[發(fā)明專利]轉(zhuǎn)向燈控制方法、系統(tǒng)、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110431149.5
• 申請日: 2021-04-21
• 公開（公告）號: CN113043945A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發(fā)明（設計）人: 肖明芬;武新鋒
• 申請（專利權）人: 前海七劍科技（深圳）有限公司
• 主分類號: B60Q1/34
• 分類號: B60Q1/34
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 黃廣龍

本申請公開了一種轉(zhuǎn)向燈控制方法、系統(tǒng)、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及車輛控制技術領域。通過獲取駕駛員當前的行為信息和車輛當前的轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)，獲取預設行為模型根據(jù)行為信息輸出的行為預測結果，根據(jù)行為預測結果和轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)生成決策信號，根據(jù)決策信號對車輛的轉(zhuǎn)向燈進行控制，能夠在駕駛過程中根據(jù)駕駛員的駕駛行為自動控制轉(zhuǎn)向燈，避免出現(xiàn)不打轉(zhuǎn)向燈進行轉(zhuǎn)向或變道的行為，從而避免因為這種行為導致出現(xiàn)交通堵塞或者交通事故的發(fā)生。

技術領域

本申請涉及車輛控制技術領域，尤其是涉及一種轉(zhuǎn)向燈控制方法、系統(tǒng)、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術

隨著我國社會的發(fā)展和科技的進步，汽車的普及使用范圍也越來越廣，越來越多的人駕駛汽車出行，汽車出行的安全尤為重要。但是隨著汽車數(shù)量的增加以及生活節(jié)奏的加快導致越來越多人開始駕駛快車，并且在駕駛過程中經(jīng)常出現(xiàn)不打轉(zhuǎn)向燈就進行轉(zhuǎn)向或者變道，也有新司機在駕駛過程中容易忘記打轉(zhuǎn)向燈再進行轉(zhuǎn)向或者變道，這些情況的出現(xiàn)很容易造成交通堵塞，甚至交通事故的出現(xiàn)。

發(fā)明內(nèi)容

本申請旨在至少解決現(xiàn)有技術中存在的技術問題之一。為此，本申請?zhí)岢鲆环N轉(zhuǎn)向燈控制方法、系統(tǒng)、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，能夠在駕駛過程中根據(jù)駕駛員的駕駛行為自動控制轉(zhuǎn)向燈，避免出現(xiàn)不打轉(zhuǎn)向燈進行轉(zhuǎn)向或變道的行為，從而避免因為這種行為導致出現(xiàn)交通堵塞或者交通事故的發(fā)生。

本申請?zhí)岢鲆环N轉(zhuǎn)向燈控制方法。

本申請還提出一種具有上述轉(zhuǎn)向燈控制方法的轉(zhuǎn)向燈控制系統(tǒng)。

本申請還提出一種具有上述轉(zhuǎn)向燈控制方法的電子設備。

本申請還提出一種具有上述轉(zhuǎn)向燈控制方法的計算機可讀存儲介質(zhì)。

根據(jù)本申請的第一方面實施例的轉(zhuǎn)向燈控制方法，包括：獲取駕駛員當前的行為信息，獲取車輛當前的轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)；獲取預設行為模型根據(jù)所述行為信息輸出的行為預測結果；根據(jù)所述行為預測結果和轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)生成決策信號；根據(jù)所述決策信號對所述車輛的所述轉(zhuǎn)向燈進行控制。

根據(jù)本申請實施例的轉(zhuǎn)向燈控制方法，至少具有如下有益效果：通過獲取駕駛員當前的行為信息和車輛當前的轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)，獲取預設行為模型根據(jù)行為信息輸出的行為預測結果，根據(jù)行為預測結果和轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)生成決策信號，根據(jù)決策信號對車輛的轉(zhuǎn)向燈進行控制，能夠在駕駛過程中根據(jù)駕駛員的駕駛行為自動控制轉(zhuǎn)向燈，避免出現(xiàn)不打轉(zhuǎn)向燈進行轉(zhuǎn)向或變道的行為，從而避免因為這種行為導致出現(xiàn)交通堵塞或者交通事故的發(fā)生。

根據(jù)本申請的一些實施例，還包括：確定所述駕駛員對應的預設行為模型；所述確定所述駕駛員對應的預設行為模型，包括：確定所述駕駛員的身份信息；根據(jù)所述駕駛員的身份信息確定對應的預設行為模型。

根據(jù)本申請的一些實施例，所述確定所述駕駛員的身份信息，包括：獲取駕駛員的面部信息；獲取預設識別模型根據(jù)所述面部信息輸出的識別結果；根據(jù)所述識別結果確定所述駕駛員的身份信息。

根據(jù)本申請的一些實施例，還包括：構建所述預設識別模型；

所述構建所述預設識別模型，包括：采集駕駛員的面部信息；基于深度學習算法對所述面部信息進行訓練，得到所述預設識別模型。

根據(jù)本申請的一些實施例，還包括：構建所述預設行為模型；所述構建所述預設行為模型，包括：獲取駕駛員的歷史行為信息和對應的所述車輛的轉(zhuǎn)向燈變化信息；基于深度學習算法對所述歷史行為信息和所述轉(zhuǎn)向燈變化信息進行訓練，得到所述預設行為模型。

根據(jù)本申請的一些實施例，還包括：根據(jù)所述駕駛員當前的所述行為信息對所述預設行為模型進行訓練。