行车安全风险的预警方法及系统与流程

1.本技术涉及行车安全技术领域，尤其涉及一种行车安全风险的预警方法及系统。


背景技术：

2.随着社会经济的发展，汽车的数量也越来越多，行车安全也成为了人们日常生活中一个重要的课题。
3.在已发生的交通事故中，有许多交通事故是由于行人不遵守交通规则横穿车道而造成的。目前，对于行人横穿车道的情形，大多数驾驶员都是根据自身所观察到前方车道的情况而采取相应措施，然而由于前方车辆的阻挡，后方车辆的驾驶员很可能无法观察到行人横穿车道的情形，从而往往由于无法及时采取相应的措施而导致安全事故的发生。
4.因此，如何提供一种有效的方案，以避免安全事故的发生已成为现有技术中一亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种行车安全风险的预警方法及系统，用于解决现有技术中由于行人横穿车道而造成安全事故的问题。
6.本技术实施例采用下述技术方案：
7.第一方面，本技术实施例提供了一种行车安全风险的预警方法，包括：
8.第一车载终端获得深度摄像机采集到的当前车辆前方的第一图像序列和当前车辆后方的第二图像序列；
9.第一车载终端根据第一图像序列识别出前方车道中是否有行人；
10.如果前方车道中有行人，则第一车载终端将所述第一图像序列和所述第二图像序列发送给与之通信连接的边缘计算设备；
11.边缘计算设备根据第一图像序列识别出是否存在安全事故风险，并根据第二图像序列识别出当前车辆后方预设距离内的目标车辆的车牌号码；
12.如果存在安全事故风险，则边缘计算设备向第一车载终端和与所述车牌号码绑定的第二车载终端发送预警信息，以向当前车辆上的车主和与第二车载终端对应的所述目标车辆上的车主进行预警。
13.在一个可能的设计中，边缘计算设备根据第一图像序列识别出是否存在安全事故风险，包括：
14.边缘计算设备根据第一图像序列中最新的连续多帧图像，识别出车道中的行人的移动方向，并根据车道中的行人的移动方向识别出是否存在安全事故风险。
15.在一个可能的设计中，根据车道中的行人的移动方向识别出是否存在安全事故风险，包括：
16.如果车道中的行人的移动方向为由车道的一侧向另一侧移动，则判定存在安全事故风险；
17.否则，判定不存在安全事故风险。
18.在一个可能的设计中，边缘计算设备根据第一图像序列识别出是否存在安全事故风险，包括：
19.边缘计算设备从第一图像序列中提取出车道中的行人的人脸图像；
20.根据所述人脸图像从服务端的数据库中查找出车道中的行人的历史横穿车道记录；
21.根据所述人脸图像识别出车道中的行人的年龄；
22.根据所述第一图像序列中最新的连续多帧图像识别出车道中的行人的移动方向和移动速度；以及
23.将所述历史横穿车道记录、所述年龄、所述移动方向和所述移动速度作为预先训练的模型的输入进行运算，得到输出结果，所述输出结果表征存在横穿车道的安全事故风险或不存在横穿车道的安全风险。
24.在一个可能的设计中，所述方法还包括：
25.如果存在安全事故风险，则边缘计算设备向路侧的与之连接的交通警示设备发送控制信号，以使交通警示设备发出警示信号，所述交通警示设备为可变情报板或扬声器。
26.在一个可能的设计中，所述方法还包括：
27.边缘计算设备获取与之建立连接的车载终端所绑定的车辆标识信息，所述车辆标识信息包括车牌号码。
28.在一个可能的设计中，边缘计算设备向第一车载终端发送预警信息后，所述方法还包括：
29.第一车载终端根据当前车辆与目标车辆的距离，在当前显示的导航地图中标注目标车辆的位置。
30.在一个可能的设计中，所述方法还包括：
31.边缘计算设备与处于其信号覆盖范围内的第一车载终端及第二车载终端建立通信连接。
32.第二方面，本技术实施例提供了一种行车安全风险的预警系统，包括第一车载终端和与第一车载终端建立通信连接的边缘计算设备；
33.第一车载终端用于获得深度摄像机采集到的当前车辆前方的第一图像序列和当前车辆后方的第二图像序列；
34.第一车载终端还用于根据第一图像序列识别出前方车道中是否有行人；
35.第一车载终端还用于在前方车道中有行人时，将所述第一图像序列和所述第二图像序列发送给边缘计算设备；
36.边缘计算设备用于根据第一图像序列识别出是否存在安全事故风险，并根据第二图像序列识别出当前车辆后方预设距离内的目标车辆的车牌号码；
37.边缘计算设备还用于识别结果为存在安全事故风险时，向第一车载终端和与所述车牌号码绑定的第二车载终端发送预警信息，以向当前车辆上的车主和与第二车载终端对应的所述目标车辆上的车主进行预警。
38.本技术一个或多个实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
39.由于第一车载终端获得当前车辆前方的第一图像序列后方的第二图像序列，根据
第一图像序列识别出前方车道中是否有行人，并在前方车道中有行人时，将第一图像序列和第二图像序列发送给边缘计算设备，并由边缘计算设备根据第一图像序列识别出是否存在安全事故风险以及根据第二图像序列识别出后方预设距离内的目标车辆的车牌号码，然后再识别结果为存在安全事故风险向第一车载终端和与车牌号码绑定的第二车载终端发送预警信息以进行预警。如此，在行人闯入车道时能够对安全事故风险进行评估，并在存在横穿车道的安全事故风险时对前方车辆的车主和后方距离较近的目标车辆的车主进行预警，保障了行车安全，避免安全事故的发生。
附图说明
40.此处所说明的附图用来提供对本文件的进一步理解，构成本文件的一部分，本文件的示意性实施例及其说明用于解释本文件，并不构成对本文件的不当限定。在附图中：
41.图1为本技术实施例提供的行车安全风险的预警方法的流程图。
42.图2为本技术实施例提供的行车安全风险的预警系统的结构示意图。
具体实施方式
43.为了确保行车安全，本技术实施例提供了一种行车安全风险的预警方法及系统，该行车安全风险的预警方法及系统可有效避免由于行人横穿车道而造成安全事故的问题。
44.首先，为了更直观地理解本技术实施例提供的方案，对本技术实施例提供的行车安全风险的预警方案的系统架构进行说明。
45.边缘计算设备通过网络分别与其信号覆盖范围内的车辆上的第一车载终端以及该车辆后方车辆上的第二车载终端通信连接，以进行数据交互或通信。其中，所述边缘计算设备可以是一个使用无线方式接入网络的嵌入式电脑，并设置于一些重要路段的车道旁。
46.下面将对本技术实施例提供的行车安全风险的预警方法进行详细说明。
47.如图1所示，是本技术实施例提供的行车安全风险的预警方法的流程图，所示行车安全风险的预警方法可以包括如下步骤：
48.步骤s201，第一车载终端获得深度摄像机采集到的当前车辆前方的第一图像序列和当前车辆后方的第二图像序列。
49.本技术实施例中，第一车载终端为当前车辆上的车载终端，当前车辆上安装有深度摄像机，用于采集当前车辆前方的第一图像序列和当前车辆后方的第二图像序列，并将采集到的第一图像序列和第二图像序列发送给第一车载终端。
50.步骤s202，第一车载终端根据第一图像序列识别出前方车道中是否有行人。
51.本技术实施例中，可通过车道线识别以识别出车辆前方的车道，然后通过轮廓识别以识别出前方车道中是否有行人。车道线识别和轮廓识别均为现有的技术，本技术实施例中不再详细说明。
52.步骤s203，如果前方车道中有行人，则第一车载终端将第一图像序列和第二图像序列发送给与之通信连接的边缘计算设备。
53.如果前方车道中有行人，此时第一车载终端将获得的第一图像序列和第二图像序列发送给与之通信连接的边缘计算设备，以便边缘计算设备来判断是否存在安全风险。
54.本技术实施例中，第一车载终端在与边缘计算设备建立通信连接之前，需要当前
车辆行驶至边缘计算设备的信号覆盖范围内。然后，在行驶至边缘计算设备的信号覆盖范围内后与边缘计算设备建立通信连接。
55.步骤s204，边缘计算设备根据第一图像序列识别出是否存在安全事故风险，并根据第二图像序列识别出当前车辆后方预设距离内的目标车辆的车牌号码。
56.边缘计算设备在识别是否存在安全风险时，可以采用多种方式。在一种可能的设计中，边缘计算设备在识别是否存在安全风险时，可以根据第一图像序列中最新的连续多帧图像，识别出车道中的行人的移动方向，然后再根据车道中的行人的移动方向识别出是否存在安全事故风险。
57.更具体的，可根据最新的连续多帧图像中，行人位于图像中的位置，判断行人的移动方向。例如，在最新的连续多帧图像中，后一帧图像中行人的位置相对于前一帧图像中行人的位置更靠近车道中间位置，则判定行人的移动方向为从车道的一侧到车道的另一侧，此时可判定存在安全事故风险。
58.在一个可能的设计中，边缘计算设备还可通过预先建立的神经网络模型来识别是否存在安全风险，其包括但不限于如下步骤：
59.步骤s2041，边缘计算设备从第一图像序列中提取出车道中的行人的人脸图像。
60.步骤s2042，边缘计算设备根据人脸图像从服务端的数据库中查找出车道中的行人的历史横穿车道记录。
61.其中，所述服务端可以是交通管理部门的服务器，服务端的数据库中记录有在此之前所拍摄到的所有行人横穿车道的记录，
62.边缘计算设备提取出车道中的行人的人脸图像后，可将提取的人脸图像与数据库中横穿车辆记录中所对应的行人的人脸图像进行匹配，得到车道中的行人的历史横穿车道记录。本技术实施例中，车道中的行人的历史横穿车道记录是指车道中的行人横穿车道的历史次数。
63.步骤s2043，边缘计算设备根据人脸图像识别出车道中的行人的年龄。
64.步骤s2044，边缘计算设备根据第一图像序列中最新的连续多帧图像识别出车道中的行人的移动方向和移动速度。
65.其中，本步骤中识别出车道中的行人的移动方向与前述识别行人移动方向的过程一致，在此不再详细说明。
66.本技术实施例中，可将深度摄像机的镜头朝向车辆行驶方向设置。针对移动速度，可以根据图像中当前车辆与行人的连线，与图像中沿竖直方向(车道方向)的夹角，以及当前车辆与行人的距离(可由深度摄像机直接获得)，得到行人与车辆在垂直于车道的方向上的距离，根据相邻两帧图像中行人与车辆在垂直于车道的方向上的距离、行人的移动方向的以及相邻两者图像的时间戳，可有得出行人的移动速度。
67.步骤s2045，将历史横穿车道记录、年龄、移动方向和移动速度作为预先训练的模型的输入进行运算，得到输出结果。
68.其中，所述输出结果表征存在横穿车道的安全事故风险或不存在横穿车道的安全风险。
69.本技术实施例中，预先建立有用于评估是否存在横穿车道的安全风险的训练模型，该训练膜是以大量横穿车道和未横穿车道的行人的历史横穿车道记录、年龄、移动方向
和移动速度作为模型的输入，是否横穿车道的结果作为模型的输出进行训练得到的。
70.在得到车道中的行人的历史横穿车道记录、年龄、移动方向和移动速度，可将车道中的行人的历史横穿车道记录、年龄、移动方向和移动速度进行量化，得到4向量，并将该4个向量拼接得到拼接后的向量，然后将该拼接后的向量作为模型的输入进行运算，得到输出结果，输出结果表征车道中的行人的存在横穿车道的安全事故风险或不存在横穿车道的安全风险。
71.本技术实施例中，所述模型可以是，但不限于支持向量机(support vectormachine，svm)的分类模型、反向传播神经网络(back propagation neuralnetwork，bp)模型等。
72.与此同时，边缘计算设备还可识别出当前车辆后方预设距离内的目标车辆，该预设距离可根据实际情况进行设定，确保当前车辆突然减速停车时，超过预设距离的后方车辆能够有足够时间反应。然后边缘计算设备通过车牌识别以识别出当前车辆后方预设距离内的目标车辆的车牌号码
73.步骤s205，如果存在安全事故风险，则边缘计算设备向第一车载终端和与车牌号码绑定的第二车载终端发送预警信息，以向当前车辆上的车主和与第二车载终端对应的目标车辆上的车主进行预警。
74.本技术实施例中，边缘计算设备在向第二车载终端发送预警信息之前，需要安装第二车载终端的目标车辆进入边缘计算设备的信号覆盖范围内并与边缘计算设备建立连接，同时第二车载终端将其对应的目标车辆的车辆标示信息上传给边缘计算设备，车辆标识信息至少包括车牌号码，以便在边缘计算设备端将目标车辆的车牌号码与第二车载终端绑定。
75.如果识别的结构为存在安全事故风险，则边缘计算设备会向第一车载终端和与车牌号码绑定的第二车载终端发送预警信息，以向当前车辆上的车主和与第二车载终端对应的目标车辆上的车主进行预警，以便当前车辆和后方距离较近的车辆能够根据预警采取相应的避让措施，避免在前方车辆采取避让措施后，后方较近的车辆由于无法观察到行人横穿车道而没有及时采取相应措施进而导致的安全事故。
76.进一步的，本技术实施例中，如果识别结果为存在安全风险，边缘计算设备还可向路侧的与之连接的交通警示设备发送控制信号，以使交通警示设备发出警示信号，其中交通警示设备可以是可变情报板或扬声器等。如此，可通过交通警示设备发出警示信号提醒横穿车道的行人，减速交通事故的发生。
77.另外，第一车载终端还可根据当前车辆与目标车辆的距离，在当前显示的导航地图中标注目标车辆的位置以提醒当前车辆上的驾驶人员。
78.本技术实施例提供的行车安全风险的预警方法，通过第一车载终端获得当前车辆前方的第一图像序列后方的第二图像序列，根据第一图像序列识别出前方车道中是否有行人，并在前方车道中有行人时，将第一图像序列和第二图像序列发送给边缘计算设备，并由边缘计算设备根据第一图像序列识别出是否存在安全事故风险以及根据第二图像序列识别出后方预设距离内的目标车辆的车牌号码，然后再识别结果为存在安全事故风险向第一车载终端和与车牌号码绑定的第二车载终端发送预警信息以进行预警。如此，在行人闯入车道时能够对安全事故风险进行评估，并在存在横穿车道的安全事故风险时对前方车辆的
车主和后方距离较近的目标车辆的车主进行预警，以便当前车辆和后方距离较近的车辆能够根据预警采取相应的避让措施，避免在前方车辆采取避让措施后，后方较近的车辆由于无法观察到行人横穿车道而没有及时采取相应措施进而导致的安全事故，保障了行车安全。同时，边缘计算设备还可向路侧的与之连接的交通警示设备发送控制信号，以使交通警示设备发出警示信号。如此，可通过交通警示设备发出警示信号提醒横穿车道的行人，减速交通事故的发生。
79.第二方面，请参阅图2，本技术实施例还提供了一种行车安全风险的预警系统，包括第一车载终端和与第一车载终端建立通信连接的边缘计算设备；
80.第一车载终端用于获得深度摄像机采集到的当前车辆前方的第一图像序列和当前车辆后方的第二图像序列；
81.第一车载终端还用于根据第一图像序列识别出前方车道中是否有行人；
82.第一车载终端还用于在前方车道中有行人时，将所述第一图像序列和所述第二图像序列发送给边缘计算设备；
83.边缘计算设备用于根据第一图像序列识别出是否存在安全事故风险，并根据第二图像序列识别出当前车辆后方预设距离内的目标车辆的车牌号码；
84.边缘计算设备还用于识别结果为存在安全事故风险时，向第一车载终端和与所述车牌号码绑定的第二车载终端发送预警信息，以向当前车辆上的车主和与第二车载终端对应的所述目标车辆上的车主进行预警。
85.本技术实施例提供的行车安全风险的预警系统，通过第一车载终端获得当前车辆前方的第一图像序列后方的第二图像序列，根据第一图像序列识别出前方车道中是否有行人，并在前方车道中有行人时，将第一图像序列和第二图像序列发送给边缘计算设备，并由边缘计算设备根据第一图像序列识别出是否存在安全事故风险以及根据第二图像序列识别出后方预设距离内的目标车辆的车牌号码，然后再识别结果为存在安全事故风险向第一车载终端和与车牌号码绑定的第二车载终端发送预警信息以进行预警。如此，在行人闯入车道时能够对安全事故风险进行评估，并在存在横穿车道的安全事故风险时对前方车辆的车主和后方距离较近的目标车辆的车主进行预警，以便当前车辆和后方距离较近的车辆能够根据预警采取相应的避让措施，避免在前方车辆采取避让措施后，后方较近的车辆由于无法观察到行人横穿车道而没有及时采取相应措施进而导致的安全事故，保障了行车安全。
86.总之，以上所述仅为本文件的较佳实施例而已，并非用于限定本文件的保护范围。凡在本文件的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本文件的保护范围之内。
87.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
88.本文件中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施
例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。