【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆安全，尤其涉及一种车辆安全预警方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着汽车工业的迅猛发展以及人民生活水平的不断提高，汽车保有量持续攀升，随之而来的是越来越大的交通压力，道路拥堵，交通事故频发等一系列亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种车辆安全预警方法、系统、设备及存储介质，以降低事故发生的概率，提高车辆的安全性。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆安全预警方法，所述方法包括：
3、预测道路中各车辆的事故风险值；
4、将各车辆中事故风险值大于预设风险阈值的车辆确定为危险车辆；
5、预测所述危险车辆的危害范围；
6、将所述危害范围内的车辆确定为危害车辆；
7、向所述危险车辆发送第一预警信息，向所述危害车辆发送第二预警信息。
8、在一些实施例中，所述预测道路中各车辆的事故风险值，包括：
9、建立历史事故集，所述历史事故集包括多个历史事故档案；
10、获取所述车辆的实时数据信息和驾驶员专注度信息；
11、计算所述车辆的实时数据信息与各历史事故档案的匹配度，并将匹配度最高的历史事故档案对应的匹配度作为目标匹配度；
12、根据所述驾驶员专注度信息确定所述车辆事故风险系数；
13、根据所述目标匹配度和所述车辆事故风险系数预测所述车辆的事故风险值。
14、在一些实施例中，所述车辆的实
15、所述计算所述车辆的实时数据信息与历史事故档案的匹配度，包括：
16、将所述实时路况信息和所述历史路况信息相比较，以确定第一匹配度和第一危险系数；
17、将所述实时环境信息和所述历史环境信息相比较，以确定第二匹配度和第二危险系数；
18、将所述实时车辆信息和所述历史事故车辆信息相比较，以确定第三匹配度和第三危险系数；
19、将所述驾驶员个人信息与历史事故驾驶员个人信息相比较，以确定第四匹配度和第四危险系数；
20、根据所述第一匹配度和第一危险系数、第二匹配度和第二危险系数、第三匹配度和第三危险系数、第四匹配度和第四危险系数，计算所述车辆的实时数据信息与历史事故档案的匹配度。
21、在一些实施例中，所述预测所述危险车辆的危害范围，包括：
22、获取所述危险车辆类别信息、载重量信息以及运输物品信息；
23、基于所述危险车辆的类别信息、载重量信息以及运输物品信息，利用训练好的神经网络模型预测所述危险车辆的危害范围。
24、在一些实施例中，所述训练好的神经网络模型采用如下步骤得到：
25、获取训练样本数据集，所述训练样本数据集中的每一组样本数据包括一个危险车辆类别信息数据、一个载重量信息数据以及一个运输物品信息数据以及对应的标注数据；
26、将所述训练样本数据集输入到神经网络模型得到危害范围预测结果；
27、基于所述危害范围预测结果和对应的标注数据调整所述神经网络模型的网络参数，直至所述神经网络模型满足预设条件，以得到训练好的神经网络模型。
28、在一些实施例中，所述方法还包括：
29、在所述危险车辆发生事故的情况下，确定所述事故所在的事故路段信息、事故位置信息以及事故车道信息；
30、获取事故路段内各车辆的第一导航线路信息；
31、根据所述第一导航线路信息确定需经过所述事故且位于所述事故车道的第一目标车辆；
32、为所述第一目标车辆规划第一目标导航线路。
33、在一些实施例中，在所述危险车辆发生事故的情况下，所述方法还包括：
34、获取非事故路段内各车辆的第二导航线路信息；
35、根据所述第二导航线路信息确定需经过所述非事故路段的第二目标车辆；
36、为所述第二目标车辆规划第二目标导航线路。
37、第三方面，本专利技术实施例提供了一种预警设备，包括存储器和处理器：
38、所述存储器，用于存储计算机代码和指令；
39、所述处理器，用于调用所述存储器中的代码和指令，以使所述处理器能够执行如上述任一实施例所述的方法。
40、第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，在所述程序指令被处理器执行的情况下，使所述处理器执行如上述任一实施例所述的方法。
41、与现有技术相比，本专利技术实施例提供了一种车辆安全预警方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：预测道路中各车辆的事故风险值；将各车辆中事故风险值大于预设风险阈值的车辆确定为危险车辆；预测所述危险车辆的危害范围；将所述危害范围内的车辆确定为危害车辆；向所述危险车辆发送第一预警信息，向所述危害车辆发送第二预警信息。在本方案中，筛选出道路中的危险车辆，并预测这些危险车辆发生事故所造成的危害范围，向危险车辆发送第一预警信息，以警示危险车辆安全驾驶，减少事故发生的概率；向危害范围内的危害车辆发送第二预警信息，以警示危害车辆远离该危害区域，避免危险车辆发生事故时造成危害车辆的损伤。
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1.一种车辆安全预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测道路中各车辆的事故风险值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车辆的实时数据信息包括实时路况信息、实时环境信息、实时车辆信息以及驾驶员个人信息，所述历史事故档案包括所述历史事故发生时历史路况信息、历史环境信息以及历史事故驾驶员个人信息；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测所述危险车辆的危害范围，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练好的神经网络模型采用如下步骤得到：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述危险车辆发生事故的情况下，所述方法还包括：
8.一种车辆安全预警系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种预警设备，其特征在于，包括存储器和处理器：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包
...【技术特征摘要】
1.一种车辆安全预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测道路中各车辆的事故风险值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车辆的实时数据信息包括实时路况信息、实时环境信息、实时车辆信息以及驾驶员个人信息，所述历史事故档案包括所述历史事故发生时历史路况信息、历史环境信息以及历史事故驾驶员个人信息；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测所述危险车辆的危害范围，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练好的神经...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄康强，
申请(专利权)人：广州六环信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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