[发明专利]农村公路超视距风险点安全监测预警方法及其系统

说明书

本申请公开了一种农村公路超视距风险点安全监测预警方法及其系统，其获取由激光雷达提供的回波探测信号和由摄像头提供的探测图像；采用基于深度学习的人工智能技术，以回波探测信号和探测图像双重检测的方式，挖掘所述回波探测信号和所述探测图像中关于农村公路上的对向来车的隐含特征关联信息，以此关联特征信息来准确地进行对向来车检测预警。这样，可以提高对于对向来车检测的精准度，进而避免农村公路的交通事故，保证司机行驶的安全性。

技术领域

本申请涉及智能化预警技术领域，且更为具体地，涉及一种农村公路超视距风险点安全监测预警方法及其系统。

背景技术

农村公路地形复杂，路窄、坡陡、弯道多、车辆遇到弯道时，司机对前方交通状况缺乏足够的了解，短暂的应变时间会使司机发生误判从而导致交通事故。虽然交通公路管理部门设立了多种多样的提示标语与警示标志，像常规的广角镜、标志牌等，但预防交通事故的效果还是不够理想。

因此，期待一种农村公路超视距风险点安全监测预警方案，其能够及时地提醒司机谨慎驾驶，起到超视距预警的作用。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种农村公路超视距风险点安全监测预警方法及其系统，其获取由激光雷达提供的回波探测信号和由摄像头提供的探测图像；采用基于深度学习的人工智能技术，以回波探测信号和探测图像双重检测的方式，挖掘所述回波探测信号和所述探测图像中关于农村公路上的对向来车的隐含特征关联信息，以此关联特征信息来准确地进行对向来车检测预警。这样，可以提高对于对向来车检测的精准度，进而避免农村公路的交通事故，保证司机行驶的安全性。

根据本申请的一个方面，提供了一种农村公路超视距风险点安全监测预警方法，其包括以下步骤：

S110：获取由激光雷达提供的回波探测信号和由摄像头提供的探测图像，其中，所述激光雷达和所述摄像头可通信地连接于LED显示屏；

S120：将所述探测图像通过使用空间注意力机制的卷积神经网络模型以得到图像探测特征图；

S130：将所述回波探测信号通过使用通道注意力机制的卷积神经网络模型以得到回波探测特征图；

S140：融合所述图像探测特征图和所述回波探测特征图以得到分类特征图；

S150：将所述分类特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否产生对向来车预警提示；

S160：在所述LED显示屏，显示所述分类结果。

在上述农村公路超视距风险点安全监测预警方法中，所述将所述探测图像通过使用空间注意力机制的卷积神经网络模型以得到图像探测特征图，包括：使用所述使用空间注意力机制的卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述探测图像进行深度卷积编码以得到探测卷积特征图；将所述探测卷积特征图输入所述使用空间注意力机制的卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到空间注意力图；将所述空间注意力图通过Softmax激活函数以得到空间注意力特征图；以及，计算所述空间注意力特征图和所述探测卷积特征图的按位置点乘以得到所述图像探测特征图。

在上述农村公路超视距风险点安全监测预警方法中，所述将所述回波探测信号通过使用通道注意力机制的卷积神经网络模型以得到回波探测特征图，包括：将所述回波探测信号输入所述使用通道注意力机制的卷积神经网络模型的多层卷积层以得到回波探测卷积特征图；计算所述回波探测卷积特征图的沿通道维度的各个特征矩阵的全局均值以得到通道特征向量；将所述通道特征向量输入Sigmoid激活函数以得到通道注意力权重向量；以及，以所述通道注意力权重向量中各个位置的特征值作为权重分别对所述回波探测卷积特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行加权以得到所述回波探测特征图。