CN114822058B

CN114822058B - 一种基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法、系统、车载终端及存储介质

Info

Publication number: CN114822058B
Application number: CN202210510850.0A
Authority: CN
Inventors: 贺鹏麟
Original assignee: Shenzhen Zhihui Chelian Technology Co ltd
Current assignee: Shenzhen Zhihui Chelian Technology Co ltd
Priority date: 2022-05-11
Filing date: 2022-05-11
Publication date: 2023-03-03
Anticipated expiration: 2042-05-11
Also published as: CN114822058A

Abstract

本申请公开了一种基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法、系统、车载终端及存储介质，其中，所述方法包括：获取车辆状态信息，判断车辆是否启动；当车辆为行驶状态，基于位置信息，获取信号灯状态；基于信号灯状态，获取对应的车辆行驶信息；基于车辆行驶信息，与规范行驶信息对比，判断当前车辆行驶状态是否符合规范；若当前车辆行驶状态不符合规范，给与提示并发送该次不符合规范信息，通过本申请所述方案，能够基于信号灯状态，判断在对应的信号灯状态下的驾驶员行车是否规范，并在不规范时予以提示和上报，提高行车规范的管控，从而降低车辆行驶不规范的情况发生。

Description

一种基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法、系统、车载终端及存储介质

技术领域

本申请涉及车辆驾驶管控领域，尤其涉及一种基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法、系统、车载终端及存储介质。

背景技术

由于部分地区交管部门要求渣土车在通过斑马线时严格遵守操作规范。但由于渣土车驾驶员的驾驶座位高，存在一定的视觉盲区，在通过信号灯路口斑马线时，无法合理判定停车位置与斑马线或前车的距离，存在看不到前方通行的行人和非机动车的情况，易引发交通事故。

因此，基于上述问题，现有技术还有待改进。

发明内容

本申请的目的是对信号灯路口的车辆行驶信息进行监控，规范车辆行驶。

本申请的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：

本申请第一方面，公开了一种基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，包括：

获取车辆状态信息，判断车辆是否启动；

当车辆为行驶状态，基于位置信息，获取信号灯状态；

基于信号灯状态，获取对应的车辆行驶信息；

基于车辆行驶信息，与规范行驶信息对比，判断当前车辆行驶状态是否符合规范；

若当前车辆行驶状态不符合规范，给与提示并发送该次不符合规范信息。

本申请上述方案，通过在车辆启动时，基于信号灯的状态，获取对应的车辆行驶信息，与规范信息对比，判断车辆是否符合驾驶规范，并在不符合驾驶规范的时候给与提示并发送该次不规范信息，便于对车辆在信号灯路口的驾驶规范进行监测。

可选的，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，获取车辆状态信息，判断车辆是否启动的步骤之后还包括：

在车辆为行驶状态，获取驾驶员的视觉范围，确定视觉盲区。

本申请上述方案，通过获取驾驶员的视觉范围，确定视觉盲区，便于对驾驶员的行车规范进行监测。

可选的，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，当车辆为行驶状态，基于位置信息，获取信号灯状态的步骤包括：

获取信号灯图像；

基于信号灯图像，筛选出信号灯区域的局部图像；

对信号灯区域的局域图像进行颜色过滤，保留预定颜色；

基于过滤后保留的预定颜色，对应输出信号灯状态。

本申请上述方案，通过获取信号灯图像，并筛选出局部图像，过滤其他颜色，保留预定颜色，从而对应输出信号灯状态，提高信号灯的识别精度。

可选的，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，基于信号灯状态，获取对应的车辆行驶信息的步骤包括：

当信号灯为绿灯时，获取车辆的行驶车速信息；

当信号灯为红灯时，获取车辆的停车位置信息。

本申请上述方案，通过在绿灯状态获取车速信息以及红灯状态获取车辆停车位置信息，确定车辆的行驶状态信息，便于针对不同的情况分析行车操作是否规范。

可选的，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，基于车辆行驶信息，与规范行驶信息对比，判断当前车辆行驶状态是否符合规范的步骤包括：

当信号灯为绿灯时，基于获取的行驶车速信息，与预定车速范围对比；

在车速在预定车速范围内时，判断当前车辆符合规范；

当车速不在预定车速范围内时，判断当前车辆车速不符合规范。

本申请上述方案，在绿灯状态下，获取车速信息与预定车速对比，超出预定范围，则表示行车操作不规范，在预定范围内则表示行车操作规范，便于规范驾驶员的安全驾驶行为。

可选的，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，基于车辆行驶信息，与规范行驶信息对比，判断当前车辆行驶状态是否符合规范的步骤还包括：

当信号灯为红灯时，判断当前车辆前方是否有其他车辆；

若当前车辆前方没有车辆，获取车辆与斑马线之间的距离；

若当前车辆前方有其他车辆，获取当前车辆与前车车辆之间的距离；

当车辆与斑马线之间的距离或当前车辆与前车车辆之间的距离小于判断阈值时，判断当前车辆停车距离不符合规范。

本申请上述方案，通过在绿灯状态下，基于不同的路况信息，获取车辆与前车车辆或斑马线的距离，来对应判断行车车速是否规范。

可选的，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，当车辆与斑马线之间的距离或当前车辆与前车车辆之间的距离小于判断阈值时，判断当前车辆行驶状态不符合规范的步骤包括：

在车辆为行驶状态，获取驾驶员的视觉范围，确定视觉盲区后，如果当前车辆与斑马线之间的距离或当前车辆与前车车辆之间的距离小于视野范围内最小值，判断当前车辆行驶不符合规范。

本申请上述方案，通过视觉盲区，进行车辆停车位置是否规范的判断，进一步的提高行车安全。

本申请另一方面，公开了一种基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测系统，其中，包括：

车辆状态获取模块，用于获取车辆状态信息，判断车辆是否启动；

信号灯状态获取模块，用于当车辆为行驶状态，基于位置信息，获取信号灯状态；

行驶信息获取模块，用于基于信号灯状态，获取对应的车辆行驶信息；

规范驾驶判断模块，用于基于车辆行驶信息，与规范行驶信息对比，判断当前车辆行驶状态是否符合规范；

规范驾驶提示模块，用于当前车辆不符合规范时，给与提示并发送该次不符合规范信息。

本申请另一方面，公开了一种车载终端，其中，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被处理器加载并执行如上所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法的计算机程序。

本申请另一方面，公开了一种存储介质，其中，存储有能够被处理器加载并执行如权上所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法的计算机程序。

综上所述，本申请公开了一种基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法、系统、车载终端及存储介质，其中，所述方法包括：获取车辆状态信息，判断车辆是否启动；当车辆为行驶状态，基于位置信息，获取信号灯状态；基于信号灯状态，获取对应的车辆行驶信息；基于车辆行驶信息，与规范行驶信息对比，判断当前车辆行驶状态是否符合规范；若当前车辆行驶状态不符合规范，给与提示并发送该次不符合规范信息，通过本申请所述方案，能够基于信号灯状态，判断在对应的信号灯状态下的驾驶员行车是否规范，并在不规范时予以提示和上报，提高行车规范的管控，从而降低车辆行驶不规范的情况发生。

附图说明

图1是本申请所述基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法的步骤流程图。

图2是本申请所述基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法的实施例，人眼的可视区域示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请作进一步详细说明。

本申请第一实施例，公开了一种基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，能够对信号灯路口的行车规范进行提示监测，具体的，所述方法包括：

S1.获取车辆状态信息，判断车辆是否启动；

S2.当车辆为行驶状态，基于位置信息，获取信号灯状态；

S3.基于信号灯状态，获取对应的车辆行驶信息；

S4.基于车辆行驶信息，与规范行驶信息对比，判断当前车辆行驶状态是否符合规范；

S5.若当前车辆行驶状态不符合规范，给与提示并发送该次不符合规范信息。

本申请实施例中，为了实现对行车规范进行提示监测，需要对车辆的状态信息进行监测，具体的，在进行状态监测时，首先需要判断车辆是否启动，如果车辆不是启动状态，则不存在行车规范监测，这里提到的启动状态为车辆还未启动，若启动后，中途停车时，车辆是处于停止状态，但是并未熄火，因此，在车辆是处于启动状态时，则存在驾驶员的行车不规范导致危险，因此，需要判断车辆是否行使规范，在信号灯路口处，会存在信号灯颜色不同的情况，不同的信号灯状态会对应有不同的车辆规范行驶标准，获取到信号灯状态后，会获取对应的车辆行驶信息，并基于车辆行驶信息与信号灯状态对应的规范行驶信息进行对比，从而判断出当前车辆行驶状态是否符合规范，在车辆不符合规范时，会给与提示，提示驾驶员规范驾驶，并同时发送该次不符合规范信息，便于对不规范驾驶行为进行记录，以扣分或者警示等，使用户知悉不规范行驶的后果，从而规范驾驶员的驾驶行为，减少后续不规范驾驶行为的发生，具体发送不符合规范信息，可以基于不同的场景，例如是公司进行驾驶员驾驶行为管控，可发送信息至公司后台，如果是交管部门进行管控，则可发送信息至交管部门的后台。

本申请实施例中，优选通过车速传感器来获取车辆是否为行驶状态，判断车速不为0，则表示车辆为行驶状态，优选车速传感器安装在驱动桥壳上。

在具体实施过程中，例如渣土车，车辆较大，会存在较大的视觉盲区，而在视觉盲区内有行人或者车辆通过时，驾驶员是看不到的，因此，在例如斑马线的情况下，如果车辆过于靠前，虽然说车头处并未超过斑马线，但是驾驶员的可视范围内，存在斑马线上的部分区域的视觉盲区，如果有人或者非机动车辆在视觉盲区通过，驾驶员不能通过肉眼察觉，因此，可能存在安全隐患，因此，基于上述问题，本申请实施例中，需要确定视觉盲区，减少安全隐患。

具体的，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，获取车辆状态信息，判断车辆是否启动的步骤之后还包括：

本申请实施例中，如果车辆尚未启动，可能会存在无人的情况，因此，在获取视觉盲区时，需要判断车辆为启动状态，在车辆启动状态下，获取驾驶员的视觉范围，从而确定视觉盲区，本申请具体举例说明，设有前置摄像头，安装在驾驶室内挡风玻璃正中间靠下的位置，朝向渣土车的正前方，用于采集前方斑马线位置以及前方信号灯信息，具体的摄像头位置不限，通过前置摄像头可以获取前方的图像，可以分析出信号灯的状态以及斑马线或车辆图像，而为了确定视觉盲区，通过安装车内摄像头，优选安装在驾驶员左前仪表台上，具体的位置也不限定，面朝驾驶员安装，可以识别驾驶员头部区域，确定驾驶员的眼睛区域，当判定车辆启动时，车内摄像头启动拍摄，通过获取人脸图像，来检测出驾驶员的面部图像，再根据面部标识算法，可以定位出人眼区域，本申请实施例中，优选通过HOG特征模型，进行驾驶员面部图像的识别检测。

在确定了眼睛区域后，需要确定视觉盲区，本申请实施例中，具体步骤包括：

(1)以车内摄像头为坐标原点，建立与车辆方向坐标系方向相同的坐标系。根据车内摄像头与所识别的眼睛区域的相对位置，得到眼睛区域的空间坐标(a，b，c)，其竖坐标c即为眼睛相对车内摄像头的高度。又已知摄像头距离地面的高度h，进而得到眼睛距离地面的高度H＝h+c。如果车内摄像头高于人眼区域，则c为负值，H＝h+c其实就是摄像头的高度减去眼睛区域与摄像头的距离，而当车内摄像头低于人眼区域，则c坐标为正值，H＝h+c其实就是摄像头的高度加上眼睛区域与摄像头的距离。

(2)在同样的坐标系下，提前确定前风挡玻璃下沿线相对车内摄像头的纵坐标e和竖坐标f，找到风挡玻璃下沿线与眼睛区域相同横坐标的点，记作A点(a，e，f)。通过A点(a，e，f)与眼睛区域(a，b，c)的三坐标数值，可得到A点(a，e，f)与眼睛区域(a，b，c)之间的垂直高度g＝c-f和水平距离i＝b-e，又由(1)得到的眼睛区域距离地面的高度H，根据相似三角形原理，参阅图2，由下式计算出渣土车驾驶员眼睛能看到的最接近渣土车边沿线L1与驾驶员眼睛的水平距离X。

根据车内摄像头距离车头的水平距离j以及车内摄像头与眼睛区域的水平距离a，可得到渣土车驾驶员眼睛能看到的最接近渣土车边沿线L1到渣土车之间的盲区的水平距离d1＝X-j-a。

在判断车辆是否规范驾驶，需要有判断依据，而判断依据依照信号灯的状态，会有所区别，因此，需要获取信号灯状态，本申请实施例中，具体的，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，当车辆为行驶状态，基于位置信息，获取信号灯状态的步骤包括：

获取信号灯图像；

基于信号灯图像，筛选出信号灯区域的局部图像；

对信号灯区域的局域图像进行颜色过滤，保留预定颜色；

基于过滤后保留的预定颜色，对应输出信号灯状态。

本申请实施例中，在对信号灯状态进行获取时，首先需要获取信号灯的图像，通过前置摄像头获取车辆前方的图像，会存在很多干扰信息，比如说前方车辆，树木等，因此，需要筛选出信号灯区域的局部图像，得到局部图像后，需要进行颜色识别，本申请实施例中，通过颜色过滤实现颜色的过滤，保留预定颜色，优选保留红色和绿色，基于过滤后保留的预定颜色，是绿色，则输出信号灯状态为绿灯，是红色，则输出信号灯状态为红灯，本申请只对于红灯和绿灯进行规范提示，因为信号灯状态会更新，在红灯过程中跳变为绿灯，则会对应绿灯的规范标准，而在绿灯跳变为黄灯，由于不保留黄色，黄灯会有2-3秒的间隔，在黄灯变为红灯时，则会基于红灯的规范标准进行判断，因此，对于黄灯的行驶信息不做规范，如果黄灯状态不规范，则跳变为红灯时，车辆必然是不符合规范的。

本申请具体的，信号灯的图像获取是基于位置信息来控制的，实施例中，通过车载GPS模块，结合导航信息，导航信息会对应有红绿灯路口信息，预设一距离，例如200米，当距离导航信息中的红绿灯路口200米时，开启前置摄像头获取图像，针对交通灯图像特征，采用Sobel边缘检测算法提取信号灯图像边缘，对边缘图像采用数字形态处理，实现对交通信号灯的定位，将定位后信号灯区域转换成HSV颜色空间，并只保留红色或绿色通道，再判断信号灯的颜色状态，从而识别出信号灯颜色。待识别精度达到95％以上，可用于对前方信号灯颜色进行识别。

在识别出信号灯的状态后，红灯和绿灯对应有不同的规范标准，也对应有获取不同的车辆行驶信息，具体的，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，基于信号灯状态，获取对应的车辆行驶信息的步骤包括：

当信号灯为绿灯时，获取车辆的行驶车速信息；

当信号灯为红灯时，获取车辆的停车位置信息。

本申请实施例中，由于只保留红灯和绿灯，在信号灯识别为绿灯时，此时，规范信息则为车速信息，需要规范车辆的行驶速度，避免超速或者车速过低，而在信号灯为红灯时，则车辆需要停止，并且停车的位置需要符合规范。

具体的，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，基于车辆行驶信息，与规范行驶信息对比，判断当前车辆行驶状态是否符合规范的步骤包括：

在车速在预定车速范围内时，判断当前车辆符合规范；

当车速不在预定车速范围内时，判断当前车辆不符合规范。

本申请实施例中，可以基于规范行驶标准，预设标准车速范围，例如在经过路口时，车速在20-40km/h则符合规范，因此通过获取车辆的车速，在车速高于40km/h时，表示车辆不符合规范，而在车速处于20km/h-40km/h的区间内时，则表示车辆行驶是规范的。

而当信号灯状态为红灯时，需要确定车辆的位置信息，具体的，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，基于车辆行驶信息，与规范行驶信息对比，判断当前车辆行驶状态是否符合规范的步骤还包括：

当信号灯为红灯时，判断当前车辆前方是否有其他车辆；

若当前车辆前方没有车辆，获取车辆与斑马线之间的距离；

当车辆与斑马线之间的距离或当前车辆与前车车辆之间的距离小于判断阈值时，判断当前车辆不符合规范。

本申请实施例中，在信号灯为红灯时，会存在不同的情况，例如在经过红绿灯路口时，前方车辆都过了路口，此时信号灯变为红灯，当前驾驶的车辆为车队的第一辆车，此时需要获取车辆与斑马线之间的距离，来判断是否符合规范，而在当前车辆前方，存在其他车辆时，则对应参考标准为当前车辆与前车车辆的距离，当两种情况的距离小于对应的判断阈值时，则判断当前车辆停车距离不符合规范。

具体的，判断当前车辆是否为第一辆车可以通过前置摄像头获取车辆前方图像来进行判断，并且能获取对应的当前车辆与斑马线的距离或者是与前车的距离：

当渣土车位于车队中第一个，即前方无车，可看到斑马线时，利用逆透视变换原理将前置摄像头拍摄到的道路图像转换为俯视图像，采用Sobel边缘检测模块提取斑马线边缘信息，采用霍夫变换对斑马线进行曲线拟合，实现斑马线的识别。选择在不同场景下采集的道路图像，对斑马线进行识别。识别结束后，对最靠近渣土车的斑马线边沿线L2进行多次标定，确定此时前置摄像头距L2的真实距离。当准确率达到95％以上时，可计算出前置摄像头距离最靠近渣土车的斑马线边沿线L2的水平距离k，已知前置摄像头距离渣土车车头的距离m，进而确定渣土车最前方距斑马线的距离d2＝k-m。

当渣土车非车队中第一个，即前方有车，斑马线被遮挡时，利用车牌四角特征匹配的方法，获得前方车牌的像素点坐标，利用视差原理，通过车牌像素宽度与实际车牌宽度，计算前置摄像头与前车的车距n，从而计算出前车与渣土车车头的距离d3＝n-m。

本申请实施例中，具体的距离的判断阈值也可以进行规范限定，为了更安全，阈值可以设定相对较大。

而在具体实施过程中，前述方案提到了，视觉盲区的确定，在红灯情况下，会存在行人或非机动车辆正常横穿马路，因此，减少视觉盲区内有行人或非机动车辆的情况发生，因此，本申请实施例中，所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其中，当车辆与斑马线之间的距离或当前车辆与前车车辆之间的停车距离小于判断阈值时，判断当前车辆不符合规范的步骤包括：

在车辆为行驶状态，获取驾驶员的视觉范围，确定视觉盲区后，如果当前车辆与斑马线之间的距离或当前车辆与前车车辆之间的距离小于视野范围内最小值，判断当前车辆停车不符合规范。

本申请实施例中，当车辆为队列第一辆车时，若d2＝k-m≥2米，认为行车行为符合规范。否则，斑马线区域刚好存在于驾驶人视觉盲区。根据处理器输出的实际距离L，提醒“此次停车距离斑马线L米，不符合规范”。

当车辆不是队列第一辆车时，若d3＝n-m≥d1＝X-j-a，认为行人和非机动车在车辆前方通行时驾驶员能看到。否则，提醒“此次停车距离小于盲区距离，不符合规范”。

当驾驶员行车行为不符合规范时，可以通过车载4G模块/5G模块等将违规数据发送回公司或者监管中心的后台，对违规行为进行统一分析处理。有对应的处罚，驾驶员的行车规范就会有一定程度上的加强。

车辆状态获取模块，用于获取车辆状态信息，判断车辆是否行驶；

本申请实施例中，具体的，优选车载终端包括前置摄像头、车内摄像头、车速传感器、GPS模块、处理器、4G模块、语音提醒装置。处理器中包含上述各个模块，能够实现相应的判断处理功能。

所述前置摄像头，安装在驾驶室风挡玻璃正中间靠下位置，朝向渣土车正前方，用于采集前方斑马线位置和前方信号灯信息；所述车内摄像头安装在驾驶员左前侧仪表台上，面朝驾驶员安装，用来识别驾驶员头部区域，并大致定位驾驶员眼睛区域；所述车速传感器安装在驱动桥壳内，用来测渣土车的行驶速度；所述GPS模块安装在驾驶室内，用来获取渣土车的实时位置；所述处理器安装在驾驶室内部，对所得数据进行处理，绿灯时输出车速大小，红灯时输出驾驶员距斑马线或前车的停车距离，并将结果输出到语音提醒系统；所述4G模块安装在驾驶室内，用于将处理器中的驾驶员违规数据发送回公司或者监管中心后台，统一分析处理驾驶员的不规范行车行为；所述语音提醒系统安装在驾驶室内部，用来提醒驾驶员的行车行为是否规范。

前置摄像头的输出端、车内摄像头的输出端、车速传感器输出端及GPS模块的输出端连接处理器的输入端，处理器的输出端与4G模块输入端、语音提醒系统输入端相连。

本申请的系统的具体实施是通过以下技术方案来实现：系统在具体实施时，能够对应实现以下步骤：

判定车辆启动，识别并标定驾驶员眼睛区域：

通过安装在驱动桥壳上的车速传感器传给处理器的数据，判断出渣土车是否启动。当判定渣土车启动时，车内摄像头启动拍摄，通过HOG特征模型检测出图像中的驾驶人面部图像，根据面部标识算法，标定出驾驶员眼睛区域。

视觉盲区水平距离的确定：

(1)以车内摄像头为坐标原点，建立与车辆坐标系方向相同的坐标系。根据步骤一中识别到驾驶员的眼睛区域相对车内摄像头的位置，得到眼睛区域的空间坐标，其竖坐标即为眼睛区域与车内摄像头之间的垂直高度。又已知摄像头距离地面的高度，进而得到眼睛距离地面的高度。

(2)在同样的坐标系下，提前确定前风挡玻璃下沿线相对车内摄像头的纵坐标和竖坐标，将风挡玻璃下沿线与眼睛区域相同横坐标的点，记作A点。通过A点与眼睛区域的三坐标数值，可得到A点与眼睛区域之间的垂直高度和水平距离，又由(1)中得到的眼睛区域距离地面的高度，根据相似三角形原理，可计算出渣土车驾驶员眼睛能看到的最接近渣土车边沿线L1与驾驶员眼睛的水平距离。根据车内摄像头距离车头的水平距离及车内摄像头与眼睛区域的水平距离，可得到L1到渣土车之间的盲区的水平距离d1。

信号灯颜色识别：

GPS模块结合预先设计的数据，判断出渣土车距离路口的距离。达到一定距离时，前置摄像头开始拍摄，针对交通灯图像特征，采用Sobel边缘检测算法提取信号灯图像边缘，对边缘图像采用数字形态处理，实现对交通信号灯的定位，将定位后信号灯区域转换成HSV颜色空间，并只保留红色或绿色通道，再判断信号灯的颜色状态，从而识别出信号灯颜色。待识别精度达到一定值后，即可对前方信号灯颜色进行识别。当识别到的信号灯为绿灯时，可不停车，不进行步骤四。当识别到的信号灯为红灯时，需要停车，并进行步骤四。

渣土车与斑马线或前车的距离：

(1)当渣土车位于车队中第一个，即前方无车，可看到斑马线时，利用逆透视变换原理将前置摄像头拍摄到的道路图像转换为俯视图像，采用Sobel边缘检测模块提取斑马线边缘信息，采用霍夫变换对斑马线进行曲线拟合，实现斑马线的识别。选择在不同场景下采集的道路图像，对斑马线进行识别。识别结束后，对最靠近渣土车的斑马线边沿线L2进行多次标定，确定此时前置摄像头距L2的真实距离。达到一定准确率后，可用于计算出前置摄像头距L2的真实水平距离，进而确定渣土车最前方距斑马线的距离d2。

(2)当渣土车非车队中第一个，即前方有车，斑马线被遮挡时，利用车牌四角特征匹配的方法，获得前方车牌的像素点坐标，利用视差原理，通过车牌像素宽度与实际车牌宽度，计算前置摄像头与前车的车距，从而计算出前车与渣土车车头的距离d3。

判断渣土车驾驶员行车行为是否规范：

(1)信号灯为绿灯时，判断车速是否符合规范。

经车速传感器传给处理器的车速信息，由处理器判断车速是否超过一定阈值。超过阈值，则提醒“车速不符合规范”。

(2)信号灯为红灯时，判断步骤四中的d2与d3是否符合规范。

当渣土车位于车队中第一个，d2超过某一值时，认为符合规定。否则根据处理器输出的实际距离L，提醒“此次停车距离斑马线L米，不符合规范”。

当渣土车非车队中第一个，d3大于d1时，认为行人和非机动车在渣土车前方通行时驾驶员能看到。否则，提醒“此次停车距离小于盲区距离，不符合规范”。

当驾驶员行车行为不符合规范时，4G模块将违规数据发送回公司或者监管中心的后台，对违规行为进行统一分析处理。

本申请另一实施例，公开了一种车载终端，其中，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被处理器加载并执行如上所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法的计算机程序。

本申请另一实施例，公开了一种存储介质，其中，存储有能够被处理器加载并执行如权上所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法的计算机程序。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

本具体实施方式的实施例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，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims

1.一种基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其特征在于，包括：

获取车辆状态信息，判断车辆是否启动；

当车辆为行驶状态，基于位置信息，获取信号灯状态；

基于信号灯状态，获取对应的车辆行驶信息；

若当前车辆行驶状态不符合规范，给与提示并发送不符合规范信息；

获取车辆状态信息，判断车辆是否启动的步骤之后还包括：

在车辆为行驶状态，获取驾驶员的视觉范围，确定视觉盲区；

基于信号灯状态，获取对应的车辆行驶信息的步骤包括：

当信号灯为绿灯时，获取车辆的行驶车速信息；

当信号灯为红灯时，获取车辆的停车位置信息；

基于车辆行驶信息，与规范行驶信息对比，判断当前车辆行驶状态是否符合规范的步骤还包括：

当信号灯为红灯时，判断当前车辆前方是否有其他车辆；

若当前车辆前方没有车辆，获取车辆与斑马线之间的距离；

当车辆与斑马线之间的距离或当前车辆与前车车辆之间的距离小于判断阈值时，判断当前车辆停车距离不符合规范；

当车辆与斑马线之间的距离或当前车辆与前车车辆之间的距离小于判断阈值时，判断当前车辆停车距离不符合规范的步骤包括：

在车辆为行驶状态，获取驾驶员的视觉范围，确定视觉盲区后，如果当前车辆与斑马线之间的距离或当前车辆与前车车辆之间的距离小于视野范围内最小值，判断当前车辆停车距离不符合规范。

2.根据权利要求1所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其特征在于，当车辆为行驶状态，基于位置信息，获取信号灯状态的步骤包括：

获取信号灯图像；

基于信号灯图像，筛选出信号灯区域的局部图像；

对信号灯区域的局域图像进行颜色过滤，保留预定颜色；

基于过滤后保留的预定颜色，对应输出信号灯状态。

3.根据权利要求1所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法，其特征在于，基于车辆行驶信息，与规范行驶信息对比，判断当前车辆行驶状态是否符合规范的步骤包括：

在车速在预定车速范围内时，判断当前车辆符合规范；

当车速不在预定车速范围内时，判断当前车辆不符合规范。

4.一种基于权利要求1-3任一所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法的行车规范驾驶提示监测系统，其特征在于，包括：

规范驾驶提示模块，用于当前车辆行驶状态不符合规范驾驶时，给与提示并发送不符合规范信息；

所述规范驾驶判断模块还用于在车辆为行驶状态，获取驾驶员的视觉范围，确定视觉盲区后，如果当前车辆与斑马线之间的距离或当前车辆与前车车辆之间的距离小于视野范围内最小值，判断当前车辆停车距离不符合规范。

5.一种车载终端，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-3任一所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法的计算机程序。

6.一种存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-3任一所述的基于信号灯路口的行车规范驾驶提示监测方法的计算机程序。