基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统及方法，其车载客户端系统层实现行车数据的采集，并通过蜂窝通信网络层将采集到的行车数据发送到云端控制中心层；并接收从云端控制中心层发回的数据决策包，以增强现实的方式结合实景路况显示给驾驶员；云端控制中心层依据实时接收的行车数据和黑点数据库中数据，针对车辆行车状态和当时的交通和天气情况做出决策分析，并将相应警告信息以数据包格式发布到车载客户端系统层。本发明专利技术通过融合各类动态交通数据源，结合云端智能决策和增强现实，可以大大提高司机在道路黑点对各类事故风险的觉察力，增强驾驶员在不可见的道路黑点的安全意识，从而降低事故率，改善道路黑点安全。

【技术实现步骤摘要】
基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统及方法
本专利技术属于车联网
，更具体地说，涉及一种基于增强现实显示和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统及其相关实现方法。
技术介绍
随着全世界城市化进程的加快，道路交通安全已经成为一个全球性的问题。根据以往对交通事故的研究调查指出，交通事故在路网上并非均匀分布，绝大部分集中于路网上的某些频发路段，因此，这些路段一般也被称之为道路交通黑点。发展道路黑点的安全技术对合理配置交通资源，降低整理交通事故率有很重要的意义和作用。道路交通黑点的形成比较复杂，一般由多种事故致因组合所致，这些致因可概括为四大类容易导致交通事故的因素，主要包括汽车因素、道路因素、驾驶员因素和环境因素这四大诱因。譬如，汽车因素(例如，车辆失控、擦碰、追尾、侧翻)，道路因素(路面陡峭、湿滑、坡度过大、弯角过大)，驾驶员因素(例如，司机分心、疲劳驾驶、酒后驾驶)，环境因素(交通拥堵、暴雨、大雪，大雾)等。更需要注意的是，事故的发生往往是由于多种因素的集中作用而非单一因素，并且，这些导致事故的因素在各个地方并不一致。除此之外，这些因素导致车辆或驾驶员在类似情况下容易发生相类似的交通事故，有较高可能的事故重复性。因此，在道路黑点，通过分析已有的事故历史经验并结合驾驶员实际情况来提醒驾驶员相关的事故风险对降低道路黑点事故率将会大有前景。被定义为道路黑点的事故频发路段多种多样，典型的道路黑点包括城市平交口，立交桥、T型汇合口、弯道、野生动物流窜区等。黑点的范围在不同交通和环境条件下也大小不一，有的大小不过几米，有的大小则包括了几十米内的风险区域。目前，主流的道路黑点警告方式主要依靠安置静态的警告路牌，通过警示信息提醒司机潜在的道路安全风险。随着科技的进步，通过车载导航系统(或智能手机)内嵌入预定义的道路安全信息也成为另外一种可能的警告方式。但是，如前所述，道路黑点诱因一般由多种事故致因组合，这些致因不仅有静态的(比如，道路线型)，绝大多数是动态的(天气、交通、驾驶员状态)。现有这些方法基本没有系统的考虑人、车、路以及环境的各种动态要素的作用，因此在交通警告上作用相当有限。比如，司机很多时候没法注意到相关路牌，而且每个司机的驾驶情况也很不一样，路牌安置点没法根据情况进行调整等。对于嵌入式系统，内容仅仅是静态数据，没有和实际数据以及大环境交通数据结合，警告信息不可靠，不能满足实际的安全需求。以下内容收集并研究了多例现有的基于车联网技术的安全系统：专利【基于车联网的智能手机车载系统，201210485142.2】使用智能手机和车载诊断系统OBD结合汽车CAN总线采集车载传感器数据，并通过手机通信模块发送到一个远端的车联网控制中心存储。车联网中心提供数据存储后经过相关后处理服务，将车载状态信息显示给用户。目前绝大多数市面车联网诊断系统和该专利技术类似，主要用于汽车相应传感器的检测和显示，比如，引擎、车门等，该类系统基本没有智能化模块，无法深入应用于安全领域，只能用于开发一些消费类应用，比如防盗和油耗检测。专利【一种基于车联网的车道偏离预警的标定系统和方法，201410521225.1】使用车联网提供汽车安全辅助驾驶系统。该专利技术使用车载控制器单元和一对摄像头对道路标线进行视频识别，通过辨识和提取标线后与汽车的实时位置对比提供车道偏离预警。类似系统功能只能提供基于汽车周边(一般在1至2米范围内)的近距离交通安全应用，比如，换道警告，盲点警告，这是目前许多车载系统的基本应用类型，但该类型系统无法利用基于特定环境范围的全局信息，比如交通路况和天气信息，然后将大范围信息转换为道路安全应用。专利【一种基于车联网的行车安全预警方法及系统，201510843968.5】使用车联网系统获取特定车辆及其周边车辆的位置，通过云端中心实现对各个车辆位置的实时监控和对比，并依据特定算法预估汽车碰撞风险从而为司机提供实时安全警告。该专利技术充分考虑了汽车间的几何空间位置关系，但该专利技术无法考虑各种实时的环境因素，比如，交通路况、天气情况等，对汽车安全和驾驶行为的影响。因此，此类系统只能在理想状况对各汽车间的空间位置建模然后来提供警告。该类系统的警告具有很大的不确定性，在贴近实际的情况下警告不准确，无法提供基于路况环境的超前的、预防类提醒功能。专利【基于车联网的驾驶分析系统，201410767104.5】该专利技术在车载终端获取行车数据并向远程服务器发送行车数据。远程服务器根据行车数据中各类数据的风险预设权重，分析得出车辆安全驾驶的状态，并向移动终端发送安全驾驶分析结果并通过移动终端显示车辆安全驾驶分析结果。和同类系统类似，该专利技术也没有考虑各种实时的交通路况和天气情况对驾驶行为的影响，以及对其他参数的风险权重的影响，在各种交通环境作用下，安全驾驶的分析结果并不可靠。专利【一种基于车联网的双向主动限速与超速预警系统，201310364536.7】该专利技术涉及一种基于车联网的主动限速与超速预警系统，在此系统上，驾驶员可根据自己的需要和实际情况使用遥控器在规定范围内主动限速，或可按监管需要在专线路段规定范围内为汽车主动限速或预设限速。该系统仅仅考虑速度为主要的安全辅助特征，在特定路段，除了速度之外的其他安全行为，比如，提高对行人穿行的警告和对交通环境突然事件的注意力，以及需要考虑特定的交通状况的路段和历史事故黑点，由于多种因素作用的关系，此类系统较难以在这些地方发挥有效作用。综上所述，目前市面上的汽车安全系统在处理道路风险警告方面多数功能单一，缺乏智能性，大多数系统只能开发相对较短视野的安全警告，并不能有效融合各类丰富的历史数据和实时数据，综合考虑多种事故致因来感知特定路段并提供道路黑点安全警告。除此之外，基本绝大多数安全系统没有考虑到使用增强现实和实景路况结合提供直观安全信息，因此，需设计开发一款能够综合考虑多种事故因素，历史数据和实时数据，并能够根据司机驾驶状态提供具备直观性和更好用户友好性警告的车载黑点安全警告系统。
技术实现思路
1.专利技术要解决的技术问题为解决缺乏相应安全系统应对事故黑点的行车安全警告的有效性问题，本专利技术提供了一种基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统及方法。本专利技术通过采集多种行车安全数据(关联到汽车因素、道路因素、驾驶员因素和环境因素四大诱因)，通过无线通信网络传输到云端，并在云端控制中心进行综合决策，综合决策的过程不仅考虑了历史的事故经验，同时也考虑以往系统不可获取的安全信息，比如人的因素，道路因素和天气因素等，将综合的警告信息传回给驾驶员，为驾驶员提供可靠的事故黑点警告，并将警告信息和路景结合以增强现实显示给驾驶员。该系统可以大大提高司机在道路黑点对各类事故风险的觉察力，增强驾驶员在不可见的道路黑点的安全意识，从而降低事故率，改善道路黑点安全。2.技术方案为达到上述目的，本专利技术提供的技术方案为：为解决在事故黑色路段的行车安全问题，本专利技术提供一种基于车联网和增强现实的智能行车黑点安全预警系统及方法，通过采集行车安全数据，驾驶员数据，路况数据等，在云端控制中心进行综合判断后提供驾驶员事故黑点安全警告并将警告信息以增强现实显示给驾驶员。本专利技术的一种基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统，包括车载本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统，其特征在于：包括车载客户端系统层(101)、蜂窝通信网络层(102)以及云端控制中心层(103)，其中：所述车载客户端系统层(101)实现行车数据的采集，并通过蜂窝通信网络层(102)将采集到的行车数据发送到云端控制中心层(103)；同时，接收从云端控制中心层(103)发回的数据决策包，并以增强现实的方式结合实景路况直观地显示给驾驶员；所述蜂窝通信网络层(102)实现车载客户端系统层(101)和云端控制中心层(103)的双向通信；所述云端控制中心层(103)依据实时接收的行车数据和黑点数据库中数据，针对车辆行车状态和当时的情况做出决策分析，并将相应警告信息以数据包格式发布到车载客户端系统层(101)；所述黑点数据库中数据包括从交管中心获取的交通路况数据、历史事故黑点数据以及从气象站获取的天气数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统，其特征在于：包括车载客户端系统层(101)、蜂窝通信网络层(102)以及云端控制中心层(103)，其中：所述车载客户端系统层(101)实现行车数据的采集，并通过蜂窝通信网络层(102)将采集到的行车数据发送到云端控制中心层(103)；同时，接收从云端控制中心层(103)发回的数据决策包，并以增强现实的方式结合实景路况直观地显示给驾驶员；所述蜂窝通信网络层(102)实现车载客户端系统层(101)和云端控制中心层(103)的双向通信；所述云端控制中心层(103)依据实时接收的行车数据和黑点数据库中数据，针对车辆行车状态和当时的情况做出决策分析，并将相应警告信息以数据包格式发布到车载客户端系统层(101)；所述黑点数据库中数据包括从交管中心获取的交通路况数据、历史事故黑点数据以及从气象站获取的天气数据。2.根据权利要求1所述的一种基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统，其特征在于：所述的车载客户端系统层(101)包括至少一个车载客户端系统，车载客户端系统主机包括车载前装系统和车载后装系统，车载前装系统包括温度湿度传感器(201)、光照压力传感器(202)、胎压摩擦传感器(203)、雨刷传感器(204)、汽车转向灯指示系统(205)、汽车悬挂系统(206)和汽车刹车系统(207)；车载后装系统包括卫星定位导航模块(209)、蜂窝通信模块(210)、数字地图模块(211)，驾驶员监控摄像模块(212)，增强现实显示模块(213)；车载客户端系统由车载系统显示模块(208)完成各类数据的整合。3.根据权利要求2所述的一种基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统，其特征在于：所述的车载系统显示模块(208)为车载行车电脑、外接的智能手机或抬头显示仪。4.根据权利要求2所述的一种基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统，其特征在于：所述的蜂窝通信网络层(102)采用基于蜂窝通信的TCP/IP通信协议，采用套接字作为通信中介器，通过蜂窝基站为云端控制中心和应用端软件间的通信提供通信和数据传输。5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统，其特征在于：所述的云端控制中心层(103)包括13个功能模块，各功能模块通过数据流逻辑相互串联；其中：数据通信模块(301)接收车载客户端系统传输的通信数据包，数据解码模块(302)和视频数据解码模块(306)分别给接收到的通信数据包解码，相关解码信息发送给数据分析模块(305)；事故数据挖掘模块(303)用于线上或线下挖掘历史交通事故数据，并将相应的事故黑点位置、事故成因及其结果存储在事故黑点数据库(304)；数据整合模块(307)负责接收解码后数据，并将数据整合成规定的格式发送到智能决策模块(308)进行运算；外部数据库(310)用于存储从外部获取的数据流，包括从实时交通数据库(312)获取的交通数据，从天气数据库(313)获取的天气数据，所述数据流最后也传输到智能决策模块(308)，智能决策模块(308)处理的结果经数据编码模块(309)编码后输出；此外，交管人员可通过可视化平台地理信息系统(311)管理车辆位置、事故黑点以及交通信息。6.一种基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告方法，其步骤为：步骤一、事故黑点警告系统开启，车载客户端系统自动获取与内外部系统端口连接，如果连接正常，车载客户端系统依照黑点数据信息采集规则采集所需数据，数据采集完毕后存储在车载客户端系统缓存待用；步骤二、车辆行驶过程中，车载客户端系统打开通信链接并与云端控制中心实时连接，在非事故黑点路段车载客户端发送基本安全数据到云端控制中心，用以保持云端控制中心对汽车基本状态的监测，并实时匹配汽车位置与对应区域事故黑点的位置判定关系；步骤三、当检测到汽车进入事故黑点区域，云端控制中心启动事故黑点模式，此时，车载客户端系统采集扩展安全数据，并将采集数据进行编码后发送到云端控制中心，数据在云端控制中心解码后发送到各功能模块进行分析；步骤四、云端控制中心将采集到的数据进行分析和推算，如果推算到行车数据和事故黑点致因推导获得的事故风险出现吻合，根据编码规则生成黑点警告数据，启动安全警告机制并将黑点警告数据推送到车载客户端系统；步骤五、车载客户端系统接收黑点警告数据，并将黑点警告数据解码后通过蓝牙传递到抬头显示...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶昊，
申请(专利权)人：叶昊，
类型：发明
国别省市：江苏,32