CN111204278B - 一种大型货车速度失控预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种大型货车速度失控预警方法：首先判断大型货车是否处于连续长下坡路段的中后半段；若是，继续判断大型货车的实时速度是否超过道路限速；若是，继续判断大型货车是否开启双闪灯和制动灯；若是，继续判断大型货车的实时速度是否下降；若否，继续跟踪采集大型货车的实时速度，计算大型货车的实时减速度，并判断所述大型货车是否发生速度失控；若是，根据速度失控情况对大型货车及其周围车辆进行预警。本发明的方法主要针对大型货车在长下坡路段的速度监控，有效防止大型货车因速度失控而造成的交通事故。

Description

一种大型货车速度失控预警方法
技术领域
本发明涉及交通安全技术领域，尤其涉及一种大型货车速度失控预警方法。
背景技术
随着交通运输行业的发展，由于道路运输具有机动灵活、方便快捷、延伸自由度大和覆盖范围广的特点在运输行业占据着重要的地位，特别是长途运输的大型货车成为了道路运输的主力军。大型货车具有载货量大和自身吨位重特点，特别是行驶在山区道路连续下长坡时，制动鼓温度上升会造成制动鼓、制动蹄(刹车片)温度上升造成制动效能热衰退，从而带来潜在的隐患。回顾道路运输中发生较为严重的安全事故，可以看出大多数发生在长下坡路段由大型货车造成的生产事故都是由大型货车连续长下坡时，制动鼓温度过高，造成制动系统严重热衰退，最终造成大货车速度失控，对自身行驶和周围行车会造成严重的影响，最终酿成后果严重的交通事故，造成较大的经济损失。因此，对于大型货车行驶安全性问题亟待改善。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种大型货车速度失控预警方法，主要针对大型货车在长下坡路段的速度监控，有效防止大型货车因速度失控而造成的交通事故。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。
一种大型货车速度失控预警方法，包括以下步骤：
步骤1，判断大型货车是否处于连续长下坡路段的中后半段；若是，继续下一步骤；
步骤2，判断大型货车的实时速度是否超过道路限速；若是，继续下一步骤；
步骤3，判断大型货车是否开启制动灯；若是，继续下一步骤；
步骤4，判断大型货车的实时速度是否下降；若否，继续下一步骤；
步骤5，跟踪采集大型货车的实时速度，计算大型货车的实时减速度a；并根据大型货车的实时减速度a判断所述大型货车是否发生速度失控；若是，根据速度失控情况对大型货车及其周围车辆进行预警。
本发明技术方案的特点和进一步的改进在于：
(1)步骤2之后，还包括判断大型货车是否开启双闪灯；若是，继续步骤3。
(2)进一步的，所述判断大型货车是否开启双闪灯，具体为：
首先采用车辆跟踪算法对大型货车的尾灯进行跟踪，记录车尾灯的开启、熄灭时间；
然后判断车尾灯的开启、熄灭时间是否满足双闪灯的开启条件；
其中，所述双闪灯的开启条件为：车尾灯开启持续时间低于3s、存在3次以上的开启和熄灭过程、前3次的车尾灯开启持续时间之间的标准差不超过0.5s、相邻两次车尾灯开启时刻之间的时间间隔不超过1s。
(3)步骤3中，判断大型货车是否开启制动灯，具体为：
首先采用车辆跟踪算法对大型货车的尾灯进行跟踪，记录车尾灯的开启、熄灭时间；
然后判断车尾灯的开启、熄灭时间是否满足双闪灯的开启条件；若不满足，则认为是制动灯开启；
其中，所述双闪灯的开启条件为：车尾灯开启持续时间低于3s、存在3次以上的开启和熄灭过程、前3次的车尾灯开启持续时间之间的标准差不超过0.5s、相邻两次车尾灯开启时刻之间的时间间隔不超过1s。
(4)步骤5中，所述计算实时减速度，具体为：根据大型货车的实时减速度a判断所述大型货车是否发生速度失控，具体按照下式进行：
Figure GDA0003042342420000031
其中，P为速度失控概率，a为大型货车的实时减速度，a0为大型货车减速度经验值；
若P＞80％，认为大型货车发生速度失控。
进一步的，a0取0.6g，其中，g为重力加速度。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提供的大型货车速度失控预警方法，通过对大型货车的双闪灯和制动灯的识别，以及对车辆实时车速的监控，最后根据车辆的实时减速度判断车辆是否发生车速失控的现象，并对车速失控的车辆以及周围车辆及时发出预警信息，有效防止大型货车因速度失控而造成的交通事故。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的大型货车速度失控预警方法的一种实施例的流程示意图；
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。
参考图1，本发明实施例提供了一种大型货车速度失控预警方法，包括以下步骤：
步骤1，判断大型货车是否处于连续长下坡路段的中后半段；若是，继续下一步骤。
具体的，首先识别长下坡路段的车辆是否为大型货车，当识别为大型货车后，对其进行实时跟踪，获取其实时位置，并判断大型货车的实时位置是否处于长下坡路段的中后半段。
步骤2，判断大型货车的实时速度是否超过道路限速；若是，继续下一步骤。
具体的，实时获取大型货车的实时速度，并与道路限速进行对比，若大型货车的实时速度大于道路限速，说明大型货车的车速过高，需要进一步判断对否发生制动失效、驾驶人无法控制车速的问题。
步骤3，判断大型货车是否开启双闪灯；若是，继续下一步骤。
判断大型货车是否开启双闪灯，具体为：
首先采用车辆跟踪算法对大型货车的尾灯进行跟踪，记录车尾灯的开启、熄灭时间；
然后判断车尾灯的开启、熄灭时间是否满足双闪灯的开启条件；
其中，所述双闪灯的开启条件为：车尾灯开启持续时间低于3s、存在3次以上的开启和熄灭过程、前3次的车尾灯开启持续时间之间的标准差不超过0.5s、相邻两次车尾灯开启时刻之间的时间间隔不超过1s。
步骤4，判断大型货车是否开启制动灯；若是，继续下一步骤。
首先采用车辆跟踪算法对大型货车的尾灯进行跟踪，记录车尾灯的开启、熄灭时间；
然后判断车尾灯的开启、熄灭时间是否满足双闪灯的开启条件；若不满足，则认为是制动灯开启；
其中，所述双闪灯的开启条件为：车尾灯开启持续时间低于3s、存在3次以上的开启和熄灭过程、前3次的车尾灯开启持续时间之间的标准差不超过0.5s、相邻两次车尾灯开启时刻之间的时间间隔不超过1s。
步骤5，判断大型货车的实时速度是否下降；若否，继续下一步骤。
当大型货车的制动灯判断为开启时，继续跟踪监控大型货车的实时速度，若大型货车的实时速度并没有下降，反而持续上升时，说明大型货车很有可能制动系统出现问题或已经完全失效，需要对其进一步进行监测。
步骤6，跟踪采集大型货车的实时速度，计算大型货车的实时减速度a；并根据大型货车的实时减速度a判断所述大型货车是否发生速度失控；若是，根据速度失控情况对大型货车及其周围车辆进行预警。
具体按照下式进行：
Figure GDA0003042342420000061
其中，P为速度失控概率，a为大型货车的实时减速度，a0为大型货车一般的减速度经验值；
若P＞80％，认为大型货车发生速度失控。
以上实施例中，对双闪灯和制动灯开启的判断方法，具体为：
(1)采用图像灰度分析选取每个大型货车的图像中的候选区域；使用最大类间方差法将候选区域进行分割，再经形态学变换，得到候选车灯区域；
具体按照以下步骤实施：
(1.1)采用HSV颜色空间进行阈值过滤，得到对应的候选车辆尾灯区域二值图；
其中，所述阈值过滤中的阈值为342°<H<360°且0.45<S<1.0或0°<H<30°且0.45<S<1.0；H为色调，S为饱和度；
(1.2)对候选车辆尾灯区域二值图进行高斯变换，得到对应的分散点灰度值；
(1.3)将每个分散点灰度值进行归一化后作为加权比例系数；将原始车辆图像从RGB空间转换成对应灰度图；将每个加权比例系数与RGB空间对应灰度图中对应各点的灰度值进行乘积，确定对应的候选区域。
所述归一化的公式为：
Figure GDA0003042342420000071
式中，I(i，j)表示分散点灰度值，N(i，j)表示分散点灰度值归一化后的值；min和max分别表示所有分散点灰度值的最小灰度值和最大灰度值。
此处利用该系数在由HSV颜色阈值检测到的车尾灯区域中比较大，其他区域系数值则较小的特性对车尾灯区域进行粗提取。
(1.4)所述使用最大类间方差法将候选区域进行分割，具体为：
通过遍历0-255作为分割阈值，将候选区域分为两个区域，分别计算每个分割阈值对应的两个区域的方差，并将方差最大时对应的两个区域作为最终分割结果。
(1.5)所述形态学变换为先进行腐蚀操作再进行膨胀操作。
利用形态学变换消除图像中的尾灯区域的内部孔洞从而得到车尾灯的轮廓。一般来讲,形态学变换中的膨胀操作使得原目标范围扩大、并且可以使目标中的孔洞被缩小,而腐蚀操作则可以减小原目标的范围、但同时内部孔洞被放大。所以为了消除二值图中面积较小的或者孤立的区域,首先对图像进行腐蚀操作,然后将腐蚀后的二值图进行膨胀操作,使得原相邻区域重新连通。
(2)判断候选车灯区域是否为2，若是，则对候选车灯区域进行几何配对，确定车尾灯并转至步骤(3)；否则，判断为转向灯开启，转至(1)重新获取车辆图像；
具体按照以下步骤实施：
(2.1)设定两个候选车灯区域分别为A、B，其面积分别为S1、S2；
(2.2)判断两个候选车灯区域的面积是否相近：
|S1-S2|＜K*minS
其中，K为面积比例系数，||为取绝对值操作，minS为S1和S2中的较小值；
(2.3)判断两个候选车灯区域的中心位置，判断两个候选车灯区域中心位置在竖直方向上的距离ydistance是否满足水平配对阈值：
ydistance＜G*minHeight
其中，minHeight表示A区域高度和B区域高度的较小值，G是高度比例系数；
(2.4)判断两个候选车灯区域在水平方向上的距离xdistance是否满足车尾灯间距约束条件：
M*minWidth＜xdistance＜N*minWidth
其中，M、N分别为宽度比例系数，minWidth为A区域宽度与B区域宽度中的较小值；
若候选车灯区域满足步骤(2.2)-(2.4)，则几何配对成功，确定该候选车灯区域为车尾灯。
以上过程中的各比例系数在实际中需要根据先验知识设定，本发明实施例使用的先验值分别为K＝1.5，G＝3，M＝3，N＝10。
(3)采用车辆跟踪算法对车尾灯进行跟踪，记录车尾灯的开启、熄灭时间；
具体步骤为：
首先，获取当前时刻每个车辆的位置信息，当前时刻每个车辆的车速vi、及对应车身长度为li，相邻时刻时间间隔为t；
然后，利用RGB颜色空间确定当前时刻每个车辆图片的所有像素点的R、G、B分量值；判断相邻时刻的车辆图像是否满足同一车辆判断条件，若是，则判断为同一车辆，即车辆跟踪成功；
相邻时刻判断为同一车辆必须同时满足以下条件：
(a)同一车辆在相邻两帧图像中处于同一车道；即：
首先，根据车辆位置信息，得到车辆到毫米波雷达之间的距离di、车辆与毫米波雷达连线与水平方向的夹角θ，进而得到车辆在水平方向上距毫米波雷达的距离di'；
其中，水平方向为水平面内与车辆行驶方向垂直的方向；
然后，当0<di'<3.75，判断车辆处于慢车道；当3.75<di'<7.5，判断车辆处于中间车道；当7.5<di'<11.25，判断车辆处于快车道。
若相邻两帧图像的判断结果相同，则满足该条要求。
(b)同一车辆的车身长度li在相邻两帧图像中的变化不超过1％；
(c)计算相邻时刻车辆的行驶距离si＝vi×t，以si为半径搜索车辆，则下一时刻该车辆应处于搜索范围内；
(d)分别计算当前时刻车辆图像中所有像素点的R、G、B分量对应的平均值，同一车辆在相邻时刻的R分量平均值、G分量平均值、B分量平均值的变化分别不超过5％。
(4)判断每对车尾灯开启持续时间是否大于雾灯阈值，若是，则判断为雾灯开启；否则，进一步判断车尾灯开启持续时间是否满足双闪灯开启判断条件，若是，则确认双闪灯开启，否则，判断为制动灯开启；
其中，所述双闪灯开启判断条件为同时满足以下条件：车尾灯开启持续时间低于3s、存在3次以上的开启和熄灭过程、前3次的车尾灯开启持续时间之间的标准差不超过0.5s、相邻两次车尾灯开启时刻之间的时间间隔不超过1s。
本实施例的雾灯阈值为10s。
进一步的，本发明实施例还提供了一种预警装置，用于实现上述大型货车速度失控预警方法，包括一体化传感模块、数据存储器、数据处理器、控制器和预警模块；其中，所述一体化传感模块包含微波雷达、激光雷达、AI摄像机和传感器融合单元；预警模块可以包含警示灯、语音提醒器和LED道路可变信息警示牌。
每个预警装置可以通过悬臂杆安装于长下坡路段路侧。此外，每个个性化预警装置还连接有充电装置，可以为个性化预警装置中的电子元器件供电充电装置可以为太阳能供电装置或其他现有的道路适用的充电装置。
其中，所述微波雷达、激光雷达、AI摄像机的输出端分别连接所述传感器融合单元的输入端，所述传感器融合单元的输出端连接所述数据存储器的输入端，所述数据存储器的输出端连接所述数据处理器的输入端，所述数据处理器的输出端连接所述控制器的输入端，所述控制器的输出端连接所述预警模块的输入端。
具体的，微波雷达用于追踪目标，并获取目标车辆的速度、速度曲线、连续路段的速度曲线以及位置等信息。AI摄像机用于采集行驶在该预警装置范围内的车辆的图像信息，图像信息包括轮廓、车辆位置、车辆颜色、车辆车牌号等信息；激光雷达用于采集行驶在该预警装置范围内的车辆的3D轮廓、颜色、位置速度等信息。
微波雷达、AI摄像机以及激光雷达将其各自采集的信息发送至传感器融合单元，传感器融合单元将接收到的各个信息进行汇总融合，即实现对在该预警装置范围内行驶车辆的追踪，记录各车辆的轮廓信息、速度、加速度、实时位置等信息，并将融合后的信息发送至数据存储器。
数据存储器内部预先存储有该预警装置范围内的长下坡路段的道路模型、以及目前市面上各类货车的特征参数，包括轴距B、轮距la和lb、质心高度、车轮排列方式和载货量等信息，建立不同类型大货车辆的装备质量参数和载重质量参数数据库。数据存储器根据其接收到的车辆的特征信息与其预先存储的信息进行对比匹配，即可识别大型货车，获得大型货车的特征参数。最后将匹配后的数据发送至数据处理器。
数据处理器根据接收的数据信息进行数据分析，并将分析的结果传输给控制器，最后控制器根据接收到的控制信息控制预警装置对速度失控的货车进行预警。
具体的，
长下坡路段连续安装多个预警装置，安装高度不小于3.5米；多个预警装置之间采用TCP/IP通讯协议，通讯接口设置在所述数据处理器上；以此实现对货车的持续跟踪。
一体化传感模块识别大型货车，并对大型货车进行实时位置、车速等信息的跟踪，预警装置中也可以包含GPS模块，对大型货车的实时位置进行精确跟踪，并根据数据存储器中预先存储的长下坡路段的模型，确定大型货车是否处于连续长下坡路段的中后半段。
数据存储器中还预先存储有与连续长下坡路段相对应的道路限速，当一体化传感模块识别到车辆的实时速度时，将实时速度传输至数据处理器，数据处理器对实时车速与道路限速进行对比，判断大型货车的实时速度是否超过道路限速。
数据处理器中还设有判断双闪灯和制动开启的相关算法，以判断大型货车是否开启双闪灯和制动灯。
同时，数据处理器对获取到的实时速度进行对比，判断大型货车的实时速度是否下降；一体化传感模块可以获取货车的实时减速度，并对数据进行处理，判断大型货车是否发生速度失控；当大型货车速度失控时，通过控制器控制预警模块对大型货车及其周围车辆进行预警。
本实施例中，预警方式包含：通过警示灯和语音提醒器提醒大型货车及其周围车辆发出该大型货车车速失控的信息，提醒周围车辆驾驶人注意避让。同时利用LED道路可变信息警示牌向车速失控的大型货车显示距离当前失速控制车辆的最近的自救路段信息，引导驾驶人自救；同时在失速控制的车辆的下游两公里内的LED道路可变信息警示牌会显示发生失速控制的车辆信息，提醒前方过往车辆进行避让，进行合理的疏散，为发生失速控制的车辆疏导下游道路，增加失速控制车辆的自救概率，同时减小失速控制车辆对周围行驶车辆的危害。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种大型货车速度失控预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，判断大型货车是否处于连续长下坡路段的中后半段；若是，继续下一步骤；
步骤2，判断大型货车的实时速度是否超过道路限速；若是，继续下一步骤；
步骤3，判断大型货车是否开启制动灯；若是，继续下一步骤；
步骤4，判断大型货车的实时速度是否下降；若否，继续下一步骤；
步骤5，跟踪采集大型货车的实时速度，计算大型货车的实时减速度a；并根据大型货车的实时减速度a判断所述大型货车是否发生速度失控；若是，根据速度失控情况对大型货车及其周围车辆进行预警。
2.根据权利要求1所述的大型货车速度失控预警方法，其特征在于，步骤2之后，还包括判断大型货车是否开启双闪灯；若是，继续步骤3。
3.根据权利要求2所述的大型货车速度失控预警方法，其特征在于，所述判断大型货车是否开启双闪灯，具体为：
首先采用车辆跟踪算法对大型货车的尾灯进行跟踪，记录车尾灯的开启、熄灭时间；
然后判断车尾灯的开启、熄灭时间是否满足双闪灯的开启条件；
其中，所述双闪灯的开启条件为：车尾灯开启持续时间低于3s、存在3次以上的开启和熄灭过程、前3次的车尾灯开启持续时间之间的标准差不超过0.5s、相邻两次车尾灯开启时刻之间的时间间隔不超过1s。
4.根据权利要求1所述的大型货车速度失控预警方法，其特征在于，步骤3中，判断大型货车是否开启制动灯，具体为：
首先采用车辆跟踪算法对大型货车的尾灯进行跟踪，记录车尾灯的开启、熄灭时间；
然后判断车尾灯的开启、熄灭时间是否满足双闪灯的开启条件；若不满足，则认为是制动灯开启；
其中，所述双闪灯的开启条件为：车尾灯开启持续时间低于3s、存在3次以上的开启和熄灭过程、前3次的车尾灯开启持续时间之间的标准差不超过0.5s、相邻两次车尾灯开启时刻之间的时间间隔不超过1s。
5.根据权利要求1所述的大型货车速度失控预警方法，其特征在于，步骤5中，所述计算实时减速度，具体为：根据大型货车的实时减速度a判断所述大型货车是否发生速度失控，具体按照下式进行：
Figure FDA0003042342410000021
其中，P为速度失控概率，a为大型货车的实时减速度，a0为大型货车减速度经验值；
若P＞80％，认为大型货车发生速度失控。
6.根据权利要求5所述的大型货车速度失控预警方法，其特征在于，a0取0.6g，其中，g为重力加速度。
7.根据权利要求1所述的大型货车速度失控预警方法，其特征在于，步骤5中，所述预警包含：向车速失控的大型货车提供自救路段信息，引导驾驶人自救；向车速失控的大型货车周围的车辆发出避让预警信息。
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