用于摩托车的障碍物检测和通知制造技术

一种摩托车障碍物检测和通知系统。该系统包括可安装到摩托车上的前视摄像机和后视摄像机，以及与前视摄像机和后视摄像机可操作通信的处理器。处理器执行程序指令以执行包括以下步骤的过程：从前视摄像机和后视摄像机接收视频，执行基于计算机视觉和机器学习的物体检测和跟踪过程以检测、分类和跟踪视频中的障碍物并输出检测到的物体数据，使用检测到的物体数据定义一个或多个其他车辆周围的盲点区域，确定摩托车是否位于盲点区域，并输出听觉，当摩托车被确定位于盲点区域时，通过输出系统向摩托车的驾驶者提供触觉或视觉反馈。摩托车的驾驶者提供触觉或视觉反馈。摩托车的驾驶者提供触觉或视觉反馈。

Obstacle detection and notification for motorcycles

【技术实现步骤摘要】
用于摩托车的障碍物检测和通知


[0001]
一般涉及用于摩托车的障碍物检测和通知，更具体地说，涉及使用计算机视觉和机器学习向骑手提供潜在障碍物的反馈。

技术介绍

[0002]汽车高级驾驶员辅助系统(也称为“ADAS”)近年来已成为汽车行业的标准，这主要是因为安全是汽车制造商的主要关注点。摩托车手最关心的是与任何障碍物的碰撞。对于摩托车驾驶者来说，有一些障碍物和情况是特别关注的，这些障碍物和情况需要通过合适的障碍物检测和通知系统来解决。
[0003]摩托车行业通常没有实现ADAS功能，这可能是因为ADAS和摩托车的相对成本，也可能是因为摩托车的环境存在各种特定的困难。例如，摩托车放置ADAS的空间非常有限。向摩托车骑手提供警报也是一个挑战，因为骑手戴着头盔，在受风、发动机噪音等影响的嘈杂环境中工作。此外，戴头盔的摩托车骑手的视角是有限的，并且在摩托车本身上放置视觉指示器(例如用于提供视觉指示的显示器)就其在摩托车上骑摩托车时对骑手可见的位置的定位而言是具有挑战性的。此外，摩托车的行为与汽车不同，它们相对于道路的角度(例如倾斜角度)比汽车相对于道路的角度变化得更快、更剧烈，尤其是当摩托车倾斜、加速和刹车时。
[0004]因此，期望提供用于摩托车的障碍物检测和通知的系统和方法，其在摩托车上实现的复杂性和成本低，并且能够为摩托车驾驶者提供增强的情境感知，以支持避免碰撞和事故。此外，结合附图和前述
和
技术介绍
，从随后的详细描述和所附权利要求中，本专利技术的其他期望特征和特性将变得显而易见。

技术实现思路

[0005]一方面，公开了一种用于摩托车的障碍物检测和通知系统。该系统包括可安装到摩托车上的前视摄像机和后视摄像机，以及与前视摄像机和后视摄像机可操作通信的处理器。处理器执行程序指令以执行包括以下步骤的过程：从前视摄像机和后视摄像机接收视频，执行基于计算机视觉和机器学习的物体检测和跟踪过程以检测、分类和跟踪视频中的障碍物并输出检测到的物体数据，使用检测到的物体数据定义一个或多个其他车辆周围的盲点区域，确定摩托车是否位于盲点区域，并输出听觉，当摩托车被确定位于盲点区域时，通过输出系统向摩托车的驾驶者提供触觉或视觉反馈。
[0006]在实施例中，该过程包括当摩托车被确定位于盲点区域时，向一个或多个其他车辆的驾驶员输出听觉反馈。
[0007]在实施例中，定义一个或多个其他车辆周围的盲点区域使用检测到的物体数据以及一个或多个其他车辆和摩托车的相对速度。
[0008]在实施例中，检测到的物体数据包括视频中每个检测到的摩托车周围的边界框和将边界框分类为摩托车的相关标签。在实施例中，定义一个或多个其他车辆周围的盲点区
域包括在相对于边界框的预定位置空间分配预定盲点区域。
[0009]在实施例中，视觉反馈通过以环形排列的多个灯的形式的骑手照明设备输出给骑手。单独的灯被点亮以指示盲点区域相对于摩托车的方向性。在实施例中，根据来自处于盲点区域的摩托车的威胁的即时性，多个灯发出不同的颜色。
[0010]另一方面，提供了一种用于摩托车的障碍物检测和通知系统。该系统包括可安装到摩托车上的前视摄像机和后视摄像机、蜂窝连接设备、包括导航地图和人群来源的碰撞风险地图层的增强型地图数据库、地理参考碰撞数据以及提供摩托车位置的全球定位系统设备。处理器可操作地与前视摄像机和后视摄像机、蜂窝连接设备、增强地图数据库和全球定位系统设备通信。处理器执行程序指令以执行过程，包括：经由蜂窝连接设备报告任何事故状况，经由蜂窝连接设备接收对碰撞风险地图层的更新，基于来自GPS设备和碰撞风险地图层的摩托车的位置确定碰撞风险，从前视摄像机和后视摄像机接收视频，执行基于计算机视觉和机器学习的物体检测和跟踪过程以检测，分类和跟踪视频中的障碍物并输出检测到的物体数据，使用检测到的物体数据执行障碍物接近检测处理以提供检测到的障碍物数据，基于检测到的障碍物数据经由输出系统向摩托车的驾驶者输出听觉、触觉或视觉反馈，以及基于确定的碰撞风险调整障碍物接近检测处理和听觉、触觉或视觉反馈的输出。
[0011]在实施例中，基于所确定的碰撞风险来适配障碍物接近检测处理，以便在空间上将障碍物接近检测处理集中在与所确定的碰撞风险高的位置相对应的视频区域上。
[0012]在实施例中，基于确定的碰撞风险，通过输出系统向摩托车的驾驶者输出听觉、触觉或视觉反馈。
[0013]在实施例中，基于所确定的碰撞风险来调整障碍物接近检测处理，以便在所确定的碰撞风险相对较高时变得活跃或增加处理频率。
[0014]在实施例中，听觉、触觉或视觉反馈的输出适于在确定的碰撞风险相对较高时视觉识别增加的碰撞风险。
[0015]在实施例中，经由蜂窝连接设备报告任何事故状况包括报告位置和时间，碰撞风险地图层包括地理参考碰撞数据和时间参考碰撞数据，并且该过程包括基于来自全球定位系统设备的摩托车位置、当前时间和碰撞风险地图层来确定碰撞风险。
[0016]在实施例中，该过程包括基于高加速度事件确定事故状况，以及基于来自全球定位系统设备、惯性测量单元和视频的计算机视觉处理的数据确定高加速度事件。
[0017]另一方面，提供了一种用于摩托车的障碍物检测和通知系统。该系统包括可安装到摩托车上的前视热摄像机和后视热摄像机，以及与前视热摄像机和后视热摄像机可操作通信的处理器。处理器执行包括从前视热摄像机和后视热摄像机接收视频、执行基于计算机视觉和机器学习的物体检测和跟踪过程以检测、分类和跟踪视频中的障碍物并输出检测到的物体数据、使用检测到的物体数据执行障碍物接近检测处理以提供检测到的障碍物数据、以及基于检测到的障碍物数据经由输出系统向摩托车的驾驶者输出听觉、触觉或视觉反馈的过程。
[0018]在实施例中，包括蜂窝连接设备。这些过程包括基于来自全球定位系统设备、惯性测量单元和视频计算机视觉过程的数据报告任何事故状况。
[0019]在实施例中，执行障碍物接近检测处理包括识别道路上存在障碍物的动物。
[0020]在实施例中，执行障碍物接近检测处理包括识别在道路上出现障碍物的动物，并
且报告事故状况包括报告在道路上出现障碍物的被识别的动物。
[0021]在实施例中，该过程包括接收关于在道路上呈现障碍物的被识别的动物的人群来源的、地理参考的和时间参考的数据，并且基于人群来源的、地理参考的和时间参考的数据，经由输出系统向摩托车的驾驶者输出听觉、触觉或视觉反馈。
[0022]在实施例中，基于计算机视觉和机器学习的物体检测和跟踪过程检测并分类视频中的蛇或其他非人动物，并输出相应的检测到的物体数据。
附图说明
[0023]下文将结合以下附图描述示例性实施例，其中相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：
[0024]图1是根据示例性实施例的包括障碍物检测和通知系统的摩托车的功能框图；
[0025]图2是根据示例性实施例的图1的障碍物检测和通知系统的功能框图；
[0026]图3是根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于摩托车的障碍物检测和通知系统，该系统包括：可安装到摩托车上的前视摄像机和后视摄像机中的至少一个；与前视摄像机和后视摄像机中的至少一个可操作地通信的至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置为执行程序指令，其中所述程序指令被配置为使所述至少一个处理器执行包括以下步骤的过程：从前视摄像机和后视摄像机中的至少一个接收视频；执行基于计算机视觉和机器学习的物体检测和跟踪过程，以检测、分类和跟踪视频中的障碍物，并输出检测到的物体数据；使用检测到的物体数据定义一个或多个其他车辆周围的盲点区域；确定摩托车是否位于盲点区域；和当摩托车被确定位于盲点区域时，通过输出系统向摩托车的骑手输出听觉、触觉或视觉反馈。2.根据权利要求1所述的障碍物检测和通知系统，其中，所述程序指令被配置为使得所述至少一个处理器执行包括当确定所述摩托车位于所述盲点区域时向所述一个或多个其他车辆的驾驶员输出听觉反馈的过程。3.根据权利要求1所述的障碍物检测和通知系统，其中，限定一个或多个其他车辆周围的盲点区域使用检测到的物体数据以及一个或多个其他车辆和摩托车的相对速度。4.根据权利要求1所述的障碍物检测和通知系统，其中，所检测到的物体数据包括视频中每个检测到的摩托车周围的边界框和将边界框分类为摩托车的相关标签。5.根据权利要求4所述的障碍物检测和通知系统，其中，定义所述一个或多个其他车辆周围的盲点区域包括在相对于所述边界框的预定位置处空间分配预定盲点区域。6.根据权利要求1所述的障碍物检测和通知系统，其中，视觉反馈被输出给骑手，并且包括以环形排列的多个灯的形式的骑手照明设备，其中，单独的灯被点亮以指示盲点区域相对于摩托车的方向性。7.根据权利要求6所述的障碍物检测和通知系统，其中，所述多个灯根据来自处于盲点区域中的摩托车的威胁的即时性而发出不同的颜色。8.一种用于摩托车的障碍物检测和通知系统，所述系统包括：可安装到摩托车的前视摄像机和后视摄像机中的至少一个；蜂窝连接设备；增强地图数据库，包括导航地图和群来源的地...

【专利技术属性】
技术研发人员：CL奥斯特林，DH克利福德，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：