CN113879211A - 预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法及系统，其方法包括以下步骤，对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测，得出非机动车的相对位置和相对速度的时序信息；采用HMM模型分别对渣土车和非机动车的未来轨迹和速度进行预测，预测出其在时间阈值后的相对预测位置和相对预测速度；基于相对预测位置和相对预测速度，得出非机动车在时间阈值后的TTC值；判断TTC值是否小于第一预警阈值，如果是，则输出第一报警信息。本申请通过HMM模型对渣土车和非机动车的时序状态进行提前时间阈值的预测，可以提前提醒渣土车驾驶人与非机动车注意相互避让，从而减少渣土车右转弯发生事故。
Description
技术领域
本申请涉及电子通信技术领域，尤其是涉及一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法及系统。
背景技术
近年来，随着我国城镇化建设不断推进，道路交通安全问题呈现新的特征。在城市或城郊的干线公路沿线，由于干线公路沿线两侧不断开发建设，非机动车交通量逐渐增长。干线公路近年来呈现大型、重型货运车辆流量大，交通量占比高的态势，因此，在平交口范围内，非机动车、机动车争夺优先通行权的矛盾日益凸显，导致机动车辆右转过程中碰撞碾压非机动车的事故时有发生。
针对上述中的相关技术，发明人认为对于体型庞大的渣土车来讲，其右侧存在很大的视野盲区；非机动车遇到渣土车突然右转的时候，由于非机动车速度较快，来不及刹车而卷入渣土车底的事故发生。
发明内容
为了减少渣土车右转弯发生事故，本申请提供了一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法及系统。
第一方面，本申请提供一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法，采用如下的技术方案：
一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法，包括以下步骤，
判断渣土车是否进行右转弯，如果是，则对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测，得出非机动车与渣土车的相对位置和相对速度的时序信息；
基于所述相对位置和相对速度的时序信息，采用HMM模型分别对渣土车和非机动车的未来轨迹和速度进行预测，预测出非机动车与渣土车在时间阈值后的相对预测位置和相对预测速度；
基于所述相对预测位置和相对预测速度，得出非机动车在时间阈值后的TTC值；
判断所述TTC值是否小于第一预警阈值，如果是，则输出第一报警信息。
通过采用上述技术方案，当渣土车进行右转弯过程中，对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测；通过HMM模型对渣土车和非机动车的时序状态进行提前时间阈值的预测，当TTC值小于第一预警阈值时输出第一报警信息，可以提前提醒渣土车驾驶人与非机动车注意相互避让，从而减少渣土车右转弯发生事故。
可选的，判断渣土车是否进行右转弯的步骤之前，包括以下步骤，
获取渣土车的行驶速度，判断所述行驶速度是否低于速度阈值，如果是，则输出第一判断信号；
获取渣土车的转向角，判断所述转向角是否超过转向阈值，如果是，则输出第二判断信号；
获取渣土车的位置信息，将所述位置信息与预设的监控道路信息进行比对，若渣土车前方路段为十字交叉路段，则输出第三判断信号；
基于所述第一判断信号、第二判断信号和第三判断信号以判断渣土车处于右转弯状态。
通过采用上述技术方案，位置信息与预设的监控道路信息的比对结果，可以判断渣土车是否将驶入十字交叉路段；再通过行驶速度和转向角，判断该渣土车将进行直行或者右转弯，这样判断渣土车驶入右转弯更加精准。
可选的，获取所述位置信息步骤之前，包括以下步骤：
采集渣土车所行驶道路前方的道路图像信息；
对所述道路图像信息进行识别，判断是否存在斑马线特征，如果存在，则渣土车前方路段为十字交叉路段。
通过采用上述技术方案，根据采集到的道路图像信息，识别道路图像信息中是否包含斑马线特征，这样更快捷判断渣土车是否驶入十字交叉路段。
可选的，监测渣土车驾驶员视野盲区内非机动车的位置和速度的步骤之前，包括以下步骤，
建立以渣土车纵横向中心线的交点为原点的坐标系；
按照预设的采样频率获取非机动车与渣土车上两个不同固定点之间的距离L1和L2，其中，非机动车在坐标系上的坐标为（X,Y），两个固定点在坐标系上的坐标分别为（X1,Y1）和（X2,Y2），非机动车到坐标系原点的距离为L，根据公式，计算得到非机动车的相对位置
；
若采样频率为
，非机动车到坐标系原点的N个距离分别为
，则非机动车的相对速度
。
通过采用上述技术方案，根据渣土车建立坐标系，以渣土车上两个不同固定点分别采集驾驶员视野盲区内非机动车的距离，从而计算得出非机动车的相对位置和相对速度，这样结构简单，且采集的数据更精准。
可选的，基于得到的所述相对位置L和相对速度V的步骤之后，包括以下步骤，
采用HMM模型分别对渣土车和非机动车的未来轨迹和速度进行预测，预测出非机动车与渣土车在时间阈值后的相对预测位置
和相对预测速度
；
根据公式
，计算得到
值。
可选的，判断所述TTC值是否小于第一预警阈值的步骤之后，包括以下步骤，
以渣土车的外接圆作为渣土车安全区域的包络线，基于所述相对位置和相对速度的时序信息，得出当前非机动车与包络线之间的安全距离；
判断所述安全距离是否小于距离阈值，且所述TTC值是否小于第二预警阈值，如果是，则发出第二报警信息，并自动启动刹车系统进行紧急制动，其中，所述第二预警阈值小于第一预警阈值。
通过采用上述技术方案，由渣土车安全区域的包络线内部是潜在碾压危险区域，对非机动车与该渣土车的包络线之间的安全距离进行监测；当安全距离小于距离阈值，且TTC值小于第二预警阈值时，通过发出第二报警信息，以及自动启动刹车系统进行紧急制动，进一步减少潜在的危险事故发生。
第二方面，本申请提供一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒系统，采用如下的技术方案：
一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒系统，包括转弯识别模块、盲区监测模块、数据处理模块和预警模块，
所述转弯识别模块用于判断渣土车是否进行右转弯，如果是，则输出盲区监测信号；
所述盲区监测模块与转弯识别模块连接，用于接收所述盲区监测信号，以对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测，得出非机动车的相对位置和相对速度的时序信息；
所述数据处理模块与盲区监测模块连接，用于接收所述相对位置和相对速度的时序信息，基于所述相对位置和相对速度的时序信息，采用HMM模型分别对渣土车和非机动车的未来轨迹和速度进行预测，预测出非机动车与渣土车在时间阈值后的相对预测位置和相对预测速度；基于所述相对预测位置和相对预测速度，得出非机动车在时间阈值后的TTC值，并判断所述TTC值是否小于第一预警阈值，如果是，则控制所述预警模块发出第一报警信息。
通过采用上述技术方案，盲区监测模块当渣土车进行右转弯过程中，对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测；数据处理模块通过HMM模型对渣土车和非机动车的时序状态进行提前时间阈值的预测，当TTC值小于第一预警阈值时输出第一报警信息，可以提前提醒渣土车驾驶人与非机动车注意相互避让，从而减少渣土车右转弯发生事故。
可选的，所述转弯识别模块包括速度获取单元、转角获取单元和位置获取单元，
所述速度获取单元用于获取渣土车的行驶速度；
所述转角获取单元用于获取渣土车的转向角；
所述位置获取单元用于获取渣土车的位置信息；
所述数据处理模块分别与所述速度获取单元、转角获取单元和位置获取单元连接，用于接收所述行驶速度、转向角和位置信息，如果所述行驶速度低于速度阈值，则输出第一判断信号；如果所述转向角超过转向阈值，则输出第二判断信号；将所述位置信息与预设的监控道路信息的进行比对，若渣土车前方路段为十字交叉路段，则输出第三判断信号；
所述转弯识别模块基于所述第一判断信号、第二判断信号和第三判断信号以判断渣土车处于右转弯状态。
通过采用上述技术方案，位置信息与预设的监控道路信息的比对结果，可以判断渣土车是否将驶入十字交叉路段；再通过行驶速度和转向角，判断该渣土车将进行直行或者右转弯，这样判断渣土车驶入右转弯更加精准。
第三方面，本申请提供一种可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上述预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法中任一种方法的计算机程序。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：当渣土车进行右转弯过程中，对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测；通过HMM模型对渣土车和非机动车的时序状态进行提前时间阈值的预测，当TTC值小于第一预警阈值时输出第一报警信息，可以提前提醒渣土车驾驶人与非机动车注意相互避让，从而减少渣土车右转弯发生事故。
附图说明
图1是本申请其中一个实施例的方法流程图。
图2是本申请另一个实施例的方法流图。
图3是本申请其中一个实施例的系统框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-3及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例公开一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法。参照图1，该方法包括以下步骤，
S1、判断渣土车是否进行右转弯，如果是，则对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测，得出非机动车的相对位置和相对速度的时序信息。
在步骤S1中，判断渣土车是否进行右转弯的方法，参照图2，具体包括以下步骤，
S11、获取渣土车的行驶速度，判断行驶速度是否低于速度阈值，如果是，则输出第一判断信号。
需要说明的是，渣土车的行驶速度可以通过读取渣土车CAN总线中的速度信号获取。速度阈值可以根据实际情况进行设置，一般渣土车在右转弯过程，其行驶速度需要小于30km/h，则速度阈值设定为30km/h。假若渣土车通过斑马线的速度大于30km/h，表明此时的渣土车没有向右转向的行为，渣土车很可能是直行通过交叉路口，退出对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测。
S12、获取渣土车的转向角，判断转向角是否超过转向阈值，如果是，则输出第二判断信号。
需要说明的是，渣土车的转向角可以通过读取渣土车CAN总线中的转向信号获取。转向角可以根据实际情况进行设置，一般渣土车在右转弯过程，其转向角需要大于50°，则转向阈值设定为50°。
S13、获取渣土车的位置信息，将位置信息与预设的监控道路信息进行比对，若渣土车前方路段为十字交叉路段，则输出第三判断信号。
在步骤S13中，获取位置信息的方法，具体包括以下步骤，
S131、采集渣土车所行驶道路前方的道路图像信息。
需要说明的是，道路图像信息可以采用AI摄像头进行采集，将AI摄像头安装在渣土车挡风玻璃的上部中间位置，即AI摄像头可以用来捕获十字交叉路段的道路图像信息。
S132、对道路图像信息进行识别，判断是否存在斑马线特征，如果存在，则渣土车前方路段为十字交叉路段。
需要说明的是，根据采集到的道路图像信，采用神经网络强化学习的方式建立道口斑马线特征识别规律，依据路面上白色“倒三角-▽”、“停止线”和众多“竖向白色线条”为特征识别规律，建立斑马线的特征图谱规律，当AI摄像机捕捉到前方道路满足斑马线的特征图谱规律就认为识别到了斑马线。本申请中，根据采集到的道路图像信息，识别道路图像信息中是否包含斑马线特征，这样更快捷判断渣土车是否驶入十字交叉路段。
S14、基于第一判断信号、第二判断信号和第三判断信号以判断渣土车处于右转弯状态。
本申请中，位置信息与预设的监控道路信息的比对结果，可以判断渣土车是否将驶入十字交叉路段；再通过行驶速度和转向角，判断该渣土车将进行直行或者右转弯，这样判断渣土车驶入右转弯更加精准。
在步骤S1中，对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测方法，具体包括以下步骤，
S15、建立以渣土车纵横向中心线的交点为原点的坐标系。
S16、按照预设的采样频率获取非机动车与渣土车上两个不同固定点之间的距离L1和L2，其中，非机动车在坐标系上的坐标为（X,Y），两个固定点在坐标系上的坐标分别为（X1,Y1）和（X2,Y2），非机动车到坐标系原点的距离为L，根据公式
，计算得到非机动车的相对位置
。
本申请中，非机动车与渣土车之间的距离采用毫米波雷达进行获取，毫米波雷达的测量范围为水平90度，有效测距范围为20米。将两个毫米波雷达分别沿渣土车纵向安装在右侧靠下位置，分别安装在渣土车的纵向位置的四分之一和四分之三的位置，坐标系中得到两个毫米波雷达的坐标分别为
，其中，M表示为渣土车的横向宽度尺寸，N表示为渣土车的纵向长度尺寸。即（X1,Y1）为
，（X2,Y2）为
。
需要说明的是，已经判定渣土车即将右转向时，步骤S16中的两个毫米波雷达被激活进入工作状态，通过毫米波雷达对右侧视野盲区内的非机动车的相对位置和相对速度进行监测。随着渣土车发出右转动作，直到完成右转时间T内，视野盲区内的非机动车的相对位置信息和相对速度信息一直会被记录。这个过程可以采用步骤S131中的AI摄像头，AI摄像头首次采集到斑马线特征，即渣土车发出右转动作；AI摄像头再次采集到斑马线特征，即渣土车完成右转动作。
S17、若采样频率为
，非机动车到坐标系原点的N个距离分别为
，则非机动车的相对速度
。
本申请中，根据渣土车建立坐标系，以渣土车上两个不同固定点分别采集驾驶员视野盲区内非机动车的距离，从而计算得出非机动车的相对位置和相对速度，这样结构简单，且采集的数据更精准。
S2、基于所述相对位置和相对速度的时序信息，采用HMM模型分别对渣土车和非机动车的未来轨迹和速度进行预测，预测出非机动车与渣土车在时间阈值后的相对预测位置和相对预测速度。
本申请中，HMM模型可以采用以下方式进行建立：在多辆渣土车上安装上述设备，收集非机动车和渣土车的自身动态数据；分别建立非机动车和渣土车的HMM（混合密度网络隐马尔可夫）离线验证模型，并对离线模型验证。HMM模型还可以根据收集的动态数据进行实时更新，将得到的多个非机动车的相对位置
和非机动车的相对速度
导入HMM模型，可以预测出相对预测位置
和相对预测速度
。时间阈值可以为
，比如每秒获取距离L1和L2，则可以提前1秒预测TTC值。
S3、基于相对预测位置和相对预测速度，得出非机动车在时间阈值后的TTC值；
本申请中，采用HMM模型分别对渣土车和非机动车的未来轨迹和速度进行预测，预测出非机动车与渣土车在时间阈值后的相对预测位置
和相对预测速度
；根据公式
，计算得到
值。即TTC值是非机动车在时间阈值后的相对预测位置除以相对预测速度，可以认为如果按照非机动车预测速度行驶，再有TTC的时间非机动车将要撞上渣土车，所以TTC的数值越小越危险。
S4、判断TTC值是否小于第一预警阈值，如果是，则输出第一报警信息。
需要说明的是，第一预警阈值可以根据实际情况进行设置，也可以采用以下方式进行确定：在多辆渣土车上安装上述设备，多辆渣土车不断汇集TTC数据，经过一定时间累计，比如，一个月。构建数据量庞大的TTC数据集，挑选数据集中危险程度排在前5%的TTC作为第一预警阈值，此时安装在驾驶内部和车辆外部的警报器被激活，提醒驾驶员和非机动车注意避让。其中，第一预警阈值可以设定为2.5秒，TTC的数值大于第一预警阈值，可以认为非机动车没有风险，不需要报警提醒。
在步骤S4之后，还包括以下步骤，
S5、以渣土车的外接圆作为渣土车安全区域的包络线，基于相对位置和相对速度的时序信息，得出当前非机动车与包络线之间的安全距离。
需要说明的是，根据步骤S16中确定的渣土车尺寸，建立渣土车安全区域包络线，为了更加保守的建立起安全区域包络线，以渣土车的外接圆作为渣土车安全区域包络线，得到安全区域包络线的圆半径为R，并且规定以坐标系原点且以R为半径得到的包络线内部是潜在碾压危险区域。
S6、判断安全距离是否小于距离阈值，且TTC值是否小于第二预警阈值，如果是，则发出第二报警信息，并自动启动刹车系统进行紧急制动，其中，第二预警阈值小于第一预警阈值。
本申请中，由渣土车安全区域的包络线内部是潜在碾压危险区域，对非机动车与该渣土车的包络线之间的安全距离进行监测；当安全距离小于距离阈值，且TTC值小于第二预警阈值时，通过发出第二报警信息，以及自动启动刹车系统进行紧急制动，进一步减少潜在的危险事故发生。其中，距离阈值可以设定为10米，第二预警阈值可以设定为1.8秒。
本申请实施例一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法的实施原理为：当渣土车进行右转弯过程中，对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测；通过当前非机动车的TTC值小于过第一预警阈值时输出第一报警信息，以提醒渣土车驾驶人与非机动车注意相互避让，从而减少渣土车右转弯发生事故。
本申请实施例还公开一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒系统。参照图3，该系统包括转弯识别模块、盲区监测模块、数据处理模块和预警模块，转弯识别模块用于判断渣土车是否进行右转弯，如果是，则输出盲区监测信号；盲区监测模块与转弯识别模块连接，用于接收盲区监测信号，以对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测，得出非机动车的相对位置和相对速度的时序信息。
数据处理模块与盲区监测模块连接，用于接收相对位置和相对速度的时序信息，基于相对位置和相对速度的时序信息，采用HMM模型分别对渣土车和非机动车的未来轨迹和速度进行预测，预测出非机动车与渣土车在时间阈值后的相对预测位置和相对预测速度；基于相对预测位置和相对预测速度，得出非机动车在时间阈值后的TTC值，并判断TTC值是否小于第一预警阈值，如果是，则控制预警模块发出第一报警信息。
转弯识别模块包括速度获取单元、转角获取单元和位置获取单元，速度获取单元用于获取渣土车的行驶速度；转角获取单元用于获取渣土车的转向角；位置获取单元用于获取渣土车的位置信息。
数据处理模块分别与速度获取单元、转角获取单元和位置获取单元连接，用于接收行驶速度、转向角和位置信息，如果行驶速度低于速度阈值，则输出第一判断信号；如果转向角超过转向阈值，则输出第二判断信号；将位置信息与预设的监控道路信息的进行比对，若渣土车前方路段为十字交叉路段，则输出第三判断信号。
转弯识别模块基于第一判断信号、第二判断信号和第三判断信号以判断渣土车处于右转弯状态。通过位置信息与预设的监控道路信息的比对结果，可以判断渣土车是否将驶入十字交叉路段；再通过行驶速度和转向角，判断该渣土车将进行直行或者右转弯，这样判断渣土车驶入右转弯更加精准。
本申请实施例还公开一种可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上述预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法中任一种方法的计算机程序。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，本说明书（包括摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
Claims (9)
1.一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法，其特征在于，包括以下步骤，
判断渣土车是否进行右转弯，如果是，则对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测，得出非机动车与渣土车的相对位置和相对速度的时序信息；
基于所述相对位置和相对速度的时序信息，采用HMM模型分别对渣土车和非机动车的未来轨迹和速度进行预测，预测出非机动车与渣土车在时间阈值后的相对预测位置和相对预测速度；
基于所述相对预测位置和相对预测速度，得出非机动车在时间阈值后的TTC值；
判断所述TTC值是否小于第一预警阈值，如果是，则输出第一报警信息。
2.根据权利要求1所述的预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法，其特征在于，判断渣土车是否进行右转弯的步骤之前，包括以下步骤，
获取渣土车的行驶速度，判断所述行驶速度是否低于速度阈值，如果是，则输出第一判断信号；
获取渣土车的转向角，判断所述转向角是否超过转向阈值，如果是，则输出第二判断信号；
获取渣土车的位置信息，将所述位置信息与预设的监控道路信息进行比对，若渣土车前方路段为十字交叉路段，则输出第三判断信号；
基于所述第一判断信号、第二判断信号和第三判断信号以判断渣土车处于右转弯状态。
3.根据权利要求2所述的预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法，其特征在于，获取所述位置信息步骤之前，包括以下步骤：
采集渣土车所行驶道路前方的道路图像信息；
对所述道路图像信息进行识别，判断是否存在斑马线特征，如果存在，则渣土车前方路段为十字交叉路段。
4.根据权利要求1所述的预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法，其特征在于，监测渣土车驾驶员视野盲区内非机动车的位置和速度进行的步骤之前，包括以下步骤，
建立以渣土车纵横向中心线的交点为原点的坐标系；
按照预设的采样频率获取非机动车与渣土车上两个不同固定点之间的距离L1和L2，其中，非机动车在坐标系上的坐标为（X,Y），两个固定点在坐标系上的坐标分别为（X1,Y1）和（X2,Y2），非机动车到坐标系原点的距离为L，根据公式
，计算得到非机动车的相对位置
；
若采样频率为
，非机动车到坐标系原点的N个距离分别为
，则非机动车的相对速度
。
5.根据权利要求4所述的预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法，其特征在于，基于得到的所述相对位置L和相对速度V的步骤之后，包括以下步骤，
采用HMM模型分别对渣土车和非机动车的未来轨迹和速度进行预测，预测出非机动车与渣土车在时间阈值后的相对预测位置
和相对预测速度
；
根据公式
，计算得到
值。
6.根据权利要求1所述的预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒方法，其特征在于，判断所述TTC值是否小于第一预警阈值的步骤之后，包括以下步骤，
以渣土车的外接圆作为渣土车安全区域的包络线，基于所述相对位置和相对速度的时序信息，得出当前非机动车与包络线之间的安全距离；
判断所述安全距离是否小于距离阈值，且所述TTC值是否小于第二预警阈值，如果是，则发出第二报警信息，并自动启动刹车系统进行紧急制动，其中，所述第二预警阈值小于第一预警阈值。
7.一种预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒系统，其特征在于，包括转弯识别模块、盲区监测模块、数据处理模块和预警模块，
所述转弯识别模块用于判断渣土车是否进行右转弯，如果是，则输出盲区监测信号；
所述盲区监测模块与转弯识别模块连接，用于接收所述盲区监测信号，以对渣土车驾驶员的视野盲区内非机动车的位置和速度进行监测，得出非机动车的相对位置和相对速度的时序信息；
所述数据处理模块与盲区监测模块连接，用于接收所述相对位置和相对速度的时序信息，基于所述相对位置和相对速度的时序信息，采用HMM模型分别对渣土车和非机动车的未来轨迹和速度进行预测，预测出非机动车与渣土车在时间阈值后的相对预测位置和相对预测速度；基于所述相对预测位置和相对预测速度，得出非机动车在时间阈值后的TTC值，并判断所述TTC值是否小于第一预警阈值，如果是，则控制所述预警模块发出第一报警信息。
8.根据权利要求7所述的预防渣土车右转过程与非机动车发生冲突的提醒系统，其特征在于，所述转弯识别模块包括速度获取单元、转角获取单元和位置获取单元，
所述速度获取单元用于获取渣土车的行驶速度；
所述转角获取单元用于获取渣土车的转向角；
所述位置获取单元用于获取渣土车的位置信息；
所述数据处理模块分别与所述速度获取单元、转角获取单元和位置获取单元连接，用于接收所述行驶速度、转向角和位置信息，如果所述行驶速度低于速度阈值，则输出第一判断信号；如果所述转向角超过转向阈值，则输出第二判断信号；将所述位置信息与预设的监控道路信息的进行比对，若渣土车前方路段为十字交叉路段，则输出第三判断信号；
所述转弯识别模块基于所述第一判断信号、第二判断信号和第三判断信号以判断渣土车处于右转弯状态。
9.一种可读存储介质，其特征在于：存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-6中任一种方法的计算机程序。
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