本發(fā)明專利技術是關于一種大型車輛道路安全預警方法和裝置。該方法包括：從道路監(jiān)控攝像頭采集的車道區(qū)域圖像中識別出車輛；在所述車輛周圍的安全距離范圍，劃定電子圍欄；判斷所述電子圍欄內是否有其他目標入侵，若是，則發(fā)出報警提示。本發(fā)明專利技術提供的技術方案，無需在每個車輛上安裝傳感器等裝置即可實現對車輛周圍安全風險的感知和提醒，并且不受車輛來源地的限制，容易普及推廣。容易普及推廣。容易普及推廣。
【技術實現步驟摘要】
一種大型車輛道路安全預警方法和裝置
[0001]本專利技術屬于交通安全及圖像識別領域，具體涉及一種大型車輛道路安全預警方法和裝置。
技術介紹
[0002]大型車輛(例如泥頭車、貨車、公交車等)由于視角盲區(qū)和轉彎半徑過大等原因，容易造成事故。
[0003]常見的解決方案是在車頭、車尾等部位安裝攝像頭或雷達裝置，解決盲區(qū)探測的問題，可以起到不錯的效果，但存在幾個問題：
[0004]1)每個車輛都需要安裝，成本高；
[0005]2)通過聲音或者顯示屏頻繁提醒司機，容易干擾司機駕駛；
[0006]3)不容易普及，每個地區(qū)標準不一致，本地區(qū)的標準不容易推廣到外地車輛，導致外地車輛進入本地區(qū)后不滿足要求。
技術實現思路
[0007]為克服相關技術中存在的問題，本專利技術提供一種大型車輛道路安全預警方法和裝置。
[0008]根據本專利技術實施例的第一方面，提供一種大型車輛道路安全預警方法，包括：
[0009]從道路監(jiān)控攝像頭采集的車道區(qū)域圖像中識別出車輛；
[0010]在所述車輛周圍的安全距離范圍，劃定電子圍欄；
[0011]判斷所述電子圍欄內是否有其他目標入侵，若是，則發(fā)出報警提示。
[0012]進一步，所述從道路監(jiān)控攝像頭采集的車道區(qū)域圖像中識別出車輛，具體包括：
[0013]預先采集不同車型的圖片并進行標注，并采用標注后的不同車型的圖片對人工智能算法進行訓練；
[0014]基于訓練好的人工智能算法識別車道區(qū)域圖像中車輛的車型。
[0015]進一步，所述在所述車輛周圍的安全距離范圍，劃定電子圍欄，具體包括：
[0016]根據識別到車輛的車型和尺寸確定該車輛的盲區(qū)范圍；
[0017]根據所述盲區(qū)范圍確定安全距離范圍；
[0018]根據所述安全距離范圍的邊界劃定電子圍欄。
[0019]進一步，所述方法還包括：
[0020]從道路監(jiān)控攝像頭采集的車道區(qū)域圖像中識別出車輛所處的車道，并將車輛及車輛所處的車道顯示在顯示屏上。
[0021]進一步，所述發(fā)出報警提示，具體包括：
[0022]通過聲音、燈光、圖像和/或文字發(fā)出報警提示。
[0023]根據本專利技術實施例的第二方面，提供一種大型車輛道路安全預警方法裝置，包括：
[0024]車輛識別模塊，用于從道路監(jiān)控攝像頭采集的車道區(qū)域圖像中識別出車輛；
[0025]圍欄劃定模塊，用于在所述車輛周圍的安全距離范圍，劃定電子圍欄；
[0026]入侵判斷模塊，用于判斷所述電子圍欄內是否有其他目標入侵；
[0027]報警提示模塊，用于在所述入侵判斷模塊判斷有其他目標入侵時，發(fā)出報警提示。
[0028]進一步，所述車輛識別模塊，具體包括：
[0029]模型訓練單元，用于預先采集不同車型的圖片并進行標注，并采用標注后的不同車型的圖片對人工智能算法進行訓練；
[0030]車輛識別單元，用于基于訓練好的人工智能算法識別車道區(qū)域圖像中車輛的車型。
[0031]進一步，所述圍欄劃定模塊，具體包括：
[0032]盲區(qū)確定單元，用于根據識別到車輛的車型和尺寸確定該車輛的盲區(qū)范圍；
[0033]安全距離確定單元，用于根據所述盲區(qū)范圍確定安全距離范圍；
[0034]圍欄劃定單元，用于根據所述安全距離范圍的邊界劃定電子圍欄。
[0035]進一步，所述裝置還包括：
[0036]車道識別及顯示模塊，用于從道路監(jiān)控攝像頭采集的車道區(qū)域圖像中識別出車輛所處的車道，并將車輛及車輛所處的車道顯示在顯示屏上。
[0037]進一步，所述報警提示模塊，具體用于：
[0038]通過聲音、燈光、圖像和/或文字發(fā)出報警提示。
[0039]根據本專利技術實施例的第三方面，提供一種終端設備，包括：
[0040]處理器；以及
[0041]存儲器，其上存儲有可執(zhí)行代碼，當所述可執(zhí)行代碼被所述處理器執(zhí)行時，使所述處理器執(zhí)行如上所述的方法。
[0042]根據本專利技術實施例的第四方面，提供一種大型車輛道路安全預警系統(tǒng)，包括采集模塊、計算模塊、存儲模塊和預警模塊；
[0043]所述采集模塊通過道路監(jiān)控攝像頭采集道路監(jiān)控視頻；所述計算模塊對所述道路監(jiān)控視頻進行實時分析，并將分析結果存儲在存儲模塊并且上傳到統(tǒng)一的監(jiān)控中心，所述預警模塊通過顯示屏對分析結果進行實時顯示，并在發(fā)現車輛電子圍欄被入侵時通過顯示屏進行預警；
[0044]其中，所述采集模塊和預警模塊設置在本地，所述計算模塊和存儲模塊設置在本地或遠程，所述系統(tǒng)為組合成的整體設備或松散、有聯(lián)系的組合。
[0045]本專利技術的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：
[0046]無需在每個車輛上安裝傳感器等裝置即可實現對車輛周圍安全風險的感知，并在發(fā)現風險時及時發(fā)出報警提示，成本低且實施難度較小，能夠廣泛適用于路口的交通設施上，不受汽車來源地的限制，便于普及推廣使用。
[0047]應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本專利技術。
附圖說明
[0048]通過結合附圖對本專利技術示例性實施方式進行更詳細的描述，本專利技術的上述以及其它目的、特征和優(yōu)勢將變得更加明顯，其中，在本專利技術示例性實施方式中，相同的參考標號
通常代表相同部件。
[0049]圖1是根據本專利技術一示例性實施例示出的一種大型車輛道路安全預警方法的流程示意圖；
[0050]圖2是道路監(jiān)控攝像頭檢測車輛、車道及通過顯示屏進行報警提示的示意圖；
[0051]圖3是劃定道路泥頭車電子圍欄的示意圖；
[0052]圖4是根據本專利技術一示例性實施例示出的另一種大型車輛道路安全預警方法的流程示意圖；
[0053]圖5是根據本專利技術一示例性實施例示出的一種大型車輛道路安全預警裝置的結構框圖；
[0054]圖6是根據本專利技術一示例性實施例示出的一種計算設備的結構示意圖。
具體實施方式
[0055]下面將參照附圖更詳細地描述本專利技術的優(yōu)選實施方式。雖然附圖中顯示了本專利技術的優(yōu)選實施方式，然而應該理解，可以以各種形式實現本專利技術而不應被這里闡述的實施方式所限制。相反，提供這些實施方式是為了使本專利技術更加透徹和完整，并且能夠將本專利技術的范圍完整地傳達給本領域的技術人員。
[0056]在本專利技術使用的術語是僅僅出于描述特定實施例的目的，而非旨在限制本專利技術。在本專利技術和所附權利要求書中所使用的單數形式的“一種”、“所述”和“該”也旨在包括多數形式，除非上下文清楚地表示其他含義。還應當理解，本文中使用的術語“和/或”是指并包含一個或多個相關聯(lián)的列出項目的任何或所有可能組合。
[0057]應當理解，盡管在本專利技術可能采用術語“第一”、“第二”、“第三”等來描述各種信息，但這些信息不應限于這些術語。這些術語僅用來將同一類型的信息彼此區(qū)分開。例如，在不脫離本專利技術范圍的情況下，本文檔來自技高網...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種大型車輛道路安全預警方法，其特征在于，包括：從道路監(jiān)控攝像頭采集的車道區(qū)域圖像中識別出車輛；在所述車輛周圍的安全距離范圍，劃定電子圍欄；判斷所述電子圍欄內是否有其他目標入侵，若是，則發(fā)出報警提示。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從道路監(jiān)控攝像頭采集的車道區(qū)域圖像中識別出車輛，具體包括：預先采集不同車型的圖片并進行標注，并采用標注后的不同車型的圖片對人工智能算法進行訓練；基于訓練好的人工智能算法識別車道區(qū)域圖像中車輛的車型。3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述車輛周圍的安全距離范圍，劃定電子圍欄，具體包括：根據識別到車輛的車型和尺寸確定該車輛的盲區(qū)范圍；根據所述盲區(qū)范圍確定安全距離范圍；根據所述安全距離范圍的邊界劃定電子圍欄。4.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，還包括：從道路監(jiān)控攝像頭采集的車道區(qū)域圖像中識別出車輛所處的車道，并將車輛及車輛所處的車道顯示在顯示屏上。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述發(fā)出報警提示，具體包括：通過聲音、燈光、圖像和/或文字發(fā)出報警提示。6.一種大型車輛道路安全預警方法裝置，其特征在于，包括：車輛識別模塊，用于從道路監(jiān)控攝像頭采集的車道區(qū)域圖像中識別出車輛；圍欄劃定模塊，用于在所述車輛周圍的安全距離范圍，劃定電子圍欄；入侵判斷模塊，用于判斷所述電子圍欄內是否有其他目標入...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：劉云明，
申請(專利權)人：深圳喜為智慧科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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