[发明专利]车辆行为预警方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种车辆行为预警方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取第一场景中车辆行驶的第一图像序列，将第一图像序列输入预先训练的预警模型，得到危险评估值；根据危险评估值，得到车辆的预警类型；通过人机协同方式获取用户的反馈信息，当预警类型与反馈信息不匹配时，根据危险评估值，生成第一图像序列对应的标签值；根据第一图像序列以及标签值，对预警模型进行修正，利用修正后的预警模型对车辆行为进行预警。采用本方法能够解决车辆行为预警模型场景迁移性差，误差大，使用效率低的问题。

技术领域

本申请涉及车辆安全驾驶技术领域，特别是涉及一种车辆行为预警方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着社会经济的快速发展，汽车已全面进入我们的日常生活，由汽车带来的安全隐患也极速增大。由于人为主动安全控制受多种自身和外界不可控干扰因素影响，精度低安全风险大。随着人们的物质基础提高和知识文化水平提升，人们更加重视和追求驾乘的安全性和舒适性，因此，为了有效降低或消除由人为因素和复杂的交通因素所造成的行车安全事故，车辆驾驶危险预警技术变得十分有必要。

现有的车辆行为预警通常是在车辆中预设一个固定的预警模型。这种技术的缺点在于，预设的预警系统投入到实际使用中时，模型的使用场景不能自动迁移到新的使用场景，预警系统存在场景迁移性差，误差大，使用效率低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决车辆行为预警模型场景迁移性差，误差大，使用效率低的问题的车辆行为预警方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种车辆行为预警方法，所述方法包括：

获取第一场景中车辆行驶的第一图像序列，将所述第一图像序列输入预先训练的预警模型，得到危险评估值；所述预警模型是通过第二场景中获取的第二图像序列作为样本训练得到；

根据所述危险评估值，得到车辆的预警类型；

通过人机协同方式获取用户的反馈信息，当所述预警类型与所述反馈信息不匹配时，根据所述危险评估值，生成所述第一图像序列对应的标签值；

根据所述第一图像序列以及所述标签值，对所述预警模型进行修正，利用所述修正后的预警模型对车辆行为进行预警。

在其中一个实施例中，还包括：获取第一场景中车辆行驶的第一图像序列；所述第一图像序列是按照设定步长从拍摄的视频数据中采集得到的。

在其中一个实施例中，还包括：所述预警模型为神经网络模型。

在其中一个实施例中，还包括：从第二场景中获取第二图像序列；

采用专家打分或根据车辆当前的行驶参数，确定第二图像序列对应的样本标签；根据所述第二图像序列和所述样本标签训练得到预警模型。

在其中一个实施例中，还包括：计算预设时间内得到的危险评估值的平均值和方差；当所述平均值大于等于第一阈值，或所述平均值小于第一阈值，且所述方差大于第二阈值，得到的预警类型为报警；或者在预设时间内，采集到的所述危险评估值呈递增趋势，得到的预警类型为报警。

在其中一个实施例中，还包括：所述反馈信息包括：动作信息和不动作信息；所述报警信息与动作信息匹配；所述不报警信息与所述不动作信息匹配。

在其中一个实施例中，还包括：获取预警类型和反馈信息；若所述预警类型为报警，所述反馈信息为不动作信息，修正危险评估值为；其中表示修正后的危险评估值；表示修正之前的危险评估值；表示预设的修正值；若所述预警类型为不报警，所述反馈信息为动作信息，修正危险评估值为。

一种车辆行为预警装置，所述装置包括：

危险评估模块，用于获取第一场景中车辆行驶的第一图像序列，将所述第一图像序列输入预先训练的预警模型，得到危险评估值；