CN113724531A - 一种车联网环境下路口人车路协作预警系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种车联网环境下路口人车路协作预警系统及方法，系统包括行人预警子系统、路侧子系统，边缘计算子系统，车载子系统和通讯子系统；行人预警子系统，用于实时采集行人信息，并通过通讯子系统与边缘计算子系统进行信息交互；路侧子系统，用于处理接收到的信息，并对行人、车辆进行预警；边缘计算子系统，用于将通讯子系统传来的行人信息和车辆信息进行计算分析，并将计算结果通过通讯子系统反馈至其余子系统；车载子系统，用于实时感知车辆信息，接受车辆各个传感器的数据，包括行驶速度、加速度、航向角和坐标，并通过通讯子系统与边缘计算子系统进行信息交互。本发明实现了行人、车辆、路侧装置协作预警。

Description

一种车联网环境下路口人车路协作预警系统及方法
技术领域
本发明属于车联网预警技术领域，涉及一种路口预警系统及方法，具体涉及一种车联网环境下路口人车路协作预警系统及方法。
背景技术
随着我国交通事业的迅速发展，汽车的普及率逐年上升，汽车的广泛使用在给人们生活带来便捷的同时，发生交通事故的频率也逐年上升。
C-V2X(Cellular-Vehicle to Everything)是基于蜂窝网技术的3GPP车联网通信技术，它提供了两种通信接口，其中一种是LTE蜂窝网的Uu接口，Uu通信接口可以实现基站与车辆、行人以及路侧单元(RSU)之间的通信，可以实现长距离、大范围的可靠通信，工作于运营商蜂窝网络频段。而另一种是LTE-D2D(点对点)的PC5接口，该接口被称为Sidelink(侧行链路或直通链路)，PC5通信接口可以实现车辆与车辆、车辆与行人以及车辆与路侧单元之间的短距离直接通信，工作于专用频段。
目前，大多数预警都是针对车与车之间，而行人交通事故关注度较少。虽然车辆网能够实现V2V和V2P等，但是都是以车为中心进行展开。预警系统的着重于车辆的预警，没有将多向交互作为重点。多向交互能够大大提升道路安全性，这是一个急需待解决的问题。
V2P的预设是通过电子设备联网进行行人预警，大多数行人在行走的时候都不会查看通讯设备，行人无意识的行为可能导致交通事故的产生。如何对行人进行有效的预警，是一个待解决的问题。
发明内容
针对上述技术问题，本发明的目的在于提供一种车联网环境下路口人车路协作预警系统及方法。利用摄像头感知计算行人信息，车联网实现数据交互，边缘计算子系统对数据进行处理并反馈至行人预警子系统、路侧子系统以及车载子系统，实现行人、车辆、路侧装置预警。
本发的系统采用的技术方案是：一种车联网环境下路口人车路协作预警系统，包括行人预警子系统、路侧子系统，边缘计算子系统，车载子系统和通讯子系统；路口设置有行人虚拟警示线，道路上设置有车辆虚拟警示线；所述边缘计算子系统内置路口地图中设置有虚拟警戒线；
行人预警子系统，用于实时采集行人信息，并通过所述通讯子系统与所述边缘计算子系统进行信息交互；
所述路侧子系统，用于处理接收到的信息，并对行人、车辆进行预警，这里接受到的信息包括RSU的信息和人为设定的预警信息；
所述边缘计算子系统，用于将所述行人预警子系统与车载子系统通过所述通讯子系统传来的行人信息和车辆信息进行计算分析，并将计算通过所述通讯子系统结果反馈至所述行人预警子系统、车载子系统与路侧子系统；
所述车载子系统，用于实时感知车辆信息，接受车辆各个传感器的数据，包括行驶速度、加速度、航向角和坐标，并通过所述通讯子系统使用PC5直连与所述边缘计算子系统进行信息交互。
本发明的方法所采用的技术方案是：一种车联网环境下路口人车路协作预警方法，包括行人预警、车辆路口预警、车辆失速预警和车辆失道预警。
所述行人预警，具体实现包括以下子步骤：
步骤1.1：实时采集行人信息，并判断是否处于可通行时段；
若是，则执行步骤1.2；
若否，则执行步骤1.3；
步骤1.2：判断是否有紧急情况；
若是，则将预警信息发送给边缘计算子系统；
若否，则不进行预警；
步骤1.3：判断行人是否越过虚拟警戒线；
若是，则将信息通过广播单元进行广播行人预警，升降桩升起，预警信息发送给边缘计算子系统；
若否，则不进行预警。
所述车辆路口预警，具体实现包括以下子步骤：
步骤2.1：实时采集路口信息，并判断是否处于车辆可通行时段；
若是，则执行步骤2.2；
若否，则执行步骤2.3；
步骤2.2：判断车辆是否处于正常通行区域；
若是，则不对车辆及行人进行预警；
若否，则执行步骤2.5；
步骤2.3：判断车辆是否超过虚拟警戒线；
若是，则执行步骤2.4；
若否，则不对车辆及行人进行预警；
步骤2.4：判断车辆是否处于移动状态；
若是，则执行步骤2.5；
若否，则不对车辆及行人进行预警；
步骤2.5：通讯子系统给周围行人及车辆发送预警信息；边缘计算子系统对车辆轨迹进行预测，并对轨迹经过范围进行一级预警，升降桩升起，对行人进行阻止保护。
所述车辆失速预警，具体实现包括以下子步骤：
步骤3.1：边缘计算子系统实时判断车辆行驶速度是否大于第一阈值；
若是，则执行步骤3.2；
若否，则执行步骤3.3；
步骤3.2：通讯子系统对周围行人及车辆发送二级预警信号；边缘计算子系统对车辆轨迹进行预测，并将失速车辆信息广播给附近车辆及行人，对轨迹经过范围进行一级预警；升降桩升起，对行人进行阻止保护；
步骤3.3：判断车速是否大于第二阈值；
若是，则通讯子系统对周围行人及车辆发送三级预警信号，边缘子系统持续跟踪车速；
若否，则不进行预警。
所述车辆失道预警，具体实现包括以下子步骤：
步骤4.1：边缘子系统事实判断车辆是否处于车道内；
若是，则不进行预警；
若否，则执行步骤4.2；
步骤4.2：判断车辆是否完全越过车道线；
若是，边缘计算子系统对车辆轨迹进行预测，并对轨迹经过范围进行一级预警，升降桩升起，对行人进行阻止保护；
若否，则对周围行人及车辆进行三级预警；
步骤4.3：持续监测车辆位置，并实时判断车辆偏离趋势是否越来越大；
若是，则对周围行人及车辆进行二级预警，并持续监测车辆是否完全越过车道线；
若否，则保持三级预警，直到车辆回到车道内。
本发明的有益效益为：
（1）能够同时进行行人、车辆、路侧装置的预警，保证行人、驾驶员、路侧装置及时接收预警信息，进行相应的保护措施，大大提高道路安全性。
（2）采用现有摄像头对行人进行信息获取，利用现有国家基础设施的基础，大大降低了成本。
（3）采用分级预警方式，对于边缘计算子系统反馈结果，广播单元可以进行分级提醒，保证提醒的有效性。
（4）设定虚拟警戒线、分级预警方式，筛选掉大部分冗余信息，减少计算开销，传输开销。
（5）利用车联网，能够精确获取车辆行驶参数，极大提高了预测的准确性。
（6）采用边缘计算子系统，计算速度快，耗时短，减少了信息传递开销以及计算的消耗。
（7）采用5G模组，具有高数据速率、低延迟特点，保证信息传输的及时性。
（8）采用PC5直连通信，具有响应快、低延迟特点，保证信息传输的及时性。
（9）采用PC5直连通信，有效通信距离为800m，距离长，预警时间预留充分。
（10）利用RSU广播信息，能够实现多对象协同，极大程度减少危险情况发生及造成的影响。
附图说明
图1 是本发明实施例的预警系统示意图；
图2是本发明实施例的预警系统原理图；
图3是本发明实施例的行人预警流程图；
图4是本发明实施例的车辆路口预警流程图；
图5是本发明实施例的车辆失速预警流程图；
图6是本发明实施例的车辆失道预警流程图；
图7是本发明实施例的行人跟踪检测流程图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
请见图1和图2，本发明提供的一种车联网环境下路口人车路协作预警系统，包括行人预警子系统、路侧子系统，边缘计算子系统，车载子系统和通讯子系统；路口设置有行人虚拟警示线，道路上设置有车辆虚拟警示线；边缘计算子系统内置路口地图中设置有虚拟警戒线。
行人预警子系统，用于实时采集行人信息，并通过通讯子系统与边缘计算子系统进行信息交互；路侧子系统，用于处理接收到的信息，包括：RSU传递的信息与人为设定的预警信息，并对行人、车辆进行预警；边缘计算子系统，用于将行人预警子系统与车载子系统通过通讯子系统传来的行人信息和车辆信息进行计算分析，并将计算通过通讯子系统结果反馈至行人预警子系统、车载子系统与路侧子系统；车载子系统，用于实时感知车辆信息，接受车辆各个传感器的数据，包括行驶速度、加速度、航向角和坐标，并通过所述通讯子系统使用PC5直连与所述边缘计算子系统进行信息交互。
本实施例的行人预警子系统包括摄像头和广播单元，广播单元由NUC（Next Unitof Computing，小型机）广播组成；摄像头检测结果在NUC处理后通过5G模组发送给RSU。通过接受RSU反馈的边缘计算结果，NUC根据反馈结果发送不同的预警信号，广播单元对行人进行语音提醒。所述广播单元语音设置对应于不同的情况，即不同等级预警广播内容不一样，同样预警等级不同情况下广播内容也不一样。
本实施例的路侧子系统，包括升降桩、显示屏和控制主机。所述路侧子系统通过5G模组与RSU和行人预警子系统中5G模组进行通信，控制主机负责处理5G模组接收到的信息，升降桩为执行装置，显示屏用于显示附近路况信息，对行人、车辆进行预警提醒。
本实施例的通讯子系统，用于实现行人预警子系统、路侧子系统和车载子系统的信息交互。5G模组分别安装于行人预警子系统与路侧子系统。RSU置于路口中央，与其余通信单元进行交互，包括PC5通信和Uu通信，RSU和边缘计算子系统是通过网口通信的。边缘计算子系统中有内置的路口SLAM地图。OBU安装于车辆上。其中RSU和OBU之间使用PC5直连通信，5G模组和RSU之间使用UDP协议，5G模组与5G模组之间使用UDP协议，RSU和边缘计算子系统之间使用拟定的数据传输协议，OBU和车载子系统之间使用拟定的数据传输协议。
本实施例的边缘计算子系统采用工控机，工控机将RSU传来的行人信息和车辆信息进行计算分析，内置多种算法包，包括LSTM、粒子滤波、凸优化等，可以根据不同情况调用不同算法进行计算，并将计算结果反馈至RSU。
本实施例的车载子系统，包括车载计算单元T-BOX，车载显示屏。通讯子系统的OBU置于车辆内部，用于与RSU和其它车载通信单元进行通信，接受传输数据。车载计算单元T-BOX用于收集车辆传感器信息，包括：车速、航向角、GPS位置信息等，并对收集的信息进行打包，发送给OBU。车载显示屏用于将OBU发送的信息可视化，便于驾驶员进行观察，包括：红绿灯信息、路口通行状况、预警信息等。
请见图3、图4、图4和图6，本发明提供的一种车联网环境下路口人车路协作预警方法，包括行人预警、车辆路口预警、车辆失速预警和车辆失道预警。
本实施例的行人预警，涉及到摄像头， NUC、控制主机和广播。摄像头对行人进行检测，NUC用于处理摄像头采集信息与RSU返回信息，控制主机用于处理行人预警单元与RSU发送的预警信息，广播用于分级提醒行人。
在行人预警时，首先NUC接受RSU信息，判断是否处于路口可通行时段，如果处于可通行时段，在摄像头没有检测到紧急信息的情况下，NUC不返回行人信息给RSU。
如果不处于可通行时段，摄像头对路口行人进行检测。同时，视频帧内设置有虚拟警戒线，当行人未越过警戒线时，NUC不返回行人信息给RSU，摄像头保持检测状态。当行人越过警戒线时，首先，NUC会调动语音包利用广播单元对行人进行提醒，保持提醒状态直到行人退出虚拟警戒线，同时NUC会通过5G模组发送预警信息给路侧子系统中的5G模组，路侧子系统接受到信号后，控制主机控制升降桩升起，对行人进行阻拦。其次，摄像头会启动跟踪模块，利用Deepsort对行人进行跟踪并计算行人位置信息，NUC将计算结果通过5G模组发送给RSU。RSU接受到NUC返回的预警信号后，首先RSU将行人信息通过网口传给边缘计算子系统，边缘计算子系统会根据NUC返回的行人信息，对行人位置进行修正，然后广播给附近的车辆，实现行人准确定位预警。
在预警中，控制主机持续接受RSU信息和行人预警子系统中5G模组信息，判断是否有预警信息。如果有预警信息，控制主机调动升降桩对行人进行行为预警保护。一方面能够阻拦行人违规通行，另一方面能够防止危险车辆对行人造成伤害。
如果没有预警信息，通过对路侧子系统系统进行设置，能够对周围路况通过显示屏预警，例如：下雨天道路湿滑，提醒驾驶员与行人慢速通行。前方发生交通事故，前方道路坍塌，提醒驾驶员与行人绕行等多种情况，能够提前对行人、驾驶员预警。
本实施例的车辆预警，一方面，OBU接收RSU广播的信息，包括：行人预警子系统与边缘计算子系统反馈的信息。OBU将接受到的信息通过车载显示屏提醒驾驶员。另一方面，车载计算单元T-BOX收集车辆各传感器信息，按照拟定的协议格式进行打包，将包装好的数据通过网口发送给OBU，OBU将信息转发给RSU。
当车辆进入RSU有效通信范围后，OBU实时将车辆信息收集并发送给RSU。边缘计算子系统对OBU的信息进行分析判断，包括以下多种情况：
请见图3，情况一，当路口处于不可通行状态时，在边缘计算子系统内置路口地图中设定有虚拟警戒线，判定车辆位置是否越过警戒线。如果有车辆位置越线，读取车辆位置速度，判定车辆是否处于移动状态，如果车辆处于移动状态。首先RSU发送预警信息给行人预警子系统和附近车载OBU，对行人和车辆进行预警。然后，边缘计算子系统根据车辆发送的位置、速度等信息对车辆轨迹进行预测，对车辆轨迹经过的范围区域附近进行1级预警，1级预警区域内路侧子系统升起升降桩对行人进行阻拦保护。
请见图4，情况二，当路口处于可通行状态时，RSU以车辆速度和位置信息，判断车辆是否处于正常通行区域，判断车辆是否处于限速范围内。如果车辆满足正常通行状态，RSU不广播预警信息。当车辆处于不正常状态时，RSU发送预警信息给行人预警子系统和附近车载OBU，提醒周围行人和车辆。然后，边缘计算子系统根据车辆传递的位置、速度等信息对车辆轨迹进行预测，对车辆轨迹经过的范围区域进行1级预警，1级预警区域内路侧子系统升起升降桩对行人进行阻拦保护。
请见图5，情况三，远距离车速失控情况，对于驶入RSU通信范围的车辆，RSU接收车辆的速度信息，首先，判断车辆速度是否大于阈值1，阈值1 的设定与车辆距离RSU的距离有关，车辆在400m处的阈值要远大于在100m的阈值。根据车辆位置速度信息，如果速度大于阈值1，边缘计算子系统直接反馈2级预警，RSU将预警信息发送至附近所有行人预警子系统进行2级预警。RSU持续接收失速车辆位置、速度信息，边缘计算子系统对失速车辆轨迹进预测，对轨迹经过区域附近的行人预警子系统提升为1级预警，区域附近路侧子系统执行升起升降桩对行人进行保护。如果车辆速度不大于阈值1，但是大于阈值2，则RSU反馈3级预警，提醒行人和驾驶员。RSU持续接受车辆信息，如果车辆速度持续增加大于阈值1，则增加到1级预警，如果车辆进行减速，则降低预警。
请见图6，情况四，远距离车道失控情况，车辆驶入RSU通讯范围内，车载OBU和RSU取得通信，OBU将车辆信息发送给RSU，RSU将信息转发给边缘计算子系统。首先，判断车辆速度与位置是否在所在车道内，如果在，且位置和速度方向没有偏离车道，则不进行提醒。如果在，车辆未完全越过车道线，则进行3级预警，RSU持续接受车辆信息并转发给边缘计算子系统，如果车辆位置速度偏离趋势越来越大则预警等级变为2级，如果车辆位置速度偏离修正减小，则保持3级预警直至恢复正常。如果车辆完全越过车道线，则进行1级预警。同时，边缘计算子系统根据历史信息对车辆轨迹进行预测，对轨迹经过区域附近的行人预警子系统提升为1级预警，区域附近路侧子系统执行升起升降桩对行人进行保护。
本实施例的1级预警对应广播单元语速最急切，音量为100分贝，能够最大化程度引起行人注意进行制止。
本实施例的2级预警对应广播单元语速较急切，音量为90分贝，能够有效警示行人进行制止。
本实施例的3级预警对应广播单元语速平缓，音量为80分贝，提醒行人进行注意，不要做危险行为。
请见图7，本实施例摄像头对行人实时进行信息获取，具体流程为：1、利用Yolo算法检测行人，得到每个检测框的中心坐标2、进行摄像头坐标系与实际坐标系的转换，得到行人与警戒位置的实际距离3、判断是否小于阈值，如果小于阈值就证明行人与警戒线位置距离过近4、距离过近时，利用帧间匹配的方法，计算行人的速度5、对不同的行人速度给予不同的权重，这里的权重直接影响摄像头反馈的检测危险信息等级，速度越大，权重越高6、跟踪权重值高的对象（这里只跟踪权重值高的，降低算法计算消耗，因为这种对象行为最危险），如果速度减低，则降低权重7、如果有目标越过虚拟警戒线，记数加一，摄像头检测算法立即反馈预警信号给NUC，根据权重不同反馈不同的预警信号8、跟踪越过虚拟警戒线的目标对象，超出摄像范围则计数减一，退回虚拟警戒线后记数减一9、跟踪目标未超过跟踪范围，持续跟踪，返回跟踪目标位置信息。本发明所述的这种方法能够预警行人冲出马路等极度危险的情况发生，对不同的速度对象赋予不同的权重。
本申请独创的技术方案有以下方面：
1、新一代车联网预警技术，利用车联网设施自行检测发送数据，车载OBU能够获取车辆数据，发送给RSU，这样相较于外界设备检测来说，数据的可靠性及准确性会大大提高。现有的技术方案大多数都是利用外设传感器对车辆进行检测，这样对极大增加成本，算法复杂度，降低方案可行性，且获取的有效信息相比本发明少得多；
2、“人——车——路”协作，这种预警方式是没有提出来过的，本申请利用车联网作为“桥梁”，搭建了三者之间的通道。当然，本申请的技术成果并不限于此，本申请的技术方案还能够解决鬼探头、大型车辆盲区等多种情况，本申请只是提供了实施例，而这种方法才是本发明所想体现的；
3、低成本、高可行检测方案，相比于其它的检测方案，本发明的传感器只利用了摄像头，能够极大降低成本，而且技术方案可靠。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种车联网环境下路口人车路协作预警系统，其特征在于：包括行人预警子系统、路侧子系统，边缘计算子系统，车载子系统和通讯子系统；路口设置有行人虚拟警示线，道路上设置有车辆虚拟警示线；所述边缘计算子系统内置路口地图中设置有虚拟警戒线；
行人预警子系统，用于实时采集行人信息，并通过所述通讯子系统与所述边缘计算子系统进行信息交互；
所述路侧子系统，用于处理接收到的信息，并对行人、车辆进行预警；
所述边缘计算子系统，用于将所述行人预警子系统与车载子系统通过所述通讯子系统传来的行人信息和车辆信息进行计算分析，并将计算通过所述通讯子系统结果反馈至所述行人预警子系统、车载子系统与路侧子系统；
所述车载子系统，用于实时感知车辆信息，接受车辆各个传感器的数据，包括行驶速度、加速度、航向角和坐标，并通过所述通讯子系统使用PC5直连与所述边缘计算子系统进行信息交互。
2.根据权利要求1所述的车联网环境下路口人车路协作预警系统，其特征在于：所述行人预警子系统，由设置在路口边沿的摄像头和广播单元组成；所述广播单元由NUC、广播组成，通过接受所述边缘计算子系统反馈的边缘计算结果，NUC根据反馈结果发送不同的预警信号，通过广播对行人进行语音提醒。
3.根据权利要求1所述的车联网环境下路口人车路协作预警系统，其特征在于：所述路侧子系统，由设置在路口边沿的升降桩，显示屏，控制主机组成；所述车载子系统，由车载计算单元T-BOX和车载显示器组成。
4.根据权利要求1所述的车联网环境下路口人车路协作预警系统，其特征在于：所述通讯子系统，由设置于路口中央的RSU，车辆内置的OBU，置于行人预警子系统中的5G通信模组，置于路侧子系统中的5G模组组成。
5.一种车联网环境下路口人车路协作预警方法，其特征在于：包括行人预警、车辆路口预警、车辆失速预警和车辆失道预警。
6.根据权利要求5所述的车联网环境下路口人车路协作预警方法，其特征在于，所述行人预警，具体实现包括以下子步骤：
步骤1.1：实时采集行人信息，并判断是否处于可通行时段；
若是，则执行步骤1.2；
若否，则执行步骤1.3；
步骤1.2：判断是否有紧急情况；
若是，则将预警信息发送给边缘计算子系统；
若否，则不进行预警；
步骤1.3：判断行人是否越过虚拟警戒线；
若是，则将信息通过广播单元进行广播行人预警，升降桩升起，预警信息发送给边缘计算子系统；
若否，不进行预警。
7.根据权利要求5所述的车联网环境下路口人车路协作预警方法，其特征在于，所述车辆路口预警，具体实现包括以下子步骤：
步骤2.1：实时采集路口信息，并判断是否处于车辆可通行时段；
若是，则执行步骤2.2；
若否，则执行步骤2.3；
步骤2.2：判断车辆是否处于正常通行区域；
若是，则不对车辆及行人进行预警；
若否，则执行步骤2.5；
步骤2.3：判断车辆是否超过虚拟警戒线；
若是，则执行步骤2.4；
若否，则不对车辆及行人进行预警；
步骤2.4：判断车辆是否处于移动状态；
若是，则执行步骤2.5；
若否，则不对车辆及行人进行预警；
步骤2.5：通讯子系统给周围行人及车辆发送预警信息；边缘计算子系统对车辆轨迹进行预测，并对轨迹经过范围进行一级预警，升降桩升起，对行人进行阻止保护。
8.根据权利要求5所述的车联网环境下路口人车路协作预警方法，其特征在于，所述车辆失速预警，具体实现包括以下子步骤：
步骤3.1：边缘计算子系统实时判断车辆行驶速度是否大于第一阈值
若是，则执行步骤3.2；
若否，则执行步骤3.3；
步骤3.2：通讯子系统对周围行人及车辆发送二级预警信号；边缘计算子系统对车辆轨迹进行预测，并将失速车辆信息广播给附近车辆及行人，对轨迹经过范围进行一级预警；升降桩升起，对行人进行阻止保护
步骤3.3：判断车速是否大于第二阈值；
若是，则通讯子系统对周围行人及车辆发送三级预警信号，边缘子系统持续跟踪车速；
若否，则不进行预警。
9.根据权利要求5所述的车联网环境下路口人车路协作预警方法，其特征在于，所述车辆失道预警，具体实现包括以下子步骤：
步骤4.1：边缘子系统事实判断车辆是否处于车道内；
若是，则不进行预警；
若否，则执行步骤4.2；
步骤4.2：判断车辆是否完全越过车道线；
若是，边缘计算子系统对车辆轨迹进行预测，并对轨迹经过范围进行一级预警；升降桩升起，对行人进行阻止保护；
若否，则对周围行人及车辆进行三级预警；
步骤4.3：持续监测车辆位置，并实时判断车辆偏离趋势是否越来越大；
若是，则对周围行人及车辆进行二级预警，并持续监测车辆是否完全越过车道线；
若否，则保持三级预警，直到车辆回到车道内。
10.根据权利要求5-9任意一项所述的车联网环境下路口人车路协作预警方法，其特征在于：摄像头对行人实时跟踪检查，具体实现包括以下子步骤：
步骤5.1：摄像头对行人实时跟踪检查，获取行人检查框，得到每个检测框的中心坐标；
步骤5.2：进行摄像头坐标系与实际坐标系的转换，得到行人与警戒位置的实际距离；
步骤5.3：判断是否小于阈值；
若是，则执行下述步骤5.4；
若否，则不进行预警；
步骤5.4：计算行人的速度；
步骤5.5：对不同的行人速度给予不同的权重，这里的权重直接影响摄像头反馈的检测危险信息等级，速度越大，权重越高；
步骤5.6：跟踪权重值高的对象，如果速度减低，则降低权重；
步骤5.7：判断是否有目标越过虚拟警戒线；
若是，则执行下述步骤5.8；
若否，则不进行预警；
步骤5.8：有目标越过虚拟警戒线，记数加一，摄像头立即反馈预警信号给NUC，根据权重不同反馈不同的预警信号；
步骤5.9：判断目标是否超过跟踪范围，是否退回虚拟警戒线；
若超出摄像范围则计数减一，若退回虚拟警戒线后记数减一；结束跟踪；
若否，则跟踪目标未超过跟踪范围，持续跟踪，返回跟踪目标位置信息。
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