1.本发明涉及道路自动驾驶的技术领域，具体涉及一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统
背景技术：
2.随着汽车数量的不断增加，道路安全问题已经成为影响我国国民生产安全水平的主要问题之一。据有关部门统计，我国的道路交通事故的发生概率正在逐年增加，而发生交通事故的主要因素主要是酒后驾驶、疲劳驾驶、以及恶劣天气等因素，其中由于驾驶人员的失误是发生交通事故的最重要因素，国内道路交通安全形势依然严峻。而汽车自动驾驶技术能很利于减少驾驶人员自身问题所导致的交通事故，现有技术中汽车自动驾驶技术一般技术复杂、成本价格高，不利于推广使用，目前，汽车自动驾驶技术仅是在一些项目中试运行，并没有大量推广使用。
技术实现要素：
3.因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的汽车自动驾驶技术复杂、成本价格高，不利于推广使用的缺陷，从而提供一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统。
4.本发明的技术方案如下：
5.本发明提供的一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统，包括摄像头设备、深度学习网络、计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置，摄像头设备作为汽车行使外部环境的信息采集设备，实时传输所拍摄照片、视频信息，所述摄像头设备与所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置直接相连接，所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置对摄像头的拍摄角度和移动轨迹信息进行实时纪录并与视频信息中的各帧画面对应；所述深度学习网络与所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置通过网络连接，接收到所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置所提供的的样本信息，开始训练，生成二维、三维图像，可广泛应用于汽车自动驾驶。
6.所述摄像头设备通过连接结构直接连接在汽车车体上，与所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置通过网络相连接，及时反馈所述摄像头设备所拍摄的信息。
7.所述连接结构包括底座、活动支架、安装槽；摄像头设备可通过该连接结构发生大角度的转动。
8.所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置包含计算机视觉数据分析整合装置。
9.所述深度学习网络还包括互联网上其他的样本信息数据。
10.所述摄像头设备具有红外摄像功能。
11.本发明的有益效果如下：
12.本发明提供的一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统，包括摄
像头设备、深度学习网络、计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置，摄像头设备作为汽车行使外部环境的信息采集设备，实时传输所拍摄照片、视频信息，所述摄像头设备与所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置直接相连接，所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置对摄像头的拍摄角度和移动轨迹信息进行实时纪录并与视频信息中的各帧画面对应；所述深度学习网络与所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置通过网络连接，接收到所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置所提供的的样本信息，开始训练，生成二维、三维图像，可广泛应用于汽车自动驾驶。所述摄像头设备传输的大量照片、视频数据信息通过所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置分析整合作为样本信息，发送给所述深度学习网络，从而训练汽车自动驾驶，所述一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统能提前采集大量样本信息，提供汽车自动驾驶系统更多准确数据与训练记忆。
13.所述摄像头设备的连接结构能发生大幅度的角度转动，从而所述摄像头设备能采集到更多汽车运动范围的信息，并且具有红外摄像功能，在夜间光线情况差的场景中也能正常采集信息。
具体实施方式
14.下面将对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。
15.本发明提供的一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统，包括摄像头设备、深度学习网络、计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置，摄像头设备作为汽车行使外部环境的信息采集设备，实时传输所拍摄照片、视频信息，所述摄像头设备与所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置直接相连接，所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置对摄像头的拍摄角度和移动轨迹信息进行实时纪录并与视频信息中的各帧画面对应；所述深度学习网络与所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置通过网络连接，接收到所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置所提供的的样本信息，开始训练，生成二维、三维图像，可广泛应用于汽车自动驾驶。所述摄像头设备在汽车运动的过程中，记录汽车的运动位置信息与实时的汽车自身状态，所述摄像头设备可以发生大角度的转动，记录更多的信息，所述摄像头设备与所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置通过网络连接，所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置能控制摄像头的转动以获取其所需要的信息。所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置内的计算机视觉数据分析整合装置将所述摄像头设备传输的数据分析整合成为样本信息，然后传输给所述深度学习网络，所述深度学习网络基于所述样本信息开始训练汽车自动驾驶。
16.所述摄像头设备的连接结构能发生大幅度的角度转动，从而所述摄像头设备能采集到更多汽车运动范围的信息，所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置控制所述摄像头设备，以获得所需要的实时信息数据，整合样本信息，而且所述摄像头设备具有红外摄像功能，在夜间光线情况差、或者天气条件差的的场景中也能正常采集信息，在一次数据采集的实验中，若是时间跨度从白天到晚上，在晚上光线暗淡的时候也不会因为这个原因而导致采集的数据缺失，而导致采集效果不佳。
技术特征：
1.一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统，包括摄像头设备、深度学习网络、计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置，其特征在于：摄像头设备作为汽车行使外部环境的信息采集设备，实时传输所拍摄照片、视频信息，所述摄像头设备与所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置直接相连接，所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置对摄像头的拍摄角度和移动轨迹信息进行实时纪录并与视频信息中的各帧画面对应；所述深度学习网络与所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置通过网络连接，接收到所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置所提供的的样本信息，开始训练，生成二维、三维图像，可广泛应用于汽车自动驾驶。2.根据权利要求1所述的一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统，其特征在于：所述摄像头设备通过连接结构直接连接在汽车车体上，与所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置通过网络相连接，及时反馈所述摄像头设备所拍摄的信息。3.根据权利要求2所述的人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统，其特征在于：所述连接结构包括底座、活动支架、安装槽；摄像头设备可通过该连接结构发生大角度的转动。4.根据权利要求3所述的一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统，其特征在于：所述计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置包含计算机视觉数据分析整合装置。5.根据权利要求4所述的一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统，其特征在于：所述深度学习网络还包括互联网上其他的样本信息数据。6.根据权利要求5所述的一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统，其特征在于：所述摄像头设备具有红外摄像功能。
技术总结
本发明涉及的一种结合人工智能与计算机视觉的汽车自动驾驶辅助系统，包括摄像头设备，并对摄像头的拍摄角度和移动轨迹信息进行实时纪录并与视频信息中的各帧画面对应；深度学习网络，并输入所述摄像头设备拍摄的内容作为样本信息进行训练，还包括一种计算机视觉基础网络训练识别样本采集装置，包括至少一个摄像头和可纪录摄像头拍摄角度和轨迹的设备。本发明不再需要手动对数据标注，可以快速低成本生成大规模数据集，模型可以根据采集图像的轨迹和角度变化自动预测后续时间的图像，并合成三维空间，可以广泛用于自动驾驶，空间生成等需要生成、感知三维空间的应用情形上。感知三维空间的应用情形上。
技术研发人员：万楚瑜
受保护的技术使用者：江西科技学院
技术研发日：2020.07.17
技术公布日：2022/2/7
再多了解一些
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