[发明专利]基于车辆周边情况实现自动控制车速方法

说明书

本发明公开了一种基于车辆周边情况实现自动控制车速方法，通过车辆顶部正前方设置的摄像头采集车辆所处的当前路况信息，获取车辆的当前车速信息，并通过在车辆两侧安装辅助测速探头检测两边车辆相对于本车的相对速度，在检测到当前路况信息复杂且相对速度大于设定速度阈值时，控制车辆降速，在检测到当前路况信息简单且相对速度小于或者等于设定速度阈值时，控制车辆提速，以实现车辆速度的自动控制，提高车辆速度控制过程中的灵活性。且具有智能化、科技感、操作方便快捷等优势，同时还可以避免车辆在驾驶过程中往往由于车速较高导致不安全事故的发生。

技术领域

本发明涉及智能汽车技术领域，尤其涉及一种基于车辆周边情况实现自动控制车速方法。

背景技术

随着经济高速发展，在车辆内部往往设有辅助设备，辅助设备中安装了sim卡和GPS模块的等智能模块，以定位获取位置信息和上传车辆当前数据信息到服务端，进行一些针对当前车辆的智能化辅助，可以通知服务端当前车辆已发车、支付宝收费等。在驾驶汽车的过程中，汽车只能依据驾驶员预先设定的速度行驶，如需要改变行驶速度则需要驾驶员通过控制油门或者刹车的方式实现，容易导致汽车行驶速度控制方案的灵活性低。

发明内容

针对以上问题，本发明提出一种基于车辆周边情况实现自动控制车速方法。

为实现本发明的目的，提供一种基于车辆周边情况实现自动控制车速方法，包括如下步骤：

S10，通过车辆顶部正前方设置的摄像头采集车辆所处的当前路况信息；

S20，获取车辆的当前车速信息，并通过在车辆两侧安装辅助测速探头检测两边车辆相对于本车的相对速度；

S30，在检测到当前路况信息复杂且相对速度大于设定速度阈值时，控制车辆降速；在检测到当前路况信息简单且相对速度小于或者等于设定速度阈值时，控制车辆提速。

在一个实施例中，在步骤S30之前，还包括：

采集多张包括多辆车或交通事故场景的图片，标注各个图片的复杂等级，将采集得到的图片划分为训练集和测试集，采用深度学习分类算法训练所述训练集，得到用于识别车辆驾驶图片复杂等级的初始识别模型，在初始识别模型通过测试集的测试后，得到复杂等级识别模型；

获取车辆实际行车过程中的车辆驾驶图片，将车辆驾驶图片输入复杂等级识别模型，得到车辆驾驶图片对应的复杂级别，若复杂级别高于设定级别，则判定当前路况信息复杂，若复杂级别不高于设定级别，则判定当前路况信息简单。

在一个实施例中，控制车辆降速包括：

控制车辆的车速降低第一设定比例。

在一个实施例中，控制车辆提速包括：

控制车辆的车速提高第二设定比例。

上述基于车辆周边情况实现自动控制车速方法，通过车辆顶部正前方设置的摄像头采集车辆所处的当前路况信息，获取车辆的当前车速信息，并通过在车辆两侧安装辅助测速探头检测两边车辆相对于本车的相对速度，在检测到当前路况信息复杂且相对速度大于设定速度阈值时，控制车辆降速，在检测到当前路况信息简单且相对速度小于或者等于设定速度阈值时，控制车辆提速，以实现车辆速度的自动控制，提高车辆速度控制过程中的灵活性。且具有智能化、科技感、操作方便快捷等优势，同时还可以避免车辆在驾驶过程中往往由于车速较高导致不安全事故的发生。

附图说明

图1是一个实施例的基于车辆周边情况实现自动控制车速方法流程图；

图2是一个实施例的基于车辆周边情况实现自动控制车速系统结构示意图；

图3是一个实施例的基于车辆周边情况实现自动控制车速系统工作过程示意图。

具体实施方式