CN108860008A - 车辆启动前障碍物预警方法以及车辆启动前障碍物预警装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供车辆启动前障碍物预警方法及车辆启动前障碍物预警装置,方法包括:判断当前是否满足开启障碍物预警的条件;如果满足,则获取本车设定方向的车外图像;识别所述车外图像中的设定方向是否存在阻碍车辆出行的其它车辆或障碍物;如果存在,则向用户发出预警信号,通知用户所述车辆被所述其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行,否则,保持识别状态。本申请能够使用户在使用车之前就知道所述车辆是否有其他车辆或障碍物挡住,用户可以提前做好准备,以便于用户在知道车辆被其他车辆或障碍物阻挡的时候能够重新换车或者安排出行计划,或者提前出发预留打电话挪车的时间。
Description
技术领域
本申请涉及预警领域,尤其涉及车辆启动前障碍物预警方法以及车辆启动前障碍物预警装置。
背景技术
现有技术中,车主将车辆停放在小区的停车位或者路边的停车位上,然后下车去办事或者回家等第二天上班的时候再去开车。有些时候,因为停车位比较紧张,有可能去开车准备出发的时候,车辆被其他车辆或障碍物挡住,这样就无法顺利取车,从而耽误上班或者出行的时机。因此,对于车主来说,最好能够在取车之前就能根据车辆是否发出预警而知晓车辆是否被其他车辆或障碍物挡住,这样能够换车或重新安排出行计划,或者提前出发预留打电话挪车的时间。
发明内容
本申请提供一种车辆启动前障碍物预警方法以及车辆启动前障碍物预警装置,能解决现有技术中用户在出行前因为无法知晓车辆是否被其他车辆或者障碍物阻挡而无法及时换车或者安排出行计划导致耽搁用户行程问题。
根据本申请第一方面,本申请提供一种车辆启动前障碍物预警方法,方法包括:判断当前是否满足开启障碍物预警的条件;如果满足,则获取本车设定方向的车外图像;识别车外图像中的设定方向是否存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物;如果存在,则向用户发出预警信号,通知本车被其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行,否则,保持识别状态。
优选地,识别车外图像中的设定方向是否存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物的步骤中,包括:提取车外图像的图像特征;根据预设的算法模型将所获得的车外图像中的特征进行分类以及确定图像特征在车外图像中的位置;当判断到图像特征的类别中存在其他车辆或障碍物,并且其他车或障碍物的位置与本车的位置的距离在设定范围内时,则认为车外图像中存在阻碍车辆出行的其它车辆或障碍物。
优选地,判断当前是否满足进行障碍物预警的条件的步骤中,包括:判断当前是否为用户设置的出行时间段,或者,当前是否接收到用户发送的出行信息,如果是,则满足开启障碍物预警的条件。
优选地,识别到车外图像中的设定方向存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物的步骤之后,还包括步骤:获取本车除设定方向外的其他方向的车外图像;判断其他方向的车外图像是否存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物;如果设定方向外的其他方向存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物,则通知用户车辆的其他方向均被其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行。
优选地,识别到车外图像中的设定方向存在阻碍本车出行的其它车辆的步骤之后,还包括步骤:识别阻碍本车出行的其它车辆的车牌信息,通过车牌信息获取到车主的联系信息。
根据本申请的第二方面,本申请提供一种车辆启动前障碍物预警装置,装置包括:判断模块,用于判断当前是否满足开启障碍物预警的条件;获取模快,用于获取本车设定方向的车外图像;识别模块,用于识别车外图像中的设定方向是否存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物;预警模块,用于则向用户发出预警信号,通知本车被其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行,否则,保持识别状态。
优选地,识别模块包括:提取单元,用于提取车外图像的图像特征;分类单元,用于根据预设的算法模型将图像特征进行分类以及确定图像特征在车外图像中的位置;判断单元,用于当判断到图像特征的类别中存在其他车辆或障碍物,并且其他车辆或障碍物的位置与本车的位置的距离在设定范围内时,则认为车外图像中存在阻碍车辆出行的其它车辆或障碍物。
优选地,判断模块用于:判断当前是否为用户设置的出行时间段,或者,当前是否接收到用户发送的出行信息,如果是,则满足开启障碍物预警的条件。
优选地,预警模块用于:获取本车除设定方向外的其他方向的车外图像;判断其他方向的车外图像是否存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物,如果没有,则向用户发出预警信号,同时告知用户存在其他出口。
优选地,预警模块用于:识别阻碍本车出行的其它车辆的车牌信息,通过车牌信息获取到车主的联系信息。
本发明具的有益效果在于:通过在满足开启障碍物的条件后,获取本车设定方向的车外图像,如果识别到车外图像中存在阻碍出行车辆或障碍物,则向用户发出预警信号,这样能让用户在使用车之前就知道车辆是否被其他车辆或障碍物挡住,用户可以提前做好准备,以便于用户在知道车辆被其他车辆或障碍物阻挡的时候能够重新换车或者安排出行计划,或者提前出发预留打电话挪车的时间。
附图说明
图1是本申请提供的车辆启动前障碍物预警方法的流程图;
图2是图1的步骤S103的流程图;
图3是本申请提供的车辆启动前障碍物预警装置的原理图;以及
图4是图3的识别模块的原理图。
具体实施方式
下面结合附图和示例性实施例对本发明作进一步地描述,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。此外,如果已知技术的详细描述对于示出本发明的特征是不必要的,则将其省略。
本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解,当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时,它可以直接连接或耦接到其他元件,或者也可以存在中间元件。此外,这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语),具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语,应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样被特定定义,否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
请参阅图1和图2,本申请提出一种车辆启动前障碍物预警方法,方法包括:
步骤S101:判断当前是否满足开启障碍物预警的条件。
本实施例中,步骤S101包括:判断当前是否为用户设置的出行时间段,或者,当前是否接收到用户发送的出行信息,如果是,则满足开启障碍物预警的条件。比如,用户可以设置早上7点45分出门,则如果当前时间为7点35分时,则开启障碍物预警功能。
步骤S102:如果满足开启障碍物预警的条件,则获取本车设定方向的车外图像。
本实施例中,设定方向为车头前方,可以通过安装在车头的行车记录仪获取车头前方的车外图像。
步骤S103:识别车外图像中的设定方向是否存在阻碍车辆出行的其它车辆或障碍物。
请参阅图2,步骤S103包括:
步骤S1031:提取车外图像的图像特征。
在步骤S1031中,首先要基于图片提出若干可能包含物体的区域,即对图片进行局部裁剪,然后,分别提取这些局部区域的图像特征,图像特征包括颜色、线条以及轮廓等。
步骤S1032:根据预设的算法模型将图像特征进行分类以及确定图像特征在车外图像中的位置。
本实施例中,预设的算法模型是***将大量包含车辆的图像通过深度学习方法进行训练得出的神经网络模型。
将获取到的局部区域的图像特征与神经网络模型进行对比,即可得出图像特征的类别,从而确定外部图像中出现的物体类型。物体类型可以是车辆、车位筒、防撞桶等。因此,通过本步骤可以获得外部图像中可能存在的物体。另外,还需要对物体在图像的位置进行识别。这样就知道车外图像中是否存在其他车辆或障碍物,如果存在的话,能够知道该其他车辆或者障碍物在图像的什么位置。
进一步地,通过神经网络模型识别外部图像中的物体类型和确定图像特征在图像中位置的算法可以通过三种方式进行实现,第一种是在车载终端进行本地运算;第二种是将图像上传至云端服务器后,在云端服务器上进行云端运算;第三种是可以在本地先做简单预处理后再上传云端服务器进行云端运算,其中简单预处理是指过滤掉拍摄的车外图像中不必要的视频片段,第三种方式可以节省流量。
步骤S1033:当判断到图像特征的类别中存在其他车辆或障碍物的图像特征,并且其他车辆或障碍物的图像特征的位置与本车的车头位置的距离在设定范围内时,则认为车外图像中存在阻碍车辆出行的其它车辆或障碍物。
在步骤S1033中,可以通过步骤S1032识别出本车的车头以及其它车辆或障碍物在车外图像中的位置。根据图像比例计算其他车辆或障碍物与本车车头的距离来判断其他车辆或障碍物是否存在阻碍本车出行的可能性,比如,如果计算得出距离为10米时,则不认为该车辆或者障碍物阻碍车辆出行,因为两者相距较远,车辆有空间挪出去。
步骤S104:如果存在阻碍车辆出行的其它车辆或障碍物,则向用户发出预警信号,通知本车被其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行,否则,保持识别状态。
进一步地,在步骤S104之后,还包括步骤:
获取本车除设定方向外的其他方向的车外图像;
判断其他方向的车外图像是否存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物;
如果设定方向外的其他方向存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物,则通知用户所述车辆的其他方向均被其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行。
本实施例中,主要是帮助用户识别本车的其它方向是否有阻碍出行的车辆,比如识别本车的后方是否有车辆阻碍出行的方向。如果没有,则可以在告知用户前方有其他车辆或障碍物阻碍出行的同时,通知用户后方无阻碍出行的车辆,这样用户出行可以有备用方案。
进一步地,在步骤S104之后,还包括步骤:识别阻碍本车出行的其它车辆的车牌信息,通过车牌信息获取到车主的联系信息。
本实施例中,有些小区的停车场会记录车牌信息以及车牌信息对应的联系方式,这样在识别到车辆的车牌信息后,就能够请求车主的联系方式,从而可以实现与车辆联系沟通。这样被堵出行车辆的用户可以与阻碍出行车辆车主进行沟通,确认能否挪动车辆以使本车能够正常出行。
相应的,依据计算机软件的功能模块化思维,请参阅图3和图4,本申请提出基于车辆启动前障碍物预警装置,装置包括:
判断模块201,用于判断当前是否满足开启障碍物预警的条件。判断当前是否为用户设置的出行时间段,或者,当前是否接收到用户发送的出现信息,如果是,则满足开启障碍物预警的条件,比如,用户可以设置早上7点45分出门,则如果当前时间为7点35分时,则开启障碍物预警功能。
获取模快202,用于则获取本车设定方向的车外图像。
本实施例中,设定方向为车头前方,可以通过安装在车头的行车记录仪获取车头前方的车外图像。
识别模块203,用于识别车外图像中的设定方向是否存在阻碍本车出行的其它车辆。
请参阅图4,识别模块203包括:
提取单元2031,用于提取车外图像的图像特征。
本实施例中,提取单元2031首先要基于图片提出若干可能包含物体的区域,即对图片进行局部裁剪,然后,分别提取这些局部区域的图像特征,图像特征包括颜色、线条以及轮廓等。
分类单元2032:用于根据预设的算法模型将图像特征进行分类以及确定图像特征在车外图像中的位置。
本实施例中,预设的算法模型是***将大量包含车辆的图像通过深度学习方法进行训练得出的神经网络模型。
将获取到的局部区域的图像特征与神经网络模型进行对比,即可得出图像特征的类别,从而确定外部图像中出现的物体类型。物体类型可以是车辆、车位筒、防撞桶等。因此,分类单元2032可以获得外部图像中可能存在的物体。另外,还需要对物体在图像的位置进行识别。这样就知道车外图像中是否存在其他车辆或障碍物,如果存在的话,能够知道该其他车辆或者障碍物在图像的位置。
进一步地,通过神经网络模型识别外部图像中的物体类型和确定图像特征在图像中位置的算法可以通过三种方式进行实现,第一种是在车载终端进行本地运算;第二种是将图像上传至云端服务器后,在云端服务器上进行云端运算;第三种是可以在本地先做简单预处理后再上传云端服务器进行云端运算,其中简单预处理是指过滤掉拍摄的车外图像中不必要的视频片段,第三种方式可以节省流量。
判断单元2033,用于当判断到所述图像特征的类别中存在其他车辆或障碍物,并且所述其他车辆或障碍物的位置与本车的位置的距离在设定范围内时,则认为所述车外图像中存在阻碍所述车辆出行的其它车辆或障碍物。
本实施例中,可以通过分类单元2032识别出本车的车头以及其它车辆或障碍物在车外图像中的位置。根据图像比例计算其他车辆或障碍物与本车车头的距离来判断其他车辆或障碍物是否存在阻碍本车出行的可能性,比如,如果计算得出距离为10米时,则不认为该车辆或者障碍物阻碍车辆出行,因为两者相距较远,车辆有空间挪出去。
预警模块204,用于如果存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物,则向用户发出预警信号,通知本车被其他车辆阻挡而可能会导致无法出行,否则,保持识别状态。
本实施例中,预警模块包括2G/3G/4G等网络单元,能够将预警信号通过2G/3G/4G等网络单元上传到服务器,然后服务器推送消息到手机上。
进一步地,预警模块204,还用于获取本车除设定方向外的其他方向的车外图像;判断其他方向的车外图像是否存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物,如果设定方向外的其他方向存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物,则通知用户所述车辆的其他方向均被其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行。
本实施例中,主要是帮助用户识别本车的其它方向是否有阻碍出行的车辆,比如识别本车的后方是否有车辆阻碍出行的方向。如果没有,则可以在告知用户前方有其他车辆或障碍物阻碍出行的同时,通知用户后方无阻碍出行的车辆,这样用户出行可以有备用方案。
进一步地,预警模块204,还用于识别阻碍本车出行的其它车辆的车牌信息,通过车牌信息获取到车主的联系信息。
本实施例中,有些小区的停车场会记录车牌信息以及车牌信息对应的联系方式,这样在识别到车辆的车牌信息后,就能够请求车主的联系方式,从而可以实现与车辆联系沟通。这样被堵出行车辆的用户可以与阻碍出行车辆车主进行沟通,确认能否挪动车辆以使本车能够正常出行。
下面结合图1至图2来对本申请的工作原理进行说明:
判断当前是否满足障碍物预警的条件,比如,用户设置出行时间为工作日早上8点,则如果当前时间为工作日早上7点30分时,则满足开启障碍物预警的条件,又比如,用户出门前通过移动终端,比如手机或者平板电脑等通过服务器发送控制命令至车载终端,车载终端接收到控制命令后开启障碍物预警功能。
开启障碍物预警功能后,打开安装在本车前方的摄像头,通过摄像头拍摄本车前方的车外图像。
对车外图像进行图像分析,具体的分析过程是:首先提取车外图像的图像特征,根据预设的算法模型将图像特征进行分类以及确定所述图像特征在所述车外图像中的位置,以便能够识别到车外图像中是否存在其他车辆或障碍物,并且能够识别到其他车辆或障碍物与本车的距离。
如果车外图像中存在其他车辆或障碍物,并且其他车辆与本车的车头距离在设定预警距离范围内时,则认为在设定方向上存在阻碍本车出行的其他车辆或障碍物,这样需要向用户发出预警信号,通知用户本车被其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行。进一步地,可以识别其他方向是否没有阻碍出行方向的车辆,这样也可同时通知用户,可以选择其他出行方向。进一步地,可以识别阻碍出行方向的车辆的车牌号码,通过车牌号码,找到该车车主的联系方式,使得用户可以与该车主进行沟通。
还有一种情况是,本申请的车辆启动前障碍物预警装置为行车记录仪,行车记录仪开启停车监控功能,在车辆熄火后能够一直在工作,能够在录制的同时也能够检测是否有车辆或者障碍物阻挡车辆出行的方向。
本发明具的有益效果在于:通过在满足开启障碍物的条件后,获取本车设定方向车外图像,如果识别到车外图像中存在阻碍出行车辆或障碍物,则向用户发出预警信号,这样能让用户在使用车之前就知道车辆是否被其他车辆或障碍物挡住,用户可以提前做好准备,以便于用户在知道车辆被其他车辆或障碍物阻挡的时候能够重新换车或者安排出行计划,或者提前出发预留打电话挪车的时间。
本领域技术人员可以理解,上述实施方式中各种方法的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关硬件完成,该程序可以存储于一计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:只读存储器、随机存取存储器、磁盘或光盘等。
以上内容是结合具体的实施方式对本申请所作的进一步详细说明,不能认定本申请的具体实施只局限于这些说明。对于本申请所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换。
Claims (10)
1.一种车辆启动前障碍物预警方法,其特征在于,所述方法包括:
判断当前是否满足开启障碍物预警的条件;
如果满足,则获取本车设定方向的车外图像;
识别所述车外图像中的设定方向是否存在阻碍车辆出行的其它车辆或障碍物;
如果存在,则向用户发出预警信号,通知用户所述车辆被所述其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行,否则,保持识别状态。
2.如权利要求1所述的车辆启动前障碍物预警方法,其特征在于,在所述识别车外图像中的设定方向是否存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物的步骤中,包括:
提取所述车外图像的图像特征;
根据预设的算法模型将所述图像特征进行分类以及确定所述图像特征在所述车外图像中的位置;
当判断到所述图像特征的类别中存在其他车辆或障碍物,并且所述其他车辆或障碍物的位置与本车的位置的距离在设定范围内时,则认为所述车外图像中存在阻碍所述车辆出行的其它车辆或障碍物。
3.如权利要求1所述的车辆启动前障碍物预警方法,其特征在于,在所述判断当前是否满足进行障碍物预警的条件的步骤中,包括:
判断当前是否为用户设置的出行时间段,或者,当前是否接收到用户发送的出行信息,如果是,则满足开启障碍物预警的条件。
4.如权利要求1所述的车辆启动前障碍物预警方法,其特征在于,在所述识别到车外图像中的设定方向存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物的步骤之后,还包括步骤:
获取本车除所述设定方向外的其他方向的车外图像;
判断所述设定方向外的其他方向的车外图像是否存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物;
如果所述设定方向外的其他方向存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物,则通知用户所述车辆的其他方向均被所述其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行。
5.如权利要求1所述的车辆启动前障碍物预警方法,其特征在于,在所述识别到车外图像中的设定方向存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物的步骤之后,还包括步骤:
识别阻碍本车出行的所述其它车辆的车牌信息,通过所述车牌信息获取到所述车主的联系信息。
6.一种车辆启动前障碍物预警装置,其特征在于,所述装置包括:
判断模块,用于判断当前是否满足开启障碍物预警的条件;
获取模快,用于获取本车设定方向的车外图像;
识别模块,用于识别所述车外图像中的设定方向是否存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物;
预警模块,用于向用户发出预警信号,通知所述本车被所述其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行,否则,保持识别状态。
7.如权利要求6所述车辆启动前障碍物预警装置,其特征在于,所述识别模块包括:
提取单元,用于提取所述车外图像的图像特征;
分类单元,用于根据预设的算法模型将所述图像特征进行分类以及确定所述图像特征在所述车外图像中的位置;
判断单元,用于当判断到所述图像特征的类别中存在其他车辆或障碍物,并且所述其他车辆或障碍物的位置与本车的位置的距离在设定范围内时,则认为所述车外图像中存在阻碍所述车辆出行的其它车辆或障碍物。
8.如权利要求6所述车辆启动前障碍物预警装置,其特征在于,所述判断模块用于:
判断当前是否为用户设置的出行时间段,或者,当前是否接收到用户发送的出行信息,如果是,则满足开启障碍物预警的条件。
9.如权利要求6所述车辆启动前障碍物预警装置,其特征在于,所述预警模块用于:
获取本车除所述设定方向外的其他方向的车外图像;
判断所述其他方向的车外图像是否存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物;
如果所述设定方向外的其他方向存在阻碍本车出行的其它车辆或障碍物,则通知用户所述车辆的其他方向均被所述其他车辆或障碍物阻挡而可能会导致无法出行。
10.如权利要求6所述车辆启动前障碍物预警装置,其特征在于,所述预警模块:用于识别所述阻碍本车出行的其它车辆的车牌信息,通过所述车牌信息获取到所述车主的联系信息。
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