行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器与流程

1.本发明涉及运输领域，具体而言，涉及一种行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器。


背景技术：

2.氢气是一种高危险气体，不仅具有很强的易燃易爆性，还具有一定的毒性，因此我们在氢气运输的问题上一定要格外小心避免造成重大事故的发生。氢气运输面临的安全问题：1.驾驶员疲劳驾驶；2.驾驶员吸烟；3.驾驶员急刹急停；4.压力表和液压表读数异常。而针对上述安全隐患，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

3.本发明实施例提供了一种行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器，以降低氢气运输面临的安全隐患。
4.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种行驶信息的提示方法，该提示方法包括：获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景；采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示。
5.可选的，所述视频流包括以下至少之一：所述目标车辆内的驾驶员的视频流，所述目标车辆内的乘载人员和所述目标车辆外的周边行人的视频流，所述目标车辆的行驶状态仪表盘的视频流，所述目标车辆的运输罐状态仪表盘的视频流。
6.可选的，若所述视频流为所述目标车辆内的驾驶员的视频流，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，包括：使用第一模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的驾驶人员处于疲劳状态。
7.可选的，若所述视频流为所述目标车辆的乘载人员和周边行人的视频流，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，包括：使用第二模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第二模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中有人员存在预设行为，所述预设行为至少包括吸烟行为。
8.可选的，若所述视频流为所述目标车辆的行驶状态仪表的视频流，且所述行驶状态仪表包括至少以下任一：车辆加速度表、车辆速度表，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧包括：使用第三模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第三模型为使用多组数据通过机器
学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的车辆加速度表的读数超过第一阈值和/或车辆速度表的读数的变动速率超过第二阈值。
9.可选的，若所述视频流为所述目标车辆的运输罐状态仪表盘的视频流，且所述运输罐状态仪表盘包括至少以下任一：运输罐压力表、运输罐液压表，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧包括：使用第四模型对所述视频流进行分析，判断所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第四模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的运输罐压力表的读数超过第三阈值和/或运输罐液压表的读数超过第四阈值。
10.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种行驶信息的提示装置，提示装置包括：获取单元，用于获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景；确定单元，用于采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；发送单元，用于在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示。
11.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种行驶信息的提示系统，该提示系统包括：加速度传感器，设置于目标车辆上，用于确定所述目标车辆的加速度值；压力传感器和/或液压传感器，设置于所述目标车辆的运输罐内，用于确定所述目标车辆的运输罐内的压力值和/或液压值；仪表盘，设置于所述目标车辆内，与所述加速度传感器、所述压力传感器和/或所述液压传感器通讯连接，用于显示所述目标车辆的加速度值、所述目标车辆的运输罐内的压力值和/或所述目标车辆的运输罐内的液压值；摄像头，设置于所述目标车辆的驾驶室内和所述目标车辆的外周，用于采集所述仪表盘的视频流、所述驾驶室内的驾驶员的视频流、所述驾驶室内的乘载人员的视频流、所述目标车辆的周边行人的视频流；人工智能边缘计算模组，与所述摄像头通讯连接，用于确定所述摄像头所采集的视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；喇叭，设置于所述目标车辆的驾驶室中，与所述人工智能边缘计算模组46通讯连接，用于在所述视频流中出现异常图像帧的情况下，发送所述异常图像帧对应的告警提示。
12.根据本技术的另一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一项所述的行驶信息的提示方法。
13.根据本技术的另一方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的行驶信息的提示方法。
14.本技术通过获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景；采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示，降低了氢气运输面临的安全隐患。
15.换言之，本技术通过人工智能手段检测氢气运输车辆的各种危险情况(例如：氢气运输车辆驾驶员疲劳驾驶、氢气运输车辆驾驶员和周边人员吸烟、氢气运输车辆急刹车、氢
气运输车辆的运输罐压力/液压异常)，并通过喇叭告警，可以避免各种危险情况发生。
附图说明
16.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
17.图1是根据本发明实施例的一种可选的行驶信息的提示方法的示意图；
18.图2是根据本发明实施例的一种可选的行驶信息的提示装置的示意图；
19.图3是根据本发明实施例的一种可选的行驶信息的提示系统的示意图。
具体实施方式
20.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
21.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
22.根据本发明实施例，提供了一种行驶信息的提示方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
23.图1是根据本发明实施例的行驶信息的提示方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
24.步骤s102，获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景。
25.需要说明的是：所述视频流包括以下至少之一：所述目标车辆内的驾驶员的视频流，所述目标车辆内的乘载人员和所述目标车辆外的周边行人的视频流，所述目标车辆的行驶状态仪表盘的视频流，所述目标车辆的运输罐状态仪表盘的视频流。
26.需要说明的是：目标车辆可以为易燃易爆气体运输车辆(例如：氢气运输车辆)或易燃易爆液体运输车辆(例如：汽油运输车辆)。
27.步骤s104，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况。
28.步骤s106，在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示。
29.需要说明的是：告警提示可以采用所述目标车辆中的喇叭进行播报。
30.在一个可选的示例中，若所述视频流为所述目标车辆内的驾驶员的视频流，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，包括：使用第一模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的驾驶人员处于疲劳状态。
31.换言之，本技术通过人工智能技术对驾驶员在驾驶过程注意力不集中的情况及时告警提醒，尽可能地避免驾驶员驾驶疲劳的情况发生。
32.举例说明：氢气运输车辆驾驶室安装摄像头，并通过该摄像头采集驾驶员正面监控视频流；将该视频流中的每一帧图像传输到人工智能边缘计算模组中，通过第一模型识别视频帧中驾驶员眼部信息和骨骼信息(特别时头部位置信息)，以判断驾驶员是否有疲劳驾驶行为、注意力不集中行为；如果驾驶员有疲劳驾驶行为、注意力不集中行为，则通过驾驶舱内喇叭进行告警提醒。
33.在一个可选的示例中，若所述视频流为所述目标车辆的乘载人员和周边行人的视频流，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，包括：使用第二模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第二模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中有人员存在预设行为，所述预设行为至少包括吸烟行为。
34.换言之，本技术通过人工智能技术对运输途中，目标车辆的乘载人员和周边行人的危险行为(例如：吸烟行为)及时告警提醒，尽可能地避免由明火导致物资燃烧爆炸的情况发生。
35.举例说明：氢气运输车辆驾驶室和车辆周边安装摄像头，并通过该摄像头采集氢气运输车辆驾驶室和车辆周边的监控视频流；将该视频流中的每一帧图像传输到人工智能边缘计算模组中，通过第二模型识别氢气运输车辆驾驶室和车辆周边是否有吸烟行为，如果氢气运输车辆驾驶室和车辆周边有吸烟行为，则通过驾驶舱内喇叭进行告警提醒。
36.在一个可选的示例中，若所述视频流为所述目标车辆的行驶状态仪表的视频流，且所述行驶状态仪表包括至少以下任一：车辆加速度表、车辆速度表，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧包括：使用第三模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第三模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的车辆加速度表的读数超过第一阈值和/或车辆速度表的读数的变动速率超过第二阈值。
37.优选的，所述目标车辆安装有加速度传感器；进一步的，所述目标车辆还安装有连接加速度传感器的行驶状态仪表盘，以显示加速度传感器所确定的加速度值。
38.换言之，本技术通过人工智能技术(或者说：图像识别技术)对所采集的目标车辆行驶状态仪表盘的视频图像进行识别处理，以判断目标车辆是否有急刹急停行为；进而在目标车辆急刹急停的情况下进行告警提示，以提醒驾驶员尽可能地减少不必要的急刹急停的情况发生。
39.举例说明：氢气运输车辆安装有加速度传感器；同时，氢气运输车辆还安装有对准加速度传感器的展示表盘的摄像头，以采集加速度传感器的展示表盘的监控视频流；此时，将该视频流中的每一帧图像传输到人工智能边缘计算模组中，通过第三模型识别视频帧中展示表盘读数，一旦发现有急刹急停情况，则通过驾驶舱内喇叭进行告警提醒
40.在一个可选的示例中，若所述视频流为所述目标车辆的运输罐状态仪表盘的视频流，且所述运输罐状态仪表盘包括至少以下任一：运输罐压力表、运输罐液压表，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧包括：使用第四模型对所述视频流进行分析，判断所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第四模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的运输罐压力表的读数超过第三阈值和/或运输罐液压表的读数超过第四阈值。
41.优选的，所述目标车辆安装有运输罐内压力传感器，以及该压力传感器对应的运输罐压力表；或者，所述目标车辆安装有运输罐内液压传感器，以及该液压传感器对应的运输罐液压表。
42.换言之，本技术通过人工智能技术对压力表和液压表读数异常的情况及时告警提醒，尽可能地及时告知驾驶员运输罐的异常情况，以及时进行应对处理，避免危险情况发生。
43.举例说明：氢气运输车辆的运输罐内安装有压力传感器(或，液压传感器)，并在氢气运输车辆的驾驶室内安装有对应的压力仪表盘(或，液压仪表盘)；同时，氢气运输车辆还安装有对准压力仪表盘(或，液压仪表盘)的摄像头，以采集压力仪表盘(或，液压仪表盘)的监控视频流；此时，将该视频流中的每一帧图像传输到人工智能边缘计算模组中，通过第四模型识别视频帧中压力仪表盘读数(或，液压仪表盘读数)，一旦发现有异常情况，则通过驾驶舱内喇叭进行告警提醒。
44.本技术通过获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景；采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示，降低了氢气运输面临的安全隐患。
45.换言之，本技术通过人工智能手段检测氢气运输车辆的各种危险情况(例如：氢气运输车辆驾驶员疲劳驾驶、氢气运输车辆驾驶员和周边人员吸烟、氢气运输车辆急刹车、氢气运输车辆的运输罐压力/液压异常)，并通过喇叭告警，可以避免各种危险情况发生。
46.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
47.本技术实施例还提供了一种行驶信息的提示装置，需要说明的是，本技术实施例的行驶信息的提示装置可以用于执行本技术实施例所提供的用于行驶信息的提示方法。以下对本技术实施例提供的行驶信息的提示装置进行介绍。
48.图2是根据本技术实施例的行驶信息的提示装置的示意图。如图2所示，该装置包括：获取单元10、确定单元20和发送单元30。
49.获取单元10，用于获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆驾驶室内的场景；
50.确定单元20，用于采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；
51.发送单元30，用于在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示。
52.本技术通过获取单元10获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆驾驶室内的场景；确定单元20采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；发送单元30在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示，降低了氢气运输面临的安全隐患。
53.换言之，本技术通过人工智能手段检测氢气运输车辆的各种危险情况(例如：氢气运输车辆驾驶员疲劳驾驶、氢气运输车辆驾驶员和周边人员吸烟、氢气运输车辆急刹车、氢气运输车辆的运输罐压力/液压异常)，并通过喇叭告警，可以避免各种危险情况发生。
54.所述行驶信息的提示装置包括处理器和存储器，上述获取单元10、确定单元20和发送单元30等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
55.处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来降低氢气运输面临的安全隐患。
56.本技术实施例还提供了一种行驶信息的提示系统，需要说明的是，本技术实施例的行驶信息的提示系统可以用于执行本技术实施例所提供的用于行驶信息的提示方法。以下对本技术实施例提供的行驶信息的提示系统进行介绍。
57.图3是根据本技术实施例的行驶信息的提示系统的示意图。如图3所示，该系统包括：
58.加速度传感器41，设置于目标车辆上，用于确定所述目标车辆的加速度值；
59.压力传感器42和/或液压传感器43，设置于所述目标车辆的运输罐内，用于确定所述目标车辆的运输罐内的压力值和/或液压值；
60.仪表盘44，设置于所述目标车辆内，与所述加速度传感器41、所述压力传感器42和/或所述液压传感器43通讯连接，用于显示所述目标车辆的加速度值、所述目标车辆的运输罐内的压力值和/或所述目标车辆的运输罐内的液压值；
61.摄像头45，设置于所述目标车辆的驾驶室内和所述目标车辆的外周，用于采集所述仪表盘44的视频流、所述驾驶室内的驾驶员的视频流、所述驾驶室内的乘载人员的视频流、所述目标车辆的周边行人的视频流；
62.人工智能边缘计算模组46，与所述摄像头45通讯连接，用于确定所述摄像头45所采集的视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；
63.喇叭47，设置于所述目标车辆的驾驶室中，与所述人工智能边缘计算模组46通讯连接，用于在所述视频流中出现异常图像帧的情况下，发送所述异常图像帧对应的告警提示。
64.本技术通过加速度传感器41设置于目标车辆上，用于确定所述目标车辆的加速度值；压力传感器42和/或液压传感器43设置于所述目标车辆的运输罐内，用于确定所述目标车辆的运输罐内的压力值和/或液压值；仪表盘44设置于所述目标车辆内，与所述加速度传感器41、所述压力传感器42和/或所述液压传感器43通讯连接，用于显示所述目标车辆的加速度值、所述目标车辆的运输罐内的压力值和/或所述目标车辆的运输罐内的液压值；摄像头45设置于所述目标车辆的驾驶室内和所述目标车辆的外周，用于采集所述仪表盘44的视频流、所述驾驶室内的驾驶员的视频流、所述驾驶室内的乘载人员的视频流、所述目标车辆的周边行人的视频流；人工智能边缘计算模组46与所述摄像头45通讯连接，用于确定所述摄像头45所采集的视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；喇叭47设置于所述目标车辆的驾驶室中，与所述人工智能边缘计算模组46通讯连接，用于在所述视频流中出现异常图像帧的情况下，发送所述异常图像帧对应的告警提示，降低了氢气运输面临的安全隐患。
65.换言之，本技术通过人工智能手段检测氢气运输车辆的各种危险情况(例如：氢气运输车辆驾驶员疲劳驾驶、氢气运输车辆驾驶员和周边人员吸烟、氢气运输车辆急刹车、氢气运输车辆的运输罐压力/液压异常)，并通过喇叭告警，可以避免各种危险情况发生。
66.本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述行驶信息的提示方法。
67.本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述行驶信息的提示方法。
68.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
69.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
70.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
71.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
72.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
73.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或
部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
74.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。