System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 车辆底盘磕碰预警方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸_技高网

车辆底盘磕碰预警方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:45094007 阅读:4 留言:0更新日期:2025-04-25 18:31
本申请涉及一种车辆底盘磕碰预警方法、装置、计算机设备和存储介质,其中,该方法包括:基于车辆的图像获取装置,获取车辆前方的不同虚拟视角下的目标图像;将不同虚拟视角下的目标图像输入到深度神经网络模型中进行推理,得到目标图像的原始图中目标障碍物的目标预测信息;根据目标预测信息和获取的车辆状态信息,生成目标障碍物在目标位置下的预警信息;并基于预警信息进行预警操作。通过本申请,解决了相关技术中只能在发生碰撞之后实现检测,不具备预测性的问题,提前准确的检测出目标障碍物的目标预测信息,以提早进行预警操作,降低碰撞或剐蹭的发生,提高驾驶安全。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及汽车,特别是涉及车辆底盘磕碰预警方法、装置、计算机设备和存储介质


技术介绍

1、随着汽车工业的发展,对汽车提出除基本驾驶功能之外的附加要求。其中,底盘触碰预警要求作为附加要求之一。目前的实现方案为:利用安装在底盘的传感器,通过碰撞产生电信号,发送到电池管理域控中,然后给到驾驶员预警信息。但该方案的缺点在于:只能在发生碰撞之后实现检测,不具备预测性。

2、针对相关技术中存在只能在发生碰撞之后实现检测,不具备预测性的问题,目前还没有提出有效的解决方案。


技术实现思路

1、在本实施例中提供了一种车辆底盘磕碰预警方法、装置、计算机设备和存储介质,以解决相关技术中只能在发生碰撞之后实现检测,不具备预测性的问题。

2、第一个方面,在本实施例中提供了一种车辆底盘磕碰预警方法,包括:

3、基于车辆的图像获取装置,获取所述车辆前方的不同虚拟视角下的目标图像;

4、将不同虚拟视角下的所述目标图像输入到深度神经网络模型中进行推理,得到所述目标图像的原始图中目标障碍物的目标预测信息;

5、根据所述目标预测信息和获取的车辆状态信息,生成所述目标障碍物在目标位置下的预警信息;并基于所述预警信息进行预警操作。

6、在其中的一些实施例中,所述基于车辆上的图像获取装置,获取所述车辆不同虚拟视角下的目标图像,包括:

7、基于车辆上的图像获取装置,获取所述车辆的所述目标图像中的原始图和所述图像获取装置的内参和外参;

<p>8、根据所述内参和所述外参,对所述原始图进行计算,得到所述目标图像中的深度图和柱状展开图。

9、在其中的一些实施例中,所述将不同虚拟视角下的所述目标图像输入到深度神经网络模型中进行推理,得到所述目标图像的原始图中目标障碍物的目标预测信息,包括:

10、将所述目标图像的原始图和深度图输入到所述深度神经网络模型的第一网络模型中进行推理,得到对应的特征图;所述特征图中包括障碍物的第一预测信息;

11、将所述特征图和所述目标图像的柱状展开图输入到所述深度神经网络模型的第二网络模型中进行推理,得到障碍物的第二预测信息;

12、基于所述深度神经网络模型的后处理模块,根据所述第一预测信息和第二预测信息进行融合判断,得到所述原始图中目标障碍物的目标预测信息。

13、在其中的一些实施例中,所述第一网络模型包括第一卷积模块和多层编解码器;每层所述编解码器包括编码器和解码器;所述第一卷积模块作为顶层;本层的所述编码器的输出作为下一层的所述编码器和本层的所述解码器的输入;本层的所述解码器的输出作为下一层的所述解码器的输入。

14、在其中的一些实施例中,所述第二网络模型包括第二卷积模块、池化模块以及全连接层;

15、所述第二卷积模块,与所述池化模块连接,用于对所述特征图和所述柱状展开图进行特征提取,得到特征序列;

16、所述池化模块,与所述全连接层连接,用于对所述特征序列进行平均池化,得到特征向量;

17、所述全连接层,用于对所述特征向量进行变换,得到所述障碍物的所述第二预测信息。

18、在其中的一些实施例中,所述根据所述第一预测信息和第二预测信息进行融合判断,得到所述原始图中目标障碍物的目标预测信息,包括:

19、将所述第一预测信息和所述第二预测信息进行比较,判断所述障碍物是否处于所述深度图中的局部极值点;

20、若所述障碍物未处于所述深度图中的局部极值点,则将所述障碍物舍弃;

21、若所述障碍物处于所述深度图中的局部极值点,则将所述障碍物作为所述目标障碍物,并输出对应的目标预测信息。

22、在其中的一些实施例中,所述基于所述预警信息进行预警操作,包括:

23、基于所述预警信息,控制所述车辆的屏幕显示报警图标、提示语或警示灯;

24、或,基于所述预警信息,控制所述车辆的喇叭播放提示信息;

25、或,基于所述预警信息,提高所述车辆的悬挂高度。

26、第二个方面,在本实施例中提供了一种车辆底盘磕碰预警装置,包括:获取模块、推理模块以及预警模块;

27、所述获取模块,用于基于车辆的图像获取装置,获取所述车辆前方的不同虚拟视角下的目标图像;

28、所述推理模块,用于将不同虚拟视角下的所述目标图像输入到深度神经网络模型中进行推理,得到所述目标图像的原始图中目标障碍物的目标预测信息;

29、所述预警模块,用于根据所述目标预测信息和获取的车辆状态信息,生成所述目标障碍物在目标位置下的预警信息;并基于所述预警信息进行预警操作。

30、第三个方面,在本实施例中提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述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上述第一个方面所述的车辆底盘磕碰预警方法。

31、第四个方面,在本实施例中提供了一种存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述第一个方面所述的车辆底盘磕碰预警方法。

32、与相关技术相比,在本实施例中提供的车辆底盘磕碰预警方法、装置、计算机设备和存储介质,通过基于车辆的图像获取装置,获取车辆前方的不同虚拟视角下的目标图像;将不同虚拟视角下的目标图像输入到深度神经网络模型中进行推理,得到目标图像的原始图中目标障碍物的目标预测信息;根据目标预测信息和获取的车辆状态信息,生成目标障碍物在目标位置下的预警信息;并基于预警信息进行预警操作,解决了相关技术中只能在发生碰撞之后实现检测,不具备预测性的问题,提前准确的检测出目标障碍物的目标预测信息,以提早进行预警操作,降低碰撞或剐蹭的发生,提高驾驶安全。

33、本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出,以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

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【技术保护点】

1.一种车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,所述基于车辆上的图像获取装置,获取所述车辆不同虚拟视角下的目标图像,包括:

3.根据权利要求1所述的车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,所述将不同虚拟视角下的所述目标图像输入到深度神经网络模型中进行推理,得到所述目标图像的原始图中目标障碍物的目标预测信息,包括:

4.根据权利要求3所述的车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,所述第一网络模型包括第一卷积模块和多层编解码器;每层所述编解码器包括编码器和解码器;所述第一卷积模块作为顶层;本层的所述编码器的输出作为下一层的所述编码器和本层的所述解码器的输入;本层的所述解码器的输出作为下一层的所述解码器的输入。

5.根据权利要求3所述的车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,所述第二网络模型包括第二卷积模块、池化模块以及全连接层;

6.根据权利要求3所述的车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,所述根据所述第一预测信息和第二预测信息进行融合判断,得到所述原始图中目标障碍物的目标预测信息,包括

7.根据权利要求1所述的车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,所述基于所述预警信息进行预警操作,包括:

8.一种车辆底盘磕碰预警装置,其特征在于,包括:获取模块、推理模块以及预警模块;

9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的车辆底盘磕碰预警方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的车辆底盘磕碰预警方法的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,所述基于车辆上的图像获取装置,获取所述车辆不同虚拟视角下的目标图像,包括:

3.根据权利要求1所述的车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,所述将不同虚拟视角下的所述目标图像输入到深度神经网络模型中进行推理,得到所述目标图像的原始图中目标障碍物的目标预测信息,包括:

4.根据权利要求3所述的车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,所述第一网络模型包括第一卷积模块和多层编解码器;每层所述编解码器包括编码器和解码器;所述第一卷积模块作为顶层;本层的所述编码器的输出作为下一层的所述编码器和本层的所述解码器的输入;本层的所述解码器的输出作为下一层的所述解码器的输入。

5.根据权利要求3所述的车辆底盘磕碰预警方法,其特征在于,所述第二网络模...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈昊畅同飞
申请(专利权)人:浙江吉利控股集团有限公司
类型:发明
国别省市:

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