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CN110379156A - 一种基于车载摄像头融合gps流速的事故车道判别方法 - Google Patents

一种基于车载摄像头融合gps流速的事故车道判别方法 Download PDF

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CN110379156A
CN110379156A CN201910389474.2A CN201910389474A CN110379156A CN 110379156 A CN110379156 A CN 110379156A CN 201910389474 A CN201910389474 A CN 201910389474A CN 110379156 A CN110379156 A CN 110379156A
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CN
China
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lane
accident
vehicle
module
flow velocity
Prior art date
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Pending
Application number
CN201910389474.2A
Other languages
English (en)
Inventor
李炎炎
杜玉龙
龙伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sichuan University
Original Assignee
Sichuan University
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Publication date
Application filed by Sichuan University filed Critical Sichuan University
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    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
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Abstract

本发明公开了一种基于车载摄像头融合GPS流速的事故车道判别方法。本发明首先利用三种事故车道判别方法来判断事故发生后占用的车道信息(利用车载前置摄像头对实时路况进行检测,以及利用车道动态浮点GPS流速判断畅通车道和事故车道),然后将这些信息传递给预警平。经人工审核后,根据车载APP传递的GPS位置信息,预警平台经过计算,对事故发生点之后100m~2000m路段范围内的后来车辆进行提醒服务。信息的提醒载体为车载APP,后方车辆APP及时语音预警,给予后方车辆驾驶员提醒,使其有充足的时间变换车道。极大程度上提高了行车安全、避免了交通拥堵和次生事故。

Description

一种基于车载摄像头融合GPS流速的事故车道判别方法
技术领域
发明属于智能交通、无人驾驶领域,主要涉及一种基于车载摄像头融合GPS流速的事故车道判别方法。
背景技术
目前的技术手段能够检测路段的通行状况,能够提前告诉用户前方路段是否出现拥堵,以便用户提前更换行车路径,避免时间的消耗,但是对于不能随意变换路线的高速公路,目前尚无技术手段告诉驾驶员前方拥堵路段具体哪条车道拥堵,哪条车道畅通,驾驶员往往行驶至事故发生点才发现拥堵,但是此时变换车道变得异常的困难且危险,并且造成事故路段更加拥堵。
由于目前尚无技术手段告知事故路段后方车辆前方车道通行状况,后车因不能及时避开此车道而造成行驶危险系数陡升,同时给前车驾驶员设置车辆事故预警标示造成极大地危险和难度。
对于未来的无人驾驶车辆,提前预知前方道路交通信息,会给无人车辆控制系统充足的时间去规划新的行车路径,同时能够将事故信息传输给平台,平台管理人员能够及时做出解决方案。
发明内容
本发明的目的:本发明是为了解决高速公路上出现交通事故时,为避免造成次生灾害和严重拥堵情况,通过车载APP 语音预警,及时的将前方拥堵车道告知后方来车,使后方来车有充足的的时间去变换车道,不必等到行驶到事发地时才紧急的改变车道,造成拥堵和次生灾害。
一种基于车载摄像头融合GPS流速的事故车道判别方法包括两种基于前置摄像头的事故车道判别方法,一种用于佐证精确地计算动态浮点GPS流速方法。
基于事故车辆自身(若事故车辆发生的事故不严重,仍能传输信息)前置摄像头判断事故车道。
基于后方车辆前置摄像头,通过判断前方车辆驾驶员设置的三角警示牌和剧烈撞击后碎片残渣来判别事故车道。
预警平台利用动态浮点GPS流速来精确畅通车到和事故阻塞车道,以达到佐证前述两种方法的检测结果,使其更加准确。
附图说明
图1为本发明的事故车道判别模块所包含的三个检测方法。
图2为本发明的预警平台功能原理。
图3为本发明的事故车道判断流程图。
具体实施方式
步骤1:如图3,当后台通过动态的浮点GPS流速检测某一路段出现拥挤时,开始准备收集现场的相关路况信息。
步骤2:如图1,收集路况信息主要来自三个模块,首先通过事故车辆自身(若事故车辆发生的事故不严重,仍能传输信息)携带的传感器(如胎压传感器、发动机曲轴转速传感器、加速度等传感器)来检测车辆所出现的故障、事故信息,不同的传感器检测项目不一样,因此能够得到准确的事故信息,同时利用事故车辆的前置摄像头,经图像处理后判断事故车辆自身所处车道(若在应急车道则不会出现拥堵),利用车载APP将事故车辆的GPS位置信息和所处车道信息传递给预警平台。
步骤3:如图1,路况信息的收集也可以利用后方车辆的前置摄像头来提供,当前方车辆出现意外事故,紧跟而至的后方车辆可以通过前方车辆驾驶员设置的三角警示牌来判断事故车道(前方事故车辆事故不严重),也可以检测剧烈撞击后碎片残渣散落到的多个车道(严重交通事故,多个车道通行受阻),同样利用车载APP将本车的GPS位置信息和事故车辆所处车道信息传递给预警平台(平台根据当前车辆车速大致估计事故车辆的位置信息)。
步骤4:如图3,在收集到的大致事故车道数据后,如图1,利用GPS车道流速判断模块中GPS的精确定位,计算仍然畅通的车道以及出现空白GPS点的车道(事故发生点的前后两段距离因为其他车辆的避让必定不会有车辆的GPS信号出现)。
将三种检测方法检测到的数据整合在一起传输给预警平台。
步骤5:预警平台通过APP所传递的位置信息和车道信息以及事故信息,同时还有平台利用GPS精确计算得到的畅通车道和空白GPS路段信息,再通过人工审核现场传回来的事故照片,极其精确地判断出畅通车的和拥堵车道,最后决定是否传输相应的预警信息给事故车后方车辆。
步骤6:一旦确定需要进行预警信息的传递,预警平台会对接受信息车辆与事故车辆进行实时的距离计算,在100m~2000m范围内的后方来车进行预警信息传输(小于100m时,驾驶员可以自己判断路况,超过2000m的车辆不必提前变换车道)。
步骤7:预警平台将相应的信息传递给后方车辆的车载APP终端,APP将所得信息进行语音播报和距离(距离事故车的距离)提醒;此外,预警平台也会将相应的预警信息在高速公路的信息显示屏上显示播放,以提醒那些没有安装相应的车载APP汽车驾驶员,同时将相应的事故信息及时的传递给相关的交通管理部门,便于交通警察及时的赶往现场处理,即使疏通道路。

Claims (2)

1.一种基于车载摄像头融合GPS流速的事故车道判别方法,其特征在于:事故车道判别模块和各判别方法间相互融合的方法;
根据权利要求1所述事故车道判别模块,其特征包括:通过事故车辆自身判断事故车道模块、通过后方来车判断事故车道模块、GPS车道流速判断模块;
1)所述通过事故车辆自身判断事故车道模块以及通过后方来车判断事故车道模块特征在于:利用前置摄像头经图像处理判断事故车辆所占车道的方法;
2)所述利用GPS车道流速判断模块其特征在于:依据权利要求2的另外两种判断方法得到的数据,再根据算法计算畅通车道的平均车速和GPS空白点车道。
2.根据权利要求1所述各判别模块间相互融合的方法,其特征在于:各种判别模块所得数据的相互融合计算;
所述融合计算方法,主要在于系统能够根据不同车辆传回来的数据(事故车辆、后方车辆)大致计算畅通车道和阻塞车道,在此基础上,根据GPS车道流速判断模块来佐证上述数据的可靠性。
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