AEB有效避免事故场景识别方法、装置、设备及介质与流程

aeb有效避免事故场景识别方法、装置、设备及介质
技术领域
1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种aeb有效避免事故场景识别方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.随着机动车保有量日渐增大，道路上车流量大，在车辆行驶过程中制动是经常发生的。
3.而为了提高汽车运行中的安全性，一些车辆安装了安全设备，安全设备可以监测车辆运行中的数据，还可以辅助驾驶员对汽车进行控制，提高行驶中的安全性，例如，包括自动紧急制动系统（autonomous emergency braking，aeb）的安全设备。安全设备记录的数据可以包括汽车制动过程中的行车数据。
4.出于aeb系统改进需求，需要收集因aeb制动而避免事故的场景案例。目前这一项工作是由标定员通过观看客户车上安装的前向摄像头回传的视频数据，然后进行人为的判定和标记。因为安装了安全设备的车辆基数大，所以安全设备回传的aeb制动视频数量是非常巨大的，人为标定耗时久，效率相对较低。


技术实现要素：

5.本发明提供一种aeb有效避免事故场景识别方法、装置、设备及介质，目的在于自动识别出aeb有效避免事故场景。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种aeb有效避免事故场景识别方法，包括：对包含多种预设维度数据的行车数据集进行数据分析，确定至少一种关键维度数据；其中，所述预设维度数据带有避免事故场景有效性标识；将至少一种所述关键维度数据作为输入项输入预设识别模型，输出判别结果；根据所述判别结果和所述避免事故场景有效性标识，确定有效输入项和对应的系数，以训练所述预设识别模型；将待识别场景的有效输入项输入所述预设识别模型，确定避免事故场景的有效性。
7.第二方面，本发明实施例提供了一种aeb有效避免事故场景识别装置，包括：关键维度数据确定模块，用于对包含多种预设维度数据的行车数据集进行数据分析，确定至少一种关键维度数据；其中，所述预设维度数据带有避免事故场景有效性标识；判别结果输出模块，用于将至少一种所述关键维度数据作为输入项输入预设识别模型，输出判别结果；模型训练模块，用于根据所述判别结果和所述避免事故场景有效性标识，确定有效输入项和对应的系数，以训练所述预设识别模型；场景有效性识别模块，用于将待识别场景的有效输入项输入所述预设识别模型，确定避免事故场景的有效性。
8.第三方面，本发明实施例提供了一种aeb有效避免事故场景识别设备，所述aeb有效避免事故场景识别设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例提供的aeb有效避免事故场景识别方法。
9.第四方面，本发明实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明任意实施例提供的aeb有效避免事故场景识别方法。
10.本发明实施例提供的一种aeb有效避免事故场景识别方法、装置、设备及介质，通过分析aeb制动视频对应的行车数据，建立识别模型，完成避免事故场景有效性的识别，解决了人工回看视频进行判定和标记耗时久，效率相对较低的问题，实现了自动识别出aeb有效避免事故场景，减少人工标定aeb有效避免事故场景的工作量的效果。
附图说明
11.图1为本发明实施例一提供的一种aeb有效避免事故场景识别方法的流程图；图2为本发明实施例二提供的一种aeb有效避免事故场景识别方法的流程图；图3为本发明实施例三提供的一种aeb有效避免事故场景识别方法的流程图；图4为本发明实施例四提供的一种aeb有效避免事故场景识别装置的结构示意图；图5为本发明实施例五提供的一种aeb有效避免事故场景识别设备的结构示意图。
具体实施方式
12.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
13.实施例一图1为本发明实施例一提供的一种aeb有效避免事故场景识别方法的流程图，本实施例可适用于对车辆行车过程中车辆执行制动的制动场景进行确定的情况，该方法可以由aeb有效避免事故场景识别装置来执行，该装置可以由硬件和/或软件来实现，并一般可以集成在电子设备中，例如计算机设备，该方法具体包括：步骤110、对包含多种预设维度数据的行车数据集进行数据分析，确定至少一种关键维度数据；其中，安装在车辆上的安全设备可以获取并记录车辆运行中预设项目的行车数据，这些行车数据表示车辆的运行状态和驾驶员的驾驶状态，例如，本车车速、本车加速度、车辆定位信息、与前车距离、与前车相对速度、油门踏板信号、刹车踏板信号、驾驶员驾驶时间、转向装置转向信息、车道线识别信息、交通标志识别信息和车载摄像头的视频等，安全设备会将这些数据回传给服务器，服务器将这些数据记录在数据库里。预设维度数据是用于识别aeb有避免事故场景所要分析的数据，这些数据一般是多种维度的，将所有预设维度的数据存储在一个行车数据集中，这些维度的数据是与aeb制动相关的数据，例如包括本车
车速、与前车距离、与前车相对速度、刹车踏板信号等。为了训练用于识别aeb有效避免事故场景的预设识别模型，行车数据集中的预设维度数据是根据是否有效避免事故场景而预先标识过的，可以是人工回看视频后，判别和标定aeb有效避免事故场景和aeb无效场景后，对预设维度数据添加避免事故场景有效性标识，所以，预设维度数据带有避免事故场景有效性标识，该避免事故场景有效性标识分为有效避免场景标识和无效场景标识。对行车数据集中的预设维度数据进行数据分析和数据挖掘，分析对比有效避免事故场景和无效场景的预设维度数据，确定有效避免事故场景和无效场景下有明显差异的预设维度数据作为关键维度数据。
14.步骤120、将至少一种关键维度数据作为输入项输入预设识别模型，输出判别结果；其中，预设设备模型可以采用数据建模领域的相关算法和模型评估方法生成初始的模型。然后将至少一种关键维度数据作为输入项输入预设识别模型，输出模型的判别结果。判别结果为有效避免事故场景或无效场景，判别结果可以用数字代表，例如可以用1代表有效避免事故场景，用0代表无效场景。
15.步骤130、根据判别结果和避免事故场景有效性标识，确定有效输入项和对应的系数，以训练所述预设识别模型；其中，根据判别结果和避免事故场景有效性标识对比，可以确定预设识别模型的判别结果是否准确。通过输入不同的关键维度数据并统计预设识别模型的判别准确率，可以判断出哪些输入对于模型判别有显著正向作用，哪些输入为无效输入。最终确定应放入模型中的所有有效输入项以及对应的系数。
16.步骤140、将待识别场景的有效输入项输入预设识别模型，确定避免事故场景的有效性。
17.其中，在训练得到预设识别模型后，可以利用该预设识别模型，将待识别场景对应的预设维度数据中的有效输入项输入预设识别模型，根据输出的判别结果确定避免事故场景的有效性。
18.可选的，在根据判别结果和避免事故场景有效性标识，确定有效输入项和对应的系数，以训练所述预设识别模型之后，还包括：若行车数据集更新，重复执行确定关键维度数据、输出判别结果、确定有效输入项和对应的系数的步骤，以修正训练得到的预设识别模型。其中，反复进行步骤110-130的流程，不断使用新增的人工标定数据训练模型，在这一过程中，由于不断增加的数据，使得模型可以不断调整、修正各个输入维度对最终判定结果的重要程度以及每个输入维度在模型中的系数。最终得到模型稳定的判别准确率。
19.本实施例的技术方案，通过分析aeb制动视频对应的行车数据，建立识别模型，完成避免事故场景有效性的识别，解决了人工回看视频进行判定和标记耗时久，效率相对较低的问题，实现了自动识别出aeb有效避免事故场景，减少人工标定aeb有效避免事故场景的工作量的效果。
20.实施例二图2为本发明实施例二提供的一种aeb有效避免事故场景识别方法的流程图，本实施例在上述技术方案的基础上进一步细化，可以是在将待识别场景的有效输入项输入预设
识别模型，确定避免事故场景的有效性之后，还包括：从预设识别模型输出的判别结果中，整理出模型误报数据；通过对比模型误报数据和判别正确的场景，确定筛选规则；通过筛选规则对预设识别模型输出的判别结果进行筛选，将筛选出的待识别场景反馈给人工核对。该方法具体包括：步骤210、对包含多种预设维度数据的行车数据集进行数据分析，确定至少一种关键维度数据；步骤220、将至少一种关键维度数据作为输入项输入预设识别模型，输出判别结果；步骤230、根据判别结果和避免事故场景有效性标识，确定有效输入项和对应的系数，以训练所述预设识别模型；步骤240、将待识别场景的有效输入项输入预设识别模型，确定避免事故场景的有效性。
21.步骤250、从预设识别模型输出的判别结果中，整理出模型误报数据；其中，利用预设设备模型识别避免事故场景的有效性，仍然存在识别错误的情况，可以通过人工判别和标记，将预设识别模型输出的判别结果中的误报结果整理出来，作为模型误报数据。
22.步骤260、通过对比模型误报数据和判别正确的场景，确定筛选规则；其中，对比模型误报数据的场景与预设识别模型判别正确的场景，在各输入维度中的差异，从而提炼出一些筛选规则。例如，aeb制动过程中本车车速的最大值 《 40km/h，aeb制动过程中与前车记录最大值 《 15米。
23.步骤270、通过筛选规则对预设识别模型输出的判别结果进行筛选，将筛选出的待识别场景反馈给人工核对。
24.其中，将符合筛选规则的判别结果标记出来，转由人工核对，由标定员观看记录对应的视频数据进行场景确认。这些筛选规则无法通过训练模型而得到，应用后虽然会过滤掉一小部分预设设备模型识别正确的有效避免场景，但会极大地降低模型的误报率。
25.本实施例的技术方案，通过设置筛选规则，将预设设备模型容易误报的场景转由人工判别和标定，增加的筛选规则提升了模型的识别准确率。
26.实施例三图3为本发明实施例三提供的一种aeb有效避免事故场景识别方法的流程图，本实施例在上述技术方案的基础上进一步细化，可以是将至少一种关键维度数据作为输入项输入预设识别模型，输出判别结果，包括：使用逻辑回归算法，使用交互检验的建模流程，输入至少一种所述关键维度数据，输出所述判别结果。该方法具体包括：步骤310、对包含多种预设维度数据的行车数据集进行数据分析，确定至少一种关键维度数据；步骤320、使用逻辑回归算法，使用交互检验的建模流程，输入至少一种所述关键维度数据，输出所述判别结果；其中，逻辑回归算法是机器学习算法之一，可以用于进行分类判别。根据训练数据(输入 对应结果)可自动拟合出各个输入维度对于判别结果的重要性和在模型公式中的系
数。模型公式的一般结构为：，其中为模型的输入，为判别结果 = 1的概率，为各个输入在模型中对应的系数。
27.通过放入不同的输入维度并对比模型的判别准确率，可以判断出哪些输入对于模型判别有显著正向作用，哪些输入为无效输入。最终确定应放入模型中的所有输入维度以及对应的系数。
28.步骤330、根据判别结果和避免事故场景有效性标识，确定有效输入项和对应的系数，以训练所述预设识别模型；步骤340、将待识别场景的有效输入项输入预设识别模型，确定避免事故场景的有效性。
29.可选的，在对包含多种预设维度数据的行车数据集进行数据分析，确定至少一种关键维度数据之前，还包括：根据aeb制动视频记录，获取aeb启动时刻，从行车数据库中抓取对应时间的行程数据，生成所述行车数据集。其中，根据已有的aeb制动视频记录，获取确切的aeb制动触发的时刻，也就是aeb启动时刻。行车数据库是服务器的数据库，从其中抓取对应时间的行车数据，提取时间戳、本车车速、与前车的相对车速、与前车的距离、司机踩刹车的动作标识这些维度的信息，生成所述行车数据集。
30.可选的，对包含多种预设维度数据的行车数据集进行数据分析，确定至少一种关键维度数据，包括：分析对比避免事故场景有效性标识为有效避免和无效的行车数据中设备启动时刻的本车车速、设备结束制动时刻的本车车速、与前车相对车速、与前车车距、设备启动期间的本车车速变化幅度和驾驶员人为制动的频率的差异；将设备启动期间的本车车速的变化幅度、设备启动时刻的本车车速、设备结束制动时刻的本车车速、设备启动时刻的与前车车距、设备结束制动时刻的与前车车距、设备制动过程中的与前车最小车距、设备启动时刻的与前车相对车速、设备结束制动时刻的与前车相对车速、设备启动时刻的碰撞时距、设备结束制动时刻的碰撞时距和设备制动过程中的最小碰撞时距确定为关键维度数据；其中，碰撞时距设置为与前车车距和本车车速的比值。
31.可以使用统计软件(r/python)对视频记录对应的原始预设维度数据进行数据分析和数据挖掘。应用绘制散点图、数据分布图、统计学t-检验的方法，分析对比设备有效避免场景和无效场景时，设备启动时刻的本车车速、设备结束制动时刻的本车车速、与前车相对车速、与前车车距、设备启动期间的本车车速变化幅度，以及驾驶员人为制动的频率的差异，发现有效避免场景下的本车车速整体会小于无效场景下的本车车速；有效避免场景下，与前车车距的最小值显著小于无效场景下与前车车距的最小值；有效避免场景下，本车车速的变化幅度显著大于无效场景下的本车车速变化幅度。基于上述分析结论，计算生成出相关的关键维度数据，如：本车车速的变化幅度 = 设备启动期间的最大本车车速
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设备启动期间的最小本车车速speed0 =设备启动时刻的本车车速
speed1 =设备结束制动时刻的本车车速dist0 =设备启动时刻的与前车车距dist1 =设备结束制动时刻的与前车车距dist_min =设备制动过程中的与前车最小车距relative_speed0 =设备启动时刻的与前车相对车速relative_speed1 =设备结束制动时刻的与前车相对车速定义了碰撞时距(tta),tta = 与前车车距/本车车速，单位为秒，用于衡量前向碰撞的风险。
32.tta0 =设备启动时刻的碰撞时距tta1 = 设备结束制动时刻的碰撞时距tta_min = 设备制动过程中的最小碰撞时距将上述维度作为输入，构建预设设备模型，用于识别该次aeb制动是否属于一次有效的事故避免场景。
33.实施例四图4为本发明实施例四提供的一种aeb有效避免事故场景识别装置的结构示意图，如图4所示，该aeb有效避免事故场景识别装置，包括：关键维度数据确定模块410、判别结果输出模块420、模型训练模块430和场景有效性识别模块440，其中，关键维度数据确定模块410，用于对包含多种预设维度数据的行车数据集进行数据分析，确定至少一种关键维度数据；其中，所述预设维度数据带有避免事故场景有效性标识；判别结果输出模块420，用于将至少一种所述关键维度数据作为输入项输入预设识别模型，输出判别结果；模型训练模块430，用于根据所述判别结果和所述避免事故场景有效性标识，确定有效输入项和对应的系数，以训练所述预设识别模型；场景有效性识别模块440，用于将待识别场景的有效输入项输入所述预设识别模型，确定避免事故场景的有效性。
34.可选的，aeb有效避免事故场景识别装置还包括：模型误报数据确定模块，用于在所述将待识别场景的有效输入项输入所述预设识别模型，确定避免事故场景的有效性之后，从所述预设识别模型输出的判别结果中，整理出模型误报数据；筛选规则确定模块，用于通过对比模型误报数据和判别正确的场景，确定筛选规则；筛选模块，用于通过所述筛选规则对所述预设识别模型输出的判别结果进行筛选，将筛选出的待识别场景反馈给人工核对。
35.可选的，aeb有效避免事故场景识别装置还包括：数据集生成模块，用于在所述对包含多种预设维度数据的行车数据集进行数据分析，确定至少一种关键维度数据之前，根据aeb制动视频记录，获取aeb启动时刻，从行车数据库中抓取对应时间的行车数据，生成所述行车数据集。
36.可选的，关键维度数据确定模块410，具体用于：
分析对比所述避免事故场景有效性标识为有效避免和无效的行车数据中设备启动时刻的本车车速、设备结束制动时刻的本车车速、与前车相对车速、与前车车距、设备启动期间的本车车速变化幅度和驾驶员人为制动的频率的差异；将设备启动期间的本车车速的变化幅度、设备启动时刻的本车车速、设备结束制动时刻的本车车速、设备启动时刻的与前车车距、设备结束制动时刻的与前车车距、设备制动过程中的与前车最小车距、设备启动时刻的与前车相对车速、设备结束制动时刻的与前车相对车速、设备启动时刻的碰撞时距、设备结束制动时刻的碰撞时距和设备制动过程中的最小碰撞时距确定为所述关键维度数据；其中，碰撞时距设置为与前车车距和本车车速的比值。
37.可选的，判别结果输出模块420，具体用于：使用逻辑回归算法，使用交互检验的建模流程，输入至少一种所述关键维度数据，输出所述判别结果。
38.可选的，aeb有效避免事故场景识别装置还包括：模型修正模块，用于在所述根据所述判别结果和所述避免事故场景有效性标识，确定有效输入项和对应的系数，以训练所述预设识别模型之后，若所述行车数据集更新，重复执行确定关键维度数据、输出判别结果、确定有效输入项和对应的系数的步骤，以修正训练得到的所述预设识别模型。
39.本发明实施例所提供的aeb有效避免事故场景识别装置可执行本发明任意实施例所提供的aeb有效避免事故场景识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
40.实施例五图5为本发明实施例五提供的一种aeb有效避免事故场景识别设备的结构示意图，如图5所示，该aeb有效避免事故场景识别设备包括处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540；aeb有效避免事故场景识别设备中处理器510的数量可以是一个或多个，图5中以一个处理器510为例；aeb有效避免事故场景识别设备中的处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
41.存储器520作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的aeb有效避免事故场景识别方法对应的程序指令/模块（例如，aeb有效避免事故场景识别装置中的关键维度数据确定模块410、判别结果输出模块420、模型训练模块430和场景有效性识别模块440）。处理器510通过运行存储在存储器520中的软件程序、指令以及模块，从而执行aeb有效避免事故场景识别设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的aeb有效避免事故场景识别方法。
42.存储器520可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器520可进一步包括相对于处理器510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至aeb有效避免事故场景识别设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
43.输入装置530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与aeb有效避免事故场
景识别设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置540可包括显示屏等显示设备。
44.实施例六本发明实施例六还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种aeb有效避免事故场景识别方法，包括：对包含多种预设维度数据的行车数据集进行数据分析，确定至少一种关键维度数据；其中，所述预设维度数据带有避免事故场景有效性标识；将至少一种所述关键维度数据作为输入项输入预设识别模型，输出判别结果；根据所述判别结果和所述避免事故场景有效性标识，确定有效输入项和对应的系数，以训练所述预设识别模型；将待识别场景的有效输入项输入所述预设识别模型，确定避免事故场景的有效性。
45.当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的aeb有效避免事故场景识别方法中的相关操作。
46.通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器（read-only memory, rom）、随机存取存储器（random access memory, ram）、闪存（flash）、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
47.值得注意的是，上述aeb有效避免事故场景识别装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
48.虽然，上文中已经用一般性说明、具体实施方式及试验，对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。