【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及安全预警，尤其涉及一种基于ai的行车碰撞预警自动锁档系统及方法。
技术介绍
1、众所周知，在车辆上通常搭载有后方碰撞预警功能(rcw)，后方碰撞预警功能是指在车辆行驶过程中，通过传感器实时监测车辆后方的目标。其中，当系统检测到后方有目标快速接近车辆本体，并判断存在发生追尾的风险时，系统会发出警报信息给驾驶员，从而让驾驶员能够及时做出反应躲避。
2、在当前现有技术中，后方碰撞预警功能一般靠位于尾部的雷达实现，且设置在车辆尾部比较常见的有毫米波雷达和超声波雷达。毫米波雷达具有探测距离远、响应速度快、穿透能力强等特点，其主要用于中长距离的探测；超声波雷达的探测距离在0.1m-3m之间，虽然探测距离较短，但是识别精准度比较高。
3、然而，专利技术人研究发现，当前现有车辆上所搭载的后方碰撞预警功能仍然存在以下缺点：
4、(1)普通的后方碰撞预警功能仅仅只是简单提醒驾驶员后方车辆有追尾风险，注意规避，并不能利用影像记录后方车辆的行驶情况；
5、(2)市场上普遍的行车记录仪方案也仅仅只是记录前后车辆的行驶情况，并没有针对后方车辆可能发生碰撞时，对后方车辆的行驶影像进行自动加锁并独立保存的功能，这样会造成此类重要视频文件容易被覆盖和循环删除。
6、(3)普通的后方碰撞预警功能所采用的雷达受天气、温度变化以及雨雪等影响，测量结果容易有偏差；并且，雷达受射频电磁波干扰后，测量结果也容易受到影响；同时，雷达对于安装位置和角度也要求较高，若雷达安装不到位，则测量结果也容易有偏差。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种基于ai的行车碰撞预警自动锁档系统及方法，其能够视频记录后方车辆的行驶情况，并运用ai算法对后路视频数据进行处理，以更加精准和快速地对可能出现的碰撞情况进行预警，同时对碰撞预警的视频文件进行自动加锁，并独立保存至特定存储空间。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：一种基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法，其包括步骤：
3、s1：采集车辆的后路视频数据；
4、s2：运用后方碰撞预警ai算法对所述后路视频数据进行分析，以计算获得后方目标的距离和速度；
5、s3：判断车辆与后方目标是否存在追尾风险；若存在追尾风险，则进入步骤s4；反之则回到步骤s1；
6、s4：发出碰撞警报信息给驾驶员，对所述后路视频数据加锁，并将加锁后的所述后路视频数据独立保存。
7、进一步的，在本专利技术所述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法中在上述步骤s1和步骤s2之间，还包括步骤：
8、实时侦测车辆的当前行驶速度，当所述当前行驶速度大于等于预设速度阈值时，启动后方碰撞预警ai算法，并进入步骤s2。
9、进一步的，在本专利技术所述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法中，在步骤s1中，所述后路视频数据包括多个yuv图像数据及其物理地址。
10、进一步的，在本专利技术所述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法中，在步骤s2中，后方碰撞预警ai算法的送入帧率为30fps，即每秒送入30张不同的yuv图像数据及其物理地址给到所述后方碰撞预警ai算法。
11、进一步的，在本专利技术所述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法中，在步骤s2中，后方碰撞预警ai算法对每秒传输进来的30张yuv图像数据进行处理，并对第1帧到第30帧的所有30张yuv图像数据分别标注坐标区域和位置；其中，每5帧的yuv图像数据作为一组，即1～5fps为第1组，6～10fps为第2组，11～15fps为第3组，16～20fps为第4组，21～25fps为第5组，26～30fps为第6组；依据先后顺序对每个组内相邻两帧的yuv图像数据进行坐标和区域比对，并对各个组内的首尾帧的yuv图像数据进行坐标和区域比对，比对后各组分别获得5个第一比对数据，且一共获得30个第一比对数据；各组基于获得的5个第一比对数据得到各个组的平均数据，并依据先后顺序对相邻两个组的平均数据进行比对，同时对第6组与第1组的平均数据进行比对，以获得6个第二比对数据，并基于前后一共获得的30个第一比对数据和6个第二比对数据演算得到后方目标的距离和速度。
12、进一步的，在本专利技术所述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法中，在步骤s3中，具体为：采集车辆的当前行驶速度，当侦测到车辆与后方目标的碰撞时间≤3.5s和/或后方目标的距离小于15m时，则判断存在追尾风险。
13、进一步的，在本专利技术所述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法中，在步骤s4中，所述对所述后路视频数据加锁，并将加锁后的所述后路视频数据独立保存，具体包括以下步骤：
14、s4a：对总存储空间进行初始化设定，并划分得到normal_rec、manual_rec、sos_rec、parking_rec和rcw_rec 5个文件夹；
15、s4b：选定rcw_rec文件夹的存储空间用于存储可碰撞预警的后路视频数据；当发出碰撞警报信息给驾驶员时，将对应的后路视频数据自动存储在rcw_rec文件夹里，并对此后路视频数据所占用的cluster单元进行加锁；
16、s4c：其余文件夹的存储空间用于存储不可碰撞预警的后路视频数据，不可碰撞预警的后路视频数据在存储时，会跳过rcw_rec文件夹的存储空间，不对其进行重写和循环删除。
17、进一步的，在本专利技术所述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法中，在步骤s4a中，具体为：将总存储空间均分成100个cluster单元数量，并划分normal_rec文件夹的存储空间包括cluster2～cluster60单元，manual_rec文件夹的存储空间包括cluster61～cluster65单元，sos_rec文件夹的存储空间包括cluster66～cluster80单元，parking_rec文件夹的存储空间包括cluster81～cluster90单元,rcw_rec文件夹的存储空间包括cluster91～cluster100单元。
18、相应地，本专利技术的另一目的在于公开一种基于ai的行车碰撞预警自动锁档系统，该行车碰撞预警自动锁档系统能够用于实施本专利技术上述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法。
19、在本专利技术中，所设计的这种基于ai的行车碰撞预警自动锁档系统，包括：图像采集传感器、控制器、gps设备、存储单元和警报单元；
20、其中，所述图像采集传感器实时采集车辆的后路视频数据，并将所述后路视频数据传输至控制器；所述gps设备实时侦测车辆的当前行驶速度，并将所述当前行驶速度传输至控制器；所述控制器运用后方碰撞预警ai算法对所述后路视频数据进行分析，以对后车距离和速度进行计算和比对，并判断是否存在追尾风险；若存在追尾风险，所述控制器发送警报信号至警报单元，同时发送控制指令至存储单元，以对所述后路视频数据加锁，并将加锁后的所述后路视频数据独立保本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AI的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，在上述步骤S1和步骤S2之间，还包括步骤：
3.根据权利要求1所述的基于AI的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，在步骤S1中，所述后路视频数据包括多个YUV图像数据及其物理地址。
4.根据权利要求2所述的基于AI的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，在步骤S2中，后方碰撞预警AI算法的送入帧率为30fps，即每秒送入30张不同的YUV图像数据及其物理地址给到所述后方碰撞预警AI算法。
5.根据权利要求4所述的基于AI的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，在步骤S2中，后方碰撞预警AI算法对每秒传输进来的30张YUV图像数据进行处理，并对第1帧到第30帧的所有30张YUV图像数据分别标注坐标区域和位置；其中，每5帧的YUV图像数据作为一组，即1～5fps为第1组，6～10fps为第2组，11～15fps为第3组，16～20fps为第4组，21～25fps为第5组，26～30fps为第6组；
6.根据权利要求1所述的基于AI的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，在步骤S3中，具体为：采集车辆的当前行驶速度，当侦测到车辆与后方目标的碰撞时间≤3.5s和/或后方目标的距离小于15m时，则判断存在追尾风险。
7.根据权利要求1所述的基于AI的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，在步骤S4中，所述对所述后路视频数据加锁，并将加锁后的所述后路视频数据独立保存，具体包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于AI的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，在步骤S4a中，具体为：将总存储空间均分成100个Cluster单元数量，并划分normal_rec文件夹的存储空间包括Cluster2～Cluster60单元，manual_rec文件夹的存储空间包括Cluster61～Cluster65单元，sos_rec文件夹的存储空间包括Cluster66～Cluster80单元，parking_rec文件夹的存储空间包括Cluster81～Cluster90单元,rcw_rec文件夹的存储空间包括Cluster91～Cluster100单元。
9.一种基于AI的行车碰撞预警自动锁档系统，其应用于如权利要求1-8任意一项所述的基于AI的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，包括：图像采集传感器、控制器、GPS设备、存储单元和警报单元：
10.根据权利要求9所述的基于AI的行车碰撞预警自动锁档系统，其特征在于，所述GPS设备为10Hz高倍速GPS，其每间隔100ms刷新一次GPS数据。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，在上述步骤s1和步骤s2之间，还包括步骤：
3.根据权利要求1所述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，在步骤s1中，所述后路视频数据包括多个yuv图像数据及其物理地址。
4.根据权利要求2所述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，在步骤s2中，后方碰撞预警ai算法的送入帧率为30fps，即每秒送入30张不同的yuv图像数据及其物理地址给到所述后方碰撞预警ai算法。
5.根据权利要求4所述的基于ai的行车碰撞预警自动锁档方法，其特征在于，在步骤s2中，后方碰撞预警ai算法对每秒传输进来的30张yuv图像数据进行处理，并对第1帧到第30帧的所有30张yuv图像数据分别标注坐标区域和位置；其中，每5帧的yuv图像数据作为一组，即1～5fps为第1组，6～10fps为第2组，11～15fps为第3组，16～20fps为第4组，21～25fps为第5组，26～30fps为第6组；依据先后顺序对每个组内相邻两帧的yuv图像数据进行坐标和区域比对，并对各个组内的首尾帧的yuv图像数据进行坐标和区域比对，比对后各组分别获得5个第一比对数据，且一共获得30个第一比对数据；各组基于获得的5个第一比对数据得到各个组的平均数据，并依据先后顺序对相邻两个组的平均数据进行比对，同时对第6组与第1组的平均数据进行比对，以获得6个第二比对数据，并基于前后一共获得的30个第一比对数据和6个第二比...
【专利技术属性】
技术研发人员：周迎正，
申请(专利权)人：深圳市金豪泰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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