CN106448223A - 一种雾霾自动适应的高速公路行车车速预警装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种雾霾自动适应的高速公路行车车速预警装置及方法,装置包括CCD摄像头模块、微处理器、输出模块以及供电电源;CCD摄像头模块用于拍摄车辆行驶前方的景物并将拍摄的图像信息发送微处理器,微处理器用于对来自CCD摄像头模块的图像信息进行处理,以确定实时路况下的可见观测距离,并据此确定安全行车限速数据;同时将限速数据发送至输出模块;输出模块将安全行车限速数据发送出去,使驾驶者知晓;供电电源与上述各组成部分相接,为上述各组成部分提供工作电压。本发明可以实现高速公路的全天候、高效率且有安全保证的通行。
Description
技术领域
本发明涉及安装于道路车辆内的可给出速度限制指令的系统,具体地说是一种雾霾自动适应的高速公路行车车速预警装置及方法。
背景技术
随着高速公路里程和汽车拥有量的双双递增,人们越来越依赖于汽车来实现快速出行。但是,随着环境污染的加重,雾霾对高速公路汽车出行的安全性和便捷性的影响也越来越不容忽视。虽然国内高速公路管理部门已经建立了气象监测、道路巡查、雾灯诱导、信息提示、入口限制、事故救援等一系列联动机制,但是,仍然无法及时、有效地应对气象变化的突然性和不均衡性。
一方面,现有的监管系统无法及时将限速值等管控指令随时随地通知驾驶员,另一方面,即使能随时随地通知驾驶员,对于突发性气候变化如来去匆匆的团雾和局地浓雾,也无法形成及时、精确的管控指令,因此而导致的严重交通事故屡见不鲜,损失惨重。目前经常采用的高速路封闭手段则属于因噎废食,因为,如此虽避免了高速公路事故的发生,但严重影响了通行效率,也给普通公路带来了很大的交通压力,由于普通公路的弯度大,防护级别低,路况复杂,因而必然会造成普通公路事故率增加。另外,即使根据天气状况,预先确定限速值,则通常情况下,该值设定较低,因而一方面存在难于执行的问题,另一方面也会导致通行效率大大降低。
另外,由于高速公路的监督点有限,希冀采用监督手段应对雾霾超速来保证行驶安全同样难有成就。而从监督的实时性上看,事后罚款、秋后算账式的监督,因违章信息不能及时告知驾驶人而无法做到立即纠错以避免安全隐患,使罚款与纠错成了两张皮。
发明内容
本发明的目的就是提供一种雾霾自动适应的高速公路行车车速预警装置及方法,以实现高速公路的全天候、高效率且有安全保证的通行。
本发明是这样实现的:
雾霾自动适应的高速公路行车车速预警系统,包括:
CCD摄像头模块,用于拍摄车辆行驶前方的景物,并将拍摄的图像信息发送微处理器;
微处理器,用于对来自CCD摄像头模块的图像信息进行处理,以确定实时路况下的可见观测距离,并据此确定安全行车限速数据;同时将限速数据发送至输出模块;
输出模块,将安全行车限速数据发送出去,使驾驶者知晓;以及
供电电源,与上述各组成部分相接,为上述各组成部分提供工作电压。
所述的雾霾自动适应的高速公路行车车速预警系统,还包括:
卫星定位模块,用于接收卫星定位系统发出的定位数据信息,并发送到微处理器;所述微处理器对车辆进行定位并计算出车辆实际行驶速度的行车数据信息,再将该行车数据信息发送至数据通信模块;
数据通信模块,将所获得的行车数据信息发送到高速公路管理部门的计算机系统,使高速公路管理部门对违规车辆做到处罚有据。
雾霾自动适应的高速公路行车车速预警方法,包括如下步骤:
由CCD摄像头模块拍摄车辆行驶前方的景物;并将拍摄的图像信息发送微处理器;
由微处理器对输入的图像信息进行处理,确定安全行车限速数据并发送至输出模块;
由输出模块将安全行车限速数据发送出去,使驾驶者知晓;
其中,所述微处理器对输入的图像信息进行处理,确定安全行车限速数据的步骤为:
微型处理器从CCD图像中确定道路上的可分辨的特定目标物,根据特定目标物的成像大小确定该目标物和CCD摄像头的位置关系即最大识别距离,最后由最大识别距离确定安全行车限速数据。
雾霾自动适应的高速公路行车车速预警方法,微型处理器从CCD图像中确定道路上的可分辨的特定目标物的步骤为:
特定目标物是指道路上特有的、连续的、容易识别的物体,如道路护栏、道路标线、路边指示牌以及高速公路上的前方车辆;各特定目标物有以下特征:
标线的特征是白色、连续或断续线、图像上由宽均匀变窄、边沿整齐呈直线、两条以上同时存在、位置在下方;
道路护栏包括在左的水泥护栏和在右的金属护栏;水泥护栏的特征是灰白色、图像上由宽均匀变窄、边沿整齐呈直线状、位置在左方;金属护栏的特征是灰色或绿色、图像上由宽均匀变窄、有立杆、位置在右方;
指示牌特征是绿底白字,边沿整齐、方框结构、位置在上方;
小车特征是上平窄、下宽大、中线对称、两侧有红色灯、中间有车牌。
所述的雾霾自动适应的高速公路行车车速预警方法中,根据特定目标物的成像大小确定该目标物和CCD摄像头的位置关系即最大识别距离的方法为:
式中:H是目标物的外形实际尺寸,h是目标物对应的成像尺寸(像素尺寸),L是观察距离即最大识别距离,β是常数,是由镜头决定的比例系数。
所述的雾霾自动适应的高速公路行车车速预警方法中,由最大识别距离确定当前道路限速值的方法为:
其中,L(米)是最大识别距离,t为驾驶人的制动反应时间,u是地面摩擦系数。
所述的雾霾自动适应的高速公路行车车速预警方法中,所述输出模块为语音播报模块,用于播报当前路况下的安全行车限速数据和安全行车提示语。
本发明的系统可对高速行车时的环境能见度进行动态、实时监测,实现连续监管和零距离监管,显著提高监测和监管的实时性、有效性,从而不仅保证高速公路各种气候下的通行安全,而且还可在保证安全的情况下使车辆的通行速度达到最高,进而避免了雾霾天封闭高速公路这种因噎废食的不利做法,大大提高高速公路使用效率。
附图说明
图1是本发明的雾霾自动适应的高速公路行车车速预警装置的结构示意图。
图2是本发明的车速预警装置拍摄200米外特定目标物的成像图片。
图3是雾霾状况下得到的以标线为识别物时的限速值绘图。
图4是雾霾状况下得到的以护栏为识别物时的限速值绘图。
图5是雾霾状况下得到的以路牌为识别物时的限速值绘图。
图6是雾霾状况下得到的以车辆为识别物时的限速值绘图。
图7是非雾霾状况下得到的以标线为识别物时的限速值绘图。
具体实施方式
如图1所示,本发明的车速预警装置包括CCD摄像头模块1、微处理器2、卫星定位模块5、数据通信模块4以及语音播报模块3。CCD摄像头模块1用于拍摄车辆行驶前方的景物,并将拍摄的图像信息发送微处理器2;微处理器2接收CCD摄像头模块1发送的图像并对输入的图像信息进行处理,以确定实时路况下的可见观测距离,并据此确定安全行车限速数据,同时将安全行车限速数据发送输出模块。输出模块为语音播报模块或视图输出模块,优选语音播报模块,将接收到的安全行车限速数据、安全行车提示语用语音播报给驾驶人员。语音播报可以结合蜂鸣器和LED指示进行。卫星定位模块5接收卫星定位系统发出的定位数据信息,并发送到微处理器;微处理器对车辆进行定位并计算出车辆实际行驶速度等行车数据信息,再将该车辆的位置数据及车辆实际行驶速度等行车数据信息发送至数据通信模块;数据通信模块4将所获得的行车数据信息发送到高速公路管理部门的计算机系统,使高速公路管理部门对违规车辆做到处罚有据。
供电电源与上述各组成部分相接,为上述各组成部分提供工作电压。
本发明的雾霾自动适应的高速公路行车车速预警方法,包括以下步骤:
(1)由CCD摄像头模块拍摄车辆行驶前方的景物;并将拍摄的图像信息发送微处理器;微处理器对拍摄得到的图像中的目标物进行选择,确定特定目标物:
特定目标物为道路上特有的、连续的、容易识别的物体,可以是高速公路上的前方车辆、道路护栏、道路标线或者路边指路牌、指示牌等。这些特定目标物的外形尺寸多数是已知的并且规格固定:单条行车道两条标线间距为3.75米;小轿车的宽度在1.5~1.8米,高度在1.3~2.0米之间,大多数轿车的高度在1.6米左右;按照高速公路的建设标准,水泥护栏的高度在1.2~1.4米之间,金属护栏的高度在1.2~1.5米之间。指路牌、指示牌的外形尺寸不确定,但形状是确定的,都是矩形。相比之下,行车道的宽度最为准确,存在的几率也最高,因此,一般优选以行车道标线为特定目标物。特定目标物选择的优选顺序依次为道路护栏、道路标线、路边指示牌以及高速公路上的前方车辆:图2列举了一些特定目标物,放大的图像是100%像素比例所得。
(2)由微处理器根据特定目标物的成像大小确定该目标物和CCD摄像头的位置关系即最大识别距离:
特定目标物的最大识别距离和气象学上的能见度定义有所不同,这里的识别是既要看清轮廓,还要识别其中的构成,如汽车要识别车灯颜色、号牌轮廓。护栏和道路标线要找到整齐的边沿。这些都是司机正确操纵车辆的必要条件。比如,对于汽车转向灯和刹车灯,驾驶人员必须能看清才能知道前车的运行状态。也就是说,图像识别以驾驶员通过正常视力能够看清为标准。具体地说,所述CCD图像中的特定目标物有以下特征,标线的特征是白色、连续或断续线、图像上由宽均匀变窄、边沿整齐呈直线、两条以上同时存在、位置在下方;水泥护栏的特征是灰白色、图像上由宽均匀变窄、边沿整齐呈直线状、位置在左方;金属护栏的特征是灰色或绿色、图像上由宽均匀变窄、有立杆、位置在右方;指路牌特征是绿底白字,边沿整齐、方框结构、位置在上方;小车特征是上平窄、下宽大、中线对称、两侧有红色灯、中间有车牌等。与目前流行的车牌识别、指纹识别和人脸识别相比,这些特定目标物从数字图形中提取更容易。CCD成像模块选用小角度(小于20°,普通为70°)摄像头,分辨率高于1300万像素。距离100米时,长度20cm物体(标线宽度和号牌宽度)成像3个以上像素点。特定目标物都在1米以上,像素点在15个以上。这样轮廓和细节可以提取到。提取到特定目标物就有了该目标的像素尺寸,然后就可以通过单帧图像或多帧图像推算出目标物距离。这是基于凸透镜成像原理,即成像大小与这个物体到CCD成像模块(镜头)的距离(物距)成反比的关系,可以表示为:
式中:H是目标物的外形实际尺寸,h是对应成像尺寸或叫像素尺寸,L是观察距离即最大识别距离;β是由镜头决定的比例系数。由于特定目标物的实际尺寸H是基本确定的,β是常数,所以h与L就构成了反比关系。
根据以上原理,行车车速预警装置可以在道路沿途获取众多的特定目标物识别数据,微处理器从中筛选出最准确、可识别距离数据值的最大值。筛选过程中需要用到的各种特定目标物的出现概率和准确性如下:道路护栏几乎会连续出现在图像上,道路标线则有可能会因磨损和冰雪覆盖造成识别困难,如果能识别也是连续的。前方车辆为不确定目标物,随机出现。多种目标物同时存在时取最大限速值。当微处理器运算速度不高时,可以优先选择标线,它的准确性最高,误差小于10%,且容易识别。当道路标线的识别无效时,可以用道路护栏作为特定目标物,测试误差约20%,误差虽然大些,但不会因为天气等因素而丢失。前方车辆因为种类较多,宽窄和高低差异较大,测试误差会更大,而且出现在适当距离上的几率较小,再加上路上车辆特别多和特别少的情况下,都较难确定该特定目标物,因此,前方车辆只能作为补充数据,但车辆识别也有其特殊意义,便于行车车速预警装置做避让提醒。第四种特定目标物路牌的图像特别清晰,识别较容易,路牌出现概率虽不高,但平均百米左右的间距,识别后数据足以形成连续的监测数据。问题是它的尺寸并不固定,没办法从一帧图像中计算出观察距离,但微处理器可以从两幅图像及两图拍摄期间车辆运行距离用方程组来计算出最大识别距离。
(3)由微处理器根据最大识别距离确定安全行车限速数据。
根据能量守恒定律,汽车制动前动能为(1/2mV2),等于摩擦力做功(f·t)的积分,假定制动过程刹车制动力恒定且等于(u·m)。这样制动距离和制动初速度就有如下计算公式:
V2=254×u×S
其中V是制动初始速度(km/h);u是地面摩擦系数,一般情况下水泥路面为0.7,沥青路面为0.6(见表2);S是最短制动长度(m)(也就是最大识别距离)。另外应该考虑驾驶人的制动反应时间t,根据实验一般为0.4-1.0秒。这段时间走过的距离S1=V.t/3.6,最大观察距离扣除反应距离就是最短刹车距离。即:
V2=254×u×(S-S1)
带入反应时间(距离)得到:
V2=254×u×(S-V.t/3.6)
求解一元二次方程可得到:
当式中摩擦系数取0.6(正常),反应时间取最长1秒(最长),上式可简化为:
根据此公式分别带入不同的最大识别距离,即可算出对应的最高速度,如下表1。
表1.两种摩擦系数下最大识别距离和限速值对应关系
最大识别距离L(米) | 200 | 150 | 100 | 80 | 50 | 25 | 15 | 10 | 5 |
车速V(公里/小时)u=0.6 | 155 | 132 | 104 | 91 | 69 | 44 | 31 | 23 | 14 |
车速V(公里/小时)u=0.3 | 113 | 97 | 77 | 68 | 52 | 34 | 25 | 19 | 12 |
表2.不同路面的摩擦系数
表2提供了交通部门对不同路况下的摩擦系数,也就分别决定了不同状况下的限速值。式中的摩擦系数可以由管理部门(如高速收费站)在发放该装置时根据天气变换情况预先设定;自动识别到雨雪状况时,装置也会自动调低摩擦系数。
实际应用时,需要根据道路的相关特性(坡道、隧道、弯道、事故多发地等)不断调整限速值,使限速更加合理安全。动态能见度识别肯定没有固定距离和位置(常用方法)的数据准确,但这种动态识别由于它的实时性、本地性,而且经过多目标的矫正更适合于车辆动态控制。
以数据图3-图6为例说明限速值的确定过程。
图3-图6为同一天气状况下同一路段内识别的不同的特定目标物所对应的限速值,输出的不同数据的对比。
在第一个100米内,以标线为识别的特定目标物得到12条数据(图3的0-100米行程内),这12条数据中最大值为64km/h;以护栏为识别的特定目标物得到11条数据(图4的0-100米行程内),这11条数据中最大值为63km/h;以路牌为识别的特定目标物得到1条数据(图5的0-100米行程内),这1条数据为63km/h;以车辆为识别的特定目标物得到3条数据(图6的0-100米行程内),这3条数据中最大值为66km/h;因此,在第一个100米内输出的限速值为这些值中的最大值66km/h(即以车辆为识别的特定目标物时的限速值)。
在第二个100米内,以标线为识别的特定目标物得到10条数据(图3的100-200米行程内),这10条数据中最大值为63km/h;以护栏为识别的特定目标物得到10条数据(图4的100-200米行程内),这10条数据中最大值为62km/h;以路牌为识别的特定目标物得到2条数据(图5的100-200米行程内),这2条数据的高值为65km/h;以车辆为识别的特定目标物得到4条数据(图6的100-200米行程内),这4条数据中最大值为65km/h;因此,在第二个100米内输出的限速值即为这些值中的最大值65km/h(即以路牌或车辆为识别的特定目标物时的限速值)。
在第三个100米内,以标线为识别的特定目标物得到12条数据(图3的200-300米行程内),这12条数据中最大值为68km/h;以护栏为识别的特定目标物得到12条数据(图4的200-300米行程内),这12条数据中最大值为64km/h;以路牌为识别的特定目标物得到1条数据(图5的200-300米行程内),这1条数据为67km/h;以车辆为识别的特定目标物得到2条数据(图6的200-300米行程内),这2条数据中最大值为66km/h;因此,在第三个100米内输出的限速值即为这些值中的最大值68km/h(即以标线为识别的特定目标物时的限速值)。
该路段的正常限速值是100km/h(图中以横直线显示),由于雾霾识别距离变近,所以计算出的限速值低于道路原限速值,起到了对车辆的动态实时控制。
图7是非雾霾(正常)天气下以标线为识别的特定目标物得到的限速值数据,这些数据高于原路段的100km/h,输出的限速值就是100km/h。
本发明的车载监控系统的使用方式是:当车辆进入高速公路的入口时,由收费站的管理人员交付给车辆驾驶人员,驾驶人员将其安装在车辆驾驶室内。车辆上路后,摄像头沿途拍摄车辆行驶前方的景物,并把数字化的图像信息传送给微处理器,微处理器对接收的图像信息进行处理,确定特定目标物并加以识别,然后计算出当前合适的车辆运行限速值V1;通过卫星定位模块可连续获得车辆运行的经纬度坐标,这些数据不断传送到微处理器,微处理器由两组坐标和时间差就可以得到车辆的运行速度V2;当V2<0.8V1时,本装置无语音输出,当1.2V1≥V2≥0.8V1时,本装置内的语音播报器发出间隙性悦耳蜂鸣,表示运行速度正常;如果V2>1.2V1后,本装置通过语音播报器发出语音或急促的蜂鸣声,提示司机减速。如果提示1分钟(一般超车时间)后仍然不降低速度,就算违规(超速行驶)一次,并发出语音通知司机。
以上操作是连续和自动循环进行的,沿途的限速值和实际车速全部记录在本装置的微处理器内,当车辆到达高速公路的出口处时,驾驶人员将本置交还给高速收费站,这时,站内收费系统的无线设备会通过本装置中的数据通信模块快速读取行车数据,收费站内与无线设备相连接的计算机系统就可以用波形和数据列表显示查看。在车辆无违规记录时,显示“无违规操作”,即可放行车辆。对于有违规记录的车辆,则可采取较重处罚,因为这种违规一定是故意。本装置中的供电电源包含可充电电池,它为本装置提供工作电压,当收费站收回本装置后,应将本装置连接插到电源上进行充电。
本发明也可在收费站发放时,通过数据通信模块设置成分段固定限速行驶方式。比如雨雪天气和道路结冰等情况都可以这样设置。这个限速值是高速公路管理部门根据当日道路实际情况分段设置的最高通行速度或者改变摩擦系数,当然这种设置并不影响自动雾霾监测功能。监测值V1和该路段的预设值取其最低值执行。
本发明还可在车辆运行中通过数据通信模块获取特定情况下交管部门对当前路段的限速值。比如事故、修路等情况出现时,高速公路执勤人员使用专用无线装置发送一组加密信息,对附近、特定方向的车辆进行设置,以达到应急管制的目的。
本装置中的语音提示方式、供电方式和数据读取方式也可采用其它形式,即语音播报器、数据通信模块和供电电源的实际结构并不影响本发明的核心内容。
本发明的车载监控系统,可以扩展很多附加功能,如事故感应和事故无线警示,避免出现连环事故。
本发明的装置可取代高速公路的通行卡,在高速公路口交付给进入的车辆,并将入口地信息、车辆号牌以及进入时间等信息通过无线信号自动加密传送到本装置的微处理器内。在高速公路的出口处,收回本装置,读取并验证车辆的行车记录信息,查验违规记录,作为处罚依据。本发明的装置也完全可以取代ETC卡。
本发明不仅适用于高速公路的行车监管,解决高速公路存在探测滞后、通讯不畅、被动封路、监管有盲等多环节的问题。也可由普通公路上行驶车辆的驾驶人员自愿使用。本装置内可装各种路段电子地图和路况信息,能随时获得各种路段的限速值,再加上有天气和路况自动监测,就变成了一个很好的驾驶助手,避免行车违规,避免交通事故。随时提示很多信息,如:“下坡”、“急转弯”、“事故多发路段”、“施工路段”、“前方是XX出口,请小心驾驶”等各种安全语音提示。
Claims (7)
1.一种雾霾自动适应的高速公路行车车速预警系统,其特征在于,包括:
CCD摄像头模块,用于拍摄车辆行驶前方的景物,并将拍摄的图像信息发送微处理器;
微处理器,用于对来自CCD摄像头模块的图像信息进行处理,以确定实时路况下的可见观测距离,并据此确定安全行车限速数据;同时将限速数据发送至输出模块;
输出模块,将安全行车限速数据发送出去,使驾驶者知晓;以及供电电源,与上述各组成部分相接,为上述各组成部分提供工作电压。
2.根据权利要求1所述的雾霾自动适应的高速公路行车车速预警系统,其特征在于,还包括:
卫星定位模块,用于接收卫星定位系统发出的定位数据信息,并发送到微处理器;所述微处理器对车辆进行定位并计算出车辆实际行驶速度的行车数据信息,再将该行车数据信息发送至数据通信模块;
数据通信模块,将所获得的行车数据信息发送到高速公路管理部门的计算机系统,使高速公路管理部门对违规车辆做到处罚有据。
3.一种雾霾自动适应的高速公路行车车速预警方法,其特征在于包括如下步骤:
由CCD摄像头模块拍摄车辆行驶前方的景物;并将拍摄的图像信息发送微处理器;
由微处理器对输入的图像信息进行处理,确定安全行车限速数据并发送至输出模块;
由输出模块将安全行车限速数据发送出去,使驾驶者知晓;
其中,所述微处理器对输入的图像信息进行处理,确定安全行车限速数据的步骤为:
微型处理器从CCD图像中确定道路上的可分辨的特定目标物,根据特定目标物的成像大小确定该目标物和CCD摄像头的位置关系即最大识别距离,最后由最大识别距离确定安全行车限速数据。
4.根据权利要求3所述的雾霾自动适应的高速公路行车车速预警方法,其特征在于,微型处理器从CCD图像中确定道路上的可分辨的特定目标物的步骤为:
特定目标物是指道路上特有的、连续的、容易识别的物体,如道路护栏、道路标线、路边指示牌以及高速公路上的前方车辆;各特定目标物有以下特征:
标线的特征是白色、连续或断续线、图像上由宽均匀变窄、边沿整齐呈直线、两条以上同时存在、位置在下方;
道路护栏包括在左的水泥护栏和在右的金属护栏;水泥护栏的特征是灰白色、图像上由宽均匀变窄、边沿整齐呈直线状、位置在左方;金属护栏的特征是灰色或绿色、图像上由宽均匀变窄、有立杆、位置在右方;
指示牌特征是绿底白字,边沿整齐、方框结构、位置在上方;
小车特征是上平窄、下宽大、中线对称、两侧有红色灯、中间有车牌。
5.根据权利要求3所述的雾霾自动适应的高速公路行车车速预警方法,其特征在于,根据特定目标物的成像大小确定该目标物和CCD摄像头的位置关系即最大识别距离的方法为:
式中:H是目标物的外形实际尺寸,h是目标物对应的成像尺寸(像素尺寸),L是观察距离即最大识别距离,β是常数,是由镜头决定的比例系数。
6.根据权利要求3所述的雾霾自动适应的高速公路行车车速预警方法,其特征在于,由最大识别距离确定当前道路限速值的方法为:
其中,L(米)是最大识别距离,t为驾驶人的制动反应时间,u是地面摩擦系数。
7.根据权利要求3所述的雾霾自动适应的高速公路行车车速预警方法,其特征在于,所述输出模块为语音播报模块,用于播报当前路况下的安全行车限速数据和安全行车提示语。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107132565A (zh) * | 2017-05-15 | 2017-09-05 | 上海与德科技有限公司 | 一种基于卫星定位系统的导航速度播报方法及装置 |
CN113232677A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-08-10 | 前海七剑科技(深圳)有限公司 | 车辆驾驶辅助控制方法、控制系统、电子设备及存储介质 |
CN113362593A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-07 | 山东高速济宁发展有限公司 | 一种可反馈事故信息及迅速响应救援的高速电子桩系统 |
CN115376330A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-11-22 | 江苏高速公路联网营运管理有限公司 | 一种监测高速公路车辆信息的方法及系统 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR3136579A1 (fr) * | 2022-06-14 | 2023-12-15 | Psa Automobiles Sa | Procédé et dispositif de contrôle d’un système d’indication d’une limite de vitesse d’un véhicule en fonction d’une information de pollution de l’air |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101377884A (zh) * | 2008-09-19 | 2009-03-04 | 北京康达永宜科技有限公司 | 公路交通智能管理系统 |
CN101887643A (zh) * | 2010-06-18 | 2010-11-17 | 北京理工大学 | 车载智能限速装置 |
CN103337179A (zh) * | 2013-07-01 | 2013-10-02 | 深圳市凯维特信息技术有限公司 | 车辆不良驾驶行为提醒系统及方法 |
CN103956068A (zh) * | 2014-04-13 | 2014-07-30 | 双鸭山市鸿丰机械制造有限公司 | 一种高速公路雾霾天气实时限速系统 |
CN105021528A (zh) * | 2015-07-15 | 2015-11-04 | 安徽皖通科技股份有限公司 | 一种基于视频的道路气象检测装置 |
CN105335729A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-02-17 | 广东好帮手电子科技股份有限公司 | 一种基于汽车行车记录仪识别道路能见度的方法及系统 |
CN205068788U (zh) * | 2015-07-27 | 2016-03-02 | 南京信息工程大学 | 一种雨雾或者雨霾天车辆限速报警装置 |
US20160086487A1 (en) * | 2014-09-22 | 2016-03-24 | International Business Machines Corporation | Personalized speed limit information |
US20160104376A1 (en) * | 2014-10-08 | 2016-04-14 | Here Global B.V. | Probe Based Variable Speed Sign Value |
CN105810000A (zh) * | 2016-03-22 | 2016-07-27 | 努比亚技术有限公司 | 行车预警装置和方法 |
-
2016
- 2016-11-10 CN CN201610989228.7A patent/CN106448223B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101377884A (zh) * | 2008-09-19 | 2009-03-04 | 北京康达永宜科技有限公司 | 公路交通智能管理系统 |
CN101887643A (zh) * | 2010-06-18 | 2010-11-17 | 北京理工大学 | 车载智能限速装置 |
CN103337179A (zh) * | 2013-07-01 | 2013-10-02 | 深圳市凯维特信息技术有限公司 | 车辆不良驾驶行为提醒系统及方法 |
CN103956068A (zh) * | 2014-04-13 | 2014-07-30 | 双鸭山市鸿丰机械制造有限公司 | 一种高速公路雾霾天气实时限速系统 |
US20160086487A1 (en) * | 2014-09-22 | 2016-03-24 | International Business Machines Corporation | Personalized speed limit information |
US20160104376A1 (en) * | 2014-10-08 | 2016-04-14 | Here Global B.V. | Probe Based Variable Speed Sign Value |
CN105021528A (zh) * | 2015-07-15 | 2015-11-04 | 安徽皖通科技股份有限公司 | 一种基于视频的道路气象检测装置 |
CN205068788U (zh) * | 2015-07-27 | 2016-03-02 | 南京信息工程大学 | 一种雨雾或者雨霾天车辆限速报警装置 |
CN105335729A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-02-17 | 广东好帮手电子科技股份有限公司 | 一种基于汽车行车记录仪识别道路能见度的方法及系统 |
CN105810000A (zh) * | 2016-03-22 | 2016-07-27 | 努比亚技术有限公司 | 行车预警装置和方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107132565A (zh) * | 2017-05-15 | 2017-09-05 | 上海与德科技有限公司 | 一种基于卫星定位系统的导航速度播报方法及装置 |
CN113232677A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-08-10 | 前海七剑科技(深圳)有限公司 | 车辆驾驶辅助控制方法、控制系统、电子设备及存储介质 |
CN113362593A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-07 | 山东高速济宁发展有限公司 | 一种可反馈事故信息及迅速响应救援的高速电子桩系统 |
CN115376330A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-11-22 | 江苏高速公路联网营运管理有限公司 | 一种监测高速公路车辆信息的方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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