CN112254977B - 一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法和装置 - Google Patents
一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112254977B CN112254977B CN202010917576.XA CN202010917576A CN112254977B CN 112254977 B CN112254977 B CN 112254977B CN 202010917576 A CN202010917576 A CN 202010917576A CN 112254977 B CN112254977 B CN 112254977B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- target sub
- video data
- bus
- bus data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M17/00—Testing of vehicles
- G01M17/007—Wheeled or endless-tracked vehicles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
- G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法和装置,所述方法包括:获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据;从所述总线数据中,确定目标子总线数据;从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据;根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息。通过本发明实施例,实现了针对自动紧急制动系统的检测优化,仅需采用一套设备进行检测,无需配置额外设备,且能够对海量的数据进行自动提取,减少了人工消耗,提升了检测效率。
Description
技术领域
本发明涉及车辆测试技术领域,特别是涉及一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法和装置。
背景技术
自动紧急制动系统AEBS(Advanced Emergency Braking System),是一个自主自动的道路车辆安全系统,系统通过传感器来监测前面车辆,并检测前面车辆与和目标车辆之间的相对速度和距离,以计算出即将发生的情况,进而针对危险情况先进行报警,然后采取紧急制动可以自动避免碰撞或减轻其影响。
目前,对于AEBS功能的漏报率和误报率的检测,通常采用传感器对标的方式来实现,即通过在具有AEBS功能设备的原车上另外增加一套AEBS功能设备,以对标原车传感器采集的数据进行比对分析。然而,该方法需要加装设备,通过多套设备进行检测,操作过程繁琐,且针对海量数据以人工筛选的方式进行对比统计分析,人工消耗大,检测效率低。
发明内容
鉴于上述问题,提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法和装置,包括:
一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法,包括:
获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据;
从所述总线数据中,确定目标子总线数据;
从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据;
根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息。
可选地,在所述获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据之前,还包括:
预设针对所述自动紧急制动系统中报警信号的数据特征信息。
可选地,所述检测信息包括误报检测信息,所述从所述总线数据中,确定目标子总线数据,包括:
从所述总线数据中,确定所述数据特征信息对应的子总线数据,作为目标子总线数据。
可选地,所述检测信息包括漏报检测信息,所述从所述总线数据中,确定目标子总线数据,包括:
针对所述总线数据中的子总线数据,确定预测碰撞时间;
确定所述预测碰撞时间在预设碰撞时间范围内的候选子总线数据;
若所述候选子总线数据为不具有所述数据特征信息的子总线数据,则将所述候选子总线数据作为目标子总线数据。
可选地,所述从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据,包括:
从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标视频数据点;
按照预设的视频标记信息,对所述目标视频数据点对应的子视频数据进行标记,作为目标子视频数据。
可选地,所述根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息,包括:
展示所述目标子总线数据和所述目标子视频数据;
接收用户反馈消息,并根据所述用户反馈消息,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息。
可选地,在所述从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据之后,还包括:
根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的初级漏报检测信息。
一种基于自动紧急制动系统的数据处理装置,所述装置包括:
数据获取模块,用于获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据;
目标子总线数据确定模块,用于从所述总线数据中,确定目标子总线数据;
目标子视频数据确定模块,用于从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据;
检测信息生成模块,用于根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息。
一种电子设备,包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤。
本发明实施例具有以下优点:
在本发明的实施例中,通过获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据,然后从总线数据中,确定目标子总线数据,从视频数据中,确定目标子总线数据对应的目标子视频数据,进而根据目标子总线数据和目标子视频数据,生成针对自动紧急制动系统的检测信息,实现了针对自动紧急制动系统的检测优化,仅需采用一套设备进行检测,无需配置额外设备,且能够对海量的数据进行自动提取,减少了人工消耗,提升了检测效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案,下面将对本发明的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性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤流程图;
图2a-2b是本发明一实施例提供的一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法的子步骤流程图;
图3是本发明一实施例提供的一种自动紧急制动系统结构的示意图;
图4是本发明一实施例提供的另一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤流程图;
图5a是本发明一实施例提供的一种目标子视频数据实例的示意图;
图5b是本发明一实施例提供的另一种目标子视频数据实例的示意图;
图5c是本发明一实施例提供的另一种目标子视频数据实例的示意图;
图5d是本发明一实施例提供的一种误报检测中数据在线存储的示意图;
图5e是本发明一实施例提供的一种误报率离线分析的示意图;
图6是本发明一实施例提供的另一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤流程图;
图7a是本发明一实施例提供的一种漏报标志信号判断流程的示意图;
图7b是本发明一实施例提供的一种漏报检测中数据在线存储的示意图;
图7c是本发明一实施例提供的一种漏报率离线分析的示意图;
图8是本发明一实施例提供的一种基于自动紧急制动系统的数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然,所描述的实施例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作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。
参照图1,示出了本发明一实施例提供的一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤101,获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据;
其中,总线数据可以为针对测试车辆采集的CAN总线数据,例如,整车CAN/LIN报文信息;视频数据可以为测试过程中车辆摄像头采集的视频数据,例如,车辆行驶过程中采集的针对道路环境及车辆的视频。
在针对自动紧急制动系统的检测过程中,可以通过采集针对测试车辆的CAN总线数据和测试过程中车辆摄像头采集的视频数据,以获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据。
在实际应用中,可以采用一套数据采集、配置、存储、同步、分析系统,该系统可以实现对测试过程中所有总线信号及视频信号的同步采集及数据运算处理功能。通过系统在线存储的方式,可以采集总线信号和采集视频信号,并可以针对总线信号和视频信号进行同步,以获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据。
具体的,该系统可以采用工控机主控的方式,通过配置专用通道接口与其它系统硬件进行连接,如图3所示,工控机可以用于数据存储及数据离线分析等,工控机可以与记录仪通过Ethernet(以太网)连接,记录仪可以实现所有总线信号、视频信号等的同步采集及数据运算预处理,同步采集即采集到的视频数据与总线数据为同时发生的,可以确保存储的数据为同一个时间点的数据。
记录仪可以与RTK/IMU单元通过Ethernet(以太网)连接,RTK/IMU单元(Real-timekinematic/Inertial Measurement Unit,实时动态定位/惯性测量单元)可以为采集系统自带的高精度定位及惯导等模块,可以用于提供车辆的深度信息,如精确定位、姿态、加减速度等信息,视频数据与CAN/LIN数据可以通过RTK/IMU单元模块同步。
记录仪可以与摄像头单元通过Ethernet(以太网)连接,摄像头单元可以采集原始视频信号,以用于后期的离线同步分析;
记录仪可以与毫米波雷达通过Can(ControllerArea Network,控制器局域网络)连接,该雷达可以为工作在毫米波波段探测的雷达,可以配置在测试车辆上采集信息。
在一示例中,通过系统离线配置的方式,可以进行总线配置、采集信号配置、摄像头配置等,系统还可以连接CAN/LIN数据采集模块、数据存储模块等。
步骤102,从所述总线数据中,确定目标子总线数据;
其中,目标子总线数据可以为针对自动紧急制动系统的总线数据进行数据运算预处理后得到的总线数据。
在获取总线数据后,可以通过针对自动紧急制动系统的漏报和误报的检测要求,对总线数据进行数据运算预处理,进而可以得到目标子总线数据,以进一步采用目标子总线数据生成针对自动紧急制动系统的检测信息。
步骤103,从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据;
其中,目标子视频数据可以为针对车辆摄像头采集的视频数据进行数据运算预处理后得到的视频数据。
在获取视频数据后,可以通过针对自动紧急制动系统的漏报和误报的检测要求,对车辆摄像头采集的视频数据进行数据运算预处理,进而可以得到目标子视频数据,该目标子视频数据可以与目标子总线数据具有对应关系,以进一步采用目标子视频数据生成针对自动紧急制动系统的检测信息。
在本发明一实施例中,如图2a所示,步骤103可以包括如下子步骤:
子步骤S11,从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标视频数据点;
其中,目标视频数据点可以为视频数据中针对目标子总线数据对应的数据特征信息的时刻点。
在获取视频数据后,可以通过针对自动紧急制动系统的漏报和误报的检测要求,对车辆摄像头采集的视频数据进行数据运算预处理,进而可以根据目标子总线数据对应的数据特征信息,从获取的视频数据中,确定针对目标子总线数据对应的数据特征信息的时刻点,作为目标视频数据点,以进一步采用目标视频数据点,确定目标子总线数据对应的目标子视频数据。
例如,在针对自动紧急制动系统进行误报检测的过程中,当确定目标子总线数据后,可以根据目标子总线数据对应的数据特征信息,从获取的视频数据中,确定针对目标子总线数据对应的数据特征信息的时刻点,作为目标视频数据点,以进一步采用目标视频数据点与视频标记信息对视频数据进行标记。
又如,在针对自动紧急制动系统进行漏报检测的过程中,可以通过计算TTC值判断是否应该触发报警信号,并可以对比此时刻AEBS总线数据是否发出报警信号,进而可以配置对应的漏报标志信号,并可以将配置的漏报标志信号作为目标视频数据点,以进一步采用目标视频数据点对视频数据进行标记。
子步骤S12,按照预设的视频标记信息,对所述目标视频数据点对应的子视频数据进行标记,作为目标子视频数据。
作为一示例,视频标记信息可以为针对视频数据的触发时间或针对漏报标志信号的标记,例如,通过记录仪上位机软件配置的预触发时间参数(KPretrigger_time_s=10s)与后触发时间参数(KPosttrigger_time_s=20s),可以用于针对AEB信号值为数据特征信息时刻点前后的视频数据与总线数据进行保存。
在确定目标视频数据点后,可以根据预设的针对视频数据的触发时间或针对漏报标志信号的标记,获取目标视频数据点的视频标记信息,进而可以对目标视频数据点对应的子视频数据进行标记,作为目标子视频数据。
在一示例中,记录仪可以针对目标子视频数据进行单独分包记录,并可以在记录的文件命名规则中增加字段,用于表明目标子视频数据与视频数据的关联关系,以提升离线数据分析的便捷性。
步骤104,根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息。
其中,检测信息可以为针对自动紧急制动系统的漏报和误报的检测信息,例如,针对AEBS控制器误报率和漏报率的统计分析报告。
在确定目标子总线数据和目标子视频数据后,可以采用目标子总线数据和目标子视频数据,生成针对自动紧急制动系统的漏报和误报的检测信息,以完成对AEBS控制器误报率和漏报率的统计分析。
例如,通过系统离线分析的方式,可以针对采集的信号进行误报分析和漏报分析,可以识别出AEBS控制器报警信息是否有误,或在应该报警时AEBS控制器是否发出报警信号。
在本发明一实施例中,如图2b所示,步骤104可以包括如下子步骤:
子步骤S21,展示所述目标子总线数据和所述目标子视频数据;
在确定目标子总线数据和目标子视频数据后,可以将目标子总线数据和目标子视频数据向用户进行展示,以结合人工筛选的方式,生成针对自动紧急制动系统的漏报和误报的检测信息。
子步骤S22,接收用户反馈消息,并根据所述用户反馈消息,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息。
作为一示例,用户反馈消息可以为用户针对自动紧急制动系统的漏报和误报的反馈消息,例如,用户针对误报的判断信息和针对漏报的确认信息。
在实际应用中,系统可以接收用户针对自动紧急制动系统的误报判断信息和漏报确认信息,进而可以根据误报判断信息和漏报确认信息,得到对AEBS控制器误报率和漏报率的统计分析报告。
在本发明的实施例中,通过获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据,然后从总线数据中,确定目标子总线数据,从视频数据中,确定目标子总线数据对应的目标子视频数据,进而根据目标子总线数据和目标子视频数据,生成针对自动紧急制动系统的检测信息,实现了针对自动紧急制动系统的检测优化,仅需采用一套设备进行检测,无需配置额外设备,且能够对海量的数据进行自动提取,减少了人工消耗,提升了检测效率。
参照图4,示出了本发明一实施例提供的另一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤401,预设针对所述自动紧急制动系统中报警信号的数据特征信息;
作为一示例,数据特征信息可以为自动紧急制动系统中报警信号的信号阈值数据,例如,可以预设自动紧急制动系统中报警信号值为0x5/0x6/0x7,该三个值可以代表三个等级的报警状态。
在针对自动紧急制动系统的检测过程中,可以预设针对自动紧急制动系统中报警信号的信号阈值数据,以根据预设条件的信号阈值数据,确定检测过程中的目标数据。
在实际应用中,可以通过上位机软件配置报警触发信号及触发时间,例如,AEB控制器通过总线发送自动紧急制动信号AEBSState,上位机软件可以解析此信号的DBC文件并上传到记录仪,进而可以加载到对应的CAN通道,以用于进行离线配置。
在一示例中,上位机软件可以具备预设条件判断和信号阈值数据的记录功能,通过在离线配置时设置触发记录功能的条件或信号阈值,进而当工控机检测到对应的条件时,可以触发记录功能针对触发时刻的数据进行存储。
在又一示例中,针对AEB功能误报检测的离线配置,可以将条件设置为AEBSState=0x5、AEBSState=0x6、AEBSState=0x7,可以表示自动紧急制动系统中报警信号值为0x5/0x6/0x7三个值时,代表三个等级的报警状态。
步骤402,获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据;
在针对自动紧急制动系统的检测过程中,可以通过采集针对测试车辆的CAN总线数据和测试过程中车辆摄像头采集的视频数据,以获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据。
步骤403,从所述总线数据中,确定所述数据特征信息对应的子总线数据,作为目标子总线数据;
在针对自动紧急制动系统进行误报检测的过程中,可以从获取的总线数据中,根据预设的针对自动紧急制动系统中报警信号的数据特征信息,确定该数据特征信息对应的子总线数据,进而可以作为目标子总线数据,以进一步采用目标子总线数据生成针对自动紧急制动系统的误报检测信息。
步骤404,从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据;
在获取视频数据后,可以通过针对自动紧急制动系统的漏报和误报的检测要求,对车辆摄像头采集的视频数据进行数据运算预处理,进而可以得到目标子视频数据,该目标子视频数据可以与目标子总线数据具有对应关系,以进一步采用目标子视频数据生成针对自动紧急制动系统的检测信息。
例如,在针对自动紧急制动系统进行误报检测的过程中,以下结合图5a~5c对本发明进行示例性说明:
其中,时间间隔T为相邻两个AEB信号值对应时刻点之间的时刻段,前一AEB信号值对应时刻点为变化后不再是数据特征信息(信号阈值数据)时刻点,后一AEB信号值对应时刻点为变化后是数据特征信息(信号阈值数据)时刻点。
针对时间间隔T的不同情况,可以采用如下三种方式处理:
第一种为时间间隔T大于预触发时间与后触发时间的总和。如图5a所示,图中有四个关键的时刻点,分别为b、c、f、g,其中b、f为预设触发条件由不满足变化为满足的时刻点,c、g为预设触发条件由满足变化为不满足的时刻点。
在b时刻点处,其为第一次满足预设触发条件的时刻点,则可以针对此处将预触发时间为10s内(a时刻点)的数据进行缓存,并可以采用Buffer缓存器将缓存的数据写入新建的文件1中(文件1为视频数据与总线数据同步存储);b到c时间段内为满足预设触发条件状态,则可以将该时间段内的数据也写入文件1中;在c时刻点处,其为不满足预设触发条件的时刻点,按照预设的视频标记信息,可以针对此处将后触发时间为20s内(d时刻点)的数据也写入文件1中,而此处c、f时间间隔T=40s>10s+20s,则文件1为对应时间段(a~d)记录的数据。
第二种为时间间隔T小于后触发时间。如图5b所示,图中b、g为预设触发条件由不满足变化为满足的时刻点,c、d为预设触发条件由满足变化为不满足的时刻点。c、g之间时间间隔T=15s<20s,则可以在第一次满足预设触发条件的时刻点b处,新建的文件1将进行数据存储直至后触发时间结束(时刻点e)。
第三种为时间间隔T大于后触发时间,且小于预触发时间与后触发时间的总和。如图5c所示,图中b、f为预设触发条件由不满足变化为满足的时刻点,c、g为预设触发条件由满足变化为不满足的时刻点。c、f之间时间间隔20s<T=25s<20s+10s,则可以在第一次满足预设触发条件的时刻点b处,新建的文件1将进行数据存储至后触发结束时刻点e结束,而在第二次满足预设触发条件的时刻点f处,新建的文件2将记录时刻点d至h之间的数据。
在一示例中,如图5d所示,在针对自动紧急制动系统进行误报检测的过程中,可以对摄像头单元的所有摄像头视频信号实时采集,可以对CAN总线的所有总线信号实时采集,并可以通过RTK/IMU单元进行时间轴同步,整车(测试车)配置有AEB控制器、毫米波雷达以及其它控制器,通过发出报警信号,可以根据预设时间及触发信号存储对应时间段视频数据,可以按照视频标记信息对视频数据进行标记,并在记录仪中的视频记录模块存储标记对应的视频数据1至视频数据n,在记录仪中的CAN记录模块存储全部总线数据,视频记录模块与CAN记录模块可以同步时间戳,以在系统离线分析时,同步回放存储的视频数据及对应时刻的总线数据,进而可以判断控制器是否发生误报。
步骤405,根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息。
在确定目标子总线数据和目标子视频数据后,可以采用目标子总线数据和目标子视频数据,生成针对自动紧急制动系统的漏报和误报的检测信息,以完成对AEBS控制器误报率和漏报率的统计分析。通过系统自动提取数据的方式结合人工筛选的方式,可以完成对AEBS控制器误报率及漏报率的统计分析。
以下结合图5e对本发明进行示例性说明:
在针对自动紧急制动系统进行误报检测的过程中,通过上位机软件预设的预设时间及触发信号(即数据特征信息)存储对应时间段视频数据(即目标子视频数据),可以便于离线分析时的数据查找与回放,在离线分析时可以导入数据文件,用户可以从带有标记的记录文件中选择需要分析的视频数据(即目标子视频数据),然后可以将视频数据与总线数据对齐,以进行视频数据与总线数据的回放,通过同步回放存储的视频数据及对应时刻的总线数据(即目标子总线数据)进行离线分析,用户可以手工误报判断得到误报统计(即用户反馈消息),生成误报统计报告,即误报率报告(即检测信息)。
在本发明的实施例中,通过预设针对自动紧急制动系统中报警信号的数据特征信息,获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据,然后从总线数据中,确定数据特征信息对应的子总线数据,作为目标子总线数据,从视频数据中,确定目标子总线数据对应的目标子视频数据,进而根据目标子总线数据和目标子视频数据,生成针对自动紧急制动系统的检测信息,实现了针对自动紧急制动系统的检测优化,仅需采用一套设备进行检测,无需配置额外设备,且能够对海量的数据进行自动提取,减少了人工消耗,提升了检测效率。
参照图6,示出了本发明一实施例提供的另一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤601,获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据;
在针对自动紧急制动系统的检测过程中,可以通过采集针对测试车辆的CAN总线数据和测试过程中车辆摄像头采集的视频数据,以获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据。
步骤602,针对所述总线数据中的子总线数据,确定预测碰撞时间;
其中,预测碰撞时间可以为根据测试中前车速度与测试车速度,以及两车的相对距离计算出的碰撞时间,例如,前车速度为V1,测试车速度为V,两车相对距离为S,计算碰撞时间T=S/(V-V1)。
在针对自动紧急制动系统进行漏报检测的过程中,可以针对获取的总线数据中的子总线数据,确定一个或多个子总线数据对应的预测碰撞时间。
步骤603,确定所述预测碰撞时间在预设碰撞时间范围内的候选子总线数据;
其中,预设碰撞时间可以为针对AEB控制器发出的TTC值(Time To Collision,距离碰撞时间),其可以根据毫米波雷达的目标物清单信息计算得出,可以针对预设碰撞时间设置指定的范围,以对比预测碰撞时间T与TTC值;候选子总线数据可以为在预设碰撞时间范围内的预测碰撞时间对应的子总线数据。
在确定预测碰撞时间后,可以对比预测碰撞时间与预设碰撞时间,进而可以将在预设碰撞时间范围内的预测碰撞时间对应的子总线数据,作为候选子总线数据。
步骤604,若所述候选子总线数据为不具有所述数据特征信息的子总线数据,则将所述候选子总线数据作为目标子总线数据;
在确定候选子总线数据后,可以判断一个或多个候选子总线数据是否为具有数据特征信息的子总线数据,进而可以将不具有数据特征信息的候选子总线数据作为目标子总线数据。
例如,如图7a所示,可以采用系统离线分析软件,通过计算TTC值来判断是否应该触发报警信号,即进行漏报标志信号的判断,其中,可以获取前车速度数据V1,测试车速度数据V,两车相对距离数据S,可以采用记录仪上位机软件预设漏报标志信号,该信号的默认初始值可以为0,具体可以采用如下方式进行计算:
1)判断V1与V的数值,当V大于V1时可以进入下一级判断,其它情况下可以将漏报标志信号设置为0;
2)计算碰撞时间T=S/(V-V1),对比T与TTC值,当TTC*0.9<T<TTC*1.1时,可以进入下一级判断,其它情况下可以将漏报标志信号设置为4;
3)当碰撞时间T<TTC_L3(TTC_L3可以为预设时间),且AEB控制器没有发出报警信号时,可以将漏报标志信号设置为3,其它情况下可以进入下一级判断;
4)当碰撞时间T<TTC_L2(TTC_L2可以为预设时间),且AEB控制器没有发出报警信号时,可以将漏报标志信号设置为2,其它情况下可以进入下一级判断;
5)当碰撞时间T<TTC_L1(TTC_L1可以为预设时间),且AEB控制器没有发出报警信号时,可以将漏报标志信号设置为1,其它情况下不作处理。
步骤605,从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据;
在获取视频数据后,可以通过针对自动紧急制动系统的漏报和误报的检测要求,对车辆摄像头采集的视频数据进行数据运算预处理,进而可以得到目标子视频数据,该目标子视频数据可以与目标子总线数据具有对应关系,以进一步采用目标子视频数据生成针对自动紧急制动系统的检测信息。
在一示例中,如图7b所示,在针对自动紧急制动系统进行漏报检测的过程中,可以对摄像头单元的所有摄像头视频信号实时采集,可以对CAN总线的所有总线信号实时采集,并可以通过RTK/IMU单元进行时间轴同步,整车(测试车)配置有AEB控制器、毫米波雷达以及其它控制器,通过判断TTC超过报警阈值是否发出报警信号,并对比同时刻AEBS总线数据,进而可以判断是否有漏报发生,可以根据预设漏报标志信号对视频数据进行标记,并在记录仪中的视频记录模块存储全部视频数据及标记1至标记n,在记录仪中的CAN记录模块存储全部总线数据,视频记录模块与CAN记录模块可以同步时间戳,以在系统离线分析时,可以根据预设漏报标志信号记录的漏报时刻点,对数据进行提取。
步骤606,根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息。
在确定目标子总线数据和目标子视频数据后,可以采用目标子总线数据和目标子视频数据,生成针对自动紧急制动系统的漏报和误报的检测信息,以完成对AEBS控制器误报率和漏报率的统计分析。通过系统自动提取数据的方式结合人工筛选的方式,可以完成对AEBS控制器误报率及漏报率的统计分析。
在本发明一实施例中,该方法还可以包括如下步骤:
根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的初级漏报检测信息。
其中,初级漏报检测信息可以为采用系统离线分析软件,通过计算TTC值进行漏报标志信号的判断,得到的漏报检测信息。
在获取目标子总线数据和目标子视频数据后,可以采用系统离线分析软件,通过计算TTC值进行漏报标志信号的判断,根据目标子总线数据和目标子视频数据,生成针对自动紧急制动系统的初级漏报检测信息。
以下结合图7c对本发明进行示例性说明:
在针对自动紧急制动系统进行漏报检测的过程中,离线分析时可以导入数据文件,并配置漏报标志信号(即目标视频数据点)为待分析信号,然后可以通过目标物清单时间对齐,以对各目标物进行碰撞计算,进而可以在碰撞报警信号生成后,检索对比AEBS是否发出报警信号,以进行漏报判断并统计,通过上位机离线分析软件针对雷达目标信息计算碰撞时间T(即预测碰撞时间),并与AEBS控制器输出的TTC值(即预设碰撞时间)进行对比以计算漏报率,可以生成初级漏报统计报告(即初级漏报检测信息)。然后还可以导入总线数据(即目标子总线数据)及视频文件(即目标子视频数据)向用户进行展示,用户可以根据报告手工定位漏报点,进而可以进行漏报确认并统计(即用户反馈消息),生成二次漏报统计报告,即漏报率报告(即检测信息)。
在本发明的实施例中,通过获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据,然后针对总线数据中的子总线数据,确定预测碰撞时间,确定预测碰撞时间在预设碰撞时间范围内的候选子总线数据,若候选子总线数据为不具有数据特征信息的子总线数据,则将候选子总线数据作为目标子总线数据,从视频数据中,确定目标子总线数据对应的目标子视频数据,进而根据目标子总线数据和目标子视频数据,生成针对自动紧急制动系统的检测信息,实现了针对自动紧急制动系统的检测优化,仅需采用一套设备进行检测,无需配置额外设备,且能够对海量的数据进行自动提取,减少了人工消耗,提升了检测效率。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图8,示出了本发明一实施例提供的一种基于自动紧急制动系统的数据处理装置的结构示意图,具体可以包括如下模块:
数据获取模块801,用于获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据;
目标子总线数据确定模块802,用于从所述总线数据中,确定目标子总线数据;
目标子视频数据确定模块803,用于从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据;
检测信息生成模块804,用于根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息。
在本发明一实施例中,所述装置还包括:
数据特征信息预设模块,用于预设针对所述自动紧急制动系统中报警信号的数据特征信息。
在本发明一实施例中,所述检测信息包括误报检测信息,所述目标子总线数据确定模块802包括:
第一目标子总线数据确定子模块,用于从所述总线数据中,确定所述数据特征信息对应的子总线数据,作为目标子总线数据。
在本发明一实施例中,所述检测信息包括漏报检测信息,所述目标子总线数据确定模块802包括:
预测碰撞时间确定子模块,用于针对所述总线数据中的子总线数据,确定预测碰撞时间;
候选子总线数据确定子模块,用于确定所述预测碰撞时间在预设碰撞时间范围内的候选子总线数据;
第二目标子总线数据确定子模块,用于若所述候选子总线数据为不具有所述数据特征信息的子总线数据,则将所述候选子总线数据作为目标子总线数据。
在本发明一实施例中,所述目标子视频数据确定模块803包括:
目标视频数据点确定子模块,用于从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标视频数据点;
目标子视频数据确定子模块,用于按照预设的视频标记信息,对所述目标视频数据点对应的子视频数据进行标记,作为目标子视频数据。
在本发明一实施例中,所述检测信息生成模块804包括:
展示子模块,用于展示所述目标子总线数据和所述目标子视频数据;
检测信息生成子模块,用于接收用户反馈消息,并根据所述用户反馈消息,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息。
在本发明一实施例中,所述装置还包括:
初级漏报检测信息生成模块,用于根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的初级漏报检测信息。
在本发明的实施例中,通过获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据,然后从总线数据中,确定目标子总线数据,从视频数据中,确定目标子总线数据对应的目标子视频数据,进而根据目标子总线数据和目标子视频数据,生成针对自动紧急制动系统的检测信息,实现了针对自动紧急制动系统的检测优化,仅需采用一套设备进行检测,无需配置额外设备,且能够对海量的数据进行自动提取,减少了人工消耗,提升了检测效率。
本发明一实施例还提供了一种电子设备,可以包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如上基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤。
本发明一实施例还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如上基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本发明实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对所提供的一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法和装置,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法,其特征在于,包括:
获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据;
从所述总线数据中,确定目标子总线数据;
从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据;
根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息;
其中,所述从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据,包括:
从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标视频数据点;
按照预设的视频标记信息,对所述目标视频数据点对应的子视频数据进行标记,作为目标子视频数据;
其中,所述目标视频数据点为视频数据中针对目标子总线数据对应的数据特征信息的时刻点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据之前,还包括:
预设针对所述自动紧急制动系统中报警信号的数据特征信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述检测信息包括误报检测信息,所述从所述总线数据中,确定目标子总线数据,包括:
从所述总线数据中,确定所述数据特征信息对应的子总线数据,作为目标子总线数据。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述检测信息包括漏报检测信息,所述从所述总线数据中,确定目标子总线数据,包括:
针对所述总线数据中的子总线数据,确定预测碰撞时间;
确定所述预测碰撞时间在预设碰撞时间范围内的候选子总线数据;
若所述候选子总线数据为不具有所述数据特征信息的子总线数据,则将所述候选子总线数据作为目标子总线数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息,包括:
展示所述目标子总线数据和所述目标子视频数据;
接收用户反馈消息,并根据所述用户反馈消息,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据之后,还包括:
根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的初级漏报检测信息。
7.一种基于自动紧急制动系统的数据处理装置,其特征在于,所述装置包括:
数据获取模块,用于获取针对自动紧急制动系统的总线数据和车辆摄像头采集的视频数据;
目标子总线数据确定模块,用于从所述总线数据中,确定目标子总线数据;
目标子视频数据确定模块,用于从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标子视频数据;
检测信息生成模块,用于根据所述目标子总线数据和所述目标子视频数据,生成针对所述自动紧急制动系统的检测信息;
其中,所述目标子视频数据确定模块包括:
目标视频数据点确定子模块,用于从所述视频数据中,确定所述目标子总线数据对应的目标视频数据点;
目标子视频数据确定子模块,用于按照预设的视频标记信息,对所述目标视频数据点对应的子视频数据进行标记,作为目标子视频数据;
其中,所述目标视频数据点为视频数据中针对目标子总线数据对应的数据特征信息的时刻点。
8.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于自动紧急制动系统的数据处理方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010917576.XA CN112254977B (zh) | 2020-09-03 | 2020-09-03 | 一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010917576.XA CN112254977B (zh) | 2020-09-03 | 2020-09-03 | 一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112254977A CN112254977A (zh) | 2021-01-22 |
CN112254977B true CN112254977B (zh) | 2021-12-10 |
Family
ID=74224778
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010917576.XA Active CN112254977B (zh) | 2020-09-03 | 2020-09-03 | 一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112254977B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113157280B (zh) * | 2021-03-23 | 2023-08-11 | 深圳市和宏实业股份有限公司 | 一种多款读写操作的上位机应用软件兼容方法 |
CN113671937B (zh) * | 2021-08-20 | 2023-06-30 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | Aeb功能优化再验证方法 |
CN116386002A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-07-04 | 合众新能源汽车股份有限公司 | 一种鱼眼可行驶区域评测方法及装置 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102542635A (zh) * | 2012-02-09 | 2012-07-04 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 一种与车道偏离报警系统结合的行车记录仪 |
CN103500518B (zh) * | 2013-10-23 | 2016-01-20 | 惠州华阳通用电子有限公司 | 一种前向碰撞报警的错报检测方法及装置 |
CN103824346B (zh) * | 2014-02-17 | 2016-04-13 | 深圳市宇恒互动科技开发有限公司 | 行车记录及重现方法和系统 |
CN104590122B (zh) * | 2014-12-11 | 2017-06-30 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 车道偏离报警系统的测试装置及方法 |
CN106649745A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-10 | 河南思维信息技术有限公司 | 一种机车运用综合分析方法 |
CN109591817A (zh) * | 2017-09-30 | 2019-04-09 | 上海欧菲智能车联科技有限公司 | 车道偏离预警系统的测试装置和测试方法 |
US11410437B2 (en) * | 2017-10-04 | 2022-08-09 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for removing false positives during determination of a presence of at least one rear seat passenger |
CN109870310A (zh) * | 2017-12-04 | 2019-06-11 | 深圳市航盛电子股份有限公司 | 一种测试方法及测试系统 |
CN209248532U (zh) * | 2019-01-14 | 2019-08-13 | 苏州易信安工业技术有限公司 | 一种基于车辆碰撞的监控管理系统 |
CN111191697B (zh) * | 2019-12-21 | 2023-04-28 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 基于传感器融合的adas道路测试验证优化方法和装置 |
-
2020
- 2020-09-03 CN CN202010917576.XA patent/CN112254977B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112254977A (zh) | 2021-01-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112254977B (zh) | 一种基于自动紧急制动系统的数据处理方法和装置 | |
CN114750759B (zh) | 一种跟车目标确定方法、装置、设备及介质 | |
AU2014277666B2 (en) | Event recorder playback with integrated GPS mapping | |
CN108664841A (zh) | 一种基于激光点云的动静态目标物识别方法及装置 | |
JP7247790B2 (ja) | 走行環境監視装置、走行環境監視システム、及び走行環境監視プログラム | |
EP3521123B1 (en) | In-vehicle electronic control apparatus | |
CN107564132A (zh) | 一种驾驶事件视频获取方法及系统 | |
JP6141148B2 (ja) | 時系列記録データ解析装置 | |
EP2894850A1 (en) | Video playback system and method | |
WO2019080879A1 (zh) | 数据处理方法、计算机设备和存储介质 | |
US20210056014A1 (en) | Method for rating a software component of an sil environment | |
CN115597609A (zh) | 定位分析方法、装置、导航设备和计算机可读存储介质 | |
CN114006672B (zh) | 一种车载多传感器数据同步采集方法及系统 | |
CN115601685A (zh) | 一种驾驶场景提取方法、装置、设备及介质 | |
CN115755865A (zh) | 一种商用车辅助驾驶硬件在环测试系统及方法 | |
JP2017016483A (ja) | 車間情報表示装置 | |
JP5700760B2 (ja) | 記録情報解析方法、記録情報解析プログラム及び記録情報解析装置 | |
CN114120195A (zh) | 一种鼠标延迟检测方法及装置 | |
EP4055346A1 (de) | Verfahren und vorrichtung zum bestimmen von notfalltrajektorien und zum betreiben von automatisierten fahrzeugen | |
CN118276481A (zh) | 智能驾驶调试方法、装置、系统、电子设备及存储介质 | |
CN118296862B (zh) | 驾驶仿真数据处理方法、仿真系统、设备及程序产品 | |
CN112346985B (zh) | 一种acc功能失效判定方法、系统、装置及存储介质 | |
EP4109191A1 (en) | Methods and systems for generating ground truth data | |
CN114724373B (zh) | 交通现场信息获取方法和装置、电子设备和存储介质 | |
CN114312619B (zh) | 一种车辆避障误报检测方法、装置、介质及车辆 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20210122 Assignee: Beijing Zhike chelian Technology Co.,Ltd. Assignor: BEIQI FOTON MOTOR Co.,Ltd. Contract record no.: X2022980018253 Denomination of invention: A Data Processing Method and Device Based on Automatic Emergency Braking System Granted publication date: 20211210 License type: Common License Record date: 20221013 |
|
EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |