CN115346370B - 基于智能交通的路口防碰撞***及方法 - Google Patents

基于智能交通的路口防碰撞***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及交通安全技术领域,具体公开了基于智能交通的路口防碰撞***及方法,其中方法包括:S1、获取路口的交通信息;S2、识别车辆的所在车道以及车牌号;S3、判断车辆通过路口的实际行驶轨迹是否异常,若异常,标记为异常车辆;S4、判断已识别的车牌号中是否包含预存的目标车辆的车牌号,若包含,预估目标车辆通过路口的行驶轨迹;S5、判断已识别的车牌号中是否包含异常车辆的车牌号,若包含,预估异常车辆通过路口的行驶轨迹;S6、基于目标车辆与异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否在通过路口时处于相邻车道,若处于相邻车道,向目标车辆的移动终端推送预警信息。采用本发明的技术方案能够提前对目标车辆周围的潜在危险进行预警。

Description

基于智能交通的路口防碰撞***及方法
技术领域
本发明涉及交通安全技术领域,特别涉及基于智能交通的路口防碰撞***及方法。
背景技术
随着交通参与者数目的不断增加,路况信息日趋复杂,为了降低发生事故的概率,现有的关于交通路口防碰预警的***主要有两种,一种是在车端利用摄像头、毫米波雷达等一系列传感器,采集车身周围数据并进行分析处理,得出防碰预警结果。该方法的缺点是车端的计算压力较大,且预警范围小,留给车端的反映时间较短。另一种是在路侧利用路侧通讯单元和边缘计算,接收车辆和行人的GPS数据,分析得出防碰预警,再将报警传输给车辆,该方法主要是对目标车辆视野盲区中的障碍(行人、其他车辆或障碍物)进行预警,容易忽视目标车辆周围的潜在危险。
因此,需要一种能够提前对目标车辆周围的潜在危险进行预警的基于智能交通的路口防碰撞***及方法。
发明内容
本发明的目的之一在于,提供基于智能交通的路口防碰撞方法,能够提前对目标车辆周围的潜在危险进行预警。
为了解决上述技术问题,本申请提供如下技术方案:
基于智能交通的路口防碰撞方法,包括如下内容。
S1、从路侧设备获取路口的交通信息;
S2、根据交通信息识别车辆的所在车道以及车牌号;
S3、根据交通信息判断车辆通过路口的实际行驶轨迹是否异常,若异常,标记为异常车辆,并记录车牌号;
S4、判断已识别的车牌号中是否包含预存的目标车辆的车牌号,若包含,从对应目标车辆的移动终端获取目标车辆的导航路线;根据目标车辆的所在车道以及导航路线预估目标车辆通过路口的行驶轨迹;
S5、判断已识别的车牌号中是否包含异常车辆的车牌号,若包含,根据异常车辆的所在车道预估异常车辆通过路口的行驶轨迹;
S6、基于目标车辆与异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否在通过路口时处于相邻车道,若处于相邻车道,向目标车辆的移动终端推送预警信息。
基础方案原理及有益效果如下:
本方案中,预先识别行驶轨迹异常的车辆并进行记录,在目标车辆进入到路口的监测范围后,判断是否存在已经记录的异常车辆,如果存在,该异常车辆不按照交通规则行驶,可能会对目标车辆的正常行驶造成干扰,所以预估目标车辆及异常车辆的行驶轨迹,判断目标车辆与异常车辆是否在通过路口时处于相邻车道,如果处于相邻车道,异常车辆存在干扰目标车辆的可能性,通过向目标车辆的移动终端推送预警信息,可以提前向目标车辆预警,让目标车辆的驾驶员提前进行规避。
综上,本方案能够提前对目标车辆周围的潜在危险进行预警,降低事故发生的概率。
进一步,所述步骤S6中,还基于目标车辆与异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否出现行驶轨迹交叉,若出现行驶轨迹交叉,向目标车辆的移动终端推送预警信息。
进一步,所述步骤S3中,按照预设的违规行驶规则对车辆通过路口的实际行驶轨迹进行匹配,若匹配成功,则判断为异常,记录异常车辆的车牌号以及违规类型;违规类型包括实线变道和转弯变道;
步骤S6中,在异常车辆的违规类型为实线变道或转弯变道时,基于异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否在通过路口时处于相邻车道,若处于相邻车道,向目标车辆的移动终端推送预警信息。
例如,目标车辆和异常车辆均在十字路口等待左转,此时目标车辆位于异常车辆的左侧;向目标车辆的移动终端推送预警信息“转弯注意右侧车辆变道”,以提醒驾驶员注意右侧的异常车辆,如果异常车辆侵占目标车辆的行驶路线,可以及时处置。
进一步,所述步骤S3中,违规类型还包括急停;从交通信息中获取车辆的速度,基于速度的变化,判断车辆是否在路口停止线急停,若急停,从路侧设备获取交通灯信息,判断急停时,交通灯绿灯的剩余时间是否处于预设范围内,若是,标记为异常车辆,记录异常车辆的违规类型为急停;
步骤S6中,基于目标车辆与异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否在通过路口时处于相同车道,若处于相同车道,判断异常车辆是否为目标车辆的前车,若是,基于异常车辆当前的速度判断异常车辆到达路口停止线时,交通灯绿灯的剩余时间是否在预设范围内,若是,向目标车辆的移动终端推送预警信息。
例如,急停时绿灯的剩余时间还剩2秒,此时车辆可以正常通过,但是选择急停,表明车辆对是否能通过红绿灯判断存在偏差,因此标记为异常车辆。当目标车辆跟随异常车辆行驶,且异常车辆当前的速度到达路口停止线时,交通灯绿灯的剩余时间在预设范围内,异常车辆可能再次因为判断不准确,采取急刹,容易导致目标车辆追尾,通过推送预警信息,能够提醒目标车辆。
进一步,所述步骤S6中,异常车辆到达路口停止线时,交通灯绿灯的剩余时间在预设范围内,向目标车辆的移动终端推送预警信息,还从目标车辆的移动终端获取驾驶员的驾驶经验信息,基于驾驶经验信息生成处理建议向目标车辆的移动终端推送。
例如对于新手驾驶员,生成的处理建议为原道减速,对于熟手驾驶员,生成的建议信息为在保证安全的前提下变道,以提高道路的通行效率。
进一步,还包括:
S7、根据交通信息识别行人,判断行人是否处于道路中,若处于道路中,根据行人当前的移动方向预估行人的移动轨迹;
S8、判断行人的移动轨迹与目标车辆的行驶轨迹是否存在交叉,若存在交叉,判断行人是否在目标车辆的盲区内,若在目标车辆的盲区内,向目标车辆的移动终端推送预警信息。
进一步,所述步骤S7中,还识别行人当前的状态,判断是否为不可控状态,若为不可控状态,标记该行人;
步骤S8中,若行人的移动轨迹与目标车辆的行驶轨迹存在交叉,再判断该行人是否被标记,若被标记,向目标车辆的移动终端推送预警信息,若未被标记,再判断行人是否在目标车辆的盲区内。
例如,行人存在看手机的状态,注意力没有用在观察道路情况上,判断为不可控状态。这种情况下,即使驾驶员不存在视觉盲区,也需要对标记的行人多加注意,通过推送预警信息,可以提前提醒驾驶员注意观察,降低事故发生的概率。
进一步,还包括:
S9、判断行人的移动轨迹是否与路口其他车辆的行驶轨迹存在交叉,若存在交叉,将存在交叉的车辆标记为待提醒车辆;
判断目标车辆是否遮挡待提醒车辆观察行人,若遮挡,根据目标车辆与待提醒车辆的相对位置,向目标车辆的移动终端推送提醒操作建议。
待提醒车辆可能会因为目标车辆造成的视觉盲区,无法提前观察到行人,导致观察到行人时没有足够的时间减速而与行人发生碰撞,通过向目标车辆推送提醒操作建议,可以让目标车辆的驾驶员按照提醒操作建议对待提醒车辆进行提醒,降低事故发生的概率。
进一步,所述步骤S9中,判断目标车辆遮挡待提醒车辆观察行人后,从目标车辆的移动终端获取驾驶员的驾驶经验信息,根据目标车辆与待提醒车辆的相对位置以及驾驶经验信息,生成提醒操作建议,向目标车辆的移动终端推送提醒操作建议。
本发明的目的之二在于,提供基于智能交通的路口防碰撞***,使用上述方法。
附图说明
图1为实施例一基于智能交通的路口防碰撞***的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明:
实施例一
如图1所示,本实施例的基于智能交通的路口防碰撞方法,包括如下内容:
S1、从路侧设备获取路口的交通信息;本实施例中,获取的交通信息包括路口的监控视频以及车辆的速度。
S2、根据交通信息识别车辆的所在车道以及车牌号;具体通过监控视频进行识别。
S3、根据交通信息判断车辆通过路口的实际行驶轨迹是否异常,若异常,标记为异常车辆,并记录车牌号;
具体的,违规类型包括实线变道、转弯变道和急停;其中,实线变道、转弯变道的识别方式为:按照预设的包含实线变道、转弯变道的违规行驶规则对车辆通过路口的实际行驶轨迹进行匹配,若匹配成功,则判断为异常,记录异常车辆的车牌号以及违规类型;
例如,车辆在十字路口左转,左转车道从右到左依次记为1号车道和2号车道,对应的,左转后车道从右到左依次记为3号车道和4号车道,正常情况下,1号车道的车辆左转进入3号车道,2号车道的车辆左转进入4号车道,如果车辆左转时,从2号车道进入3号车道,视为转弯变道。
急停的识别方式为:从交通信息中获取车辆的速度,基于速度的变化,判断车辆是否在路口停止线急停,若急停,从路侧设备获取交通灯信息,判断急停时,交通灯绿灯的剩余时间是否处于预设范围内,若是,标记为异常车辆,记录异常车辆的车牌号,以及记录异常车辆的违规类型为急停。本实施例中,车速从大于或等于30km/h小时减速到0km/h,减速时间小于3秒,视为车辆在路口停止线急停。
S4、判断已识别的车牌号中是否包含预存的目标车辆的车牌号,若包含,从对应目标车辆的移动终端获取目标车辆的导航路线;根据目标车辆的所在车道以及导航路线,预估目标车辆通过路口时的行驶轨迹;
S5、判断已识别的车牌号中是否包含异常车辆的车牌号,若包含,根据异常车辆的所在车道预估异常车辆通过路口的行驶轨迹;
S6、在异常车辆的违规类型为实线变道或转弯变道时,基于异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否在通过路口时处于相邻车道,若处于相邻车道,向目标车辆的移动终端推送预警信息。本实施例中,不同的情况推送不同的预警信息。
例如,目标车辆和异常车辆均在十字路口等待左转,此时目标车辆位于2号车道,异常车辆位于1号车道;向目标车辆的移动终端推送预警信息“转弯注意右侧车辆变道”,以提醒驾驶员注意右侧的异常车辆,如果异常车辆侵占目标车辆的行驶路线,可以及时处置。
在异常车辆的违规类型为实线变道或转弯变道时,还基于目标车辆与异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否出现行驶轨迹交叉,若出现行驶轨迹交叉,向目标车辆的移动终端推送预警信息。例如异常车辆为黑色某牌SUV,车牌号为渝AXXXXX,目标车辆直行通过十字路口,异常车辆在十字路口右转,目标车辆和异常车辆在通过路口后汇合,推送的预警信息为“注意右侧汇入的黑色某牌SUV”。
在异常车辆的违规类型为急停时,基于目标车辆与异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否在通过路口时处于相同车道,若处于相同车道,判断异常车辆是否为目标车辆的前车,若是,基于异常车辆当前的速度判断异常车辆到达路口停止线时,交通灯绿灯的剩余时间是否在预设范围内,若是,向目标车辆的移动终端推送预警信息。本实施例中,预设范围为1-4秒。例如,判断异常车辆到达路口停止线时,交通灯绿灯的剩余时间为2秒,推送的预警信息为“前方车辆存在急停风险,请保持车距,控制车速”。
本实施例中,还从目标车辆的移动终端获取驾驶员的驾驶经验信息,基于驾驶经验信息生成处理建议向目标车辆的移动终端推送。驾驶经验信息包括新手或熟手,由驾驶员提前录入。当驾驶员为新手时,推送的处理建议为“建议等待一下个绿灯”,当驾驶员为熟手时,根据监控视频判断目标车辆是否具有变道条件(具有变道条件指当前车道可变道且旁边车道具有空间),若有,推送的处理建议为“建议在观察后变道”。
S7、根据交通信息中的监控视频识别行人,判断行人是否处于道路中,若处于道路中,根据行人当前的移动方向预估行人的移动轨迹;本实施例中所指的道路,为机动车行驶的道路。还识别行人当前的状态,判断是否为不可控状态,若为不可控状态,标记该行人。本实施例中,当行人存在看手机、搬运物品、使用载具(例如平衡车、滑板)的状态,判断为不可控状态。
S8、判断行人的移动轨迹与目标车辆的行驶轨迹是否存在交叉,若存在交叉,再判断该行人是否被标记,若被标记,向目标车辆的移动终端推送预警信息,若未被标记,再判断行人是否在目标车辆的盲区内,若在目标车辆的盲区内,向目标车辆的移动终端推送预警信息。例如,预警信息为“小心行人”。
S9、判断行人的移动轨迹是否与路口其他车辆的行驶轨迹存在交叉,若存在交叉,将存在交叉的车辆标记为待提醒车辆;
判断目标车辆是否遮挡待提醒车辆观察行人,若遮挡,根据目标车辆与待提醒车辆的相对位置,向目标车辆的移动终端推送提醒操作建议。
例如,目标车辆和待提醒车辆在十字路口准备直行,直行车道从右到左依次记为1号车道和2号车道,目标车辆位于2号车道,待提醒车辆位于1号车道,即目标车辆位于待提醒车辆左侧,行人从目标车辆的左侧横穿道路,存在与目标车辆或待提醒车辆碰撞的风险,此时目标车辆收到预警信息后观察到行人,开始减速,旁边的待提醒车辆未减速,由于目标车辆遮挡了待提醒车辆的左侧视野,若待提醒车辆继续保持当前速度行驶,可能会与行人发生碰撞,本实施例中,推送的提醒操作建议为“建议鸣笛,打开右转灯,提醒右侧车辆”。
基于上述方法,本实施例还提供基于智能交通的路口防碰撞***,如图1所示,包括服务器、路侧设备和移动终端。
路侧设备包括监控摄像头和测速摄像头,监控摄像头用于采集路口的监控视频,对监控视频进行分析,识别监控视频中的车辆、行人以及障碍物并标记。测速摄像头用于采集车辆的速度。
本实施例中,移动终端为搭载有APP的智能手机,通过互联网与服务器连接。移动终端用于上传目标车辆的导航路线,供驾驶员输入驾驶经验信息,以及显示预警信息和提醒操作建议。服务器用于执行上述方法S1-S9的步骤。
实施例二
本实施例和实施例一的区别在于,本实施例中的方法中,步骤S9,判断目标车辆遮挡待提醒车辆观察行人后,从目标车辆的移动终端获取驾驶员的驾驶经验信息,根据目标车辆与待提醒车辆的相对位置以及驾驶经验信息,生成提醒操作建议,向目标车辆的移动终端推送提醒操作建议。
例如,目标车辆和待提醒车辆在十字路口准备直行,目标车辆位于2号车道,待提醒车辆位于1号车道,即目标车辆位于待提醒车辆左侧,行人从目标车辆的左侧横穿道路,存在与目标车辆或待提醒车辆碰撞的风险,如果驾驶经验信息为新手,本实施例中,推送的提醒操作建议为“建议打开右转灯,提醒右侧车辆”。
再例如,目标车辆和待提醒车辆在十字路口准备直行,目标车辆位于1号车道,待提醒车辆位于2号车道,即目标车辆位于待提醒车辆右侧,行人从目标车辆的右侧横穿道路,存在与目标车辆或待提醒车辆碰撞的风险,如果驾驶经验信息为熟手,本实施例中,推送的提醒操作建议为“建议打开左转灯,向左靠近边线,提醒左侧车辆”。即,相对于新手,熟手会建议在原车道内,做出向左变道的动作。当待提醒车辆观察到目标车辆有向左变道的趋势后,通常会加强观察,以及减速,从而降低与行人碰撞的风险。
实施例三
本实施例和实施例二的区别在于,本实施例的方法中,步骤S3,还根据交通信息判断车辆通过路口的速度是否大于预设速度,若大于预设速度,标记为关注车辆,并记录车牌号。预设速度可根据路口的实际限速进行设置。本实施例中,路口限速为30km/h,预设速度为28km/h,在其他实施例中,可降低预设速度至25km/h,以扩大筛选的范围。
步骤S9中,判断目标车辆遮挡待提醒车辆观察行人后,还根据车牌号判断待提醒车辆是否为关注车辆,若不是,根据目标车辆与待提醒车辆的相对位置以及驾驶经验信息,生成提醒操作建议,向目标车辆的移动终端推送提醒操作建议;
若是,向目标车辆的移动终端推送固定提醒操作建议。本实施例中,固定提醒操作建议为鸣笛提醒。
对于大部分的驾驶员,在观察到旁边车道的车辆有并入本车道的意图后,会加强观察,以及减速。但是仍然有一部分驾驶风格相对激进驾驶员,会选择加速,以防止旁边车道的车辆并入。本实施例中,通过判断车辆通过路口的速度是否大于预设速度,可以筛选出驾驶风格相对激进的驾驶员,此类驾驶员驾驶的车辆为待提醒车辆时,只进行鸣笛提醒,避免造成不良的影响。
以上的仅是本发明的实施例,该发明不限于此实施案例涉及的领域,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述,所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识,能够获知该领域中所有的现有技术,并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力,所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下,结合自身能力完善并实施本方案,一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (6)

1.基于智能交通的路口防碰撞方法,其特征在于,包括如下内容:
预先识别行驶轨迹异常的车辆并进行记录,包括:
S1、从路侧设备获取路口的交通信息;
S2、根据交通信息识别车辆的所在车道以及车牌号;
S3、根据交通信息判断车辆通过路口的实际行驶轨迹是否异常,若异常,标记为异常车辆,并记录车牌号;其中,按照预设的违规行驶规则对车辆通过路口的实际行驶轨迹进行匹配,若匹配成功,则判断为异常,记录异常车辆的车牌号以及违规类型;
在目标车辆进入到路口的监测范围后,判断是否存在已经记录的异常车辆,如果存在,判断目标车辆与异常车辆是否在通过路口时处于相邻车道,如果处于相邻车道,向目标车辆的移动终端推送预警信息,包括:
S4、判断已识别的车牌号中是否包含预存的目标车辆的车牌号,若包含,从对应目标车辆的移动终端获取目标车辆的导航路线;根据目标车辆的所在车道以及导航路线预估目标车辆通过路口的行驶轨迹;
S5、判断已识别的车牌号中是否包含异常车辆的车牌号,若包含,根据异常车辆的所在车道预估异常车辆通过路口的行驶轨迹;
S6、基于目标车辆与异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否在通过路口时处于相邻车道,若处于相邻车道,向目标车辆的移动终端推送预警信息;
所述方法还包括:
S7、根据交通信息识别行人,判断行人是否处于道路中,若处于道路中,根据行人当前的移动方向预估行人的移动轨迹;还识别行人当前的状态,判断是否为不可控状态,若为不可控状态,标记该行人;其中,不可控状态包括:行人看手机、搬运物品和使用载具的状态;
S8、判断行人的移动轨迹与目标车辆的行驶轨迹是否存在交叉,若存在交叉,再判断该行人是否被标记,若被标记,向目标车辆的移动终端推送预警信息,若未被标记,再判断行人是否在目标车辆的盲区内,若在目标车辆的盲区内,向目标车辆的移动终端推送预警信息;
S9、判断行人的移动轨迹是否与路口其他车辆的行驶轨迹存在交叉,若存在交叉,将存在交叉的车辆标记为待提醒车辆;
判断目标车辆是否遮挡待提醒车辆观察行人,若遮挡,从目标车辆的移动终端获取驾驶员的驾驶经验信息,根据目标车辆与待提醒车辆的相对位置以及驾驶经验信息,生成提醒操作建议,向目标车辆的移动终端推送提醒操作建议;其中,当目标车辆和待提醒车辆在十字路口直行,且目标车辆位于待提醒车辆左侧,行人从目标车辆的左侧横穿道路,存在与目标车辆或待提醒车辆碰撞的风险时,如果目标车辆的驾驶经验信息为新手,推送提醒操作建议为,打开右转灯,提醒右侧车辆;
当目标车辆和待提醒车辆在十字路口直行,目标车辆位于待提醒车辆右侧,行人从目标车辆的右侧横穿道路,存在与目标车辆或待提醒车辆碰撞的风险时,如果目标车辆的驾驶经验信息为熟手,推送提醒操作建议为,打开左转灯,向左靠近边线,提醒左侧车辆。
2.根据权利要求1所述的基于智能交通的路口防碰撞方法,其特征在于:所述步骤S6中,还基于目标车辆与异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否出现行驶轨迹交叉,若出现行驶轨迹交叉,向目标车辆的移动终端推送预警信息。
3.根据权利要求2所述的基于智能交通的路口防碰撞方法,其特征在于:所述步骤S3中,违规类型包括实线变道和转弯变道;
步骤S6中,在异常车辆的违规类型为实线变道或转弯变道时,基于异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否在通过路口时处于相邻车道,若处于相邻车道,向目标车辆的移动终端推送预警信息。
4.根据权利要求3所述的基于智能交通的路口防碰撞方法,其特征在于:所述步骤S3中,违规类型还包括急停;从交通信息中获取车辆的速度,基于速度的变化,判断车辆是否在路口停止线急停,若急停,从路侧设备获取交通灯信息,判断急停时,交通灯绿灯的剩余时间是否处于预设范围内,若是,标记为异常车辆,记录异常车辆的违规类型为急停;
步骤S6中,基于目标车辆与异常车辆的行驶轨迹判断目标车辆与异常车辆是否在通过路口时处于相同车道,若处于相同车道,判断异常车辆是否为目标车辆的前车,若是,基于异常车辆当前的速度判断异常车辆到达路口停止线时,交通灯绿灯的剩余时间是否在预设范围内,若是,向目标车辆的移动终端推送预警信息。
5.根据权利要求4所述的基于智能交通的路口防碰撞方法,其特征在于:所述步骤S6中,异常车辆到达路口停止线时,交通灯绿灯的剩余时间在预设范围内,向目标车辆的移动终端推送预警信息,还从目标车辆的移动终端获取驾驶员的驾驶经验信息,基于驾驶经验信息生成处理建议向目标车辆的移动终端推送。
6.基于智能交通的路口防碰撞***,其特征在于,使用权利要求1-5任一项所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116894225B (zh) * 2023-09-08 2024-03-01 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 驾驶行为异常分析方法及其装置、设备、介质

Citations (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008097413A (ja) * 2006-10-13 2008-04-24 Mitsubishi Electric Corp 安全支援情報提供車載システム
JP2009134334A (ja) * 2007-11-28 2009-06-18 Denso Corp 車両制御装置
CN202480973U (zh) * 2012-02-02 2012-10-10 王林 车辆变道和转向示意感谢装置
WO2014084593A1 (ko) * 2012-11-29 2014-06-05 한국교통연구원 안전 운전 지원을 위한 장치 및 방법
CN104537860A (zh) * 2015-01-12 2015-04-22 小米科技有限责任公司 行车安全提示方法及装置
CN105448094A (zh) * 2015-12-31 2016-03-30 重庆云途交通科技有限公司 一种基于车路协同技术的逆行警告与风险规避方法
CN105844965A (zh) * 2016-05-06 2016-08-10 深圳市元征科技股份有限公司 车距提醒的方法及装置
CN105989745A (zh) * 2015-02-05 2016-10-05 华为技术有限公司 一种车辆违章信息的获取方法、装置及***
CN106494409A (zh) * 2016-11-04 2017-03-15 大连文森特软件科技有限公司 基于ar增强现实和大数据的车辆控制的驾驶辅助***
CN106530831A (zh) * 2016-12-15 2017-03-22 江苏大学 一种高威胁车辆监测预警***及方法
WO2018032642A1 (zh) * 2016-08-19 2018-02-22 深圳市元征科技股份有限公司 行车碰撞预警方法及装置
CN108289108A (zh) * 2016-09-05 2018-07-17 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 信息提示***和方法
CN109005239A (zh) * 2018-08-21 2018-12-14 哈尔滨工业大学 用于辅助车辆行驶的智能信息交互方法、***以及装置
JP2019032710A (ja) * 2017-08-08 2019-02-28 パイオニア株式会社 判定装置、判定方法、及び、プログラム
CN109658700A (zh) * 2019-03-05 2019-04-19 上汽大众汽车有限公司 交叉路口防撞预警装置及预警方法
CN109979239A (zh) * 2017-12-28 2019-07-05 北京百度网讯科技有限公司 违规车辆提醒方法、装置及设备
CN110310481A (zh) * 2019-06-28 2019-10-08 浙江吉利控股集团有限公司 一种车辆碰撞预警方法、装置及设备
CN110502012A (zh) * 2019-08-20 2019-11-26 武汉中海庭数据技术有限公司 一种他车轨迹预测方法、装置及存储介质
CN209708113U (zh) * 2018-11-15 2019-11-29 郭涵之 驾驶员提醒行人或车辆避让的提醒装置
CN111127950A (zh) * 2019-12-27 2020-05-08 北京万集智能网联技术有限公司 一种车辆碰撞预警处理方法及装置
JP2020076642A (ja) * 2018-11-07 2020-05-21 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
CN111540237A (zh) * 2020-05-19 2020-08-14 河北德冠隆电子科技有限公司 基于多数据融合的车辆安全行驶保障方案自动生成的方法
CN211642010U (zh) * 2019-09-19 2020-10-09 罗霞 汽车玻璃灯光投影报警器
CN111915914A (zh) * 2019-05-09 2020-11-10 奥迪股份公司 车辆驾驶辅助***和方法及相应的计算机可读存储介质
CN111932941A (zh) * 2020-08-24 2020-11-13 重庆大学 一种基于车路协同的交叉路口车辆预警方法及***
KR20200133122A (ko) * 2019-05-17 2020-11-26 현대모비스 주식회사 차량 충돌 방지 장치 및 방법
CN112581791A (zh) * 2019-09-27 2021-03-30 英特尔公司 基于道路使用者意图预测的潜在碰撞警告***
CN112700470A (zh) * 2020-12-30 2021-04-23 上海智能交通有限公司 一种基于交通视频流的目标检测和轨迹提取方法
CN112918471A (zh) * 2021-03-22 2021-06-08 昆山宝创新能源科技有限公司 车辆的防碰撞控制方法、装置、设备和存储介质
CN113112805A (zh) * 2021-04-16 2021-07-13 吉林大学 一种基于基站通讯与路口摄像头定位的路口监测预警方法
CN113313948A (zh) * 2021-05-31 2021-08-27 国汽智控(北京)科技有限公司 一种车辆行驶轨迹提示方法及装置
CN113823120A (zh) * 2021-08-18 2021-12-21 深圳市元征科技股份有限公司 一种车辆危险预警方法及相关装置
CN113851017A (zh) * 2021-08-19 2021-12-28 复旦大学 一种基于路侧rsu的行人车辆识别预警多功能***
CN113870551A (zh) * 2021-08-16 2021-12-31 清华大学 一种能够鉴别危险和非危险驾驶行为的路侧监控***
CN113990105A (zh) * 2021-10-22 2022-01-28 数字广东网络建设有限公司 一种车辆轨迹的处理方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2022024208A1 (ja) * 2020-07-28 2022-02-03 日本電気株式会社 交通監視装置、交通監視システム、交通監視方法及びプログラム
WO2022057645A1 (zh) * 2020-09-21 2022-03-24 华为技术有限公司 辅助驾驶提醒、地图辅助驾驶提醒方法、装置和地图
CN114283587A (zh) * 2021-12-29 2022-04-05 安徽达尔智能控制***股份有限公司 一种基于雷视监测的路口车辆违规变道预警管控方法和***
CN114519931A (zh) * 2020-11-17 2022-05-20 郑州宇通客车股份有限公司 一种路口环境下目标车辆行为预测方法及装置
CN114694416A (zh) * 2022-03-24 2022-07-01 东风汽车集团股份有限公司 基于云端服务器的违章车辆避让方法及避让***
CN114771250A (zh) * 2022-05-05 2022-07-22 深圳市威视创电子有限公司 一种渣土车行驶显示屏控制设备及方法
CN114782921A (zh) * 2022-04-21 2022-07-22 吉林大学 基于行人意图识别的网联环境人车碰撞预警***及方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2151808A1 (en) * 2008-08-07 2010-02-10 Aisin Aw Co., Ltd. Safe driving evaluation system and safe driving evaluation method
US8258934B2 (en) * 2009-10-30 2012-09-04 Ford Global Technologies, Llc Vehicle and method of advising a driver therein
US9688273B2 (en) * 2015-10-27 2017-06-27 GM Global Technology Operations LLC Methods of improving performance of automotive intersection turn assist features
US9751506B2 (en) * 2015-10-27 2017-09-05 GM Global Technology Operations LLC Algorithms for avoiding automotive crashes at left and right turn intersections
JP6698945B2 (ja) * 2017-06-07 2020-05-27 三菱電機株式会社 危険車両予測装置、危険車両警報システムおよび危険車両予測方法
CN110875937A (zh) * 2018-08-31 2020-03-10 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种信息推送方法和***

Patent Citations (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008097413A (ja) * 2006-10-13 2008-04-24 Mitsubishi Electric Corp 安全支援情報提供車載システム
JP2009134334A (ja) * 2007-11-28 2009-06-18 Denso Corp 車両制御装置
CN202480973U (zh) * 2012-02-02 2012-10-10 王林 车辆变道和转向示意感谢装置
WO2014084593A1 (ko) * 2012-11-29 2014-06-05 한국교통연구원 안전 운전 지원을 위한 장치 및 방법
CN104537860A (zh) * 2015-01-12 2015-04-22 小米科技有限责任公司 行车安全提示方法及装置
CN105989745A (zh) * 2015-02-05 2016-10-05 华为技术有限公司 一种车辆违章信息的获取方法、装置及***
CN105448094A (zh) * 2015-12-31 2016-03-30 重庆云途交通科技有限公司 一种基于车路协同技术的逆行警告与风险规避方法
CN105844965A (zh) * 2016-05-06 2016-08-10 深圳市元征科技股份有限公司 车距提醒的方法及装置
WO2018032642A1 (zh) * 2016-08-19 2018-02-22 深圳市元征科技股份有限公司 行车碰撞预警方法及装置
CN108289108A (zh) * 2016-09-05 2018-07-17 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 信息提示***和方法
CN106494409A (zh) * 2016-11-04 2017-03-15 大连文森特软件科技有限公司 基于ar增强现实和大数据的车辆控制的驾驶辅助***
CN106530831A (zh) * 2016-12-15 2017-03-22 江苏大学 一种高威胁车辆监测预警***及方法
JP2019032710A (ja) * 2017-08-08 2019-02-28 パイオニア株式会社 判定装置、判定方法、及び、プログラム
CN109979239A (zh) * 2017-12-28 2019-07-05 北京百度网讯科技有限公司 违规车辆提醒方法、装置及设备
CN109005239A (zh) * 2018-08-21 2018-12-14 哈尔滨工业大学 用于辅助车辆行驶的智能信息交互方法、***以及装置
JP2020076642A (ja) * 2018-11-07 2020-05-21 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
CN209708113U (zh) * 2018-11-15 2019-11-29 郭涵之 驾驶员提醒行人或车辆避让的提醒装置
CN109658700A (zh) * 2019-03-05 2019-04-19 上汽大众汽车有限公司 交叉路口防撞预警装置及预警方法
CN111915914A (zh) * 2019-05-09 2020-11-10 奥迪股份公司 车辆驾驶辅助***和方法及相应的计算机可读存储介质
KR20200133122A (ko) * 2019-05-17 2020-11-26 현대모비스 주식회사 차량 충돌 방지 장치 및 방법
CN110310481A (zh) * 2019-06-28 2019-10-08 浙江吉利控股集团有限公司 一种车辆碰撞预警方法、装置及设备
CN110502012A (zh) * 2019-08-20 2019-11-26 武汉中海庭数据技术有限公司 一种他车轨迹预测方法、装置及存储介质
CN211642010U (zh) * 2019-09-19 2020-10-09 罗霞 汽车玻璃灯光投影报警器
CN112581791A (zh) * 2019-09-27 2021-03-30 英特尔公司 基于道路使用者意图预测的潜在碰撞警告***
CN111127950A (zh) * 2019-12-27 2020-05-08 北京万集智能网联技术有限公司 一种车辆碰撞预警处理方法及装置
CN111540237A (zh) * 2020-05-19 2020-08-14 河北德冠隆电子科技有限公司 基于多数据融合的车辆安全行驶保障方案自动生成的方法
WO2022024208A1 (ja) * 2020-07-28 2022-02-03 日本電気株式会社 交通監視装置、交通監視システム、交通監視方法及びプログラム
CN111932941A (zh) * 2020-08-24 2020-11-13 重庆大学 一种基于车路协同的交叉路口车辆预警方法及***
WO2022057645A1 (zh) * 2020-09-21 2022-03-24 华为技术有限公司 辅助驾驶提醒、地图辅助驾驶提醒方法、装置和地图
CN114519931A (zh) * 2020-11-17 2022-05-20 郑州宇通客车股份有限公司 一种路口环境下目标车辆行为预测方法及装置
CN112700470A (zh) * 2020-12-30 2021-04-23 上海智能交通有限公司 一种基于交通视频流的目标检测和轨迹提取方法
CN112918471A (zh) * 2021-03-22 2021-06-08 昆山宝创新能源科技有限公司 车辆的防碰撞控制方法、装置、设备和存储介质
CN113112805A (zh) * 2021-04-16 2021-07-13 吉林大学 一种基于基站通讯与路口摄像头定位的路口监测预警方法
CN113313948A (zh) * 2021-05-31 2021-08-27 国汽智控(北京)科技有限公司 一种车辆行驶轨迹提示方法及装置
CN113870551A (zh) * 2021-08-16 2021-12-31 清华大学 一种能够鉴别危险和非危险驾驶行为的路侧监控***
CN113823120A (zh) * 2021-08-18 2021-12-21 深圳市元征科技股份有限公司 一种车辆危险预警方法及相关装置
CN113851017A (zh) * 2021-08-19 2021-12-28 复旦大学 一种基于路侧rsu的行人车辆识别预警多功能***
CN113990105A (zh) * 2021-10-22 2022-01-28 数字广东网络建设有限公司 一种车辆轨迹的处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114283587A (zh) * 2021-12-29 2022-04-05 安徽达尔智能控制***股份有限公司 一种基于雷视监测的路口车辆违规变道预警管控方法和***
CN114694416A (zh) * 2022-03-24 2022-07-01 东风汽车集团股份有限公司 基于云端服务器的违章车辆避让方法及避让***
CN114782921A (zh) * 2022-04-21 2022-07-22 吉林大学 基于行人意图识别的网联环境人车碰撞预警***及方法
CN114771250A (zh) * 2022-05-05 2022-07-22 深圳市威视创电子有限公司 一种渣土车行驶显示屏控制设备及方法

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