【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及輔助駕駛，具體涉及一種基于人工智能的輔助駕駛方法及系統。
技術介紹
1、輔助駕駛
專注于開發和應用技術手段來提升駕駛安全性、便利性和效率，通過集成各種傳感器與計算平臺，實現對周圍環境的實時感知、識別和解析，從而支持車輛在目標情況下自動執行包括變道、調整速度和緊急制動等操作，能夠減少交通事故，提高道路使用效率。
2、其中，輔助駕駛方法是一種利用技術手段，分析和處理車輛傳感器收集到的批量數據，應對復雜交通環境，目的在于通過提高對周圍環境的感知能力和決策智能，使車輛能夠在更廣泛的場景下安全地輔助駕駛或自動駕駛，達到減少人為操作錯誤和提高交通安全和效率的效果。
3、如公開號為cn116985829a的中國專利公開一種基于5g?nr無線感知的汽車駕駛方法、系統和介質，其以使目標汽車根據周圍環境感知結果或當前車載感知傳感器的感知數據進行輔助或自動駕駛決策，從而提高輔助或自動駕駛功能的穩定性，并且無需依賴價格昂貴的感知硬件，降低成本。然而其汽車駕駛方法在處理突發事件時無法迅速調整行駛路徑，選擇繞行路徑時無法充分考慮所有交通數據和道路條件，從而增加了交通擁堵和事故的風險，固定算法在新的交通情況下需要重新配置和調試，不僅耗時且效率低下。
技術實現思路
1、本專利技術要解決的技術問題是：克服
技術介紹
中的不足，提供一種基于人工智能的輔助駕駛方法，優化駕駛體驗和安全性，提升輔助駕駛的智能決策能力，減少人為操作的錯誤，提高交通安全和道路使用效率。
2、
3、一種基于人工智能的輔助駕駛方法，包括如下步驟：
4、s1、生成異常事件圖像識別結果：獲取實時交通數據，根據實時交通數據采集和歷史事件分析，對交通圖像進行連續幀分析，識別圖像中的異常移動對象，并通過比對歷史圖像數據中的同類事件，提取特征進行分類，生成異常事件圖像識別結果；
5、s2、生成事件區域信息：根據所述異常事件圖像識別結果，通過對圖像中的異常區域進行分割，確定事故或臨時道路封閉的位置和范圍，并根據事件的空間布局對影響區域進行邊界劃定，生成事件區域信息；
6、s3、生成優選繞行路徑：根據所述事件區域信息，采用隨機森林算法，通過對當前交通狀況和道路網絡的多維分析，計算繞過影響區域的備選路徑，并對每條路徑的交通流量和預計行駛時間進行預測評估，生成優選繞行路徑；
7、s4、生成路徑體驗評估結果：根據所述優選繞行路徑，通過模擬差異化繞行方案在交通條件下的行駛表現，評估路徑的擁堵程度和潛在風險，并結合駕駛員歷史偏好進行評價，生成路徑體驗評估結果；
8、s5、生成繞行方案推薦：根據所述路徑體驗評估結果，采用q學習算法，參照時間效率、安全性和駕駛體驗，對繞行方案進行排序，并根據當前交通情況動態調整方案優先級，生成繞行方案推薦；
9、s6、生成駕駛輔助提示：根據所述繞行方案推薦，通過輔助駕駛設備顯示界面直觀展示繞行方案，包括路線圖、預計到達時間和安全提示，并通過聲音提示加強信息傳遞，生成駕駛輔助提示。
10、優選地，所述步驟s1中，異常事件圖像識別結果包括非法變道車輛信息、急停車輛信息和行人橫穿道路信息，所述事件區域信息包括事故地點坐標和交通流量變化，所述優選繞行路徑包括路徑起點與終點、預計行駛時間和路徑上的關鍵轉折點，所述路徑體驗評估結果包括繞行路徑擁堵程度評估、潛在安全風險分析和預期駕駛體驗匹配度評分，所述駕駛輔助提示包括路線圖可視化展示、語音導航指令和實時安全警告。
11、優選地，所述步驟s1根據實時交通數據采集和歷史事件分析，對交通圖像進行連續幀分析，識別圖像中的異常移動對象，并通過比對歷史圖像數據中的同類事件，提取特征進行分類，生成異常事件圖像識別結果的過程包括如下子步驟：
12、s11、根據實時交通數據采集和歷史事件分析，通過攝像頭連續捕捉道路交通的實時圖像，對每一幀圖像中的車輛和行人進行初步標記，標注位置和移動方向，生成移動對象初步標注記錄；
13、s12、根據所述移動對象初步標注記錄，對每個標記對象進行幀與幀之間的位置對比，通過計算對象的移動速度和變化軌跡，識別對比正常交通流動模式異常的行為，生成異常移動行為記錄；
14、s13、根據所述異常移動行為記錄，比對歷史數據庫中存儲的異常事件圖像，通過匹配特征，歸類事件類型，生成異常事件圖像識別結果。
15、優選地，所述步驟s2根據異常事件圖像識別結果，通過對圖像中的異常區域進行分割，確定事故或臨時道路封閉的位置和范圍，并根據事件的空間布局對影響區域進行邊界劃定，生成事件區域信息的過程包括如下子步驟：
16、s21、根據所述異常事件圖像識別結果，識別常規道路環境的顏色和紋理變化，標注區域的位置和邊界，生成異常區域輪廓數據；
17、s22、根據所述異常區域輪廓數據，對每個異常區域進行定位，通過計算區域的幾何中心、邊緣輪廓和整體面積，繪制出影響區域的初步邊界線，生成邊界輪廓圖；
18、s23、根據所述邊界輪廓圖，分析事件空間布局與道路網絡信息，調整影響區域邊界，匹配道路布局，生成事件區域信息。
19、優選地，所述步驟s3根據所述事件區域信息，采用隨機森林算法，通過對當前交通狀況和道路網絡的多維分析，計算繞過影響區域的備選路徑，并對每條路徑的交通流量和預計行駛時間進行預測評估，生成優選繞行路徑的過程包括如下子步驟：
20、s31、根據所述事件區域信息，采用隨機森林算法，參照道路類型和連接狀態，審查現有道路網絡，識別潛在繞行路徑，并對每條路徑的連通性進行驗證，生成備選繞行路徑列表；
21、s32、根據所述備選繞行路徑列表，收集并分析路徑的實時交通流量數據，預測流量變化趨勢，估算在多種時間段內的預計行駛時間，并參照天氣條件對交通流量的影響，生成路徑評估信息；
22、s33、根據所述路徑評估信息，對交通流量、預計行駛時間和路徑長度進行比較分析，確定最優路徑，參照緊急車輛優先通行的需求，生成優選繞行路徑。
23、優選地，所述隨機森林算法，公式為：
24、
25、其中，pi為第i類標簽在節點中的比例，fi為特征i的關鍵性分數，li為標簽i的局部密度，ci為類別i平均連接強度，α、β和γ為權重系數。
26、優選地，所述步驟s4根據所述優選繞行路徑，通過模擬差異化繞行方案在交通條件下的行駛表現，評估路徑的擁堵程度和潛在風險，并結合駕駛員歷史偏好進行評價，生成路徑體驗評估結果的過程包括如下子步驟：
27、s41、根據所述優選繞行路徑，模擬路徑在多種時間段的行駛條件，捕捉差異化天氣情況下的行駛速度和流量分布，評估繞行方案在交通狀況下的表現，生成模擬行駛表現信息；
28、s42、根據所述模擬行駛表現信息，分析路徑的擁堵點和潛在風險區域，包括交叉路口、狹窄道路和常見事故多發區，對路徑的擁堵程本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述步驟S1中，異常事件圖像識別結果包括非法變道車輛信息、急停車輛信息和行人橫穿道路信息，所述事件區域信息包括事故地點坐標和交通流量變化，所述優選繞行路徑包括路徑起點與終點、預計行駛時間和路徑上的關鍵轉折點，所述路徑體驗評估結果包括繞行路徑擁堵程度評估、潛在安全風險分析和預期駕駛體驗匹配度評分，所述駕駛輔助提示包括路線圖可視化展示、語音導航指令和實時安全警告。
3.如權利要求1所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述步驟S1根據實時交通數據采集和歷史事件分析，對交通圖像進行連續幀分析，識別圖像中的異常移動對象，并通過比對歷史圖像數據中的同類事件，提取特征進行分類，生成異常事件圖像識別結果的過程包括如下子步驟：
4.如權利要求1所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述步驟S2根據異常事件圖像識別結果，通過對圖像中的異常區域進行分割，確定事故或臨時道路封閉的位置和范圍，并根據事件的空間布局對影響區域進行邊
5.如權利要求4所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述步驟S3根據所述事件區域信息，采用隨機森林算法，通過對當前交通狀況和道路網絡的多維分析，計算繞過影響區域的備選路徑，并對每條路徑的交通流量和預計行駛時間進行預測評估，生成優選繞行路徑的過程包括如下子步驟：
6.如權利要求5所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述隨機森林算法，公式為：
7.如權利要求1所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述步驟S4根據所述優選繞行路徑，通過模擬差異化繞行方案在交通條件下的行駛表現，評估路徑的擁堵程度和潛在風險，并結合駕駛員歷史偏好進行評價，生成路徑體驗評估結果的過程包括如下子步驟：
8.如權利要求1所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述步驟S5根據所述路徑體驗評估結果，采用Q學習算法，參照時間效率、安全性和駕駛體驗，對繞行方案進行排序，并根據當前交通情況動態調整方案優先級，生成繞行方案推薦的過程包括如下子步驟：
9.如權利要求1所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述步驟S6根據所述繞行方案推薦，通過輔助駕駛設備顯示界面直觀展示繞行方案，包括路線圖、預計到達時間和安全提示，并通過聲音提示加強信息傳遞，生成駕駛輔助提示的過程包括如下子步驟：
10.一種基于人工智能的輔助駕駛系統，應用權利要求1-9任一項所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述步驟s1中，異常事件圖像識別結果包括非法變道車輛信息、急停車輛信息和行人橫穿道路信息，所述事件區域信息包括事故地點坐標和交通流量變化，所述優選繞行路徑包括路徑起點與終點、預計行駛時間和路徑上的關鍵轉折點，所述路徑體驗評估結果包括繞行路徑擁堵程度評估、潛在安全風險分析和預期駕駛體驗匹配度評分，所述駕駛輔助提示包括路線圖可視化展示、語音導航指令和實時安全警告。
3.如權利要求1所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述步驟s1根據實時交通數據采集和歷史事件分析，對交通圖像進行連續幀分析，識別圖像中的異常移動對象，并通過比對歷史圖像數據中的同類事件，提取特征進行分類，生成異常事件圖像識別結果的過程包括如下子步驟：
4.如權利要求1所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述步驟s2根據異常事件圖像識別結果，通過對圖像中的異常區域進行分割，確定事故或臨時道路封閉的位置和范圍，并根據事件的空間布局對影響區域進行邊界劃定，生成事件區域信息的過程包括如下子步驟：
5.如權利要求4所述的基于人工智能的輔助駕駛方法，其特征在于，所述步驟s3根據所述事件區域信息，采用隨機森林算法...
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