一种基于云端感知弱势交通参与者的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种基于云端感知弱势交通参与者的方法及装置，涉及智能网联汽车安全技术领域，包括：将弱势交通参与者AI模型集成在云端；上传基础安全消息和交通参与者消息，进行数据提取融合，得到第一路侧安全消息和第二路侧安全消息；没有路侧单元，将路侧安全消息中可信度高的一者发送至智能网联车辆；有路侧单元，将路侧安全消息中可信度高的一者发送至路侧单元，经路侧单元发送至智能网联车辆；智能网联车辆判断是否存在与弱势交通参与者碰撞的风险，若存在，则对驾驶员进行预警。本发明专利技术在云端利用弱势交通参与者AI模型快速识别弱势交通参与者，不仅能提高识别稳定性，而且可以降低对本地服务器的算力资源要求，从而降低建设成本。设成本。设成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云端感知弱势交通参与者的方法及装置


[0001]本专利技术涉及智能网联汽车安全
，具体而言，涉及一种基于云端感知弱势交通参与者的方法及装置。

技术介绍

[0002]车路协同，一般是指采用无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。
[0003]随着汽车的普及也带来了频繁的交通事故，其中由于车辆碰撞引发的交通事故是交通领域中对人类生命和财产安全影响最大的。因此，减少车辆碰撞提高驾驶安全性，成为各车企及研究机构的研究热点。
[0004]随着智能网联化的驱动，智能汽车的市场规模不断扩大和普及。智能网联汽车的领域涉及感知、融合、定位、决策、控制等多个环节，不同环节都需要大算力资源的支持，比如激光雷达的点云数据需要大量的CPU算力，摄像头的视频数据处理需要大算力资源才能快速处理，在定位、决策、控制等强逻辑处理的环节也需要CPU算力。因此，连接至智能网联车的计算服务器需要承担繁重的计算任务，对于计算服务器有较高的要求。因此，本专利技术提出一种基于云端感知弱势交通参与者的方法，在云端完成计算任务，从而可以降低对本地计算服务器的要求，节省建设成本。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于云端感知弱势交通参与者的方法及装置，用以克服现有技术中存在的至少一个技术问题。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种基于云端感知弱势交通参与者的方法，包括：
[0007]对弱势交通参与者数据集进行ABC训练，得到弱势交通参与者AI模型F(x)；
[0008]将所述弱势交通参与者AI模型F(x)集成在云端控制管理系统中；假设F(x)是M项的总和，则其中，f
m
(x)基学习器，通过加权最小二乘法拟合得到f
m
(x)；所述弱势交通参与者AI模型F(x)的损失函数为其中，p大于等于1，x
i
是数据集中第i个特征，y
i
是第i个标签，i的取值为1至n，n表示样本数；
[0009]智能网联车辆周期性向所述云端控制管理系统上传基础安全消息；
[0010]采集交通参与者消息，并将采集到的交通参与者消息发送至所述云端控制管理系统和边缘计算平台；
[0011]所述云端控制管理系统根据所述基础安全消息、所述交通参与者消息和所述弱势交通参与者AI模型进行数据提取融合，计算得到第一路侧安全消息；
[0012]边缘计算平台对接收到的所述交通参与者消息进行数据处理，得到第二路侧安全
消息；
[0013]判断所述第一路侧安全消息和所述第二路侧安全消息的可信度，若所述第一路侧安全消息的可信度高于所述二路侧安全消息的可信度，则判断是否设置有路侧单元，若没有路侧单元，所述云端控制管理系统将所述第一路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；若有路侧单元，所述云端控制管理系统将所述第一路侧安全消息发送至所述路侧单元，所述路侧单元将所述第一路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；若所述第一路侧安全消息的可信度低于所述第二路侧安全消息的可信度，则判断是否设置有路侧单元，若没有路侧单元，所述边缘计算平台将所述第二路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；若有路侧单元，所述边缘计算平台将所述第二路侧安全消息发送至所述路侧单元，所述路侧单元将所述第二路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；
[0014]所述智能网联车辆根据所述第一路侧安全消息或第二路侧安全消息判断是否存在与弱势交通参与者碰撞的风险，若存在，则对驾驶员进行预警。
[0015]可选地，所述采集交通参与者消息，具体为：
[0016]通过道路采集设备，采集区域范围内的道路环境信息，根据采集到的所述道路环境信息得到所述交通参与者消息。
[0017]可选地，所述云端控制管理系统根据所述基础安全消息、所述交通参与者消息和所述弱势交通参与者AI模型进行数据提取融合时，采用提升算法Boosting，通过对所述弱势交通参与者AI模型逐步做加法扩展，得到路侧安全消息。
[0018]可选地，当没有路侧单元时，所述云端控制管理系统通过Uu口将所述第一路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；
[0019]当有路侧单元时，所述云端控制管理系统通过Uu口将所述第一路侧安全消息发送至所述路侧单元；所述路侧单元将所述第一路侧安全消息通过pc5广播给所述智能网联车辆。
[0020]可选地，所述弱势交通参与者包括行人、自行车、电动自行车。
[0021]另一方面，本专利技术实施例还提供一种基于云端感知弱势交通参与者的装置，其特征在于，包括：
[0022]训练模块，用于对弱势交通参与者数据集进行ABC训练，得到弱势交通参与者AI模型F(x)；
[0023]集成模块，用于将所述弱势交通参与者AI模型F(x)集成在云端控制管理系统中；假设F(x)是M项的总和，则其中，f
m
(x)基学习器，通过加权最小二乘法拟合得到f
m
(x)；所述弱势交通参与者AI模型F(x)的损失函数为其中，p大于等于1，x
i
是数据集中第i个特征，y
i
是第i个标签，i的取值为1至n，n表示样本数；
[0024]上传模块，用于使智能网联车辆周期性向所述云端控制管理系统上传基础安全消息；
[0025]道路信息采集设备，用于采集交通参与者消息，并将采集到的交通参与者消息发送至所述云端控制管理系统和边缘计算平台；
[0026]云端控制管理系统，用于根据所述基础安全消息、所述交通参与者消息和所述弱
势交通参与者AI模型进行数据提取融合，计算得到第一路侧安全消息；
[0027]边缘计算平台，用于对接收到的所述交通参与者消息进行数据处理，得到第二路侧安全消息；
[0028]第一判断模块，用于判断所述第一路侧安全消息和所述第二路侧安全消息的可信度，若所述第一路侧安全消息的可信度高于所述第二路侧安全消息的可信度，则判断是否设置有路侧单元，若没有路侧单元，所述云端控制管理系统将所述第一路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；若有路侧单元，所述云端控制管理系统将所述第一路侧安全消息发送至所述路侧单元，所述路侧单元将所述第一路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；若所述第一路侧安全消息的可信度低于所述第二路侧安全消息的可信度，则判断是否设置有路侧单元，若没有路侧单元，所述边缘计算平台将所述第二路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；若有路侧单元，所述边缘计算平台将所述第二路侧安全消息发送至所述路侧单元，所述路侧单元将所述第二路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；
[0029]第二判断模块，用于所述智能网联车辆根据所述第一路侧安全消息或第二路侧安全消息判断是否存在与弱势交通参与者碰撞的风险，若存在，则对驾驶员进行预警。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云端感知弱势交通参与者的方法，其特征在于，包括：对弱势交通参与者数据集进行ABC训练，得到弱势交通参与者AI模型F(x)；将所述弱势交通参与者AI模型F(x)集成在云端控制管理系统中；假设F(x)是M项的总和，则其中，f
m
(x)基学习器，通过加权最小二乘法拟合得到f
m
(x)；所述弱势交通参与者AI模型F(x)的损失函数为其中，p大于等于1，x
i
是数据集中第i个特征，y
i
是第i个标签，i的取值为1至n，n表示样本数；智能网联车辆周期性向所述云端控制管理系统上传基础安全消息；采集交通参与者消息，并将采集到的交通参与者消息发送至所述云端控制管理系统和边缘计算平台；所述云端控制管理系统根据所述基础安全消息、所述交通参与者消息和所述弱势交通参与者AI模型进行数据提取融合，计算得到第一路侧安全消息；边缘计算平台对接收到的所述交通参与者消息进行数据处理，得到第二路侧安全消息；判断所述第一路侧安全消息和所述第二路侧安全消息的可信度，若所述第一路侧安全消息的可信度高于所述二路侧安全消息的可信度，则判断是否设置有路侧单元，若没有路侧单元，所述云端控制管理系统将所述第一路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；若有路侧单元，所述云端控制管理系统将所述第一路侧安全消息发送至所述路侧单元，所述路侧单元将所述第一路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；若所述第一路侧安全消息的可信度低于所述第二路侧安全消息的可信度，则判断是否设置有路侧单元，若没有路侧单元，所述边缘计算平台将所述第二路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；若有路侧单元，所述边缘计算平台将所述第二路侧安全消息发送至所述路侧单元，所述路侧单元将所述第二路侧安全消息发送至所述智能网联车辆；所述智能网联车辆根据所述第一路侧安全消息或第二路侧安全消息判断是否存在与弱势交通参与者碰撞的风险，若存在，则对驾驶员进行预警。2.根据权利要求1所述的基于云端感知弱势交通参与者的方法，其特征在于，所述采集交通参与者消息，具体为：通过道路采集设备，采集区域范围内的道路环境信息，根据采集到的所述道路环境信息得到所述交通参与者消息。3.根据权利要求1所述的基于云端感知弱势交通参与者的方法，其特征在于，所述云端控制管理系统根据所述基础安全消息、所述交通参与者消息和所述弱势交通参与者AI模型进行数据提取融合时，采用提升算法Boosting，通过对所述弱势交通参与者AI模型逐步做加法扩展，得到路侧安全消息。4.根据权利要求1所述的基于云端感知弱势交通参与者的方法，其特征在于，当没有路侧单元时，所述云端控制管理...

【专利技术属性】
技术研发人员：褚文博，张锐，王年明，胥毅峰，
申请(专利权)人：西部科学城智能网联汽车创新中心重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：