CN110539694B - 雨量的告警方法、告警装置和车辆 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种雨量的告警方法。告警方法包括：监测雨刮器的工作档位变化；根据雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号；和根据当前雨量信号生成雨量告警以提醒驾驶员。本申请实施方式的告警方法中，通过雨刮器的档位变化来对雨量形成一个相对的量化标准，根据雨刮器工作档位的变化情况来判断当前的雨量，并发送告警信息给驾驶员，使得驾驶员可以及时掌握雨情，确保了驾驶安全。本申请还公开了一种告警装置和车辆。

Description

雨量的告警方法、告警装置和车辆

技术领域

本申请涉及汽车技术领域，特别涉及一种雨量的告警方法、告警装置和车辆。

背景技术

根据相关规定，在雨天行车时，若雨量过大，驾驶员需要就近停车暂停驾驶，待雨势减弱后方可继续行驶，因此，如何检测雨量以在需要时告知用户从而保证用户的驾驶安全成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的实施例提供了一种暴雨的告警方法、告警装置和车辆。

本申请提供了一种雨量的告警方法，所述告警方法包括：

监测雨刮器的工作档位变化；

根据所述雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号；和

根据所述当前雨量信号生成雨量告警以提醒驾驶员。

在某些实施方式中，所述根据所述雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号包括：

在预定雨刮周期内，若所述雨刮器持续接收到档位增加指令，输出第一雨量信号。

在某些实施方式中，所述根据所述雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号包括：

在预定雨刮周期内，若所述雨刮器接收到档位增加指令和档位降低指令，输出第二雨量信号。

在某些实施方式中，所述根据所述雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号包括：

若所述雨刮器在接收档位增加指令且所述雨刮器的档位处于预设最高档位的情况下，输出第三雨量信号。

在某些实施方式中，所述告警方法还包括：

检测当前胎压并判断当前胎压是否高于胎压阈值；

若所述当前胎压高于所述胎压阈值，发出第四雨量信号；

所述根据所述当前雨量信号生成雨量告警以提醒驾驶员包括：

对所述第三雨量信号和所述第四雨量信号进行信号融合处理；

根据所述信号融合处理结果生成所述雨量告警以提醒驾驶员。

在某些实施方式中，所述对所述第三雨量信号和所述第四雨量信号进行信号融合处理包括：

通过贝叶斯滤波器对所述第三雨量信号和所述第四雨量信号进行融合处理。

在某些实施方式中，所述告警方法还包括：

检测挡风玻璃的雨水状态；

在所述雨水状态满足预定条件的情况下生成所述雨刮器的工作档位的变化指令。

在某些实施方式中，所述检测挡风玻璃的雨水状态包括：

获取预定雨刮周期内的多帧所述挡风玻璃的图像，所述图像包括有雨图像和无雨图像；

计算所述多帧图像中有雨图像所占比例；

根据所述有雨图像所占比例确定所述雨刮器的工作档位的变化指令。

在某些实施方式中，所述计算所述多帧图像中有雨图像所占比例包括：

将获取的所述挡风玻璃的图像输入至预设的目标雨水检测模型；

采用所述目标雨水检测模型生成雨水概率特征图；

采用所述雨水概率特征图，生成对应每帧所述图像的雨水分布数据；

在所述雨水分布数据满足预设条件的情况下，确定当前一帧的图像为所述有雨图像。

本申请提供了一种暴雨的告警装置，所述告警装置包括：

监测模块，用于监测雨刮器的工作档位变化；

信号输出模块，用于根据所述雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号；

告警模块，用于根据所述当前雨量信号生成雨量告警以提醒驾驶员。

本申请提供了一种车辆，包括处理器、中控显示屏和扬声器，所述处理器用于：

监测雨刮器的工作档位变化；

根据所述雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号；

所述中控显示屏和/或所述扬声器用于根据所述当前雨量信号生成雨量告警以提醒驾驶员。

本申请提供了一种车辆，包括一个或多个处理器、存储器；和一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如上所述的雨量的告警方法的指令。

本申请提供了一种包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行所述的雨量的告警方法。

本申请实施方式的雨量告警方法、告警装置、车辆及计算机可读存储介质中，通过雨刮器的档位变化来对雨量形成一个相对的量化标准，根据雨刮器工作档位的变化情况来判断当前的雨量，并发送告警信息给驾驶员，使得驾驶员可以及时掌握雨情，确保了驾驶安全。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本申请某些实施方式的雨量的告警方法的流程示意图。

图2是本申请某些实施方式的车辆的结构示意图。

图3是本申请某些实施方式的告警装置的模块示意图。

图4-8是本申请某些实施方式的雨量的告警方法的流程示意图。

图9是本申请某些实施方式的摄像装置安装位置示意图。

图10是本申请某些实施方式的雨水概率特征图的示意图。

图11是本申请某些实施方式的雨水分布图的示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

雨刮器通常用来刷刮除附着于车辆挡风玻璃上的雨水及灰尘的设备，以改善驾驶员的能见度，从而增加行车安全。根据相关规定，在雨天行车，当雨量过大时，驾驶员应主靠边停车，等待雨势变小或停止后方可继续驾驶。因此，在雨天行车过程中，及时提醒用户雨势大小对行车安全至关重要。

请参阅图1，本申请提供一种暴雨的告警方法，包括：

S10：监测雨刮器的工作档位变化；

S20：根据雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号；和

S30：根据当前雨量信号生成雨量告警以提醒驾驶员。

请参阅图2和图3，本申请实施方式提供了一种车辆100。车辆100包括中控显示屏10、扬声器11和处理器12。处理器12用于监测雨刮器的工作档位变化，并根据雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号至中控显示屏10和/或扬声器11，中控显示器10和/或扬声器11根据当前雨量信号生成雨量告警提醒驾驶员。处理器12可以是用于为判断雨势而独立设置的处理器，也可以是车辆行车系统的处理器，在此不做限制。

本申请实施方式还提供了一种雨量的告警装置110，本申请实施方式的雨量的告警方法可以由告警装置110实现。

具体地，告警装置110包括监测模块112、信号输出模块114和告警模块116。S10可以由监测模块112实现，S20可以由信号输出模块114实现，S30可以由告警模块116实现。或者说，监测模块112用于监测雨刮器的工作档位的变化。信号输出模块114用于根据雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号。告警模块116用于根据当前雨量信号生成雨量告警以提醒驾驶员。

本申请实施方式的雨量的告警方法、告警装置110及车辆100中，通过雨刮器的档位变化来对雨量形成一个相对的量化标准，根据雨刮器工作档位的变化情况来判断当前的雨量，并发送告警信息给驾驶员，使得驾驶员可以及时掌握雨情，确保了驾驶安全。

具体地，本申请实施方式中的雨刮器采用增量式反馈控制方案，即将雨刮器的运动分为若干档位，例如包括停止、低速间隔x3s、低速间隔x2s、低速间隔x1s…低速连续、高速连续等多个档位。对于雨刮器的控制并不是根据雨量直接选择选择档位而是通过加减档来实现。例如，当前档位为低速间隔x3s，雨刮器收到的控制指令为增加2档，那么雨刮器的最终档位为低速间隔x1s。雨刮器的档位增减指令依据挡风玻璃的清洁状态发出。档位越高，雨刮器的运动速率越快，相邻雨刮周期的间隔施加越短。雨刮周期为雨刮器两次沿同一方向经过同一位置的时间间隔，例如可以是雨刮器由一次归位到下一次归位的时间。

一般地，雨量根据气象学中的相关标准可划分为小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨、特大暴雨几个等级。例如，随着雨势增大，若雨刮器以当前工作档位工作后挡风玻璃的清洁程度不能满足看清道路的需求，则需要雨刮器增加工作档位，以能够更好的清洁挡风玻璃使得驾驶员拥有足够清晰的视野。本申请中，依据雨刮器的工作档位的变化来输出当前雨量信号，并根据当前雨量信号对驾驶员进行雨情提醒，驾驶员可以根据雨情及时制定行车策略，从而确保行车安全。

在某些实施方式中，S20包括：

S21：在预定雨刮周期内，若雨刮器接收到多个档位增加指令，输出第一雨量信号。

在某些实施方式中，S21可以由信号输出模块114实现，或者说，信号输出模块114用于在预定雨刮周期内雨刮器接收到多个档位增加指令的情况下输出第一雨量信号。

在某些实施方式中，处理器12用于在预定雨刮周期内雨刮器接收到多个档位增加指令的情况下输出第一雨量信号。

具体地，雨刮器以当前工作档位清洁一个周期后，驾驶员能够看清挡风玻璃的时间低于预定需求，需要继续增加档位，在雨刮器的工作档位调节至增加后的档位进行清洁一个周期后，驾驶员能够看清挡风玻璃的时间仍然低于预定需求，还需要继续增加档位。若雨刮器在预定个数的雨刮周期内，收到的工作档位调节指令始终是增加档位，说明当前的雨势在逐渐变大，此时可输出第一雨量信号。中控显示屏10可通过文字、图形等方式显示第一雨量的告警信息来提醒驾驶员，扬声器11则根据第一雨量的告警信息语音播报雨量告警以提醒驾驶员，使得驾驶员可以注意到当前雨势逐渐增大的趋势。

在某些实施方式中，S20包括：

S22：在预定雨刮周期内，若雨刮器接收到的档位增加指令和档位降低指令，输出第二雨量信号。

在某些实施方式中，在某些实施方式中，S22可以由信号输出模块114实现，或者说，信号输出模块114用于在预定雨刮周期内雨刮器接收到档位增加指令和档位降低指令的情况下输出第二雨量信号。

在某些实施方式中，处理器12用于在预定雨刮周期内雨刮器接收到档位增加指令和档位降低指令的情况下输出第二雨量信号。

具体地，雨刮器以当前工作档位清洁一个周期后，驾驶员能够看清挡风玻璃的时间低于预定需求，需要继续增加档位，在雨刮器的工作档位调节至增加后的档位进行清洁一个周期后，驾驶员能够看清挡风玻璃的时间高于预定需求，可以认为当前的工作档位相对于当前的雨情过高，会增加雨刮器无必要的消耗，缩短雨刮器的使用寿命，需要降低增加档位。若雨刮器在预定个数的雨刮周期内，收到的工作档位调节指令既包括档位增加指令又包括档位降低指令，说明当前的雨势的变化忽大忽小，例如环境情况可能是阵雨，此时可输出第二雨量信号。中控显示屏10可通过文字、图形等方式显示第二雨量的告警信息来提醒驾驶员，扬声器11则根据第二雨量的告警信息语音播报雨量告警以提醒驾驶员，使得驾驶员可以注意到当前的雨情为阵雨。

相类似地，在预定雨刮周期内，若雨刮器持续接收到档位降低指令，则当前的雨势处于持续降低的趋势。

在某些实施方式中，S20包括：

S23：若雨刮器在接收档位增加指令且所述雨刮器的档位处于预设最高档位的情况下，输出第三雨量信号。

在某些实施方式中，S23可以由信号输出模块114实现，或者说，信号输出模块114用于在雨刮器在接收档位增加指令且雨刮器的档位处于预设最高档位的情况下输出第三雨量信号。

在某些实施方式中，处理器12用于在雨刮器在接收档位增加指令且雨刮器的档位处于预设最高档位的情况下输出第三雨量信号。

具体地，本实施方式中以雨刮器最大档位时对应的雨势为临界点，当雨刮器已处于最高档位，仍然接收到增加档位的指令时，可以认为外部雨量过大，例如为暴雨、大暴雨等雨情，当前雨刮器的速度已不能够是挡风玻璃清晰，不宜行车。此时，输出第三雨量信号至中控显示屏10和/或扬声器11。中控显示屏10可通过文字、图形等方式显示第三雨量的告警信息来提醒驾驶员，扬声器11则根据第三雨量的告警信息语音播报雨量告警以提醒驾驶员，使得驾驶员可以注意到当前的雨情为暴雨，需要注意行车安全。

请参阅图4，在这样的实施方式中，告警方法还包括：

S40：检测当前胎压并判断当前胎压是否高于胎压阈值；

S50：若当前胎压高于胎压阈值，发出第四雨量信号；

S30包括：

S31：对第三雨量信号和第四雨量信号进行信号融合处理；

S32：根据信号融合处理结果生成雨量告警以提醒驾驶员。

在某些实施方式中，告警模块116包括处理单元和告警单元。S40可以由监测模块112实现，S50可以由信号输出模块114实现。S31可以由处理单元实现，S32可以由告警单元实现。也即是说，监测模块112还用于检测当前胎压并判断当前胎压是否高于胎压阈值，信号输出模块114还用于在当前胎压高于胎压阈值的情况下发出第四雨量信号。处理单元用于对第三雨量信号和第四雨量信号进行信号融合处理。告警单元用于根据信号融合处理结果生成雨量告警以告警驾驶员。

在某些实施方式中，处理器12用于检测当前胎压并判断当前胎压是否高于胎压阈值，并在当前胎压高于胎压阈值的情况下发出第四雨量信号，对第三雨量信号和第四雨量信号进行信号融合处理并将融合结果发送至中控显示屏10和/或扬声器11，中控显示器10和/或扬声器11根据信号融合处理结果生成雨量告警。

具体地，采用雨刮器档位变化来进行第三雨量对应的暴雨(还包括大暴雨、特大暴雨等雨情，在此统称为暴雨)的判断已具有较高的可信度，为了使判断结果更可信，本实施方式中引入胎压检测的判断结果共同对是否处于暴雨状态进行判断。可以理解地，当暴雨发生时，大气压下降，胎压上升，通过检测胎压变化，当胎压高于某一阈值时，可以输出另外一个雨量信号也即是第四雨量信号。进而对第三雨量信号和第四雨量信号进行融合处理。

如此，把分布在不同位置的不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合，对其进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低不确定性，从而提高预测对象也即使暴雨天气的正确性。

请参阅图5，在某些实施方式中，S31包括：

S311：通过贝叶斯滤波器对第三雨量信号和第四雨量信号进行融合处理。

在某些实施方式中，S311可以由处理单元实现，或者说，处理单元用于通过贝叶斯滤波器对第三雨量信号和所述第四雨量信号进行融合处理。

在某些实施方式中，处理器12用于通过贝叶斯滤波器对第三雨量信号和第四雨量信号进行融合处理。

具体地，贝叶斯滤波器通过已知情况和先验知识得到后验概率密度以得到状态的最优估计。在处理过程中，贝叶斯滤波器直接按照雨刮器和胎压预测的四种可能的结果组合输出，也即是，雨刮器1、胎压1；雨刮器1、胎压0；雨刮器0、胎压1；雨刮器0、胎压0。这其中，1表示判断有暴雨，0表示判断无暴雨。

在另一些实施方式中，对第三雨量信号和第四雨量信号的融合处理还可采用其他用于离散数据融合的滤波方法，例如加权平均法、滑动平均法等。

请参阅图6，在某些实施方式中，S10前还包括：

S00：检测挡风玻璃的雨水状态；

S02：在雨水状态满足预定条件的情况下生成雨刮器的工作档位的变化指令。

在某些实施方式中，S00可以由监测模块112实现，S02可以信号输出模块114实现。或者说，监测模块112用于检测挡风玻璃的雨水状态。信号输出模块114用于在雨水状态满足预定条件的情况下生成雨刮器的工作档位的变化指令。

在某些实施方式中，处理器12用于检测挡风玻璃的雨水状态并在雨水状态满足预定条件的情况下生成雨刮器的工作档位的变化指令。

具体地，雨刮器的增减档指令依据挡风玻璃的雨水状态生成。当雨水相关传感器感测到有雨水利落在挡风玻璃上时，控制雨刮器开启，对挡风玻璃进行清洁。可以理解地，若以当前档位能够挡风玻璃上的雨水进行有效清洁，那么控制雨刮器以当前档位运行即可，若以当前档位无法有效对挡风玻璃上的雨水进行清洁，那么发出档位增加令至雨刮器，雨刮器根据指令线性地增加档位。

雨水状态也即是指经雨刮器清洁后驾驶员能否清晰地看到路况，在一些示例中，驾驶员可以根据主观感受手动调节增加雨刮器档位。在另一些示例中，处理器可根据获取的数据在处理后发出档位变化的指令。

请参阅图7，在这样的实施方式中，S00包括：

S001：获取预定雨刮周期内的多帧挡风玻璃的图像，图像包括有雨图像和无雨图像；

S002：计算多帧图像中有雨图像所占比例。

S02包括：

S021：根据有雨图像所占比例确定雨刮器的工作档位的变化指令。

在某些实施方式中，监测模块112包括图像获取单元和计算单元，S001可以由图像获取单元实现，S002可以由计算单元实现。S021可以由信号输出模块114实现。或者说，图像获取单元用于获取预定雨刮周期内的多帧所述挡风玻璃的图像。计算单元用于计算多帧图像中有雨图像所占比例。信号输出模块114用于根据有雨图像所占比例确定雨刮器的工作档位的变化指令。

在某些实施方式中，车辆100还包括摄像装置10。摄像装置10在预定周期内采集多帧挡风玻璃的图像并发送至处理器12。处理器12用于计算多帧图像中有雨图像所占比例，并在有雨图像所占比例大于预定比例的情况下生成档位增加指令。

具体地，在降雨过程中，随雨势的变化雨刮器保持工作档位不变或者雨势保持基本不变但雨刮器以不同的档位进行工作，用户通过挡风玻璃可以看清道路的时间占比是不同的，在雨天行车过程中，为了确保行驶安全，应当确保在预定雨刮周期内能够看清道路的时间占比大于预定阈值。本实施方式中，通过获取在预定雨刮周期内的图像中的有雨图像和无雨图像的占比来反映用户能够看清道路的占比，可以理解地，当预定周期内，有雨图像比例越高，用户能够看清道路的时间占比就越低，此时，需要通过调节雨刮器的档位来降低有雨图像的比例，从而提升无雨图像的比例，使得能够看清道路的时间占比满足预定阈值。在一些示例中，可采用一个雨刮周期为预定周期。当然也可以采用多个雨刮周期作为一个，数量适当即可，以防止检测周期过长不能正确判断雨势。

以一个雨刮周期为预定周期为例，获取一个雨刮周期内的多帧图像，分析图像数据得到图像中有雨水的图像和无雨水的图像，并计算有雨水图像占比，若有雨水图像占比满足增加档位的条件，生成档位增加的指令。例如，若当前雨刮器为低速连续档位，在一个雨刮周期内，有雨图像占比大于50％，可认为当前雨刮器档位不做够有效清洁挡风玻璃，需要增加档位，发出档位增加指令控制雨刮器升档至高速连续档位。

在某些实施方式中，S002包括：

S0021：将获取的挡风玻璃的图像输入至预设的目标雨水检测模型；

S0022：采用目标雨水检测模型生成雨水概率特征图；

S0023：采用雨水概率特征图，生成对应每帧所述图像的雨水分布数据；

S0024：在雨水分布数据满足预设条件的情况下，确定当前一帧的图像为有雨图像。

在某些实施方式中，S0021-S0024可以由计算单元实现，或者说，计算单元用于将获取的挡风玻璃的图像输入至预设的目标雨水检测模型，采用目标雨水检测模型生成雨水概率特征图采用雨水概率特征图，生成对应每帧所述图像的雨水分布数据，并在雨水分布数据满足预设条件的情况下，确定当前一帧的图像为有雨图像。

在某些实施方式中，处理器12用于将获取的挡风玻璃的图像输入至预设的目标雨水检测模型，采用目标雨水检测模型生成雨水概率特征图采用雨水概率特征图，生成对应每帧所述图像的雨水分布数据，并在雨水分布数据满足预设条件的情况下，确定当前一帧的图像为有雨图像。

具体地，请参阅图9，可以通过在车辆内安装摄像装置采集的挡风玻璃的图像，也可以通过获取车辆内已安装摄像装置(如行驶记录仪)采集的图像。车辆的摄像装置安装在车辆的后视镜正前方，浅色部分可以指示该摄像装置所能够覆盖的挡风玻璃的范围。

处理器中具有图像算法模块，可以接收摄像装置采集的挡风玻璃的图像数据来分析挡风玻璃上的雨水分布。

所述的多帧图像中的每一帧分别对应雨刮器在进行清洁周期中采集的挡风玻璃的图像数据，每一帧挡风玻璃的图像数据对应一帧雨水概率特征图以用于表征当前状态下挡风玻璃的雨水分布状况。

以生成单帧雨水概率特征图为例进行说明。预设的目标雨水检测模型可以是预先训练生成的用于检测雨水的卷积神经网络模型，该目标雨水检测模型可以通过深度学习的卷积神经网络检测算法训练生成。

在具体实现中，通过将图像数据输入至预设的目标雨水检测模型，采用预设的目标雨水检测模型检测图像数据中各像素对应的区域存在雨水的概率。

在本实施方式中，目标雨水检测模型可以通过如下方式生成：

获取图像样本；其中，图像样本为按照预设区域大小分割挡风玻璃的图像数据生成，图像样本包括训练样本和验证样本；

采用训练样本对预置的初始雨水检测模型进行训练，生成候选雨水检测模型；

采用验证样本验证候选雨水检测模型，计算验证准确率；

当验证准确率大于预设阈值时，将候选雨水检测模型确定为目标雨水检测模型。

其中，图像样本是可以是用于训练目标雨水检测模型的样本。可以通过部署在车辆上的摄像装置采集大量的挡风玻璃上的视频数据，通过提取视频数据中的关键帧获得图像数据，按照预设区域大小对该图像数据进行分割获得图像样本。

预设区域大小可以是预先设置的分割图像数据的区域，用于指示图像样本的区域大小。例如，预设区域大小可以为边长为m的正方形所对应的区域大小。

进一步地，为了进一步提高目标雨水检测模型的预测概率的精确率，可以将图像样本分为两份，一份为训练样本用于训练目标雨水检测模型，一份为验证样本用于验证目标雨水检测模型。在采用训练样本训练初始雨水检测模型生成候选雨水检测模型后，可以采用验证样本对该候选雨水检测模型进行验证，计算验证准确率。

当验证准确率大于预设阈值时，则该候选雨水检测模型达到预期，将该候选雨水检测模型确定为目标雨水检测模型；当验证准确率小于或等于预设阈值时，则验证结果未达到预期，可以继续训练该候选雨水检测模型，或者，丢弃该候选雨水检测模型，重新执行子步骤：采用训练样本对预置的初始雨水检测模型进行训练，生成候选雨水检测模型。

雨水概率特征图可以是用于指示检测出的图像数据中各像素对应的区域存在雨水的概率的灰度图，像素对应的区域的概率的大小采用灰度值以无符号8比特的方式表示。例如，纯黑色(灰度值为0)表示概率为0％，纯白色(灰度值为255)表示概率为100％。

请参阅图10和图11，在本实施方式中，雨水概率特征图通过以下方式生成：

采用目标雨水检测模型，生成每帧图像数据的概率矩阵，其中，概率矩阵中包括概率值；

将概率矩阵中的概率值转化为灰度值；

获取每帧图像数据的原始高度，原始宽度和原始坐标信息；

采用每帧图像数据的原始高度，原始宽度和原始坐标信息，分别生成对应的目标高度，目标宽度和目标坐标信息；

采用灰度值，目标高度，目标宽度和目标坐标信息，生成雨水概率特征图。

具体地，概率矩阵中的每一概率值可以用于表示一像素所对应的区域存在雨水的概率。

在本实施例中，可以将目标雨水检测模型输出的概率矩阵中的概率值转化为灰度值。

具体的，灰度值和概率值的转化关系可以表示如下：

其中，p表示概率值，而fc(p)表示对应的灰度值。

例如，概率值为0.6，则该概率值对应的灰度值为255*0.6＝153；概率值为0.4，则该概率值对应的灰度值为255*0.4＝102。

进一步地，确定每一像素所对应区域的灰度值后，可以进一步确定雨水概率特征图的目标高度和目标宽度，以及雨水概率特征图中每一像素对应的目标坐标信息。

具体的，假设在训练目标雨水检测模型时，用于指示图像样本的区域大小的预设区域大小是边长为m的正方形，则雨水概率特征图和图像数据的高宽关系可以表示为：

(m∈N，s∈N)。

其中，H为图像数据的原始高度，W为图像数据的原始宽度，H’为雨水概率特征图的目标高度，W’为雨水概率特征图的目标宽度。s是目标雨水检测模型中卷积神经网络的stride步长大小，其数值由卷积神经网络的整体结构决定。

当图像数据的原始高度和原始宽度已知时，可以通过上述雨水概率特征图和图像数据的高宽关系确定雨水概率特征图的目标高度和目标宽度。

原始坐标信息包括原始横坐标和原始纵坐标、目标坐标信息包括目标横坐标和目标纵坐标。

雨水概率特征图与图像数据中对应像素的坐标关系可以表示为：

(m∈N，s∈N)。

其中，x为图像数据中一个像素的原始横坐标，y为图像数据一个像素的原始纵坐标，x’为雨水概率特征图中对应像素的目标横坐标，y’为雨水概率特征图中对应像素的目标纵坐标。s是目标雨水检测模型中卷积神经网络的stride步长大小，其数值由卷积神经网络的整体结构决定。可以通过上述雨水概率特征图与图像数据中对应像素的坐标关系，确定雨水概率特征图中与图像数据中对应像素的目标横坐标和目标纵坐标。

在确定灰度值，目标高度，目标宽度和目标坐标信息后，可以进一步采用该灰度值，目标高度，目标宽度和目标坐标信息，生成雨水概率特征图。

在生成雨水概率特征图后，可以进一步采用该雨水概率特征图生成挡风玻璃的雨水分布数据。

在一些示例中，雨水分布数据可以通过以下方式生成：

对雨水概率特征图进行二值化处理生成雨水分布图；

采用雨水分布图生成挡风玻璃的雨水分布数据。

其中，二值化处理，就是将雨水概率特征图的像素点的灰度值设置为0或255，从而生成雨水分布图，使得雨水分布图的整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

具体的，可以设置一预设阈值，该预设阈值用于指示临界灰度值，把大于该预设阈值的像素灰度值设为灰度极大值(即灰度值255)，把小于该预设阈值的像素灰度值设为灰度极小值(即灰度值0)，从而实现二值化。

例如，假设预置阈值为120，当雨水概率特征图中某一像素的灰度值为130时，则超过预置阈值，则将该像素的灰度值调整为灰度极大值255；当雨水概率特征图某一像素的灰度值为40时，则未达到预置阈值，则将该像素的灰度值调整为灰度极小值0。

在本发明实施例中，可以采用雨水分布图生成挡风玻璃的雨水分布数据。在雨水分布图中，白色覆盖越多则说明雨水覆盖较多，黑色覆盖越多则说明雨水覆盖越少，如此，通过黑色或白色覆盖的面积比可以判断一张图像是否为有雨图像，例如，当一帧图像中白色占比大于20％，可认为当前一帧图像是有雨图像。

进一步地，可判断预定雨刮周期中的每帧图像，从而计算其中有雨图像的占比。

在其他实施方式中，挡风玻璃的雨水状态的检测还可采用雨量传感器来实现，例如可以是红外雨量传感器、电阻式雨量传感器、电容式雨量传感器等，在此不再限制。

进一步地，车辆100在发出第三雨量也即是暴雨雨情的雨量告警后开启车辆的自动驾驶模式，并在自动驾驶模式下控制车辆行驶至预定地点停车。

具体地，在通过中控显示屏和/或扬声器播放告警信息后，可进一步对驾驶员的驾驶行为进行监控，例如，监测驾驶员是否在预定时间内或预定行程公里内有停车行为，若驾驶员没有主动停车，则控制车辆开启自动驾驶模式，在自动驾驶模式下寻找合适的地点停车，以确保驾驶安全。当然也可以在发出暴雨告警后立即开启自动驾驶模式，在此不做限定。

本申请实施方式还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得处理器执行上述任一实施方式的告警方法。

本申请实施方式还提供了一种车辆。车辆包括行存储器及一个或多个处理器，一个或多个程序被存储在存储器中，并且被配置成由一个或多个处理器执行。程序包括用于执行上述任意一项实施方式所述的告警方法。

处理器可用于提供计算和控制能力，支撑整个车辆的运行。车辆的存储器为存储器其中的计算机可读指令运行提供环境。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一非易失性计算机可读存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种雨量的告警方法，其特征在于，所述告警方法包括：

监测雨刮器的工作档位变化；

根据所述雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号；和

根据所述当前雨量信号生成雨量告警以提醒驾驶员；

其中，若所述雨刮器在接收档位增加指令且所述雨刮器的档位处于预设最高档位的情况下，输出第三雨量信号；

检测当前胎压并判断当前胎压是否高于胎压阈值；

若所述当前胎压高于所述胎压阈值，发出第四雨量信号；

对所述第三雨量信号和所述第四雨量信号进行信号融合处理；

根据所述信号融合处理结果生成所述雨量告警以提醒驾驶员。

2.根据权利要求1所述的告警方法，其特征在于，所述根据所述雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号包括：

在预定雨刮周期内，若所述雨刮器持续接收到档位增加指令，输出第一雨量信号。

3.根据权利要求1所述的告警方法，其特征在于，所述根据所述雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号包括：

在预定雨刮周期内，若所述雨刮器接收到档位增加指令和档位降低指令，输出第二雨量信号。

4.根据权利要求1所述的告警方法，其特征在于，所述对所述第三雨量信号和所述第四雨量信号进行信号融合处理包括：

通过贝叶斯滤波器对所述第三雨量信号和所述第四雨量信号进行融合处理。

5.根据权利要求1所述的告警方法，其特征在于，所述告警方法还包括：

检测挡风玻璃的雨水状态；

在所述雨水状态满足预定条件的情况下生成所述雨刮器的工作档位的变化指令。

6.根据权利要求5所述的告警方法，其特征在于，所述检测挡风玻璃的雨水状态包括：

获取预定雨刮周期内的多帧所述挡风玻璃的图像，所述图像包括有雨图像和无雨图像；

计算多帧所述图像中有雨图像所占比例；

根据所述有雨图像所占比例确定所述雨刮器的工作档位的变化指令。

7.根据权利要求6所述的告警方法，其特征在于，所述计算多帧所述图像中有雨图像所占比例包括：

将获取的所述挡风玻璃的图像输入至预设的目标雨水检测模型；

采用所述目标雨水检测模型生成雨水概率特征图；

采用所述雨水概率特征图，生成对应每帧所述图像的雨水分布数据；

在所述雨水分布数据满足预设条件的情况下，确定当前一帧的图像为所述有雨图像。

8.一种暴雨的告警装置，其特征在于，所述告警装置包括：

监测模块，用于监测雨刮器的工作档位变化；

信号输出模块，用于根据所述雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号；

告警模块，用于根据所述当前雨量信号生成雨量告警以提醒驾驶员；

其中，所述信号输出模块还用于在雨刮器在接收档位增加指令且雨刮器的档位处于预设最高档位的情况下输出第三雨量信号；

所述监测模块还用于检测当前胎压并判断当前胎压是否高于胎压阈值，所述信号输出模块还用于在所述当前胎压高于所述胎压阈值的情况下发出第四雨量信号；

所述告警模块包括处理单元和告警单元，所述处理单元用于对所述第三雨量信号和所述第四雨量信号进行信号融合处理；

所述告警单元用于根据所述信号融合处理结果生成所述雨量告警以提醒驾驶员。

9.一种车辆，其特征在于，包括处理器、中控显示屏和扬声器，所述处理器用于：

监测雨刮器的工作档位变化；

根据所述雨刮器的工作档位变化输出当前雨量信号；

所述中控显示屏和/或所述扬声器用于根据所述当前雨量信号生成雨量告警以提醒驾驶员；

其中，所述处理器还用于在所述雨刮器在接收档位增加指令且所述雨刮器的档位处于预设最高档位的情况下输出第三雨量信号；

检测当前胎压并判断当前胎压是否高于胎压阈值；

在所述当前胎压高于所述胎压阈值的情况下发出第四雨量信号；

对所述第三雨量信号和所述第四雨量信号进行信号融合处理；

所述中控显示屏和/或所述扬声器用于根据所述信号融合处理结果生成所述雨量告警以提醒驾驶员。

10.一种车辆，其特征在于，包括：

一个或多个处理器、存储器；和

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行根据权利要求1-7任意一项所述的雨量的告警方法的指令。

11.一种计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-7中任一项所述的雨量的告警方法。

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