CN113223281A - 一种车辆摔倒检测方法、***及车辆 - Google Patents
一种车辆摔倒检测方法、***及车辆 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及检测领域,特别涉及一种车辆摔倒检测方法、***及车辆。实时检测车辆的骑行数据以及车辆位置信息并上传云端,当接收到云端反馈的车辆的骑行数据出现异常且车辆处于易摔倒区域时,触发摔倒警报。在车辆的骑行数据出现异常时,结合易摔倒区域来判断车主骑行的车辆是否发生摔倒,进一步提高了判断的准确性,减少误警报造成的不便。且在判定车辆摔倒后,通过触发警报能够提醒相关救援人员对发生车辆摔倒的车主进行及时救援,进一步降低车辆摔倒对车主造成的损害。本设计提供的车辆摔倒检测方法,检测方式简单可靠,能够实时检测车辆是否摔倒,具有较高的实用性及推广价值。
Description
【技术领域】
本发明涉及检测领域,特别涉及一种车辆摔倒检测方法、***及车辆。
【背景技术】
为了响应国家节能减排的号召,摩托车、电动车及自行车已经成为了人们日常出行中经常使用的交通工具。由于上述交通工具体积较小,且易于控制,人们常常在一些崎岖狭长的道路上使用这些交通工具,这些道路往往潜伏了许多的安全问题,而这些安全问题容易导致驾驶员在驾驶过程中发生意外摔车事故,摔车事故造成驾驶员伤势较重而无法自主报警时,将会错过最佳的救援时间。
【发明内容】
为解决车辆摔倒时驾驶员无法自主报警而错过最佳救援时间的问题,本发明实施例提供了一种车辆摔倒检测方法、***及车辆。
为了解决上述技术问题,本发明实施例提供一种车辆摔倒检测方法,用于检测车主骑行的车辆是否摔倒,所述方法包括以下步骤:实时检测车辆的骑行数据以及车辆位置信息并上传云端;当接收到云端反馈的车辆的骑行数据出现异常,且车辆处于易摔倒区域时,触发摔倒警报。
优选地,在触发摔倒警报后还包括以下步骤:检测所述车辆在设定时间后所处位置信息,并将检测结果上传云端;当接收到云端反馈的车辆在设定时间后所处位置与报警位置一致,则触发救援警报。
优选地,所述骑行数据为车辆的时速数据以及车辆倾斜角度的变化数据;当车辆的时速大于预设的时速阈值且车辆的倾斜角度变化大于预设的角度变化阈值时,判定所述骑行数据出现异常。
优选地,若云端反馈的车辆的骑行数据出现异常,但车辆不处于易摔倒区域,则所述云端判断车辆疑似摔倒。
优选地,触发车辆疑似摔倒之后还包括以下步骤:持续检测车辆疑似摔倒的位置信息并上传云端;当接收到云端反馈的疑似摔倒的位置与疑似摔倒区域一致并超过预设持续时间时,触发救援警报。
优选地,判定车辆疑似摔倒后还包括以下步骤:通过云端获取车辆所属车主的个人信息,并根据所述个人信息确认所述车辆是否摔倒;当接收到云端反馈的信息为车辆摔倒时,触发救援警报;其中,所述个人信息至少包括所述车主的联系方式。
本发明为解决上述技术问题,提供又一技术方案如下:一种车辆摔倒检测***,用于检测车主骑行的车辆是否摔倒,所述车辆摔倒检测***包括检测模块、定位模块及报警模块,所述检测模块用以检测车辆的骑行数据,所述定位模块用以识别车辆所在区域,所述报警模块在车辆摔倒时用以发出警报。
优选地,所述车辆摔倒检测***进一步包括云模块,所述云模块预设有易摔倒区域的数据库;所述云模块通过所述检测模块获取车辆的骑行数据,并结合所述定位模块检测所述车辆是否处于易摔倒区域;当所述车辆的骑行数据出现异常,且所述车辆处于易摔倒区域时,通过所述云模块触发所述报警模块发出摔倒警报。
优选地,所述易摔倒区域为在第一预设时间内至少发生过一次车辆摔倒的区域;若所述易摔倒区域在第二预设时间内未发生车辆摔倒,则通过所述云模块将所述易摔倒区域从所述数据库中去除。
本发明为解决上述技术问题,提供又一技术方案如下:一种车辆,所述车辆包括车体及车辆摔倒检测***,所述车辆摔倒检测***通过对所述车体进行检测以判断所述车体是否摔倒。
与现有技术相比,本发明实施例提供的一种车辆摔倒检测方法、***及车辆具有以下优点:
1、本设计在车辆的骑行数据出现异常时,结合易摔倒区域来判断车主骑行的车辆是否发生摔倒,进一步提高了判断的准确性,减少误警报造成的不便。且在判定车辆摔倒后,通过触发摔倒警报能够提醒相关救援人员对发生车辆摔倒的车主进行及时救援,进一步降低车辆摔倒对车主造成的损害。本设计提供的车辆摔倒检测方法,检测方式简单可靠,能够实时检测车辆是否摔倒,具有较高的实用性及推广价值。
2、当车主车辆发生摔倒且未构成车主伤害时,车主不需要相关救援,本设计通过检测车辆在设定时间后所处位置信息,能够判断在设定时间内车辆是否离开易摔倒区域,并进一步判定车辆摔倒后车主是否需要救援,通过获取车主是否需要救援的真实信息,从而避免救援资源的浪费。
3、车辆在发生摔倒时车辆的速度及车辆与水平面之间的角度将会发生突变,本设计通过对车辆的时速数据以及车辆倾斜角度的变化数据进行检测,通过检测结果能够高效准确的判断车辆行驶过程中是否发生异常。
4、本设计通过持续检测车辆疑似摔倒的位置信息并结合疑似摔倒区域及预设持续时间,能够检测车辆是否摔倒的真实信息,避免车辆在易摔倒区域外发生摔倒时车主无法得到救援。同时,将当前车辆所在的区域判定为易摔倒区域,能够进一步提高数据库中易摔倒区域的准确性。
5、本设计通过车主所属的个人信息确认车主是否摔倒,能够获取车辆是否摔倒的真实信息,进一步提高了车辆摔倒检测方法的检测效率及检测准确度。
6、本设计通过检测模块检测车辆的骑行数据,并结合云模块中车辆的易摔倒区域来判断车主骑行的车辆是否摔倒,检测方式简单可靠。同时,当车辆的骑行数据出现异常时,结合易摔倒区域来判断车主骑行的车辆是否摔倒,能够进一步提高判断的准确性。当车辆的骑行数据出现异常车辆却未处于易摔倒区域时,不会立即触发摔倒警报,减少误警报造成的不便。且在判定车辆摔倒后,通过报警模块触发摔倒报警能够提醒相关救援人员对车辆摔倒的车主进行及时救援,进一步降低车辆摔倒对车主造成的损害。
7、本设计通过在第二预设时间内判断易摔倒区域是否发生车辆摔倒,云模块通过判断结果能够对数据库中的易摔倒区域进行调整,进一步提高了数据库内易摔倒区域的准确性及时效性。
8、本设计通过车辆摔倒检测***检测车辆的车体是否摔倒,当车体摔倒时能够提醒相关救援人员对摔倒的车主进行及时救援,进一步降低了车辆摔倒对车主造成的损害。
【附图说明】
图1是本发明第一实施例提供的车辆摔倒检测方法的步骤流程示意图一。
图2是本发明第一实施例提供的车辆摔倒检测方法的步骤流程示意图二。
图3是本发明第一实施例提供的车辆摔倒检测方法的步骤流程示意图三。
图4是本发明第一实施例提供的车辆摔倒检测方法之判定车辆疑似摔倒后检测车辆是否摔倒的步骤流程示例图一。
图5是本发明第一实施例提供的车辆摔倒检测方法之判定车辆疑似摔倒后检测车辆是否摔倒的步骤流程示例图二。
图6是本发明第一实施例提供的车辆摔倒检测方法的步骤流程示意图四。
图7是本发明第二实施例提供的车辆摔倒检测***的功能模块示意图。
图8是本发明第二实施例提供的车辆摔倒检测***之云模块的功能模块示意图。
图9是本发明第二实施例提供的车辆摔倒检测***之检测模块的功能模块示意图。
图10是本发明第三实施例提供的车辆的结构示意图。
附图标识说明:
1、车辆摔倒检测***;2、车辆;
11、检测模块;12、定位模块;13、报警模块;14、云模块;
111、速度检测模块;112、角度检测模块;141、数据收集模块;142、学习模块;
21、车体。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的,技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施实例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
需要说明的是,当元件被称为“固定于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
请参阅图1,本发明第一实施例提供一种车辆摔倒检测方法,用于检测车主骑行的车辆是否摔倒。车辆摔倒检测方法包括以下步骤:
实时检测车辆的骑行数据以及车辆位置信息并上传云端;
当接收到云端反馈的车辆的骑行数据出现异常,且车辆处于易摔倒区域时,触发摔倒警报。
可以理解的,在车主驾驶车辆的过程中,车辆相对于行驶路段的位置是不断发生变化的,通过获取车辆在行驶路段的位置信息能够实时检测当前车辆是否驶入易摔倒区域。而在车主驾驶车辆的过程中,通过检测车辆的骑行数据并对骑行数据进行分析判断,能够获取当前车辆的行驶状态。若车辆的骑行数据未出现异常,无论车辆是否驶入易摔倒区域,均表示当前车辆处于正常行驶的状态,并未发生摔倒。若车辆的骑行数据出现异常,则表示当前车辆处于易摔倒的状态或已经摔倒的状态,若此时车辆正好处于易摔倒区域,则判定车辆摔倒并触发摔倒警报。
可以理解的,当某一路段存在较多的转弯,或某一路段为连续的下坡路段时,此路段为车辆容易发生摔倒的区域。本发明实施例对车辆的易摔倒区域的定义不做具体限定,车辆的易摔倒区域可以为车辆容易发生摔倒的区域,车辆的易摔倒区域也可以为车辆已经发生过摔倒的区域。具体的,本发明实施例车辆的易摔倒区域为车辆已经发生过摔倒的区域。本发明实施例中车辆的易摔倒区域可以提前存储于云端,也可以通过云端从存储有易摔倒区域的数据库中直接获取。
可以理解的,若仅通过车辆的骑行数据对车辆是否摔倒进行判断,难以得到准确的检测结果,势必会造成过多的误报警。而车辆的易摔倒区域为车辆已经发生过摔倒的区域,本发明实施例在车辆的骑行数据出现异常时,结合易摔倒区域来判断车主驾驶的车辆是否发生摔倒,进一步提高了判断的准确性,减少了误警报造成的不便。且在判定车辆摔倒后,通过触发摔倒警报能够提醒相关救援人员对发生摔倒的车主进行及时救援,进一步降低了车辆摔倒对车主造成的损害。本发明实施例提供的车辆摔倒检测方法,检测方式简单可靠,能够实时检测车辆是否摔倒,具有较高的实用性及推广价值。
可以理解的,车主在驾驶车辆时,检测到的车主和\或车辆的相关数据即为车辆的骑行数据。本发明实施例对车辆的骑行数据不做具体限定,车辆的骑行数据可以为车辆的速度数据、车辆的加速度数据、车辆的角度变化数据、车主的速度数据、车主的角度变化数据等。具体的,本发明实施例车辆的骑行数据为车辆的时速数据以及车辆倾斜角度的变化数据。当车辆的时速大于预设的时速阈值且车辆的倾斜角度变化大于预设的角度变化阈值时,则判定车辆的骑行数据出现异常。
本发明实施例对时速阈值的大小不做具体限定,时速阈值的大小可以根据具体的车辆类型进行调整。具体的,本发明实施例中车辆的时速阈值为车主安全驾驶车辆时车辆的最小时速。
可以理解的,车辆在发生摔倒时车辆的速度及车辆与水平面之间的角度将会发生突变。此时若仅通过车辆的角度变化来判断车辆的骑行数据是否出现异常,则难以得到准确的检测结果。举例来说,若车辆在停车位置发生摔倒或车主推动车辆前行时发生摔倒,车辆的倾斜角度变化均会超过预设的角度变化阈值,但由于此时车主并未驾驶车辆,此时若判定车辆的骑行数据出现异常,则易造成过多的误警报。而当车辆的时速大于预设的时速阈值时,能够判定车主正在驾驶车辆,此时若车辆的倾斜角度变化大于预设的角度变化阈值,则能够判定车主驾驶车辆的骑行数据出现异常。本发明实施例通过车辆的时速数据结合车辆倾斜角度的变化数据来判断车辆的骑行数据是否出现异常,进一步提高了判定结果的准确性。
请参阅图2,为了进一步提高检测结果的准确性,在触发摔倒警报后还包括以下步骤:
检测所述车辆在设定时间后所处位置信息,并将检测结果上传云端;
当接收到云端反馈的车辆在设定时间后所处位置与报警位置一致,则触发救援警报。
当接收到云端反馈的车辆在设定时间后所处位置与报警位置不一致,则解除摔倒警报。
可以理解的,若车主驾驶的车辆摔倒后并未对车主造成伤害,则无需对车主进行救援。因此,为了避免救援资源的浪费,当判定车主车辆摔倒后应继续对车主是否需要救援进行判断。
本发明实施例通过检测车辆在设定时间后所处位置与报警位置是否一致,对车主是否需要救援进行判断。当触发摔倒警报后,通过云端可以获取摔倒车辆所在的易摔倒区域,此时的易摔倒区域即为车主摔倒时所在的报警位置。若检测到车辆在设定时间后所处位置与报警位置不一致,则证明车主此时已经离开易摔倒区域,车主依旧具有继续驾驶车辆的能力且并未受到较大伤害,此时应解除摔倒警报,避免救援资源的浪费。若检测到车辆在设定时间后所处位置与报警位置一致,则证明车主此时依旧处于易摔倒区域,车主伤势较重无法继续驾驶车辆,此时通过触发救援警报,能够及时向相关救援人员反馈车辆需要救援的信息,进一步缩短救援时间。本发明实施例通过对车主是否需要救援进行判断,避免救援资源的浪费,进一步提高了车辆摔倒检测方法的实用性。
本发明实施例对设定时间的时长不做具体限定,作为一种优选,设定时间的时长为1秒至5分钟。具体的,本发明实施例设定时间的时长为1秒、10秒、30秒、1分钟、3分钟或5分钟。
请参阅图3,若云端反馈的车辆的骑行数据出现异常,但车辆不处于易摔倒区域,则云端判断车辆疑似摔倒。
可以理解的,若车辆的骑行数据出现异常,则证明此时车辆处于易摔倒的状态,即使车辆不处于易摔倒区域,车辆也可能会发生摔倒,此时应将出现数据异常的车辆判定为疑似摔倒。同时,在判定车辆疑似摔倒后应对车辆是否摔倒进行准确判断,以确定车主是否需要救援。
本发明实施例在云端判定车辆疑似摔倒后对车辆是否摔倒的判断方式不做具体限定,可以通过持续检测车辆疑似摔倒的位置信息来判断车辆是否摔倒,也可以通过获取车辆所属车主的个人信息并根据个人信息确认车辆是否摔倒。
请参阅图4,作为一种实施方式本发明实施例通过持续检测车辆疑似摔倒的位置信息来判断车辆是否摔倒。具体的,判断车辆疑似摔倒之后还包括以下步骤:
持续检测车辆疑似摔倒的位置信息并上传云端;
当接收到云端反馈的疑似摔倒的位置与疑似摔倒区域一致并超过预设持续时间时,通过云端触发救援警报。
可以理解的,若车主在骑行过程中改变了车辆与行驶路面之间的夹角,则会判定车辆的骑行数据出现异常,若此时车辆并未处于易摔倒区域,则判定车辆疑似摔倒。由于车辆可能只是进行了正常的转弯动作,并未发生摔倒,此时若触发救援警报势必会造成误警报的发生。本发明实施例通过持续检测车辆疑似摔倒的位置信息并结合疑似摔倒区域及预设持续时间能够检测车辆是否摔倒的真实信息,并进一步避免误警报的发生。
可以理解的,由于车辆在转弯时不会长时间停留在转弯状态,因此车辆在转弯时被判定为疑似摔倒的持续时间较短。若车辆疑似摔倒的位置与疑似摔倒区域一致但并未超过预设持续时间时,则证明车辆可能在正常转弯并未发生摔倒,此时应解除车辆的疑似摔倒状态;若车辆疑似摔倒的位置与疑似摔倒区域一致并超过预设持续时间时,则证明车辆不可能处于正常转弯的状态,此时车辆已经发生摔倒,应触发救援警报。本发明实施例通过持续检测车辆疑似摔倒的位置信息并结合疑似摔倒区域及预设持续时间,能够检测车辆是否摔倒的真实信息,避免车辆在易摔倒区域外发生摔倒时车主无法得到救援。
请参阅图5,作为另一种实施方式本发明实施例通过获取车辆所属车主的个人信息并根据个人信息确认车辆是否摔倒。具体的,判定车辆疑似摔倒信号之后还包括以下步骤:
通过云端获取车辆所属车主的个人信息,并根据个人信息确认车辆是否摔倒;
当接收到云端反馈的信息为车辆摔倒时,触发救援警报;
其中,个人信息至少包括车主的联系方式。
本发明实施例云端存储有车主的个人信息,在触发车辆疑似摔倒信号后,通过云端能够获取车辆所属车主的个人信息,即车主的联系方式。可以理解的,云端通过车主的联系方式能够向车主发送通信连接的信号,当车主获取到通信连接的信号后能够与云端通信连接,并向云端反馈车辆是否摔倒的信息。若云端在预设时间内并未获取到车主反馈的车辆是否摔倒的信息,则证明此时车辆已经发生摔倒,车主伤势较重无法与云端通信连接,进而无法向云端反馈信息,此时云端判定车辆摔倒。当获取到的信息为车辆未摔倒时,解除车辆疑似摔倒的状态;当获取到的信息为车辆摔倒时,则触发救援警报以对车主进行救援。同时,在获取到车辆摔倒的信息后,获取车辆当前所在的区域,并将此区域判定为易摔倒区域并自动更新加入易摔倒区域数据库。本发明实施例通过车主所属的个人信息确认车主是否摔倒,能够获取车辆是否摔倒的真实信息,进一步提高了车辆摔倒检测方法的检测效率及检测准确度。同时,在获取到车辆摔倒的信息后,云端自动将车辆当前所在的区域判定为易摔倒区域并加入数据库,能够进一步提高数据库中易摔倒区域的准确性。
本发明实施例对预设时间的时长不做具体限定,作为一种优选,预设时间的时长为1秒至30秒。具体的,本发明实施例预设时间的时长为1秒、3秒、5秒、10秒、15秒、20秒、25秒或30秒。
请参阅图6,综上所述,本发明第一实施例提供的一种车辆摔倒检测方法,能够检测车主骑行的车辆是否摔倒。对车辆进行检测时,应实时检测车辆的骑行数据以及车辆位置信息并上传云端,当车辆的骑行数据未出现异常时,证明车辆正在正常行驶,并未发生摔倒。当车辆的骑行数据出现异常且车辆不处于易摔倒区域时,则云端判断车辆疑似摔倒,此时应持续检测车辆疑似摔倒的位置信息,若车辆疑似摔倒的位置与疑似摔倒区域一致但并未超过预设持续时间,则解除车辆疑似摔倒状态;若车辆疑似摔倒的位置与疑似摔倒区域一致并超过预设持续时间,则触发救援警报。当车辆的骑行数据出现异常且车辆处于易摔倒区域时,证明车辆已经摔倒,此时应触发摔倒警报;在完成摔倒警报触发后,检测车辆在设定时间后所处位置信息,并将检测结果上传云端,若接收到云端反馈的车辆在设定时间后所处位置与报警位置一致,则证明车主需要救援,此时触发救援警报以对车主进行救援;若接收到云端反馈的车辆在设定时间后所处位置与报警位置不一致,则证明车主不需要救援,此时应解除摔倒警报。本发明实施例在车辆的骑行数据出现异常时,结合易摔倒区域来判断车主驾驶的车辆是否发生摔倒,减少了误警报造成的不便,进一步提高了判断的准确性。且在判定车辆摔倒后,通过触发摔倒警报能够提醒相关救援人员对发生摔倒的车主进行及时救援,进一步降低了车辆摔倒对车主造成的损害。本发明实施例提供的车辆摔倒检测方法,检测方式简单可靠,能够实时检测车辆是否摔倒,具有较高的实用性及推广价值。
请参阅图7,本发明第二实施例提供一种车辆摔倒检测***1,该***1通过本发明第一实施例的车辆摔倒检测方法检测车主骑行的车辆是否摔倒。
具体的,该***1包括检测模块11、定位模块12及报警模块13。检测模块11用以检测车辆的骑行数据,定位模块12用以识别车辆所在区域,报警模块13在车辆摔倒时用以发出警报。
本发明实施例对***1获取易摔倒区域的方式不做具体限定,***1可以通过与云端通信连接以获取云端中的易摔倒区域数据库并通过云端设备获取车辆的相关信息以判断车辆是否摔倒;也可以在***1中设置存储有数据库的云模块,通过云模块直接获取易摔倒区域的数据库并结合车辆的相关信息判断车辆是否摔倒。
请参阅图8,具体的,本发明实施例***进一步包括云模块14,云模块14预设有易摔倒区域的数据库。云模块14分别与检测模块11、定位模块12及报警模块13通信连接,云模块14通过检测模块11能够获取车辆的骑行数据,并结合定位模块12检测车辆是否处于易摔倒区域。当车辆的骑行数据出现异常,且车辆处于易摔倒区域时,通过云模块14触发报警模块13发出摔倒警报。
本设计在车辆的骑行数据出现异常时,结合易摔倒区域来判断车主骑行的车辆是否摔倒,能够进一步提高判断的准确性。且在判定车辆摔倒后,通过云模块14触发报警模块13发出报警能够提醒相关救援人员对车辆摔倒的车主进行及时救援,进一步降低了车辆摔倒对车主造成的损害。
进一步的,云模块14进一步包括数据收集模块141及学习模块142。数据收集模块141收集车辆摔倒及车辆疑似摔倒的数据,学习模块142根据车辆摔倒及车辆疑似摔倒的数据调整数据库内的易摔倒区域。
可以理解的,设置有云模块14的不同车主能够通过云模块14进行通信连接,通过云模块14中的数据收集模块141能够获取不同车主车辆摔倒及车辆疑似摔倒的数据,通过对这些数据进行学习分析,能够提高学习模块142的分析能力,进一步确保学习模块142分析结果的准确性。同时,通过学习模块142的分析结果来调整数据库中的易摔倒区域,进一步提高了数据库中易摔倒区域的准确性及可靠性。
本发明实施例对易摔倒区域的判定方式不做具体限定,只要满足易摔倒区域为车辆已经发生过摔倒的区域即可。作为一种实施方式,本发明实施例中的易摔倒区域为在第一预设时间内至少发生过一次车辆摔倒的区域。
本发明实施例对第一预设时间不做具体限定,可选地,第一预设时间可以为连续的七天,第一预设时间也可以为连续的三十天,第一预设时间还可以为连续的九十天。
本发明实施例对易摔倒区域的区域范围划定方式不做具体限定,具体的,本发明实施例易摔倒区域为以车辆摔倒位置为中心一定半径范围内的区域。作为一种优选,若某一位置在连续的三个月内发生有2次以上的车辆摔倒,则以此位置为中心半径50米范围内的区域设置为易摔倒区域。
本发明实施例对云模块14何时建立车辆易摔倒区域的数据库不做具体限定,数据库可以在车主启动车辆时同步建立;数据库也可以提前建立,当车主需要使用时直接调用。
进一步的,为了确保云模块14数据库中易摔倒区域的准确性,在云模块14完成数据库的建立后,应对数据库中的易摔倒区域进行修正。
本发明实施例云模块14对数据库中的易摔倒区域进行修正时所采用的修正方式不做具体限定,只要能够提高数据库中易摔倒区域的准确度即可。具体的,本发明实施例云模块14通过判断数据库中的易摔倒区域在第二预设时间内是否发生车辆摔倒来对数据库中的易摔倒区域进行修正。若某一易摔倒区域在第二预设时间内未发生车辆摔倒,则通过云模块14将此易摔倒区域从数据库中去除。
可以理解的,若某一区域被判定为易摔倒区域后在第二预设时间内并未发生车辆摔倒,则车辆在此区域内行驶时发生的摔倒事件为偶然事件,因此车辆在此区域内不易发生摔倒,此区域为误判区域,应将此区域从数据库中去除避免造成车辆摔倒的误判。本发明实施例通过云模块14对数据库中的易摔倒区域进行修正,能够确保数据库中易摔倒区域的可靠性及时效性,进一步提高了检测结果的准确性。
本发明实施例对第二预设时间不做具体限定,可选地,第二预设时间可以为连续的七天,第二预设时间也可以为连续的三十天,第二预设时间还可以为连续的九十天。
本发明实施例对第一预设时间与第二预设时间之间的关系不做具体限定,第一预设时间与第二预设时间可以为相同的时间段,第一预设时间与第二预设时间也可以为不同的时间段,第一预设时间与第二预设时间还可以为存在部分交集的时间段。
请参阅图9,进一步的,检测模块11进一步包括检测车辆速度的速度检测模块111及检测车辆角度变化的角度检测模块112,云模块14通过获取速度检测模块111及角度检测模块112的检测结果来判定车辆的骑行数据是否出现异常。当车辆的时速大于预设的时速阈值且车辆的倾斜角度变化大于预设的角度变化阈值时,云模块14判定车辆的骑行数据出现异常。
综上所述,本发明第二实施例提供的***1,通过第一实施例的车辆摔倒检测方法检测车主骑行的车辆是否摔倒。通过***1对车辆是否摔倒进行检测时,通过检测模块11实时检测车辆的骑行数据并传输至云模块14,同时通过定位模块12识别车辆所在区域。当云模块14通过检测模块11提供的数据判定出车辆的骑行数据未出现异常时,证明车辆正在正常行驶,并未发生摔倒。当云模块14通过检测模块11提供的数据判定出车辆的骑行数据出现异常,且通过定位模块12结合云模块14判断出车辆不处于易摔倒区域时,云模块14判定车辆疑似摔倒,并通过定位模块12持续检测车辆疑似摔倒的位置信息,此时通过云模块14判断车辆疑似摔倒的位置与疑似摔倒区域是否一致且持续时间是否超过预设持续时间。若车辆疑似摔倒的位置与疑似摔倒区域一致但并未超过预设持续时间,则通过云模块14解除车辆疑似摔倒状态;若车辆疑似摔倒的位置与疑似摔倒区域一致并超过预设持续时间时,则通过云模块14触发报警模块13发出救援警报,云模块14自动将当前车辆所在的区域判定为易摔倒区域并更新易摔倒区域数据库。当云模块14通过检测模块11提供的数据判定出车辆的骑行数据出现异常,且通过定位模块12结合云模块14判断出车辆处于易摔倒区域时,云模块14判定车辆已经摔倒,此时云模块14通过触发报警模块13以发出摔倒警报。在完成摔倒警报触发后,通过定位模块12获取车辆所在的报警位置,并通过云模块14结合定位模块12检测车辆在设定时间后所处位置与报警位置是否一致。若车辆在设定时间后所处位置与报警位置一致,则证明车主需要救援,此时云模块14再次触发报警模块13以发出救援警报;若车辆在设定时间后所处位置与报警位置不一致,则证明车主不需要救援,此时通过云模块14解除摔倒警报。本发明第二实施例提供的***1结构简单,能够实时检测车辆是否摔倒,具有较高的实用性及推广价值。
请参阅图10,本发明第三实施例提供一种车辆2,车辆2包括车体21及本发明第二实施例所述的车辆摔倒检测***1,车辆摔倒检测***1通过对车体21进行检测以判断车体21是否摔倒。关于***1的检测方式已在第二实施例中说明,此处不在赘述。
请结合图7至图10,具体的,检测模块11、定位模块12及报警模块13均设置在车体21上,检测模块11检测车体21的骑行数据,定位模块12识别车体21所在区域,报警模块13在车体21摔倒时发出警报。
本发明实施例对***1中云模块14的设置方式不做具体限定,云模块14可以设置在车体21上并与检测模块11、定位模块12及报警模块13通信连接;云模块14也可以与车体21分体设置,即云模块14为设置在远程的云端并与检测模块11、定位模块12及报警模块13通信连接。
本发明第三实施例通过车辆摔倒检测***1检测车辆2的车体21是否摔倒,当车体21摔倒时能够提醒相关救援人员对摔倒的车主进行及时救援,进一步降低了车辆摔倒对车主造成的损害,具有较高的实用性及推广价值。
与现有技术相比,本发明实施例提供的一种车辆摔倒检测方法、***及车辆具有以下优点:
1、本设计在车辆的骑行数据出现异常时,结合易摔倒区域来判断车主骑行的车辆是否发生摔倒,进一步提高了判断的准确性,减少误警报造成的不便。且在判定车辆摔倒后,通过触发摔倒警报能够提醒相关救援人员对发生车辆摔倒的车主进行及时救援,进一步降低车辆摔倒对车主造成的损害。本设计提供的车辆摔倒检测方法,检测方式简单可靠,能够实时检测车辆是否摔倒,具有较高的实用性及推广价值。
2、当车主车辆发生摔倒且未构成车主伤害时,车主不需要相关救援,本设计通过检测车辆在设定时间后所处位置信息,能够判断在设定时间内车辆是否离开易摔倒区域,并进一步判定车辆摔倒后车主是否需要救援,通过获取车主是否需要救援的真实信息,从而避免救援资源的浪费。
3、车辆在发生摔倒时车辆的速度及车辆与水平面之间的角度将会发生突变,本设计通过对车辆的时速数据以及车辆倾斜角度的变化数据进行检测,通过检测结果能够高效准确的判断车辆行驶过程中是否发生异常。
4、本设计通过持续检测车辆疑似摔倒的位置信息并结合疑似摔倒区域及预设持续时间,能够检测车辆是否摔倒的真实信息,避免车辆在易摔倒区域外发生摔倒时车主无法得到救援。同时,将当前车辆所在的区域判定为易摔倒区域,能够进一步提高数据库中易摔倒区域的准确性。
5、本设计通过车主所属的个人信息确认车主是否摔倒,能够获取车辆是否摔倒的真实信息,进一步提高了车辆摔倒检测方法的检测效率及检测准确度。
6、本设计通过检测模块检测车辆的骑行数据,并结合云模块中车辆的易摔倒区域来判断车主骑行的车辆是否摔倒,检测方式简单可靠。同时,当车辆的骑行数据出现异常时,结合易摔倒区域来判断车主骑行的车辆是否摔倒,能够进一步提高判断的准确性。当车辆的骑行数据出现异常车辆却未处于易摔倒区域时,不会立即触发摔倒警报,减少误警报造成的不便。且在判定车辆摔倒后,通过报警模块触发摔倒报警能够提醒相关救援人员对车辆摔倒的车主进行及时救援,进一步降低车辆摔倒对车主造成的损害。
7、本设计通过在第二预设时间内判断易摔倒区域是否发生车辆摔倒,云模块通过判断结果能够对数据库中的易摔倒区域进行调整,进一步提高了数据库内易摔倒区域的准确性及时效性。
8、本设计通过车辆摔倒检测***检测车辆的车体是否摔倒,当车体摔倒时能够提醒相关救援人员对摔倒的车主进行及时救援,进一步降低了车辆摔倒对车主造成的损害。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的原则之内所作的任何修改,等同替换和改进等均应包含本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种车辆摔倒检测方法,用于检测车主骑行的车辆是否摔倒,所述方法包括以下步骤:
实时检测车辆的骑行数据以及车辆位置信息并上传云端;
当接收到云端反馈的车辆的骑行数据出现异常,且车辆处于易摔倒区域时,触发摔倒警报。
2.如权利要求1所述的车辆摔倒检测方法,其特征在于:在触发摔倒警报后还包括以下步骤:
检测所述车辆在设定时间后所处位置信息,并将检测结果上传云端;
当接收到云端反馈的车辆在设定时间后所处位置与报警位置一致,则触发救援警报。
3.如权利要求1所述的车辆摔倒检测方法,其特征在于:所述骑行数据为车辆的时速数据以及车辆倾斜角度的变化数据;
当车辆的时速大于预设的时速阈值且车辆的倾斜角度变化大于预设的角度变化阈值时,判定所述骑行数据出现异常。
4.如权利要求1所述的车辆摔倒检测方法,其特征在于:若云端反馈的车辆的骑行数据出现异常,但车辆不处于易摔倒区域,则所述云端判断车辆疑似摔倒。
5.如权利要求4所述的车辆摔倒检测方法,其特征在于:触发车辆疑似摔倒之后还包括以下步骤:
持续检测车辆疑似摔倒的位置信息并上传云端;
当接收到云端反馈的疑似摔倒的位置与疑似摔倒区域一致并超过预设持续时间时,触发救援警报。
6.如权利要求4所述的车辆摔倒检测方法,其特征在于:判定车辆疑似摔倒后还包括以下步骤:
通过云端获取车辆所属车主的个人信息,并根据所述个人信息确认所述车辆是否摔倒;
当接收到云端反馈的信息为车辆摔倒时,触发救援警报;
其中,所述个人信息至少包括所述车主的联系方式。
7.一种车辆摔倒检测***,用于检测车主骑行的车辆是否摔倒,其特征在于:所述车辆摔倒检测***包括检测模块、定位模块及报警模块,所述检测模块用以检测车辆的骑行数据,所述定位模块用以识别车辆所在区域,所述报警模块在车辆摔倒时用以发出警报。
8.如权利要求7所述的车辆摔倒检测***,其特征在于:所述车辆摔倒检测***进一步包括云模块,所述云模块预设有易摔倒区域的数据库;所述云模块通过所述检测模块获取车辆的骑行数据,并结合所述定位模块检测所述车辆是否处于易摔倒区域;
当所述车辆的骑行数据出现异常,且所述车辆处于易摔倒区域时,通过所述云模块触发所述报警模块发出摔倒警报。
9.如权利要求8所述的车辆摔倒检测***,其特征在于:所述易摔倒区域为在第一预设时间内至少发生过一次车辆摔倒的区域;若所述易摔倒区域在第二预设时间内未发生车辆摔倒,则通过所述云模块将所述易摔倒区域从所述数据库中去除。
10.一种车辆,其特征在于:所述车辆包括车体及如权利要求7至9中任一项所述的车辆摔倒检测***,所述车辆摔倒检测***通过对所述车体进行检测以判断所述车体是否摔倒。
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- 2021-04-28 CN CN202110470856.5A patent/CN113223281A/zh active Pending
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