[发明专利]基于视频实时分析的智能主动安全辅助驾驶系统及方法在审

专利信息
申请号: 201910269061.0 申请日: 2019-04-04
公开(公告)号: CN109866686A 公开(公告)日: 2019-06-11
发明(设计)人: 不公告发明人 申请(专利权)人: 王天使
主分类号: B60R1/00 分类号: B60R1/00;B60Q9/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 610500 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 视频 实时采集 危险评估 辅助驾驶系统 视频处理模块 图像处理中心 语音显示模块 实时分析 识别系统 主动安全 学习神经网络 灰度化处理 驾驶员行为 可视化处理 安全提供 车辆外部 发生危险 高效可靠 技术支持 生命财产 实时显示 视频数据 图像处理 危险因素 行为规则 语音提示 智能 闯红灯 低功耗 超速 评估 数字化 微机 压缩 分析
【权利要求书】:

1.基于视频实时分析的智能主动安全辅助驾驶系统及方法,其特征在于,包括连接的视频实时采集模块、视频处理模块、识别系统、驾驶员行为识别系统、危险评估系统、高性能图像处理中心、语音显示模块,其中:

S1. 视频实时采集模块包括4个获取车辆外部情况和1个获取驾驶员行为的可调控红外摄像头,其中4个获取车辆外部情况的摄像头,有两个分别安装在左右后视镜上,另外两个分别安装在车辆前脸及后尾门;1个获取驾驶员行为的摄像头安装在驾驶员左前方,朝向驾驶员方向,采集驾驶员行为视频流;

S2. 视频处理模块实时获取5路视频流,按需对各路视频进行压缩,或对视频做灰度化处理;

S3. 识别系统包括车辆外部危险因素识别模块、驾驶员行为识别模块:车辆外部危险因素识别模块采用深度学习神经网络,结合预训练模型,对采集车辆外部的4路视频流中的人、车、交通灯、交通标线进行识别;驾驶员行为识别系统根据主驾驶位左前方的摄像头采集的视频流,采用神经网络与图像处理技术,对驾驶员双手是否抓紧方向盘、是否瞌睡、是否玩手机、左顾右盼进行行为识别;

S4. 高性能图像处理中心采用低功耗、高算力的图像处理微机,为视频处理模块、识别系统、危险评估系统提供强有力的硬件支撑,并连接视频实时采集模块和语音显示模块;

S5. 危险评估系统根据车辆外部危险因素识别模块和驾驶员行为识别模块的分析结果,对可能发生危险、超速、闯红灯的行为规则进行评估,行为规则采用神经网络对知识进行存储,并结合神经网络推理模型分析出评估的结果;

S6. 语音显示模块根据危险评估系统的结果,并对结果进行可视化处理,实时显示并通过语音提示驾驶员。

2.根据权利要求1所述的基于视频实时分析的智能主动安全辅助驾驶系统及方法,其特征在于:所述的视频实时采集模块包括4个获取车辆外部情况和1个获取驾驶员行为的可调控红外摄像头,其中4个获取车辆外部情况的摄像头,有两个分别安装在左右后视镜上,另外两个安装在前后挡风玻璃上;1个获取驾驶员行为的摄像头安装在驾驶员左前方,朝向驾驶员方向,采集驾驶员行为视频流;实时获取车辆外部四个方向的视频流,以及采集的驾驶员实时视频流,为视频处理模块输入车辆内外的视频流数据。

3.根据权利要求1或2所述的基于视频实时分析的智能主动安全辅助驾驶系统及方法,其特征在于:所述的视频处理模块根据识别系统的功能,按需压缩、灰度化视频数据。

4.根据权利要求1所述的基于视频实时分析的智能主动安全辅助驾驶系统及方法,其特征在于:所述的识别系统包括车辆外部危险因素识别模块、驾驶员行为识别模块:车辆外部危险因素识别模块采用深度学习神经网络,结合预训练模型,对获取车辆外部的4路视频流中的人、车、交通灯、交通标线进行识别;驾驶员行为识别系统根据对驾驶员采集的视频流,采用神经网络与图像处理技术,对驾驶员双手是否抓紧方向盘、是否瞌睡、是否玩手机、左顾右盼进行行为识别;对识别的结果进行结构化处理。

5.根据权利要求1所述的基于视频实时分析的智能主动安全辅助驾驶系统及方法,其特征在于:所述的危险评估系统根据识别系统的分析结果,对可能发生危险、超速、闯红灯的行为规则进行评估,行为规则采用神经网络对知识进行存储,并结合神经网络推理模型分析出评估的结果。

6.根据权利要求1所述的基于视频实时分析的智能主动安全辅助驾驶系统及方法,其特征在于:所述的高性能图像处理中心采用低功耗、高算力的图像处理微机,为视频处理模块、识别系统、危险评估系统提供强有力的硬件支撑,并连接视频实时采集模块和语音显示模块。

7.根据权利要求1或6所述的基于视频实时分析的智能主动安全辅助驾驶系统及方法,其特征在于:所述的语音显示模块根据危险评估系统的结果,并对结果进行可视化处理,实时显示并通过语音提示驾驶员。

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