CN113895431B - 一种车辆检测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及车辆识别技术领域，具体为一种车辆检测方法及系统，包括数据采集模块、数据分析模块和提示模块，所述数据采集模块用于采集车辆信息，数据分析模块用于分析目标车辆的事故多发方位信息，提示模块用于根据事故多发方位信息提示用户对目标车辆进行规避，本方案通过采集目标车辆的视频图像，再分析目标车辆的磨损点并生成对应的磨损信息，之后根据磨损信息来分析出目标车辆的事故多发方位信息，通过提示根据事故多发方位信息让用户对目标车辆进行规避；以车辆的磨损点来分析出目标车辆经常发生碰撞磨损的方向，也即事故多发方位，然后提示用户对目标车辆进行相应的规避，以此降低交通事故发生的概率，对用户的生命健康安全起到保障作用。

Description

一种车辆检测方法及系统
技术领域
本发明涉及车辆识别技术领域，具体为一种车辆检测方法及系统。
背景技术
随着智能系统在交通工具领域的广泛应用和车载信息技术的快速发展，汽车内部的人机交互系统开始逐渐颠覆传统模式，这种改变为人们带来了全新的驾乘体验，使人们的出行更加方便、舒适及安全。现有的车辆检测系统中，大都只能显示驾驶车辆与目标车辆的相对距离，并根据车辆的行驶轨迹进行碰撞预警。但这种根据车辆行驶轨迹进行碰撞预警的方式留给驾驶员的反应时间极短，当驾驶员来不及调整方向时，往往会造成交通事故，对驾乘人员的身体带来一定的创伤。所以，现在亟需一种能够对目标车辆进行分析并对可能发生的危险进行提前预警的车辆检测系统。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种能够对目标车辆进行分析并对可能发生的危险进行提前预警的车辆检测系统。
本发明提供的基础方案：一种车辆检测系统，包括数据采集模块、数据分析模块和提示模块；
所述数据采集模块包括图像采集模块、图像处理模块和图像传输模块；
所述图像采集模块用于采集视频图像，所述图像处理模块用于对视频图像进行预处理，所述图像传输模块用于将预处理后的视频图像传输至数据分析模块；
所述数据分析模块包括图像识别模块和事故分析模块；
所述图像识别模块用于识别出视频图像中车辆的磨损点，并生成目标车辆的磨损信息；
所述事故分析模块用于根据磨损信息分析出目标车辆的事故多发方位信息；
所述提示模块用于根据事故多发方位信息提示用户对目标车辆进行规避。
本发明的原理及优点在于：本方案通过采集目标车辆的视频图像，再分析目标车辆的磨损点并生成对应的磨损信息，之后根据磨损信息来分析出目标车辆的事故多发方位信息，通过提示根据事故多发方位信息让用户对目标车辆进行规避；以车辆的磨损点来分析出目标车辆经常发生碰撞磨损的方向，也即事故多发方位，然后提示用户对目标车辆进行相应的规避，以此降低交通事故发生的概率，对用户的生命健康安全起到保障作用。
进一步，所述图像识别模块包括车辆识别模块和磨损点识别模块；
所述车辆识别模块用于识别车辆信息并查找目标车辆的事故记录；
所述磨损点识别模块用于识别出视频图像中车辆的磨损点并生成目标车辆的磨损信息。
有益效果：识别目标车辆信息并查找其事故记录，使得对目标车辆的分析更为全面。
进一步，所述事故分析模块用于根据车辆的事故记录和磨损信息生成目标车辆的事故多发方位信息。
有益效果：因车辆磨损处存在已被维修的可能，所以根据车辆事故记录对目标车辆的事故多发方位信息进行补充，能使得对目标车辆的分析更为全面。
进一步，所述数据采集模块还包括用户数据采集模块，所述用户数据采集模块包括急转数据采集模块和视线数据采集模块；
所述急转数据采集模块用于采集用户驾驶时的急转向数据；
所述视线数据采集模块包括眼球追踪模块和视线分析模块，所述眼球追踪模块用于追踪用户视线，所述视线分析模块用于采集用户观察后视镜的频率。
有益效果：用户后视镜观察不足以及打方向盘过多造成的急转都是造成交通事故的一大因素，本方案通过对急转数据和后视镜观察频率进行采集，使得对目标车辆的分析更为全面。
进一步，所述提示模块包括车辆警示模块、现实增强模块与显示模块；
所述车辆警示模块用于根据事故多发方位信息、急转向数据和观察后视镜的频率生成目标车辆的规避信息；
所述现实增强模块根据规避信息生成对应的警示图像传输至显示模块；
所述显示模块用于显示与目标车辆对应的警示图像。
有益效果：通过现实增强技术来进行提示，相较于语音播报提示而言，视觉提醒显然更为明确且迅速。
进一步，所述显示模块采用AR眼镜或AR挡风玻璃。
有益效果：以AR挡风玻璃为终端设备相较于AR眼镜而言，能方便近视用户的驾驶，不用同时佩戴近视眼镜盒AR眼镜，AR眼镜相较于AR挡风玻璃而言，能够预测行车轨迹的外部车辆不仅仅限于前方车辆，对侧方车辆的行车轨迹也能进行预测。
一种车辆检测方法，采用了上述任意种车辆检测系统。
附图说明
图1为本发明一种车辆检测系统的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
具体实施过程如下：
实施例一
实施例一基本如附图1所示，一种车辆检测系统，包括数据采集模块、数据分析模块和提示模块，所述数据采集模块用于采集车辆信息，所述数据分析模块用于分析目标车辆的事故多发方位信息，所述提示模块用于根据事故多发方位信息提示用户对目标车辆进行规避。
具体的，所述数据采集模块包括图像采集模块、图像处理模块、图像传输模块和用户数据采集模块；本实施例中，所述图像采集模块采用车载摄像头进行视频图像的采集；所述图像处理模块用于对采集的视频图像进行预加速处理，将视频转换为更易识别的格式并增强视频的对比度，使得视频图像中的各类目标更容易被区分；所述图像传输模块采用VDMA图像传输技术，通过VDMA实现双缓冲和多缓冲机制，更为高效地进行数据存取，将预处理后的视频图像传输至数据分析模块。
本实施例中，所述用户数据采集模块包括急转数据采集模块和视线数据采集模块，所述急转数据模块用于采集用户驾驶车辆时在转弯处因打方向盘过多而造成的急转向数据。所述视线采集模块包括眼球追踪模块和视线分析模块，所述眼球追踪模块采用了现有的眼动追踪技术来追踪用户的眼睛注视或凝视的点，所述视线分析模块用于采集用户驾驶时观察后视镜的频率，具体的，本实施例中视线分析模块采集用户在转向、停车以及变道时观察后视镜的频率。
所述数据分析模块包括图像识别模块和事故分析模块；所述图像识别模块包括车辆识别模块和磨损点识别模块，所述车辆识别模块用于识别车辆信息并查找目标车辆的事故记录。所述车辆信息包括车型和车牌号，具体的，提取车牌号时，会先通过Hough变换法检测车牌区域上下、左右边框直线以及长度比来计算倾斜角度，再根据倾斜角度对车牌区域进行校正处理，去除车牌边框等噪声，方便对字符的识别。提取出车牌区域后，还会对车牌区域以单个字符为单位进行分割，目的是为分清车牌中总共有几个字符，字符间的位置关系等信息，保证车牌类型匹配和字符识别正确。本实施例中是通过字符聚类的方式，利用字符的结构特征、字符间的相似性，字符间间隔等信息，把单个字符分别提取出来，然后把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。字符分割之后，本实施例还会对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，提取特征，然后经过机器学习或字符数据库模板进行匹配，最后选取匹配度最高的结果作为识别结果。提取出车牌号后，根据车牌号通过互联网获取车型以及车辆的事故记录。所述磨损点识别模块中存储有各个车型的外形数据，识别出目标车辆的车型后根据存储的外形数据和实时图像来分析出目标车辆的磨损点信息。
所述事故分析模块用于根据目标车辆的磨损点信息和事故记录来分析出事故多发方位信息。具体的，所述磨损点代表着目标车辆发生过事故的部位，根据磨损点信息能够得到目标车辆的磨损点分布，而事故记录中记录着目标车辆的历史事故信息，根据其磨损点分布以及历史事故信息能够分析出车辆各个方位发生事故的次数，由此分析出车辆个方位发生事故的概率，也即事故多发方位信息。
所述提示模块包括车辆警示模块、现实增强模块和显示模块；所述车辆警示模块用于根据目标车辆的事故多发方位信息、急转向数据及其用户观察后视镜的频率来生成规避信息；本实施例中，所述事故多发方位信息中包括目标车辆各个方位发生事故的概率；所述急转向数据为目标车辆一个月内的急转向次数；所述观察后视镜的频率为目标车辆用户在一个月内处于转向、停车以及变道时观察后视镜的概率。
所述显示增强模块用于根据规避信息生成警示图像数据并传输至显示模块；本实施例中的显示模块为AR挡风玻璃，其它实施例也可为AR研究，驾驶员能够通过AR挡风玻璃观察到目标车辆对应的竟是图像，由此提高了用户驾驶的安全性，降低了交通事故发生的概率。
实施例二
实施例二与实施例一的区别仅在于，实施例二为一种采用了上述车辆检测系统的一种车辆检测方法。
以上的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (5)

1.一种车辆检测系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据分析模块和提示模块；
所述数据采集模块包括图像采集模块、图像处理模块和图像传输模块；
所述图像采集模块用于采集视频图像，所述图像处理模块用于对视频图像进行预处理，所述图像传输模块用于将预处理后的视频图像传输至数据分析模块；
所述数据分析模块包括图像识别模块和事故分析模块；
所述图像识别模块包括车辆识别模块和磨损点识别模块；
所述车辆识别模块用于识别车辆信息并查找目标车辆的事故记录；
所述磨损点识别模块用于识别出视频图像中车辆的磨损点并生成目标车辆的磨损信息；
所述事故分析模块用于根据车辆的事故记录和磨损信息生成目标车辆的事故多发方位信息；
所述提示模块用于根据事故多发方位信息提示用户对目标车辆进行规避。
2.根据权利要求1所述的一种车辆检测系统，其特征在于：所述数据采集模块还包括用户数据采集模块，所述用户数据采集模块包括急转数据采集模块和视线数据采集模块；
所述急转数据采集模块用于采集用户驾驶时的急转向数据；
所述视线数据采集模块包括眼球追踪模块和视线分析模块，所述眼球追踪模块用于追踪用户视线，所述视线分析模块用于采集用户观察后视镜的频率。
3.根据权利要求2所述的一种车辆检测系统，其特征在于：所述提示模块包括车辆警示模块、现实增强模块与显示模块；
所述车辆警示模块用于根据事故多发方位信息、急转向数据和观察后视镜的频率生成目标车辆的规避信息；
所述现实增强模块根据规避信息生成对应的警示图像传输至显示模块；
所述显示模块用于显示与目标车辆对应的警示图像。
4.根据权利要求3所述的一种车辆检测系统，其特征在于：所述显示模块采用AR眼镜或AR挡风玻璃。
5.一种车辆检测方法，其特征在于：采用了上述权利要求1-4中任一种车辆检测系统。
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