CN114228614B - 一种车辆报警方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种车辆报警方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、车联网、自动驾驶、目标检测等领域。具体实现方案为：第一车辆基于红外摄像头进行图像采集，得到所述第一车辆行驶过程中的多个图像帧，所述多个图像帧中包括与所述第一车辆行驶区域相邻的第二车辆；所述第一车辆基于车载系统对所述多个图像帧进行图像预处理，得到所述多个图像帧中包括所述第二车辆的前景图像；所述第一车辆基于所述车载系统对所述前景图像进行目标检测，识别出所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离满足报警条件的情况下进行车辆报警。采用本公开，可以提高驾驶安全。

Description

一种车辆报警方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、车联网、自动驾驶、目标检测等领域。

背景技术

车辆在行驶过程中，如果遇到雨天、雪天、沙尘暴天、夜晚行车等不利的环境条件，会影响驾驶员的判断，若车辆之间不能保持安全车距，很容易发生车辆追尾、碰撞等交通事故，从而带来驾驶安全隐患。

发明内容

本公开提供了一种车辆报警方法、装置、电子设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种车辆报警方法，包括：

第一车辆基于红外摄像头进行图像采集，得到所述第一车辆行驶过程中的多个图像帧，所述多个图像帧中包括与所述第一车辆行驶区域相邻的第二车辆；

所述第一车辆基于车载系统对所述多个图像帧进行图像预处理，得到所述多个图像帧中包括所述第二车辆的前景图像；

所述第一车辆基于所述车载系统对所述前景图像进行目标检测，识别出所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离满足报警条件的情况下进行车辆报警。

根据本公开的另一方面，提供了一种车辆报警装置，包括：

采集单元，用于基于红外摄像头进行图像采集，得到所述第一车辆行驶过程中的多个图像帧，所述多个图像帧中包括与所述第一车辆行驶区域相邻的第二车辆；

图像处理单元，用于基于车载系统对所述多个图像帧进行图像预处理，得到所述多个图像帧中包括所述第二车辆的前景图像；

报警单元，用于基于所述车载系统对所述前景图像进行目标检测，识别出所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离满足报警条件的情况下进行车辆报警。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开任意一实施例所提供的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使该计算机执行本公开任意一项实施例所提供的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现本公开任意一项实施例所提供的方法。

采用本公开，第一车辆可以基于红外摄像头进行图像采集，得到该第一车辆行驶过程中的多个图像帧，该多个图像帧中包括与该第一车辆行驶区域相邻的第二车辆。该第一车辆基于车载系统对该多个图像帧进行图像预处理，得到该多个图像帧中包括该第二车辆的前景图像，该第一车辆基于该车载系统对该前景图像进行目标检测，可以识别出该第一车辆与该第二车辆之间的距离满足报警条件的情况下进行车辆报警，从而，可以提高驾驶安全。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开实施例的一图像采集及测距场景的示意图；

图2是根据本公开实施例的车辆报警方法的流程示意图；

图3是根据本公开实施例的应用示例中进行车辆报警的示意图；

图4是根据本公开实施例的车辆报警装置的组成结构示意图；

图5是用来实现本公开实施例的车辆报警方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。本文中术语“第一”、“第二”表示指代多个类似的技术用语并对其进行区分，并不是限定顺序的意思，或者限定只有两个的意思，例如，第一特征和第二特征，是指代有两类/两个特征，第一特征可以为一个或多个，第二特征也可以为一个或多个。

另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

根据本公开的实施例，图1是根据本公开实施例的一图像采集及测距场景的示意图，如图1所示，包括第一车辆101，该第一车辆101作为当前行驶车辆，也可以称之为“本车”，还包括：第二车辆102，该第二车辆102作为待检测的目标对象，也可以称之为“前车”。通过第一车辆101上内置或外置的红外摄像头110可以进行图像采集，得到包括该第二车辆102的图像帧，以便第一车辆101可以基于部署的车载系统针对图像帧进行图像预处理后，从该图像帧中识别出该第二车辆102。基于该车载系统对该前景图像进行目标检测，识别出第一车辆101与第二车辆102之间的距离D1小于等于安全距离阈值的情况下进行车辆报警。

需要指出的是，图1所示的图像采集及测距场景仅为示例，在实际应用中包括多个路段、多个车道线上的多个车辆之间前车与本车，本车与后车之间的图像采集及测距，都在本公开的保护范围之内。

根据本公开的实施例，提供了一种车辆报警方法，图2是根据本公开实施例的车辆报警方法的流程示意图，该方法可以应用于车辆报警装置，例如，该装置可以部署于终端或服务器或其它处理设备执行的情况下，可以实现车辆报警等处理。其中，终端可以为用户设备(UE，User Equipment)、移动设备、个人数字处理(PDA，Personal Digital Assistant)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该方法还可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。如图2所示，该方法应用于图1所示的第一车辆101中，包括：

S201、第一车辆基于红外摄像头进行图像采集，得到该第一车辆行驶过程中的多个图像帧，该多个图像帧中包括与该第一车辆行驶区域相邻的第二车辆。

S202、该第一车辆基于车载系统对该多个图像帧进行图像预处理，得到该多个图像帧中包括该第二车辆的前景图像。

S203、该第一车辆基于该车载系统对该前景图像进行目标检测，识别出该第一车辆与该第二车辆之间的距离满足报警条件的情况下进行车辆报警。

S201-S203的一示例中，该第一车辆可以基于红外摄像头进行图像采集，得到该第一车辆行驶过程中的多个图像帧，该多个图像帧中包括与该第一车辆行驶区域相邻的第二车辆，该第二车辆是指代含义，不是指第二个车辆，而是指代：可能与第一车辆存在行驶安全隐患的第一车辆行驶周边区域的车辆，换言之，基于红外摄像头进行图像采集可以得到车辆信息，该车辆信息是称之为“前车”的第二车辆的信息，该第一车辆是当前行驶的车辆，相对于“前车”而言称之为“本车”、或简称为当前车辆。该第二车辆是需要检测的目标对象，以判断该目标对象与该当前车辆之间的距离是否满足报警条件，如果满足该报警条件则基于该车载系统进行车辆报警，以提醒驾驶员注意驾驶安全。比如，基于车载系统对该多个图像帧进行图像预处理，得到该多个图像帧中包括该第二车辆的前景图像后，可以对该前景图像进行目标检测，识别出该第一车辆与该第二车辆之间的距离满足该报警条件的情况下发出报警提示信息，以实现车辆报警。

采用本公开，第一车辆可以基于红外摄像头进行图像采集，得到该第一车辆行驶过程中的多个图像帧，该多个图像帧中包括与该第一车辆行驶区域相邻的第二车辆。该第一车辆基于车载系统对该多个图像帧进行图像预处理，得到该多个图像帧中包括该第二车辆的前景图像，该第一车辆基于该车载系统对该前景图像进行目标检测，可以识别出该第一车辆与该第二车辆之间的距离满足报警条件的情况下进行车辆报警，从而，可以提高驾驶安全。

一实施方式中，第一车辆基于车载系统对多个图像帧进行图像预处理，得到多个图像帧中包括第二车辆的前景图像，包括：第一车辆基于该车载系统将该多个图像帧与基于背景建模得到的参考图像帧进行比对，得到第一比对结果。根据该第一比对结果，从该多个图像帧中过滤掉背景图像，得到该前景图像。采用本实施方式，考虑到当车辆周边环境不好，比如雨天、雪天、沙尘暴天、或者夜间驾驶环境不好等情况下，即便通过高清晰的红外线摄像头所采集的图像中，仍然可能包括不清晰的背景，从而影响后续的目标检测精度，可以通过第一车辆上部署的车载系统，将该多个图像帧与基于背景建模得到的参考图像帧进行比对(即以图像帧的层级进行图像预处理，以区分出前景图像)，去除不清晰的背景图像后，将包含目标对象(即第二车辆)的该前景图像提取出来，针对该前景图像进行目标检测，不仅识别度高，而且在识别出第一车辆与该第二车辆的距离满足报警条件的情况下可以及时进行车辆报警，从而，可以提高驾驶安全。

一些示例中，该第一车辆可以基于该车载系统将多个图像帧中包括目标对象(即第二车辆)的图像帧与基于背景建模得到的参考图像帧进行比对，得到该第一比对结果，从而可以根据该第一比对结果，从该多个图像帧中过滤掉背景图像，得到清晰的前景图像。

一实施方式中，第一车辆基于车载系统对多个图像帧进行图像预处理，得到多个图像帧中包括第二车辆的前景图像，包括：该第一车辆基于该车载系统从该多个图像帧中提取出目标对象所在区域的图像块；其中，该目标对象包括第二车辆。将该目标对象所在区域的图像块与基于背景建模得到的参考图像块进行比对，得到第二比对结果。根据该第二比对结果，从该多个图像帧中过滤掉背景图像，得到该前景图像。采用本实施方式，考虑到当车辆周边环境不好，比如雨天、雪天、沙尘暴天、或者夜间驾驶环境不好等情况下，即便通过高清晰的红外线摄像头所采集的图像中，仍然可能包括不清晰的背景，从而影响后续的目标检测精度，可以通过第一车辆上部署的车载系统，将该目标对象所在区域的图像块与基于背景建模得到的参考图像块进行比对(即以图像帧中图像块的层级进行图像预处理，以区分出前景图像，比上述采用图像帧的层级进行图像预处理，更为精确)，去除不清晰的背景图像后，将包含目标对象(即第二车辆)的该前景图像提取出来，针对该前景图像进行目标检测，不仅识别度高，而且在识别出第一车辆与该第二车辆的距离满足报警条件的情况下可以及时进行车辆报警，从而，可以提高驾驶安全。

一些示例中，该第一车辆可以基于该车载系统从多个图像帧中提取出包括目标对象(即第二车辆)的图像帧。从该包括目标对象的图像帧中提取出该目标对象所在区域的图像块，将该目标对象所在区域的图像块与基于背景建模得到的参考图像块进行比对，得到第二比对结果。根据该第二比对结果，从该多个图像帧中过滤掉背景图像，得到前景图像。

一实施方式中，第一车辆基于车载系统对前景图像进行目标检测，识别出第一车辆与第二车辆之间的距离满足报警条件的情况下进行车辆报警，包括：该第一车辆基于该车载系统进行目标检测，从该前景图片中识别出第二车辆。在该第一车辆与该第二车辆之间的距离小于等于安全距离阈值的情况下，满足该报警条件，该第一车辆基于该车载系统发出报警提示信息，以实现车辆报警。采用本实施方式，可以通过训练后的目标检测模型(该目标检测模型的训练样本可以是：包括夜间行车的全天候图像采集数据，进一步，还可以是：将该全天候图像采集数据经过背景建模进行图像预处理后得到的数据)对前景图像进行目标检测，以识别出第二车辆。通过单目测距可以计算出该第一车辆与该第二车辆之间的距离，在该距离小于等于安全距离阈值的情况下发出该报警提示信息，从而提高驾驶安全。

一实施方式中，还包括：第一车辆基于车载系统在预定时间内未收到针对报警提示信息的涉车制动反馈，第一车辆基于车载系统向底盘控制系统发出刹车控制指令，以通知该底盘控制系统根据该刹车控制指令自动完成涉车制动的处理。采用本实施方式，如果驾驶员收到该报警提示信息后并未做出涉车制动反馈，比如驾驶员由于疲劳驾驶忽略了该报警提示信息，第一车辆可以基于车载系统向底盘控制系统发出刹车控制指令，以通知该底盘控制系统根据该刹车控制指令自动完成涉车制动的处理，从而提高驾驶安全。

下面对上述本公开实施例提供的车辆报警方法进行示例说明。

就单目测距而言，基于车辆上内置或外置的车载摄像头，可以进行目标检测，以识别出当前车辆行驶周边的目标车辆，并根据目标车辆在图像中的大小来估算当前车辆与目标车辆之间的实际距离。

采用目前的车载摄像头，受到当前背景环境变化的干扰(如光线、夜间行驶、雨天、雪天、沙尘暴天等不利的环境干扰)，而且，目前的车载摄像头大部分只支持白天光线充足的场景，导致目标检测率低，测距的误差较大。且传统摄像头采集图像目标检测。

本应用示例中，采用基于深度学习的单目测距进行目标检测及车辆报警，提高了车辆驾驶的安全性。在车辆驾驶过程中，通过基于深度学习的单目测距，可以测量出当前车辆与前车的行驶距离，根据当前车速设定对应的安全距离阈值。当前车辆与前车的行驶距离小于等于安全距离阈值时，部署于当前车辆上的车载系统能及时进行车辆预警，并通过车载系统控制指令辅助驾驶人员及时刹车，减少了车辆追尾、碰撞等交通事故的发生。

图3是根据本公开实施例的应用示例中进行车辆报警的示意图，如图3所示，本应用示例的处理过程包括如下内容：

1)车辆上除了目前内置或外置的车载摄像头，还可以安装红外摄像头，结合车载摄像头和红外摄像头采集图像，进行全天候(白天+夜晚)的图像采集处理，以得到基于深度学习的模型(目标检测模型)训练所需要的所有目标车辆信息。

需要指出的是，通过采集大量全天候(白天+夜晚)车辆行驶图像可以构建该目标检测模型。首先利用多帧图像中一帧图像帧进行背景建模，即：将图像帧中包括该目标车辆的图像帧进行图像帧层级或者图像块层级的图像预处理，以过滤掉图像帧中的背景图像，只保留前景图像，通过多帧图像与背景建模的比对(即图像帧层级或者图像块层级的图像预处理)，可以实现初步的目标检测提取，此时目标对象所在图像区域已初步定位。在针对该目标检测模型的模型训练中，可以将采集的全天候(白天+夜晚)车辆行驶图像作为训练样本数据，也可以将该全天候(白天+夜晚)车辆行驶图像经过给图像预处理后得到的数据作为训练样本数据，经图像预处理后得到的数据由于过滤掉背景图像，是更为精确的训练样本数据，可以更好的实现模型训练，从而训练得到的该目标检测模型(如卷积神经网络模型)目标检测精度更高。在实际的模型使用中，通过上述背景建模，该目标对象(如相对于当前行驶车辆而言的“前车”)所在图像区域已初步定位，然后利用该目标检测模型进一步实现目标检测，可以大大提高目标检测效率，精准的识别出该目标对象在图像帧中的位置，从而对后续测距运算提供更为精确的数据支持，定位更准确。

2)在车辆的车载系统预装上述训练得到的该目标检测模型(如卷积神经网络模型)，在车辆行驶过程中，通过红外摄像头实时采集图像数据，输入图像到车载系统中，对采集到的图像进行图像预处理后，转换图像为灰度图像，提取出运动的目标车辆，将当前提取出来的目标车辆所在的区域图像作为输入图像，将该输入图像输入该车载系统中的目标检测模块(该目标检测模块中加载该目标检测模型)以进行实时的目标检测，可选的，可以先放入离线训练好的识别器，进一步还可以使用基于深度学习的目标检测模型识别给目标车辆，提高检测精确度。识别出目标车辆后，针对每检测出的图像中的该目标车辆(即“前车”信息)，获取到当前车辆距离“前车”的距离D1。根据当前车辆的车速计算出紧急制动需要的安全距离D2作为安全距离阈值(比如200米)。若当前车辆距离“前车”的距离D1小于等于安全距离阈值D2，则该车载系统会立即发出报警提示信息，并提醒驾驶人员采取及时刹车制动；否则，车辆正常行驶。若该车载系统发现驾驶员没有立即采取刹车制动措施，会立即发出涉车制动指令给底盘控制系统，以实现自动刹车，实现了车辆的安全驾驶，提高了驾驶员的驾驶安全，避免车辆事故发生。

采用本应用示例，可以通过基于深度学习训练得到的该目标检测模型，不断对车辆行驶的安全距离保持检测及预警。在较多场景中，比如高速驾驶人员疲劳驾驶来不及刹车，减少酒驾追尾事故，城市道路上行驶等，可以减少追尾事故，避免交通堵塞。在驾驶过程中，该方案可以满足提高车辆驾驶安全性。

根据本公开的实施例，提供了一种车辆报警装置，图4是根据本公开实施例的车辆报警装置的组成结构示意图，如图4所示，车辆报警装置400包括：采集单元401，用于基于红外摄像头进行图像采集，得到所述第一车辆行驶过程中的多个图像帧，所述多个图像帧中包括与所述第一车辆行驶区域相邻的第二车辆；图像处理单元402，用于基于车载系统对所述多个图像帧进行图像预处理，得到所述多个图像帧中包括所述第二车辆的前景图像；报警单元403，用于基于所述车载系统对所述前景图像进行目标检测，识别出所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离满足报警条件的情况下进行车辆报警。

一实施方式中，所述图像处理单元，用于将所述多个图像帧与基于背景建模得到的参考图像帧进行比对，得到第一比对结果；根据所述第一比对结果，从所述多个图像帧中过滤掉背景图像，得到所述前景图像。

一实施方式中，所述图像处理单元，用于从所述多个图像帧中提取出目标对象所在区域的图像块；其中，所述目标对象包括所述第二车辆；将所述目标对象所在区域的图像块与基于背景建模得到的参考图像块进行比对，得到第二比对结果；根据所述第二比对结果，从所述多个图像帧中过滤掉背景图像，得到所述前景图像。

一实施方式中，所述报警单元，用于对所述前景图像进行所述目标检测，从所述前景图片中识别出所述第一车辆及所述第二车辆；在所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离小于等于安全距离阈值的情况下，满足所述报警条件，发出报警提示信息。

一实施方式中，还包括指令发送单元，用于在预定时间内未收到针对所述报警提示信息的涉车制动反馈，向底盘控制系统发出刹车控制指令，以根据所述刹车控制指令自动完成涉车制动的处理。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备500的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图5所示，设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

设备500中的多个部件连接至I/O接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如车辆报警方法。例如，在一些实施例中，车辆报警方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的车辆报警方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行车辆报警方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入、或者触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (11)

1.一种车辆报警方法，包括：

第一车辆基于红外摄像头进行图像采集，得到所述第一车辆行驶过程中的多个图像帧，所述多个图像帧中包括与所述第一车辆行驶区域相邻的第二车辆；

所述第一车辆基于车载系统对所述多个图像帧进行图像预处理，得到所述多个图像帧中包括所述第二车辆的前景图像；

所述第一车辆基于所述车载系统对所述前景图像进行目标检测，识别出所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离满足报警条件的情况下进行车辆报警；

其中，所述第一车辆基于车载系统对所述多个图像帧进行图像预处理，得到所述多个图像帧中包括所述第二车辆的前景图像，包括：

从所述多个图像帧中提取出目标对象所在区域的图像块；其中，所述目标对象包括所述第二车辆；

将所述目标对象所在区域的图像块与基于背景建模得到的参考图像块进行比对，得到第二比对结果；

根据所述第二比对结果，从所述多个图像帧中过滤掉背景图像，得到所述前景图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一车辆基于车载系统对所述多个图像帧进行图像预处理，得到所述多个图像帧中包括所述第二车辆的前景图像，包括：

将所述多个图像帧与基于背景建模得到的参考图像帧进行比对，得到第一比对结果；

根据所述第一比对结果，从所述多个图像帧中过滤掉背景图像，得到所述前景图像。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述第一车辆基于所述车载系统对所述前景图像进行目标检测，识别出所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离满足报警条件的情况下进行车辆报警，包括：

对所述前景图像进行所述目标检测，从所述前景图像中识别出所述第二车辆；

在所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离小于等于安全距离阈值的情况下，满足所述报警条件，发出报警提示信息。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括：

在预定时间内未收到针对所述报警提示信息的涉车制动反馈，向底盘控制系统发出刹车控制指令，以根据所述刹车控制指令自动完成涉车制动的处理。

5.一种车辆报警装置，包括：

采集单元，用于基于红外摄像头进行图像采集，得到第一车辆行驶过程中的多个图像帧，所述多个图像帧中包括与所述第一车辆行驶区域相邻的第二车辆；

图像处理单元，用于基于车载系统对所述多个图像帧进行图像预处理，得到所述多个图像帧中包括所述第二车辆的前景图像；

报警单元，用于基于所述车载系统对所述前景图像进行目标检测，识别出所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离满足报警条件的情况下进行车辆报警；

其中，所述图像处理单元，用于：

从所述多个图像帧中提取出目标对象所在区域的图像块；其中，所述目标对象包括所述第二车辆；

将所述目标对象所在区域的图像块与基于背景建模得到的参考图像块进行比对，得到第二比对结果；

根据所述第二比对结果，从所述多个图像帧中过滤掉背景图像，得到所述前景图像。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述图像处理单元，用于：

将所述多个图像帧与基于背景建模得到的参考图像帧进行比对，得到第一比对结果；

根据所述第一比对结果，从所述多个图像帧中过滤掉背景图像，得到所述前景图像。

7.根据权利要求5-6中任一项所述的装置，其中，所述报警单元，用于：

对所述前景图像进行所述目标检测，从所述前景图像中识别出所述第二车辆；

在所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离小于等于安全距离阈值的情况下，满足所述报警条件，发出报警提示信息。

8.根据权利要求7所述的装置，还包括指令发送单元，用于：

在预定时间内未收到针对所述报警提示信息的涉车制动反馈，向底盘控制系统发出刹车控制指令，以根据所述刹车控制指令自动完成涉车制动的处理。

9.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4中任一项所述的方法。

10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-4中任一项所述的方法。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-4中任一项所述的方法。