[發明專利]車輛盲區預警方法、預警裝置、MEC平臺和存儲介質

有效

• 申請號: 202110554000.6
• 申請日: 2019-08-12
• 公開（公告）號: CN113284366B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 劉恒進
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G08G1/16
• 分類號: G08G1/16;H04N7/18;G06V20/58;G06V10/764;H04W4/46;H04W4/06;H04L67/10
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 常忠良

1.一種車輛盲區預警方法，其特征在于，所述方法應用于MEC平臺，所述方法包括：

獲取環境感知設備拍攝的圖像，所述環境感知設備預先設置在視覺盲區道路上；

檢測所述圖像中的全部對象，并在所述全部對象中包括車輛對象的情況下，確定所述車輛對象的盲區；

匹配所述車輛對象的盲區和所述圖像中除所述車輛對象外的每個對象的地理位置，識別所述全部對象中處于所述盲區內的危險對象；

基于所述危險對象的識別結果生成針對所述車輛對象的盲區預警信息，并將所述盲區預警信息發送至所述車輛對象對應的車輛，所述盲區預警信息用于對所述車輛的駕駛員進行盲區預警；

所述獲取環境感知設備拍攝的圖像，包括：

獲取至少一個目標環境感知設備拍攝的圖像，所述目標環境感知設備是拍攝視角覆蓋發送盲區預警請求的目標車輛的環境感知設備；

所述檢測所述圖像中的全部對象，并在所述全部對象中包括車輛對象的情況下，確定所述車輛對象的盲區，包括：

檢測所述圖像中的全部對象，并在所述全部對象中包括目標車輛對應的車輛對象的情況下，確定所述車輛對象的盲區。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述車輛對象的盲區，包括：

預測所述車輛對象的行駛路徑；

獲取所述車輛對象在所述行駛路徑上至少一個行駛位置處的盲區；

基于各個所述盲區確定所述車輛對象在所述行駛路徑上的盲區。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預測所述車輛對象的行駛路徑，包括：

在盲區預警請求包括目標車輛的姿態信息的情況下，基于所述姿態信息預測所述車輛對象的行駛路徑。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述匹配所述車輛對象的盲區和所述圖像中除所述車輛對象外的每個對象的地理位置，識別所述全部對象中處于所述盲區內的危險對象，包括：

預測所述全部對象中除所述車輛對象以外其他對象的運動路徑；

將所述其他對象中所述運動路徑與所述車輛對象在所述行駛路徑上的盲區具有交集的一個對象作為一個危險對象。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取環境感知設備拍攝的圖像，包括：

獲取攝像頭拍攝的視覺圖像；

所述檢測所述圖像中的全部對象，包括：

基于計算機視覺算法檢測所述視覺圖像中的全部對象。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述危險對象的識別結果生成針對所述車輛對象的盲區預警信息，包括：

生成至少包含所述危險對象的地理位置和所述危險對象所在盲區的盲區標識的預警信息。

7.一種車輛盲區預警裝置，其特征在于，所述裝置包括：

圖像獲取模塊，用于獲取環境感知設備拍攝的圖像，所述環境感知設備預先設置在視覺盲區道路上；

盲區確定模塊，用于檢測所述圖像中的全部對象，并在所述全部對象中包括車輛對象的情況下，確定所述車輛對象的盲區；

對象識別模塊，用于匹配所述車輛對象的盲區和所述圖像中除所述車輛對象外的每個對象的地理位置，識別所述全部對象中處于所述盲區內的危險對象；

信息生成模塊，用于基于所述危險對象的識別結果生成針對所述車輛對象的盲區預警信息，并將所述盲區預警信息發送至所述車輛對象對應的車輛，所述盲區預警信息用于對所述車輛的駕駛員進行盲區預警；

所述圖像獲取模塊，具體用于：

獲取至少一個目標環境感知設備拍攝的圖像，目標環境感知設備是拍攝視角覆蓋發送盲區預警請求的目標車輛的環境感知設備；

所述盲區確定模塊，具體用于：

檢測圖像中的全部對象，并在全部對象中包括目標車輛對應的車輛對象的情況下，確定車輛對象的盲區。

8.一種MEC平臺，其特征在于，包括：至少一個存儲器和至少一個處理器；所述存儲器存儲有程序，所述處理器調用所述存儲器存儲的程序，所述程序用于實現如權利要求1-6任意一項所述的車輛盲區預警方法。

9.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令用于執行權利要求1-6任意一項所述的車輛盲區預警方法。