CN113859118A - 一种大型车辆道路安全预警方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明是关于一种大型车辆道路安全预警方法和装置。该方法包括：从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆；在所述车辆周围的安全距离范围，划定电子围栏；判断所述电子围栏内是否有其他目标入侵，若是，则发出报警提示。本发明提供的技术方案，无需在每个车辆上安装传感器等装置即可实现对车辆周围安全风险的感知和提醒，并且不受车辆来源地的限制，容易普及推广。

Description

一种大型车辆道路安全预警方法和装置

技术领域

本发明属于交通安全及图像识别领域，具体涉及一种大型车辆道路安全预警方法和装置。

背景技术

大型车辆(例如泥头车、货车、公交车等)由于视角盲区和转弯半径过大等原因，容易造成事故。

常见的解决方案是在车头、车尾等部位安装摄像头或雷达装置，解决盲区探测的问题，可以起到不错的效果，但存在几个问题：

1)每个车辆都需要安装，成本高；

2)通过声音或者显示屏频繁提醒司机，容易干扰司机驾驶；

3)不容易普及，每个地区标准不一致，本地区的标准不容易推广到外地车辆，导致外地车辆进入本地区后不满足要求。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明提供一种大型车辆道路安全预警方法和装置。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种大型车辆道路安全预警方法，包括：

从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆；

在所述车辆周围的安全距离范围，划定电子围栏；

判断所述电子围栏内是否有其他目标入侵，若是，则发出报警提示。

进一步，所述从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆，具体包括：

预先采集不同车型的图片并进行标注，并采用标注后的不同车型的图片对人工智能算法进行训练；

基于训练好的人工智能算法识别车道区域图像中车辆的车型。

进一步，所述在所述车辆周围的安全距离范围，划定电子围栏，具体包括：

根据识别到车辆的车型和尺寸确定该车辆的盲区范围；

根据所述盲区范围确定安全距离范围；

根据所述安全距离范围的边界划定电子围栏。

进一步，所述方法还包括：

从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆所处的车道，并将车辆及车辆所处的车道显示在显示屏上。

进一步，所述发出报警提示，具体包括：

通过声音、灯光、图像和/或文字发出报警提示。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种大型车辆道路安全预警方法装置，包括：

车辆识别模块，用于从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆；

围栏划定模块，用于在所述车辆周围的安全距离范围，划定电子围栏；

入侵判断模块，用于判断所述电子围栏内是否有其他目标入侵；

报警提示模块，用于在所述入侵判断模块判断有其他目标入侵时，发出报警提示。

进一步，所述车辆识别模块，具体包括：

模型训练单元，用于预先采集不同车型的图片并进行标注，并采用标注后的不同车型的图片对人工智能算法进行训练；

车辆识别单元，用于基于训练好的人工智能算法识别车道区域图像中车辆的车型。

进一步，所述围栏划定模块，具体包括：

盲区确定单元，用于根据识别到车辆的车型和尺寸确定该车辆的盲区范围；

安全距离确定单元，用于根据所述盲区范围确定安全距离范围；

围栏划定单元，用于根据所述安全距离范围的边界划定电子围栏。

进一步，所述装置还包括：

车道识别及显示模块，用于从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆所处的车道，并将车辆及车辆所处的车道显示在显示屏上。

进一步，所述报警提示模块，具体用于：

通过声音、灯光、图像和/或文字发出报警提示。

根据本发明实施例的第三方面，提供一种终端设备，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。

根据本发明实施例的第四方面，提供一种大型车辆道路安全预警系统，包括采集模块、计算模块、存储模块和预警模块；

所述采集模块通过道路监控摄像头采集道路监控视频；所述计算模块对所述道路监控视频进行实时分析，并将分析结果存储在存储模块并且上传到统一的监控中心，所述预警模块通过显示屏对分析结果进行实时显示，并在发现车辆电子围栏被入侵时通过显示屏进行预警；

其中，所述采集模块和预警模块设置在本地，所述计算模块和存储模块设置在本地或远程，所述系统为组合成的整体设备或松散、有联系的组合。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

无需在每个车辆上安装传感器等装置即可实现对车辆周围安全风险的感知，并在发现风险时及时发出报警提示，成本低且实施难度较小，能够广泛适用于路口的交通设施上，不受汽车来源地的限制，便于普及推广使用。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1是根据本发明一示例性实施例示出的一种大型车辆道路安全预警方法的流程示意图；

图2是道路监控摄像头检测车辆、车道及通过显示屏进行报警提示的示意图；

图3是划定道路泥头车电子围栏的示意图；

图4是根据本发明一示例性实施例示出的另一种大型车辆道路安全预警方法的流程示意图；

图5是根据本发明一示例性实施例示出的一种大型车辆道路安全预警装置的结构框图；

图6是根据本发明一示例性实施例示出的一种计算设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然附图中显示了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。

在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本发明可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

如图2所示，本发明实施例提供的一种大型车辆道路安全预警方法，可利用现有设置于各个路口等关键位置(例如红绿灯横杆上)的道路监控摄像头采集车道区域图像，并在本地或者云端部署一个统一的云计算中心，负责接收及处理道路监控摄像头采集上传的视频信号，从而对路口附近大型车辆及其周围安全范围内的人车物进行检测，并显示在显示屏上，如果发现安全隐患，则通过声光电预警模块提示司机和行人注意避让。以下结合附图详细描述本发明实施例的技术方案。

图1是根据本发明一示例性实施例示出的一种大型车辆道路安全预警方法的流程示意图。

参见图1，该方法包括：

110、从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆；

具体的，具体的识别方式可采用人工智能方式。

可选地，在该实施例中，步骤110的具体过程包括：

1101、预先采集不同车型的图片并进行标注，并采用标注后的不同车型的图片对人工智能算法进行训练；

1102、基于训练好的人工智能算法识别车道区域图像中车辆的车型。

其中，人工智能算法可采用多种现有的目标识别模型实现，训练好的人工智能算法可识别出多种车型，具体的车型可根据需要来设定，一般地，可重点针对如泥头车、公交车、货车等大型车辆进行识别和训练，当然，也可将各种私家车，如轿车、SUV等车型纳入，以进一步扩大预警范围。

120、在所述车辆周围的安全距离范围，划定电子围栏；

具体的，在步骤110识别的车辆目标的位置的基础上，可进一步在车辆周围的一定安全距离范围内划定虚拟的电子围栏。

可选地，在该实施例中，步骤120的具体过程包括：

1201、根据识别到车辆的车型和尺寸确定该车辆的盲区范围；

1202、根据所述盲区范围确定安全距离范围；

1203、根据所述安全距离范围的边界划定电子围栏。

具体的，交通事故的发生常常是由于车辆在行驶过程中存在的视觉盲区而引起的，而不同车型和尺寸的车辆的盲区范围不同，相应的，安全距离范围也不同，下面以大货车、公交车和私家轿车为例分别介绍如下：

一、大货车盲区汇总：

1)前方盲区(2.5米范围内为盲区)：

大货车车头周边区域比较危险，几乎都属于半盲区。行人要想从货车车头前通过，应尽量保持不少于2.5米的距离，确保自己处于司机的安全视野中。

2)右侧盲区(1.5米—2米范围内为盲区)：日常道路行驶中，私家车在货车旁边行驶时,货车驾驶员从后视镜并不能完全发现私家车的存在，如果此时货车进行向右并线或右转弯时是非常危险的，极易发生碰撞。货车右侧盲区约在货车尾部至驾乘舱末端位置，车载货物箱越大相应的盲区越大。

3)左侧盲区(保持安全车距3米以上距离)：位于车辆尾部附近，距离货车约为2米(货车越长，盲区越大)。左侧盲区相比右侧盲区小，通过按喇叭、夜间闪灯等方式容易发现处于盲区内的车辆。

4)后侧盲区(保持安全车距4米以上距离)：私家车千万别紧跟在大货车后面，一旦发生追尾，小车极可能会窜入货车底部，严重可能直接被削去车顶，非常危险。

二、公交车盲区汇总:

1)车头盲区(1.2米范围内为盲区)：一般车头前方约2米宽、1.5米长的范围内都属于盲区，身高低于1.2米的儿童通过此区域时，驾驶员很难看到。家长要提醒孩子，上下学或过马路时不要随便从公交车头前穿过。

2)右前柱盲区(3米范围内为盲区)：当公交车转弯时，坐在左侧驾驶位上的司机常常无法观察到右前柱遮挡区域地面的状况，拐弯时被右前柱覆盖的位置都属于危险区域，行人最好与车体保持2.5米—3米以上的距离。

3)右后视镜下方盲区(2米范围内为盲区)：尤其要注意右后视镜下方的位置，公交车司机一般都会比较在意车辆左侧，右侧盲区大，易被忽视。

4)前后车门的中间位置盲区(1米范围内为盲区)：

公交车进站时，一般很多人会往前门涌，如果此时在公交车前后车门的中间位置出现几个高个子的乘客时，后面的人就会因视线遮挡而观察不到，出现危险情况。

5)车尾、后车轮附近盲区(1.2米范围内为盲区)：车辆在出站时，司机都在观察左侧路况，很少会注意到右后侧情况，小孩子如果出现在右侧盲区，很容易发生意外。

6)车尾盲区(3米范围内为盲区)：公交车驾驶员通过后视镜察看时，车后为全盲区。公交车体积大，虽然有影像仪，难免有时候顾及不到。行人千万不要随便站在公交车后玩耍，与公交车尾部也应至少保持3米以上的安全距离。

三、轿车盲区汇总：

一般私家车的盲区分为左右侧的A、B柱盲区；后视镜盲区、车底盲区以及车头和车尾盲区，其中车头、车尾、车底盲区为半盲区，A、B柱盲区和后视镜盲区为全盲区。

1)车头盲区(2.2米范围内为盲区)：由于车身、座椅高度、车头长度、驾驶人身高等因素，车头、引擎盖前较低处有看不到的部分区域。车体越大盲区范围越大；底盘越高的车盲区范围也越大。

2)车尾盲区(6.3米范围内为盲区)：私家车车尾位置盲区较大，通过后视镜观察时，车辆尾部以下的区域依旧是看不见的。

3)内轮差盲区(1米范围内为盲区)：这个盲区在车辆转弯时比较明显，不少私家车的事故都是由于这个盲区造成的。

4)A柱盲区(左侧车柱)：私家车常见、也是最危险的盲区之一，左拐弯时会被A柱遮挡行人或障碍物。所以，驾驶员要减速慢行，通过时可让头部稍偏向一侧，并左右环顾A柱遮挡的部位，排除被遮挡区域路况之后，再安全通过。

5)超车盲区：私家车超车时，很难会注意到被超车辆前方的路况，有时行人会突然窜出，驾驶员来不及反应容易发生事故。

6)路口视野盲区：右前方的车可能因避让行人而停下来，此时你的视线会被阻挡，如果不放慢速度，很可能会撞上从右侧出来的行人。

因此，本实施例中，首先需要从采集的车道区域图像中识别各个车辆的车型和尺寸，其中，具体的车型可根据需要来设定，一般地，可重点针对如泥头车、公交车、货车等大型车辆进行识别和训练，当然，也可将各种私家车，如轿车、SUV等车型纳入，以进一步扩大预警范围，训练后的人工智能算法即可识别出车道区域图像中车辆的车型和尺寸；然后，进一步确定该车型和尺寸的车辆的安全距离范围，所确定的安全距离范围的边界即为划定的电子围栏，如图3所示为泥头车周围划定电子围栏的示意图，为便于读者理解，本实施例中将泥头车盲区范围的形状设定为简易的矩形框。

另外，当车辆转弯时，由于存在一定的转弯半径，车辆在转弯方向的一侧会出现转弯盲区，导致车辆在直行和转弯时的盲区范围是不同的，因此，在本实施例步骤1201中，在确定盲区范围时，可根据识别到车辆的车型、尺寸和行驶方向确定该车辆的盲区范围。其中，根据图像识别车辆的行驶方向属于现有技术，其具体过程不作赘述。另外在设定车辆在不同行驶方向时的电子围栏时，针对转弯状态下的车辆的电子围栏应适当向转弯方向扩大，以便纳入转弯盲区，并且，由于大型车辆相较于小型车辆的转弯半径更大，因此，在设定时，需要将大型车辆电子围栏相应加大。

130、判断所述电子围栏内是否有其他目标入侵，若是，则发出报警提示。

具体的，如果电子围栏内有其它车辆、行人、动物、物体等目标入侵，则可通过声音、灯光、图像和文字等形式发出报警提示。例如，如图2所示，在车道上方的横栏上设置有显示屏，显示屏上显示识别的车辆、行人等目标，当发现目标侵入车辆的电子围栏时，该显示屏上滚动显示“车辆前方有行人，请注意”，并将该车辆标红并闪烁，以警示司机注意盲区风险，车辆标绿时，即可放心通行。另外，还可在道路两侧设置声光报警器等。当然，本发明不限于上面的几种报警方式，本领域技术人员可根据实际需要采用其他报警方式，只要能够达到及时提醒司机和他人注意的目的即可。

本发明实施例提供的一种大型车辆道路安全预警方法，无需在每个车辆上安装传感器等装置即可实现对车辆周围安全风险的感知，并在发现风险时及时发出报警提示，成本低且实施难度较小，能够广泛适用于路口的交通设施上，便于推广使用。

可选地，作为本发明的一个实施例，如图4所示，该方法包括：

210、从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆及车辆所处的车道；

220、将车辆及车辆所处的车道显示在显示屏上；

230、在所述车辆周围的安全距离范围，划定电子围栏；

240、判断所述电子围栏内是否有其他目标入侵，若是，则发出报警提示。

具体的，如图2所示，本实施例中，采用现有的车道线识别方法即可准确的识别出每条车道线的位置，再通过车辆所处的位置和车道线的关系判断所处车道，进而可以在显示屏显示出车道，以及对应的车辆，使得司机、行人可以知道自己在车道的位置。

图5是根据本发明示例性实施例示出的一种大型车辆道路安全预警方法装置的结构框图。

参见图5，该装置包括：

车辆识别模块，用于从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆；

围栏划定模块，用于在所述车辆周围的安全距离范围，划定电子围栏；

入侵判断模块，用于判断所述电子围栏内是否有其他目标入侵；

报警提示模块，用于在所述入侵判断模块判断有其他目标入侵时，发出报警提示。

可选地，在该实施例中，所述车辆识别模块，具体包括：

模型训练单元，用于预先采集不同车型的图片并进行标注，并采用标注后的不同车型的图片对人工智能算法进行训练；

车辆识别单元，用于基于训练好的人工智能算法识别车道区域图像中车辆的车型。

可选地，在该实施例中，所述围栏划定模块，具体包括：

盲区确定单元，用于根据识别到车辆的车型和尺寸确定该车辆的盲区范围；

安全距离确定单元，用于根据所述盲区范围确定安全距离范围；

围栏划定单元，用于根据所述安全距离范围的边界划定电子围栏。

可选地，在该实施例中，所述装置还包括：

车道识别及显示模块，用于从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆所处的车道，并将车辆及车辆所处的车道显示在显示屏上。

可选地，在该实施例中，所述报警提示模块，具体用于：

通过声音、灯光、图像和/或文字发出报警提示。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。

本实施例提供一种大型车辆道路安全预警系统，包括采集模块、计算模块、存储模块和预警模块；

所述采集模块通过道路监控摄像头采集道路监控视频；所述计算模块对所述道路监控视频进行实时分析，并将分析结果存储在存储模块并且上传到统一的监控中心，所述预警模块通过显示屏对分析结果进行实时显示，并在发现车辆电子围栏被入侵时通过显示屏进行预警；

其中，所述采集模块和预警模块设置在本地，所述计算模块和存储模块设置在本地或远程，所述系统为组合成的整体设备或松散、有联系的组合。

在一个具体的实施例中，整套大型车辆道路安全预警系统可采用独立的边缘计算系统，包含道路监控摄像头、计算和存储模块、显示屏、预警模块等。其中的计算和存储模块内置人工智能软件系统，可对道路监控摄像头采集的道路监控视频进行实时分析，将分析结果存储在本地并且上传到统一的监控中心，还通过显示屏进行实时显示，并在发现车辆电子围栏被入侵时通过在显示屏上通过声光电等方式进行预警。

系统硬件推荐配置如下：

图6是根据本发明一示例性实施例示出的一种计算设备的结构示意图。

参见图6，计算设备600包括存储器610和处理器620。

处理器620可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器610可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器(ROM)和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器620或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器610可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片(DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器)，磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器610可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM，双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、minSD卡、Micro-SD卡等等)、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。

存储器610上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器620处理时，可以使处理器620执行上文述及的方法中的部分或全部。

此外，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本发明的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。

或者，本发明还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)，当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或计算设备、服务器等)的处理器执行时，使所述处理器执行根据本发明的上述方法的各个步骤的部分或全部。

上文中已经参考附图详细描述了本发明的方案。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。另外，可以理解，本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，本发明实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种大型车辆道路安全预警方法，其特征在于，包括：

从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆；

在所述车辆周围的安全距离范围，划定电子围栏；

判断所述电子围栏内是否有其他目标入侵，若是，则发出报警提示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆，具体包括：

预先采集不同车型的图片并进行标注，并采用标注后的不同车型的图片对人工智能算法进行训练；

基于训练好的人工智能算法识别车道区域图像中车辆的车型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述车辆周围的安全距离范围，划定电子围栏，具体包括：

根据识别到车辆的车型和尺寸确定该车辆的盲区范围；

根据所述盲区范围确定安全距离范围；

根据所述安全距离范围的边界划定电子围栏。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆所处的车道，并将车辆及车辆所处的车道显示在显示屏上。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发出报警提示，具体包括：

通过声音、灯光、图像和/或文字发出报警提示。

6.一种大型车辆道路安全预警方法装置，其特征在于，包括：

车辆识别模块，用于从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆；

围栏划定模块，用于在所述车辆周围的安全距离范围，划定电子围栏；

入侵判断模块，用于判断所述电子围栏内是否有其他目标入侵；

报警提示模块，用于在所述入侵判断模块判断有其他目标入侵时，发出报警提示。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述围栏划定模块，具体包括：

盲区确定单元，用于根据识别到车辆的车型和尺寸确定该车辆的盲区范围；

安全距离确定单元，用于根据所述盲区范围确定安全距离范围；

围栏划定单元，用于根据所述安全距离范围的边界划定电子围栏。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

车道识别及显示模块，用于从道路监控摄像头采集的车道区域图像中识别出车辆所处的车道，并将车辆及车辆所处的车道显示在显示屏上。

9.一种终端设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。

10.一种大型车辆道路安全预警系统，其特征在于，包括采集模块、计算模块、存储模块和预警模块；

所述采集模块通过道路监控摄像头采集道路监控视频；所述计算模块对所述道路监控视频进行实时分析，并将分析结果存储在存储模块并且上传到统一的监控中心，所述预警模块通过显示屏对分析结果进行实时显示，并在发现车辆电子围栏被入侵时通过显示屏进行预警；

其中，所述采集模块和预警模块设置在本地，所述计算模块和存储模块设置在本地或远程，所述系统为组合成的整体设备或松散、有联系的组合。

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