CN116834655A - 危险预警的方法、装置和车辆 - Google Patents
危险预警的方法、装置和车辆 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116834655A CN116834655A CN202210301522.XA CN202210301522A CN116834655A CN 116834655 A CN116834655 A CN 116834655A CN 202210301522 A CN202210301522 A CN 202210301522A CN 116834655 A CN116834655 A CN 116834655A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- target object
- preset
- surrounding environment
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 115
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 74
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 49
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 abstract description 20
- 206010047531 Visual acuity reduced Diseases 0.000 abstract description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 11
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 8
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 8
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 6
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 241000283070 Equus zebra Species 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000000059 patterning Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60Q—ARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
- B60Q5/00—Arrangement or adaptation of acoustic signal devices
- B60Q5/005—Arrangement or adaptation of acoustic signal devices automatically actuated
- B60Q5/006—Arrangement or adaptation of acoustic signal devices automatically actuated indicating risk of collision between vehicles or with pedestrians
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60Q—ARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
- B60Q5/00—Arrangement or adaptation of acoustic signal devices
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60Q—ARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
- B60Q9/00—Arrangement or adaptation of signal devices not provided for in one of main groups B60Q1/00 - B60Q7/00, e.g. haptic signalling
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60Q—ARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
- B60Q9/00—Arrangement or adaptation of signal devices not provided for in one of main groups B60Q1/00 - B60Q7/00, e.g. haptic signalling
- B60Q9/008—Arrangement or adaptation of signal devices not provided for in one of main groups B60Q1/00 - B60Q7/00, e.g. haptic signalling for anti-collision purposes
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R1/00—Optical viewing arrangements; Real-time viewing arrangements for drivers or passengers using optical image capturing systems, e.g. cameras or video systems specially adapted for use in or on vehicles
- B60R1/20—Real-time viewing arrangements for drivers or passengers using optical image capturing systems, e.g. cameras or video systems specially adapted for use in or on vehicles
- B60R1/22—Real-time viewing arrangements for drivers or passengers using optical image capturing systems, e.g. cameras or video systems specially adapted for use in or on vehicles for viewing an area outside the vehicle, e.g. the exterior of the vehicle
- B60R1/23—Real-time viewing arrangements for drivers or passengers using optical image capturing systems, e.g. cameras or video systems specially adapted for use in or on vehicles for viewing an area outside the vehicle, e.g. the exterior of the vehicle with a predetermined field of view
- B60R1/27—Real-time viewing arrangements for drivers or passengers using optical image capturing systems, e.g. cameras or video systems specially adapted for use in or on vehicles for viewing an area outside the vehicle, e.g. the exterior of the vehicle with a predetermined field of view providing all-round vision, e.g. using omnidirectional cameras
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请提供了一种危险预警的方法、装置和车辆,该方法包括:第一车辆获取周边环境信息;该第一车辆根据该周边环境信息和预设条件确定目标物,该目标物处于周边环境中,该预设条件包括以下至少一项:该目标物与该第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值,或;该目标物的高度小于或小于等于预设高度,或;该目标物处于车流拥堵路段中;该第一车辆输出提示信息,该提示信息用于提示用户该目标物的信息。本申请的危险预警的方法能够在车辆视野不佳、事故多发路段或无法及时观察到目标物等存在潜在危险的情况下,及时提醒用户,以便用户做出相应措施,避免交通事故的发生。
Description
技术领域
本申请涉及车辆技术领域,并且更加具体地,涉及一种危险预警的方法、装置和车辆。
背景技术
随着机动车保有量的持续增长,与车辆相关的交通事故频发。为了降低交通事故发生概率,车辆在感知到危险时对用户告警,以提醒用户采取必要的紧急措施。但如果告警不及时,会使得用户来不及反应,导致交通事故发生。
因此,如何及时告警用户,使得用户能够采取有效措施,从而尽量避免交通事故的发生是目前亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种危险预警的方法、装置和车辆,使得车辆在多种情况提前告警用户,尽量避免交通事故的发生。
在本申请中,“车辆”可以包括一种或多种不同类型的交通工具,也可以包括一种或多种不同类型的在陆地(例如:公路,道路,铁路等),水面(例如:水路,江河,海洋等)或者空间上操作或移动的运输工具或者可移动物体。例如,车辆可以包括汽车,自行车,摩托车,火车,地铁,飞机,船,飞行器,机器人或其它类型的运输工具或可移动物体等。
第一方面,提供了一种危险预警的方法,该方法包括:第一车辆获取周边环境信息;该第一车辆根据该周边环境信息和预设条件确定目标物,该目标物处于周边环境中,该预设条件包括以下至少一项:该目标物与该第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值,或;该目标物的高度小于或小于等于预设高度,或;该目标物处于车流拥堵路段中;该第一车辆输出提示信息,该提示信息用于提示用户该目标物的信息。
应理解,第一车辆为自车,预设条件包括但不限于上述三项预设条件中的至少一项,任何能够用于确定目标物存在潜在危险的情况均可落入本申请实施例的保护范围。示例性地,目标物处于红绿灯路口的等候状态时,也常常发生行人或非机动车穿过等待车辆的现象,也属于本申请目标物存在潜在危险的情况。
本申请实施例提供的危险预警的方法,通过一定的预设条件,在周边环境中确定出目标物,及时提示用户存在潜在危险。避免用户在拥堵路段、视野盲区或视野不佳等容易发生交通事故的情况下没有及时察觉危险。使得用户在真正的危险到来之前,能够有较为充足的时间采取有效的应对措施,尽量避免发生交通事故。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,当该预设条件包括该目标物与该第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值时,该方法还包括:该第一车辆确定该周边环境包括关键路口,该关键路口满足预设拓扑结构。
可选地,关键路口包括人行横道口、主路出口或入口、掉头路口或环岛右转路口等事故多发路段。本申请对确定预设拓扑结构的方法不作限定。
本申请实施例提供的危险预警的方法,第一车辆确定周边环境包括关键路口,该关键路与预设拓扑结构匹配,且该目标物与该第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设加速度的绝对值(即该目标物的行车状态为紧急刹车)时,表示在第一车辆的盲区(例如:在目标物的前方)可能有行人正在横穿马路,输出提示信息,提示用户存在潜在危险,避免因未能及时提醒用户而造成的交通事故。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,该方法还包括:该第一车辆获取该目标物的图像序列;该第一车辆根据该目标物的图像序列确定该目标物与该第一车辆之间的相对加速度的绝对值。
应理解,目标物与第一车辆之间的相对加速度的绝对值表示该目标物的行车状态,根据获取的目标物的N帧图像序列,分别计算相对第一车辆的距离,并进一步计算出相对加速度的绝对值。当计算得到的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值时,则认为该目标物紧急刹车,从而及时提醒用户。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,该目标物为与该第一车辆距离最近的车辆。
应理解,第一车辆根据距离第一车辆最近的目标物的行车状态能够更加准确判断第一车辆的视野盲区存在潜在危险,与第一车辆距离较远车辆的行车状态对第一车辆判断是否有潜在危险的并不具有较大的参考价值。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,当该预设条件包括该目标物的高度小于或小于等于预设高度时,该方法还包括:当该第一车辆检测或预测到该目标物的姿态朝向该第一车辆时时,提高该提示信息的告警级别。
应理解,该目标物为小目标物(低矮目标物),可以通过判断该目标物的高度是否小于或小于等于预设高度,或者通过摄像头拍摄的图片直接确定图像中的目标物为小孩子或者小动物,从而确定该目标物为小目标物。
本申请实施例提供的危险预警的方法,在通常情况下,小目标物容易进入车辆的视野盲区,具有潜在危险,因此提出本方案,在第一车辆的一定视野范围内检测到小目标物时,便提示用户,并且根据小目标物当前的姿态朝向或者预测后的姿态朝向提高对用户的警示级别,提醒用户采取必要措施。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,该方法还包括:该第一车辆获取该目标物的图像序列;该第一车辆根据该目标物的图像序列确定或预测该目标物的姿态。
应理解,第一车辆可根据当前目标物的姿态或者预测目标物的姿态确定是否需要提高提示信息的告警级别。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,当该预设条件包括该目标物处于车流拥堵路段时,该方法还包括:该第一车辆根据该周边环境信息确定该目标物处于车流拥堵路段,该周边环境信息包括车辆数量、车辆密度、车辆速度中的至少一种。
可选地,将周边环境信息中的车辆数量、车辆密度、车辆速度中的至少一种输入预先训练的决策树,便可确定车流状态。本申请对预先训练决策树的具体方法不作限定。
本申请实施例提供的危险预警的方法,当第一车辆和目标物处于车流拥堵路段(或者其他容易发生交通事故的路段)时,及时提醒用户当前路段存在潜在危险,提醒用户采取措施。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,当该目标物的轨迹与预设区域的重合概率高于预设概率时,提高该提示信息的告警级别。
本申请实施例提供的危险预警的方法,结合道路车流状态和区域概率轨迹预测,能够提高决策的准确性,并且,当目标物当前轨迹以及预测轨迹与预设区域的重合概率高于预设概率时,提高提示信息的告警级别,提醒用户采取必要措施。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,该方法还包括:该第一车辆获取该目标物的图像序列;该第一车辆根据该目标物的图像序列预测该目标物的轨迹。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,该获取周边环境信息,包括:该第一车辆根据摄像头获取图像数据,并根据该图像数据获取该周边环境信息,或;该第一车辆根据导航数据获取该周边环境信息。
可选地,第一车辆通过前视摄像头、侧视摄像头、后视摄像头获取图像数据,进一步根据图像数据获取周边环境信息,或者第一车辆引入导航数据,通过导航数据获取周边环境信息。
第二方面,提供了一种危险预警的装置,该装置包括:感知单元,用于获取周边环境信息;处理单元,用于根据周边环境信息和预设条件确定目标物,该目标物处于周边环境中,该预设条件包括以下至少一项:该目标物与第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值,或;该目标物的高度小于或小于等于预设高度,或;该目标物处于车流拥堵路段中;该处理单元还用于输出提示信息,该提示信息用于提示用户该目标物的信息。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,当该预设条件包括该目标物与第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值时,该处理单元具体用于:确定该周边环境包括关键路口,该关键路口满足预设拓扑结构。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,该感知单元还用于,获取该目标物的图像序列;该处理单元还用于,根据该目标物的图像序列确定该目标物与该第一车辆之间的相对加速度的绝对值。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,该目标物为与该装置距离最近的车辆。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,当该预设条件包括该目标物的高度小于或小于等于预设高度时,该处理单元具体用于:当该处理单元检测或预测到该目标物的姿态朝向该装置时,提高该提示信息的告警级别。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,该感知单元还用于,获取该目标物的图像序列;该处理单元还用于,根据该目标物的图像序列确定或预测该目标物的姿态。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,当该预设条件包括该目标物处于车流拥堵路段时,该处理单元具体用于:根据该周边环境确定该目标物处于车流拥堵路段,该周边环境信息包括车辆数量、车辆密度、车辆速度中的至少一种。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,该处理单元还用于:当该目标物的轨迹与预设区域的重合概率高于预设概率时,提高该提示信息的告警级别。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,该感知单元还用于,获取该目标物的图像序列;该处理单元还用于,根据该目标物的图像序列预测该目标物的轨迹。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,该感知单元具体用于:根据摄像头获取图像数据,并根据该图像数据获取该周边环境信息,或;根据导航数据获取周边环境信息。
第三方面,提供了一种危险预警的装置,该装置包括:储存器,用于存储程序;处理器,用于执行该存储器中存储的程序,当存储器存储的程序被执行时,处理器用于执行上述第一方面以及第一方面中任一可能实现的危险预警的方法。
第四方面,提供了一种危险预警的车辆,该车辆包括第二方面以及第二方面,或第三方面中任一可能实现的危险预警的装置。
第五方面,提供了一种计算机程序产品,上述计算机程序产品包括:计算机程序代码,当上述计算机程序代码在计算机上运行时,使得计算机执行上述第一方面以及第一方面中任一了能实现的危险预警的方法。
需要说明的是,上述计算机程序代码可以全部或部分存储在第一存储介质上,其中第一存储介质可以与处理器封装在一起的,也可以与处理器单独封装,本申请实施例对此不作具体限定。
第六方面,提供了一种计算机可读存储介质,上述计算机可读介质存储由程序代码,当上述计算机程序代码在计算机上运行时,使得计算机执行上述第一方面以及第一方面中任一了能实现的危险预警的方法。
第七方面,提供了一种芯片系统,该芯片系统包括处理器,用于调用存储器中存储的计算机程序或计算机指令,以使得该处理器执行上述任一方面以及上述任一方面可能的涉及的该方法。
结合第七方面,在一种可能的实现方式中,该处理器通过接口与存储器耦合。
结合第七方面,在一种可能的实现方式中,该芯片系统还包括存储器,该存储器中存储有计算机程序或计算机指令。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种危险预警的方法的应用场景。
图2是本申请实施例提供的一种事故预警的流程示意图。
图3是本申请实施例提供的一种监测及预警的方法和装置示意图。
图4是本申请实施例提供的一种危险预警的方法的示意性场景图。
图5是本申请实施例提供的一种危险预警的装置系统架构示意图。
图6是本申请实施例提供的一种危险预警的方法600的示意性流程图。
图7是本申请实施例提供的一种危险预警的方法的示意图。
图8是本申请实施例提供的一种危险预警的方法800的示意性流程图
图9是本申请实施例提供的一种危险预警的方法的示意图。
图10是本申请实施例提供的一种危险预警的方法1000的示意性流程图。
图11是本申请实施例提供的一种危险预警的方法1100的示意性流程图。
图12是本申请实施例提供的一种危险预警的装置的示意性框图。
图13是本申请实施例提供的一种危险预警的装置的示意性框图。
具体实施方式
以下实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的,而并非旨在作为对本申请的限制。如在本申请的说明书和所附权利要求书中所使用的那样,单数表达形式“一个”、“一种”、“该”、“上述”、“该”和“这一”旨在也包括例如“一个或多个”这种表达形式,除非其上下文中明确地有相反指示。还应当理解,在本申请以下各实施例中,“至少一个”、“一个或多个”是指一个、两个或两个以上。术语“和/或”,用于描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系;例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B的情况,其中A、B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
在本说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此,在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例,而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”,除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”,除非是以其他方式另外特别强调。
图1是本申请实施例提供的一种危险预警的方法的应用场景。在该应用场景中,可以包括车辆100。
感知系统120可以包括感测关于车辆100周边的环境的信息的若干种传感器。例如,感知系统120可以包括定位系统,定位系统可以是全球定位系统(global positioningsystem,GPS)121,也可以是北斗系统或者其他定位系统、惯性测量单元(inertialmeasurement unit,IMU)122、激光雷达123、毫米波雷达124、超声雷达125以及摄像装置126中的一种或者多种。
车辆100可以包括构图模块130。构图模块130可以使用物体识别算法、运动中恢复结构(structure from motion,SFM)算法、视频跟踪、同步定位与地图构建(simultaneouslocalization and mapping,SLAM)等技术为环境绘制地图。
车辆100通过外围设备140与移动终端、外部传感器、其他车辆、其他计算机系统或用户之间进行交互。外围设备140可包括无线通信系统141、车载屏幕142、麦克风143和/或扬声器144。
在一些可能的实现方式中,外围设备140提供车辆100的用户与用户接口160交互手段。例如,车载屏幕142可向车辆100的用户提供信息。用户接口160还可操作车载屏幕142来接收用户的输入。车载屏幕142可以通过触摸屏进行操作。在其他情况中,外围设备140可提供用于车辆100与位于车内的其它设备通信的手段。例如,麦克风143可从车辆100的用户接收音频(例如,语音命令或其他音频输入)。类似地,扬声器144可向车辆100的用户输出音频。
车辆100的部分或所有功能可以由计算平台150控制。计算平台150可包括处理器151至15n(n为正整数),处理器是一种具有信号的处理能力的电路,在一种实现中,处理器可以是具有指令读取与运行能力的电路,例如中央处理单元(central processing unit,CPU)、微处理器、图形处理器(graphics processing unit,GPU)(可以理解为一种微处理器)、或数字信号处理器(digital signal processor,DSP)等;在另一种实现中,处理器可以通过硬件电路的逻辑关系实现一定功能,该硬件电路的逻辑关系是固定的或可以重构的,例如处理器为专用集成电路(application-specific integrated circuit,ASIC)或可编程逻辑器件(programmable logic device,PLD)实现的硬件电路,例如FPGA。在可重构的硬件电路中,处理器加载配置文档,实现硬件电路配置的过程,可以理解为处理器加载指令,以实现以上部分或全部单元的功能的过程。此外,还可以是针对人工智能设计的硬件电路,其可以理解为一种ASIC,例如神经网络处理单元(neural network processing unit,NPU)、张量处理单元(tensor processing unit,TPU)、深度学习处理单元(deep learningprocessing unit,DPU)等。此外,计算平台150还可以包括存储器,存储器用于存储指令,处理器151至15n中的部分或全部处理器可以调用存储器中的指令,执行质量,以实现相应的功能。
可选地,上述这些组件中的一个或多个可与车辆100分开安装或关联。上述组件可以按有线和/或无线方式来通信地耦合在一起。
可选地,上述组件只是一个示例,实际应用中,上述各个模块中的组件有可能根据实际需要增添或者删除,图1不应理解为对本申请实施例的限制。
可选地,上述车辆100可以包括一种或多种不同类型的交通工具,也可以包括一种或多种不同类型的在陆地(例如,公路,道路,铁路等),水面(例如:水路,江河,海洋等)或者空间上操作或移动的运输工具或者可移动物体。例如,车辆可以包括汽车,自行车,摩托车,火车,地铁,飞机,船,飞行器,机器人或其它类型的运输工具或可移动物体等,本申请实施例对此不作限定。
随着科学技术的发展,车辆保有量呈现逐年递增的趋势,而随着道路车辆增多,行人或非机动车交通事故致死率占比也在逐年增多。现有一种基于信息交互的事故预警系统,该系统由车前检测模块、arduino开发板、位置定位模块、通信模块、语音报警模块和车载显示器组成。其中,车前检测模块由两个超声波雷达组成,分别安装在车辆车头的左、右两侧内,可用于检测汽车前方是否有行人或机动车横向通行;arduino开发板、位置定位模块和通信模块均安装于车辆内部,且位置定位模块和通信模块的天线均与车辆的外壳相接;车载显示器安装于车辆内部并处于车辆内仪表盘右侧;通信模块与arduino开发板双向连接。
如图2所示,示出了该事故预警系统的流程示意图。该事故预警系统可以通过车辆的超声波雷达测量车辆前方是否有行人或机动车,通过位置定位模块实时采集车辆的当前位置信息,若前方有行人或机动车时,车载显示器工作,用于提醒第一车辆司机避让行人,同时将超声波雷达的数据和位置定位模块的位置信息打包发送至周边信号连通的周边车辆,周边车辆根据接收到的数据进行分析处理,当接收的信息与自身车辆的车速已经构成危险时,生成危险反馈信息,并触发自身的车载显示器和车内语音报警模块以提醒自身车辆司机避让行人,同时经过通信模块反馈给信号源车辆,信号源车辆根据接收到的数据判断是否与自身发出的预警信息数据相匹配,当匹配成功时,信号源车辆控制车外语音报警模块工作,用以提醒车外行人或机动车注意避让信号源车辆方向的车辆。但该事故预警系统需要依赖于信号源车辆的准确检测以及车辆之间及时通信。首先,当信号源车辆未能正确且及时检测出突发情况时,则不能保证与信号源车辆通信的周边车辆及时获取危险告警信息,不能及时告警往往是发生突发事故的主要原因;其次,车辆之间的通信依赖于车辆安装同一套系统或者采用可相互通信的应用接口,广泛使用仍有一定的困难。
此外,如图3所示,示出了一种监测车辆、车道和行人并预警的方法和装置。该装置具体可包括:数据采集装置、数据处理装置、视频图像采集装置、识别装置和报警装置。可利用探测器对行人和用户同时发出预警,并通过向用户和行人的手机或其它多媒体终端发送消息进行警示,并在必要时向用户的手机或其它多媒体终端发送路口实时监控视频以帮助用户较为全面掌握当前路口情况。可选地,该探测器可以是摄像头和雷达传感器,可安装在路口的支柱上,用探测产生危险状况的车道的车辆信息以及与行人之间的距离关系,并且发出预警信息。摄像头可以与雷达传感器同时工作,摄像头用于实时监控斑马线周围路况并采集过往车辆的图像以识别车牌号码;雷达传感器用于探测产生告警现象的车道上的车辆与传感器之间的距离、产生告警现象的车道上的车辆行驶的速度、以及行人与传感器之间的距离。但该方法仅适用于安装有该装置的路口,并且难以保证对行人和车辆的准确识别,进而无法保证及时告警。
现有技术中大多依赖传感器感知周边对行驶车辆有危险的车辆,难以在拥堵路段、视野不佳等容易发生交通事故的路况下发挥较好作用,且较高依赖周边车辆与自身车辆的相互通信,无法适用于不能相互通信的车辆获取前方事故发生的危险信号,也存在局限于路口斑马线路段识别人与车辆信息的情况。因此,现有技术因上文该的较多依赖性和局限性,使得相关技术方案难以广泛应用。
本申请实施例提供一种危险预警的方法、装置和车辆。使得车辆在拥堵路段、视野不佳等容易发生交通事故的路况时,对道路、行人以及周边车辆的情况进行预估,在有可能发生交通事故的情况时对用户提前告警,避免在车辆已经检测到目标物时再告警用户导致用户可能造成无法及时处理当前危急情况导致交通事故的发生。
图4示出了本申请实施例提供的一种危险预警的方法的示意性场景图。应理解,本申请实施例提供的方案可应用于车辆,车辆可以通过外部的摄像头,毫米波雷达等装置获取周围的环境信息,其中环境信息可以包括周边车辆、车道、行人以及非机动车的信息,并基于对周边环境信息的分析确定是否需要提前告警。
示例性地,图5示出了本申请实施例提供的一种危险预警的装置系统架构示意图。具体地,该装置包括感知模块510、决策模块520以及告警模块530。
感知模块510可以是图1中的感知系统120所包括的多个传感器中的一个或多个,具体可以包括全球定位系统121、IMU122、激光雷达123、毫米波雷达124、超声雷达125以及摄像装置126等。感知模块获取当前车位的环境信息,环境信息包括车位周围静态或动态的障碍物、可通行区域、车道线、行人和非机动车等。感知模块510采用的感知算法可包括道路线检测、多目标跟踪(multi-objective tracking,MOT)以及路标识别等,本申请实施例对此不作限定。
决策模块520和告警模块530可以是图1中的计算平台150中的一个或多个。
感知模块510将获取的环境信息输入决策模块520和告警模块530。决策模块520对环境信息进行分析,根据感知模块510获得的环境信息,例如第一车辆视野范围内的车道线、穿行口(例如:人行道、路口)及车辆、从导航获取的路口信息、小目标物(例如:小孩子、小动物)、非机动车等。并将环境信息输入告警模块530。
告警模块530根据决策模块520分析环境信息得到的决策信息告警用户,以提醒用户前方有发生交通事故的可能,提醒用户谨慎驾驶。
决策模块520对环境信息进行分析,包括,根据采集的最邻近车辆的N帧图像序列,计算最邻近车辆相对第一车辆的距离,并计算出相对加速度的绝对值;或计算当前时刻小目标物距离第一车辆的距离;或根据车辆的统计信息得到车流状态,并计算目标物的轨迹与第一车辆的预设区域的重合概率。决策模块520将相应的决策信息输入告警模块530,告警模块530根据不同的告警级别对用户进行告警。告警的形式可以为显示告警或语音提示告警等,本申请对此不作限定。
鉴于此,本申请实施例提供了一种危险预警的方法,该方法可以应用于车辆、或者车辆中的芯片、系统等。在拥堵路段、车辆缓行、视野不佳等事故多发路段,车辆难以检测到目标物(例如:非机动车、行人)或其轨迹,从而难以通过车辆感知系统识别或检测到目标物后提示用户,以达到有效防止交通事故发生情况下。本申请实施例中,通过间接感知周边车辆的行驶状态,或通过预测目标物的轨迹或姿态,提前告警用户,能够有效避免不能及时告警用户而可能造成交通事故的发生。
图6示出了本申请实施例提供的一种危险预警的方法600的示意性流程图。具体地,图6示出了第一车辆通过车道检测,车辆检测与判别,融合周边车辆状态的感知,当符合道路预设拓扑结构且判别周边车辆存在异常驾驶行为时,对第一车辆用户提前告警。该方法600包括:
S601,感知周边环境信息。
示例性地,第一车辆感知周边环境之前可以获取数据,也可以在感知周边环境的同时获取数据。本申请实施例对此不作限定。其中,数据包括周边环境的图像或者地图。第一车辆可以从智能座舱域控制器(cockpit domain controller,CDC)获取前置摄像头的输入图像,图像可以包括周边车辆信息图像、行人信息图像以及非机动车信息图像等。第一车辆也可获取导航信息,导航信息可帮助车辆获取更准确且更丰富的周围环境数据。
应理解,车辆获取数据的具体途径对此不作限定,也可以是除CDC以外的行车记录仪等前置摄像头。
应理解,第一车辆可通过感知模块检测视野范围内的车道、穿行口(例如:人行道、路口)及车辆,从导航信息获取路口信息(例如:与路口的相对距离),并综合判断出与第一车辆同方向行驶且处于邻近车道的最近邻车辆。其中,视野范围可理解为第一车辆外部设置的摄像头或毫米雷达波所能拍摄或探测到的范围,最近邻车辆属于第一车辆的周边车辆。
S602,拓扑结构匹配。
应理解,第一车辆根据步骤601中检测到车道结构以及周边车辆的位置信息,与预设拓扑结构进行匹配,匹配成功时,则会执行后续步骤。具体地,拓扑结构匹配主要包括以下过程:首先,识别车辆信息和车道信息;其次,判断当前车道是否匹配预设拓扑结构;再次,当车道的预设拓扑结构匹配成功时,对周边车辆状态识别,周边车辆包括第一车辆的前方车辆与两侧车辆;最后,将第一车辆、周边车辆以及车道进行拓扑匹配。其中,拓扑结构包括:人行横道口、主路出口或入口、掉头路口或环岛右转路口等事故多发的关键路口。
S603,目标跟踪。
应理解,第一车辆跟踪上述步骤S601中检测到的最近邻车辆,该最近邻车辆为步骤S602中与预设拓扑结构成功匹配的车辆。第一车辆存储该最邻近车辆的N帧图像序列,示例性地,可以通过步骤S601中的摄像头获得图像序列。
S604,计算加速度。
应理解,第一车辆根据存储的最邻近车辆的N(N为正整数)帧图像序列,计算最邻近车辆相对第一车辆的距离,从而计算出最邻近车辆与第一车辆之间的相对加速度的绝对值。
S605,告警决策。
示例性地,第一车辆的决策模块520比较步骤S604中计算得到的相对加速度的绝对值与预设阈值的绝对值的大小,当相对加速度的绝对值大于或大于等于预设阈值的绝对值时,认为最邻近车辆急刹车,决策模块520向告警模块530发送提示信号,用以提前告警第一车辆的用户前方可能有行人或非机动车。
应理解,在第一车辆被周边车辆遮挡视线无法及时观察到周边行人或非机动车时,通过感知最邻近车辆的行驶状态(例如:急刹车),间接判断在第一车辆的视野盲区可能存在潜在危险,即在第一车辆观察到目标物之前,提前告警用户,避免了用户在观察到目标物时才获得告警提示导致无法及时应对突发情况所造成的危险。
图7示出了本申请实施例提供的一种危险预警的方法的示意图。如图7所示,虚线框内表示第一车辆的视野范围,实线框内表示第一车辆的视野盲区,实线框在虚线框的范围内。应理解,图7示出的实线框和虚线框的范围仅为示例性说明,并不对第一车辆实际的视野范围和视野盲区作出限定。具体地,第一车辆周边可能存在不易观察到的小目标物(例如:小孩子、小动物)或者进入视野盲区的目标物,通过对小目标物的跟踪,可在小目标物进入第一车辆的视野盲区之前提前告警,以提示用户及时应对可能的突发状况。示例性,有以下几种判断目标物是否为小目标物的方式:方式一,当小目标物的高度低于(或称:小于)或等于预设高度时,该目标物为小目标物;方式二,通过车辆外部的摄像头获取的图像直接感知得到目标物的信息(例如:图像显示为小孩子或小动物时,则认为目标物是小目标物)。
图8示出了本申请实施例提供的一种危险预警的方法800的示意性流程图。具体地,该方法800适用于如图7所示的场景。该方法800包括:
S801,感知周边环境信息。
示例性地,第一车辆感知周边环境之前可以获取数据,也可以在感知周边环境的同时获取数据。本申请实施例对此不作限定。第一车辆可以从移动数据中心(mobile datacenter,MDC)获取环视摄像头的输入图像,图像可以包括周边车辆信息图像、行人信息图像以及非机动车信息图像等。第一车辆也可获取导航信息,导航信息可帮助车辆获取更准确且更丰富的周围环境数据。
应理解,车辆获取数据的具体途径对此不作限定,也可以是除MDC以外的其他方式,例如上文所述CDC。
应理解,第一车辆可多尺度检测环视视野范围内的小目标,示例性地,可通过环视摄像头检测环视视野范围内的小目标,可通过多个环视摄像头获得多尺度的检测结果,融合多尺度的检测结果能够更准确且更广泛获知周边环境信息,尽量检测到第一车辆环视视野范围内的所有小目标物。
S802,目标跟踪。
应理解,第一车辆跟踪上述步骤S801中检测到的小目标物,第一车辆存储该小目标物的N帧图像序列,根据N帧图像序列预测该小目标物的姿态。其中,小目标物的姿态包括朝向第一车辆或背离第一车辆。
示例性地,可以通过步骤S801中的环视摄像头获得图像序列。
S803,计算距离。
应理解,第一车辆根据存储的小目标物的N帧图像序列,计算小目标物当前时刻距离第一车辆的距离,示例性地,第一车辆根据毫米雷达计算小目标物当前时刻与第一车辆的距离。
S804,告警决策。
示例性地,第一车辆的感知模块510可以跟踪该小目标物,当检测到小目标物处于如图7所示的预设虚线框和实线框之间的范围内时,向告警模块530发送提示信息,低级别告用户;当检测到该小目标物在虚线框内且姿态朝向第一车辆时,提高告警级别;当检测到该小目标物进入虚线框且进入实线框(第一车辆的视野盲区)时,高级别告警用户;当检测到该小目标物离开虚线框区域,也就是远离第一车辆时,告警解除。
应理解,通过感知第一车辆视野范围内的小目标物,并对该小目标物进行跟踪,进一步预测该小目标物的姿态,根据该小目标物当前时刻的姿态以及与第一车辆的距离分级告警提示用户注意行车安全。当小目标物还未进入视野盲区,但姿态已朝向第一车辆,表示存在小目标物即将进入第一车辆的视野盲区的可能性,此时提高告警级别以提醒用户提高警惕,避免小目标物进入视野盲区之后检测失效,导致的用户无法及时应对危险情况。
图9出了本申请实施例提供的一种危险预警的方法的示意图。如图9所示一种交通拥堵或缓行路段,车流量大,行车速度缓慢,容易发生行人或非机动车闯入的情况(例如:行人轨迹如图9中虚线所示),当有人穿行后,其他人也会效仿,容易发生交通事故。当判断车流状态为拥堵时,第一车辆可以对检测到的目标物姿态或运行轨迹进行预测或跟踪,当目标物的轨迹将高概率重合于第一车辆的实线区域时,提高对用户的告警级别。即在目标物轨迹重合于第一车辆的预设区域(实线区域)之前,预测目标物高概率将会进入第一车辆的预设区域,从而提前告警,提示用户注意行车安全。
图10示出了本申请实施例提供的一种危险预警的方法1000的示意性流程图。具体地,该方法1000适用于如图9所示的场景。该方法1000包括:
S1001,目标检测。
示例性地,第一车辆检测目标之前可以获取数据,也可以在检测目标的同时获取数据。本申请实施例对此不作限定。第一车辆在该场景下获取数据的方法如上述步骤S801所述,此处不再赘述。
应理解,基于第一车辆,可以通过环视摄像头获取周边一定范围内的其他车辆,并且检测第一车辆视野范围内的非机动车与行人。
S1002,车流状态统计与分类。
应理解,第一车辆统计获取的周边车辆的信息,具体地,统计在预设时长内,周边车辆的数量、车辆密度等信息,将周边车辆的数量和车辆密度等信息输入预先训练的决策树,获得当前车流状态分类,当车流状态为拥堵状态时,则执行下列步骤。其中,预先训练的决策树可以理解为一种车流状态模型,可以用于根据车辆的数量和车辆密度等信息估算车流状态。
示例性地,根据获取的周边环境信息(例如:车辆、道路、行人及非机动车)触发语义地图构建。通过构建语义地图,第一车辆能够更加准确地估算车流状态,便于第一车辆的决策模块作出相应决策。本申请对语义地图构建的具体方法不作限定。
S1003,目标跟踪。
应理解,当车流状态符合预设的拥堵状态时,跟踪上述步骤S1001中检测到的目标物(行人或非机动车),同时储存目标物的N帧图像序列。
S1004,告警决策。
示例性地,当存在目标物行驶或移动在第一车辆周边一定范围的路面上时,告警模块530发出低级别告警;第一车辆对上述步骤S1003中目标物行驶或移动轨迹与预设区域(如图9所示的实线范围内)的重合概率进行估算,当目标物在将来T时间段内的轨迹与预设区域的重合概率大于或等于预设阈值P时,提高告警级别。
应理解,本申请实施例提供的方案可适用于事故多发路段,例如:拥堵穿行。通过对车流状态轨迹以及对目标物移动轨迹的估计,更加准确地预估了目标物的移动路径与车辆预设区域的重合概率,使得目标物移动到预设区域之前,发出告警信息,从而及时提醒用户存在潜在的危险障碍物。
图11示出了本申请实施例的危险预警的方法1100的示意性流程图。该方法1100可以应用于如图4所示的危险预警的场景中。
S1101,第一车辆获取周边环境信息。
应理解,周边环境包括第一车辆的周边车辆、非机动车、行人、车道等。示例性地,第一车辆可以通过摄像头或者毫米波雷达获取周边环境信息,其中,摄像头包括前视摄像头(例如:行车记录仪)、侧视摄像头或后视摄像头;第一车辆还可以通过导航数据获取周边环境的信息,本申请对此不作限定。
示例性地,第一车辆可以通过摄像头获取周边环境的图像序列,并执行后续步骤。
S1102,第一车辆根据该周边环境信息和预设条件确定目标物。
应理解,该目标物处于周边环境中,该预设条件包括以下至少一项:
其一:该目标物与第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值。
应理解,相对加速度为矢量,是目标物的加速度与第一车辆的加速度的差值。该目标物与第一车辆之间的相对加速度,以及预设相对加速度的参考系保持一致。以目标物的加速度为a1,第一车辆的加速度为a2为例:当以第一车辆为参考系时,目标物与第一车辆之间的相对加速度为a1-a2;当以目标物为参考系时,目标物与第一车辆之间的相对加速度为a2-a1。
一种可能的实现方式中,以第一车辆为参考系。预设相对加速度为a,a小于或等于0;当目标物急刹车时,目标物与第一车辆之间的相对加速度为a’,a’小于或等于0。目标物与第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值,也就是:|a’|≥|a|。
例如:目标物正在减速行驶,其加速度为-5m/s2;第一车辆正匀速直线行驶,其加速度为0m/s2;预设相对加速度为-4m/s2;以第一车辆为参考系,经过计算(-5m/s2-0m/s2=-5m/s2),目标物与第一车辆之间的相对加速度为-5m/s2。因此,满足目标物与第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于预设相对加速度的绝对值,也就是:|-5|>|-4|。
另一种可能的实现方式中,以目标物为参考系。预设相对加速度为a,a大于或等于0;当目标物急刹车时,目标物与第一车辆之间的相对加速度为a’,a’大于或等于0。目标物与第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值,也就是:a’≥a。
例如:目标物正在减速行驶,其加速度为-5m/s2;第一车辆正匀速直线行驶,其加速度为0m/s2;预设相对加速度为4m/s2;以目标物为参考系,经过计算(0m/s2-(-5m/s2)=5m/s2),目标物与第一车辆之间的相对加速度为5m/s2。因此,满足目标物与第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于预设相对加速度的绝对值,也就是:|5|>|4|。
示例性地,第一车辆根据该目标物的图像序列确定该目标物与第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值。
应理解,第一车辆确定该周边环境包括关键路口,该关键路口满足预设拓扑结构,其中关键路口包括人行横道口、主路出口或入口、掉头路口或环岛右转路口等事故多发路段。本申请对确定预设拓扑结构的方法不作限定。
需要说明的是,该目标物可以为距离第一车辆最近的车辆,当该目标物与第一车辆同方向行驶在相邻车道上且该目标物在第一车辆的斜前方,该目标物可能会遮挡第一车辆的视野,如果有行人正在横穿第一车辆与该目标物之前的人行横道时,第一车辆极有可能无法及时观察到正在横穿人行横道的行人。因此,第一车辆通过监测该目标物与该第一车辆之间的相对加速度的绝对值,判断该目标物是否急刹车,当该目标物与该第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值时,则认为该目标物正在急刹车,该目标物前方可能存在行人横穿人行横道的情况。此时,第一车辆提醒用户可能存在危险。通过间接告警的方式,感知周边环境的车辆,并计算周边环境的车辆的行驶状态,判断是否存在有异常驾驶的行为(例如:急刹车),提示用户存在潜在的危险。
其二:该目标物的高度低于预设高度。
可选地,当第一车辆检测到该目标物的姿态朝向第一车辆时,提高如步骤S1103中该的提示信息的告警级别,或;当第一车辆预测该目标物的姿态朝向第一车辆时,提高提示信息的告警级别。
示例性地,第一车辆根据该目标物的图像序列确定该目标物的姿态,或;第一车辆根据该目标物的图像序列预测该目标物的姿态。
需要说明的是,当目标物的高度小于预设高度时,该目标物可理解为如图7所示的小孩子或小动物,或者,通过第一车辆的摄像头所拍摄到的图像确定小孩子或小动物为目标物,该目标物代称为小目标物。小目标物由于高度较低,在车辆的视野范围内可能难以检测到(例如图7中的实线范围内的视野盲区),于是当第一车辆在一定视野范围内(例如图7中的虚线范围内)检测到小目标物时,便提示用户,并可以根据小目标物当前的姿态或者预测的姿态朝向第一车辆时,提高告警级别,提示用户采取必要的措施,避免当小目标物在进入视野盲区后第一车辆检测不到该小目标物时,用户难以及时采取必要措施的问题。
其三:该目标物处于车流拥堵路段中。
应理解,第一车辆获取周边环境信息,该周边环境信息包括车辆数量、车辆密度、车辆速度中的至少一种。示例性地,第一车辆将上述周边环境信息中的至少一种输入预先训练的决策树,确定当前的车流状态。
示例性地,第一车辆根据该目标物的图像序列预测该目标物的轨迹。
需要说明的是,该目标物可以是穿行缓行车辆的行人或非机动车。当该目标物处于车流拥堵路段时,表示该车辆正处于交通事故易发路段(例如:拥堵穿行路段),此时便提示用户,以便用户提高警惕小心驾驶。当预测该目标物的轨迹与预设区域(例如:图9中的实线区域)的重合概率高于预设概率时,提高告警级别,更进一步地提醒用户小心驾驶。
S1103,第一车辆输出提示信息,该提示信息用户提示用户该目标物的信息。
具体地,在目标物满足上述不同预设条件下,第一车辆可以输出提示信息,以提示用户提高警惕,以便用户及时采取必要措施,并进一步根据对目标物姿态或轨迹的预测,提高该提示信息的告警级别。示例性地,提示信息可以显示于第一车辆的中控台,也可以发出报警信号,本申请对提示信息的具体表现形式不作限定。
以上,结合图4至图11详细说明了本申请实施例提供的危险预警的方法。以下,结合图12至13详细说明本申请实施例提供的危险预警的装置。应理解,装置实施例的描述与方法实施例的描述相互对应,因此,未详细描述的内容可以参见上文方法实施例,为了简洁,这里不再赘述。
图12是本申请实施例提供的危险预警的装置的示意性框图。该装置1200包括感知单元1210和处理单元1220。感知单元1210可以实现相应的获取数据或信息的功能,处理单元1220用于进行数据处理或输出信息。
可选地,该装置1200还可以包括存储单元,该存储单元可以用于存储指令和/或数据,处理单元1220可以读取存储单元中的指令和/或数据,以使得装置实现前述方法实施例。
该装置1200可以包括用于执行图4至图11中的方法的单元。并且,该装置1200中的各单元和上述其他操作和/或功能分别为了实现图4至图11的方法实施例的相应流程。
其中,当该装置1200用于执行图11中的方法1100时,感知单元1210可用于执行方法1100中的S1101,处理单元1220可用于执行方法1100中的S1102和S1103。
具体地,该装置1200包括:感知单元1210,用于获取周边环境信息;处理单元1220,用于根据周边环境信息和预设条件确定目标物,该目标物处于周边环境中,该预设条件包括以下至少一项:该目标物与该第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值,或;该目标物的高度小于或小于等于预设高度,或;该目标物处于车流拥堵路段中;该处理单元1220还用于输出提示信息,该提示信息用于提示用户该目标物的信息。
可选地,当该预设条件包括该目标物与该第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值时,该处理单元1220具体用于:确定该周边环境包括关键路口,该关键路口满足预设拓扑结构。
可选地,该感知单元1210还用于,获取该目标物的图像序列;该处理单元1220还用于,根据该目标物的图像序列确定该目标物与第一车辆之间的相对加速度的绝对值。
可选地,当该预设条件包括该目标物的高度小于或小于等于预设高度时,该处理单元1220具体用于:当该处理单元1220检测或预测到该目标物的姿态朝向该装置时,提高该提示信息的告警级别。
可选地,该感知单元1210还用于,获取该目标物的图像序列;该处理单元1220还用于,根据该目标物的图像序列确定或预测该目标物的姿态。
可选地,当该预设条件包括该目标物处于车流拥堵路段时,该处理单元1220具体用于:根据该周边环境确定该目标物处于车流拥堵路段,该周边环境信息包括车辆数量、车辆密度、车辆速度中的至少一种。
可选地,该处理单元1220还用于:当该目标物的轨迹与预设区域的重合概率高于预设概率时,提高该提示信息的告警级别。
可选地,该处理单元1220还用于:当该目标物的轨迹与预设区域的重合概率高于预设概率时,提高该提示信息的告警级别。
可选地,该感知单元1210具体用于:根据摄像头获取图像数据,并根据该图像数据获取该周边环境信息,或;根据导航数据获取周边环境信息。
图12中的处理单元可以由至少一个处理器或处理器相关电路实现,感知单元可以由收发器或收发器相关电路实现,存储单元可以通过至少一个存储器实现。
图13是本申请实施例的危险预警装置的示意性框图。图13所示的危险预警装置1300可以包括:处理器1310、收发器1320以及存储器1330。其中,处理器1310、收发器1320以及存储器1330通过内部连接通路相连,该存储器1330用于存储指令,该处理器1310用于执行该存储器1330存储的指令,以收发器1330接收/发送部分参数。可选地,存储器1330既可以和处理器1310通过接口耦合,也可以和处理器1310集成在一起。
需要说明的是,上述收发器1320可以包括但不限于输入/输出接口(input/outputinterface)一类的收发装置,来实现通信设备1300与其他设备或通信网络之间的通信。
在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器1310中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本申请实施例所公开的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1330,处理器1310读取存储器1330中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复,这里不再详细描述。
还应理解,本申请实施例中,该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器提供指令和数据。处理器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如,处理器还可以存储设备类型的信息。
本申请实施例还提供一种计算机可读介质,该计算机可读介质存储有程序代码,当该计算机程序代码在计算机上运行时,使得该计算机执行上述图4至图11中的任一种方法。
本申请实施例还提供一种芯片,包括:至少一个处理器和存储器,该至少一个处理器与该存储器耦合,用于读取并执行该存储器中的指令,以执行上述图4至图11中的任一种方法。
本申请实施例还提供一种自动驾驶车辆,包括:至少一个处理器和存储器,该至少一个处理器与该存储器耦合,用于读取并执行该存储器中的指令,以执行上述图4至图11中的任一种方法。
以上各个实施例可以单独使用,也可以相互结合使用,以实现不同的技术效果。
上述本申请提供的实施例中,从电子设备作为执行主体的角度对本申请实施例提供的方法进行了介绍。为了实现上述本申请实施例提供的方法中的各功能,电子设备可以包括硬件结构和/或软件模块,以硬件结构、软件模块、或硬件结构加软件模块的形式来实现上述各功能。上述各功能中的某个功能以硬件结构、软件模块、还是硬件结构加软件模块的方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。
本申请实施例还提供了一种电子设备,包括:显示屏、处理器、存储器、电源键、应用程序以及计算机程序。上述各器件可以通过一个或多个通信总线连接。其中,该一个或多个计算机程序被存储在上述存储器中并被配置为被该一个或多个处理器执行,该一个或多个计算机程序包括指令,上述指令可以用于使电子设备执行上述各实施例中收发红包方法的各个步骤。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本实施例可以根据上述方法示例对电子设备进行功能模块的划分,例如,可以对应各个功能划分各个功能模块,也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块可以采用硬件的形式实现。需要说明的是,本实施例中对模块的划分是示意性的,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,该单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
该作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
该功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例该方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory,ROM)、随机存取存储器(random access memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上该,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以该权利要求的保护范围为准。
Claims (25)
1.一种危险预警的方法,其特征在于,包括:
第一车辆获取周边环境信息;
所述第一车辆根据所述周边环境信息和预设条件确定目标物,所述目标物处于周边环境中,所述预设条件包括以下至少一项:
所述目标物与所述第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值,或;
所述目标物的高度小于或小于等于预设高度,或;
所述目标物处于车流拥堵路段中;
所述第一车辆输出提示信息,所述提示信息用于提示用户所述目标物的信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述预设条件包括所述目标物与所述第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值时,所述方法还包括:
所述第一车辆确定所述周边环境包括关键路口,所述关键路口满足预设拓扑结构。
3.根据权利要求2所述的方法,特征在于,所述方法还包括:
所述第一车辆获取所述目标物的图像序列;
所述第一车辆根据所述目标物的图像序列确定所述目标物与所述第一车辆之间的相对加速度的绝对值。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述目标物为与所述第一车辆距离最近的车辆。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述预设条件包括所述目标物的高度小于或小于等于预设高度时,所述方法还包括:
当所述第一车辆检测或预测到所述目标物的姿态朝向所述第一车辆时,提高所述提示信息的告警级别。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述第一车辆获取所述目标物的图像序列;
所述第一车辆根据所述目标物的图像序列确定或预测所述目标物的姿态。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述预设条件包括所述目标物处于车流拥堵路段时,所述方法还包括:
所述第一车辆根据所述周边环境信息确定所述目标物处于车流拥堵路段,所述周边环境信息包括车辆数量、车辆密度、车辆速度中的至少一种。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述目标物的轨迹与预设区域的重合概率高于预设概率时,提高所述提示信息的告警级别。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述第一车辆获取所述目标物的图像序列;
所述第一车辆根据所述目标物的图像序列预测所述目标物的轨迹。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法,其特征在于,所述第一车辆获取周边环境信息,包括:
所述第一车辆根据摄像头获取图像数据,并根据所述图像数据获取所述周边环境信息,或;
所述第一车辆根据导航数据获取所述周边环境信息。
11.一种危险预警的装置,其特征在于,包括:
感知单元,用于获取周边环境信息;
处理单元,用于根据周边环境信息和预设条件确定目标物,所述目标物处于周边环境中,所述预设条件包括以下至少一项:
所述目标物的与第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值,或;
所述目标物的高度小于或小于等于预设高度,或;
所述目标物处于车流拥堵路段中;
所述处理单元还用于输出提示信息,所述提示信息用于提示用户所述目标物的信息。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,当所述预设条件包括所述目标物与第一车辆之间的相对加速度的绝对值大于或大于等于预设相对加速度的绝对值时,所述处理单元具体用于:
确定所述周边环境包括关键路口,所述关键路口满足预设拓扑结构。
13.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,
所述感知单元还用于,获取所述目标物的图像序列;
所述处理单元还用于,根据所述目标物的图像序列确定所述目标物与所述第一车辆之间的相对加速度的绝对值。
14.根据权利要求12或13所述的装置,其特征在于,所述目标物为与所述装置距离最近的车辆。
15.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,当所述预设条件包括所述目标物的高度小于或小于等于预设高度时,所述处理单元具体用于:
当所述处理单元检测或预测到所述目标物的姿态朝向所述装置时,提高所述提示信息的告警级别。
16.根据权利要求15所述的装置,其特征在于,
所述感知单元还用于,获取所述目标物的图像序列;
所述处理单元还用于,根据所述目标物的图像序列确定或预测所述目标物的姿态。
17.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,当所述预设条件包括所述目标物处于车流拥堵路段时,所述处理单元具体用于:
根据所述周边环境确定所述目标物处于车流拥堵路段,所述周边环境信息包括车辆数量、车辆密度、车辆速度中的至少一种。
18.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述处理单元还用于:
当所述目标物的轨迹与预设区域的重合概率高于预设概率时,提高所述提示信息的告警级别。
19.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,
所述感知单元还用于,获取所述目标物的图像序列;
所述处理单元还用于,根据所述目标物的图像序列预测所述目标物的轨迹。
20.根据权利要求11至19中任一项所述的装置,其特征在于,所述感知单元具体用于:
根据摄像头获取图像数据,并根据所述图像数据获取所述周边环境信息,或;
根据导航数据获取周边环境信息。
21.一种危险预警的装置,其特征在于,包括:
收发器,用于接收和发送消息;
储存器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中存储的计算机程序,以使得所述装置执行如权利要求1至10中任一项所述的方法,所述处理器与所述存储器耦合。
22.一种危险预警的车辆,其特征在于,包括权利要求11至21中任一项所述的装置。
23.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被计算机执行时,以使得所述计算机实现如权利要求1至10中任一项所述的方法。
24.一种包含指令的计算机程序产品,其特征在于,当所述计算机程序产品在计算机上运行时,使得所述计算机执行如权利要求1至10中任一项所述的方法。
25.一种芯片,其特征在于,所述芯片包括处理器与数据接口,所述处理器通过所述数据接口读取存储器上存储的指令,以执行如权利要求1至10中任一项所述的方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210301522.XA CN116834655A (zh) | 2022-03-24 | 2022-03-24 | 危险预警的方法、装置和车辆 |
PCT/CN2023/082246 WO2023179494A1 (zh) | 2022-03-24 | 2023-03-17 | 危险预警的方法、装置和车辆 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210301522.XA CN116834655A (zh) | 2022-03-24 | 2022-03-24 | 危险预警的方法、装置和车辆 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116834655A true CN116834655A (zh) | 2023-10-03 |
Family
ID=88099933
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210301522.XA Pending CN116834655A (zh) | 2022-03-24 | 2022-03-24 | 危险预警的方法、装置和车辆 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116834655A (zh) |
WO (1) | WO2023179494A1 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117465394A (zh) * | 2023-12-28 | 2024-01-30 | 深圳市开心电子有限公司 | 一种电动车紧急制动的控制方法及系统 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117935186B (zh) * | 2024-03-25 | 2024-06-14 | 福建省高速公路科技创新研究院有限公司 | 一种强光抑制的隧道内危险品车辆识别方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014078155A (ja) * | 2012-10-11 | 2014-05-01 | Mitsubishi Motors Corp | 車両用警報装置 |
CN109686124A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-04-26 | 法法汽车(中国)有限公司 | 防碰撞提醒方法及系统、存储介质和电子设备 |
CN111369831A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-03 | 径卫视觉科技(上海)有限公司 | 一种道路驾驶危险预警方法、装置和设备 |
JP7431697B2 (ja) * | 2020-08-06 | 2024-02-15 | 株式会社Subaru | 車両の走行制御装置及び車両の走行制御システム |
-
2022
- 2022-03-24 CN CN202210301522.XA patent/CN116834655A/zh active Pending
-
2023
- 2023-03-17 WO PCT/CN2023/082246 patent/WO2023179494A1/zh unknown
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117465394A (zh) * | 2023-12-28 | 2024-01-30 | 深圳市开心电子有限公司 | 一种电动车紧急制动的控制方法及系统 |
CN117465394B (zh) * | 2023-12-28 | 2024-04-16 | 深圳市开心电子有限公司 | 一种电动车紧急制动的控制方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2023179494A1 (zh) | 2023-09-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11074813B2 (en) | Driver behavior monitoring | |
US20240290201A1 (en) | Driver behavior monitoring | |
US11967230B2 (en) | System and method for using V2X and sensor data | |
US10957201B2 (en) | System and method for relative positioning based safe autonomous driving | |
JP7499256B2 (ja) | ドライバの挙動を分類するためのシステムおよび方法 | |
US9352683B2 (en) | Traffic density sensitivity selector | |
JP5938569B2 (ja) | 方位情報を考慮する高度運転者支援システム、及びその動作方法 | |
JP2018152056A (ja) | 視界に制限のある交差点への接近のためのリスクベースの運転者支援 | |
CN114586082A (zh) | 增强的车载装备 | |
CN107077795B (zh) | 用于探测车辆周围环境中出现的行驶障碍的辅助系统 | |
US10336252B2 (en) | Long term driving danger prediction system | |
KR20090125795A (ko) | 안전운전 지원장치 | |
KR102101956B1 (ko) | 보행자 검지를 이용한 어린이보호구역 단속시스템 | |
WO2023179494A1 (zh) | 危险预警的方法、装置和车辆 | |
CN113442917B (zh) | 用于宿主机动车辆的警告系统 | |
CN114475648A (zh) | 基于周围作用因素的行为和有限的环境观察的自主车辆的控制 | |
CN112464229A (zh) | 检测针对自动驾驶系统的欺骗攻击的方法和装置 | |
CN112389392B (zh) | 车辆主动制动方法、装置、设备及存储介质 | |
KR102084946B1 (ko) | 차량의 이동 경로에 위치한 객체의 통과 높이에 따른 경보 알림 생성 장치 및 방법 | |
JP2024513710A (ja) | 光投影装置及び方法並びに記憶媒体 | |
CN117601858A (zh) | 车辆防追尾避让方法、设备及系统 | |
CN107599965B (zh) | 用于车辆的电子控制装置及方法 | |
CN117854243A (zh) | 用于警告给定路段中易受伤害的道路使用者的警报系统 | |
CN115840441A (zh) | 用于运载工具的方法、用于运载工具的系统和存储介质 | |
CN116168542B (zh) | 一种基于大型车辆的行为监测的预警方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |