TWI762887B

TWI762887B - 交通安全管控方法、車載裝置及可讀儲存介質

Info

Publication number: TWI762887B
Application number: TW109109290A
Authority: TW
Inventors: 蔡弦錡; 陳俊佑
Original assignee: 荷蘭商荷蘭移動驅動器公司
Priority date: 2020-03-19
Filing date: 2020-03-19
Publication date: 2022-05-01
Also published as: TW202137159A

Abstract

本發明提供交通安全管控方法，應用於車載裝置，該方法包括：於車輛行駛時，識別前方是否包括路口；當前方包括路口時，根據連續獲取的所述車輛所處的多個車道位置預測所述車輛在所述路口的行駛方向；及當所預測的行駛方向與所述路口的通行規則相衝突時，按照預設的方式發出提示。本發明還提供實現所述交通安全管控方法的車載裝置和可讀儲存介質。本發明可有效提升行車安全係數。

Description

交通安全管控方法、車載裝置及可讀儲存介質

本發明涉及一種交通安全管控技術領域，尤其涉及一種交通安全管控方法、車載裝置及可讀儲存介質。

習知技術中，駕駛員一般是根據導航系統來規劃路線的，由此避開限行路徑。然而，一旦導航系統關閉，駕駛員則需由人工來觀察交通標誌並依交通標誌人工判定前方道路是否可通行，這種方式顯然會影響到駕駛員的注意力，進而帶來極大的交通安全隱患。

鑒於以上內容，有必要提供一種交通安全管控方法、車載裝置及可讀儲存介質，可根據車輛所處的多個車道位置預測車輛在路口的行駛方向，有效提升行車安全係數。

所述交通安全管控方法，包括：於車輛行駛時，識別所述車輛的前方是否包括路口；當前方包括路口時，根據連續獲取的所述車輛所處的多個車道位置預測所述車輛在所述路口的行駛方向；及當所預測的行駛方向與所述路口的通行規則相衝突時，按照預設的方式發出提示。

所述交通安全管控方法，該方法包括：於車輛行駛時，識別所述車輛的前方是否包括路口；當前方包括路口時，根據所述車輛所處的車道位置及所述車輛的轉向訊號預測所述車輛在所述路口的行駛方向；及當所預測的行駛方向與所述路口的通行規則相衝突時，按照預設的方式發出提示。

所述電腦可讀儲存介質儲存有至少一個指令，所述至少一個指令被處理器執行時實現所述交通安全管控方法。

所述車載裝置包括儲存器和至少一個處理器，所述儲存器中儲存有至少一個指令，所述至少一個指令被所述至少一個處理器執行時實現所述交通安全管控方法。

相較於習知技術，所述交通安全管控方法、車載裝置及可讀儲存介質，可根據車輛所處的多個車道位置預測車輛在路口的行駛方向，有效提升行車安全係數。

100:車輛

3:車載裝置

32:處理器

31:儲存器

30:交通安全管控系統

301:識別模組

302:執行模組

303:判斷模組

34:攝像頭

35:顯示熒幕

36:定位設備

37:方向燈

38:方向盤

39:高精地圖

221、222:道路

200:路口

圖1是本發明較佳實施例的車載裝置的架構圖。

圖2是本發明較佳實施例的交通安全管控系統的功能模組圖。

圖3是本發明較佳實施例的交通安全管控方法的流程圖。

圖4舉例說明獲取車輛的車道位置。

圖5舉例說明所預測的車輛的行駛方向與路口的通行規則相衝突。

為了能夠更清楚地理解本發明的上述目的、特徵和優點，下面結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細描述。需要說明的是，在不衝突的情況下，本發明的實施例及實施例中的特徵可以相互組合。

在下面的描述中闡述了很多具體細節以便於充分理解本發明，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。

除非另有定義，本文所使用的所有的技術和科學術語與屬於本發明的技術領域的技術人員通常理解的含義相同。本文中在本發明的說明書中所使用的術語只是為了描述具體的實施例的目的，不是旨在於限制本發明。

參閱圖1所示，為本發明較佳實施例提供的車載裝置的架構圖。

本實施例中，車載裝置3設置在車輛100上。所述車載裝置3也可以叫作車載電腦，包括互相之間電氣連接的儲存器31、至少一個處理器32、攝像頭34、顯示熒幕35、定位設備36、方向燈37、方向盤38。

本領域技術人員應該瞭解，圖1示出的車載裝置3的結構並不構成本發明實施例的限定，所述車載裝置3還可以包括比圖1更多或更少的其他硬體或者軟體，或者不同的部件佈置。

需要說明的是，所述車載裝置3僅為舉例，其他現有的或今後可能出現的車載裝置如可適應於本發明，也應包含在本發明的保護範圍以內，並以引用方式包含於此。

在一些實施例中，所述儲存器31可以用於儲存電腦程式的程式碼和各種資料。例如，所述儲存器31可以用於儲存安裝在所述車載裝置3中的交通安全管控系統30、高精地圖39，並在車載裝置3的運行過程中實現高速、自動地完成程式或資料的存取。所述儲存器31可以是包括唯讀儲存器(Read-Only Memory，ROM)、可程式設計唯讀儲存器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可抹除可程式設計唯讀儲存器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、一次可程式設計唯讀儲存器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、電子抹除式可複寫唯讀儲存器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、唯讀光碟(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光碟儲存器、磁碟儲存器、磁帶儲存器、或者任何其他能夠用於攜帶或儲存資料的非易失性的電腦可讀的儲存介質。

在一些實施例中，所述至少一個處理器32可以由積體電路組成。例如，可以由單個封裝的積體電路所組成，也可以是由多個相同功能或不同功能封裝的積體電路所組成，包括一個或者多個中央處理器(Central Processing unit，CPU)、微處理器、數文書處理晶片、圖形處理器及各種控制晶片的組合等。所述至少一個處理器32是所述車載裝置3的控制核心(Control Unit)，利用各種介面和線路連接整個車載裝置3的各個部件，通過執行儲存在所述儲存器31內的程式或者模組或者指令，以及調用儲存在所述儲存器31內的資料，以執行車載裝置3的各種功能和處理資料，例如，對交通安全進行管控的功能(具體細節參後面對圖3的介紹)。

在本實施例中，所述攝像頭34可以安裝在所述車輛100的前擋風玻璃所在的位置處，用於對所述車輛100的前面的場景進行拍攝。

所述顯示熒幕35可以為觸摸顯示熒幕，用於顯示所述車載裝置3的各種資料，例如顯示高精地圖39的使用者介面。本實施例中，所述高精地圖39可以為百度高精地圖或者其他地圖如谷歌高精地圖。

本實施例中，所述高精地圖39指示了每條道路所包括的各個車道、每條道路所包括的各個路口、每個路口的通行規則等。

在一個實施例中，所述通行規則包括對每個路口的每條道路的車輛的轉向的限制。在其他實施例中，所述通行規則還包括對每個路口的每條道路的車輛的車型(如大型車、小型車)、重量、高度、長度等的限制。

本實施例中，所述定位設備36可以用於定位車輛100當前所處的位置(如經緯度資訊)。在一個實施例中，所述定位設備36可以為全球定位系統(Global Positioning System，簡稱：GPS)、輔助全球衛星定位系統(Assisted Global Positioning System，簡稱：AGPS)、北斗衛星導航系統(BeiDou Navigation Satellite System，BDS)，或格洛納斯衛星導航系統(GLOBAL NAVIGATION SATELLITE SYSTEM，GLONASS)中的一者或者多者的組合。

所述方向燈37用於在開啟的狀態下提示車輛100的前後左右的其他車輛及行人注意車輛100。所述方向燈37包括左轉向燈和右轉向燈。

在本實施例中，交通安全管控系統30可以包括一個或多個模組，所述一個或多個模組儲存在所述儲存器31中，並由至少一個或多個處理器(本實施例為處理器32)執行，以實現對交通安全進行管控的功能(具體細節參後面對圖3的介紹)。

在本實施例中，所述交通安全管控系統30根據其所執行的功能，可以被劃分為多個模組。參閱圖2所示，所述多個模組包括識別模組301、執行模組302、判斷模組303。本發明所稱的模組是指一種能夠被至少一個處理器(例如處理器32)所執行並且能夠完成固定功能的一系列電腦可讀的指令段，其儲存在儲存器(例如車載裝置3的儲存器31)中。在本實施例中，關於各模組的功能將在後續結合圖3詳述。

本實施例中，以軟體功能模組的形式實現的集成的單元，可以儲存在一個非易失性可讀取儲存介質中。上述軟體功能模組包括一個或多個電腦可讀指令，所述車載裝置3或一個處理器(processor)通過執行所述一個或多個電腦可讀指令實現本發明各個實施例的方法的部分，例如圖3所示的對交通安全進行管控的方法。

在進一步的實施例中，結合圖2，所述至少一個處理器32可執行所述車載裝置3的操作裝置以及安裝的各類應用程式(如所述的交通安全管控系統30)、程式碼等。

在進一步的實施例中，所述儲存器31中儲存有電腦程式的程式碼，且所述至少一個處理器32可調用所述儲存器31中儲存的程式碼以執行相關的功能。例如，圖2中所述交通安全管控系統30的各個模組是儲存在所述儲存器31中的程式碼，並由所述至少一個處理器32所執行，從而實現所述各個模組的功能以達到對交通安全進行管控的目的(詳見下文中對圖3的描述)。

在本發明的一個實施例中，所述儲存器31儲存一個或多個電腦可讀指令，所述一個或多個電腦可讀指令被所述至少一個處理器32所執行以實現對交通安全進行管控的目的。具體地，所述至少一個處理器32對上述電腦可讀指令的具體實現方法詳見下文中對圖3的描述。

圖3是本發明較佳實施例提供的交通安全管控方法的流程圖。

在本實施例中，所述交通安全管控方法可以應用於車載裝置3中，對於需要進行交通安全管控的車載裝置3，可以直接在該車載裝置3上集成本發明的方法所提供的用於交通安全管控的功能，或者以軟體開發套件(Software Development Kit，SDK)的形式運行在所述車載裝置3上。

如圖3所示，所述交通安全管控方法具體包括以下步驟，根據不同的需求，該流程圖中步驟的順序可以改變，某些步驟可以省略。

步驟S1、識別模組301於車輛100行駛時，識別車輛100的前方是否包括路口。當車輛100的前方包括路口時，執行步驟S2。

在一個實施例中，所述車輛100的前方可以是指所述車輛100當前所在道路往前預設距離(150m、200m內)範圍內。

在第一實施例中，所述識別模組301可以利用所述定位設備36結合所述高精地圖39來識別前方是否包括路口。

具體地，所述識別前方是否包括路口包括：利用定位設備36獲得所述車輛100當前的位置座標；基於所述車輛100當前的位置座標定位所述車輛100在高精地圖39上的位置；及從所述高精地圖39獲得所述車輛100的前方的路口資訊，所述路口資訊指示所述車輛100的前方是否包括路口。

在第二實施例中，所述識別所述車輛100的前方是否包括路口包括：利用攝像頭34拍攝圖像，所述圖像包括所述車輛100的前方的場景；利用圖像識別演算法識別所述圖像是否包括交通燈指示牌；及當從所述圖像中識別到所述交通燈指示牌時，確定前方包括路口。

本實施例中，所述圖像識別演算法包括範本匹配法。所述識別模組301可以預先將各種類型的交通燈指示牌的圖像分別作為範本，由此，所述識別模組301可以利用範本匹配法來識別所述攝像頭34所拍攝的圖像是否包括交通燈指示牌。

步驟S2、當所述車輛100的前方包括路口時，執行模組302根據連續獲取的所述車輛100所處的多個車道位置預測所述車輛100在所述路口的行駛方向。

在第一實施例中，所述根據連續獲取的所述車輛100所處的多個車道位置預測所述車輛100在所述路口的行駛方向包括(a1)-(a2)：

(a1)當所述車輛100距所述路口為第一預設距離(例如200m、150m，或者其他距離)時，於所述車輛100每行駛第二預設距離(例如50m、20m，或者其他距離)時識別一次所述車輛100當前所處的車道位置，直至所述車輛100距所述路口小於所述第二預設距離(即當所述車輛100距所述路口小於所述第二預設距離時的車道位置不用於預測車輛100的行駛方向)，由此識別到多個車道位置。

具體地，所述執行模組302可以即時從所述預設的高精地圖39獲得所述車輛100距離所述路口的距離，以及從所述預設的高精地圖39識別到車輛100當前所在的車道位置。

本實施例中，所述車道位置分為最內側車道、最外側車道、以及中間車道。

本實施例中，所述車道位置的劃分是基於交通規則所規定的通行方向來劃分的。所述通行方向分為靠左行駛和靠右行駛。具體地，從通行方向的左側算起，從左到右依次為第一車道、第二車道、第三車道，以此類推。因此，第一車道即為最內側車道，與最內側車道對應的最外側車道即是靠最右邊的一個車道，以及介於所述最內側車道和最外側車道中間的車道即為中間車道。

(a2)根據所述多個車道位置所構成的行駛路徑預測所述車輛100在所述路口的行駛方向。

具體地，當所述多個車道位置所構成的行駛路徑為向左偏移時，則預測所述車輛100在所述路口左轉；當所述多個車道位置所構成的行駛路徑為向右偏移時，則預測所述車輛100在所述路口右轉；當所述多個車道位置所構成的行駛路徑為向前移動時，則預測所述車輛100在所述路口直行。

舉例而言，參閱圖4所示，假設車輛100在道路221上行駛，從所述車輛100距離所述路口200為200m時，每行駛50m識別一次所述車輛100的車道位置。當所述車輛100行駛到距離所述路口200為150m時識別到所述車輛100的車道位置為第四車道d也即最外側車道，當所述車輛100行駛到距離所述路口200為100m時識別到所述車輛100的車道位置為第三車道c也即是中間車道，當所述車輛100行駛到距離所述路口為50m時識別到所述車輛100的車道位置為第二車道b也即是中間車道。由此獲得所述車輛100的行駛路徑為d-c-b，由此則可預測得出所述車輛100在所述路口的行駛方向為左轉。

需要說明的是，在其他實施例中，也可以通過收集預設數量(例如十萬份)的樣本資料(每份樣本資料包括一個對應所述路口的行駛路徑)，利用該預設數量的樣本資料訓練神經網路獲得行駛方向的預測模型，由此所述執行模組302即可於獲取到所述車輛100的行駛路徑後，將所述車輛100的行駛路徑輸入到該行駛方向的預測模型，即可獲得所述車輛100在所述路口的行駛方向。

在一個實施例中，當預測到了所述車輛100在所述路口的行駛方向時，所述執行模組302還於所述車輛100距所述路口小於所述第二預設距離時，獲取所述車輛100的方向燈的訊號。當預測所述車輛100在所述路口的行駛方向為左轉，且根據所述車輛100的方向燈的訊號確定所述車輛100沒有打左轉向燈時，發出警示(例如以語音的方式提示駕駛員打左轉向燈)；及當預測所述車輛100在所述路口的行駛方向為右轉，且根據所述車輛100的方向燈的訊號確定所述車輛100沒有打右轉向燈時，發出警示(例如以語音的方式提示駕駛員打右轉向燈)。

在一個實施例中，當預測到了所述車輛100在所述路口的行駛方向時，所述執行模組302還於所述車輛100距所述路口小於所述第二預設距離時，獲取所述車輛100當前所處的車道位置(為清楚說明本發明，將所述車輛100距所述路口小於所述第二預設距離時所獲取的所述車輛100所處的車道位置稱為“最新車道位置”)；當預測所述車輛100在所述路口的行駛方向為左轉，且所述最新車道位置為中間車道或者最外側車道時，發出警示(例如，可以以語音的方式提示使用者如果在前方路口要左轉，則儘快駛入最內側車道)；及當預測所述車輛100在所述路口的行駛方向為右轉，且所述最新車道位置為中間車道或者最內側車道時，發出警示(例如，可以以語音的方式提示使用者如果在前方路口要右轉，則儘快駛入最外側車道)。

在其他實施例中，在所述(a1)與(a2)之間還包括(a12)：

(a12)於所述車輛100距所述路口小於所述第二預設距離時，獲取所述車輛100的轉向訊號。所述執行模組302則可根據所述多個車道位置所構成的行駛路徑以及所述車輛100的轉向訊號預測所述車輛100在所述路口的行駛方向。

本實施例中，所述轉向訊號為can訊號，可以為所述車輛100的方向燈37的訊號或者是所述車輛100的方向盤38的訊號。

本實施例中，執行模組302可以從用於連接所述方向燈37、方向盤38的can匯流排來獲取所述can訊號。

仍然如前面所述，假設獲得所述車輛100的行駛路徑為d-c-b。在所述車輛100距所述路口小於50m時，獲取到所述車輛100的方向燈37的轉向訊號為左轉訊號，則可預測得出所述車輛100的行駛方向為左轉。再如，假設獲得所述車輛100的行駛路徑為c-b-c，若在所述車輛100距所述路口小於50m 時，沒有獲取到所述車輛100的方向燈37的轉向訊號，或者獲取到所述車輛100的方向盤38的轉向訊號為直行訊號，則預測所述車輛100的行駛方向為直行。

同樣地，在其他實施例中，也可以通過收集預設數量(例如十萬份)的樣本資料(每份樣本資料包括一個對應所述路口的行駛路徑以及對應的轉向訊號)，利用該預設數量的樣本資料訓練神經網路獲得行駛方向的預測模型，由此所述執行模組302即可於獲取到所述車輛100的行駛路徑和轉向訊號後，將所述車輛100的行駛路徑和轉向訊號輸入到該行駛方向的預測模型，即可獲得所述車輛100的行駛方向。

在第二實施例中，所述根據連續獲取的所述車輛所處的多個車道位置預測所述車輛在所述路口的行駛方向包括(b1)-(b5)：

(b1)識別所述車輛100當前所處的車道位置為最內側車道、最外側車道，還是中間車道。

在一個實施例中，可以從高精地圖39識別所述車輛100當前所處的車道位置為最內側車道、最外側車道，還是中間車道。

(b2)當所述車輛100當前所處的車道位置為最內側車道或者最外側車道時，獲取所述車輛的轉向訊號，結合所述車輛100的轉向訊號預測所述車輛100在所述路口的行駛方向。

本實施例中，當所述車輛100當前所處的車道位置為最內側車道，且所述轉向訊號為左轉訊號時，所述執行模組302預測所述車輛100在所述路口的行駛方向為左轉；當所述車輛100當前所處的車道位置為最外側車道，且所述轉向訊號為右轉訊號時，預測所述車輛100在所述路口的行駛方向為右轉。

本實施例中，當所述車輛100當前所處的車道位置為最內側車道，且所述轉向訊號為右轉訊號時或獲取不到所述轉向訊號時，所述執行模組302確定無法預測到所述車輛100在所述路口的行駛方向。當所述車輛100當前所處的車道位置為最外側車道，且所述轉向訊號為左轉訊號或獲取不到所述轉向訊號時，所述執行模組302確定無法預測到所述車輛100在所述路口的行駛方向。

(b3)當車輛100當前所處的車道位置為最內側車道或者最外側車道，但是結合所述轉向訊號無法預測到所述車輛100在所述路口的行駛方向時，基於所述車輛100當前距所述路口的距離與第三預設距離的比較確定所述車輛100當前是否已經到達所述路口；或者當所述車輛100當前所處的車道位置為中間車道時，基於所述車輛100當前距所述路口的距離與所述第三預設距離的比較確定所述車輛100當前是否已經到達所述路口。

當確定該車輛100已經到達所述路口時，執行(b4)；當確定該車輛100尚未到達所述路口時，執行(b5)。

具體地，當所述車輛100當前距所述路口小於所述第三預設距離(例如20m，50m)時，確定所述車輛100已經到達所述路口。當所述車輛100當前距所述路口大於或者等於所述第三預設距離時，確定所述車輛100尚未到達所述路口。

(b4)當確定所述車輛100當前已經到達所述路口時，根據所述車輛100當前所處的車道位置來預測所述車輛100的行駛方向。

具體地，當所述車輛100當前所處的車道位置為最內側車道時，預測所述車輛100的行駛方向為左轉；當所述車輛100當前所處的車道位置為最外側車道時，預測所述車輛100的行駛方向為右轉；當所述車輛100當前所處的車道位置為中間車道時，預測所述車輛100的行駛方向為直行。

(b5)當確定該車輛100尚未到達所述路口時，於所述車輛100每行駛第四預設距離(例如10m、20m)時識別一次所述車輛100的當前所處的車道位置，直至所述車輛100距所述路口小於所述第四預設距離，由此獲得所述車輛100的多個車道位置；以及根據所述車輛100的多個車道位置所構成的行駛路徑預測所述車輛100在所述路口的行駛方向。

需要說明的是，在這裡，所述根據所述車輛100的多個車道位置所構成的行駛路徑預測所述車輛100在所述路口的行駛方向的方法可以同於前述(a2)，於此不再贅述。

在其他實施例中，(b5)還可以包括：當所述車輛100距所述路口小於所述第四預設距離時，獲取所述車輛100的轉向訊號；以及根據所述車輛100的多個車道位置所構成的行駛路徑以及所述車輛100的轉向訊號預測所述車輛100在所述路口的行駛方向。

需要說明的是，在這裡，所述根據所述車輛100的多個車道位置所構成的行駛路徑以及所述車輛100的轉向訊號預測所述車輛100在所述路口的行駛方向的方法可以同於前述(a12)，於此不再贅述。

步驟S3、判斷模組303判斷所預測的行駛方向與所述路口的通行規則是否相衝突。當所預測的行駛方向與所述路口的通行規則相衝突時，執行步驟S4。當所預測的行駛方向與所述路口的通行規則不相衝突時，回到步驟S1。

如前面所述，所述通行規則包括對所述路口的每條道路的車輛的轉向的限制。

舉例而言，參閱圖5所示，車輛100在道路221行駛，假設預測得出車輛100在路口200的行駛方向為左轉，而所述路口200的通行規則為限制道路221的車輛左轉，那麼所預測的車輛100的行駛方向與所述路口200的通行規則相衝突。

在其他實施例中，所述通行規則還包括對所述路口的每條道路的車輛的車型(如大型車、小型車)、重量、高度、長度等的限制。由此，所述執行模組302可以將所述預測的行駛方向結合所述路口的通行規則以及所述車輛100的車輛參數(如車型、重量、高度、長度等)來確定所預測的行駛方向與所述路口的通行規則是否相衝突。

舉例而言，仍然參閱圖5所示，車輛100在道路221行駛，假設預測得出車輛100在路口200的行駛方向為直行，而所述路口200的通行規則包括：通行道路222的車輛的高度需為3.5米以下，若所述車輛100的高度高於3.5米，那麼所預測的車輛100的行駛方向與所述路口200的通行規則相衝突。

本實施例中，所述判斷模組303可以從所述高精地圖39獲得所述路口的通行規則。

步驟S4、當所預測的行駛方向與所述路口的通行規則相衝突時，執行模組302按照預設的方式發出提示。

在一個實施例中，所述預設的方式可以是指在所述顯示熒幕35上顯示文本資訊，利用所述文本資訊來提示所述車輛100的駕駛員該車輛100將要行駛的方向與所述路口的通行規則相衝突。

在其他實施例中，所述預設的方式還可以包括以語音播報的方式提示所述車輛100的駕駛員該車輛100將要行駛的方向與所述路口的通行規則相衝突。

在本發明所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的裝置和方法，可以通過其它的方式實現。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述模組的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現時可以有另外的劃分方式。

所述作為分離部件說明的模組可以是或者也可以不是物理上分開的，作為模組顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位於一個地方，或者也可以分佈到多個網路單元上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部模組來實現本實施例方案的目的。

另外，在本發明各個實施例中的各功能模組可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以採用硬體的形式實現，也可以採用硬體加軟體功能模組的形式實現。

對於本領域技術人員而言，顯然本發明不限於上述示範性實施例的細節，而且在不背離本發明的精神或基本特徵的情況下，能夠以其他的具體形式實現本發明。因此，無論從哪一點來看，均應將實施例看作是示範性的，而且是非限制性的，本發明的範圍由所附請求項而不是上述說明限定，因此旨在將落在請求項的等同要件的含義和範圍內的所有變化涵括在本發明內。不應將請求項中的任何附圖標記視為限制所涉及的請求項。此外，顯然“包括”一詞不排除其他單元或步驟，單數不排除複數。第一，第二等詞語用來表示名稱，而並不表示任何特定的順序。

最後所應說明的是，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案而非限制，儘管參照以上較佳實施例對本發明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或等同替換，而不脫離本發明技術方案的精神和範圍。

Claims

一種交通安全管控方法，應用於車載裝置，其中，該方法包括：於車輛行駛時，識別所述車輛的前方是否包括路口；當前方包括路口時，根據連續獲取的所述車輛所處的多個車道位置所構成的行駛路徑預測所述車輛在所述路口的行駛方向；及當所預測的行駛方向與所述路口的通行規則相衝突時，按照預設的方式發出提示。
如請求項1所述的交通安全管控方法，其中，所述識別所述車輛的前方是否包括路口包括：利用定位設備獲得所述車輛當前的位置座標；基於所述車輛當前的位置座標定位所述車輛在預設的高精地圖上的位置；及從所述預設的高精地圖獲得所述車輛的前方的路口資訊，所述路口資訊指示所述車輛的前方是否包括路口。
如請求項1所述的交通安全管控方法，其中，所述識別所述車輛的前方是否包括路口包括：利用攝像頭拍攝圖像，所述圖像包括所述車輛的前方的場景；利用圖像識別演算法識別所述圖像是否包括交通燈指示牌；及當從所述圖像中識別到所述交通燈指示牌時，確定所述車輛的前方包括路口。
如請求項1所述的交通安全管控方法，其中，所述根據連續獲取的所述車輛所處的多個車道位置所構成的行駛路徑預測所述車輛在所述路口的行駛方向包括：當所述車輛距所述路口為第一預設距離時，於所述車輛每行駛第二預設距離時識別一次所述車輛當前所處的車道位置，直至所述車輛距所述路口小於所述第二預設距離，由此識別到多個車道位置。
如請求項4所述的交通安全管控方法，其中，該方法還包括：於所述車輛距所述路口小於所述第二預設距離時，獲取所述車輛的方向燈的訊號；當預測所述車輛在所述路口的行駛方向為左轉，且根據所述車輛的方向燈的訊號確定所述車輛沒有打左轉向燈時，發出警示；及當預測所述車輛在所述路口的行駛方向為右轉，且根據所述車輛的方向燈的訊號確定所述車輛沒有打右轉向燈時，發出警示。
如請求項4所述的交通安全管控方法，其中，該方法還包括：於所述車輛距所述路口小於所述第二預設距離時，獲取所述車輛所處的最新車道位置；當預測所述車輛在所述路口的行駛方向為左轉，且所述最新車道位置為中間車道或者最外側車道時，發出警示；及當預測所述車輛在所述路口的行駛方向為右轉，且所述最新車道位置為中間車道或者最內側車道時，發出警示。
如請求項1所述的交通安全管控方法，其中，所述根據連續獲取的所述車輛所處的多個車道位置所構成的行駛路徑預測所述車輛在所述路口的行駛方向包括：識別所述車輛當前所處的車道位置為最內側車道、最外側車道，還是中間車道；當所述車輛當前所處的車道位置為最內側車道或者最外側車道時，獲取所述車輛的轉向訊號，結合所述車輛的轉向訊號預測所述車輛在所述路口的行駛方向；當所述車輛當前所處的車道位置為最內側車道或者最外側車道，但是結合所述車輛的轉向訊號無法預測到所述車輛在所述路口的行駛方向時，或者當所述車輛當前所處的車道位置為中間車道時，確定所述車輛當前是否已經到達所述路口；當所述車輛當前已經到達所述路口時，根據所述車輛當前所處的車道來預測所述車輛的行駛方向；當確定所述車輛尚未到達所述路口時，於所述車輛每行駛第四預設距離時識別一次所述車輛當前所處的車道位置，直至所述車輛距所述路口小於所述第四預設距離，由此獲得所述車輛的多個車道位置。
一種交通安全管控方法，其中，該方法包括：於車輛行駛時，識別所述車輛的前方是否包括路口；當前方包括路口時，根據所述車輛所處的多個車道位置所構成的行駛路徑及所述車輛的轉向訊號預測所述車輛在所述路口的行駛方向；及當所預測的行駛方向與所述路口的通行規則相衝突時，按照預設的方式發出提示。
一種電腦可讀儲存介質，其中，所述電腦可讀儲存介質儲存有至少一個指令，所述至少一個指令被處理器執行時實現如請求項1至8項中任意一項的所述交通安全管控方法。
一種車載裝置，其中，該車載裝置包括儲存器和至少一個處理器，所述儲存器中儲存有至少一個指令，所述至少一個指令被所述至少一個處理器執行時實現如請求項1至8項中任意一項的所述交通安全管控方法。