向行車數據記錄裝置發送違章行為自動捕獲功能開啟或者關閉指令。
[0053]由上述可知，本發明的技術方案，可以實時判斷視角內的車輛是否有交通違章行為，如果判斷為是，則捕獲有交通違章行為的車輛的圖片和/或視頻數據，并記錄進行捕獲時的時間和地點信息，將這些數據和信息一同作為交通違章記錄數據進行保存。該技術方案可以記錄視角內的車輛交通違章行為，例如超速、闖紅燈等，并且在有交通事故發生時可以提供有力的證據協助交通管理部門判斷責任歸屬，對維護當事人利益、快速恢復有序的交通秩序等都具有重要的幫助。
[0054]上述說明僅是本發明技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本發明的技術手段，而可依照說明書的內容予以實施，并且為了讓本發明的上述和其它目的、特征和優點能夠更明顯易懂，以下特舉本發明的【具體實施方式】。
【附圖說明】
[0055]通過閱讀下文優選實施方式的詳細描述，各種其他的優點和益處對于本領域普通技術人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優選實施方式的目的，而并不認為是對本發明的限制。而且在整個附圖中，用相同的參考符號表示相同的部件。在附圖中:
[0056]圖1示出了根據本發明一個實施例的一種行車數據記錄方法的流程圖；
[0057]圖2示出了根據本發明一個實施例的一種行車數據記錄裝置的結構示意圖；
[0058]圖3示出了根據本發明一個實施例的一種行車數據記錄系統的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0059]下面將參照附圖更詳細地描述本公開的示例性實施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實施例，然而應當理解，可以以各種形式實現本公開而不應被這里闡述的實施例所限制。相反，提供這些實施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠將本公開的范圍完整的傳達給本領域的技術人員。
[0060]圖1示出了根據本發明一個實施例的一種行車數據記錄方法的流程圖，如圖1所示，該方法包括:
[0061]步驟S110，判斷視角內的車輛是否有交通違章行為。
[0062]步驟S120，當判斷為是時，捕獲有交通違章行為的車輛的圖片和/或視頻數據，并記錄進行捕獲時的時間、地點信息。這樣，作為證據可以有力地證明相關車輛的交通違章行為。
[0063]步驟S130，將捕獲的圖片和/或視頻數據與進行捕獲時的時間、地點信息一起作為交通違章記錄數據進行保存。
[0064]可見，圖1所示的方法，可以實時判斷視角內的車輛是否有交通違章行為，如果判斷為是，則捕獲有交通違章行為的車輛的圖片和/或視頻數據，并記錄進行捕獲時的時間和地點信息，將這些數據和信息一同作為交通違章記錄數據進行保存。該技術方案可以記錄視角內的車輛交通違章行為，例如超速、闖紅燈等，并且在有交通事故發生時可以提供有力的證據協助交通管理部門判斷責任歸屬，對維護當事人利益、快速恢復有序的交通秩序等都具有重要的幫助。
[0065]在本發明的一個實施例中，圖1所示的方法中，判斷視角內的車輛是否有交通違章行為包括:獲取當前的時間、當前位置、當前移動速度、當前道路信息；基于當前的時間、當前位置、當前移動速度、當前道路信息和視角內的圖像信息，判斷視角內的車輛的是否有交通違章行為。
[0066]其中，可以通過GPS定位獲取當前車輛的位置，以及通過聯網等方式與標準時間進行同步，通過電子地圖獲取道路信息如限速信息、道路種類信息(高速公路、輔路、非機動車道等)、限行信息(尾號限行、車輛種類限行)等，以及結合車輛行駛情況獲得當前的移動速度。在此基礎上，再結合視角內的圖像信息，可以判斷出視角內的車輛的是否有交通違章行為。
[0067]具體地，下面給出了幾種基于當前的時間、當前地點、當前移動速度以及當前道路信息，判斷視角內的車輛的是否有交通違章行為的示范例:
[0068]—、根據當前位置和視角內的圖像信息確定視角內的車輛的位置，根據視角內的車輛的位置和當前道路信息中的劃線信息判斷視角內的車輛是否違章并線。行車時從一條車道駛入另一條車道的行為稱為并線，由于這一行為往往打破了原來的行車秩序，不僅需要駕駛員注意路面情況，也需要不同車輛之間的容忍與配合。例如，《中華人民共和國道路交通安全法實施條例》第四十四條規定在道路同方向劃有兩條以上機動車道的，變更車道的機動車不得影響相關車道內行駛的機動車的正常行駛。”又例如，違反禁止標線指示的并線，俗稱“并實線”也是違章行駛的一種。因此，根據拍攝到的視頻信息發現同一車輛在短時間內位置從一車道變到另一車道，而根據當前道路信息中的劃線信息判斷出變道的二車道間劃線為實線(如路口附近)，則可以判斷出視角內的該車輛違章并線。或者，根據視角內的圖像信息發現前車后輪壓住實線，也可以判斷出視角內的該車輛違章并線。
[0069]二、根據當前的移動速度、當前道路信息中的限速信息和視角內的圖像信息，判斷視角內的車輛是否超速。
[0070]可以根據視角內的圖像信息，計算出視角內的車輛與行車數據記錄裝置的相對移動速度，如，Is內，視角內的前車與本車的距離從3m變為5m，則前車相對本車的速度為+7.2km/h，在已知當前移動速度為54km/h的情況下，可以判斷出前車相對于當前道路60km/h的限速標準，屬于超速。
[0071]三、根據當前的移動速度、視角內的圖像信息中的車輛移動信息以及視角內圖像信息中的交通信號燈信息，判斷視角內的車輛是否闖紅燈。
[0072]例如，當前移動速度為0，根據視角內的圖像信息發現前方交通信號燈為紅燈，但前車仍持續移動遠離本車(與本車的距離持續增大，直至超過本車與紅燈之間的距離)，若此時仍然為紅燈，則可判斷前車正在闖紅燈。
[0073]四、根據當前道路信息和視角內的圖像信息，判斷視角內的車輛是否逆行。
[0074]例如，根據當前道路信息和視角內的圖像信息，發現同向車道(如右側車道)上的一輛車的圖像中拍攝到該車駕駛員的臉部，則可以判斷視角內的該車逆行。
[0075]五、根據當前道路信息、當前時間信息以及視角內的圖像信息，判斷視角內的車輛是否在公交車道或非機動車道上違規行駛。
[0076]例如，在早晚高峰期，非公交車在公交車道上行駛屬于違規行駛，因此在通過GPS、電子地圖等方式獲取到當前道路信息后，如果根據視角內的圖像信息發現某一車輛行駛在非機動車道上，或進一步根據當前時間信息發現非公交車行駛在公交車道上，都會進一步捕獲有交通違章行為的車輛的圖片和/或視頻數據。
[0077]當然，車輛的交通違章行為沒有必要一一列舉，以上僅作為判斷車輛是否有交通違章行為的幾個示范例加以描述。示范例中的前車不僅可以是正前方的車輛，也可以是斜前方，如左前方和右前方的車輛。
[0078]在本發明的一個實施例中，圖1所示的方法中，捕獲有交通違章行為的車輛的圖片和/或視頻數據包括:當判斷出視角內的車輛有交通違章行為時進行拍照，或者從實時拍攝的視頻流中截圖，獲得有交通違章行為的車輛的圖片;和/或，當判斷出視角內的車輛有交通違章行為時，從實時拍攝的視頻流中截取該時刻前后各一定時間的視頻數據，獲得有交通違章行為的車輛的視頻數據。
[0079]在判斷車輛有交通違章行為后，可以采取抓拍、連拍等拍照方式捕獲有交通違章行為的車輛的圖片數據，也可以利用實時拍攝的行車記錄視頻流，從中截取到有交通違章行為的車輛的圖片。如果交通違章行為需要一段時間的視頻數據才能佐證，則可以從實時拍攝的行車記錄視頻流中截取該時刻前后各一定時間的視頻數據，獲得有交通違章行為的車輛的視頻數據。其中，可以根據不同的交通違章行為選取不同的方式記錄車輛違章行為，也可以根據用戶出行的相關信息由用戶自行設定記錄車輛違章行為的方式，等等。
[0080]在本發明的一個實施例中，圖1所示的方法進一步包括:將保存的交通違章記錄數據發送到指定移動終端;和/或，將保存的交通違章記錄數據通過網絡發送到指定服務器。
[0081]以行車記錄儀為例，每個行車記錄儀所能記錄的范圍有限，在發生交通事故時很難找到恰好記錄到交通事故發生全過程的行車記錄儀；即使找到，對應的車主協助調查也十分不便。因此，在本實施例中