CN116714596A - 一种自动驾驶数据处理系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自动驾驶数据处理系统及方法，包括车辆信息采集模块、导航信息采集模块、车内影像采集模块、其他信息采集模块、数据处理模块与信息发送模块；所述车辆信息采集模块用于在自动驾驶过程中采集车辆信息，所述导航信息采集模块用于在自动驾驶过程中采集当导航路线信息；所述车内影像采集模块用于在自动驾驶过程中采集车内实时影像信息，所述车外影像采集模块用于在自动驾驶过程中采集车外实时影像信息；所述数据处理模块用于对车辆信息、导航路线信息、车内实时影像信息与车外实时影像信息进行处理，获取到车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息。本发明能够更全面的对自动驾驶数据进行处理，保证自动驾驶的安全。

Description

一种自动驾驶数据处理系统及方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶领域，具体涉及一种自动驾驶数据处理系统及方法。
背景技术
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆；
自动驾驶技术虽然已经非常成熟，但在现有状况下，多还是作为驾驶辅助，因此在自动驾驶过程中，需要通过自动驾驶数据处理系统及方法来处理自动驾驶数据来保证行驶安全。
现有的自动驾驶数据处理系统及方法，数据处理效果较差，不能更好的保证自动驾驶的安全，给自动驾驶数据处理系统及方法的使用带来了一定的影响，因此，提出一种自动驾驶数据处理系统及方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有的自动驾驶数据处理系统及方法，数据处理效果较差，不能更好的保证自动驾驶的安全，给自动驾驶数据处理系统及方法的使用带来了一定的影响的问题，提供了一种自动驾驶数据处理系统及方法。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括车辆信息采集模块、导航信息采集模块、车内影像采集模块、其他信息采集模块、数据处理模块与信息发送模块；
所述车辆信息采集模块用于在自动驾驶过程中采集车辆信息，所述导航信息采集模块用于在自动驾驶过程中采集当导航路线信息；
所述车内影像采集模块用于在自动驾驶过程中采集车内实时影像信息，所述车外影像采集模块用于在自动驾驶过程中采集车外实时影像信息；
所述数据处理模块用于对车辆信息、导航路线信息、车内实时影像信息与车外实时影像信息进行处理，获取到车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息；
所述信息发送模块用于在车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端。
进一步在于，所述车内警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车内影像信息，从车内影像信息进行驾驶位的人脸影像识别，当识别出人脸警示信息，即生成车内警示信息；
当车内影像信息中的驾驶位未识别人脸影像信息，即重新进行车内影像信息采集，再次采集到的车内影像信息中的驾驶位仍未识别到人脸影像信息，即生成停车控制信息，停车控制信息即控制车辆自动行驶到安全位置后停止车辆，当停车控制信息生成时，车辆处于警示位置时，即生成警示通报信息，警示通报信息生成后，在车内循环播放提示音。
进一步在于，所述人脸警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到车内影像信息，从车内影像信息提取出，选取出驾驶位的人脸影像信息，对其进行特征点标记，并对特征点进行处理，获取到第一特征参数信息、第二特征参数与第三特征参数，当第一特征参数、第二特征参数与第三特征参数中至少两个存在异常时，即生成人脸警示信息。
进一步在于，所述特征点标记的具体过程如下：提取出采集到的驾驶位的人脸影像信息，将人脸影像信息中左眼的两个眼角分别标记为点A1和点A2，之后再采集上眼皮的最高点和下眼皮的最低点，将其标记为点A3和A4；
对人脸影像信息中右眼进行上述过程的处理，获取到点B1、B2、B3和B4；
再提取出驾驶位的人脸影像信息，采集鼻尖点，将其标记为点C；
再对驾驶位的人脸影像信息选取人脸影像中的下巴位置的最左侧点和最右侧点，将其标记为点D1和D2。
进一步在于，所述对特征点进行处理获取到第一特征参数信息、第二特征参数与第三特征参数的具体过程如下：提取出特征点A1、A2、A3和A4，将点A1与A2分别和A3连线获取到线段L1和线段L2，将点A1与A2分别和A4连线获取到线段L3和线段L4，线段L1、L2、L3和L4围成标识图形Aa；
再对特征点B1、B2、B3和B4进行与上述过程相同的处理，获取到标识图形Bb，对标识图形Aa和标识图形Bb进行面积采集，即获取到第一特征参数；
提取出特征点C，以方向盘的中点所在高度为基准高度，作一条水平线P，之后测量出特征点C与水平线P之间的长度即获取到第二特征参数；
提取出特征点D1和D2，将D1和D2连线获取到线段E，将线段E的中点标记为D3，测量出D3与水平线P之间的长度，即获取到第三特征参数。
进一步在于，所述第一特征参数、第二特征参数与第三特征参数的异常判定过程如下：在预设时长内每隔预设时间段采集一次第一特征参数，获取到多个第一特征参数，之后对多个第一特征参数进行分析，当多个第一特征参数连续小于预设值或者小于警示值的数量大于预设值，即表示第一特征参数异常；
连续采集x个第二特征参数和第三特征参数信息，当第二特征参数中小于预设值的数量超过x/3，即表示第二特征参数异常，当第三特征参数信息小于预设值的数量超过x/3，即表示第三特征参数异常。
进一步在于，所述车外警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车外影像信息，对车外影像信息为车辆前方影像信息与车辆后方影像信息，对车辆前方影像信息进行其他车辆模型识别获取到前方其他车辆，之后对影像信息进行实时处理，获取到实时前方车辆距离信息；
再对车辆后方影像信息进行其他车辆模型识别获取到后方其他车辆，之后对影像信息进行实时处理，获取到实时后方车辆距离信息；
对实时前方车辆距离信息与实时后方车辆距离信息进行处理，当实时前方车辆距离信息与实时后方车辆距离信息中任意一个存在异常时，即生成车外警示信息。
进一步在于，所述实时前方车辆距离信息与实时后方车辆距离信息的异常判定过程如下：提取出采集到的实时前方车辆距离信息，实时前方车辆距离信息为多个前方车辆距离信息的集合，当实时前方车辆距离信息连续变小，且最后采集到的前方车辆距离小于警示值，即表示实时前方车辆距离信息存在异常；
实时后方车辆距离信息为多个后方车辆距离信息的集合，当实时后方车辆距离信息连续变小，且最后采集到的后方车辆距离小于警示值，即表示实时后方车辆距离信息存在异常。
进一步在于，所述车辆警示信息的具体过程如下：提取出采集到的车辆信息，车辆信息包括车辆实时位置信息与车辆实时车速信息，每个预设时长即采集一次车辆实时位置信息Q，连续采集m次，m≥5，之将采集到m次车辆实时位置信息Q按照顺序连线，获取到实时行驶路线图K1，之后从导航信息中提取出导航路线的预设导航路线图K2，将实时行驶路线图K1与预设导航路线图K2进行相似度比对，当相似度小于预设值时，即生成车辆警示信息；
再提取出车辆实时车速信息与车辆实时位置信息，从导航信息中提取出车辆实时位置的限速信息，当车辆实时车速信息大于限速信息时，即生成车辆警示信息。
一种自动驾驶数据处理方法。所述处理方法包括以下步骤：
步骤一：在自动驾驶过程中采集车辆信息与当导航路线信息；
步骤二：在自动驾驶过程中采集通过车内设置的影像采集设备采集车内实时影像信息；
步骤三：在自动驾驶过程中采集通过车外设置的影像采集设备采集车外实时影像信息；
步骤四：对车辆信息、导航路线信息、车内实时影像信息与车外实时影像信息进行处理，获取到车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息；
步骤五：在车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端。
本发明相比现有技术具有以下优点：该自动驾驶数据处理系统及方法，通过对车辆影像信息进行处理，能过了解到自动驾驶过程中驾驶人的状况现在的自动驾驶技术主要还是起辅助作用，在正常行驶过程中，还是需要驾驶人员集中注意力来应对突发状况，因此实时的监测驾驶人的状态，在发现其异常时，及时的进行警示，避免交通事故的发生，同时通过在车辆行驶过程中，通过该系统对车辆外部的影像数据进行处理，发现异常时及时的进行警示，能够更好的保证自动驾驶的，让该数据处理系统能够更加全面的保证自动驾驶的安全，并且该数据处理系统及方法在自动驾驶过程对车辆的行驶路径和速度进行了综合处理，在发现数据异常及时的进行警示，更进一步的保证自动驾驶车辆的行驶安全，让该系统及方法更加值得推广使用。
附图说明
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种自动驾驶数据处理系统，包括车辆信息采集模块、导航信息采集模块、车内影像采集模块、其他信息采集模块、数据处理模块与信息发送模块；
所述车辆信息采集模块用于在自动驾驶过程中采集车辆信息，所述导航信息采集模块用于在自动驾驶过程中采集当导航路线信息；
所述车内影像采集模块用于在自动驾驶过程中采集车内实时影像信息，所述车外影像采集模块用于在自动驾驶过程中采集车外实时影像信息；
所述数据处理模块用于对车辆信息、导航路线信息、车内实时影像信息与车外实时影像信息进行处理，获取到车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息；
所述信息发送模块用于在车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端；
通过对车辆影像信息进行处理，能过了解到自动驾驶过程中驾驶人的状况现在的自动驾驶技术主要还是起辅助作用，在正常行驶过程中，还是需要驾驶人员集中注意力来应对突发状况，因此实时的监测驾驶人的状态，在发现其异常时，及时的进行警示，避免交通事故的发生，同时通过在车辆行驶过程中，通过该系统对车辆外部的影像数据进行处理，发现异常时及时的进行警示，能够更好的保证自动驾驶的，让该数据处理系统能够更加全面的保证自动驾驶的安全，并且该数据处理系统及方法在自动驾驶过程对车辆的行驶路径和速度进行了综合处理，在发现数据异常及时的进行警示，更进一步的保证自动驾驶车辆的行驶安全，让该系统及方法更加值得推广使用。
所述车内警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车内影像信息，从车内影像信息进行驾驶位的人脸影像识别，当识别出人脸警示信息，即生成车内警示信息；
当车内影像信息中的驾驶位未识别人脸影像信息，即重新进行车内影像信息采集，再次采集到的车内影像信息中的驾驶位仍未识别到人脸影像信息，即生成停车控制信息，停车控制信息即控制车辆自动行驶到安全位置后停止车辆，当停车控制信息生成时，车辆处于警示位置时，即生成警示通报信息，警示通报信息生成后，在车内循环播放提示音；
该系统通过对采集到车内影像数据进行处理，能够了解到车内驾驶人员是否存在异常，在发现异常，及时的进行警示，从而减少在自动驾驶过程突发意外，驾驶人反应不及时导致的意外发生。
所述人脸警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到车内影像信息，从车内影像信息提取出，选取出驾驶位的人脸影像信息，对其进行特征点标记，并对特征点进行处理，获取到第一特征参数信息、第二特征参数与第三特征参数，当第一特征参数、第二特征参数与第三特征参数中至少两个存在异常时，即生成人脸警示信息；
通过上述过程，能够更加准确的生成人脸警示信息，避免了人脸警示信息误发送的状况发生。
所述特征点标记的具体过程如下：提取出采集到的驾驶位的人脸影像信息，将人脸影像信息中左眼的两个眼角分别标记为点A1和点A2，之后再采集上眼皮的最高点和下眼皮的最低点，将其标记为点A3和A4；
对人脸影像信息中右眼进行上述过程的处理，获取到点B1、B2、B3和B4；
再提取出驾驶位的人脸影像信息，采集鼻尖点，将其标记为点C；
再对驾驶位的人脸影像信息选取人脸影像中的下巴位置的最左侧点和最右侧点，将其标记为点D1和D2；
通过上述过程，能够更加准确的进行特征点的提取，为后续数据处理提供稳定的数据支持。
所述对特征点进行处理获取到第一特征参数信息、第二特征参数与第三特征参数的具体过程如下：提取出特征点A1、A2、A3和A4，将点A1与A2分别和A3连线获取到线段L1和线段L2，将点A1与A2分别和A4连线获取到线段L3和线段L4，线段L1、L2、L3和L4围成标识图形Aa；
再对特征点B1、B2、B3和B4进行与上述过程相同的处理，获取到标识图形Bb，对标识图形Aa和标识图形Bb进行面积采集，即获取到第一特征参数；
提取出特征点C，以方向盘的中点所在高度为基准高度，作一条水平线P，之后测量出特征点C与水平线P之间的长度即获取到第二特征参数；
提取出特征点D1和D2，将D1和D2连线获取到线段E，将线段E的中点标记为D3，测量出D3与水平线P之间的长度，即获取到第三特征参数；
所述第一特征参数、第二特征参数与第三特征参数的异常判定过程如下：在预设时长内每隔预设时间段采集一次第一特征参数，获取到多个第一特征参数，之后对多个第一特征参数进行分析，当多个第一特征参数连续小于预设值或者小于警示值的数量大于预设值，即表示第一特征参数异常；
第一特征参数异常即表示驾驶人员的眼皮频繁的闭合，可能存在疲劳驾驶或打瞌睡等状况；
连续采集x个第二特征参数和第三特征参数信息，当第二特征参数中小于预设值的数量超过x/3，即表示第二特征参数异常，当第三特征参数信息小于预设值的数量超过x/3，即表示第三特征参数异常；
第二特征参数异常和第三特征参数异常即表示驾驶人员频繁的低头，可能存在与驾驶无关的其他行为，需要进行警示；
上述过程中的预设值为驾驶进入车辆时采集其初始的人脸影像，对其进行处理即能够获取到对应的预设值。
所述车外警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车外影像信息，对车外影像信息为车辆前方影像信息与车辆后方影像信息，对车辆前方影像信息进行其他车辆模型识别获取到前方其他车辆，之后对影像信息进行实时处理，获取到实时前方车辆距离信息；
再对车辆后方影像信息进行其他车辆模型识别获取到后方其他车辆，之后对影像信息进行实时处理，获取到实时后方车辆距离信息；
对实时前方车辆距离信息与实时后方车辆距离信息进行处理，当实时前方车辆距离信息与实时后方车辆距离信息中任意一个存在异常时，即生成车外警示信息；
通过上述过程，对车辆前后的影像信息进行处理，在发现车辆异常靠近时，及时的进行警示，从而避免交通事故的发生。
所述实时前方车辆距离信息与实时后方车辆距离信息的异常判定过程如下：提取出采集到的实时前方车辆距离信息，实时前方车辆距离信息为多个前方车辆距离信息的集合，当实时前方车辆距离信息连续变小，且最后采集到的前方车辆距离小于警示值，即表示实时前方车辆距离信息存在异常；
实时后方车辆距离信息为多个后方车辆距离信息的集合，当实时后方车辆距离信息连续变小，且最后采集到的后方车辆距离小于警示值，即表示实时后方车辆距离信息存在异常；
通过上述过程，能够更加准确的进行危险判定，上述过程中的预设值根据实际需求进行自动设定。
所述车辆警示信息的具体过程如下：提取出采集到的车辆信息，车辆信息包括车辆实时位置信息与车辆实时车速信息，每个预设时长即采集一次车辆实时位置信息Q，连续采集m次，m≥5，之将采集到m次车辆实时位置信息Q按照顺序连线，获取到实时行驶路线图K1，之后从导航信息中提取出导航路线的预设导航路线图K2，将实时行驶路线图K1与预设导航路线图K2进行相似度比对，当相似度小于预设值时，即生成车辆警示信息；
再提取出车辆实时车速信息与车辆实时位置信息，从导航信息中提取出车辆实时位置的限速信息，当车辆实时车速信息大于限速信息时，即生成车辆警示信息；
通过上述过程，能够了解到自动驾驶的车辆是否标准的按照既定的导航路线和速度进行自动驾驶，在发现存在异常时，及时的进行警示并切换回人工驾驶模式，从而避免意外发生。
一种自动驾驶数据处理方法。所述处理方法包括以下步骤：
步骤一：在自动驾驶过程中采集车辆信息与当导航路线信息；
步骤二：在自动驾驶过程中采集通过车内设置的影像采集设备采集车内实时影像信息；
步骤三：在自动驾驶过程中采集通过车外设置的影像采集设备采集车外实时影像信息；
步骤四：对车辆信息、导航路线信息、车内实时影像信息与车外实时影像信息进行处理，获取到车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息；
步骤五：在车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端。
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。
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。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种自动驾驶数据处理系统，其特征在于，包括车辆信息采集模块、导航信息采集模块、车内影像采集模块、其他信息采集模块、数据处理模块与信息发送模块；
所述车辆信息采集模块用于在自动驾驶过程中采集车辆信息，所述导航信息采集模块用于在自动驾驶过程中采集当导航路线信息；
所述车内影像采集模块用于在自动驾驶过程中采集车内实时影像信息，所述车外影像采集模块用于在自动驾驶过程中采集车外实时影像信息；
所述数据处理模块用于对车辆信息、导航路线信息、车内实时影像信息与车外实时影像信息进行处理，获取到车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息；
所述信息发送模块用于在车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端。
2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶数据处理系统，其特征在于：所述车内警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车内影像信息，从车内影像信息进行驾驶位的人脸影像识别，当识别出人脸警示信息，即生成车内警示信息；
当车内影像信息中的驾驶位未识别人脸影像信息，即重新进行车内影像信息采集，再次采集到的车内影像信息中的驾驶位仍未识别到人脸影像信息，即生成停车控制信息，停车控制信息即控制车辆自动行驶到安全位置后停止车辆，当停车控制信息生成时，车辆处于警示位置时，即生成警示通报信息，警示通报信息生成后，在车内循环播放提示音。
3.根据权利要求2所述的一种自动驾驶数据处理系统，其特征在于：所述人脸警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到车内影像信息，从车内影像信息提取出，选取出驾驶位的人脸影像信息，对其进行特征点标记，并对特征点进行处理，获取到第一特征参数信息、第二特征参数与第三特征参数，当第一特征参数、第二特征参数与第三特征参数中至少两个存在异常时，即生成人脸警示信息。
4.根据权利要求3所述的一种自动驾驶数据处理系统，其特征在于：所述特征点标记的具体过程如下：提取出采集到的驾驶位的人脸影像信息，将人脸影像信息中左眼的两个眼角分别标记为点A1和点A2，之后再采集上眼皮的最高点和下眼皮的最低点，将其标记为点A3和A4；
对人脸影像信息中右眼进行上述过程的处理，获取到点B1、B2、B3和B4；
再提取出驾驶位的人脸影像信息，采集鼻尖点，将其标记为点C；
再对驾驶位的人脸影像信息选取人脸影像中的下巴位置的最左侧点和最右侧点，将其标记为点D1和D2。
5.根据权利要求3所述的一种自动驾驶数据处理系统，其特征在于：所述对特征点进行处理获取到第一特征参数信息、第二特征参数与第三特征参数的具体过程如下：提取出特征点A1、A2、A3和A4，将点A1与A2分别和A3连线获取到线段L1和线段L2，将点A1与A2分别和A4连线获取到线段L3和线段L4，线段L1、L2、L3和L4围成标识图形Aa；
再对特征点B1、B2、B3和B4进行与上述过程相同的处理，获取到标识图形Bb，对标识图形Aa和标识图形Bb进行面积采集，即获取到第一特征参数；
提取出特征点C，以方向盘的中点所在高度为基准高度，作一条水平线P，之后测量出特征点C与水平线P之间的长度即获取到第二特征参数；
提取出特征点D1和D2，将D1和D2连线获取到线段E，将线段E的中点标记为D3，测量出D3与水平线P之间的长度，即获取到第三特征参数。
6.根据权利要求2所述的一种自动驾驶数据处理系统，其特征在于：所述第一特征参数、第二特征参数与第三特征参数的异常判定过程如下：在预设时长内每隔预设时间段采集一次第一特征参数，获取到多个第一特征参数，之后对多个第一特征参数进行分析，当多个第一特征参数连续小于预设值或者小于警示值的数量大于预设值，即表示第一特征参数异常；
连续采集x个第二特征参数和第三特征参数信息，当第二特征参数中小于预设值的数量超过x/3，即表示第二特征参数异常，当第三特征参数信息小于预设值的数量超过x/3，即表示第三特征参数异常。
7.根据权利要求1所述的一种自动驾驶数据处理系统，其特征在于：所述车外警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车外影像信息，对车外影像信息为车辆前方影像信息与车辆后方影像信息，对车辆前方影像信息进行其他车辆模型识别获取到前方其他车辆，之后对影像信息进行实时处理，获取到实时前方车辆距离信息；
再对车辆后方影像信息进行其他车辆模型识别获取到后方其他车辆，之后对影像信息进行实时处理，获取到实时后方车辆距离信息；
对实时前方车辆距离信息与实时后方车辆距离信息进行处理，当实时前方车辆距离信息与实时后方车辆距离信息中任意一个存在异常时，即生成车外警示信息。
8.根据权利要求1所述的一种自动驾驶数据处理系统，其特征在于：所述实时前方车辆距离信息与实时后方车辆距离信息的异常判定过程如下：提取出采集到的实时前方车辆距离信息，实时前方车辆距离信息为多个前方车辆距离信息的集合，当实时前方车辆距离信息连续变小，且最后采集到的前方车辆距离小于警示值，即表示实时前方车辆距离信息存在异常；
实时后方车辆距离信息为多个后方车辆距离信息的集合，当实时后方车辆距离信息连续变小，且最后采集到的后方车辆距离小于警示值，即表示实时后方车辆距离信息存在异常。
9.根据权利要求1所述的一种自动驾驶数据处理系统，其特征在于：所述车辆警示信息的具体过程如下：提取出采集到的车辆信息，车辆信息包括车辆实时位置信息与车辆实时车速信息，每个预设时长即采集一次车辆实时位置信息Q，连续采集m次，m≥5，之将采集到m次车辆实时位置信息Q按照顺序连线，获取到实时行驶路线图K1，之后从导航信息中提取出导航路线的预设导航路线图K2，将实时行驶路线图K1与预设导航路线图K2进行相似度比对，当相似度小于预设值时，即生成车辆警示信息；
再提取出车辆实时车速信息与车辆实时位置信息，从导航信息中提取出车辆实时位置的限速信息，当车辆实时车速信息大于限速信息时，即生成车辆警示信息。
10.一种自动驾驶数据处理方法，所述处理方法基于权利要全1-9任一所述的处理系统，其特征在于：所述处理方法包括以下步骤：
步骤一：在自动驾驶过程中采集车辆信息与当导航路线信息；
步骤二：在自动驾驶过程中采集通过车内设置的影像采集设备采集车内实时影像信息；
步骤三：在自动驾驶过程中采集通过车外设置的影像采集设备采集车外实时影像信息；
步骤四：对车辆信息、导航路线信息、车内实时影像信息与车外实时影像信息进行处理，获取到车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息；
步骤五：在车内警示信息、车外警示信息与车辆警示信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端。
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