行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器。其中，所述提示方法包括：获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景；采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示。本发明专利技术降低了氢气运输面临的安全隐患。本发明专利技术降低了氢气运输面临的安全隐患。本发明专利技术降低了氢气运输面临的安全隐患。

【技术实现步骤摘要】
行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器


[0001]本专利技术涉及运输领域，具体而言，涉及一种行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器。

技术介绍

[0002]氢气是一种高危险气体，不仅具有很强的易燃易爆性，还具有一定的毒性，因此我们在氢气运输的问题上一定要格外小心避免造成重大事故的发生。氢气运输面临的安全问题：1.驾驶员疲劳驾驶；2.驾驶员吸烟；3.驾驶员急刹急停；4.压力表和液压表读数异常。而针对上述安全隐患，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供了一种行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器，以降低氢气运输面临的安全隐患。
[0004]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种行驶信息的提示方法，该提示方法包括：获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景；采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示。
[0005]可选的，所述视频流包括以下至少之一：所述目标车辆内的驾驶员的视频流，所述目标车辆内的乘载人员和所述目标车辆外的周边行人的视频流，所述目标车辆的行驶状态仪表盘的视频流，所述目标车辆的运输罐状态仪表盘的视频流。
[0006]可选的，若所述视频流为所述目标车辆内的驾驶员的视频流，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，包括：使用第一模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的驾驶人员处于疲劳状态。
[0007]可选的，若所述视频流为所述目标车辆的乘载人员和周边行人的视频流，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，包括：使用第二模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第二模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中有人员存在预设行为，所述预设行为至少包括吸烟行为。
[0008]可选的，若所述视频流为所述目标车辆的行驶状态仪表的视频流，且所述行驶状态仪表包括至少以下任一：车辆加速度表、车辆速度表，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧包括：使用第三模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第三模型为使用多组数据通过机器
学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的车辆加速度表的读数超过第一阈值和/或车辆速度表的读数的变动速率超过第二阈值。
[0009]可选的，若所述视频流为所述目标车辆的运输罐状态仪表盘的视频流，且所述运输罐状态仪表盘包括至少以下任一：运输罐压力表、运输罐液压表，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧包括：使用第四模型对所述视频流进行分析，判断所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第四模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的运输罐压力表的读数超过第三阈值和/或运输罐液压表的读数超过第四阈值。
[0010]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种行驶信息的提示装置，提示装置包括：获取单元，用于获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景；确定单元，用于采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；发送单元，用于在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示。
[0011]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种行驶信息的提示系统，该提示系统包括：加速度传感器，设置于目标车辆上，用于确定所述目标车辆的加速度值；压力传感器和/或液压传感器，设置于所述目标车辆的运输罐内，用于确定所述目标车辆的运输罐内的压力值和/或液压值；仪表盘，设置于所述目标车辆内，与所述加速度传感器、所述压力传感器和/或所述液压传感器通讯连接，用于显示所述目标车辆的加速度值、所述目标车辆的运输罐内的压力值和/或所述目标车辆的运输罐内的液压值；摄像头，设置于所述目标车辆的驾驶室内和所述目标车辆的外周，用于采集所述仪表盘的视频流、所述驾驶室内的驾驶员的视频流、所述驾驶室内的乘载人员的视频流、所述目标车辆的周边行人的视频流；人工智能边缘计算模组，与所述摄像头通讯连接，用于确定所述摄像头所采集的视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；喇叭，设置于所述目标车辆的驾驶室中，与所述人工智能边缘计算模组46通讯连接，用于在所述视频流中出现异常图像帧的情况下，发送所述异常图像帧对应的告警提示。
[0012]根据本申请的另一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一项所述的行驶信息的提示方法。
[0013]根据本申请的另一方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的行驶信息的提示方法。
[0014]本申请通过获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景；采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示，降低了氢气运输面临的安全隐患。
[0015]换言之，本申请通过人工智能手段检测氢气运输车辆的各种危险情况(例如：氢气运输车辆驾驶员疲劳驾驶、氢气运输车辆驾驶员和周边人员吸烟、氢气运输车辆急刹车、氢
气运输车辆的运输罐压力/液压异常)，并通过喇叭告警，可以避免各种危险情况发生。
附图说明
[0016]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0017]图1是根据本专利技术实施例的一种可选的行驶信息的提示方法的示意图；
[0018]图2是根据本专利技术实施例的一种可选的行驶信息的提示装置的示意图；
[0019]图3是根据本专利技术实施例的一种可选的行驶信息的提示系统的示意图。
具体实施方式
[0020]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种行驶信息的提示方法，其特征在于，所述提示方法包括：获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景；采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示。2.根据权利要求1所述的提示方法，其特征在于，所述视频流包括以下至少之一：所述目标车辆内的驾驶员的视频流，所述目标车辆内的乘载人员和所述目标车辆外的周边行人的视频流，所述目标车辆的行驶状态仪表盘的视频流，所述目标车辆的运输罐状态仪表盘的视频流。3.根据权利要求2所述的提示方法，其特征在于，若所述视频流为所述目标车辆内的驾驶员的视频流，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，包括：使用第一模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的驾驶人员处于疲劳状态。4.根据权利要求2所述的提示方法，其特征在于，若所述视频流为所述目标车辆的乘载人员和周边行人的视频流，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，包括：使用第二模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第二模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中有人员存在预设行为，所述预设行为至少包括吸烟行为。5.根据权利要求2所述的提示方法，其特征在于，若所述视频流为所述目标车辆的行驶状态仪表的视频流，且所述行驶状态仪表包括至少以下任一：车辆加速度表、车辆速度表，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧包括：使用第三模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第三模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的车辆加速度表的读数超过第一阈值和/或车辆速度表的读数的变动速率超过第二阈值。6.根据权利要求2所述的提示方法，其特征在于，若所述视频流为所述目标车辆的运输罐状态仪表盘...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊晓烽，陈飞，陈新颜，胡伟，
申请(专利权)人：武汉中极氢能源发展有限公司，
类型：发明
国别省市：