[發明專利]車輛危險狀態識別方法及系統

在審

• 申請號: 202210210846.2
• 申請日: 2022-03-03
• 公開（公告）號: CN114581863A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 何廷全;劉家慶;陸山風;俞山川;王少飛;李宗文;賴增偉;宋浪
• 申請（專利權）人: 廣西新發展交通集團有限公司;招商局重慶交通科研設計院有限公司
• 主分類號: G06V20/54
• 分類號: G06V20/54;G06V20/40;G06V10/26;G06V10/62;G06T7/269;G06T7/277;G06T7/246;G06T17/00
• 代理公司: 北京海虹嘉誠知識產權代理有限公司 11129
• 代理人: 胡博文

1.一種車輛危險狀態識別方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1.對車輛進行姿態檢測以及軌跡跟蹤，得到車輛的位置信息；

S2.在車輛所處的車道環境下采集車輛的運動信息；所述運動信息包括速度以及加速度；

S3.以車輛的位置信息、運動信息以及車輛所處的車道環境為依據，判斷車輛的異常駕駛行為；

S4.采集車輛圖片信息，并對所述圖片信息進行前景提取，得到煙霧動態信息；

S5.對煙霧動態信息進行煙霧檢測，并對檢測到的煙霧進行量化處理，得到煙霧濃度信息。

2.根據權利要求1所述的車輛危險狀態識別方法，其特征在于：對車輛進行姿態檢測以及軌跡跟蹤，具體包括：

S11.對車輛的運動狀態進行預測，得到車輛運動預測位置；

S12.對車輛的運動狀態進行檢測，得到車輛運動檢測位置；

S13.計算所述預測位置與檢測位置之間的馬氏距離；

S14.判斷所述馬氏距離是否小于設定閾值，若是，則車輛的運動狀態關聯成功，并將所述預測位置作為車輛的位置；若否，則返回重復步驟S11-S14。

3.根據權利要求1所述的車輛危險狀態識別方法，其特征在于：采用實例分割網絡模型對車輛的位置信息、運動信息以及車輛所處的車道環境進行分析判斷，得到車輛的異常駕駛行為；所述異常駕駛行為包括異常變道以及停車。

4.根據權利要求1所述的車輛危險狀態識別方法，其特征在于：對所述圖片信息進行前景提取，得到煙霧動態信息，具體包括：

采用光流法計算圖片信息中煙霧的光流軌跡；

將所述光流軌跡與煙霧的邊緣輪廓點進行對比分析，得到煙霧的運動區域。

5.根據權利要求1所述的車輛危險狀態識別方法，其特征在于：對檢測到的煙霧進行量化處理，得到煙霧濃度信息，具體包括：

對檢測到的煙霧進行煙霧重構，得到重構后的煙霧信息；

對重構后的煙霧信息進行色彩特征空間轉化處理，得到可量化的煙霧信息；

對可量化的煙霧信息進行量化處理，得到煙霧濃度信息。

6.根據權利要求1所述的車輛危險狀態識別方法，其特征在于：還包括如下步驟：

S6.采集車輛的視頻信息，并提取視頻信息中的特征信息；

S7.基于所述視頻信息進行碰撞區域預測分析，得到碰撞預測區域；

S8.對所述特征信息在時空上進行序列化建模，篩選出車輛行駛狀態信息；

S9.判斷車輛行駛狀態信息對應的數值是否大于正常行駛狀態信息的最大閾值，若是，則車輛發生了碰撞，若否，則車輛沒有發生碰撞。

7.根據權利要求6所述的車輛危險狀態識別方法，其特征在于：所述特征信息包括車輛坐標點數值、運動方向角、運動速度以及運動加速度；所述行駛狀態信息包括速度、加速度以及軌跡突變。

8.一種車輛危險狀態識別系統，其特征在于：包括軌跡跟蹤單元、異常駕駛行為檢測單元以及煙霧檢測單元；

所述軌跡跟蹤單元用于對車輛進行姿態檢測以及軌跡跟蹤，得到車輛的位置信息，并在車輛所處的車道環境下采集車輛的運動信息；

所述異常駕駛行為檢測單元用于以車輛的位置信息、運動信息以及車輛所處的車道環境為依據，判斷車輛的異常駕駛行為；

所述煙霧檢測單元用于采集車輛圖片信息，并對所述圖片信息進行前景提取，得到煙霧動態信息；對煙霧動態信息進行煙霧檢測，并對檢測到的煙霧進行量化處理，得到煙霧濃度信息。

9.根據權利要求8所述的車輛危險狀態識別系統，其特征在于：還包括碰撞檢測單元；

所述碰撞檢測單元用于采集車輛的視頻信息，并提取視頻信息中的特征信息；基于所述視頻信息進行碰撞區域預測分析，得到碰撞預測區域；對所述特征信息在所述碰撞預測區域上進行序列化建模，篩選出車輛行駛狀態信息；判斷車輛行駛狀態信息對應的數值是否大于正常行駛狀態信息的最大閾值，若是，則車輛發生了碰撞，若否，則車輛沒有發生碰撞。

10.根據權利要求9所述的車輛危險狀態識別系統，其特征在于：所述特征信息包括車輛坐標點數值、運動方向角、運動速度以及運動加速度；所述行駛狀態信息包括速度、加速度以及軌跡突變。