CN108790741A - 车门安全预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车门安全预警方法,包括当车内人员按下车门门锁开关准备开启车门时,检测车门门锁开启信号,并将所述车门门锁开启信号发送至车辆中央处理器等步骤;本发明根据车门和车外的状态控制车锁的开关,还可以通过自动控制声音进行报警,提高了车门防碰撞的可靠性,保护了车辆外部移动车辆和行人的安全,本发明既能高效地提取车外图像层次信息,又能保持图像的各个阶调层次细节,提高了测试集图像的分类准确率,提升了小图像识别性能,而且本发明门锁控制能够抑制或削弱环境干扰的影响,系统结构简单,提高了系统的可靠性。
Description
技术领域
本发明属于新能源汽车技术领域。具体涉及一种车门安全预警方法。
背景技术
汽车在开门时与其他物体发生碰撞的事故往往会造成严重事故后果。其主要原因是车内人员未能在保证安全的情况下开门所致,目前有的车在车身侧面安装有提醒灯,当车门打开后,灯会点亮,用于提醒车外的车和人,这种方法只能仅仅提醒车外的人,但无法对车内人员起到警示作用。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述不足提供一种车门安全预警方法。
一种车门安全预警方法,包括以下步骤:
001.当车内人员按下车门门锁开关准备开启车门时,检测车门门锁开启信号,并将所述车门门锁开启信号发送至车辆中央处理器;
002.实时监控车身周围的环境,并将车身周围的环境拍成照片实时发送至车辆中央处理器;
003.接收车门门锁开启信号和车身周围的环境监控照片,当车门门锁开启信号显示车门开启且车身周围有快速移动的物体或人时,发出门锁锁止信号;
004.接收门锁锁止信号,并控制车门门锁锁止。
进一步,所述步骤003中,发出门锁锁止信号的同时还向车内人员发出语音提示。
进一步,所述步骤003中,当车速大于0时,发出门锁锁止信号。
进一步,所述步骤002中,对将车身周围的环境监控进行图像处理,其具体包括以下步骤:
021:将输入车辆中央处理器的车身周围环境照片进行图像输入卷积神经网络中的第一个卷积层,激活函数为ReLU;
022:将第一个卷积层的输出结果输入第二个卷积层,激活函数为ReLU,再进行dropout操作,将输出结果输入池化层;
023:将所述步骤2中的输出结果输入第一个全连接层,并进行dropout操作,然后进行归一化处理;
进一步,步骤023中进行归一化处理后还包括以下步骤:
0231,将处理后的图像中所有的像素点的灰度值设置为零;
0232,计算图像邻域的平均灰度;
0233,计算像素的波动率;
0234,计算像素点的显著程度;
0235,计算图像的边缘信息;
0236,对图像进行边缘增强,经边缘增强后的图像能更清晰地显示出不同的物线形影像的行迹,以便于不同的物类型的识别及其分布范围的圈定。
进一步,对所述步骤004中接收门锁锁止信号进行优化,其具体包括以下步骤:
041、启动门锁控制模块;
042、解析出车辆中央处理器的秒脉冲信号送到FPGA芯片;
043、获取车辆中央处理器的锁止时间参数,将获取的锁止时间参数嵌入到FPGA芯片内部;
044、预设秒脉冲阈值,判断秒脉冲是否大于预设秒脉冲阈值,是则转下一步,否则进入步骤046;
045、获取压控振荡器的时钟频率,FPGA芯片采用压控振荡器提供的时钟频率,进入步骤047;
046、若秒脉冲小于预设秒脉冲阈值,则FPGA芯片进行优化,通过反馈调节模数转换芯片DAC来调整压控振荡器的压控端,FPGA芯片通过SPI总线写模数转换器的寄存器,模数转换器输出的模拟电压值随着寄存器值的变化而变化,模数转换器的输出电压值送到压控振荡器的压控端,电压调大,压控振荡器的输出频率增大,电压减小,压控振荡器的输出频率也随之减小;
047、压控振荡器逐步减少和秒脉冲的同步相差,直到最终达到锁定状态。
本发明优点效果如下:本发明根据车门和车外的状态控制车锁的开关,还可以通过自动控制声音进行报警,提高了车门防碰撞的可靠性,保护了车辆外部移动车辆和行人的安全,本发明既能高效地提取车外图像层次信息,又能保持图像的各个阶调层次细节,提高了测试集图像的分类准确率,提升了小图像识别性能,而且本发明门锁控制能够抑制或削弱环境干扰的影响,系统结构简单,提高了系统的可靠性。
附图说明
图1为本发明的系统示意图。
图2为门锁控制优化系统示意图。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步的说明:
一种车门安全预警方法,包括以下步骤:
001.当车内人员按下车门门锁开关准备开启车门时,检测车门门锁开启信号,并将所述车门门锁开启信号发送至车辆中央处理器;
002.实时监控车身周围的环境,并将车身周围的环境拍成照片实时发送至车辆中央处理器;
003.接收车门门锁开启信号和车身周围的环境监控照片,当车门门锁开启信号显示车门开启且车身周围有快速移动的物体或人时,发出门锁锁止信号;
004.接收门锁锁止信号,并控制车门门锁锁止。
所述步骤003中,发出门锁锁止信号的同时还向车内人员发出语音提示。
所述步骤003中,当车速大于0时,说明车还没有停稳也可发出门锁锁止信号。
所述步骤002中,对将车身周围的环境监控进行图像处理,其具体包括以下步骤:
021:将输入车辆中央处理器的车身周围环境照片进行图像输入卷积神经网络中的第一个卷积层,激活函数为ReLU;
022:将第一个卷积层的输出结果输入第二个卷积层,激活函数为ReLU,再进行dropout操作,将输出结果输入池化层;
023:将所述步骤2中的输出结果输入第一个全连接层,并进行dropout操作,然后进行归一化处理;
步骤023中进行归一化处理后还包括以下步骤:
0231,将处理后的图像中所有的像素点的灰度值设置为零;
0232,计算图像邻域的平均灰度;
图像Xm(i,j)9×9邻域的平均灰度计算如下:
Xm(i,j)为第m个图像中坐标为(i,j)的像素的灰度值,k,l为相邻像素点的坐标。
0233,计算像素的波动率;
波动率Vm(i,j)计算如下:
0234,计算像素点的显著程度;
像素点显著程度ΔXm(i,j)计算如下:
0235,计算图像的边缘信息;
图像的边缘信息E(i,j)计算如下:
其中α为归一化参数;E(i,j)∈[0,1];
0236,对图像进行边缘增强,经边缘增强后的图像能更清晰地显示出不同的物线形影像的行迹,以便于不同的物类型的识别及其分布范围的圈定。
进一步,对所述步骤004中接收门锁锁止信号进行优化,其具体包括以下步骤:
041、启动门锁控制模块;
042、解析出车辆中央处理器的秒脉冲信号送到FPGA芯片;
043、获取车辆中央处理器的锁止时间参数,将获取的锁止时间参数嵌入到FPGA芯片内部;
044、预设秒脉冲阈值,判断秒脉冲是否大于预设秒脉冲阈值,是则转下一步,否则进入步骤046;
045、获取压控振荡器的时钟频率,FPGA芯片采用压控振荡器提供的时钟频率,进入步骤047;
046、若秒脉冲小于预设秒脉冲阈值,则FPGA芯片进行优化,通过反馈调节模数转换芯片DAC来调整压控振荡器的压控端,FPGA芯片通过SPI总线写模数转换器的寄存器,模数转换器输出的模拟电压值随着寄存器值的变化而变化,模数转换器的输出电压值送到压控振荡器的压控端,电压调大,压控振荡器的输出频率增大,电压减小,压控振荡器的输出频率也随之减小;
047、压控振荡器逐步减少和秒脉冲的同步相差,直到最终达到锁定状态。
一种车门安全预警系统,包括以下部分:车门门锁检测模块,用于当车门门锁开启时,检测车门门锁开启信号,并将所述车门门锁开启信号发送至车辆中央处理器;
行车监控记录模块,用于实时对车身周围的环境进行监控,并将车身周围的环境监控实时发送至车辆中央处理器;
车辆中央处理器,用于接收车门门锁开启信号和车身周围的环境监控,当车门门锁开启信号显示车门开启且车身周围有快速移动的物体或人时,发送门锁锁止信号给门锁控制模块;
门锁控制模块,用于接收车辆中央处理器发送的门锁锁止信号,并控制车门门锁锁止。
还包括:
提示模块,用于接收车辆中央处理器发送的门锁锁止信号,并向车内人员发出语音提示。
还包括:
车速检测模块,用于实时检测车速并发送至车辆中央处理器。
所述车辆中央处理器还包括:图像处理模块,用于将输入车辆中央处理器的车身周围环境照片进行图像输入卷积神经网络中的第一个卷积层,激活函数为ReLU;
将第一个卷积层的输出结果输入第二个卷积层,激活函数为ReLU,再进行dropout操作,将输出结果输入池化层;将所述步骤2中的输出结果输入第一个全连接层,并进行dropout操作,然后进行归一化处理。
进一步,所述图像处理模块还包括以下模块:
灰度值设置模块,用于将处理后的图像中所有的像素点的灰度值设置为零;
平均灰度计算模块,用于计算图像邻域的平均灰度;
波动率计算模块,用于计算像素的波动率;
显著程度计算模块,用于计算像素点的显著程度;
边缘信息计算模块,用于计算图像的边缘信息;
边缘增强模块,用于对图像进行边缘增强,经边缘增强后的图像能更清晰地显示出不同的物线形影像的行迹,以便于不同的物类型的识别及其分布范围的圈定。
所述门锁控制模块还包括以下模块:
解析模块,用于出车辆中央处理器的秒脉冲信号送到FPGA芯片;
时间参数获取模块,用于获取车辆中央处理器的锁止时间参数,将获取的锁止时间参数嵌入到FPGA芯片内部;
阈值预设模块,用于预设秒脉冲阈值,判断秒脉冲是否大于预设秒脉冲阈值;
FPGA芯片,用于获取压控振荡器的时钟频率,若秒脉冲大于预设秒脉冲阈值,采用压控振荡器提供的时钟频率;若秒脉冲小于预设秒脉冲阈值,则FPGA芯片进行优化,通过反馈调节模数转换模块来调整压控振荡器的压控端,FPGA芯片通过SPI总线写模数转换模块的寄存器,模数转换模块输出的模拟电压值随着寄存器值的变化而变化;
模数转换模块,用于调整压控振荡器的压控端,输出电压值送到压控振荡器的压控端,电压调大,压控振荡器的输出频率增大,电压减小,压控振荡器的输出频率也随之减小;
压控振荡器,用于逐步减少和秒脉冲的同步相差,直到最终达到锁定状态。
Claims (6)
1.一种车门安全预警方法,其特征在于包括以下步骤:
001.当车内人员按下车门门锁开关准备开启车门时,检测车门门锁开启信号,并将所述车门门锁开启信号发送至车辆中央处理器;
002.实时监控车身周围的环境,并将车身周围的环境拍成照片实时发送至车辆中央处理器;
003.接收车门门锁开启信号和车身周围的环境监控照片,当车门门锁开启信号显示车门开启且车身周围有快速移动的物体或人时,发出门锁锁止信号;
004.接收门锁锁止信号,并控制车门门锁锁止。
2.根据权利要求1所述的车门安全预警方法,其特征在于所述步骤003中,发出门锁锁止信号的同时还向车内人员发出语音提示。
3.根据权利要求1或2所述车门安全预警方法,其特征在于所述步骤003中,当车速大于0时,发出门锁锁止信号。
4.根据权利要求3所述车门安全预警方法,其特征在于所述步骤002中,对将车身周围的环境监控进行图像处理,其具体包括以下步骤:
021:将输入车辆中央处理器的车身周围环境照片进行图像输入卷积神经网络中的第一个卷积层,激活函数为ReLU;
022:将第一个卷积层的输出结果输入第二个卷积层,激活函数为ReLU,再进行dropout操作,将输出结果输入池化层;
023:将所述步骤2中的输出结果输入第一个全连接层,并进行dropout操作,然后进行归一化处理。
5.根据权利要求4所述车门安全预警方法,其特征在于,步骤023中进行归一化处理后还包括以下步骤:
0231,将处理后的图像中所有的像素点的灰度值设置为零;
0232,计算图像邻域的平均灰度;
0233,计算像素的波动率;
0234,计算像素点的显著程度;
0235,计算图像的边缘信息;
0236,对图像进行边缘增强,经边缘增强后的图像能更清晰地显示出不同的物线形影像的行迹,以便于不同的物类型的识别及其分布范围的圈定。
6.根据权利要求3所述车门安全预警方法,其特征在于对所述步骤004中接收门锁锁止信号进行优化,其具体包括以下步骤:
041、启动门锁控制模块;
042、解析出车辆中央处理器的秒脉冲信号送到FPGA芯片;
043、获取车辆中央处理器的锁止时间参数,将获取的锁止时间参数嵌入到FPGA芯片内部;
044、预设秒脉冲阈值,判断秒脉冲是否大于预设秒脉冲阈值,是则转下一步,否则进入步骤046;
045、获取压控振荡器的时钟频率,FPGA芯片采用压控振荡器提供的时钟频率,进入步骤047;
046、若秒脉冲小于预设秒脉冲阈值,则FPGA芯片进行优化,通过反馈调节模数转换芯片DAC来调整压控振荡器的压控端,FPGA芯片通过SPI总线写模数转换器的寄存器,模数转换器输出的模拟电压值随着寄存器值的变化而变化,模数转换器的输出电压值送到压控振荡器的压控端,电压调大,压控振荡器的输出频率增大,电压减小,压控振荡器的输出频率也随之减小;
047、压控振荡器逐步减少和秒脉冲的同步相差,直到最终达到锁定状态。
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