
5、若所述道路车辆图像中存在所述违规行为，则确定存在所述违规行的违规车辆，并确定所述违规车辆的车辆信息；
6、根据所述违规行为确定针对所述违规车辆的处罚措施；
7、将同一所述违规车辆对应的所述车辆信息、所述违规行为和所述处罚措施作为一组报警信息发送至目标部门的终端，以便所述终端的管理员处理所述报警信息。
8、可选的，所述利用通过机器学习算法训练得到的违规行为识别模型对所述道路车辆图像进行检测之前，还包括：
9、采集若干原始车辆图像；所述若干原始车辆图像中存在若干种所述违规行为；一个所述原始车辆图像中存在若干种所述违规行为；
10、在若干所述原始车辆图像中分别标注出所述违规行为以得到若干待训练车辆图像；
11、通过所述机器学习算法并基于若干所述待训练车辆图像，训练得到所述违规行为识别模型。
12、可选的，所述原始车辆图像包括各种复杂道路环境和各种天气下的车辆图像。
13、可选的，所述根据所述违规行为确定针对所述违规车辆的处罚措施，还包括：
14、确定预先存储的交通管理规定；
15、自动基于所述交通管理规定并根据所述违规行为确定针对所述违规车辆的处罚措施。
16、可选的，所述利用通过机器学习算法训练得到的违规行为识别模型对所述道路车辆图像进行检测，以确定所述道路车辆图像中是否存在违规行为之后，还包括：
17、采集检测后的具有所述违规行为的所述道路车辆图像，通过所述机器学习算法并基于采集后图像训练所述违规行为识别模型，以便更新所述违规行为识别模型。
18、第二方面，本申请公开了一种车辆违规行为检测装置，包括：
19、图像获取模块，用于获取全面监测道路的智能摄像头实时发送的道路车辆图像；
20、检测模块，用于利用通过机器学习算法训练得到的违规行为识别模型对所述道路车辆图像进行检测，以确定所述道路车辆图像中是否存在违规行为；
21、车辆信息确定模块，用于若所述道路车辆图像中存在所述违规行为，则确定存在所述违规行的违规车辆，并确定所述违规车辆的车辆信息；
22、处罚措施确定模块，用于根据所述违规行为确定针对所述违规车辆的处罚措施；
23、信息发送模块，用于将同一所述违规车辆对应的所述车辆信息、所述违规行为和所述处罚措施作为一组报警信息发送至目标部门的终端，以便所述终端的管理员处理所述报警信息。
24、可选的，所述车辆违规行为检测装置，还包括：
25、图像采集模块，用于采集若干原始车辆图像；所述若干原始车辆图像中存在若干种所述违规行为；一个所述原始车辆图像中存在若干种所述违规行为；
26、标注模块，用于在若干所述原始车辆图像中分别标注出所述违规行为以得到若干待训练车辆图像；
27、训练模块，用于通过所述机器学习算法并基于若干所述待训练车辆图像，训练得到所述违规行为识别模型。
28、可选的，所述原始车辆图像包括各种复杂道路环境和各种天气下的车辆图像。
29、第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：
30、存储器，用于保存计算机程序；
31、处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的车辆违规行为检测方法。
32、第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的车辆违规行为检测方法。
33、可见，本申请获取全面监测道路的智能摄像头实时发送的道路车辆图像；利用通过机器学习算法训练得到的违规行为识别模型对所述道路车辆图像进行检测，以确定所述道路车辆图像中是否存在违规行为；若所述道路车辆图像中存在所述违规行为，则确定存在所述违规行的违规车辆，并确定所述违规车辆的车辆信息；根据所述违规行为确定针对所述违规车辆的处罚措施；将同一所述违规车辆对应的所述车辆信息、所述违规行为和所述处罚措施作为一组报警信息发送至目标部门的终端，以便所述终端的管理员处理所述报警信息。由此可见，本申请利用通过机器学习算法训练得到的违规行为识别模型进行违规行为判断，与根据预设规则进行判断相比，提高了违规行为判断的准确性；本申请可直接根据所述违规行为确定所述违规车辆的处罚措施，不必人为查看违规行为后人为确定处罚措施，避免处罚措施确定错误，并提高处罚措施确定的效率。
1.一种车辆违规行为检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆违规行为检测方法，其特征在于，所述利用通过机器学习算法训练得到的违规行为识别模型对所述道路车辆图像进行检测之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的车辆违规行为检测方法，其特征在于，所述原始车辆图像包括各种复杂道路环境和各种天气下的车辆图像。
4.根据权利要求1所述的车辆违规行为检测方法，其特征在于，所述根据所述违规行为确定针对所述违规车辆的处罚措施，还包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的车辆违规行为检测方法，其特征在于，所述利用通过机器学习算法训练得到的违规行为识别模型对所述道路车辆图像进行检测，以确定所述道路车辆图像中是否存在违规行为之后，还包括：
6.一种车辆违规行为检测装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的车辆违规行为检测装置，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求7所述的车辆违规行为检测装置，其特征在于，所述原始车辆图像包括各种复杂道路环境和各种天气下的车辆图像。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的车辆违规行为检测方法。
