一种基于车路信息融合的盲区预警方法及系统技术方案

本申请涉及汽车安全的技术领域，尤其涉及一种基于车路信息融合的盲区预警方法及系统，方法包括：根据车辆盲区的影像数据，获取盲区内障碍物与车辆的第一距离信息；根据车辆盲区的雷达数据，获取盲区内障碍物与车辆的第二距离信息；基于车辆所在位置的大气能见度确定第一距离信息以及第二距离信息的权重系数；根据第一距离信息以及第二距离信息的权重系数，对第一距离信息以及第二距离信息进行处理，得到盲区内障碍物与车辆之间的相对距离；在相对距离信息小于预设阈值时，对车辆进行盲区预警。采用影像数据与雷达数据结合的方式对障碍物进行位置测量以及双重校正，从而能够大大提高测距精度，便于精确的实现距离危险预警，有效保证行车安全。保证行车安全。保证行车安全。

【技术实现步骤摘要】
一种基于车路信息融合的盲区预警方法及系统


[0001]本申请涉及汽车安全的
，尤其是涉及一种基于车路信息融合的盲区预警方法及系统。

技术介绍

[0002]由于汽车左右两侧存在视觉上的盲点区域，汽车在行驶过程中，驾驶员很难准确识别盲区内所有的障碍物，容易导致安全事故的发生。据统计，盲区交通事故占汽车事故的70%以上，死亡率达90%以上；因此，针对盲区事故的预防已然成为当下交通安全研究的热点和重难点。
[0003]目前盲区预警已经成为乘用车的标配，但大多是在车辆电子后视镜采用摄像头成像显示技术，对其视野盲区进行图像显示，但无法识别盲区内的障碍物和车辆之间实际距离，另外外界环境也会影响检测准确性，从而无法保证行车安全。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本申请提供一种基于车路信息融合的盲区预警方法及系统。
[0005]第一方面，本申请提供的一种基于车路信息融合的盲区预警方法，采用如下的技术方案：一种基于车路信息融合的盲区预警方法，包括：根据车辆盲区的影像数据，获取盲区内障碍物与车辆的第一距离信息；根据车辆盲区的雷达数据，获取盲区内障碍物与车辆的第二距离信息；基于车辆所在位置的大气能见度确定第一距离信息以及第二距离信息的权重系数；根据所述第一距离信息以及第二距离信息的权重系数，对第一距离信息以及第二距离信息进行处理，得到盲区内障碍物与车辆之间的相对距离；在所述相对距离小于预设阈值时，对车辆进行盲区预警。
[0006]通过采用上述技术方案，采用影像数据与雷达数据结合的方式对障碍物进行位置测量以及双重校正，减少外界环境对检测数据的影响，从而能够大大提高测距精度，便于精确的实现距离危险预警，有效保证行车安全。
[0007]可选的，所述基于车辆所在位置的大气能见度确定第一距离信息以及第二距离信息的权重系数步骤，包括：获取车辆所在位置的大气能见度；在所述大气能见度低于预设阈值时，确定第一距离信息的权重系数为，第二距离信息的权重系数为；其中，；在所述大气能见度高于预设阈值时，确定第一距离信息的权重系数为，第二距
离信息的权重系数为；其中，。
[0008]可选的，所述根据所述第一距离信息以及第二距离信息的权重系数，对第一距离信息以及第二距离信息进行处理，得到盲区内障碍物与车辆之间的相对距离步骤，包括：根据公式计算相对距离；其中，为第一距离信息，为第二距离信息，为第一距离信息的权重系数，为第二距离信息的权重系数。
[0009]可选的，还包括：获取车辆在当前行驶环境下的车辆状态数据；其中，所述车辆状态数据包括速度以及当前行驶道路路况；基于所述车辆状态数据，确定车辆的盲区预警级别；根据所述盲区预警级别对应的预警制度对车辆进行盲区预警。
[0010]可选的，所述基于所述车辆状态数据，确定车辆的盲区预警级别步骤，包括：根据车辆盲区的雷达数据，获取盲区内障碍物相对车辆的速度；基于所述车辆状态数据以及障碍物相对车辆的速度，确定车辆当前的安全系数；在所述安全系数大于预设安全值时，确定车辆的盲区预警级别为一级；在所述安全系数小于预设安全值时，确定车辆的盲区预警级别为二级。
[0011]第二方面，本申请提供的一种基于车路信息融合的盲区预警系统，采用如下的技术方案：一种基于车路信息融合的盲区预警系统，包括：第一获取模块，用于根据车辆盲区的影像数据，获取盲区内障碍物与车辆的第一距离信息；第二获取模块，用于根据车辆盲区的雷达数据，获取盲区内障碍物与车辆的第二距离信息；计算模块，用于基于车辆所在位置的大气能见度确定第一距离信息以及第二距离信息的权重系数；处理模块，用于根据所述第一距离信息以及第二距离信息的权重系数，对第一距离信息以及第二距离信息进行处理，得到盲区内障碍物与车辆之间的相对距离；预警模块，用于在所述相对距离小于预设阈值时，对车辆进行盲区预警。
[0012]第三方面，本申请提供的一种计算机存储介质，采用如下的技术方案：一种计算机存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如第一方面所述方法中的计算机程序。
[0013]综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：1.采用影像数据与雷达数据结合的方式对障碍物进行位置测量以及双重校正，从而能够大大提高测距精度，便于精确的实现距离危险预警；2.对于不同的盲区预警级别，采用不同的报警方式，即根据用户所在的场景实时调整预警制度，以满足不同场景的盲区预警需求。在不同场景下实施不同的预警方案，使之更具有适应性和更好的泛化能力。
附图说明
[0014]图1是本申请其中一实施例示出的盲区预警方法的流程图。
具体实施方式
[0015]以下结合图1对本申请进行说明。
[0016]车辆盲区是指驾驶员位于正常驾驶座位置，其视线被车体遮挡而不能直接观察到的那部分区域或不易观测到的区域。由于汽车左右两侧存在视觉上的盲点区域，汽车在行驶过程中，驾驶员很难准确识别盲区内所有的障碍物，容易导致安全事故的发生。因此，本申请实施例公开一种基于车路信息融合的盲区预警方法，对车辆盲区内的障碍物和车辆之间的距离进行检测，并及时进行预警，以保证行车安全。
[0017]作为盲区预警方法的一种实施方式，如图1所示，包括：100，根据车辆盲区的影像数据，获取盲区内障碍物与车辆的第一距离信息。
[0018]需要说明的是，车辆盲区的影像数据可以通过在车辆上安装的摄像头获取，从而可以检测到盲区内的影像数据。其中，影像数据可以是视频片段，也可以是图像数据。
[0019]具体的，通过两个摄像头采集影像数据，并根据障碍物上的某一点在两个摄像头中的视差成像确定该点到摄像头的距离，即第一距离信息。
[0020]200，根据车辆盲区的雷达数据，获取盲区内障碍物与车辆的第二距离信息。
[0021]车辆盲区的雷达数据可以通过在车辆上安装的雷达装置获取，其雷达装置可以采用OPS雷达系统，该系统可以计算出盲区内障碍物与车辆之间的距离，即第二距离信息。
[0022]需要说明的是，步骤100以及步骤200无先后顺序，可以并列执行。
[0023]300,基于车辆所在位置的大气能见度确定第一距离信息以及第二距离信息的权重系数。
[0024]由于摄像头其光线、雨水、沙尘暴等天气条件敏感，即在大气能见度较差的环境下，测距精度相比较与雷达装置要差一些。因此，基于大气能见度对第一距离信息以及第二距离信息分配不同的权重系数。
[0025]其中，步骤300具体包括：301，获取车辆所在位置的大气能见度；302，在所述大气能见度低于预设阈值时，确定第一距离信息的权重系数为，第二距离信息的权重系数为；其中，；303，在所述大气能见度高于预设阈值时，确定第一距离信息的权重系数为，第二距离信息的权重系数为；其中，。
[0026]具体来说，通过车辆上安装的测量仪器测量当前的大气能见度，其中测量仪器可以是大气透射仪，也可以是激光能见度自动测量仪。
[0027]需要说明的是，《能见度预报等级和服务》将能见度的等本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于车路信息融合的盲区预警方法，其特征在于，包括：根据车辆盲区的影像数据，获取盲区内障碍物与车辆的第一距离信息；根据车辆盲区的雷达数据，获取盲区内障碍物与车辆的第二距离信息；基于车辆所在位置的大气能见度确定第一距离信息以及第二距离信息的权重系数；根据所述第一距离信息以及第二距离信息的权重系数，对第一距离信息以及第二距离信息进行处理，得到盲区内障碍物与车辆之间的相对距离；在所述相对距离小于预设阈值时，对车辆进行盲区预警。2.根据权利要求1所述的一种基于车路信息融合的盲区预警方法，其特征在于，所述基于车辆所在位置的大气能见度确定第一距离信息以及第二距离信息的权重系数步骤，包括：获取车辆所在位置的大气能见度；在所述大气能见度低于预设阈值时，确定第一距离信息的权重系数为，第二距离信息的权重系数为；其中，；在所述大气能见度高于预设阈值时，确定第一距离信息的权重系数为，第二距离信息的权重系数为；其中，。3.根据权利要求2所述的一种基于车路信息融合的盲区预警方法，其特征在于，所述根据所述第一距离信息以及第二距离信息的权重系数，对第一距离信息以及第二距离信息进行处理，得到盲区内障碍物与车辆之间的相对距离步骤，包括：根据公式计算相对距离；其中，为第一距离信息，为第二距离信息，为第一距离信息的权重系数，为第二距离信息的权重系数。4.根据权利要求1所述的一种基于车路信息融合的盲区预警方法，其特征在于，还包括：获取车辆在当前行...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈雪梅，韩欣彤，肖龙，杨宏伟，沈晓旭，
申请(专利权)人：山东伟创信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：