本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的告警控制系统及方法。
背景技术：
随着互联网技术和移动终端的发展，移动终端已经全面地融入了人们的日常生活，人们越来越依赖于移动终端，甚至很多人在走路的过程中拿着手机浏览网页、看电子书，聊天、玩游戏等，然而，在走路的时候看手机是件非常危险的事情。如果用户只顾着看手机，没有注意到行走路线的前方有车或者路坑，有可能对用户的生命安全产生严重的威胁。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于大数据的告警控制系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的告警控制系统，所述告警控制系统包括路况数据库、后置摄像头控制模块和危险告警采集判断模块，所述路况数据库用于存储危险地理位置，其中，危险地理位置为含有路坑的地理位置，当路坑的范围为可控范围时，给该危险地理位置添加第一标识，当路坑的范围为不可控范围时，给该危险地理位置添加第二标识，所述后置摄像头控制模块根据采集移动终端的移动速度和倾斜角度判断是否开启移动终端的后置摄像头，所述危险告警采集判断模块根据后置摄像头的实时图像以及移动终端的实时地理位置判断移动终端是否产生危险告警。
进一步的，所述后置摄像头控制模块包括移动速度监测模块、倾斜角度采集模模块和摄像头开启模块，所述移动速度采集模块用于监测到移动终端的移动速度，在监测到移动终端的移动速度位于预设移动速度范围内时令倾斜角度采集模模块采集移动终端的倾斜角度，如果倾斜角度位于预设倾斜角度范围内时，传输信息给摄像头开启模块开启移动终端的后置摄像头。
进一步的，所述危险告警采集判断模块包括实时图像位置获取模块、圆形区域检测模块、第一处理模块和第二处理模块，所述实时图像位置获取模块用于采集后置摄像头的实时图像以及移动终端相应的实时地理位置，所述圆形区域检测模块以实时地理位置为圆心，以第一预设阈值为半径形成圆形区域，检测圆形区域内是否存在危险地理位置，在检测到圆形区域内包含危险地理位置传输信息令第一处理模块进行处理，在检测到圆形区域内不包含危险地理位置传输信息令第二处理模块进行处理，所述第一处理模块包括告警分级模块、监测时间段第一检测模块、安全标识添加模块和安全标识个数比较模块，所述告警分级模块在检测到圆形区域内包含危险地理位置的添加有第一标识时，移动终端产生一级危险告警，当该危险地理位置添加有第二标识时，移动终端产生二级危险告警，所述监测时间段第一检测模块用于检测在监测时间段内后置摄像头采集到的实时图像中是否包含路坑图像，如果不包含路坑图像，传输信息给安全标识添加模块在路况数据库中给该危险地理位置添加一个安全标识，所述安全标识个数比较模块用于将某个危险地理位置添加的安全标识的个数与第一个数阈值进行比较，在大于等于第一个数阈值时将该危险地理位置从路况数据库中删除，其中，当移动终端的实时地理位置与危险地理位置的直线距离小于等于第二预设阈值的时间段为监测时间段。
进一步的，所述第二处理模块包括路坑图像检测模块和路坑范围判断模块，检测到圆形区域内不包含危险地理位置时，所述路坑图像检测模块获取后置摄像头采集到的实时图像，如果实时图像中包含路坑图像，那么当前地理位置为危险地理位置，移动终端产生二级危险告警，并将该危险地理位置上传到路况数据库，并令路坑范围判断模块采集并分析实时图像和路坑图像并据此判断路坑的范围是否为可控范围，所述路坑范围判断模块包括轮廓图像获取模块、第一路坑参考量计算模块、图像排序选取模块、距离采集模块、第二路坑参考量计算模块和第二路坑参考量比较模块，所述轮廓图像获取模块获取监测时间段内后置摄像头采集到的所有实时图像，并提取每张实时图像中的路坑图像的轮廓，所述第一路坑参考量计算模块根据每张实时图像中的路坑图像的轮廓面积和每张实时图像的面积计算第一路坑参考量，所述图像排序选取模块将每张实时图像按照路坑参考量从大到小的顺序排序，选取排序第一的实时图像为评估图像，所述距离采集模块获取路坑图像在评估图像中的轮廓边缘，并据此分别获取路坑图像最左侧的点与实时图像的左侧边缘的距离l1、路坑图像最右侧的点与实时图像的右侧边缘的距离l2、路坑图像最上端的点与实时图像的上侧边缘的距离l3、路坑图像最下端点与实时图像的下侧边缘的距离l4，所述第二路坑参考量计算模块根据距离采集模块采集到的距离计算第二路坑参考量，所述第二路坑参考量比较模块将第二路坑参考量与第二路坑参考量阈值进行比较，在第二路坑参考量大于第二路坑参考量阈值时，判断该路坑的范围为可控范围，在第二路坑参考量小于等于第二路坑参考量阈值时，判断该路坑的范围为不可控范围。
一种基于大数据的告警控制方法，所述告警控制方法包括以下步骤：
步骤s1：预先建立路况数据库，所述路况数据库中用于存储危险地理位置，其中，危险地理位置为含有路坑的地理位置，当路坑的范围为可控范围时，给该危险地理位置添加第一标识，当路坑的范围为不可控范围时，给该危险地理位置添加第二标识；
步骤s2：当监测到移动终端的移动速度位于预设移动速度范围内时，采集移动终端的倾斜角度，如果倾斜角度位于预设倾斜角度范围内时，开启移动终端的后置摄像头，采集后置摄像头的实时图像以及移动终端的实时地理位置；
步骤s3：以实时地理位置为圆心，以第一预设阈值为半径形成圆形区域，根据圆形区域内包含危险地理位置的情况和实时图像确定移动终端是否产生危险告警。
进一步的，所述步骤s3包括：
如果检测到圆形区域内包含危险地理位置，移动终端产生危险告警并获取后置摄像头的实时图像以及移动终端的实时地理位置，
若检测到某一时间段内移动终端的实时地理位置与危险地理位置的直线距离小于等于第二预设阈值，设该时间段为监测时间段，如果在监测时间段内后置摄像头采集到的实时图像中均未检测到路坑图像，在路况数据库中给该危险地理位置添加一个安全标识，
其中，当该危险地理位置添加有第一标识时，移动终端产生一级危险告警，
当该危险地理位置添加有第二标识时，移动终端产生二级危险告警。
进一步的，所述步骤s3进一步包括：
如果检测到圆形区域内不包含危险地理位置，获取后置摄像头采集到的实时图像，如果实时图像中包含路坑图像，那么当前地理位置为危险地理位置，移动终端产生二级危险告警，并将该危险地理位置上传到路况数据库，
采集并分析实时图像和路坑图像并据此判断路坑的范围是否为可控范围。
进一步的，所述采集并分析实时图像和路坑图像并据此判断路坑的范围是否为可控范围包括以下：
获取监测时间段内后置摄像头采集到的所有实时图像，获取每张实时图像中的路坑图像的轮廓，分别计算每张实时图像的第一路坑参考量p＝mk/mz，其中，mk为每张实时图像中的路坑图像的轮廓面积，mz为每张实时图像的面积；
将每张实时图像按照路坑参考量从大到小的顺序排序，选取排序第一的实时图像为评估图像，达到了选取的评估图像更加准确可靠的技术效果；
获取路坑图像在评估图像中的轮廓边缘，并据此分别获取路坑图像最左侧的点与实时图像的左侧边缘的距离l1、路坑图像最右侧的点与实时图像的右侧边缘的距离l2、路坑图像最上端的点与实时图像的上侧边缘的距离l3、路坑图像最下端点与实时图像的下侧边缘的距离l4，
计算第二路坑参考量m＝l1/lc l2/lc l3/lk l4/lk，其中，lc为实时图像的上侧边缘长度，lk为实时图像的左侧边缘长度，
如果第二路坑参考量大于第二路坑参考量阈值时，该路坑的范围为可控范围，
否则，该路坑的范围为不可控范围。
进一步的，所述步骤s3还包括：
当某个危险地理位置添加的安全标识的个数大于等于第一个数阈值时，将该危险地理位置从路况数据库中删除，从而达到了及时更新路况数据库的技术效果，告警控制更加准确；
进一步的，所述一级危险告警为震动并响铃，所述二级危险告警为息屏。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过采集后置摄像头的实时图像，提取实时图像中的路坑图像，并对路坑图像进行分析，据此判断用户经过路坑时是否会对用户产生较大的影响，从而采用不同的标识对位置进行标记，并且本发明中针对不同的标记产生不同的告警方式，使得告警方式更加合理。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明基于大数据的告警控制系统的模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供技术方案：所述告警控制系统包括路况数据库、后置摄像头控制模块和危险告警采集判断模块，所述路况数据库用于存储危险地理位置，其中，危险地理位置为含有路坑的地理位置，当路坑的范围为可控范围时，给该危险地理位置添加第一标识，当路坑的范围为不可控范围时，给该危险地理位置添加第二标识，所述后置摄像头控制模块根据采集移动终端的移动速度和倾斜角度判断是否开启移动终端的后置摄像头，所述危险告警采集判断模块根据后置摄像头的实时图像以及移动终端的实时地理位置判断移动终端是否产生危险告警。
所述后置摄像头控制模块包括移动速度监测模块、倾斜角度采集模模块和摄像头开启模块，所述移动速度采集模块用于监测到移动终端的移动速度，在监测到移动终端的移动速度位于预设移动速度范围内时令倾斜角度采集模模块采集移动终端的倾斜角度，如果倾斜角度位于预设倾斜角度范围内时，传输信息给摄像头开启模块开启移动终端的后置摄像头。
所述危险告警采集判断模块包括实时图像位置获取模块、圆形区域检测模块、第一处理模块和第二处理模块，所述实时图像位置获取模块用于采集后置摄像头的实时图像以及移动终端相应的实时地理位置，所述圆形区域检测模块以实时地理位置为圆心，以第一预设阈值为半径形成圆形区域，检测圆形区域内是否存在危险地理位置，在检测到圆形区域内包含危险地理位置传输信息令第一处理模块进行处理，在检测到圆形区域内不包含危险地理位置传输信息令第二处理模块进行处理，所述第一处理模块包括告警分级模块、监测时间段第一检测模块、安全标识添加模块和安全标识个数比较模块，所述告警分级模块在检测到圆形区域内包含危险地理位置的添加有第一标识时，移动终端产生一级危险告警，当该危险地理位置添加有第二标识时，移动终端产生二级危险告警，所述监测时间段第一检测模块用于检测在监测时间段内后置摄像头采集到的实时图像中是否包含路坑图像，如果不包含路坑图像，传输信息给安全标识添加模块在路况数据库中给该危险地理位置添加一个安全标识，所述安全标识个数比较模块用于将某个危险地理位置添加的安全标识的个数与第一个数阈值进行比较，在大于等于第一个数阈值时将该危险地理位置从路况数据库中删除，其中，当移动终端的实时地理位置与危险地理位置的直线距离小于等于第二预设阈值的时间段为监测时间段。
所述第二处理模块包括路坑图像检测模块和路坑范围判断模块，检测到圆形区域内不包含危险地理位置时，所述路坑图像检测模块获取后置摄像头采集到的实时图像，如果实时图像中包含路坑图像，那么当前地理位置为危险地理位置，移动终端产生二级危险告警，并将该危险地理位置上传到路况数据库，并令路坑范围判断模块采集并分析实时图像和路坑图像并据此判断路坑的范围是否为可控范围，所述路坑范围判断模块包括轮廓图像获取模块、第一路坑参考量计算模块、图像排序选取模块、距离采集模块、第二路坑参考量计算模块和第二路坑参考量比较模块，所述轮廓图像获取模块获取监测时间段内后置摄像头采集到的所有实时图像，并提取每张实时图像中的路坑图像的轮廓，所述第一路坑参考量计算模块根据每张实时图像中的路坑图像的轮廓面积和每张实时图像的面积计算第一路坑参考量，所述图像排序选取模块将每张实时图像按照路坑参考量从大到小的顺序排序，选取排序第一的实时图像为评估图像，所述距离采集模块获取路坑图像在评估图像中的轮廓边缘，并据此分别获取路坑图像最左侧的点与实时图像的左侧边缘的距离l1、路坑图像最右侧的点与实时图像的右侧边缘的距离l2、路坑图像最上端的点与实时图像的上侧边缘的距离l3、路坑图像最下端点与实时图像的下侧边缘的距离l4，所述第二路坑参考量计算模块根据距离采集模块采集到的距离计算第二路坑参考量，所述第二路坑参考量比较模块将第二路坑参考量与第二路坑参考量阈值进行比较，在第二路坑参考量大于第二路坑参考量阈值时，判断该路坑的范围为可控范围，在第二路坑参考量小于等于第二路坑参考量阈值时，判断该路坑的范围为不可控范围。
一种基于大数据的告警控制方法，所述告警控制方法包括以下步骤：
步骤s1：预先建立路况数据库，所述路况数据库中用于存储危险地理位置，其中，危险地理位置为含有路坑的地理位置，当路坑的范围为可控范围时，给该危险地理位置添加第一标识，当路坑的范围为不可控范围时，给该危险地理位置添加第二标识；
步骤s2：当监测到移动终端的移动速度位于预设移动速度范围内时，采集移动终端的倾斜角度，如果倾斜角度位于预设倾斜角度范围内时，开启移动终端的后置摄像头，采集后置摄像头的实时图像以及移动终端的实时地理位置；倾斜角度是指手机与平行于路面的水平面的夹角；
步骤s3：以实时地理位置为圆心，以第一预设阈值为半径形成圆形区域，根据圆形区域内包含危险地理位置的情况和实时图像确定移动终端是否产生危险告警：
如果检测到圆形区域内包含危险地理位置，移动终端产生危险告警并获取后置摄像头的实时图像以及移动终端的实时地理位置，
若检测到某一时间段内移动终端的实时地理位置与危险地理位置的直线距离小于等于第二预设阈值，设该时间段为监测时间段，如果在监测时间段内后置摄像头采集到的实时图像中均未检测到路坑图像，在路况数据库中给该危险地理位置添加一个安全标识，当某个危险地理位置添加的安全标识的个数大于等于第一个数阈值时，将该危险地理位置从路况数据库中删除，
其中，当该危险地理位置添加有第一标识时，移动终端产生一级危险告警，
当该危险地理位置添加有第二标识时，移动终端产生二级危险告警，根据危险地理位置添加的标识的不同，产生不同的危险告警；
所述一级危险告警为震动并响铃，所述二级危险告警为息屏；
如果检测到圆形区域内不包含危险地理位置，获取后置摄像头采集到的实时图像，如果实时图像中包含路坑图像，那么当前地理位置为危险地理位置，移动终端产生二级危险告警，并将该危险地理位置上传到路况数据库，
采集并分析实时图像和路坑图像并据此判断路坑的范围是否为可控范围：
获取监测时间段内后置摄像头采集到的所有实时图像，获取每张实时图像中的路坑图像的轮廓，分别计算每张实时图像的第一路坑参考量p＝mk/mz，其中，mk为每张实时图像中的路坑图像的轮廓面积，mz为每张实时图像的面积；此处的监测时间段也是指移动终端的实时地理位置与危险地理位置的直线距离小于等于第二预设阈值的时间段，进一步的，本申请中这个监测时间段是指危险地理位置位于移动终端的路线前方时，实时地理位置与危险地理位置的直线距离小于等于第二预设阈值的时间段；
将每张实时图像按照路坑参考量从大到小的顺序排序，选取排序第一的实时图像为评估图像，不同的地理位置采集到的实时图像的内容会不同，当距离路坑越近，采集到实时图像中的路坑图像越接近实际情况中的路坑，但是在用户手持移动终端的移动过程中，移动终端会发生晃动，因此采集到的图像中，路坑图像有时候大有时候小，因此通过路坑参考量来选取评估图像；
获取路坑图像在评估图像中的轮廓边缘，并据此分别获取路坑图像最左侧的点与实时图像的左侧边缘的距离l1、路坑图像最右侧的点与实时图像的右侧边缘的距离l2、路坑图像最上端的点与实时图像的上侧边缘的距离l3、路坑图像最下端点与实时图像的下侧边缘的距离l4，
计算第二路坑参考量m＝l1/lc l2/lc l3/lk l4/lk，其中，lc为实时图像的上侧边缘长度，lk为实时图像的左侧边缘长度，
如果第二路坑参考量大于第二路坑参考量阈值时，该路坑的范围为可控范围，
如果第二路坑参考量小于等于第二路坑参考量阈值时，该路坑的范围为不可控范围。当第二路坑参考量小于等于第二路坑参考量阈值时，说明路坑较大，有可能对生命安全产生威胁，因此需要用第二告警来提醒用户。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种基于大数据的告警控制系统，其特征在于，所述告警控制系统包括路况数据库、后置摄像头控制模块和危险告警采集判断模块，所述路况数据库用于存储危险地理位置，其中，危险地理位置为含有路坑的地理位置，当路坑的范围为可控范围时，给该危险地理位置添加第一标识，当路坑的范围为不可控范围时，给该危险地理位置添加第二标识，所述后置摄像头控制模块根据采集移动终端的移动速度和倾斜角度判断是否开启移动终端的后置摄像头，所述危险告警采集判断模块根据后置摄像头的实时图像以及移动终端的实时地理位置判断移动终端是否产生危险告警。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的告警控制系统，其特征在于：所述后置摄像头控制模块包括移动速度监测模块、倾斜角度采集模模块和摄像头开启模块，所述移动速度采集模块用于监测到移动终端的移动速度，在监测到移动终端的移动速度位于预设移动速度范围内时令倾斜角度采集模模块采集移动终端的倾斜角度，如果倾斜角度位于预设倾斜角度范围内时，传输信息给摄像头开启模块开启移动终端的后置摄像头。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的告警控制系统，其特征在于：所述危险告警采集判断模块包括实时图像位置获取模块、圆形区域检测模块、第一处理模块和第二处理模块，所述实时图像位置获取模块用于采集后置摄像头的实时图像以及移动终端相应的实时地理位置，所述圆形区域检测模块以实时地理位置为圆心，以第一预设阈值为半径形成圆形区域，检测圆形区域内是否存在危险地理位置，在检测到圆形区域内包含危险地理位置传输信息令第一处理模块进行处理，在检测到圆形区域内不包含危险地理位置传输信息令第二处理模块进行处理，所述第一处理模块包括告警分级模块、监测时间段第一检测模块、安全标识添加模块和安全标识个数比较模块，所述告警分级模块在检测到圆形区域内包含危险地理位置的添加有第一标识时，移动终端产生一级危险告警，当该危险地理位置添加有第二标识时，移动终端产生二级危险告警，所述监测时间段第一检测模块用于检测在监测时间段内后置摄像头采集到的实时图像中是否包含路坑图像，如果不包含路坑图像，传输信息给安全标识添加模块在路况数据库中给该危险地理位置添加一个安全标识，所述安全标识个数比较模块用于将某个危险地理位置添加的安全标识的个数与第一个数阈值进行比较，在大于等于第一个数阈值时将该危险地理位置从路况数据库中删除，其中，当移动终端的实时地理位置与危险地理位置的直线距离小于等于第二预设阈值的时间段为监测时间段。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的告警控制系统，其特征在于：所述第二处理模块包括路坑图像检测模块和路坑范围判断模块，检测到圆形区域内不包含危险地理位置时，所述路坑图像检测模块获取后置摄像头采集到的实时图像，如果实时图像中包含路坑图像，那么当前地理位置为危险地理位置，移动终端产生二级危险告警，并将该危险地理位置上传到路况数据库，并令路坑范围判断模块采集并分析实时图像和路坑图像并据此判断路坑的范围是否为可控范围，所述路坑范围判断模块包括轮廓图像获取模块、第一路坑参考量计算模块、图像排序选取模块、距离采集模块、第二路坑参考量计算模块和第二路坑参考量比较模块，所述轮廓图像获取模块获取监测时间段内后置摄像头采集到的所有实时图像，并提取每张实时图像中的路坑图像的轮廓，所述第一路坑参考量计算模块根据每张实时图像中的路坑图像的轮廓面积和每张实时图像的面积计算第一路坑参考量，所述图像排序选取模块将每张实时图像按照路坑参考量从大到小的顺序排序，选取排序第一的实时图像为评估图像，所述距离采集模块获取路坑图像在评估图像中的轮廓边缘，并据此分别获取路坑图像最左侧的点与实时图像的左侧边缘的距离l1、路坑图像最右侧的点与实时图像的右侧边缘的距离l2、路坑图像最上端的点与实时图像的上侧边缘的距离l3、路坑图像最下端点与实时图像的下侧边缘的距离l4，所述第二路坑参考量计算模块根据距离采集模块采集到的距离计算第二路坑参考量，所述第二路坑参考量比较模块将第二路坑参考量与第二路坑参考量阈值进行比较，在第二路坑参考量大于第二路坑参考量阈值时，判断该路坑的范围为可控范围，在第二路坑参考量小于等于第二路坑参考量阈值时，判断该路坑的范围为不可控范围。
5.一种基于大数据的告警控制方法，其特征在于：所述告警控制方法包括以下步骤：
步骤s1：预先建立路况数据库，所述路况数据库中用于存储危险地理位置，其中，危险地理位置为含有路坑的地理位置，当路坑的范围为可控范围时，给该危险地理位置添加第一标识，当路坑的范围为不可控范围时，给该危险地理位置添加第二标识；
步骤s2：当监测到移动终端的移动速度位于预设移动速度范围内时，采集移动终端的倾斜角度，如果倾斜角度位于预设倾斜角度范围内时，开启移动终端的后置摄像头，采集后置摄像头的实时图像以及移动终端的实时地理位置；
步骤s3：以实时地理位置为圆心，以第一预设阈值为半径形成圆形区域，根据圆形区域内包含危险地理位置的情况和实时图像确定移动终端是否产生危险告警。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的告警控制方法，其特征在于：所述步骤s3包括：
如果检测到圆形区域内包含危险地理位置，移动终端产生危险告警并获取后置摄像头的实时图像以及移动终端的实时地理位置，
若检测到某一时间段内移动终端的实时地理位置与危险地理位置的直线距离小于等于第二预设阈值，设该时间段为监测时间段，如果在监测时间段内后置摄像头采集到的实时图像中均未检测到路坑图像，在路况数据库中给该危险地理位置添加一个安全标识，
其中，当该危险地理位置添加有第一标识时，移动终端产生一级危险告警，
当该危险地理位置添加有第二标识时，移动终端产生二级危险告警。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的告警控制方法，其特征在于：所述步骤s3进一步包括：
如果检测到圆形区域内不包含危险地理位置，获取后置摄像头采集到的实时图像，如果实时图像中包含路坑图像，那么当前地理位置为危险地理位置，移动终端产生二级危险告警，并将该危险地理位置上传到路况数据库，
采集并分析实时图像和路坑图像并据此判断路坑的范围是否为可控范围。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的告警控制方法，其特征在于：所述采集并分析实时图像和路坑图像并据此判断路坑的范围是否为可控范围包括以下：
获取监测时间段内后置摄像头采集到的所有实时图像，获取每张实时图像中的路坑图像的轮廓，分别计算每张实时图像的第一路坑参考量p＝mk/mz，其中，mk为每张实时图像中的路坑图像的轮廓面积，mz为每张实时图像的面积；
将每张实时图像按照路坑参考量从大到小的顺序排序，选取排序第一的实时图像为评估图像，
获取路坑图像在评估图像中的轮廓边缘，并据此分别获取路坑图像最左侧的点与实时图像的左侧边缘的距离l1、路坑图像最右侧的点与实时图像的右侧边缘的距离l2、路坑图像最上端的点与实时图像的上侧边缘的距离l3、路坑图像最下端点与实时图像的下侧边缘的距离l4，
计算第二路坑参考量m＝l1/lc l2/lc l3/lk l4/lk，其中，lc为实时图像的上侧边缘长度，lk为实时图像的左侧边缘长度，
如果第二路坑参考量大于第二路坑参考量阈值时，该路坑的范围为可控范围，
否则，该路坑的范围为不可控范围。
9.根据权利要求6所述的一种基于大数据的告警控制方法，其特征在于：所述步骤s3还包括：
当某个危险地理位置添加的安全标识的个数大于等于第一个数阈值时，将该危险地理位置从路况数据库中删除。
10.根据权利要求6所述的一种基于大数据的告警控制方法，其特征在于：所述一级危险告警为震动并响铃，所述二级危险告警为息屏。
技术总结