【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种智能驾驶辅助方法、系统、装置、存储介质和车辆。
技术介绍
1、随着车联网和智能驾驶技术的发展，智能网联汽车很多具备在驾驶员驾驶的过程中，主动根据周边环境作出相应的决策，从而辅助驾驶员改变驾驶策略，达到安全驾驶的作用。传统的处理方法仅能满足简单的图像识别和检测，在车流量较大、车速较快或视线较差的情况下，对前方车辆运动轨迹预判的准确率很低，从而不能达到减少驾驶员的判断失误、减少交通事故发生的效果。
技术实现思路
1、本有鉴于此，本专利技术实施例的目的是提供一种智能驾驶辅助方法、系统、装置、存储介质和车辆，能够提高前方车辆运动轨迹预判的准确率，提高道路行驶安全。
2、一方面，本专利技术实施例提供了一种智能驾驶辅助方法，包括：
3、获取前方车辆的第一图像；所述第一图像中包含所述前方车辆的尾灯和尾部；
4、根据所述第一图像和训练好的第一模型预测所述前方车辆的位置信息；
5、根据所述第一图像和训练好的第二模型预测所述前...
【技术保护点】
1.一种智能驾驶辅助方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像和训练好的第一模型预测所述前方车辆的位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括卷积层、池化层和全连接层；将所述第二图像输入到训练好的第一模型，预测所述前方车辆的位置信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像和训练好的第二模型预测所述前方车辆的尾灯状态，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二模型包括全连接层、softmax层和分类...
【技术特征摘要】
1.一种智能驾驶辅助方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像和训练好的第一模型预测所述前方车辆的位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括卷积层、池化层和全连接层；将所述第二图像输入到训练好的第一模型，预测所述前方车辆的位置信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像和训练好的第二模型预测所述前方车辆的尾灯状态，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二模型包括全连接层、softmax层和分类器；所述将所述第三图像输入到训练好的第二模...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜维康，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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