CN109484411A - 一种基于大数据的车辆行驶状态检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于大数据的车辆行驶状态检测方法，所述方法包括，车辆进入行驶道路以后，启动车辆状态检测模块，检测车辆当前状态，若检测出车辆当前为正常行驶状态，则继续启动路面检测模块，检测当前车辆所处路面情况，根据不同路面情况作出行驶提示，若检测出车辆当前为非正常行驶状态，则启动车辆自检测模块，检测当前车辆自身状态，根据不同位置的状态作出预警提示，实时显示所述行驶提示以及预警提示，供驾驶人员作出应对意外情况的参考，根据本发明的方案，能够保证车辆驾驶人员在疲劳驾驶或者注意力不集中时，最大限度的降低由于车辆的失控造成的事故率。

Description

一种基于大数据的车辆行驶状态检测方法

技术领域

本发明涉及车辆监控领域，具体涉及一种基于大数据的车辆行驶状态检测方法。

背景技术

车辆已经成为人们出行的一种重要的交通工具之一，然而在现实生活中，车辆的安全行驶成为研究的重要内容，驾驶人员在驾驶车辆时，有时候由于长时间驾驶或者由于注意力不集中，没有能够及时了解当前路面状况信息，在通过路口时，没有及时注意到红绿灯或者行人，造成意外事故出现，然而现在还没有一个很好的方案解决上述问题，因此，本发明提供了一种基于大数据的车辆行驶状态检测方法。

发明内容

本发明提供一种基于大数据的车辆状态检测方法，能够保证车辆驾驶人员在疲劳驾驶或者注意力不集中时，最大限度的降低由于车辆的失控造成的事故率。

根据本发明的一个实施例，本发明提供一种基于大数据的车辆行驶状态检测方法，所述方法包括，

S1、车辆进入行驶道路以后，启动车辆状态检测模块，检测车辆当前状态，其中，所述车辆当前状态包括正常行驶状态、非正常状态；

S2、若检测出车辆当前为正常行驶状态，则继续启动路面检测模块，检测当前车辆所处路面情况，根据不同路面情况作出行驶提示；

S3、若检测出车辆当前为非正常行驶状态，则启动车辆自检测模块，检测当前车辆自身状态，根据不同位置的状态作出预警提示；

S4、实时显示所述行驶提示以及预警提示，供驾驶人员作出应对意外情况的参考。

优选的，所述步骤S1中的正常行驶状态为车辆在行驶中速度波动较小，没有发生突然停止或者突然转向；所述非正常状态为车辆行驶中出现突然刹车或者突然转向或者车辆突然抖动。

优选的，所述步骤S2启动路面检测模块后，还包括如下步骤，

S21、检测当前路面数据，判断是否将进入路口，若是，则进入步骤S22，否则，检测当前车辆是否越线行驶，并将实时检测结果在仪表盘中进行显示；

S22、启动视频采集模块，所述视频采集模块包括第一视频采集模块，所述第一视频采集模块实时采集路口中是否有红绿灯进行道路指示，若有，则采集红绿灯图像内容，若为红灯，则提醒驾驶人员停车，若为绿灯，则进入步骤S23；

S23、所述视频采集模块还包括第二视频采集模块，所述第二视频采集模块检测车辆当前路口的前方是否有障碍物信息或者行人，若检测到有障碍物或者有行人进入辐射范围，则提醒驾驶人员采取降低车速或者停止车辆直至障碍物消失或者行人离开，其中，所述第二视频采集模块的采集范围为车辆大灯的左右角度辐射范围。

优选的，所述步骤S3中检测车辆为非正常行驶状态，还包括如下步骤，立即启动车辆检测模块，判断车辆是否发生碰撞，或者车辆是否遭受外力作用，若是，则检测当前车辆发生碰撞或者遭受外力作用的位置以及程度，否则，启动车辆自身检测模块，检测车辆发动机状态、轮胎状态以及油箱状态，将检测的结果实时发送至车辆报警装置，并向驾驶人员实时显示检测结果。

优选的，所述检测当前路面数据，判断是否进入路口，还包括，所述路面检测模块通过车载GPS模块或者北斗定位模块获取车辆当前的车速和车辆的当前位置。

优选的，所述第一视频采集模块采集模块采集红绿灯图像内容包括绿灯时长、红灯时长以及当前时间所在红绿灯周期的位置。

优选的，所述第二视频采集模块检测当前车辆路口前方是否有障碍物，包括检测车辆即将进入路口时，前方是否有车辆，若障碍物为其他车辆，则提示保持与前方车辆的距离。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明基于大数据的车辆状态检测方法一实施例。

具体实施方式

以下结合说明书附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明，并且在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

根据本发明的一个实施例，本发明提供一种基于大数据的车辆行驶状态检测方法，所述方法包括，

S1、车辆进入行驶道路以后，启动车辆状态检测模块，检测车辆当前状态，其中，所述车辆当前状态包括正常行驶状态、非正常状态；

在本发明的实施例中，主要是检测车辆在道路上进行行驶时进行安全检测，比如，车辆刚刚从车库开出来或者车辆本来就停在路边，再次启动后重新上路的，此时对车辆的行驶过程中进行的安全检测属于本发明需要保护的内容。

在本发明中，车辆状态检测模块的启动主要通过两种方式进行，一种是人为方式，即通过驾驶员直接启动，另外一种是自动启动，该启动方式为车辆开启后，车辆中设置语音提示模块，提示驾驶人员是否进行车辆状态检测，若驾驶人员在设定时间中没有选择，且此时车辆处于行驶状态，则自动启动车辆状态检测。

车辆在道路中行驶状态主要为正常行驶状态和非正常行驶状态，在本发明中，车辆如果遇到红绿灯或者限速或者意外情况车辆自行降速或者停车，也被认为是正常行驶状态，因为，此时的车辆并没有受到外来因素或者自身故障因素造成车辆处于非正常状态，本文的非正常状态，即为车辆发生碰撞，或者突然紧急刹车或者突然方向盘转向，因此，在本发明中，正常行驶状态为车辆在行驶中速度波动较小，没有发生突然停止或者突然转向；所述非正常状态为车辆行驶中出现突然刹车或者突然转向或者车辆突然抖动。

车辆进入路面正常行驶，并启动车辆状态检测模块以后，即实时进行车辆当前状态的检测，该检测的过程为如下：

S2、若检测出车辆当前为正常行驶状态，则继续启动路面检测模块，检测当前车辆所处路面情况，根据不同路面情况作出行驶提示；

所述步骤S2启动路面检测模块后，还包括如下步骤，

S21、检测当前路面数据，判断是否将进入路口，若是，则进入步骤S22，否则，检测当前车辆是否越线行驶，并将实时检测结果在仪表盘中进行显示；

在本发明的实施例中，所述路面检测模块通过车载GPS模块或者北斗定位模块获取车辆当前的车速和车辆的当前位置，在现有的车辆中一般都内置有导航系统，或者通过手机也可以连接到导航地图中，在导航系统或者导航地图中都可以获取到当前的路口信息，因此，在本发明的实施例中，路面检测模块通过车辆自带的导航地图或者与驾驶人员的手机通过蓝牙方式连接，进行路面检测。

S22、启动视频采集模块，所述视频采集模块包括第一视频采集模块，所述第一视频采集模块实时采集路口中是否有红绿灯进行道路指示，若有，则采集红绿灯图像内容，若为红灯，则提醒驾驶人员停车，若为绿灯，则进入步骤S23；

在本发明的实施例中，车辆在道路上行驶的过程中，会遇到路口，而路口又是车辆行驶出现危险事故的高发地，因此，在车辆行驶过程中，一方面要检测车辆进入路口时是否有红绿灯进行道路指示，因此，采集红绿灯信息成为本发明进行发明创新的一个部分，同时，采集到红绿灯信息后，并不能保证通过路口就是安全的，因此，还需要进行路口如人行横道是否有行人即将通过，或者是否有其他车辆进入，都是需要避开的。因此，在本发明中，所述第一视频采集模块采集模块采集红绿灯图像内容包括绿灯时长、红灯时长以及当前时间所在红绿灯周期的位置。

S23、所述视频采集模块还包括第二视频采集模块，所述第二视频采集模块检测车辆当前路口的前方是否有障碍物信息或者行人，若检测到有障碍物或者有行人进入辐射范围，则提醒驾驶人员采取降低车速或者停止车辆直至障碍物消失或者行人离开，其中，所述第二视频采集模块的采集范围为车辆大灯的左右角度辐射范围。

在本发明的实施例中，如果实际是绿灯亮起时，而人行横道上还有行人即将过马路，此时如果车辆如果加速通过则很可能造成交通事故，因此，在本发明中，设置车辆前方视野检测范围，该范围一般设置为左前门与右前方的中间弧度范围，通常的车辆大灯射出来后，两个大灯的左右两侧的扇形范围很好的涵盖了车辆左右前方可能处于危险的范围区间，因此，在本发明中，将第二视频采集模块的视野采集范围为与汽车车辆的大灯射出的左右射线范围。

所述第二视频采集模块检测当前车辆路口前方是否有障碍物，包括检测车辆即将进入路口时，前方是否有车辆，若障碍物为其他车辆，则提示保持与前方车辆的距离。

S3、若检测出车辆当前为非正常行驶状态，则启动车辆自检测模块，检测当前车辆自身状态，根据不同位置的状态作出预警提示；

所述步骤S3中检测车辆为非正常行驶状态，还包括如下步骤，立即启动车辆检测模块，判断车辆是否发生碰撞，或者车辆是否遭受外力作用，若是，则检测当前车辆发生碰撞或者遭受外力作用的位置以及程度，否则，启动车辆自身检测模块，检测车辆发动机状态、轮胎状态以及油箱状态，将检测的结果实时发送至车辆报警装置，并向驾驶人员实时显示检测结果。

S4、实时显示所述行驶提示以及预警提示，供驾驶人员作出应对意外情况的参考。

对于本领域技术人员而言，显然本发明实施例不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明实施例的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明实施例。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明实施例的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明实施例内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统、装置或终端权利要求中陈述的多个单元、模块或装置也可以由同一个单元、模块或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施方式仅用以说明本发明实施例的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施方式对本发明实施例进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明实施例的技术方案进行修改或等同替换都不应脱离本发明实施例的技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于大数据的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，

S1、车辆进入行驶道路以后，启动车辆状态检测模块，检测车辆当前状态，其中，所述车辆当前状态包括正常行驶状态、非正常状态；

S2、若检测出车辆当前为正常行驶状态，则继续启动路面检测模块，检测当前车辆所处路面情况，根据不同路面情况作出行驶提示；

S3、若检测出车辆当前为非正常行驶状态，则启动车辆自检测模块，检测当前车辆自身状态，根据不同位置的状态作出预警提示；

S4、实时显示所述行驶提示以及预警提示，供驾驶人员作出应对意外情况的参考。

2.根据权利要求1所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，所述步骤S1中的正常行驶状态为车辆在行驶中速度波动较小，没有发生突然停止或者突然转向；所述非正常状态为车辆行驶中出现突然刹车或者突然转向或者车辆突然抖动。

3.根据权利要求1所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，所述步骤S2启动路面检测模块后，还包括如下步骤，

S21、检测当前路面数据，判断是否将进入路口，若是，则进入步骤S22，否则，检测当前车辆是否越线行驶，并将实时检测结果在仪表盘中进行显示；

S22、启动视频采集模块，所述视频采集模块包括第一视频采集模块，所述第一视频采集模块实时采集路口中是否有红绿灯进行道路指示，若有，则采集红绿灯图像内容，若为红灯，则提醒驾驶人员停车，若为绿灯，则进入步骤S23；

S23、所述视频采集模块还包括第二视频采集模块，所述第二视频采集模块检测车辆当前路口的前方是否有障碍物信息或者行人，若检测到有障碍物或者有行人进入辐射范围，则提醒驾驶人员采取降低车速或者停止车辆直至障碍物消失或者行人离开，其中，所述第二视频采集模块的采集范围为车辆大灯的左右角度辐射范围。

4.根据权利要求2所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，所述步骤S3中检测车辆为非正常行驶状态，还包括如下步骤，立即启动车辆检测模块，判断车辆是否发生碰撞，或者车辆是否遭受外力作用，若是，则检测当前车辆发生碰撞或者遭受外力作用的位置以及程度，否则，启动车辆自身检测模块，检测车辆发动机状态、轮胎状态以及油箱状态，将检测的结果实时发送至车辆报警装置，并向驾驶人员实时显示检测结果。

5.根据权利要求3所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，所述检测当前路面数据，判断是否进入路口，还包括，所述路面检测模块通过车载GPS模块或者北斗定位模块获取车辆当前的车速和车辆的当前位置。

6.根据权利要求3所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，所述第一视频采集模块采集模块采集红绿灯图像内容包括绿灯时长、红灯时长以及当前时间所在红绿灯周期的位置。

7.根据权利要求3所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，所述第二视频采集模块检测当前车辆路口前方是否有障碍物，包括检测车辆即将进入路口时，前方是否有车辆，若障碍物为其他车辆，则提示保持与前方车辆的距离。