CN115848545A - 摩托车安全监控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种摩托车安全监控方法，包括以下步骤：S1.获取摩托车的状态信息；S2.根据摩托车的状态信息判断当前摩托车的安全状态；S3.根据摩托车的安全状态输出预警信息；通过上述方法，能够对摩托车的状态进行实时且准确的监测，并能够准确识别出摩托车的事故状态以及进行及时预警，能够有效降低摩托车发生事故后情况恶化，从而确保摩托车及摩托车的驾乘人员的安全。
Description
技术领域
本发明涉及一种车辆预警方法，尤其涉及一种摩托车安全监控方法。
背景技术
由于经济以及便捷性使得摩托车成为了目前广泛使用的交通工具之一，包括燃油型摩托车和电动摩托车，但是，摩托车的行驶安全性受到诸多的影响，路面、行车环境以及驾驶员自身等均对摩托车的安全性造成影响。
现有技术中，对于摩托车的行驶安全预警缺乏研究，车辆的安全主要集中于汽车等的安全，比如安全气囊、碰撞等研究都做的非常全面，但是，由于摩托车结构的特殊性，导致这些研究对于摩托车来说基本上没有作用，现有技术中，对于摩托车在行驶过程中的安全风险以及静止时摩托车是否发生倾覆基本上都是基于提醒驾驶员注意安全，但是，如何对摩托车发生事故或者发生倾倒够准确且及时的识别一直以来就是一个技术难点，目前还没有有效的手段进行解决。
因此，为了解决上述技术问题，继续提出一种新的技术手段。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种摩托车安全监控方法，能够对摩托车的状态进行实时且准确的监测，并能够准确识别出摩托车的事故状态以及进行及时预警，能够有效降低摩托车发生事故后情况恶化，从而确保摩托车及摩托车的驾乘人员的安全。
本发明提供的一种摩托车安全监控方法，包括以下步骤：
S1.获取摩托车的状态信息；
S2.根据摩托车的状态信息判断当前摩托车的安全状态；
S3.根据摩托车的安全状态输出预警信息。
进一步，所述摩托车的状态信息包括摩托车的姿态信息和位置信息。
进一步，所述摩托车的状态信息还包括摩托车的车速信息和加速度信息。
进一步，所述摩托车的状态信息还包括摩托车现场的音视频信息。
进一步，所述摩托车的安全状态包括事故状态和预警状态；其中：
摩托车在静止时摔车事故和摩托车在行驶时出现事故；
摩托车的预警状态为行驶中存在潜在安全风险。
进一步，摩托车在静止时摔车通过如下方法判断：
判断摩托车的姿态信息中的倾角是否大于预设的事故倾角阈值，如是，则判断摩托车的倾角大于事故倾角阈值之前摩托车的车速是否为0，如是，则判定当前摩托车为静止摔车状态。
进一步，摩托车在行驶时出现事故通过如下方式确定：
判断摩托车在行驶中姿态信息中的倾角是否达到设定阈值，如是，则判断摩托车为行驶中出现事故。
进一步，判断摩托车为行驶中出现事故具体包括：
S21.判断摩托车的车速是否大于0，如是，则进入步骤S22，如否，则判断终止；
S22.判断摩托车的倾角所处的阈值范围：摩托车的倾角大于或者等于潜在风险倾角阈值且小于预设的事故倾角阈值，并且摩托车的倾角在标定初始倾角与事故倾角阈值范围内波动，则判定存在行驶潜在安全风险；如果摩托车的倾角大于预设的事故倾角阈值，则进入步骤S23，如果摩托车的倾角小于预设的事故倾角阈值并保持倾角不变，则进入步骤S24；
S23.判断摩托车的加速度绝对值是否大于预设的事故加速度阈值，如是，则判定当前摩托车发生事故；如果摩托车的倾角小于预设的事故倾角阈值且摩托车的加速度绝对值在小于事故加速度阈值的范围内往复波动，则判定存在行驶潜在安全风险；
S24.判断当前摩托车的位移是否大于0，如是，则判定摩托车发生事故。
进一步，当判断摩托车为在行驶时出现事故，将事故发生前设定的t1时间段内和事故发生后设定时间t2时间段内的现场音视频信息和摩托车的位置信息上传。
进一步，根据上传的现场音视频信息确定当前摩托车的事故是否达到救援等级，如是，向救援终端发送救援请求，救援请求至少包括摩托车的位置信息；
当判断摩托车在行驶中存在潜在风险时，向驾驶员输出提示信息；
当判断摩托车为静止时摔车，则向预置绑定人输出提示信息。
本发明的有益效果：通过本发明，能够对摩托车的状态进行实时且准确的监测，并能够准确识别出摩托车的事故状态以及进行及时预警，能够有效降低摩托车发生事故后情况恶化，从而确保摩托车及摩托车的驾乘人员的安全。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
以下进一步对本发明做出详细说明：
本发明提供的一种摩托车安全监控方法，包括以下步骤：
S1.获取摩托车的状态信息；其中，摩托车的状态信息由设置于摩托车的采集设备进行采集；
S2.根据摩托车的状态信息判断当前摩托车的安全状态；
S3.根据摩托车的安全状态输出预警信息，其中，预警信息输出对象包括驾驶人以及监控中心；通过上述方法，能够对摩托车的状态进行实时且准确的监测，并能够准确识别出摩托车的事故状态以及进行及时预警，能够有效降低摩托车发生事故后情况恶化，从而确保摩托车及摩托车的驾乘人员的安全。其中，车载终端为车载互联终端，即采用现有的车载T-box。
本实施例中，所述摩托车的状态信息包括摩托车的姿态信息和位置信息，其中，摩托车的姿态信息包括摩托车的倾角，采用现有的采集设备进行检测，比如陀螺仪等倾角传感器实现，位置信息通过现有的定位模块实现，比如GPS定位模块或者北斗定位模块，而且，根据摩托车的实时位置，还可以计算间隔时间内的位移参数。
本实施例中，所述摩托车的状态信息还包括摩托车的车速信息和加速度信息，车速采用现有的车速传感器，加速度采用现有的加速度传感器，当然，还可以通过现有的陀螺仪实现，即通过陀螺仪既采集摩托车的倾角，又采集摩托车的加速度。
本实施例中，所述摩托车的状态信息还包括摩托车现场的音视频信息，其中：摩托车的音视频信息通过现有的摄像头以及语音设备(包括麦克风、拾音器以及扬声器组成)进行采集，其中，摄像头至少包括用于采集摩托车行驶前方图像信息的摄像头和用于采集驾驶员正面的摄像头，当然，还可以设置更多摄像头，比如设置于摩托车尾部的摄像头，用于采集摩托车后方的图像，还比如设置于摩托车两侧的摄像头。
上述中，各传感器、摄像头以及语音设备均与车载T-box连接，而且，通过语音设备，监控终端还可以向驾乘人员进行安全询问，以确定事故的严重程度。
本实施例中，所述摩托车的安全状态包括事故状态和预警状态；其中：
摩托车在静止时摔车事故和摩托车在行驶时出现事故；
摩托车的预警状态为行驶中存在潜在安全风险。
具体地：
摩托车在静止时摔车通过如下方法判断：
判断摩托车的姿态信息中的倾角是否大于预设的事故倾角阈值，如是，则判断摩托车的倾角大于事故倾角阈值之前摩托车的车速是否为0，如是，则判定当前摩托车为静止摔车状态，其中，事故倾角阈值通过实际实验得到，通过上述步骤，能够准确识别出摩托车是否在静止状态发生倾倒摔车事故，并能够根据该判定结果进行及时预警，一方面通过语音设备进行提示，比如扬声器，还可以是声光报警器，而且，还可以通过车载控制设备向车主或者驾驶员(车主和驾驶员有可能不是相同，比如车主将车借给其他人)的智能移动终端(与设备通过4G、5G模块等方式通信连接)发送提示信息，车载控制设备比如车载T-box。
本实施例中，
判断摩托车在行驶中姿态信息中的倾角是否达到设定阈值，如是，则判断摩托车为行驶中出现事故。具体包括：
S21.判断摩托车的车速是否大于0，如是，则进入步骤S22，如否，则判断终止；
S22.判断摩托车的倾角所处的阈值范围：摩托车的倾角大于或者等于潜在风险倾角阈值且小于预设的事故倾角阈值，并且摩托车的倾角在标定初始倾角(由于倾角传感器存在一定偏差，从而需要进行测试标定，当完成测试标定后，此时倾角传感器输出的倾角值即为标定初始倾角)与事故倾角阈值范围内波动，则判定存在行驶潜在安全风险；如果摩托车的倾角大于预设的事故倾角阈值，则进入步骤S23，如果摩托车的倾角小于预设的事故倾角阈值并保持倾角不变，则进入步骤S24；其中，行驶潜在安全风险是指当前的行驶状态存在安全隐患，容易发生摔车事故，当这种情况发生后，需要提醒驾驶员保持正确的驾驶状态，则通过语音设备或者声光报警器实现提示，由车载控制设备箱语音设备以及声光报警器发送报警信息，比如倾角来回波动表示驾驶员存在走S形的可能，比如加速度来回波动表示驾驶员频繁做突然加速以及突然减速的动作，这些都存在潜在安全风险，其中：事故倾角阈值大于潜在风险倾角阈值；
S23.判断摩托车的加速度绝对值是否大于预设的事故加速度阈值，如是，则判定当前摩托车发生事故；如果摩托车的倾角小于预设的事故倾角阈值且摩托车的加速度绝对值在小于事故加速度阈值的范围内往复波动，则判定存在行驶潜在安全风险；
S24.判断当前摩托车的位移是否大于0，如是，则判定摩托车发生事故。上述中，表明了三种情况：一种是驾驶员为安全驾驶，走S形或者频繁加减速，这种存在潜在安全风险，第二种是摩托车发生了摔车事故，即摩托车倾角大于倾角预置，这时虽然发动机仍在工作，通过转速传感器转换而来的车速不为0，但是，此时的摩托车倾角不足以保证摩托车正常行驶，从而可以判断为摔车，第三种是：摩托车并未倾倒，但是此时摩托车的前后均有车辆并将摩托车夹在中间破使摩托车移动并产生位移，表明了摩托车发生了碰撞事故。
本实施例中，当判断摩托车为在行驶时出现事故，将事故发生前设定的t1时间段内和事故发生后设定时间t2时间段内的现场音视频信息和摩托车的位置信息上传至监控中心，t1和t2根据实际需要进行确定，比如t1确定为15秒，t2确定为30秒，在上述方式中，一方面能够截取到事故前后的图像信息，另一方面，不会整个上传摩托车的图像信息，从而能够保证用户的隐私安全，其中，上传现场音视频信息通过车载控制设备上传，比如通过车载T-box直接上传，还可以通过驾驶人的智能手机上传，其中，智能手机与车载T-box通过蓝牙通信连接，然后智能手机通过响应的APP上传。
本实施例中，监控中心根据所述接收到的现场音视频信息确定当前摩托车的事故是否达到救援等级，如是，向救援终端发送救援请求，救援请求至少包括摩托车的位置信息。救援等级根据实际需要进行确定，比如：
当发生一般的事故，为驾乘人员安全，车辆安全或者车辆轻微损伤等，此为轻微等级；则无需做出任何其他处理；
当发生事故后，通过监控中心(一般包括监控服务器及其相应的屏显设备等)、车载T-box以及语音设备或者监控中心通过驾驶员的智能手机向驾乘人员进行状况询问，如果在设定时间内无应答，则判断为紧急事故，通过现场的音视频信息，确定是否发送救援请求，比如120平台、拖车平台等。其中，救援请求至少包括摩托车的位置信息，当然还包括上述中所截取的音视频信息。
其中，监控中心与车载T-box之间采用4G模块、5G模块、Lora模块等实现通信连接。
当判断摩托车在行驶中存在潜在风险时，向驾驶员输出提示信息，其中，即通过车载T-box向语音设备输出安全驾驶提醒，比如提示“请注意安全驾驶”；
摩托车的车载终端判断摩托车为静止时摔车，则向预置绑定人输出提示信息，预置的绑定人可以是车主，也可以是其他驾驶员，通过预先设定即可，将预置绑定人的手机号等设置在车载控制设备中，通过与车载控制设备(比如车载T-box)通信连接的智能移动终端发送提示信息，当然，也通过语音设备进行提示。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种摩托车安全监控方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.获取摩托车的状态信息；
S2.根据摩托车的状态信息判断当前摩托车的安全状态；
S3.根据摩托车的安全状态输出预警信息。
2.根据权利要求1所述摩托车安全监控方法，其特征在于：所述摩托车的状态信息包括摩托车的姿态信息和位置信息。
3.根据权利要求2所述摩托车安全监控方法，其特征在于：所述摩托车的状态信息还包括摩托车的车速信息和加速度信息。
4.根据权利要求3所述摩托车安全监控方法，其特征在于：所述摩托车的状态信息还包括摩托车现场的音视频信息。
5.根据权利要求1所述摩托车安全监控方法，其特征在于：所述摩托车的安全状态包括事故状态和预警状态；其中：
摩托车在静止时摔车事故和摩托车在行驶时出现事故；
摩托车的预警状态为行驶中存在潜在安全风险。
6.根据权利要求5所述摩托车安全监控方法，其特征在于：摩托车在静止时摔车通过如下方法判断：
判断摩托车的姿态信息中的倾角是否大于预设的事故倾角阈值，如是，则判断摩托车的倾角大于事故倾角阈值之前摩托车的车速是否为0，如是，则判定当前摩托车为静止摔车状态。
7.根据权利要求5所述摩托车安全监控方法，其特征在于：摩托车在行驶时出现事故通过如下方式确定：
判断摩托车在行驶中姿态信息中的倾角是否达到设定阈值，如是，则判断摩托车为行驶中出现事故。
8.根据权利要求7所述摩托车安全监控方法，其特征在于：判断摩托车为行驶中出现事故具体包括：
S21.判断摩托车的车速是否大于0，如是，则进入步骤S22，如否，则判断终止；
S22.判断摩托车的倾角所处的阈值范围：摩托车的倾角大于或者等于潜在风险倾角阈值且小于预设的事故倾角阈值，并且摩托车的倾角在标定初始倾角与事故倾角阈值范围内波动，则判定存在行驶潜在安全风险；如果摩托车的倾角大于预设的事故倾角阈值，则进入步骤S23，如果摩托车的倾角小于预设的事故倾角阈值并保持倾角不变，则进入步骤S24；
S23.判断摩托车的加速度绝对值是否大于预设的事故加速度阈值，如是，则判定当前摩托车发生事故；如果摩托车的倾角小于预设的事故倾角阈值且摩托车的加速度绝对值在小于事故加速度阈值的范围内往复波动，则判定存在行驶潜在安全风险；
S24.判断当前摩托车的位移是否大于0，如是，则判定摩托车发生事故。
9.根据权利要求5所述摩托车安全监控方法，其特征在于：当判断摩托车为在行驶时出现事故，将事故发生前设定的t1时间段内和事故发生后设定时间t2时间段内的现场音视频信息和摩托车的位置信息上传。
10.根据权利要求8所述摩托车安全监控方法，其特征在于：根据上传的现场音视频信息确定当前摩托车的事故是否达到救援等级，如是，向救援终端发送救援请求，救援请求至少包括摩托车的位置信息；
当判断摩托车在行驶中存在潜在风险时，向驾驶员输出提示信息；
当判断摩托车为静止时摔车，则向预置绑定人输出提示信息。
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|---|---|---|---|---|
| CN116461637A (zh) * | 2023-04-11 | 2023-07-21 | 科莱德(惠州)电子有限公司 | 多功能车载仪表的显示方法、装置、设备及存储介质 |
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2022
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