CN109435848A - 一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统和方法 - Google Patents

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曹馨仪
陈旭东
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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统，包括：数据采集单元、后台系统、执行单元，所述后台系统包括分析测量单元、预测单元和决策单元，所述数据采集单元包括摄像模块和雷达数据采集模块，所述摄像模块和雷达数据采集模块的输出端通过降噪、剔除异常值模块和平滑以及标准化处理模块与分析测量单元的输入端电性连接，所述分析测量单元的输出端通过预测单元与决策单元的输入端电性连接，所述后台系统的输出端与显示器的输入端电性连接。本发明通过因素分析及预测，决策，执行系统，可以提高车辆在某些变道，调头等行驶姿态的安全性，降低车辆和人员损失或伤亡的概率。

Description

一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系 统和方法
技术领域
本发明属于汽车技术领域，更具体地说，尤其涉及一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统。同时，本发明还涉及一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的方法。
背景技术
在各国事故类型调查中发现，引起交通事故的最主要原因是由于机动车驾驶人失误，其在各种事故中的原因中所占比例高达80％-90％，在我国所占比例达到95％以上。汽车的正面追尾碰撞和侧面碰撞占交通事故的90％以上。特别对我国来说，汽车已经成为一种普遍采用的交通运输工具，然而，由于我国交通基础设施和人们的安全意识严重滞后，导致每年有近十万无辜生命消逝和巨额的财产损失。所以对汽车防碰撞预警系统进行研究有非常重要的意义。
通过对道路交通安全事故分析得到，造成这些碰撞事故发生的原因主要是驾驶员的驾驶不当及对外界障碍物的反应不够迅速。若驾驶员能在交通事故发生前能及早意识到或得到相关辅助系统的警示，做出正确的制动措施，则能有效地减少交通事故，降低生命和财产的损失。
因此需要设计种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统和方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统，包括：数据采集单元、后台系统、执行单元，所述后台系统包括分析测量单元、预测单元和决策单元；
所述数据采集单元包括摄像模块和雷达数据采集模块，所述摄像模块和雷达数据采集模块的输出端通过降噪、剔除异常值模块和平滑以及标准化处理模块与分析测量单元的输入端电性连接；
所述分析测量单元的输出端通过预测单元与决策单元的输入端电性连接，所述后台系统的输出端与显示器的输入端电性连接。
优选的所述摄像模块为车载摄像头，所述雷达数据采集模块包括雷达发射器、雷达接收器和时钟电路。
优选的，所述车载摄像头的型号为GD-X803C摄像头，所述摄像头安装在汽车的尾部，有效的避免撞到后面的来车，还能有效的防止倒车碰撞障碍物以及过路的行人，避免汽车的损坏以及安全事故的发生。
优选的，所述雷达发射器为TL851雷达发射器，所述雷达接收器为TL852雷达接收器，超雷达发射器产生所需的波频信号，通过雷达接收器为TL852收回波信号，完成雷达信号的发送和接收。
优选的，所述显示器为汽车组合仪表或者中控屏幕。
本发明还提供一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的方法，包括如下步骤：
S1、采集信息：通过数据采集单元进行采集数据，收集车辆道路前方相关的视频，图片或者雷达数据，进行降噪、剔除异常值、平滑以及标准化处理；
S2、分析测量：找到车身和即将进入的路面的几何位置和角度关系；
S3、预测：将经过预处理后的相关数据利用人工智能算法和机器学习算法进行分析，对车载外部摄像头的开启角度进行预测；
S4、决策：用于对得到的预测值，根据车辆速度等综合状况进一步更新与优化；
S5、执行：根据决策单元的指令，向后视镜上外车载外部摄像头控制系统发出指令，通过摄像头操控电机和机械系统调节该外视镜摄像头角度，在汽车组合仪表或者中控屏幕上显示该摄像头显示的图像，后台系统对危险程度进行识别并在必要时通过图像或声音向驾驶者报警。
本发明的技术效果和优点：本发明通过因素分析及预测，决策，执行系统，可以提高车辆在某些变道，调头等行驶姿态的安全性，降低车辆和人员损失或伤亡的概率；
通过数据采集单元，用于收集车辆道路前方相关的视频，图片或者雷达数据，进行降噪、剔除异常值、平滑以及标准化处理；分析测量单元，找到车身和即将进入的路面的几何位置和角度关系；预测单元，用于经过预处理后的相关数据利用人工智能算法和机器学习算法进行分析，对车载外部摄像头的开启角度进行预测；决策单元，用于对得到的预测值，根据车辆速度等综合状况进一步更新与优化；执行单元，根据决策单元的指令，向后视镜上外车载外部摄像头控制系统发出指令，通过摄像头操控电机和机械系统调节该外视镜摄像头角度，在汽车组合仪表或者中控屏幕上显示该摄像头显示的图像，后台系统对危险程度进行识别并在必要时通过图像或声音向驾驶者报警。
附图说明
图1为本发明的电路原理框图；
图2为本发明的信息处理流程图；
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。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。
本发明提供如图1-2所示的一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统，包括：数据采集单元、后台系统、执行单元，所述后台系统包括分析测量单元、预测单元和决策单元；
所述数据采集单元包括摄像模块和雷达数据采集模块，所述摄像模块和雷达数据采集模块的输出端通过降噪、剔除异常值模块和平滑以及标准化处理模块与分析测量单元的输入端电性连接；
所述分析测量单元的输出端通过预测单元与决策单元的输入端电性连接，所述后台系统的输出端与显示器的输入端电性连接。
本发明还提供一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的方法，包括如下步骤：
S1、采集信息：通过数据采集单元进行采集数据，收集车辆道路前方相关的视频，图片或者雷达数据，进行降噪、剔除异常值、平滑以及标准化处理；
S2、分析测量：找到车身和即将进入的路面的几何位置和角度关系；
S3、预测：将经过预处理后的相关数据利用人工智能算法和机器学习算法进行分析，对车载外部摄像头的开启角度进行预测；
S4、决策：用于对得到的预测值，根据车辆速度等综合状况进一步更新与优化；
S5、执行：根据决策单元的指令，向后视镜上外车载外部摄像头控制系统发出指令，通过摄像头操控电机和机械系统调节该外视镜摄像头角度，在汽车组合仪表或者中控屏幕上显示该摄像头显示的图像，后台系统对危险程度进行识别并在必要时通过图像或声音向驾驶者报警。
本发明通过数据采集单元，用于收集车辆道路前方相关的视频，图片或者雷达数据，进行降噪、剔除异常值、平滑以及标准化处理；分析测量单元，找到车身和即将进入的路面的几何位置和角度关系；预测单元，用于经过预处理后的相关数据利用人工智能算法和机器学习算法进行分析，对车载外部摄像头的开启角度进行预测；决策单元，用于对得到的预测值，根据车辆速度等综合状况进一步更新与优化；执行单元，根据决策单元的指令，向后视镜上外车载外部摄像头控制系统发出指令，通过摄像头操控电机和机械系统调节该外视镜摄像头角度，在汽车组合仪表或者中控屏幕上显示该摄像头显示的图像，后台系统对危险程度进行识别并在必要时通过图像或声音向驾驶者报警。
本发明通过因素分析及预测，决策，执行系统，可以提高车辆在某些变道，调头等行驶姿态的安全性，降低车辆和人员损失或伤亡的概率。
本发明的数据采集单元采用STM32F103ZET6作为信息采集单元的控制器芯片，它拥有的资源包括：64KB SRAM，512KB FLASH，2个基本定时器、4个通用定时器、2个高级定时器、2个DMA控制器(共12个通道)、3个SP工、2个IIC，5个串口、1个USB，1个CAN，3个12位ADC，1个12位DAC，1个SD工0接口、1个FSMC接口以及112个通用工0口。该芯片的配置十分强大，并且还带外部总线(FSMC)可以用来外扩SRAM和连接LCD等，通过FSMC驱动LCD，可以显著提高LCD的刷屏速度，所以我们选择了它作为信息采集单元的控制器芯片。
本发明后台系统采用SPCE061A作为控制芯片，SPCE061A是一款16位结构的微控制器，有以下特点：
①体积小，集成度高，可靠性好，且易于扩展；
②具有较强的中断处理能力；
③具有高性能价格比；
④具有功能强、效率高的指令集；
⑤低功耗，低电压。
SPCE061A单片机硬件资源非常丰富，它具有16位的数据线和22位地址线，共有84个引脚。SPCE061A内有并行和串行两种方式的I/O口。SPCE061A有两个16位通用的并行I/O口：A口和B口。主要性能特点如下：
16位SPCE061A微处理器，工作电压为2.6V-3.6V；
CPU时钟为0.32-9.152MHz；
内置2K字的SRAM,32K字的FLASH；
2个16位可编程定时器/计数器(可自动预置初始计数值)；
2个10位DAC C D/A转换)输出通道，方便音频输出；
14个中断源，包括定时器AB、时基及2个外部时钟源输入；
内置在线仿真店里ICE C In-Circuit Emulator接口，具有WatchDog功能。
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。

Claims (6)

1.一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统，其特征在于，包括：数据采集单元、后台系统、执行单元，所述后台系统包括分析测量单元、预测单元和决策单元；
所述数据采集单元包括摄像模块和雷达数据采集模块，所述摄像模块和雷达数据采集模块的输出端通过降噪、剔除异常值模块和平滑以及标准化处理模块与分析测量单元的输入端电性连接；
所述分析测量单元的输出端通过预测单元与决策单元的输入端电性连接，所述后台系统的输出端与显示器的输入端电性连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统，其特征在于：所述摄像模块为车载摄像头，所述雷达数据采集模块包括雷达发射器、雷达接收器和时钟电路。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统，其特征在于：所述车载摄像头的型号为GD-X803C摄像头，所述摄像头安装在汽车的尾部，有效的避免撞到后面的来车，还能有效的防止倒车碰撞障碍物以及过路的行人，避免汽车的损坏以及安全事故的发生。
4.根据权利要求2所述的一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统，其特征在于：所述雷达发射器为TL851雷达发射器，所述雷达接收器为TL852雷达接收器，超雷达发射器产生所需的波频信号，通过雷达接收器为TL852收回波信号，完成雷达信号的发送和接收。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的系统，其特征在于：所述显示器为汽车组合仪表或者中控屏幕。
6.一种权利要求1所述的基于图像识别和人工智能的汽车盲点监测自动调整的方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、采集信息：通过数据采集单元进行采集数据，收集车辆道路前方相关的视频，图片或者雷达数据，进行降噪、剔除异常值、平滑以及标准化处理；
S2、分析测量：找到车身和即将进入的路面的几何位置和角度关系；
S3、预测：将经过预处理后的相关数据利用人工智能算法和机器学习算法进行分析，对车载外部摄像头的开启角度进行预测；
S4、决策：用于对得到的预测值，根据车辆速度等综合状况进一步更新与优化；
S5、执行：根据决策单元的指令，向后视镜上外车载外部摄像头控制系统发出指令，通过摄像头操控电机和机械系统调节该外视镜摄像头角度，在汽车组合仪表或者中控屏幕上显示该摄像头显示的图像，后台系统对危险程度进行识别并在必要时通过图像或声音向驾驶者报警。
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