CN115497302A - 一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警*** - Google Patents

一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警*** Download PDF

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Abstract

本发明属于车辆防撞领域，涉及数据分析技术，用于解决单纯依赖雷达防撞预警的车辆在恶劣天气下的碰撞率较高的问题，具体是一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，包括防撞预警平台，所述防撞预警平台通信连接有模式分析模块、雷达监测模块、限速监测模块、预警提醒模块以及存储模块；所述模式分析模块对车辆防撞预警模式进行分析并得到天气系数TQ，通过天气系数TQ的数值大小将防撞预警模式标记为限速模式或雷达模式；本发明可以对汽车的当前运行环境进行监测分析，从而通过环境监测分析结果对汽车的防撞预警模式进行判定，在不同行车环境下采用不同的防撞预警模式进行安全预警。

Description

一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***
技术领域
本发明属于车辆防撞领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***。
背景技术
汽车防撞***，是防止汽车发生碰撞的一种智能装置，它能够自动发现可能与汽车发生碰撞的车辆、行人、或其他障碍物体，发出警报或同时采取制动或规避等措施，以避免碰撞的发生。
现有的车辆安全防碰撞预警***通常是采用防撞雷达进行测距，通过对距离数据进行风险分析来对车辆进行防撞预警，而在恶劣天气下防撞雷达的测距准确率在下降，例如，降雨引起的回波信号衰减程度随传输距离和降雨率的增大而增大，因此，单纯依靠防撞雷达进行防撞预警的情况下，汽车在恶劣天气行驶时的安全性无法得到保障，进而导致车辆在恶劣天气下的碰撞率较高。
针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，用于解决单纯依赖雷达防撞预警的车辆在恶劣天气下的碰撞率较高的问题；
本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以降低汽车在恶劣环境下行驶时的碰撞概率的基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，包括防撞预警平台，所述防撞预警平台通信连接有模式分析模块、雷达监测模块、限速监测模块、预警提醒模块以及存储模块；
所述模式分析模块对车辆防撞预警模式进行分析并得到天气系数TQ，通过天气系数TQ的数值大小将防撞预警模式标记为限速模式或雷达模式；将防撞预警模式标记为限速模式时模式分析模块通过防撞预警平台向限速监测模块发送限速分析信号；将防撞预警模式标记为雷达模式时模式分析模块通过防撞预警平台向雷达监测模块发送雷达分析信号；
所述雷达监测模块在接收到雷达分析信号后对分析对象进行雷达防撞预警监测；
所述限速监测模块在接收到限速分析信号后对分析对象进行限速防撞预警监测并得到限速值XS，通过限速值XS对分析对象进行限速监测。
作为本发明的一种优选实施方式，天气系数TQ的获取过程包括：将进行防撞预警的车辆标记为分析对象，将分析对象的行驶道路标记为分析道路，获取分析对象在分析道路上行驶时的雨量数据YL以及雾气数据WQ，雨量数据YL为分析道路的当前降雨量值，雾气数据WQ为分析道路的当前雾气浓度值；通过公式对雨量数据YL以及雾气数据WQ进行数值计算得到分析对象在分析道路上的天气系数TQ。
作为本发明的一种优选实施方式，将防撞预警模式标记为限速模式或雷达模式的具体过程包括：通过存储模块获取到天气阈值TQmax，将天气系数TQ与天气阈值TQmax进行比较：若天气系数TQ大于等于天气阈值TQmax，则判定分析对象在分析道路上行驶时测距雷达会受到天气影响，将分析对象的防撞预警模式标记为限速模式；若天气系数TQ小于天气阈值TQmax，则判定分析对象在分析道路上行驶时测距雷达不会受到天气影响，将分析对象的防撞预警模式标记为雷达模式。
作为本发明的一种优选实施方式，对分析对象进行雷达防撞预警监测的具体过程包括：通过防撞雷达对分析对象行驶过程中的障碍物进行测距并将最小距离值标记为间隔值，通过存储模块获取到间隔阈值，将间隔值与间隔阈值进行比较：若间隔值大于间隔阈值，则判定分析对象不存在碰撞风险；若间隔值小于等于间隔阈值，则判定分析对象存在碰撞风险，雷达监测模块向防撞预警平台发送防撞提醒信号，防撞预警平台接收到防撞提醒信号后将防撞提醒信号发送至预警提醒模块，预警提醒模块接收到防撞提醒信号后对分析对象的驾驶人员发出防撞提醒语音播报。
作为本发明的一种优选实施方式，限速值XS的获取过程包括：获取分析道路发生车辆碰撞的历史数据，历史数据包括车辆碰撞的速度数据、车流数据以及天气系数，由历史数据中的天气系数最大值与天气系数最小值构成天气范围，将天气范围平均分各位若干个天气区间，将分析对象的天气系数所处天气区间标记为天气标记区间，将天气标记区间内车辆碰撞的速度数据最小值标记为天气速值；由历史数据中的车流数据最大值与车流数据最小值构成车流范围，将车流范围分割为若干个车流区间，将分析对象前后红绿灯之间的通行车辆的数量标记为分析对象的车流数据，将车流数据所处车流区间标记为车流标记区间，将车流标记区间内车辆碰撞的速度数据最小值标记为车流速值，将车流速值与天气速值中最小的数值标记为速度标记值SD，通过公式XS=t1*SD得到分析对象的限速值XS，其中t1为比例系数。
作为本发明的一种优选实施方式，速度数据的获取过程包括：若车辆与车辆发生碰撞，则将发生碰撞的车辆的速度平均值标记为速度数据；若车辆与非车辆发送碰撞，则将发生碰撞的车辆速度值标记为速度数据；车流数据的获取过程包括：获取分析道路发生碰撞时碰撞车辆前后红绿灯之间的通行车辆的数量并标记为车流数据。
作为本发明的一种优选实施方式，t1的取值过程包括：将天气标记区间与车流标记区间内的车辆碰撞总次数并标记为碰撞值，通过存储模块获取到碰撞阈值，将碰撞值与碰撞阈值进行比较：若碰撞值小于碰撞阈值，则t1=1；若碰撞值大于等于碰撞阈值，则t1=0.85。
作为本发明的一种优选实施方式，通过限速值XS对分析对象进行限速监测的具体过程包括：实时获取分析对象的行驶速度值，在分析对象的行驶速度值超过限速值XS时向防撞预警平台发送降速提醒信号，防撞预警平台接收到降速提醒信号后将降速提醒信号发送至预警提醒模块，预警提醒模块接收到降速提醒信号后对分析对象的驾驶人员发出降速提醒语音播报。
作为本发明的一种优选实施方式，该基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***的工作方法，包括以下步骤：
步骤一：对车辆防撞预警模式进行分析：将进行防撞预警的车辆标记为分析对象，将分析对象的行驶道路标记为分析道路，获取分析对象在分析道路上行驶时的雨量数据YL以及雾气数据WQ并进行数值计算得到分析对象在分析道路上的天气系数，通过天气系数的数值大小将防撞预警模式标记为雷达模式或限速模式，雷达模式执行步骤二，限速模式执行步骤三；
步骤二：对分析对象进行雷达防撞预警监测：通过防撞雷达对分析对象行驶过程中的障碍物进行测距并将最小距离值标记为间隔值，通过间隔值的数值大小对分析对象是否存在碰撞风险进行判定；
步骤三：对分析对象进行限速防撞预警监测：获取分析道路发生车辆碰撞的历史数据，历史数据包括车辆碰撞的速度数据、车流数据以及天气系数并进行数值计算得到限速值XS，通过限速值XS对分析对象的行驶速度进行实时监控。
本发明具备下述有益效果：
1、通过模式分析模块对汽车的当前运行环境进行监测分析，从而通过环境监测分析结果对汽车的防撞预警模式进行判定，在不同行车环境下采用不同的防撞预警模式进行安全预警，从而保证汽车在不同行车环境下均可以对其进行准确的防撞预警提醒；
2、通过雷达监测模块可以对汽车进行雷达防撞预警监测，在正常环境下对汽车进行精准防撞预警，通过防撞雷达对汽车运行状态进行实时监测，从而在正常环境下保证汽车行驶安全；
3、通过限速监测模块可以对汽车进行限速防撞预警监测，在恶劣环境下，通过环境模拟与车流量模拟分析得到限速值，进而通过限速值对汽车行车速度进行监控，在恶劣环境中防撞雷达检测精度降低的情况下，通过限速值对行车速度进行精准监管，区别于现有技术中在恶劣环境下对驾驶人员进行减速提醒，限速值是一个模拟分析得到的具体数值，减速提醒仅对驾驶人员起到引导的作用，而通过限速值则可以对汽车行驶速度进行精准的预警监测。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明实施例一的***框图；
图2为本发明实施例二的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，包括防撞预警平台，防撞预警平台通信连接有模式分析模块、雷达监测模块、限速监测模块、预警提醒模块以及存储模块，其中雷达监测模块、限速监测模块、存储模块均与防撞预警平台双向连接，模式分析模块、预警提醒模块均与防撞预警平台单向连接。
模式分析模块用于对车辆防撞预警模式进行分析：将进行防撞预警的车辆标记为分析对象，将分析对象的行驶道路标记为分析道路，获取分析对象在分析道路上行驶时的雨量数据YL以及雾气数据WQ，雨量数据YL为分析道路的当前降雨量值，雾气数据WQ为分析道路的当前雾气浓度值；通过公式TQ=α1*YL+α2*WQ得到分析对象在分析道路上的天气系数TQ，天气系数是一个反应分析对象在分析道路上的环境恶劣程度的数值，天气系数的数值越大，则表示分析对象在分析道路上的环境恶劣程度越高，从而雷达检测精度也就越低；其中α1与α2均为比例系数，且α1＞α2＞1；通过存储模块获取到天气阈值TQmax，将天气系数TQ与天气阈值TQmax进行比较：若天气系数TQ大于等于天气阈值TQmax，则判定分析对象在分析道路上行驶时测距雷达会受到天气影响，将分析对象的防撞预警模式标记为限速模式，模式分析模块向防撞预警平台发送限速分析信号，防撞预警平台接收到限速分析信号后将限速分析信号发送至限速监测模块；若天气系数TQ小于天气阈值TQmax，则判定分析对象在分析道路上行驶时测距雷达不会受到天气影响，将分析对象的防撞预警模式标记为雷达模式，模式分析模块向防撞预警平台发送雷达分析信号，防撞预警平台接收到雷达分析信号后将雷达分析信号发送至限速监测模块；对汽车的当前运行环境进行监测分析，从而通过环境监测分析结果对汽车的防撞预警模式进行判定，在不同行车环境下采用不同的防撞预警模式进行安全预警，从而保证汽车在不同行车环境下均可以对其进行准确的防撞预警提醒。
防撞雷达是由数个感应器与一组藏有微电脑控制器及蜂鸣器所组成，其原理是利用超声波信号，经由微电脑的指挥与控制，再从感应器的发射与接受信号过程，比对信号折返时间而计算出被测物的距离，然后由报警器发出不同的报警声。
雷达监测模块用于在接收到雷达分析信号后对分析对象进行雷达防撞预警监测：通过防撞雷达对分析对象行驶过程中的障碍物进行测距并将最小距离值标记为间隔值，通过存储模块获取到间隔阈值，将间隔值与间隔阈值进行比较：若间隔值大于间隔阈值，则判定分析对象不存在碰撞风险；若间隔值小于等于间隔阈值，则判定分析对象存在碰撞风险，雷达监测模块向防撞预警平台发送防撞提醒信号，防撞预警平台接收到防撞提醒信号后将防撞提醒信号发送至预警提醒模块，预警提醒模块接收到防撞提醒信号后对分析对象的驾驶人员发出防撞提醒语音播报；对汽车进行雷达防撞预警监测，在正常环境下对汽车进行精准防撞预警，通过防撞雷达对汽车运行状态进行实时监测，从而在正常环境下保证汽车行驶安全。
在现有技术中，恶劣环境下防撞雷达检测精度下降，仅能够通过减速慢行类的语音播报对驾驶人员进行提醒，而减速慢行缺少具体的标准，并且在环境的不同恶劣程度与不同车流量情况下，减速慢行的标准也在不断变化，进而，仅通过减速慢行类的语音播报无法为驾驶人员提供准确、有效的参考信息，进而无法降低恶劣天气下的车辆碰撞概率。
限速监测模块用于在接收到限速分析信号后对分析对象进行限速防撞预警监测：获取分析道路发生车辆碰撞的历史数据，历史数据包括车辆碰撞的速度数据、车流数据以及天气系数，速度数据的获取过程包括：若车辆与车辆发生碰撞，则将发生碰撞的车辆的速度平均值标记为速度数据；若车辆与非车辆发送碰撞，则将发生碰撞的车辆速度值标记为速度数据；车流数据的获取过程包括：获取分析道路发生碰撞时碰撞车辆前后红绿灯之间的通行车辆的数量并标记为车流数据；由历史数据中的天气系数最大值与天气系数最小值构成天气范围，将天气范围平均分各位若干个天气区间，将分析对象的天气系数所处天气区间标记为天气标记区间，将天气标记区间内车辆碰撞的速度数据最小值标记为天气速值；由历史数据中的车流数据最大值与车流数据最小值构成车流范围，将车流范围分割为若干个车流区间，将分析对象前后红绿灯之间的通行车辆的数量标记为分析对象的车流数据，将车流数据所处车流区间标记为车流标记区间，将车流标记区间内车辆碰撞的速度数据最小值标记为车流速值，将车流速值与天气速值中最小的数值标记为速度标记值SD，通过公式XS=t1*SD得到分析对象的限速值XS，其中t1为比例系数，t1的取值过程包括：将天气标记区间与车流标记区间内的车辆碰撞总次数并标记为碰撞值，通过存储模块获取到碰撞阈值，将碰撞值与碰撞阈值进行比较：若碰撞值小于碰撞阈值，则t1=1；若碰撞值大于等于碰撞阈值，则t1=0.85；通过限速值XS对分析对象进行限速监测：实时获取分析对象的行驶速度值，在分析对象的行驶速度值超过限速值XS时向防撞预警平台发送降速提醒信号，防撞预警平台接收到降速提醒信号后将降速提醒信号发送至预警提醒模块，预警提醒模块接收到降速提醒信号后对分析对象的驾驶人员发出降速提醒语音播报，需要说明的是，在采用限速模式进行限速预警监测的同时，雷达模式也同步进行；而在采用雷达模式进行限速预警监测的同时不采用限速模式进行预警监测；对汽车进行限速防撞预警监测，在恶劣环境下，通过环境模拟与车流量模拟分析得到限速值，进而通过限速值对汽车行车速度进行监控，在恶劣环境中防撞雷达检测精度降低的情况下，通过限速值对行车速度进行精准监管，区别于现有技术中在恶劣环境下对驾驶人员进行减速提醒，限速值是一个模拟分析得到的具体数值，减速提醒仅对驾驶人员起到引导的作用，而通过限速值则可以对汽车行驶速度进行精准的预警监测。
实施例二
如图2所示，一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警方法，包括以下步骤：
步骤一：对车辆防撞预警模式进行分析：将进行防撞预警的车辆标记为分析对象，将分析对象的行驶道路标记为分析道路，获取分析对象在分析道路上行驶时的雨量数据YL以及雾气数据WQ并进行数值计算得到分析对象在分析道路上的天气系数，通过天气系数的数值大小将防撞预警模式标记为雷达模式或限速模式，雷达模式执行步骤二，限速模式执行步骤三；
步骤二：对分析对象进行雷达防撞预警监测：通过防撞雷达对分析对象行驶过程中的障碍物进行测距并将最小距离值标记为间隔值，通过间隔值的数值大小对分析对象是否存在碰撞风险进行判定；
步骤三：对分析对象进行限速防撞预警监测：获取分析道路发生车辆碰撞的历史数据，历史数据包括车辆碰撞的速度数据、车流数据以及天气系数并进行数值计算得到限速值XS，通过限速值XS对分析对象的行驶速度进行实时监控。
一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，工作时，对车辆防撞预警模式进行分析，将进行防撞预警的车辆标记为分析对象，将分析对象的行驶道路标记为分析道路，获取分析对象在分析道路上行驶时的雨量数据以及雾气数据并进行数值计算得到分析对象在分析道路上的天气系数，通过天气系数的数值大小将防撞预警模式标记为雷达模式或限速模式；对分析对象进行限速防撞预警监测：获取分析道路发生车辆碰撞的历史数据，历史数据包括车辆碰撞的速度数据、车流数据以及天气系数并进行数值计算得到限速值XS，通过限速值XS对分析对象的行驶速度进行实时监控。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式TQ=α1*YL+α2*WQ；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的天气系数；将设定的天气系数和采集的样本数据代入公式，任意两个公式构成而元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1与α2的取值分别为4.68和2.15；
系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的天气系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如天气系数与雨量数据的数值成正比。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (8)

1.一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，包括防撞预警平台，其特征在于，所述防撞预警平台通信连接有模式分析模块、雷达监测模块、限速监测模块、预警提醒模块以及存储模块；所述模式分析模块对车辆防撞预警模式进行分析并得到天气系数TQ，通过天气系数TQ的数值大小将防撞预警模式标记为限速模式或雷达模式；将防撞预警模式标记为限速模式时模式分析模块通过防撞预警平台向限速监测模块发送限速分析信号；将防撞预警模式标记为雷达模式时模式分析模块通过防撞预警平台向雷达监测模块发送雷达分析信号；所述雷达监测模块在接收到雷达分析信号后对分析对象进行雷达防撞预警监测；所述限速监测模块在接收到限速分析信号后对分析对象进行限速防撞预警监测并得到限速值XS，通过限速值XS对分析对象进行限速监测。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，其特征在于，天气系数TQ的获取过程包括：将进行防撞预警的车辆标记为分析对象，将分析对象的行驶道路标记为分析道路，获取分析对象在分析道路上行驶时的雨量数据YL以及雾气数据WQ，雨量数据YL为分析道路的当前降雨量值，雾气数据WQ为分析道路的当前雾气浓度值；通过公式对雨量数据YL以及雾气数据WQ进行数值计算得到分析对象在分析道路上的天气系数TQ。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，其特征在于，将防撞预警模式标记为限速模式或雷达模式的具体过程包括：通过存储模块获取到天气阈值TQmax，将天气系数TQ与天气阈值TQmax进行比较：若天气系数TQ大于等于天气阈值TQmax，则判定分析对象在分析道路上行驶时测距雷达会受到天气影响，将分析对象的防撞预警模式标记为限速模式；若天气系数TQ小于天气阈值TQmax，则判定分析对象在分析道路上行驶时测距雷达不会受到天气影响，将分析对象的防撞预警模式标记为雷达模式。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，其特征在于，对分析对象进行雷达防撞预警监测的具体过程包括：通过防撞雷达对分析对象行驶过程中的障碍物进行测距并将最小距离值标记为间隔值，通过存储模块获取到间隔阈值，将间隔值与间隔阈值进行比较：若间隔值大于间隔阈值，则判定分析对象不存在碰撞风险；若间隔值小于等于间隔阈值，则判定分析对象存在碰撞风险，雷达监测模块向防撞预警平台发送防撞提醒信号，防撞预警平台接收到防撞提醒信号后将防撞提醒信号发送至预警提醒模块，预警提醒模块接收到防撞提醒信号后对分析对象的驾驶人员发出防撞提醒语音播报。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，其特征在于，限速值XS的获取过程包括：获取分析道路发生车辆碰撞的历史数据，历史数据包括车辆碰撞的速度数据、车流数据以及天气系数，由历史数据中的天气系数最大值与天气系数最小值构成天气范围，将天气范围平均分各位若干个天气区间，将分析对象的天气系数所处天气区间标记为天气标记区间，将天气标记区间内车辆碰撞的速度数据最小值标记为天气速值；由历史数据中的车流数据最大值与车流数据最小值构成车流范围，将车流范围分割为若干个车流区间，将分析对象前后红绿灯之间的通行车辆的数量标记为分析对象的车流数据，将车流数据所处车流区间标记为车流标记区间，将车流标记区间内车辆碰撞的速度数据最小值标记为车流速值，将车流速值与天气速值中最小的数值标记为速度标记值SD，通过公式XS=t1*SD得到分析对象的限速值XS，其中t1为比例系数。
6.根据权利要求5所述的一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，其特征在于，速度数据的获取过程包括：若车辆与车辆发生碰撞，则将发生碰撞的车辆的速度平均值标记为速度数据；若车辆与非车辆发送碰撞，则将发生碰撞的车辆速度值标记为速度数据；车流数据的获取过程包括：获取分析道路发生碰撞时碰撞车辆前后红绿灯之间的通行车辆的数量并标记为车流数据。
7.根据权利要求6所述的一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，其特征在于，t1的取值过程包括：将天气标记区间与车流标记区间内的车辆碰撞总次数并标记为碰撞值，通过存储模块获取到碰撞阈值，将碰撞值与碰撞阈值进行比较：若碰撞值小于碰撞阈值，则t1=1；若碰撞值大于等于碰撞阈值，则t1=0.85。
8.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的车辆安全防碰撞预警***，其特征在于，通过限速值XS对分析对象进行限速监测的具体过程包括：实时获取分析对象的行驶速度值，在分析对象的行驶速度值超过限速值XS时向防撞预警平台发送降速提醒信号，防撞预警平台接收到降速提醒信号后将降速提醒信号发送至预警提醒模块，预警提醒模块接收到降速提醒信号后对分析对象的驾驶人员发出降速提醒语音播报。
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