本发明专利技术公开了一种基于三轴加速度斜率判断碰撞的方法、装置、设备及介质。该方法包括接收车辆满足碰撞判定时间段的实时加速度数据；满足碰撞判定时间段为车辆加速度超过预设加速度的时刻之前和之后预设时间间隔的时间段；将实时加速度数据进行三轴平面拟合，得到对应每一轴平面的加速度斜率，确定对应的最大斜率值；获取基于预测模型所确定的最优斜率阈值；判断最大斜率值是否大于最优斜率阈值；若是，确定车辆发生碰撞。该方法通过将三轴平面上斜率的最大值与基于预测模型获取的最优斜率阈值进行比较，判断最大斜率值是否大于最优斜率阈值，来确定车辆是否发生碰撞，提高了碰撞检测的准确率，降低误报的概率，提高车辆行驶的安全性。安全性。安全性。
【技术实现步骤摘要】
基于三轴加速度斜率判断碰撞的方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及一种基于三轴加速度斜率判断碰撞的方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]随着国内车辆保有率上升，道路上发生的事故也逐年增加。在这些事故中，碰撞事故占了很大一部分比例。有效的车辆碰撞检测方法可以显著的减少事故损失，甚至是车载人员的生命。目前，部分汽车可以对碰撞事故进行检测，并在检测到事故进行某些操作，比如自动双闪，碰撞严重时自动弹出气囊。已知的碰撞检测方法一般是利用出厂之前装的不同类型的车载传感器设备测算出车辆的运动状态，再基于不同的运动状态作出判断。
技术实现思路
[0003]为了更好地判断车辆是否发生碰撞，本申请实施例提供了一种基于三轴加速度斜率判断碰撞的方法、装置、设备及介质。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种基于三轴加速度斜率判断碰撞的方法，该方法包括：
[0005]接收车辆满足碰撞判定时间段的实时加速度数据；所述满足碰撞判定时间段为车辆加速度超过预设加速度的时刻之前和之后预设时间间隔的时间段；
[0006]将所述实时加速度数据进行三轴平面拟合，得到对应每一轴平面的加速度斜率，确定对应的最大斜率值；
[0007]获取基于预测模型所确定的最优斜率阈值；
[0008]判断所述最大斜率值是否大于所述最优斜率阈值；
[0009]若是，确定所述车辆发生碰撞。
[0010]本申请实施例的一个或一些可选的实施方式中，所述获取基于预测模型所确定的最优斜率阈值，包括：
[0011]获取包括第一预设数量的初始样本的第一样本集；所述初始样本包括满足碰撞判定时间段的加速度数据、最大斜率值、初始斜率阈值、标签和时间戳信息；
[0012]将所述第一样本集按照预设方式输入预先构建的初始的预测模型中进行训练，得到第一预测模型和第一斜率阈值；
[0013]将基于所述第一样本集的时间戳信息生成的多组待标注数据输入所述第一预测模型，根据所述第一斜率阈值得到预测碰撞结果；
[0014]根据每组所述待标注数据的预测碰撞结果与对应的真实碰撞结果，确定所述待标注数据的标签，得到新的训练样本加入所述第一样本集；
[0015]重复上述生成待标注数据，得到新的训练样本并进行对上述第一预测模型训练的过程，直至所述第一样本集的数量满足第二预设数量要求，训练得到第二预测模型和最优斜率阈值。
[0016]本申请实施例的一个或一些可选的实施方式中，所述将基于所述第一样本集的时
间戳信息生成的多组待标注数据输入所述第一预测模型，根据所述第一斜率阈值得到预测碰撞结果，包括：
[0017]基于所述第一样本集的时间戳信息，按照预设时间窗口滑动，生成多组待标注数据；
[0018]将所述多组待标注数据输入所述第一预测模型，根据所述第一斜率阈值得到预测碰撞结果。
[0019]本申请实施例的一个或一些可选的实施方式中，所述获取包括第一预设数量的初始样本的第一样本集，包括：
[0020]接收车辆满足碰撞判定时间段的初始加速度数据，将所述初始加速度数据进行三轴平面拟合，得到对应每一轴平面的加速度斜率，确定对应的最大斜率值；
[0021]获取满足碰撞判定时间段的多组真实碰撞的加速度数据，将每组所述真实碰撞的加速度数据进行三轴平面拟合，得到对应每一轴平面的加速度斜率，确定对应的最小斜率值，并根据得到的多组最小斜率值，确定初始斜率阈值；
[0022]若所述最大斜率值大于所述初始斜率阈值，则判定所述初始加速度数据对应的车辆发生碰撞；
[0023]针对判定车辆发生碰撞的所述初始加速度数据，根据所述初始加速度数据对应的真实碰撞结果，得到所述初始加速度数据对应的标签；
[0024]获取包括所述初始加速度数据及其对应的最大斜率值、初始斜率阈值、标签和时间戳信息，构建初始样本；
[0025]重复上述接收车辆满足碰撞判定时间段的初始加速度数据，得到对应的标签，并构建初始样本的步骤，直至得到第一预设数量的初始样本，作为所述第一样本集。
[0026]本申请实施例的一个或一些可选的实施方式中，在确定所述最优斜率阈值后，还包括：
[0027]持续获取新的满足碰撞判定时间段的加速度数据；
[0028]当获取满足碰撞判定时间段的加速度数据的时间长度达到预设时间周期长度时，将获取的预设时间周期的满足碰撞判定时间段的加速度数据输入所述第二预测模型，得到对应的预测碰撞结果；
[0029]根据所述预设时间周期内的满足碰撞判定时间段的加速度数据对应的预测碰撞结果与对应的真实碰撞结果，确定对应的标签，得到第二样本集；
[0030]将所述第二样本集按照预设方式输入所述第二预测模型中进行训练，得到第三预测模型和对应的更新后的最优斜率阈值；
[0031]重复执行上述获取新的时间周期的满足碰撞判定时间段的加速度数据、训练并更新最优斜率阈值的步骤。
[0032]本申请实施例的一个或一些可选的实施方式中，对预测模型进行模型训练的过程，包括：
[0033]将样本数据集按预设比例划分为训练集、验证集和测试集；
[0034]迭代执行使用所述训练集训练所述预测模型，并使用所述验证集对训练后的所述预测模型进行验证的步骤，得到训练后的预测模型；
[0035]将所述测试集测试所述训练后的预测模型，得到对应的斜率阈值；
[0036]其中所述样本数据集为所述第一样本集或所述第二样本集，所述预测模型为所述初始的预测模型、所述第一预测模型或所述第二预测模型，对应的所述斜率阈值为所述第一斜率阈值、所述最优斜率阈值或所述更新后的最优斜率阈值。
[0037]第二方面，本申请实施例提供一种基于三轴加速度斜率判断碰撞的装置，该装置包括：
[0038]数据接收模块，用于接收车辆满足碰撞判定时间段的实时加速度数据；所述满足碰撞判定时间段为车辆加速度超过预设加速度的时刻之前和之后预设时间间隔的时间段；
[0039]第一确定模块，用于将所述实时加速度数据进行三轴平面拟合，得到对应每一轴平面的加速度斜率，确定对应的最大斜率值；
[0040]第二确定模块，用于获取基于预测模型所确定的当前周期的最优斜率阈值；
[0041]判断模块，用于判断所述最大斜率值是否大于所述最优斜率阈值；
[0042]碰撞确定模块，用于确定所述车辆发生碰撞。
[0043]第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述的基于三轴加速度斜率判断碰撞的方法。
[0044]第四方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的基于三轴加速度斜率判断碰撞的方法。
[0045]第五方面，本申请实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机设备上运行时本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于三轴加速度斜率判断碰撞的方法，应用于云端服务器，其特征在于，包括：接收车辆满足碰撞判定时间段的实时加速度数据；所述满足碰撞判定时间段为车辆加速度超过预设加速度的时刻之前和之后预设时间间隔的时间段；将所述实时加速度数据进行三轴平面拟合，得到对应每一轴平面的加速度斜率，确定对应的最大斜率值；获取基于预测模型所确定的最优斜率阈值；判断所述最大斜率值是否大于所述最优斜率阈值；若是，确定所述车辆发生碰撞。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取基于预测模型所确定的最优斜率阈值，包括：获取包括第一预设数量的初始样本的第一样本集；所述初始样本包括满足碰撞判定时间段的加速度数据、最大斜率值、初始斜率阈值、标签和时间戳信息；将所述第一样本集按照预设方式输入预先构建的初始的预测模型中进行训练，得到第一预测模型和第一斜率阈值；将基于所述第一样本集的时间戳信息生成的多组待标注数据输入所述第一预测模型，根据所述第一斜率阈值得到预测碰撞结果；根据每组所述待标注数据的预测碰撞结果与对应的真实碰撞结果，确定所述待标注数据的标签，得到新的训练样本加入所述第一样本集；重复上述生成待标注数据，得到新的训练样本并进行对上述第一预测模型训练的过程，直至所述第一样本集的数量满足第二预设数量要求，训练得到第二预测模型和最优斜率阈值。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将基于所述第一样本集的时间戳信息生成的多组待标注数据输入所述第一预测模型，根据所述第一斜率阈值得到预测碰撞结果，包括：基于所述第一样本集的时间戳信息，按照预设时间窗口滑动，生成多组待标注数据；将所述多组待标注数据输入所述第一预测模型，根据所述第一斜率阈值得到预测碰撞结果。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取包括第一预设数量的初始样本的第一样本集，包括：接收车辆满足碰撞判定时间段的初始加速度数据，将所述初始加速度数据进行三轴平面拟合，得到对应每一轴平面的加速度斜率，确定对应的最大斜率值；获取满足碰撞判定时间段的多组真实碰撞的加速度数据，将每组所述真实碰撞的加速度数据进行三轴平面拟合，得到对应每一轴平面的加速度斜率，确定对应的最小斜率值，并根据得到的多组最小斜率值，确定初始斜率阈值；若所述最大斜率值大于所述初始斜率阈值，则判定所述初始加速度数据对应的车辆发生碰撞；针对判定车辆发生碰撞的所述初始加速度数据，根据所述初始加速度数据对应的真实碰撞结果，得到所述初始加速度数据对应的标签；获取包括所述初始加速度数据及其对应的最大斜率值、初始斜率阈值、标签和时间戳
信息，构建初始样本；重复上述接收车辆满足碰撞判定时间段的初始加速度数据，得到对应的标签，并构建初始样本的步骤，直至得到第一预设数量的初始样本，作为所述第一样本集。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在确...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩全，
申请(专利权)人：沈阳美行科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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