CN114267144A - 一种车辆报警方法、装置、汽车及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种车辆报警方法、装置、汽车及存储介质，该方法包括：当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断振动信号是否满足预设振动检测条件；若是，则生成车辆告警信息，并根据振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像；进而通过车载远程信息处理器，将车辆告警信息和人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将车辆告警信息和人员图像转发至车主移动终端。本发明实施例的技术方案，通过在检测到车辆重要部件被盗窃导致的异常振动时，控制车辆上的摄像头视觉系统拍摄人员图像，可以在及时进行车辆告警的同时，获取人员特征信息，可以协助警方捉拿人员，尽快挽回车主损失。
Description
技术领域
本发明实施例涉及车联网技术领域，尤其涉及一种车辆报警方法、装置、汽车及存储介质。
背景技术
随着汽车保有量的不断增加，针对汽车重要配件的盗窃行为也不断增加。实现对车辆异常的及时告警，对提升车辆安全，以及避免车主的财产损失具有重要意义。
目前，现有的车辆报警方法，通常是利用传感器对车辆的异常振动或者暴力损害进行实时检测，当检测到异常振动或者暴力损害时发出警报声，或者向绑定的用户终端发送告警信息。然而，在实际场景中，当车主在接收到告警信息到达车辆时，盗窃行为通常已经发生，且盗窃者通常已经逃离盗窃现场。在现有技术中，仅能对车辆安全异常进行告警，无法获取盗窃者的特征信息，也无法获取盗窃者的逃跑路径，无法协助警方尽快捉拿盗窃者，尽快挽回车主损失。
发明内容
本发明实施例提供一种车辆报警方法、装置、汽车及存储介质，可以拍摄人员图像，可以协助警方捉拿盗窃者，提升办案效率，可以尽快挽回车主损失。
第一方面，本发明实施例提供了一种车辆报警方法，包括：
当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断所述振动信号是否满足预设振动检测条件；
若是，则生成车辆告警信息，并根据所述振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像；
通过车载远程信息处理器，将所述车辆告警信息和所述人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将所述车辆告警信息和所述人员图像转发至车主移动终端。
第二方面，本发明实施例还提供了一种车辆报警装置，包括：
振动信号检测模块，用于当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断所述振动信号是否满足预设振动检测条件；
人员图像获取模块，用于若是，则生成车辆告警信息，并根据所述振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像；
车辆告警信息发送模块，用于通过车载远程信息处理器，将所述车辆告警信息和所述人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将所述车辆告警信息和所述人员图像转发至车主移动终端。
第三方面，本发明实施例还提供了一种汽车，该汽车包括：
振动传感器，用于进行振动检测，并生成对应的振动信号；
摄像头视觉系统，用于根据振动信号，拍摄视频图像；
车载远程信息处理器，用于进行车辆与车企云平台，车辆与系统云平台以及车辆与车辆之间的通信；
车机设备，包括一个或多个处理器和存储装置；
所述存储装置，用于存储一个或多个计算机程序；
当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个所述处理器执行，使得所述一个或多个处理器执行所述计算机程序时实现本发明任意实施例提供的车辆报警方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例提供的车辆报警方法。
本发明实施例提供的技术方案，当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断振动信号是否满足预设振动检测条件；若是，则生成车辆告警信息，并根据振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像；进而通过车载远程信息处理器，将车辆告警信息和人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将车辆告警信息和人员图像转发至车主移动终端，通过在检测到车辆重要部件被盗窃导致的异常振动时，控制车辆上的摄像头视觉系统拍摄人员图像，可以获取人员特征信息，可以协助警方捉拿人员，尽快挽回车主损失。
附图说明
图1是本发明一实施例中的一种车辆报警方法的流程图；
图2A是本发明另一实施例中的一种车辆报警方法的流程图；
图2B是本发明另一实施例中的一种车辆报警方法的流程示意图；
图3是本发明另一实施例中的一种车辆报警装置的结构示意图；
图4是本发明另一实施例中的一种汽车的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的实施例。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。
图1为本发明一实施例提供的一种车辆报警方法的流程图，本发明实施例可适用于当通过振动传感器检测到异常振动时，控制摄像头视觉系统获取人员图像，并通过车载远程信息处理器将车辆告警信息和人员图像发送至车主移动终端；该方法可以由车辆报警装置来执行，该装置可由硬件和/或软件组成，并一般可集成在汽车中。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
S110、当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断所述振动信号是否满足预设振动检测条件。
其中，可以在车辆的重要部件，例如，雨刷器、车轮或者车窗玻璃等，预先部署振动传感器。在本实施例中，通过在车辆各部件中预先部署振动传感器，当某个部件发生损害或者被盗时，必然会造成异常振动，此时部署于该部件的振动传感器可以对该异常振动进行检测，并生成对应的振动信号。
在本实施例中，在判断振动信号是否满足预设振动检测条件时，可以预先获取各部件在不同场景下的振动信号，例如，部件在不同程度损害下的振动信号，并建立场景与振动信号的对应关系，以获取各部件匹配的对应关系。由此，在检测到某个部件的振动传感器生成的振动信号后，可以根据当前的振动信号在该部件匹配的对应关系中进行匹配查找；其中，若查找到匹配的已存振动信号，则确定当前的振动信号满足预设振动检测条件，并获取对应的场景，以确定当前该部件是否发生损害或者被盗窃。
其中，判断当前振动信号与对应关系中的已存振动信号是否匹配，可以包括：若确定当前振动信号的幅度与某个已存振动信号的幅度的差值小于预设幅度差值阈值，则确定当前振动信号与该已存振动信号幅度匹配；若确定当前振动信号的频率与某个已存振动信号的频率的差值小于预设频率差值阈值，则确定当前振动信号与该已存振动信号频率匹配；若确定当前振动信号与某个已存振动信号幅度匹配且频率匹配，则确定当前振动信号与该已存振动信号匹配。
需要说明的是，振动传感器可以在车辆未启动的情况下自动保持工作，并持续进行振动信号是否满足预设振动检测条件的检测；也可以由用户进行确认，是否在车辆未启动情况下利用预先部署的振动传感器进行振动检测。
在本实施例的一个可选的实施方式中，判断所述振动信号是否满足预设振动检测条件，可以包括：判断所述振动信号的幅度是否大于或者等于预设振动幅度；以及判断所述振动信号的频率是否大于或者等于预设振动频率。
可以理解的是，车辆部件被暴力损害或者盗窃时产生的振动信号，其幅度和频率必然远大于常规场景下振动信号的幅度和频率；因此，可以设置预设振动幅度和预设振动频率作为预设振动检测条件。
其中，当检测到振动信号的幅度大于预设振动幅度，或者振动信号的频率大于预设振动频率时，可以确定当前的振动信号满足预设振动检测条件；或者，当检测到某个振动信号的幅度大于预设振动幅度，且该振动信号的频率大于预设振动频率时，可以确定该振动信号满足预设振动检测条件。
S120、若是，则生成车辆告警信息，并根据所述振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像。
在本实施例中，若确定当前的振动信号满足预设振动检测条件，表示生成该振动信号的振动传感器的部署部件发生异常损害或者丢失。此时，可以生成车辆告警信息，并将振动信号转化为电信号，以唤醒车辆以及车辆的摄像头视觉系统，并控制摄像头视觉系统捕捉人员图像。
其中，车辆告警信息，可以包括存在异常振动的车辆部件、车辆位置信息以及异常振动时间等。摄像头视觉系统，可以包括车辆中安装的行车记录仪、前视摄像头、侧视摄像头以及后视摄像头。在本实施例中，对车辆告警信息的内容，以及摄像头视觉系统包括的摄像头类型均不作具体限定。
需要说明的是，在唤醒摄像头视觉系统拍摄人员图像时，人员可能已经离开被盗窃部件；因此，在拍摄人员图像时，若生成当前振动信号的振动传感器的部署部件附近未发现人员，可以将当前车辆预设范围(例如，0.5米)内的人员确定为车辆部件损害或者盗窃人员，并控制摄像头视觉系统中的对应摄像头对其进行拍摄。
在本实施例的一个可选的实施方式中，根据所述振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像，可以包括：根据所述振动信号，获取控制器局域网络总线信号，并通过所述控制器局域网络总线信号，控制摄像头视觉系统拍摄人员图像。
其中，控制器局域网络(Controller Area Network,CAN)总线，为国际标准化的串行通信协议，为汽车产业中采用的主要控制协议。控制器局域网络总线信号，即通过CAN总线发送的车辆控制报文。
在本实施例中，在检测到振动信号满足预设振动检测条件后，可以根据振动信号，生成车辆控制命令，并根据车辆控制命令，通过CAN总线向摄像头视觉系统发送控制报文，以控制摄像头视觉系统拍摄人员图像。具体的，可以通过信号处理装置，将振动信号转化为车辆控制电信号，并通过信号放大器对车辆控制电信号进行放大处理，以获取车辆控制命令。
在本实施例中，通过在检测到异常振动时，控制摄像头视觉系统拍摄人员图像，可以后续在报警时，向警方提供对应的人员图像作为证据，可以极大提升警方追捕盗窃者的效率，提升办案效率。
S130、通过车载远程信息处理器，将所述车辆告警信息和所述人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将所述车辆告警信息和所述人员图像转发至车主移动终端。
其中，车载远程信息处理器(Telematics BOX，T-BOX)，为车联网系统的重要组成部分，用于车辆与后台系统和手机应用(Application，APP)间的通信。通过车载T-BOX，用户可以通过手机应用实现对车辆信息的显示和控制。
在本实施例中，可以利用车载T-BOX，将车辆告警信息和摄像头视觉系统拍摄的人员图像发送至车企云平台。车企云平台在接收到车辆告警信息和人员图像之后，可以查找当前车辆对应的注册用户信息；并可以基于查找的注册用户信息，将车辆告警信息和人员图像下发至车主移动终端，以提醒车主车辆异常，存在零部件被破坏或者被盗风险。其中，车主移动终端安装有对应的应用程序。
在本实施例的一个可选的实施方式中，在通过车企云平台将所述车辆告警信息和所述人员图像转发至车主移动终端之后，还可以包括：
通过车载远程信息处理器向预设距离范围内的，配置有车对外界信息交换模块的目标车辆发送人员图像；当检测到某个目标车辆反馈的视频图像和对应的位置信息时，通过预设图像识别算法对所述视频图像进行人员识别，并判断所述视频图像的人员识别结果与所述人员图像的人员识别结果是否成功匹配；所述人员识别结果包括人脸识别结果和人员外形识别结果；若是，则对所述视频图像和对应的位置信息进行本地存储。其中，预设图像识别算法，可以包括模板匹配算法和尺度不变特征变换算法等。
在本实施例中，发生部件被盗的异常车辆，在将车辆告警信息和人员图像发送至车企云平台之后，还可以利用车载T-BOX的车对外界信息交换(Vehicle to X，V2X)功能，以直连通信接口(例如，PC5)向预设距离范围内的，配置有V2X模块的目标车辆广播人员图像。其中，预设距离范围，为直连通信接口的有效信息传输距离，例如，预设距离范围可以为300米。
目标车辆在接收到异常车辆发送的人员图像之后，若在拍摄的视频图像中识别到该人员，则将当前的视频图像，以及本车辆当前的位置信息，共同发送至异常车辆。异常车辆在接收到目标车辆反馈的视频图像和位置信息后，对自身拍摄的人员图像和接收的视频图像，进行人员识别结果的匹配对比；若两者的人员识别结果相同，则将接收的位置信息作为人员当前的位置信息进行本地存储。而若两者的人员识别结果不同，则将接收的视频图像和位置信息进行丢弃，并再次发送人员图像。
可以理解的是，车辆中摄像头视觉系统的拍摄范围通常较近；故可以将目标车辆发送的车辆当前的位置信息，作为人员目前的位置信息，可以实现对人员当前位置信息的准确获取。
其中，人员识别结果包括人脸识别结果和人员外形识别结果，若确定视频图像的人脸识别结果与人员图像的人脸识别结果相同，或者人员外形识别结果相同，即可确定该视频图像的人员识别结果与人员图像的人员识别结果成功匹配。
可选的，异常车辆还可以通过车载T-BOX，向预设距离范围内的配置有 V2X模块的路边设施发送人员图像；路边设施可以利用自身的摄像头拍摄行人图像，并在行人图像中识别到人员时，将该行人图像以及自身的位置信息发送至异常车辆；异常车辆对接收的行人图像进行人员识别，并在确定行人图像的人员识别结果与人员图像的人员识别结果一致时，对行人图像和路边设施的位置信息进行本地存储。
在本实施例的另一个可选的实施方式中，在通过车载远程信息处理器向预设距离范围内的，配置有车对外界信息交换模块的目标车辆发送人员图像之前，还可以包括：异常车辆通过车载远程信息处理器向预设距离范围内的，配置有车对外界信息交换模块的目标车辆发送鉴权信息，并接收目标车辆反馈的鉴权确定信息。
其中，目标车辆在接收到异常车辆的鉴权信息后，对当前的异常车辆进行鉴权处理；若确定当前的异常车辆具备获取视频图像的权限，则向异常车辆反馈鉴权确定信息；而若鉴权失败，则可以不反馈任何消息。
本发明实施例提供的技术方案，当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断振动信号是否满足预设振动检测条件；若是，则生成车辆告警信息，并根据振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像；进而通过车载远程信息处理器，将车辆告警信息和人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将车辆告警信息和人员图像转发至车主移动终端，通过在检测到车辆重要部件被盗窃导致的异常振动时，控制车辆上的摄像头视觉系统拍摄人员图像，可以获取人员特征信息，可以协助警方捉拿人员，尽快挽回车主损失。
值的注意的是，在本实施例中，对于个人信息的采集和处理操作遵循国家有关个人信息安全的相关法律法规。
图2A为本发明又一实施例提供的车辆报警方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础，在本实施例中，当异常车辆附近的车辆接收到异常车辆发送的人员图像时，若确定拍摄的视频图像中包括该人员，则向异常车辆发送自身的位置信息，实现对人员移动轨迹的获取；如图2A所示，该方法包括：
S210、当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断所述振动信号是否满足预设振动检测条件。
S220、若是，则生成车辆告警信息，并根据所述振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像。
S230、通过车载远程信息处理器，将所述车辆告警信息和所述人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将所述车辆告警信息和所述人员图像转发至车主移动终端。
S240、通过车载远程信息处理器向预设距离范围内的，配置有车对外界信息交换模块的目标车辆发送人员图像。
S250、当检测到异常车辆通过车载远程信息处理器发送的人员图像时，若确定异常车辆发送的人员图像包括人员面部区域，则通过预设人脸识别算法，获取异常车辆发送的人员图像的人脸识别结果，以及摄像头视觉系统拍摄的各视频图像的人脸识别结果。
其中，预设人脸识别算法可以包括特征脸算法、弹性图匹配算法以及三维形态模型方法。
需要说明的是，基于人脸特征识别以确定人员的准确度，要远高于通过其他特征(例如，身高或者服饰等特征)确定人员的准确度。因此，当目标车辆确定异常车辆发送的人员图像中包括人员面部区域时，可以采用预设人脸识别算法对人员图像和本车辆的摄像头系统拍摄的各视频图像进行人脸识别，以获取各图像对应的人脸识别结果。
可选的，可以通过对人员图像进行五官识别，以判断人员图像中是否包括人员面部区域；其中，若人员图像的五官识别结果的置信度大于预设置信度阈值，例如，五官识别结果的置信度为0.8，预设置信度阈值为0.6，则可确定人员图像中包括人员的面部五官，也即可以确定人员图像中包括人员面部区域。
S260、若检测到目标视频图像的人脸识别结果与异常车辆发送的人员图像的人脸识别结果成功匹配，则获取本车辆的第一位置信息，并将所述第一位置信息和目标视频图像发送至所述人员图像对应的异常车辆。
具体的，目标车辆可以对人员图像和各视频图像分别进行人脸特征提取，以获取各图像对应的人脸特征向量，并将人脸特征向量作为对应图像的人脸识别结果。进一步的，计算不同图像对应的人脸特征向量间的欧式距离；若某个视频图像的人脸特征向量与人员图像的人脸特征向量间的欧式距离小于预设距离阈值，则可以将该视频图像确定为目标视频图像，也即本目标车辆成功拍摄到了异常车辆的部件盗窃者。此时，获取该目标车辆当前的第一位置信息，并将该第一位置信息和目标视频图像共同发送至异常车辆。
在本实施例中，通过在确定异常车辆发送的人员图像包括人员面部区域时，对人员图像和各视频图像进行人脸识别结果的匹配对比，可以确定成功拍摄到人员的目标车辆，进而可以获取该目标车辆的位置信息，可以实现对人员逃跑方向的获取，可以进一步提升警方的办案效率。
在本实施例的一个可选的实施方式中，在当检测到异常车辆通过车载远程信息处理器发送的人员图像之后，还可以包括：若确定异常车辆发送的人员图像不包括人员面部区域，则通过预设图像识别算法，获取异常车辆发送的人员图像的人员外形识别结果，以及摄像头视觉系统拍摄的各视频图像的人员外形识别结果；
若检测到关键视频图像的人员外形识别结果与异常车辆发送的人员图像的人员外形识别结果成功匹配，则获取本车辆的第二位置信息，并将所述第二位置信息和关键视频图像发送至所述人员图像对应的异常车辆，并接收所述人员图像对应的异常车辆反馈的更新后的人员图像。
可以理解的是，由于车辆中的摄像头通常为固定摄像头，所以拍摄的人员图像可能仅包括人员的部分区域，例如，四肢或者脸部等；此外，人员在盗窃时可能对面部区域进行了遮挡(例如，佩戴口罩或者头套等)，此时异常车辆拍摄的人员图像不包括人员的面部特征。
在本实施例中，当确定异常车辆发送的人员图像不包括人员面部区域时，各目标车辆可以通过预设图像识别算法，在人员图像和自身的各视频图像中分别提取人员外形特征(例如，身高、服饰颜色等)作为人员外形识别结果。进一步的，每个目标车辆可以将人员图像的人员外形识别结果与各视频图像的人员外形识别结果分别进行匹配对比。若某个车辆检测到一个视频图像的人员外形识别结果与人员图像的外形识别结果成功匹配，则可以将该视频图像确定为关键视频图像，并同时获取本车辆的位置信息作为第二位置信息，进而将该关键视频图像和该车辆的第二位置信息共同发送至异常车辆。
需要说明的是，人员外形识别结果可以包括多种类型的人员外形特征；若某个视频图像与人员图像存在预设数量(例如，3个)的人员外形特征匹配，则可以确定该视频图像与人员图像的人员识别结果成功匹配。
其中，人员图像对应的异常车辆用于通过预设人脸识别算法，对接收的关键视频图像进行人脸识别，若确定获取的人脸识别结果的置信度大于预设置信度阈值，则采用所述关键视频图像更新所述人员图像，并将更新后的人员图像反馈至关键视频图像的发送车辆。
需要说明的是，异常车辆在接收到某个目标车辆发送的关键视频图像后，若确定该关键视频图像中包括人员的面部区域，此时基于该关键视频图像进行人员识别将更加准确，则可以采用该关键视频图像更新原始的人员图像，并将更新后的人员图像重新反馈至该目标车辆。
其中，异常车辆在确定关键视频图像中是否包括人员的面部区域时，可以采用预设人脸识别算法对关键视频图像进行人脸识别；若人脸识别结果的置信度大于预设置信度阈值，则表示该关键视频图像中确实包括人员的面部区域。此时，可以采用该关键视频图像更新人员图像，并将更新后的人员图像反馈至该目标车辆。
在本实施例的另一个可选的实施方式中，还可以包括：实时获取与人员图像对应的异常车辆的距离，并在检测到所述距离大于预设距离时，通过车载远程信息处理器向预设距离范围内的各附近车辆广播异常车辆发送的人员图像。
在本实施例中，成功拍摄到人员的目标车辆，可以对本车辆与异常车辆间的距离进行实时检测；当检测到距离大于预设距离时，表示目标车辆已驶出异常车辆的预设距离范围。此时，改由目标车辆通过自身配置的车载T-BOX，向预设距离范围内的附近车辆进行人员图像的广播。需要说明的是，受通信距离的影响，此时目标车辆与异常车辆间的通信由直连通信接口转变为蜂窝通信接口(例如，Uu接口)。
其中，各附近车辆用于当接收到目标车辆广播的人员图像时，通过预设图像识别算法，获取目标车辆广播的人员图像的人员识别结果，以及摄像头视觉系统拍摄的各视频图像的人员识别结果；若检测到某个视频图像的人员识别结果与目标车辆广播的人员图像的人员识别结果成功匹配，则获取当前的位置信息，以及所检测视频图像的拍摄时间，并将所述当前的位置信息、所检测视频图像以及对应的拍摄时间发送至系统云平台，并通过车载远程信息处理器在预设距离范围内对目标车辆广播的人员图像进行再次广播。
在本实施例中，成功拍摄到人员的目标车辆的附近车辆在接收到该目标车辆的人员图像后，进行人员图像与各视频图像的人员识别结果的匹配对比。若检测到某个附近车辆的一个视频图像的人员识别结果，与人员图像的人员识别结果成功匹配，则表示人员当前已移动至该车辆所在的位置。由此，所检测车辆将当前的位置信息、该视频图像以及该视频图像的拍摄时间共同发送至系统云平台。
进一步的，该附近车辆利用自身的车载T-BOX，向预设距离范围内的其他车辆进行人员图像的广播，由其他车辆继续进行人员的拍摄识别。由此，重复上述过程，通过成功识别到人员的车辆对人员图像进行不断广播，可以向系统云平台不断上传人员的位置信息和时间信息，可以实现对人员移动轨迹的跟踪，实现全城布控。
在本实施例中，基于车辆的V2X功能，可以通过多辆汽车协同拍摄人员图像，可以追踪人员的逃跑路线，实现全城布控；进而使得警方可以根据各车辆实时上报的位置信息快速锁定人员，大幅提升破案率。
可以理解的是，在对人员移动轨迹的跟踪过程中，车辆在对人员图像进行广播时，具有V2X功能的路边设施同样可以获取人员图像，并在自身拍摄的人员图像中进行人员的识别，进而在成功识别到人员时，向云平台上传对应的位置信息、人员图像以及对应的拍摄时间。在本实施例中，通过V2X车辆和路边设施的相互配合，可以实现在不同场景下对人员位置信息的准确获取，可以提升人员位置信息的获取稳定性。
可以理解的是，异常车辆在将车辆告警信息发送至车企云平台的同时，还可以通过车载T-BOX向报警平台自动报警。警方收到报警信息后，可以在异常车辆中调取加密的录制视频和人员图像，并可以获取系统云平台记录的人员位置信息，进而基于上述信息进行排查破案。
本发明实施例提供的技术方案，在通过车企云平台将车辆告警信息和人员图像转发至车主移动终端之后，可以通过车载远程信息处理器向预设距离范围内的，配置有车对车信息交换模块的目标车辆发送人员图像；目标车辆在检测到异常车辆通过车载远程信息处理器发送的人员图像时，若确定异常车辆发送的人员图像包括人员面部区域，则通过预设人脸识别算法，获取异常车辆发送的人员图像的人脸识别结果，以及摄像头视觉系统拍摄的各视频图像的人脸识别结果，并在检测到目标视频图像的人脸识别结果与异常车辆发送的人员图像的人脸识别结果成功匹配时，获取本车辆的第一位置信息，并将第一位置信息和目标视频图像发送至人员图像对应的异常车辆；通过异常车辆对人员图像的广播，可以使异常车辆附近的目标车辆继续对人员进行跟踪识别，可以实现对人员移动轨迹的获取，可以使警方尽快锁定人员，可以进一步提升警方的办案效率。
在本实施例的一个具体的实施方式中，如图2B所示，通过预先部署的振动传感器进行振动检测，当检测到振动信号时，进行振动信号识别。若确定该振动信号满足预设振动检测条件，则对该振动信号进行预处理，并根据该振动信号，生成CAN总线信号，以通过该CAN总线信号进行整车上电唤醒。整车被唤醒的同时，可以控制车辆的摄像头视觉系统捕捉人员图像，进而将车辆告警信息和人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将车辆告警信息和人员图像转发至车主手机终端。
异常车辆在将车辆告警信息和人员图像发送至车企云平台的同时，利用车载T-BOX的V2X短距离通信功能，以直连通信接口向预设距离范围内的，具有V2X功能的路边设施和车辆广播人员图像。若人员图像中包括人员面部区域，路边设施和车辆可以通过预设人脸识别算法，对自身拍摄的视频图像进行人员识别；若路边设施和车辆成功识别到人员，则将当前的位置信息与成功识别到人员的视频图像回传至异常车辆。异常车辆若确定接收的视频图像与人员图像的人员识别结果成功匹配，则将接收的位置信息进行存储，以及上报至系统云平台；若匹配失败，则将视频图像和位置信息判定为无效信息，对上述信息进行丢弃，并重新广播人员图像。
而若异常车辆未拍摄到人员清晰的脸部特征，即视频图像中不包括人员面部区域，或者人员面部区域不清晰；则异常车辆同样将人员图像发送至对应的路边设施和车辆。车辆和路边设施通过预设图像识别算法，将拍摄的视频图像和人员图像进行人员外形识别结果的匹配对此；若确定某个视频图像与人员图像的人员外形识别结果成功匹配，则将该视频图像发送至异常车辆。异常车辆若在接收的视频图像中成功识别到人员面部区域，则采用该视频图像对原始的人员图像进行更新，并通过V2X功能对更新后的人员图像进行再次广播。
当成功识别到人员的车辆驶出异常车辆的预设距离范围后，由该车辆向具有V2X功能的车辆和路边设施广播人员图像；若接收到人员图像的车辆和路边设施成功识别到人员，则直接将位置信息上报至系统云平台。
图3为本发明另一实施例提供的一种车辆报警装置的结构示意图。如图3 所示，该装置包括：振动信号检测模块310、人员图像获取模块320和车辆告警信息发送模块330。其中，
振动信号检测模块310，用于当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断所述振动信号是否满足预设振动检测条件；
人员图像获取模块320，用于若是，则生成车辆告警信息，并根据所述振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像；
车辆告警信息发送模块330，用于通过车载远程信息处理器，将所述车辆告警信息和所述人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将所述车辆告警信息和所述人员图像转发至车主移动终端。
本发明实施例提供的技术方案，当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断振动信号是否满足预设振动检测条件；若是，则生成车辆告警信息，并根据振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像；进而通过车载远程信息处理器，将车辆告警信息和人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将车辆告警信息和人员图像转发至车主移动终端，通过在检测到车辆重要部件被盗窃导致的异常振动时，控制车辆上的摄像头视觉系统拍摄人员图像，可以获取人员特征信息，可以协助警方捉拿人员，尽快挽回车主损失。
可选的，在上述技术方案的基础上，所述车辆报警装置，还包括：
人员图像获取模块，用于通过车载远程信息处理器向预设距离范围内的，配置有车对外界信息交换模块的目标车辆发送人员图像；
人员识别模块，用于当检测到某个目标车辆反馈的视频图像和对应的位置信息时，通过预设图像识别算法对所述视频图像进行人员识别，并判断所述视频图像的人员识别结果与所述人员图像的人员识别结果是否成功匹配；所述人员识别结果包括人脸识别结果和人员外形识别结果；
信息存储模块，用于若是，则对所述视频图像和对应的位置信息进行本地存储。
可选的，在上述技术方案的基础上，所述车辆报警装置，还包括：
人脸识别结果获取模块，用于当检测到异常车辆通过车载远程信息处理器发送的人员图像时，若确定异常车辆发送的人员图像包括人员面部区域，则通过预设人脸识别算法，获取异常车辆发送的人员图像的人脸识别结果，以及摄像头视觉系统拍摄的各视频图像的人脸识别结果；
第一位置信息发送模块，用于若检测到目标视频图像的人脸识别结果与异常车辆发送的人员图像的人脸识别结果成功匹配，则获取本车辆的第一位置信息，并将所述第一位置信息和目标视频图像发送至所述人员图像对应的异常车辆。
可选的，在上述技术方案的基础上，所述车辆报警装置，还包括：
人员外形识别结果获取模块，用于若确定异常车辆发送的人员图像不包括人员面部区域，则通过预设图像识别算法，获取异常车辆发送的人员图像的人员外形识别结果，以及摄像头视觉系统拍摄的各视频图像的人员外形识别结果；
第二位置信息发送模块，用于若检测到关键视频图像的人员外形识别结果与异常车辆发送的人员图像的人员外形识别结果成功匹配，则获取本车辆的第二位置信息，并将所述第二位置信息和关键视频图像发送至所述人员图像对应的异常车辆，并接收所述人员图像对应的异常车辆反馈的更新后的人员图像；
所述人员图像对应的异常车辆用于通过预设人脸识别算法，对接收的关键视频图像进行人脸识别，若确定获取的人脸识别结果的置信度大于预设置信度阈值，则采用所述关键视频图像更新所述人员图像，并将更新后的人员图像反馈至关键视频图像的发送车辆。
可选的，在上述技术方案的基础上，所述车辆报警装置，还包括：
人员图像广播模块，用于实时获取与人员图像对应的异常车辆的距离，并在检测到所述距离大于预设距离时，通过车载远程信息处理器向预设距离范围内的各附近车辆广播异常车辆发送的人员图像；
所述各附近车辆用于当接收到目标车辆广播的人员图像时，通过预设图像识别算法，获取目标车辆广播的人员图像的人员识别结果，以及摄像头视觉系统拍摄的各视频图像的人员识别结果；
若检测到某个视频图像的人员识别结果与目标车辆广播的人员图像的人员识别结果成功匹配，则获取当前的位置信息，以及所检测视频图像的拍摄时间，并将所述当前的位置信息、所检测视频图像以及对应的拍摄时间发送至系统云平台，并通过车载远程信息处理器在预设距离范围内对目标车辆广播的人员图像进行再次广播。
可选的，在上述技术方案的基础上，人员图像获取模块320，具体用于根据所述振动信号，获取控制器局域网络总线信号，并通过所述控制器局域网络总线信号，控制摄像头视觉系统拍摄人员图像。
可选的，在上述技术方案的基础上，振动信号检测模块310，具体用于判断所述振动信号的幅度是否大于或者等于预设振动幅度；以及
判断所述振动信号的频率是否大于或者等于预设振动频率。
上述装置可执行本发明前述实施例所提供的车辆报警方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本发明实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明前述实施例所提供的车辆报警方法。
图4为本发明另一实施例提供的一种汽车的结构示意图，如图4所示，该汽车包括振动传感器410、摄像头视觉系统420、车载远程信息处理器430和车机设备440。其中，振动传感器410，用于进行振动检测，并生成对应的振动信号；摄像头视觉系统420，用于根据振动信号，拍摄视频图像；车载远程信息处理器430，用于进行车辆与车企云平台，车辆与系统云平台以及车辆与车辆之间的通信。
车机设备440包括处理器441、存储器442、输入装置443和输出装置444；车机设备440中处理器441的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器441 为例；车机设备440中的处理器441、存储器442、输入装置443和输出装置 444可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。存储器442 作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明任意实施例中的一种车辆报警方法对应的程序指令/模块(例如，一种车辆报警装置中的振动信号检测模块310、人员图像获取模块320和车辆告警信息发送模块330)。处理器441通过运行存储在存储器442中的软件程序、指令以及模块，从而执行车机设备440的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种车辆报警方法。也即，该程序被处理器441执行时实现：
当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断所述振动信号是否满足预设振动检测条件；
若是，则生成车辆告警信息，并根据所述振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像；
通过车载远程信息处理器，将所述车辆告警信息和所述人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将所述车辆告警信息和所述人员图像转发至车主移动终端。
存储器442可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器442可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器442可进一步包括相对于处理器441 远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至车机设备440。上述网络的实例包括但不限于互联网、局域网、移动通信网及其组合。输入装置443可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与汽车的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置444可包括显示屏等显示设备。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所述方法。当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其可以执行本发明任意实施例所提供的一种车辆报警方法中的相关操作。也即，该程序被处理器执行时实现：
当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断所述振动信号是否满足预设振动检测条件；
若是，则生成车辆告警信息，并根据所述振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像；
通过车载远程信息处理器，将所述车辆告警信息和所述人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将所述车辆告警信息和所述人员图像转发至车主移动终端。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器 (Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台汽车的车机设备执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述车辆报警装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种车辆报警方法，其特征在于，包括：
当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断所述振动信号是否满足预设振动检测条件；
若是，则生成车辆告警信息，并根据所述振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像；
通过车载远程信息处理器，将所述车辆告警信息和所述人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将所述车辆告警信息和所述人员图像转发至车主移动终端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过车企云平台将所述车辆告警信息和所述人员图像转发至车主移动终端之后，还包括：
通过车载远程信息处理器向预设距离范围内的，配置有车对外界信息交换模块的目标车辆发送人员图像；
当检测到某个目标车辆反馈的视频图像和对应的位置信息时，通过预设图像识别算法对所述视频图像进行人员识别，并判断所述视频图像的人员识别结果与所述人员图像的人员识别结果是否成功匹配；所述人员识别结果包括人脸识别结果和人员外形识别结果；
若是，则对所述视频图像和对应的位置信息进行本地存储。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
当检测到异常车辆通过车载远程信息处理器发送的人员图像时，若确定异常车辆发送的人员图像包括人员面部区域，则通过预设人脸识别算法，获取异常车辆发送的人员图像的人脸识别结果，以及摄像头视觉系统拍摄的各视频图像的人脸识别结果；
若检测到目标视频图像的人脸识别结果与异常车辆发送的人员图像的人脸识别结果成功匹配，则获取本车辆的第一位置信息，并将所述第一位置信息和目标视频图像发送至所述人员图像对应的异常车辆。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在当检测到异常车辆通过车载远程信息处理器发送的人员图像之后，还包括：
若确定异常车辆发送的人员图像不包括人员面部区域，则通过预设图像识别算法，获取异常车辆发送的人员图像的人员外形识别结果，以及摄像头视觉系统拍摄的各视频图像的人员外形识别结果；
若检测到关键视频图像的人员外形识别结果与异常车辆发送的人员图像的人员外形识别结果成功匹配，则获取本车辆的第二位置信息，并将所述第二位置信息和关键视频图像发送至所述人员图像对应的异常车辆，并接收所述人员图像对应的异常车辆反馈的更新后的人员图像；
所述人员图像对应的异常车辆用于通过预设人脸识别算法，对接收的关键视频图像进行人脸识别，若确定获取的人脸识别结果的置信度大于预设置信度阈值，则采用所述关键视频图像更新所述人员图像，并将更新后的人员图像反馈至关键视频图像的发送车辆。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，还包括：
实时获取与人员图像对应的异常车辆的距离，并在检测到所述距离大于预设距离时，通过车载远程信息处理器向预设距离范围内的各附近车辆广播异常车辆发送的人员图像；
所述各附近车辆用于当接收到目标车辆广播的人员图像时，通过预设图像识别算法，获取目标车辆广播的人员图像的人员识别结果，以及摄像头视觉系统拍摄的各视频图像的人员识别结果；
若检测到某个视频图像的人员识别结果与目标车辆广播的人员图像的人员识别结果成功匹配，则获取当前的位置信息，以及所检测视频图像的拍摄时间，并将所述当前的位置信息、所检测视频图像以及对应的拍摄时间发送至系统云平台，并通过车载远程信息处理器在预设距离范围内对目标车辆广播的人员图像进行再次广播。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像，包括：
根据所述振动信号，获取控制器局域网络总线信号，并通过所述控制器局域网络总线信号，控制摄像头视觉系统拍摄人员图像。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述振动信号是否满足预设振动检测条件，包括：
判断所述振动信号的幅度是否大于或者等于预设振动幅度；以及
判断所述振动信号的频率是否大于或者等于预设振动频率。
8.一种车辆报警装置，其特征在于，包括：
振动信号检测模块，用于当检测到预先部署的振动传感器的振动信号时，判断所述振动信号是否满足预设振动检测条件；
人员图像获取模块，用于若是，则生成车辆告警信息，并根据所述振动信号，通过摄像头视觉系统获取人员图像；
车辆告警信息发送模块，用于通过车载远程信息处理器，将所述车辆告警信息和所述人员图像发送至车企云平台，以通过车企云平台将所述车辆告警信息和所述人员图像转发至车主移动终端。
9.一种汽车，其特征在于，包括：
振动传感器，用于进行振动检测，并生成对应的振动信号；
摄像头视觉系统，用于根据振动信号，拍摄视频图像；
车载远程信息处理器，用于进行车辆与车企云平台，车辆与系统云平台以及车辆与车辆之间的通信；
车机设备，包括一个或多个处理器和存储装置；
所述存储装置，用于存储一个或多个计算机程序；
当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个所述处理器执行，使得所述一个或多个处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一所述的车辆报警方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的车辆报警方法。
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|---|---|
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Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114550465A (zh) * | 2022-04-26 | 2022-05-27 | 四川北斗云联科技有限公司 | 一种危险品运输车的高速公路管理系统 |
| CN114793334A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-07-26 | 广州万协通信息技术有限公司 | 基于车联网的救援呼叫方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114915725A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-08-16 | 歌尔科技有限公司 | 摄像头控制方法、装置、系统及计算机可读存储介质 |
| CN115273532A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-11-01 | 合众新能源汽车有限公司 | 一种停车状态监控方法、装置及电子设备 |
| CN116978144A (zh) * | 2023-07-26 | 2023-10-31 | 红石阳光(深圳)科技有限公司 | 一种车载无人值守时发生意外取证方法及系统 |
| CN118053240A (zh) * | 2024-01-24 | 2024-05-17 | 深圳鸿拾控股有限公司 | 立式广告机的数据处理方法及立式广告机 |
| CN118552438A (zh) * | 2024-07-25 | 2024-08-27 | 广州通达汽车电气股份有限公司 | 公交监控视频的人脸模糊方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103786685A (zh) * | 2012-10-26 | 2014-05-14 | 深圳市美赛达科技股份有限公司 | 一种驻车防盗方法和系统 |
| CN105857252A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-08-17 | 乐视网信息技术（北京）股份有限公司 | 汽车防盗追踪方法及系统 |
| CN106599774A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-04-26 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种车辆报警方法及装置 |
| CN110239488A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-09-17 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 车辆防盗视频联合录制方法及系统 |
| CN110723106A (zh) * | 2019-09-05 | 2020-01-24 | 成都亿盟恒信科技有限公司 | 一种基于车载人脸识别设备的行车监控系统及方法 |
| CN112977338A (zh) * | 2021-02-22 | 2021-06-18 | 广汽丰田汽车有限公司 | 车辆远程监控方法、车辆及可读存储介质 |
-
2021
- 2021-12-20 CN CN202111562384.2A patent/CN114267144A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103786685A (zh) * | 2012-10-26 | 2014-05-14 | 深圳市美赛达科技股份有限公司 | 一种驻车防盗方法和系统 |
| CN105857252A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-08-17 | 乐视网信息技术（北京）股份有限公司 | 汽车防盗追踪方法及系统 |
| CN106599774A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-04-26 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种车辆报警方法及装置 |
| CN110239488A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-09-17 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 车辆防盗视频联合录制方法及系统 |
| CN110723106A (zh) * | 2019-09-05 | 2020-01-24 | 成都亿盟恒信科技有限公司 | 一种基于车载人脸识别设备的行车监控系统及方法 |
| CN112977338A (zh) * | 2021-02-22 | 2021-06-18 | 广汽丰田汽车有限公司 | 车辆远程监控方法、车辆及可读存储介质 |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114915725A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-08-16 | 歌尔科技有限公司 | 摄像头控制方法、装置、系统及计算机可读存储介质 |
| CN114915725B (zh) * | 2022-04-25 | 2024-08-02 | 歌尔科技有限公司 | 摄像头控制方法、装置、系统及计算机可读存储介质 |
| CN114550465A (zh) * | 2022-04-26 | 2022-05-27 | 四川北斗云联科技有限公司 | 一种危险品运输车的高速公路管理系统 |
| CN114550465B (zh) * | 2022-04-26 | 2022-07-08 | 四川北斗云联科技有限公司 | 一种危险品运输车的高速公路管理系统 |
| CN114793334A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-07-26 | 广州万协通信息技术有限公司 | 基于车联网的救援呼叫方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114793334B (zh) * | 2022-06-21 | 2022-10-14 | 广州万协通信息技术有限公司 | 基于车联网的救援呼叫方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115273532A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-11-01 | 合众新能源汽车有限公司 | 一种停车状态监控方法、装置及电子设备 |
| CN116978144A (zh) * | 2023-07-26 | 2023-10-31 | 红石阳光(深圳)科技有限公司 | 一种车载无人值守时发生意外取证方法及系统 |
| CN116978144B (zh) * | 2023-07-26 | 2024-04-12 | 红石阳光(深圳)科技有限公司 | 一种车载无人值守时发生意外取证方法及系统 |
| CN118053240A (zh) * | 2024-01-24 | 2024-05-17 | 深圳鸿拾控股有限公司 | 立式广告机的数据处理方法及立式广告机 |
| CN118552438A (zh) * | 2024-07-25 | 2024-08-27 | 广州通达汽车电气股份有限公司 | 公交监控视频的人脸模糊方法、装置、设备及存储介质 |
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