CN117336580A - 一种无人机的交通事件应急装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人机的交通事件应急方法，包括以下步骤:获取摄像头的视频数据和定位信息，进行AI事件分析，判断异常事件；判断异常事件发生后，启动无人机；驱动无人机按照预设的航带前往定位信息位置上；启动无人机的记录动作或警示动作。本发明通过摄像头获取视频数据和定位信息，AI事件分析模块根据视频数据判断异常事件，能够快速判断异常事件发生，并且在异常事件发生后，无人机按照预设的航带前往定位信息位置上进行记录或警示动作，实现快速疏散和记录。
Description
技术领域
本发明涉及交通管理领域，尤其涉及一种无人机的交通事件应急装置和方法。
背景技术
目前道路异常事件发生，异常事件如停车滞留、拥堵、失火等，首先异常事件不好判断或判断的不够迅速，无法直接得出异常事件的具体情况，另一方面，在异常事件发生后，异常事件会影响交通情况，救援人员无法迅速到达现场，进行疏散指挥。
发明内容
本发明提供一种无人机的交通事件应急装置和方法，是通过以下技术方案来实现的：
方案一：
一种无人机的交通事件应急方法，包括以下步骤:
获取摄像头的视频数据和定位信息，进行AI事件分析，判断异常事件；
判断异常事件发生后，启动无人机；
驱动无人机按照预设的航带前往定位信息位置上；
启动无人机的记录动作或警示动作。
进一步的，所述AI事件分析包括目标检测、动作识别、场景分析和行为异常检测。
进一步的，还包括以下步骤：AI进行反馈和自我学习。
进一步的，所述预设航带包括以下步骤：预设一条穿过所述若干摄像头的航线，将这个航线宽度延伸，无人机在航带上移动。
进一步的，在航带上预设障碍物标识，从而无人机自动规划躲避障碍物的航线。
进一步的，所述获取摄像头的视频数据包括以下步骤：
将同一道路分为若干段距离，在每个距离的端点上安装有摄像头，多个摄像头分别与所述若干段距离一一对应，分别获取摄像头的视频数据和定位信息。
进一步的，判断异常事件发生后，选择距离摄像头提供的定位信息半径范围内最近的无人机启动。
方案二：
一种无人机的交通事件应急装置，包括摄像头、AI事件分析模块、主控机和无人机；
所述摄像头用于获取道路的视频数据和包含自身定位信息；
所述AI事件分析模块获得所述摄像头的视频信息和定位信息，并判断异常事件；
所述主控机应用于接收定位信息，在异常事件发生时启动无人机；
所述无人机用于根据所述地位信息前往定位信息的位置。
进一步的，多个所述摄像头安装在道路上，将同一道路分为若干段距离，摄像头安装在每段距离的端点上，多个摄像头分别与所述若干段距离一一对应，摄像头用于拍摄所述距离内的交通状况。
进一步的，所述无人机上安装有摄像枪、声光报警器和扬声器。
如此设计具有如下优点：本发明通过摄像头获取视频数据和定位信息，AI事件分析模块根据视频数据判断异常事件，能够快速判断异常事件发生，并且在异常事件发生后，无人机按照预设的航带前往定位信息位置上进行记录或警示动作，实现快速疏散和记录。
附图说明
图1是本发明的无人机、摄像头和道路的整体结构示意图；
图2是一种无人机的交通事件应急方法的流程图；
图中，1、无人机；2、摄像头；3、道路。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。
如图1至2所示，本实施例提供的一种无人机1的交通事件应急装置，包括摄像头2、AI事件分析模块、主控机、无人机1。
多个所述摄像头2安装在道路3上，将同一道路3分为若干段距离，在每个距离的端点上安装有摄像头2，多个摄像头2分别与所述若干段距离一一对应，摄像头2拍摄所述距离内的交通状况，获得视频数据。摄像头2在安装时包含摄像头2自己的定位信息。
AI事件分析模块获得所述摄像头2的视频信息和定位信息。AI事件分析模块获得视频数据后对视频数据进行分析，在检测到异常事件时，发出异常事件通知至主控机，主控机根据定位信息启动无人机1，并发送定位信息至无人机1，定位信息中包括摄像头2本身位置和摄像头2所拍摄的那段距离的位置。
无人机1在收到异常事件通知后启动，根据定位信息前往所述定位信息位置上。对于无人机1来说，提前预设好一条的穿过所述若干摄像头2的航线，将这个航线宽度延伸，航带与所述道路3同方向，无人机1在航带上移动。在航带上若存在障碍物，提前对障碍物进行标识，从而自动规划躲避障碍物的航线。无人机1相比于一般救援人员能够更快到达现场。
无人机1上安装有摄像枪和声光报警器和扬声器。
所述摄像枪和所述摄像头2的区别在于，以目前大疆无人机1以正在使用的M300行业无人机1为例，搭载的云台摄像头2为H20T摄像枪，该云台摄像枪最高可支持4k 60hz的视频录制以及26倍光学变焦及广角摄像头2及红外摄像枪，而摄像枪大部分最高分辨率仅支持1k(1080p)，而且AI视频事件分析因为视频流限制，摄像头2所提供的视频数据的分辨率不能太高，一般就是560*740甚至更低，因为太高的画质分辨率会大大降低识别的速度，对硬件的性能要求较高。因此，无人机1拍摄的画面比摄像头2会清晰。无人机1到达异常事件发生地后，通过调整无人机1角度和适当移动，能够满足多角度的拍摄，相比摄像头2单一位置拍摄效果更好。摄像枪拍摄后的视频数据可以上传云服务器进行保存，便于回看。
扬声器用于播报让人员远离事故现场的语音。声光报警器用于播放警笛和语音，通知后方车辆减慢速度，避免二次事故的发生。
一种无人机1的交通事件应急方法，包括以下步骤：
获得摄像头2视频数据和定位信息，进行AI事件分析，判断是否存在异常事件。
所述AI事件分析，包括以下方法：
1.目标检测：建立AI模型，AI模型会使用目标检测算法来识别交通视频中的各种目标，如车辆、行人、自行车等。通过检测和跟踪这些目标，模型可以判断是否发生了交通事故、交通违规等事件(抛洒物类似)。
2.动作识别：AI模型可以识别交通视频中的各种动作，如车辆的变道、停车、加速、刹车等。通过分析目标的动作行为，模型可以判断是否存在危险驾驶、违规行为等事件。
3.场景分析：AI模型可以分析交通视频的场景，包括道路3状况、交通标志、交通信号灯等。通过分析场景信息，模型可以判断是否存在交通堵塞、交通信号违规等事件。
4.行为异常检测：AI模型可以学习正常交通行为的模式，并检测出与之不符的异常行为。例如，突然变道、逆向行驶、闯红灯等行为可以被模型判断为交通违规事件。
为使得AI事件分析事件更准确，还包括AI进行反馈和自我学习，具体包括以下方法：
1、人工标注和验证：AI***可以与人工操作员合作，对检测到的事件进行标注和验证。人工操作员可以对AI检测结果进行审核和修正，提供正确的标签和反馈。这些标注数据可以用作训练集，用于改进和优化AI模型。
2、异常检测和报警：AI可以实时监测交通视频数据，并检测出异常事件。当检测到异常事件时，***可以生成警报并通知相关人员，相关人员可以进一步验证事件，并提供反馈和标注，AI***获得反馈和标注。这些反馈和标注数据可以用于改进模型的准确性。
3、主动学习：AI***可以利用主动学习的方法，选择一些难以判断的样本，向操作员提出询问，以获取正确的标签和反馈。通过这种方式，AI***可以主动学习并提高对复杂事件的判断能力。
4、持续迭代和训练：AI交通视频事件检测***可以定期进行模型的迭代和重新训练。使用收集到的标注数据和反馈，根据标注数据和反馈更新AI模型的参数和权重，提高模型的性能和准确性。
5、数据监控和质量控制：AI***可以对输入数据和输出结果进行监控和质量控制。如果检测到AI模型输出的错误或不确定性较高，AI***可以将这些样本标记为需要进一步验证和改进的样本。这样可以确保模型的稳定性和准确性。
通过以上反馈和自我学习的机制，AI交通视频事件检测***可以不断改进和优化模型，提高对交通事件的准确判断能力，并逐步适应不同场景和复杂情况。
判断异常事件发生后，启动无人机1。进一步的，判断异常事件发生后，选择距离摄像头2提供的定位信息半径范围内最近的无人机1启动。
驱动无人机1按照预设的航带前往定位信息位置上。预设航带包括以下步骤：
预设一条穿过所述若干摄像头2的航线，将这个航线宽度延伸，航带与所述道路3同方向，无人机1在航带上移动。在航带上预设障碍物标识，从而自动规划躲避障碍物的航线。
启动无人机1的记录动作或警示动作。记录动作指的是无人机1上摄像枪进行录制，警示动作指的是启动声光报警器和扬声器。
综上，本发明公开一种无人机1的交通事件应急装置和方法，通过摄像头2获取视频数据和定位信息，AI事件分析模块根据视频数据判断异常事件，能够快速判断异常事件发生，并且在异常事件发生后，无人机1按照预设的航带前往定位信息位置上进行记录或警示动作，实现快速疏散和记录。
上列详细说明是针对本发明可行实施例的具体说明，该实施例并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明所为的等效实施或变更，均应包含于本发明的保护范围中。
Claims (10)
1.一种无人机的交通事件应急方法，其特征在于：包括以下步骤:
获取摄像头的视频数据和定位信息，进行AI事件分析，判断异常事件；
判断异常事件发生后，启动无人机；
驱动无人机按照预设的航带前往定位信息位置上；
启动无人机的记录动作或警示动作。
2.根据权利要求1所述的无人机的交通事件应急方法，其特征在于：所述AI事件分析包括目标检测、动作识别、场景分析和行为异常检测。
3.根据权利要求1所述的无人机的交通事件应急方法，其特征在于：还包括以下步骤：AI进行反馈和自我学习。
4.根据权利要求1所述的无人机的交通事件应急方法，其特征在于：所述预设航带包括以下步骤：预设一条穿过所述若干摄像头的航线，将这个航线宽度延伸，无人机在航带上移动。
5.根据权利要求4所述的无人机的交通事件应急方法，其特征在于：在航带上预设障碍物标识，从而无人机自动规划躲避障碍物的航线。
6.根据权利要求1所述的无人机的交通事件应急方法，其特征在于：所述获取摄像头的视频数据包括以下步骤：
将同一道路分为若干段距离，在每个距离的端点上安装有摄像头，多个摄像头分别与所述若干段距离一一对应，分别获取摄像头的视频数据和定位信息。
7.根据权利要求1所述的无人机的交通事件应急方法，其特征在于：判断异常事件发生后，选择距离摄像头提供的定位信息半径范围内最近的无人机启动。
8.一种无人机的交通事件应急装置，其特征在于：包括摄像头、AI事件分析模块、主控机和无人机；
所述摄像头用于获取道路的视频数据和包含自身定位信息；
所述AI事件分析模块获得所述摄像头的视频信息和定位信息，并判断异常事件；
所述主控机应用于接收定位信息，在异常事件发生时启动无人机；
所述无人机用于根据所述地位信息前往定位信息的位置。
9.根据权利要求8所述的无人机的交通事件应急装置，其特征在于：多个所述摄像头安装在道路上，将同一道路分为若干段距离，摄像头安装在每段距离的端点上，多个摄像头分别与所述若干段距离一一对应，摄像头用于拍摄所述距离内的交通状况。
10.根据权利要求8所述的无人机的交通事件应急装置，其特征在于：所述无人机上安装有摄像枪、声光报警器和扬声器。
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