CN116665460A - 一种交通规则辅助提醒方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于车辆的交通规则辅助提醒方法和系统,方法包括在车辆所在区域中实时检测道路特征和路况特征;基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中确定车辆的正确行为;检测车辆的实际行为;确定车辆的实际行为是否与正确行为相匹配;以及响应于确定车辆的实际行为与正确行为不匹配,对驾驶员进行提醒。本发明还提供了一种具有交通规则辅助提醒功能的车辆。
Description
技术领域
本发明涉及智能交通领域,更具体地,涉及一种交通规则辅助提醒方法和系统。
背景技术
近年来,各地交管部门开始严管严查交通违规行为,并且随着电子警察和路侧摄像头的普及,交通违规行为可以被容易地发现和记录下来。对当地交通规则或交通标志不熟悉的驾驶员很有可能不知道自己未按正确规则行驶,从而造成安全隐患,并且受到罚款和扣分的处罚,这有可能导致驾驶员在短时间内扣满12分,甚至被吊销驾照。例如,当驾驶员驾驶车辆经过人行横道时,由于分心而没有注意到正在通过人行横道的行人以及“注意行人”交通标志,则很有可能造成安全隐患以及被罚款200元和扣3分。
另外,目前虽然已经存在一些可进行违规提醒(例如,超速提醒)的智能导航系统,但这一般是基于地图数据来实现的(例如,基于地图数据中标识的限速路段等进行提醒),并未对当前的道路信息进行实时检测。然而,地图数据并不实时更新,例如,某一交叉路口被改建成了环岛,而地图在2年后才更新这一信息。此外,当前并不存在基于驾驶员的驾驶意图来判断违规风险并且进行提醒的系统。而且,当前存在的系统均需要附加设备(例如,路侧传感器等),其中一些还需要接入交管中心数据库,这是很难实现的。
因此,为了尽可能利用车辆已有的硬件来判断驾驶员的驾驶意图是否存在违规风险并且在驾驶员分心或不熟悉交通规则的情况下及时提醒驾驶员避免违规,期望能够提供一种用于车辆的交通规则辅助提醒方法和系统。
发明内容
提供本发明内容以便以简化形式介绍将在以下具体实施方式中进一步的描述一些概念。本发明内容并非旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征,也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。
根据本发明的一个方面,提供了一种用于车辆的交通规则辅助提醒方法,所述方法包括:在所述车辆所在区域中实时检测道路特征和路况特征;基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中确定所述车辆的正确行为;检测所述车辆的实际行为;确定所述车辆的实际行为是否与所述正确行为相匹配;以及响应于确定所述车辆的实际行为与所述正确行为不匹配,对驾驶员进行提醒。
根据本发明的一个实施例,所述道路特征包括所述车辆周围环境中的一个或多个交通灯、交通标志、路面标记和车道线,并且所述路况特征包括行人、车辆和行车前方障碍物。
根据本发明的进一步实施例,所述交通规则数据库存储在车端或云端,并且所述交通规则数据库包括关于各地交通规则以及相应违规后果的信息。
根据本发明的进一步实施例,基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中确定所述车辆的正确行为进一步包括:基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中检索对应的交通规则;以及基于所检索到的交通规则来确定所述车辆的正确行为。
根据本发明的进一步实施例,所述行为包括以下之一:打开转向灯;踩下油门踏板;踩下制动踏板;转动方向盘;直行;或静止不动。
根据本发明的进一步实施例,在所述车辆所在区域中实时检测道路特征和路况特征进一步包括:基于由车辆上的多个传感器设备实时获取的传感器数据来对所述车辆周围环境进行分析以检测道路特征和路况特征。
根据本发明的进一步实施例,响应于确定所述车辆的实际行为与所述正确行为不匹配,对驾驶员进行提醒进一步包括:响应于确定所述车辆的实际行为与所述正确行为不匹配,通过语音或视觉显示来提醒驾驶员当前行为的后果以及相应的正确行为。
根据本发明的另一方面,提供了一种用于车辆的交通规则辅助提醒系统,所述系统包括:特征检测模块,所述特征检测模块被配置成在所述车辆所在区域中实时检测道路特征和路况特征;匹配确定模块,所述匹配确定模块被配置成:基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中确定所述车辆的正确行为;检测所述车辆的实际行为;确定所述车辆的实际行为是否与所述正确行为相匹配;以及智能提醒模块,所述智能提醒模块被配置成响应于确定所述车辆的实际行为与所述正确行为不匹配,对驾驶员进行提醒。
根据本发明的一个实施例,所述道路特征包括所述车辆周围环境中的一个或多个交通灯、交通标志、路面标记和车道线,并且所述路况特征包括行人、车辆和行车前方障碍物。
根据本发明的进一步实施例,所述交通规则数据库存储在车端或云端,并且所述交通规则数据库包括关于各地交通规则以及相应违规后果的信息。
根据本发明的进一步实施例,所述匹配确定模块被进一步配置成:基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中检索对应的交通规则;以及基于所检索到的交通规则来确定所述车辆的正确行为。
根据本发明的进一步实施例,所述行为包括以下之一:打开转向灯;踩下油门踏板;踩下制动踏板;转动方向盘;直行;或静止不动。
根据本发明的进一步实施例,所述特征检测模块进一步被配置成:基于由车辆上的多个传感器设备实时获取的传感器数据来对所述车辆周围环境进行分析以检测道路特征和路况特征。
根据本发明的进一步实施例,所述智能提醒模块进一步被配置成:响应于确定所述车辆的实际行为与所述正确行为不匹配,通过语音或视觉显示来提醒驾驶员当前行为的后果以及相应的正确行为。
根据本发明的又一方面,提供了一种具有交通规则辅助提醒功能的车辆,所述车辆包括:至少一个传感器,所述至少一个传感器被配置成在车辆所在区域中实时捕捉道路特征和路况特征;电子控制单元,所述电子控制单元被配置成执行如前述方面所述的方法;以及一个或多个输出设备,所述一个或多个输出设备被配置成通过语音或视觉显示来提醒驾驶员当前行为的后果以及相应的正确行为。
针对现有技术中存在的问题,本发明提供了一种交通规则辅助提醒方法和系统,该方法和系统至少具有以下优点:
1、通过对交通规则中定义的标志进行检测和识别,并且从预定义的交通规则数据库中进行检索来判断车辆是否按正确规则行驶(例如,是否在驾驶通过人行横道时礼让行人),从而有助于避免驾驶员分心或不熟悉当地交通规则而造成的安全隐患或受到处罚(例如,罚款或扣分);以及
2、仅利用车辆已有的硬件来进行检测,不需要附加设备或接入交管中心数据库,节省了附加开销。
通过阅读下面的详细描述并参考相关联的附图,这些及其他特点和优点将变得显而易见。应该理解,前面的概括说明和下面的详细描述只是说明性的,不会对所要求保护的各方面形成限制。
附图说明
为了能详细地理解本发明的上述特征所用的方式,可以参照各实施例来对以上简要概述的内容进行更具体的描述,其中一些方面在附图中示出。然而应该注意,附图仅示出了本发明的某些典型方面,故不应被认为限定其范围,因为该描述可以允许有其它等同有效的方面。
图1示出了根据本发明的一个实施例的交通规则辅助提醒系统的架构示意图。
图2示出了根据本发明的一个实施例的交通规则辅助提醒方法的示意流程图。
图3-6示出了根据本发明的一个实施例的在驾驶员的驾驶意图存在潜在违规风险时进行智能提醒的各种场景的示例。
图7示出了根据本发明的一个实施例的支持交通规则辅助提醒的示例性车辆。
具体实施方式
下面结合附图详细描述本发明,本发明的特点将在以下的具体描述中得到进一步的显现。贯穿说明书所使用的术语“车辆”是指任何类型的汽车,包括但不限于轿车、货车、卡车、公共汽车等。为简单起见,关于“汽车”来描述本发明。说明书中使用的术语“A或B”是指“A和B”和“A或B”,而不是意味着A和B是排他的,除非另有说明。
图1是根据本发明的一个实施例的交通规则辅助提醒系统100的架构示意图。如图1所示,智能提醒系统100可至少包括特征检测模块101、匹配确定模块102和智能提醒模块103。
特征检测模块101可在车辆所在区域中实时检测道路特征和路况特征,其中道路特征是指车辆周围环境的静态特征,包括例如车辆周围环境中的一个或多个交通灯、交通标志、路面标记和车道线等,路况特征是指车辆周围环境的动态特征,包括例如行人、车辆和行车前方障碍物等。在一些情形中,对交通灯进行检测和识别进一步包括检测汽车周围环境中的一个或多个交通灯的位置并且识别其状态(例如,红灯、绿灯、黄灯),其中可以利用基于模型的方法或基于深度学习的方法来对交通灯进行检测和识别。在一些情形中,对交通标志进行检测和识别进一步包括检测汽车周围环境中的一个或多个交通标志的位置并且识别其类别(例如,禁止左转、停止信号、普通让行等),其中可以例如利用颜色阈值分割算法和主成分分析方法来检测和识别交通标志。在一些情形中,对路面标记进行检测和识别进一步包括检测汽车周围环境中的路面标记的位置并且识别其类别(例如,车道标记、道路标记、消息和人行横道)。一个重要的路面标记是道路中的车道定义(例如,左转车道标记、直行车道标记、右转车道标记等)。在一些情形中,特征检测模块101可利用车载相机来实时拍摄车辆周围环境的图片,并且随后对所拍摄的图片进行图像分析以识别出道路特征和路况特征。在一些情形中,特征检测模块101还可利用车辆上已有的多个传感器设备(例如,激光雷达、立体视觉和单目视觉等)来感知车辆周围环境,进行对象检测与识别,从而识别出道路特征和路况特征(例如,车道线特征等)。图像分析技术可包括基于特征的算法和基于模型的算法。在特征检测模块101利用基于特征的算法来进行图像分析以检测例如车道线的示例中,可首先进行图像特征提取(例如,边缘信息),并且随后按照预定规则检测车道线标记。在特征检测模块101利用基于模型的算法来进行图像分析以检测例如车道线的示例中,可以首先建立道路模型,分析图像信息以获取参数,从而完成车道线检测。
匹配确定模块102可基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中确定车辆的正确行为,检测车辆的实际行为,并且确定车辆的实际行为是否与正确行为相匹配。在本文中,车辆的行为可被定义为驾驶员对车辆进行的操作以及车辆的当前状态,包括例如打开转向灯、踩下油门踏板、踩下制动踏板、转动方向盘、直行或静止不动等。在一些情形中,匹配确定模块102可基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中检索对应的交通规则,并且基于所检索到的交通规则来确定车辆的正确行为。例如,匹配确定模块102可基于检测到的实线车道线来从预定义的交通规则数据库中检索到对应的交通规则为禁止压实线变道,并且随后基于该交通规则来确定车辆的正确行为应是保持直行而不能越线变道,随后,可检测到车辆的实际行为是打开转向灯,并且转动方向盘,这意味着驾驶员有意进行越线变道,因此可确定车辆的实际行为与正确行为不匹配,驾驶员存在违规风险,因此需要对驾驶员进行及时提醒以避免可能的安全隐患和处罚。在一些情形中,交通规则数据库存储在车端或云端,其中交通规则数据库可包括关于世界各地交通规则以及相应违规后果的信息。交通规则数据库还可以是自定义的,或者可以根据各地交通规则的更新而实时更新。
智能提醒模块103可响应于确定车辆的实际行为与正确行为不匹配,对驾驶员进行提醒。在一些情形中,智能提醒模块103可语音提醒驾驶员当前行为的后果以及相应的正确行为。在一个示例中,智能提醒模块103可在检测到驾驶员的变道意图之后语音提醒驾驶员“此处双实线,禁止变道,否则罚款200元,扣两分”。在其他情形中,智能提醒模块103还可通过车机或HUD显示来提醒驾驶员当前行为的后果以及相应的正确行为。
本领域技术人员能够理解,本发明的智能提醒系统既可以以硬件形式实现,也可以以软件形式实现,并且各模块可以任意合适的方式合并或组合。
图2示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆的交通规则辅助提醒方法200的示意流程图。方法200开始于步骤201,特征检测模块101可实时检测车辆周围环境的道路特征和路况特征,其中道路特征可包括例如车辆周围环境中的一个或多个交通灯、交通标志、路面标记和车道线,路况特征可包括例如行人、车辆和行车前方障碍物。
在步骤202,匹配确定模块102可基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中确定车辆的正确行为。具体而言,匹配确定模块102可基于检测到的特征来从预定义的交通规则数据库中检索相应的交通规则,并且基于检索到的规则来判断车辆的正确行为。例如,匹配确定模块102可基于检测到人行横道以及行人来确定车辆的正确行为应是停车让行人先行。交通规则数据库可从车辆端直接获取,或者联网从云端获取,其中在交通规则数据库中存储有关于各地交通规则以及相应违规后果(例如,罚款或记分)的信息。
在步骤203,匹配确定模块102可检测车辆当前的实际行为,其中车辆行为包括例如直行、静止不动、打开转向灯、踩下油门踏板、踩下制动踏板、转动方向盘等。例如,匹配确定模块102可检测到车辆当前的转向灯打开且方向盘转动,这指示驾驶员意图进行转向或越线变道。
在步骤204,匹配确定模块102可确定车辆的实际行为是否与交通规则数据库中指示的正确行为相匹配。换言之,匹配确定模块102可通过确定车辆的实际行为是否与检索到的正确行为相匹配来判断驾驶员的驾驶行为是否存在潜在违规风险。例如,车辆的实际行为是转向灯打开且方向盘转动(指示变道意图),而交通规则数据库中指示的正确行为是不能变道,则可确定车辆的实际行为与正确行为不匹配。
在步骤205,智能提醒模块103可响应于确定车辆的实际行为与正确行为不匹配,对驾驶员进行提醒。该提醒可以通过语音或视觉显示(例如,HUD显示、在车机显示器上显示)的方式来呈现。例如,在上述示例中,智能提醒模块103可响应于确定驾驶员具有变道的意图,经由车辆内部扬声器来语音提醒驾驶员“此处禁止变道,否则罚款200元,扣两分”。
图3-6示出了根据本发明的一个实施例的在驾驶员的驾驶意图存在潜在违规风险时进行智能提醒的各种场景的示例。在图3中所示的示例场景中,系统100可对车载相机所实时拍摄的图片进行图像分析以检测到车辆周围环境中的中心车道路面标记、中心车道线和正常车道线。系统100可随后通过检索预定义的交通规则数据库来检索到正确的行为应是在左转/右转之前先驶入中心车道。随后,系统100可检测到车辆的当前行为是打开左转向灯以及踩下制动踏板减速慢行,这指示驾驶员意图在正常车道左转,而这与正确驾驶规则(驶入中心车道后左转)不匹配。由此,系统100可确定车辆的实际行为与正确行为不匹配,即,驾驶员存在潜在的违规风险,并且通过语音或文字形式提醒驾驶员驶入中心车道后减速左转。
在图4中所示的示例场景中,系统100可通过对象检测来检测到车辆周围环境中的校车以及校车上的“STOP”标志。系统100可随后通过检索预定义的交通规则数据库以搜索在该场景中应如何驾驶,并且检索到相应的正确行为应是停止等待校车先行。随后,系统100可检测到车辆的当前行为是继续直行且没有停车意图(例如,没有踩下制动踏板),而这与正确交通规则(即,停车等待校车先行)不匹配。由此,系统100可确定车辆的实际行为与正确行为不匹配,即,驾驶员存在潜在的违规风险,并且通过语音或文字形式提醒驾驶员应停车等待校车先行。
在图5中所示的示例场景中,系统100可通过对象检测和图像分析来检测到车辆周围环境中的人行横道以及正通过人行横道的行人。系统100可随后通过检索预定义的交通规则数据库来确定礼让行人的正确方式应为停车等待行人通过人行横道。随后,系统100可检测到车辆的当前行为是继续直行且没有停车意图(例如,没有踩下制动踏板),而这与从交通规则数据库检索到的正确规则(即,停车等待行人通过人行横道)不匹配。由此,系统100可确定车辆的实际行为与正确行为不匹配,即,驾驶员存在潜在的违规风险,并且通过语音或文字形式提醒驾驶员应停车等待行人通过人行横道,否则罚款200元,扣3分。
在图6中所示的示例场景中,系统100可利用车载传感器(例如,车载相机)来检测到当前车道上的积水以及车道旁的行人。系统100可随后通过检索预定义的交通规则数据库来找到处理该场景的正确方式应为减速慢行以避免积水溅到行人,在此,该交通规则数据库中的规则可以是自定义的,并且可基于实际的交通场景来进行更新。随后,系统100可检测到车辆的当前行为是继续直行且没有减速意图(例如,没有踩下制动踏板),而这与从交通规则数据库检索到的正确规则(即,减速慢行以避免积水溅到行人)不匹配。由此,系统100可确定车辆的实际行为与正确行为不匹配,即,驾驶员存在潜在的违规风险,并且通过语音或文字形式提醒驾驶员应在通过积水路段时减速慢行。
可以理解,还存在上述场景的各种组合以及其他利用交通规则辅助提醒系统100来进行及时智能提醒的各种场景。
图7示出了根据本发明的一个实施例的支持在驾驶员的驾驶意图具有违规风险时进行智能提醒的示例性车辆700。车辆700可包括至少一个传感器702,该至少一个传感器702被配置成在车辆所在区域中实时捕捉道路特征和路况特征。该至少一个传感器702可以是视觉传感器(车载相机)、毫米波传感器、激光传感器等。随后可对视觉传感器所捕捉的图片进行图像分析以检测道路特征(例如,车道线、交通标志、行人等)。车辆700还可包括电子控制单元(ECU)704。电子控制单元可一般用于控制车辆的行驶状态以及实现其各种功能,其主要是利用各种传感器、总线的数据采集与交换,来判断车辆状态以及驾驶员的驾驶意图并通过执行器来操控汽车。该电子控制单元704可支持本文中所描述的各种功能,包括:在车辆所在区域中实时检测道路特征和路况特征;基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中确定车辆的正确行为;检测车辆的实际行为;确定车辆的实际行为是否与正确行为相匹配;以及响应于确定车辆的实际行为与正确行为不匹配,对驾驶员进行提醒。另外,车辆700还可包括一个或多个输出设备706,包括例如扬声器、车载显示器等。该一个或多个输出设备706可被配置成通过语音或视觉显示来提醒驾驶员当前行为的后果以及相应的正确行为。
本文中所描述的功能可以在硬件、由处理器执行的软件、固件、或其任何组合中实现。如果在由处理器执行的软件中实现,则各功能可以作为一条或多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。其他示例和实现落在本公开及所附权利要求的范围内。例如,由于软件的本质,本文描述的功能可使用由处理器执行的软件、硬件、固件、硬连线或其任何组合来实现。实现功能的特征也可物理地位于各种位置,包括被分布以使得功能的各部分在不同的物理位置处实现。
以上所已经描述的内容包括所要求保护主题的各方面的示例。当然,出于描绘所要求保护主题的目的而描述每一个可以想到的组件或方法的组合是不可能的,但本领域内的普通技术人员应该认识到,所要求保护主题的许多进一步的组合和排列都是可能的。从而,所公开的主题旨在涵盖落入所附权利要求书的精神和范围内的所有这样的变更、修改和变化。
Claims (15)
1.一种用于车辆的交通规则辅助提醒方法,所述方法包括:
在所述车辆所在区域中实时检测道路特征和路况特征;
基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中确定所述车辆的正确行为;
检测所述车辆的实际行为;
确定所述车辆的实际行为是否与所述正确行为相匹配;以及
响应于确定所述车辆的实际行为与所述正确行为不匹配,对驾驶员进行提醒。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述道路特征包括所述车辆周围环境中的一个或多个交通灯、交通标志、路面标记和车道线,并且所述路况特征包括行人、车辆和行车前方障碍物。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述交通规则数据库存储在车端或云端,并且所述交通规则数据库包括关于各地交通规则以及相应违规后果的信息。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中确定所述车辆的正确行为进一步包括:
基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中检索对应的交通规则;以及
基于所检索到的交通规则来确定所述车辆的正确行为。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述行为包括以下之一:
打开转向灯;
踩下油门踏板;
踩下制动踏板;
转动方向盘;
直行;或
静止不动。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述车辆所在区域中实时检测道路特征和路况特征进一步包括:
基于由车辆上的多个传感器设备实时获取的传感器数据来对所述车辆周围环境进行分析以检测道路特征和路况特征。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,响应于确定所述车辆的实际行为与所述正确行为不匹配,对驾驶员进行提醒进一步包括:
响应于确定所述车辆的实际行为与所述正确行为不匹配,通过语音或视觉显示来提醒驾驶员当前行为的后果以及相应的正确行为。
8.一种用于车辆的交通规则辅助提醒系统,所述系统包括:
特征检测模块,所述特征检测模块被配置成在所述车辆所在区域中实时检测道路特征和路况特征;
匹配确定模块,所述匹配确定模块被配置成:
基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中确定所述车辆的正确行为;
检测所述车辆的实际行为;
确定所述车辆的实际行为是否与所述正确行为相匹配;以及
智能提醒模块,所述智能提醒模块被配置成响应于确定所述车辆的实际行为与所述正确行为不匹配,对驾驶员进行提醒。
9.如权利要求8所述的系统,其特征在于,所述道路特征包括所述车辆周围环境中的一个或多个交通灯、交通标志、路面标记和车道线,并且所述路况特征包括行人、车辆和行车前方障碍物。
10.如权利要求8所述的系统,其特征在于,所述交通规则数据库存储在车端或云端,并且所述交通规则数据库包括关于各地交通规则以及相应违规后果的信息。
11.如权利要求10所述的系统,其特征在于,所述匹配确定模块被进一步配置成:
基于检测到的道路特征和路况特征来从预定义的交通规则数据库中检索对应的交通规则;以及
基于所检索到的交通规则来确定所述车辆的正确行为。
12.如权利要求8所述的系统,其特征在于,所述行为包括以下之一:
打开转向灯;
踩下油门踏板;
踩下制动踏板;
转动方向盘;
直行;或
静止不动。
13.如权利要求8所述的系统,其特征在于,所述特征检测模块进一步被配置成:
基于由车辆上的多个传感器设备实时获取的传感器数据来对所述车辆周围环境进行分析以检测道路特征和路况特征。
14.如权利要求8所述的系统,其特征在于,所述智能提醒模块进一步被配置成:
响应于确定所述车辆的实际行为与所述正确行为不匹配,通过语音或视觉显示来提醒驾驶员当前行为的后果以及相应的正确行为。
15.一种具有交通规则辅助提醒功能的车辆,所述车辆包括:
至少一个传感器,所述至少一个传感器被配置成在车辆所在区域中实时捕捉道路特征和路况特征;
电子控制单元,所述电子控制单元被配置成执行如权利要求1-7中任一项所述的方法;以及
一个或多个输出设备,所述一个或多个输出设备被配置成通过语音或视觉显示来提醒驾驶员当前行为的后果以及相应的正确行为。
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PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication |