CN110281945B - 一种车辆驾驶辅助监测方法、设备及*** - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种车辆驾驶辅助监测方法,包括获取当前车辆驾驶道路的深度图像;根据所述深度图像,获取所述驾驶道路的路面信息,所述路面信息包括所述驾驶道路为有岔口道路和所述驾驶道路为无岔口道路;根据所述路面信息,执行相应的操作。本申请中车辆驾驶辅助监测方法通过获取驾驶道路的深度图像,从深度图像中获取驾驶道路是否为有岔口道路,根据不同的路面信息,执行不同的操作,避免依靠驾驶员的眼睛观察路况,减少消耗驾驶员的精力,从而减小意外交通事故发生的概率。此外,本申请还提供一种具有上述优点的设备及***。
Description
技术领域
本申请涉及汽车驾驶辅助技术领域,特别是涉及一种车辆驾驶辅助监测方法、设备及***。
背景技术
驾驶辅助***是当前国际智能交通***研究的重要内容,它是利用机器视觉和传感器技术实现对驾驶员周围环境状况实时通报,并在本车可能发生潜在危险时及时警示驾驶员采取有效措施,消除事故隐患。驾驶辅助***有车道保持辅助***、自动泊车辅助***、刹车辅助***、行车辅助***、车辆红外线夜视辅助***等。
目前,驾驶员在驾驶过程中只能依靠眼睛去观察路况,当遇到分岔路口,有其他车辆汇入时,驾驶员需要根据分岔路口的其他车辆情况作出相应的措施,当前方道路出现明显的坑洼、石头等障碍物时,驾驶员需要作出相应的措施以躲避上述异常情况;但是,在光线较暗的条件下,可能会出现路况发现不及时,在距离异常情况较近时做出急刹车或者猛打方向盘的操作,增加了行车的不安全性。上述情况只能依靠驾驶员自己的眼睛去观察,非常消耗精力,且不够智能化,同时也增加了意外交通事故的发生概率。
发明内容
本申请的目的是提供一种车辆驾驶辅助监测***和方法,以减小发生交通事故的概率。
为解决上述技术问题,本申请提供一种车辆驾驶辅助监测方法,包括:
获取设置在当前车辆上的深度相机采集的当前车辆驾驶道路的深度图像;
对所述深度图像进行分析,获取所述驾驶道路的路面信息;其中,所述路面信息包括所述驾驶道路为有岔口道路和所述驾驶道路为无岔口道路;
根据所述路面信息,执行相应的操作。
可选的,所述根据所述路面信息,执行相应的操作包括:
当所述路面信息为所述驾驶道路为有岔口道路时,发送定位指令至定位装置,以便所述定位装置获取道路岔口处车辆的数量;
接收所述定位装置发送的所述数量,且当所述数量大于第一阈值时,发送减速指令至提示装置,以便所述提示装置发出减速提示信息。
可选的,所述根据所述路面信息,执行相应的操作包括:
当所述路面信息为所述驾驶道路为无岔口道路时,对所述深度图像进行分析,获取所述驾驶道路是否存在异常情况的分析结果;
当所述驾驶道路存在异常情况时,发送提示指令至所述提示装置,以便所述提示装置发出对应的提醒信息。
可选的,在所述当所述驾驶道路存在异常情况时,发送提示指令至所述提示装置,以便所述提示装置发出对应的提醒信息之后,还包括:
发送驾驶道路存在异常情况的分析结果至云端服务器,以便所述云端服务器存储所述分析结果;
控制定位装置将当前车辆的位置信息发送至所述云端服务器,以便所述云端服务器存储所述位置信息;
控制所述定位装置将当前车辆的新位置信息发送至所述云端服务器,以便所述云端服务器获得所述新位置信息与所述位置信息的匹配结果;
当所述匹配结果相同时,接收所述云端服务器发送的位置匹配相同信息;
根据所述位置匹配相同信息,发送所述提示指令至所述提示装置,以便所述提示装置发出所述提醒信息。
本申请还提供一种车辆驾驶辅助监测设备,包括:
车辆驾驶辅助监测处理器,用于获取设置在当前车辆上的深度相机采集的当前车辆驾驶道路的深度图像;根据所述深度图像,获取所述驾驶道路的路面信息,所述路面信息包括所述驾驶道路为有岔口道路和所述驾驶道路为无岔口道路;根据所述路面信息,执行相应的操作;
深度相机,用于采集所述深度图像。
可选的,还包括:
定位装置、云端服务器、提示装置。
可选的,所述云端服务器还用于当其他车辆的位置信息与所述当前车辆的位置信息相同时,发送所述提示指令至所述其他车辆的提示装置,以便所述其他车辆的提示装置发出提醒信息。
可选的,所述深度相机为具有超广角镜头的深度相机。
可选的,所述深度相机为结构光深度相机、TOF深度相机、激光扫描深度相机中的任一种深度相机。
本申请所提供的车辆驾驶辅助监测方法,包括获取当前车辆驾驶道路的深度图像;根据所述深度图像,获取所述驾驶道路的路面信息,所述路面信息包括所述驾驶道路为有岔口道路和所述驾驶道路为无岔口道路;根据所述路面信息,执行相应的操作。本申请中车辆驾驶辅助监测方法通过获取驾驶道路的深度图像,从深度图像中获取驾驶道路是否为有岔口道路,根据不同的路面信息,执行不同的操作,避免依靠驾驶员的眼睛观察路况,减少消耗驾驶员的精力,从而减小意外交通事故发生的概率。此外,本申请还提供一种具有上述优点的设备及***。
附图说明
为了更清楚的说明本申请实施例或现有技术的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例所提供的一种车辆驾驶辅助监测方法的流程图;
图2为本申请实施例所提供的另一种车辆驾驶辅助监测方法的流程图;
图3为本申请所提供的一种车辆驾驶辅助监测设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
正如背景技术部分所述,目前驾驶员依靠眼睛观察前方道路的情况,需要一部分注意力放在在面对不同的道路情况时需要做出合理的判断,非常消耗驾驶员的精力,容易导致疲劳驾驶,进而使发生交通事故的概率提高。
有鉴于此,本申请提供了一种车辆驾驶辅助监测方法,请参考图1,图1为本申请实施例所提供的一种车辆驾驶辅助监测方法的流程图,该方法包括:
步骤S101:获取设置在当前车辆上的深度相机采集的当前车辆驾驶道路的深度图像;
需要指出的是,本实施例中对深度相机设置在当前车辆上的位置不做具体限定,只要能够获得当前车辆在驾驶道路前方的深度图像即可。例如,深度相机可以设置在车辆挡风玻璃内侧上方,或者设置在当前车辆车头处,等等。
在本申请的一个实施例中,在获取设置在当前车辆上的深度相机采集的当前车辆驾驶道路的深度图像之前,还包括接收采集深度图像的指令,但是本申请对此并不做具体限定,在本申请的另一个实施例中,还可以实时获取设置在当前车辆上的深度相机采集的当前车辆驾驶道路的深度图像,或者按照预设周期获取设置在当前车辆上的深度相机采集的当前车辆驾驶道路的深度图像。
步骤S102:对所述深度图像进行分析,获取所述驾驶道路的路面信息;其中,所述路面信息包括所述驾驶道路为有岔口道路和所述驾驶道路为无岔口道路;
具体的,通过深度图像表面特征提取、深度数据获取来进行深度图像分析,获得驾驶道路的路面信息。
步骤S103:根据所述路面信息,执行相应的操作。
具体的,当所述路面信息为所述驾驶道路为有岔口道路时,执行下述操作:
步骤S1031:发送定位指令至定位装置,以便所述定位装置获取道路岔口处车辆的数量;
需要说明的是,道路岔口处的车辆同样安装有定位装置,当前车辆的定位装置与道路岔口处车辆的定位装置通过网络关联,从而使得当前车辆的定位装置可以获取道路岔口处车辆的数量。
步骤S1032:接收所述定位装置发送的所述数量,且当所述数量大于第一阈值时,发送减速指令至提示装置,以便所述提示装置发出减速提示信息。
需要指出的是,本实施例不对通信方式进行限定,用户可根据实际情况进行设定,例如可以是有线通信方式或无线通信方式,进一步的,对于有线通信方式,本实施例不对相应的通信协议进行限定,用户根据实际需求进行选择;对于无线通信方式可以利用蓝牙、wifi等方式。
还需要指出的是,本实施例中对减速提示信息并不做具体限定,减速提示信息可以为语音形式的减速提示信息,也可以为文字形式的减速提示信息,当然还可以为语音和文字结合的减速提示信息。
当道路岔口处车辆的数量超过第一阈值时,表明道路岔口处车辆较多,在得知减速提示信息后,驾驶员便可以根据减速提示信息降低车速,不需要依靠眼睛来判断是否需要减速,减少消耗驾驶员的精力,从而提高行车的安全性。
当所述路面信息为所述驾驶道路为无岔口道路时,执行下述操作:
步骤S1033:对所述深度图像进行分析,获取所述驾驶道路是否存在异常情况的分析结果;
需要指出的是,本实施例中对深度图像进行分析包括深度图像边缘检测、深度图像处理和深度图像分析等过程。其中,可以利用梯度算子、Robert算子、Sobel算子等方式进行深度图像边缘检测,可以利用基于神经网络的图像处理方式或者基于图像融合技术的图像处理方式进行深度图像处理,本实施例中对具体采用的方式不做限定,视情况而定。深度图像分析即对图像进行分割,建模和三维物体识别。上述具体的处理过程及原理已为本领域技术人员所熟知,此处不再详细赘述。
步骤S1034:当所述驾驶道路存在异常情况时,发送提示指令至所述提示装置,以便所述提示装置发出对应的提醒信息。
具体的,异常情况可以包括驾驶道路出现坑洼,或者出现石块、钉子等各种对车辆造成损伤的物体等各种对车辆行驶不离的情况。
需要说明的是,本实施例中对提示信息不做具体限定,可自行设置。例如,提醒信息可以为下述任意一种信息或者组合信息:语音提醒信息、方向盘震动、鸣笛。同理,本实施例中对每种异常情况对应的提示信息也不做具体限定。
当通过深度图像分析获取到前方驾驶道路出现异常情况时,提示装置发出提醒信息,驾驶员根据提醒信息可以提前做应对措施,以提高行车安全。
本实施例所提供的车辆驾驶辅助监测方法,包括获取当前车辆驾驶道路的深度图像;根据所述深度图像,获取所述驾驶道路的路面信息,所述路面信息包括所述驾驶道路为有岔口道路和所述驾驶道路为无岔口道路;根据所述路面信息,执行相应的操作。本实施例中车辆驾驶辅助监测方法通过获取驾驶道路的深度图像,从深度图像中获取驾驶道路是否为有岔口道路,根据不同的路面信息,执行不同的操作,避免依靠驾驶员的眼睛观察路况,减少消耗驾驶员的精力,从而减小意外交通事故发生的概率。
请参考图2,图2为本申请实施例所提供的另一种车辆驾驶辅助监测方法的流程图,该方法包括:
步骤S201:获取设置在当前车辆上的深度相机采集的当前车辆驾驶道路的深度图像;
步骤S202:对所述深度图像进行分析,获取所述驾驶道路的路面信息;其中,所述路面信息包括所述驾驶道路为有岔口道路和所述驾驶道路为无岔口道路;
步骤S2033:当所述路面信息为所述驾驶道路为无岔口道路时,对所述深度图像进行分析,获取所述驾驶道路是否存在异常情况的分析结果;
步骤S2034:当所述驾驶道路存在异常情况时,发送提示指令至提示装置,以便所述提示装置发出对应的提醒信息;
步骤S204:发送驾驶道路存在异常情况的分析结果至云端服务器,以便所述云端服务器存储所述分析结果;
需要指出的是,本实施例中对将驾驶道路存在异常情况的分析结果发送至云端服务器的方式不做具体限定,视情况而定。例如可以选择蓝牙、wifi等发送方式,或者有线发送方式。
步骤S205:控制定位装置将当前车辆的位置信息发送至所述云端服务器,以便所述云端服务器存储所述位置信息;
具体的,定位装置获取当前车辆的位置信息,发送控制指令至定位装置,使定位装置将当前车辆的位置信息发送至云端服务器,云端服务器存储该位置信息,并且云端服务器存储的分析结果与位置信息具有对应关系。
步骤S206:控制所述定位装置将当前车辆的新位置信息发送至所述云端服务器,以便所述云端服务器获得所述新位置信息与所述位置信息的匹配结果;
具体的,定位装置获取当前车辆的新位置信息,发送控制指令至定位装置,使定位装置将当前车辆的位置信息发送至云端服务器,云端服务器将新位置信息与存储的位置信息进行匹配,得到匹配结果。
步骤S207:当所述匹配结果相同时,接收所述云端服务器发送的位置匹配相同信息;
步骤S208:根据所述位置匹配相同信息,发送所述提示指令至所述提示装置,以便所述提示装置发出所述提醒信息。
具体的,当新位置信息与存储的某个位置信息匹配结果相同时,发送提示指令至提示装置,由于存储的位置信息与分析结果具有对应关系,提示装置便会发出与该位置信息对应的提醒信息。
本实施例所提供的车辆驾驶辅助监测方法,当当前驾驶车辆经过的驾驶道路存在异常情况时,将存在异常状况的位置信息和对异常状况的分析结果存储在云端服务器中,当新位置信息与存储的位置信息匹配结果相同时,发送提示指令至提醒装置,使提醒装置发出提醒信息,实现了当行驶到同样的位置时,提前对驾驶员进行提醒,进一步提高行车的安全性。
本申请还提供一种车辆驾驶辅助监测设备,请参考图3,图3为本申请所提供的一种车辆驾驶辅助监测设备的结构示意图,该设备包括:
车辆驾驶辅助监测处理器1,用于获取设置在车辆上的深度相机采集的当前车辆驾驶道路的深度图像;根据所述深度图像,获取所述驾驶道路的路面信息,所述路面信息包括所述驾驶道路为有岔口道路和所述驾驶道路为无岔口道路;根据所述路面信息,执行相应的操作;
深度相机2,用于采集所述深度图像。
需要指出的是,本实施例中对深度相机的种类不做具体限定,可自行选择。例如,所述深度相机可以为结构光深度相机、TOF深度相机、激光扫描深度相机中的任一种深度相机。
优选地,所述深度相机为具有超广角镜头的深度相机,使得深度相机的视角更加宽阔,进而获得的深度图像中驾驶道路的范围更宽阔,从而使得车辆驾驶辅助监测设备的检测范围更广,获取更加全面的路面信息,使得驾驶员获得的信息更加全面、准确。
本实施例所提供的车辆驾驶辅助监测设备,通过获取当前车辆驾驶道路的深度图像;根据所述深度图像,获取所述驾驶道路的路面信息,所述路面信息包括所述驾驶道路为有岔口道路和所述驾驶道路为无岔口道路;根据所述路面信息,执行相应的操作。本实施例中车辆驾驶辅助监测方法通过获取驾驶道路的深度图像,从深度图像中获取驾驶道路是否为有岔口道路,根据不同的路面信息,执行不同的操作,避免依靠驾驶员的眼睛观察路况,减少消耗驾驶员的精力,从而减小意外交通事故发生的概率。
进一步地,在上述实施例的基础上,在本申请的一个实施例中,车辆驾驶辅助监测设备还包括:
定位装置、云端服务器、提示装置;其中,定位装置用于当路面信息为驾驶道路无有岔口道路时,获取当前车辆的位置信息;云端服务器用于存储位置信息和驾驶道路存在异常情况的分析结果;获取新位置信息与存储的位置信息的匹配结果,当所述匹配结果相同时,发送位置匹配相同信息至车辆驾驶辅助监测处理器;提醒装置用于接收提示指令并发出提醒信息。
进一步地,定位装置还用于当所述路面信息为所述驾驶道路为有岔口道路时,获取道路岔口处车辆的数量;提醒装置用于接收减速指令并发出减速提示信息。
进一步地,在上述实施例的基础上,在本申请的一个实施例中,所述云端服务器还用于当其他车辆的位置信息与所述当前车辆的位置信息相同时,发送所述提示指令至所述其他车辆的提示装置,以便所述其他车辆的提示装置发出提醒信息。
在本实施例中,其他车辆同样安装有车辆驾驶辅助监测设备,当其他车辆的位置信息与云端服务器中存储的当前车辆的位置信息相同时,便会发送提示指令至其他车辆的提示装置,以便其他车辆的提示装置发出提醒信息,使得其他车辆的驾驶员知晓前方路况,及时做出应对措施,提高行车的安全性。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
以上对本申请所提供的车辆驾驶辅助监测方法、设备及***进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请原理的前提下,还可以对本申请进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
Claims (6)
1.一种车辆驾驶辅助监测方法,其特征在于,包括:
获取设置在当前车辆上的深度相机采集的当前车辆驾驶道路的深度图像;
对所述深度图像进行分析,获取所述驾驶道路的路面信息;其中,所述路面信息包括所述驾驶道路为有岔口道路和所述驾驶道路为无岔口道路;
根据所述路面信息,执行相应的操作;
其中,所述根据所述路面信息,执行相应的操作包括:
当所述路面信息为所述驾驶道路为有岔口道路时,发送定位指令至定位装置,以便所述定位装置获取道路岔口处车辆的数量;
接收所述定位装置发送的所述数量,且当所述数量大于第一阈值时,发送减速指令至提示装置,以便所述提示装置发出减速提示信息;
当所述路面信息为所述驾驶道路为无岔口道路时,对所述深度图像进行分析,获取所述驾驶道路是否存在异常情况的分析结果;异常情况包括驾驶道路出现坑洼,或者出现石块、钉子;
当所述驾驶道路存在异常情况时,发送提示指令至所述提示装置,以便所述提示装置发出对应的提醒信息;
发送驾驶道路存在异常情况的分析结果至云端服务器,以便所述云端服务器存储所述分析结果;
控制定位装置将当前车辆的位置信息发送至所述云端服务器,以便所述云端服务器存储所述位置信息;
控制所述定位装置将当前车辆的新位置信息发送至所述云端服务器,以便所述云端服务器获得所述新位置信息与所述位置信息的匹配结果;
当所述匹配结果相同时,接收所述云端服务器发送的位置匹配相同信息;
根据所述位置匹配相同信息,发送所述提示指令至所述提示装置,以便所述提示装置发出所述提醒信息。
2.一种车辆驾驶辅助监测设备,其特征在于,包括:
车辆驾驶辅助监测处理器,用于获取设置在当前车辆上的深度相机采集的当前车辆驾驶道路的深度图像;根据所述深度图像,获取所述驾驶道路的路面信息,所述路面信息包括所述驾驶道路为有岔口道路和所述驾驶道路为无岔口道路;根据所述路面信息,执行相应的操作;其中,所述根据所述路面信息,执行相应的操作包括:当所述路面信息为所述驾驶道路为有岔口道路时,发送定位指令至定位装置,以便所述定位装置获取道路岔口处车辆的数量;接收所述定位装置发送的所述数量,且当所述数量大于第一阈值时,发送减速指令至提示装置,以便所述提示装置发出减速提示信息;当所述路面信息为所述驾驶道路为无岔口道路时,对所述深度图像进行分析,获取所述驾驶道路是否存在异常情况的分析结果;异常情况包括驾驶道路出现坑洼,或者出现石块、钉子;当所述驾驶道路存在异常情况时,发送提示指令至所述提示装置,以便所述提示装置发出对应的提醒信息;发送驾驶道路存在异常情况的分析结果至云端服务器,以便所述云端服务器存储所述分析结果;控制定位装置将当前车辆的位置信息发送至所述云端服务器,以便所述云端服务器存储所述位置信息;控制所述定位装置将当前车辆的新位置信息发送至所述云端服务器,以便所述云端服务器获得所述新位置信息与所述位置信息的匹配结果;当所述匹配结果相同时,接收所述云端服务器发送的位置匹配相同信息;根据所述位置匹配相同信息,发送所述提示指令至所述提示装置,以便所述提示装置发出所述提醒信息;
深度相机,用于采集所述深度图像。
3.如权利要求2所述的车辆驾驶辅助监测设备,其特征在于,还包括:
定位装置、云端服务器、提示装置。
4.如权利要求3所述的车辆驾驶辅助监测设备,其特征在于,所述云端服务器还用于当其他车辆的位置信息与所述当前车辆的位置信息相同时,发送提示指令至所述其他车辆的提示装置,以便所述其他车辆的提示装置发出提醒信息。
5.如权利要求2至4任一项所述的车辆驾驶辅助监测设备,其特征在于,所述深度相机为具有超广角镜头的深度相机。
6.如权利要求2至4任一项所述的车辆驾驶辅助监测设备,其特征在于,所述深度相机为结构光深度相机、TOF深度相机、激光扫描深度相机中的任一种深度相机。
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