[发明专利]一种基于众包模式的抛洒物识别与预警方法及系统

说明书

一种基于众包模式的抛洒物识别及预警方法及系统，其在车端，通过行驶中的车辆采集数据，基于数据进行识别抛洒物是否存在抛洒物，并对抛洒物进行目标定位，风险评估，然后将抛洒物信息上传云端：在云端，接收到抛洒物信息后，先判断同位置是否存在已记录抛洒物信息，若没有就将抛洒物信息记录为新发现的抛洒物信息，若有就与已记录的抛洒物信息融合，并更新抛洒物信息，最后向终端推送抛洒物预警信息。本发明是采用众包模式，基于大量车辆的众包数据及能力，利用大量车辆的车载多传感器数据进行抛洒物识别，并通过与云端信息的协同，实现道路上精确位置的抛洒物信息的迭代更新与发布，这样可以提高对道路抛洒物的精准识别与预警，降低成本，提高道路行驶的安全性。

技术领域

本发明用于机器视觉和智慧交通领域，具体涉及基于众包模式的道路抛洒物识别与预警方法、系统。

背景技术

近年来随着我国经济的快速发展，交通运输发展迅速，全国公路总里程已达528万公里，全国机动车保有量已达4.02亿辆，交通安全形势日益严峻。行车安全已成为人们出行途中关注的重点问题，其中道路抛洒物（抛洒物又称散落物是指遗落在公路上的废弃或遗落的轮胎、钢材、水泥、砂石、纸箱、木块、宠物等妨碍驾驶安全的路面遮挡物）导致的车辆安全事故频繁发生。道路抛洒物对车辆的安全行驶带来了极大的风险，威胁着司乘人员的生命和财产安全。那么如何快速、准确地识别道路上的抛洒物、发布预警信息并及时排除风险隐患，从而保障道路安全畅通已成为道路安全领域的重要问题。

通过梳理现有的相关研究与技术方案，发现在道路抛洒物检测的领域已有部分成果。在中国专利“基于机器视觉的路面抛洒物检测方法”（专利号：CN 111339824 A）中，通过获取视频中的每一帧图像，利用高斯混合模型实现运动目标与背景分离并形成强化后的运动目标图像，然后基于YOLO v3实现对路面抛洒物区域的框选。该专利在一定程度上能够提高抛洒物检测的准确度，但单一的图像处理技术仍然存因光照阴影、天气条件等原因导致的对抛洒物误判、漏判；同时采用固定摄像头对路段抛洒物检测，存在公路抛洒物检测覆盖不够全面的缺陷。另外，在中国专利“一种路面抛洒物预警方法、装置和存储介质”（专利号：CN 114512006 A）中，根据本车激光雷达与摄像头感知前车抛洒物的运动轨迹并调整本车行驶策略以保障本车行驶安全。虽然增加了基于激光雷达与摄像头的抛洒物运动轨迹的识别方法，但其实现过程中先利用雷达数据判断是否存在抛洒物以及抛洒物的体积，再利用视频数据判断抛洒物运动轨迹，存在雷达数据判断错误会引起整个方法失败的缺陷，且未充分利用雷达数据和视频数据融合后的信息。以上两个专利（以及类似的专利）还存在对抛洒物所处位置和影响范围不明确等缺陷。一般而言抛洒物会停留在确定的车道上，并对相应的车道及临近车道产生通行影响，因此抛洒物会产生一个横向（垂直于车道延伸方向）和纵向（平行于车道延伸方向）的影响范围，对于抛洒物的位置及影响显然应该定位到车道级别，单一的描述道路有抛洒物已显得信息不够充分。当前随着车辆的智能化发展，车辆搭载的传感器越来越多，如何利用车载多传感器数据进行抛洒物识别是一个新的方向和思路，同时基于大量车辆的众包数据及能力可降低成本。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供基于众包模式的道路抛洒物识别与预警方法、装置、存储介质、系统，利用车载多传感器数据进行抛洒物识别，同时基于大量车辆的众包数据及能力，实现道路上精确位置的抛洒物信息的迭代更新与发布，提高对道路抛洒物的精准识别与预警，降低成本。

本发明的技术方案如下：

本发明在一方面提供一种基于众包模式的道路抛洒物识别与预警方法，所述方法包括：所述方法是在车端，通过行驶中的车辆采集数据，基于数据进行识别抛洒物是否存在抛洒物，并对抛洒物进行目标定位，风险评估，然后将抛洒物信息上传云端。

在云端，接收到抛洒物信息后，先判断同位置是否存在已记录抛洒物信息，若没有就将抛洒物信息记录为新发现的抛洒物信息，若有就与已记录的抛洒物信息融合，并更新抛洒物信息，最后向终端推送抛洒物预警信息。

具体步骤如下：

在车端：步骤301，车辆在行驶中，车端进行数据采集；