[发明专利]一种基于云端感知异常驾驶的方法及装置

说明书

本发明公开一种基于云端感知异常驾驶的方法及装置，涉及智能网联汽车安全技术领域，包括：采集异常驾驶车辆的数据，形成数据集并进行训练，得到异常驾驶AI模型；向云端上传BSM消息；将感知到的交通参与者消息发送至云端和路侧边缘计算平台，分别进行数据处理，得到第一RSM消息和第二RSM消息，并将可信度高的一者发送至待检车辆；待检车辆根据RSM消息判断是否存在与异常驾驶车辆碰撞的风险，若存在，则对驾驶员进行预警。本发明在云端利用异常驾驶AI模型快速识别异常驾驶车辆，选择第一RSM消息和第二RSM消息中可信度高的发送至待检车辆，建设成本较低，且可以全面监测车辆周围环境，有效提高车辆行驶安全。

技术领域

本发明涉及智能网联汽车安全技术领域，具体而言，涉及一种基于云端感知异常驾驶的方法及装置。

背景技术

随着国民经济的快速发展，车辆保有量不断攀升，道路上行驶的车辆数量明显增多，当车辆在道路上出现异常行为时，如：以超过最高限定车速、低于最低限定车速行驶，频繁变道，鲁莽变道，长时间跨线行驶等，极易造成交通事故，因此，对异常行驶的车辆进行安全监控至关重要。

目前，对车辆异常行为的监测手段主要包括：1)利用设置在固定位置的测速装置对通过该点的车辆速度进行监测，或者对车辆在某一段区间内的平均速度进行监测。该方法仅能实现某些特定节点车辆瞬时速度或某段区间的平均速度监测，而不能对车辆在任意位置的状态进行全面监测。2)利用设置在路侧的摄像装置对车辆是否存在异常行为进行监测，但该方法不能对所有的异常行为都进行监测。此外，目前的监测装置中，异常驾驶行为车辆周围的其他车辆无法得知此时有车辆正在异常行驶，因此无法提前做好防范工作，不利于车辆的安全驾驶。

发明内容

本发明提供一种基于云端感知异常驾驶的方法及装置，用以克服现有技术中存在的至少一个技术问题。

一方面，本发明实施例提供一种基于云端感知异常驾驶的方法，包括：

采集异常驾驶车辆的数据，形成数据集{y_i，x_i}，其中，xi是第i个特征，yi是第i个标签，i的取值为1至n，n表示样本数；

对所述数据集{y_i，x_i}进行ABC训练，得到异常驾驶AI模型F(x)，并将所述异常驾驶AI模型F(x)上传至云端；其中，所述异常驾驶AI模型F(x)的损失函数为p大于等于1；

待检车辆周期性向云端上传BSM消息；

路侧感知设备将感知到的交通参与者消息发送至云端和路侧边缘计算平台；

云端基于所述BSM消息、所述交通参与者消息和所述异常驾驶AI模型进行数据融合计算，得到第一RSM消息；

路侧边缘计算平台对接收到的所述交通参与者消息进行数据处理，得到第二RSM消息；

判断所述第一RSM消息和所述第二RSM消息的可信度，若所述第一RSM消息的可信度高于所述第二RSM消息的可信度，则通过云端将所述第一RSM消息发送至所述待检车辆；否则，通过路侧边缘计算平台将所述第二RSM消息发送至所述待检车辆；

所述待检车辆根据所述第一RSM消息或第二RSM消息判断是否存在与异常驾驶车辆碰撞的风险，若存在，则对驾驶员进行预警。

可选地，云端基于所述BSM消息、所述交通参与者消息和所述异常驾驶AI模型进行数据融合计算时，采用提升算法Boosting，通过对所述AI模型逐步做加法扩展，得到RSM消息。

可选地，所述异常驾驶车辆的数据，至少包括：行驶状态、行驶速度、车辆坐标、车辆航向角；

所述行驶状态包括逆行、违停、超速、龟速、变道。

可选地，所述路侧感知设备至少包括摄像头。