基于车联网的行车示警方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种基于车联网的行车示警方法、系统、设备及存储介质，该行车示警方法包括如下步骤：行车车辆从平台获取行人数据包，所述行人数据包由多个车辆上传的行人数据整合得到，所述行人数据包包括多个行人的行人数据，所述行人数据至少包括行人位置和行人前进向量；根据行车车辆的行进数据确定行车车辆的碰撞风险区域的位置范围；根据行人位置和行人前进向量计算是否有行人进入所述碰撞风险区域；如有，则发送示警信号。本发明专利技术的行车示警方法通过车联网整合多行车车辆探测的行人数据，对于可能出现在司机视野盲区的行人做到有效地监测，实现事前示警作用，有效地减少了由于司机视野盲区造成的事故发生的频率。

【技术实现步骤摘要】
基于车联网的行车示警方法、系统、设备及存储介质
本专利技术涉及互联网领域，具体地说，涉及一种基于车联网的行车示警方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
由于车辆设计及其他各种原因，日常行车视野总是存在盲区，对车辆及行人安全构成威胁，因此，各种行人防护方法应运而生。其中的一种就是基于V2X(vehicletoeverything，车联网)的车辆与行人通信机制，V2X就是把汽车变成驾驶员眼睛，它可以在驾驶员注意到之前看见驾驶员难以注意到行人、行车标志等然后提醒驾驶员。但是，现有的V2X技术中，或者要求行人佩戴通信装置方可进行碰撞预警，倘若行人没有通信能力，则需要影响检测设备方可实现；或者是基于AI与V2X推出了行人防护技术实现方法是依靠路测设施使用机器视觉侦测行人，当行人还在道路司机视野盲区中，车载设备就已经开始预警司机减速停车，待行人出现并通过道路。此方法能有效保障行人与行车安全，但也存在相应的问题，如此方法需要的公路网络庞大，全覆盖路测设备成本大等。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
针对现有技术中的问题，本专利技术的目的在于提供了一种基于车联网的行车示警方法、系统、设备及存储介质，通过车联网中的多车辆数据实现有效地监测可能出现在司机视野盲区的行人，减少了由于司机视野盲区造成的事故发生的频率。本专利技术的实施例提供了一种基于车联网的行车示警方法，包括以下步骤：行车车辆从平台获取行人数据包，所述行人数据包由多个车辆上传的行人数据整合得到，所述行人数据包包括多个行人的行人数据，所述行人数据至少包括行人位置和行人前进向量；根据行车车辆的行进数据确定行车车辆的碰撞风险区域的位置范围；根据行人位置和行人前进向量计算是否有行人进入所述碰撞风险区域；如有，则发送示警信号。根据本专利技术的一示例，所述行人数据还包括行人图像特征值，所述行人图像特征值通过如下步骤获得：获得车辆上传的行人的多帧图像；确定图像中的目标行人；提取所述目标行人的行人图像特征值。根据本专利技术的一示例，所述行人前进向量通过如下步骤获得：获取第i车所述多帧图像中的当前帧图像，从所述当前帧图像中计算当前帧第j个行人位置；获取所述多帧图像中的前一帧图像，从所述前一帧图像中计算前一帧第j个行人位置；根据当前帧行人位置、前一帧行人位置计算以及每帧图像的时间间隔获得所述行人前进向量Vij，其中，i和j为整数。根据本专利技术的一示例，所述行人数据包由多个车辆上传的行人数据根据每个车辆上传的行人数据的行人置信度整合得到；所述行人置信度通过如下步骤获得：根据第i车探测到的第j个行人的前一帧的行人前进向量Vij预测当前帧行人位置；获取当前帧图像，获得当前帧行人位置；根据预测的当前帧行人位置和实际的当前帧行人位置，计算两者之间的偏差距离；根据所述偏差距离确定行人置信度Pij。根据本专利技术的一示例，所述行人数据包通过如下步骤整合得到：平台获得多辆行车探测到的多个行人数据；计算从各个车辆获得的各行人的行人图像特征值的第一相似度；合并第一相似度大于第一阈值的所述行人数据。根据本专利技术的一示例，所述合并行人图像特征值相似度大于第一阈值的所述行人数据后，所述行人数据中的行人前进向量为：根据本专利技术的一示例，所述基于车联网的行车示警方法还包括如下步骤：行车车辆获得行人的多帧图像，确定图像中的目标行人，提取所述目标行人的行人图像特征值；计算行车车辆提取的所述目标行人的行人图像特征值与平台获得的各行人的行人图像特征值的第二相似度；如第二相似度小于第二阈值，则行人前进向量为从平台获取整合后的行人数据库的行人前进向量如第二相似度大于第二阈值，则获多帧图像中的当前帧图像，从所述当前帧图像中计算当前帧行人位置；获取所述多帧图像中的前一帧图像，从所述前一帧图像中计算前一帧第j个行人位置；根据当前帧行人位置、前一帧行人位置计算以及每帧图像的时间间隔获得所述行人前进向量vj；计算行人前进向量V＝hvj+kVj，其中，h和k分别为行车车辆探测的和从平台获取的行人置信度。本专利技术的实施例还提供了一种基于车联网的行车示警系统，用于实现上述基于车联网的行车示警方法，包括行车模块、平台模块、计算模块和示警模块，其中：行车车辆的所述行车模块用于从所述平台模块获取行人数据包，所述行人数据包由多个车辆上传的行人数据整合得到，所述行人数据包包括多个行人的行人数据，所述行人数据至少包括行人位置和行人前进向量；所述计算模块用于根据行车车辆的行进数据确定行车车辆的碰撞风险区域的位置范围；所述计算模块还用于根据行人位置和行人前进向量计算是否有行人进入所述碰撞风险区域；所述示警模块则用于当所述计算模块计算有行人进入所述碰撞风险区域时发送示警信号。本专利技术的实施例还提供了一种基于车联网的行车示警设备，包括：处理器；存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述基于车联网的行车示警方法的步骤。本专利技术的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现所述基于车联网的行车示警方法的步骤。本专利技术的行车示警方法通过车联网整合多车辆行车探测的行人数据，对于可能出现在行车车辆的碰撞风险区域的行人，尤其是司机视野盲区的行人做到有效地监测，实现事前示警功能，有效地减少了由于司机视野盲区造成的事故发生的频率。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理，通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例的基于车联网的行车示警方法的流程图；图2为本专利技术一实施例的基于车联网的行车示警方法的空间示意图；图3为本专利技术一实施例的基于车联网的行车示警系统的结构示意图；图4为本专利技术一实施例的基于车联网的行车示警系统架构示意图；图5为本专利技术又一实施例的基于车联网的行车示警方法的流程图；图6为本专利技术一实施例的基于车联网的行车示警设备的结构示意图；图7为本专利技术一实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于车联网的行车示警方法，其特征在于，包括以下步骤：/n行车车辆从平台获取行人数据包，所述行人数据包由多个车辆上传的行人数据整合得到，所述行人数据包包括多个行人的行人数据，所述行人数据至少包括行人位置和行人前进向量；/n根据行车车辆的行进数据确定行车车辆的碰撞风险区域的位置范围；/n根据行人位置和行人前进向量计算是否有行人进入所述碰撞风险区域；/n如有，则发送示警信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于车联网的行车示警方法，其特征在于，包括以下步骤：
行车车辆从平台获取行人数据包，所述行人数据包由多个车辆上传的行人数据整合得到，所述行人数据包包括多个行人的行人数据，所述行人数据至少包括行人位置和行人前进向量；
根据行车车辆的行进数据确定行车车辆的碰撞风险区域的位置范围；
根据行人位置和行人前进向量计算是否有行人进入所述碰撞风险区域；
如有，则发送示警信号。


2.根据权利要求1所述的基于车联网的行车示警方法，其特征在于，所述行人数据还包括行人图像特征值，所述行人图像特征值通过如下步骤获得：
获得车辆上传的行人的多帧图像；
确定图像中的目标行人；
提取所述目标行人的行人图像特征值。


3.根据权利要求2所述的基于车联网的行车示警方法，其特征在于，所述行人前进向量通过如下步骤获得：
获取第i车所述多帧图像中的当前帧图像，从所述当前帧图像中计算当前帧第j个行人位置；
获取所述多帧图像中的前一帧图像，从所述前一帧图像中计算前一帧第j个行人位置；
根据当前帧行人位置、前一帧行人位置计算以及每帧图像的时间间隔获得所述行人前进向量Vij，其中，i和j为整数。


4.根据权利要求3所述的基于车联网的行车示警方法，其特征在于，所述行人数据包由多个车辆上传的行人数据根据每个车辆上传的行人数据的行人置信度整合得到；
所述行人置信度通过如下步骤获得：
根据第i车探测到的第j个行人的前一帧的行人前进向量Vij预测当前帧行人位置；
获取当前帧图像，获得当前帧行人位置；
根据预测的当前帧行人位置和实际的当前帧行人位置，计算两者之间的偏差距离；
根据所述偏差距离确定行人置信度Pij。


5.根据权利要求4所述的基于车联网的行车示警方法，其特征在于，所述行人数据包通过如下步骤整合得到：
平台获得多辆行车探测到的多个行人数据；
计算从各个车辆获得的各行人的行人图像特征值的第一相似度；
合并第一相似度大于第一阈值的所述行人数据。


6.根据权利要求5所述的基于车联网的行车示警方法，其特征在于，所述合并行人...

【专利技术属性】
技术研发人员：许晓龙，罗莲英，
申请(专利权)人：英华达上海科技有限公司，英华达上海电子有限公司，英华达股份有限公司，英华达南昌科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31