[发明专利]行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器

说明书

本发明公开了一种行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器。其中，所述提示方法包括：获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景；采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示。本发明降低了氢气运输面临的安全隐患。

技术领域

本发明涉及运输领域，具体而言，涉及一种行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器。

背景技术

氢气是一种高危险气体，不仅具有很强的易燃易爆性，还具有一定的毒性，因此我们在氢气运输的问题上一定要格外小心避免造成重大事故的发生。氢气运输面临的安全问题：1.驾驶员疲劳驾驶；2.驾驶员吸烟；3.驾驶员急刹急停；4.压力表和液压表读数异常。而针对上述安全隐患，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种行驶信息的提示方法、装置和系统，及存储介质和处理器，以降低氢气运输面临的安全隐患。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种行驶信息的提示方法，该提示方法包括：获取设置于目标车辆中的摄像头所拍摄的视频流，其中，所述摄像头用于拍摄所述目标车辆的内外场景；采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述异常图像帧表示所述目标车辆存在异常情况；在所述视频流中存在异常图像帧的情况下，则基于所述异常图像帧发送告警提示。

可选的，所述视频流包括以下至少之一：所述目标车辆内的驾驶员的视频流，所述目标车辆内的乘载人员和所述目标车辆外的周边行人的视频流，所述目标车辆的行驶状态仪表盘的视频流，所述目标车辆的运输罐状态仪表盘的视频流。

可选的，若所述视频流为所述目标车辆内的驾驶员的视频流，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，包括：使用第一模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的驾驶人员处于疲劳状态。

可选的，若所述视频流为所述目标车辆的乘载人员和周边行人的视频流，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，包括：使用第二模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第二模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中有人员存在预设行为，所述预设行为至少包括吸烟行为。

可选的，若所述视频流为所述目标车辆的行驶状态仪表的视频流，且所述行驶状态仪表包括至少以下任一：车辆加速度表、车辆速度表，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧包括：使用第三模型对所述视频流进行分析，确定所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第三模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的车辆加速度表的读数超过第一阈值和/或车辆速度表的读数的变动速率超过第二阈值。

可选的，若所述视频流为所述目标车辆的运输罐状态仪表盘的视频流，且所述运输罐状态仪表盘包括至少以下任一：运输罐压力表、运输罐液压表，采用预设模型对所述视频流进行分析处理，确定所述视频流中是否存在异常图像帧包括：使用第四模型对所述视频流进行分析，判断所述视频流中是否存在异常图像帧，其中，所述第四模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：视频流和该视频流中的异常图像帧，所述异常图像帧中的运输罐压力表的读数超过第三阈值和/或运输罐液压表的读数超过第四阈值。