CN117864133A - 基于大数据的安全控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于大数据的安全控制方法，所述该方法包括以下步骤：步骤一：采集货车经过隧道时的外部实时环境数据；步骤二：基于车辆系统数据预告货车即将进入隧道时，对周围运动物体信息进行检测，对探测到的周围靠近的运动物体进行测算分析；步骤三：根据分析的结果数据，判断货车与周围运动物体的碰撞趋势，识别具体的障碍物数据信息；步骤四：根据外部环境以及障碍物具体数据，自动分析并控制货车在不同情境下应采取的速度方向变化；利用建立的规则对货车速度控制进行分析，最后输出执行信号，对载重货车的行驶速度和方向进行控制，实现载重货车的主动安全控制，本发明，具有降低识别误差和实现安全控制的特点。

Description

基于大数据的安全控制系统

技术领域

本发明涉及大数据监测技术领域，具体为一种基于大数据的安全控制系统。

背景技术

随着科学技术的不断发展，汽车早已成为家家户户不可或缺的交通工具之一，人们生活水平不断提升，汽车比重逐渐增大，各种交通事故也随之而来。近几年频频出现的货车轧人事件，其实都在于驾驶时无法对盲区进行判断，不能准确掌握盲区内车辆之间或者与行人的安全距离，虽然新出的盲点监测系统为监测盲区情况提供了极大的便利，但也存在问题，经常会出现监测系统产生误报的情况，即因为隧道中信号接收较弱，以及光线不同程度的变化会将隧道中的墙壁部分判断为其他车辆产生误报，尤其是利用红外摄像头进行辅助的盲点监测系统，还容易受到天气的影响，在雨雪天、夜晚等可见度低的情况下，摄像头的效果就较差，其误差与精确度大幅度降低，使用中控显示屏进行提示时就需要驾驶员进行主要的观察判断，区别判断系统提示的到底是隧道的墙壁区域还是后方真的有车辆靠近，驾驶员需要实时注意显示屏，其带来的后果就是容易分心驾驶，驾驶安全不能得到保障，造成交通事故的发生。因此，设计降低识别误差和实现安全控制的基于大数据的安全控制系统十分必要。

发明内容

本发明的目的在于提供基于大数据的安全控制系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于大数据的安全控制方法，包括以下步骤：

步骤一：采集货车经过隧道时外部实时环境数据；

步骤二：基于车辆系统数据预告货车即将进入隧道时，对周围运动物体信息进行检测，对探测到的周围靠近的运动物体进行测算分析；

步骤三：根据分析的结果数据，判断货车与周围运动物体的碰撞趋势，识别具体的障碍物数据信息；

步骤四：根据外部环境以及障碍物具体数据，自动分析并控制货车在不同情境下应采取的速度方向变化。

根据上述技术方案，所述采集货车经过隧道时外部实时环境数据的步骤，包括：

将光线传感器安装在前罩风栅位置，通过光线传感器检测货车经过隧道中光线的明暗程度，利用输出电压控制车载电子设备，获取到货车处于隧道时的光线强度数据；

将光学式传感器安装在前挡风玻璃后面，利用光学式传感器的光的折射原理检测货车进入隧道前的天气状况数据。

根据上述技术方案，所述货车即将进入隧道时对周围运动物体信息进行检测的步骤，包括：

将货车盲点监测系统安装在左右后视镜，利用摄像头视觉影像的技术方式来监测货车盲区内是否有障碍物；

将超声波传感器安装在货车侧面，利用超声波传感器的超声波反射接收的时间差来计算货车与盲区内障碍物之间的距离L。

根据上述技术方案，所述对探测到的周围靠近的运动物体进行测算分析的步骤，包括：

将短波雷达安装在车侧或后保险杠处，利用短波雷达发射接收电磁波信号分析出障碍物的距离、方向和速度信息，根据雷达的天线方向图的来衡量障碍在货车盲区内的具体方位数据信息。

根据上述技术方案，所述识别具体的障碍物数据信息的步骤，包括：

根据采集到的障碍物的数据分别进行对比分析，如果障碍物的速度与货车处于相对速度，则障碍物为是隧道墙壁，不需要进行执行单元；如果障碍物与货车的距离随着时间在实时变化，则障碍物为是车辆，将执行信号传给执行单元，利用声光报警器提醒驾驶员安全驾驶。

根据上述技术方案，所述分析并控制货车在不同情境下应采取的速度方向变化的步骤，包括：

将传感器采集到的障碍物类别、位置、距离以及车辆自身的速度、油门踏板等信息作为输入，利用建立的规则对货车速度控制进行分析，最后输出执行信号，对载重货车的行驶速度和方向进行控制，实现载重货车的主动安全控制。

根据上述技术方案，所述该系统包括：

采集外部环境模块，用于采集具体场景下的光线强度和天气状况实时数据；

感知模块，用于监测载重货车后方视野盲区是否有运动物体以及采集靠近货车盲区内运动物体的具体数据信息；

电子控制模块，用于将感知信息模块传送的运动物体的具体数据信息进行处理判断，并输出信号指令给执行模块；

执行模块，用于接受并执行电子控制模块传输的信号指令。

根据上述技术方案，所述采集外部环境信息模块包括：

光线强度采集模块，用于采集具体场景下光线强度的实时数据；

天气状况采集模块，用于采集具体场景下天气状况的实时数据。

根据上述技术方案，所述感知信息模块包括：

摄像头采集数据模块，用于采用影像的技术方式，采集货车盲区内是否有运动物体的存在；

雷达采集数据模块，用于利用发射和接收电磁波的方法，监测载重货车盲区内运动物体和采集载重货车周围运动物体的具体数据信息；

超声波传感器采集数据模块，用于利用发射和接收超声波的时间差来计算运动物体与货车之间的实时距离。

根据上述技术方案，所述电子控制模块包括：

数据存储模块，用于存储记录感知模块和采集外部环境模块所采集的运动物体数据信息和隧道实时环境数据信息；

数据控制模块，用于将存储记录的运动物体的数据信息，判断货车与运动物体的运动趋势以及运动物体的数据信息，并向执行单元传输执行信号；

所述执行模块包括：

声音报警器模块，用于接收电子控制单元执行命令，并对驾驶员提供声音的提示；

灯光报警器模块，用于接收电子控制模块执行命令，以及向驾驶员显示后视镜内危险图标；

车速控制器模块，用于接收电子控制模块执行信号，并根据执行信号控制货车的行驶速度和刹车。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过采集货车经过隧道时隧道的外部实时环境数据；基于车辆系统数据预告货车即将进入隧道时，对周围运动物体信息进行检测，对探测到的周围靠近的运动物体进行测算分析；根据分析的结果数据，判断货车与周围运动物体的碰撞趋势，识别具体的障碍物数据信息；根据外部环境以及障碍物具体数据，自动分析并控制货车在不同情境下应采取的速度方向变化；利用建立的规则对货车速度控制进行分析，最后输出执行信号，对载重货车的行驶速度和方向进行控制，实现载重货车的主动安全控制，使得系统针对货车在隧道中的障碍物识别性更强。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例一提供的基于大数据的安全控制方法的流程图；

图2为本发明实施例二提供的基于大数据的安全控制系统的模块组成示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

图1为本发明实施例一提供的基于大数据的安全控制方法的流程图，本实施例可应用货车盲点监测控制系统的场景，该方法可以由本实施例提供的基于大数据的安全控制系统来执行，如图1所示，该方法具体包括以下步骤：

步骤一：采集货车经过隧道时隧道的外部实时环境数据；

在本发明实施例中，货车在隧道中行驶，将光线传感器安装在前罩风栅位置，通过光线传感器检测货车经过隧道中光线的明暗程度，光线传感器是一种检测周围环境的光线强度的电子传感器，通过检测周围环境的光线强度进一步利用输出电压控制车载电子设备，获取到货车处于隧道时的光线强度数据。

示例性的，将光学式传感器安装在前挡风玻璃后面，利用光学式传感器的光的折射原理检测货车进入隧道前的天气状况数据，通过光学式传感器中的发光二极管，发出一束锥形光线，穿过挡风玻璃，当货车在隧道中行驶，挡风玻璃处于没有雨水，干燥状态时，隧道内所有的光线都会反射到光学传感器上，获取并判断此时隧道内部的环境数据，判断对应的状态数据；当货车在进入隧道前时，货车挡风玻璃存有雨雪，一部分光线就会偏离，传感器接收到的光总量减少，此时得到进入隧道前的天气状况；利用光学式传感器接收到的反射光的面积大小可以得到货车进入隧道前雨雪的大小。

步骤二：基于车辆系统数据预告货车即将进入隧道时，对周围运动物体信息进行检测，对探测到的周围靠近的运动物体进行测算分析；

在本发明实施例中，将货车盲点监测系统安装在左右后视镜或包括摄像头，短波雷达，超声波传感器等传感器的位置来感知后方盲区信息，利用摄像头视觉影像的技术方式来监测货车盲区内是否有障碍物，利用镜头采集盲点内图像，再由内部感光部件等将图像处理为数字信号，从而感知货车盲区内的运动物体；

示例性的，将超声波传感器安装在货车侧面，利用超声波传感器的超声波反射接收的时间差来计算货车与盲区内障碍物之间的距离L，再根据与周围运动物体不同距离产生分段预警模式，探测周围靠近的运动物体的方法为：通过对压电晶片的谐振工作，超声波传感器发射声波脉冲，发射的同时开始计时，超声波在空气中传播，途中遇到障碍物立即反射回来，超声波接收器受到反射波后立即停止计时，根据超声波在空气中传播的速度为340m/s，计时器记录的时间为t，可以得到货车与障碍物的距离其中L为货车与障碍物之间的距离，340为超声波在空气中传播的近似速度，1为超声波传感器反射和接收声波所用的时间；

示例性的，将短波雷达安装在车侧或后保险杠处，利用短波雷达发射接收电磁波信号分析出障碍物的距离、方向和速度信息，主要工作原理是雷达设备发射电磁波信号后，如果盲区内障碍物碰到雷达信号会反射回波信号，雷达接收器接收到回波信号，通过接收的反射波信号提取有关障碍物的距离数据，方向数据，速度数据；利用电磁波发射的有一定重复周期的高脉冲，遇到障碍物后，会反射回来一个反射波r，得到货车与障碍物的距离数据为R＝1/2c*r，其中，c为光速，r为发射和反射波来回的时间差；利用雷达接收到的回波信号的载频相对于发射信号的载频会产生一个频移，可以得到一个障碍物相对于货车速度数据，其中∫b是回波信号的频率，∫0是达发射信号的频率；v是相对于雷达的径向速度；∫a是信号波长；根据雷达的天线方向图的来衡量障碍在货车盲区内的具体方位数据信息。

步骤三：根据分析的结果数据，判断货车与周围运动物体的碰撞趋势，识别具体的障碍物数据信息；

在本发明实施例中，当载重货车在隧道中行驶的过程中，由于前后轮运行轨迹不一致会出现内轮差，难以观察到内轮差盲区内的障碍物，极易造成交通事故，因此预防车辆出现事故，根据获取货车进入隧道的过程中车辆以及周围环境的数据信息，其中包括感知隧道壁、车辆以及周围环境障碍物的相关信息数据，在载重货车行驶时，对盲区内的障碍物进行跟踪和识别，采用粒子滤波算法对障碍物进行检测跟踪，融合低秩表示提高目标跟踪的速度，根据跟踪结果和障碍物距离对驾驶员告警，提醒驾驶员注意保持安全车距。

示例性的，根据分析得出的货车在隧道中行驶时外部环境的信息，包括光线强度数据和天气状况数据，若限定货车在光线强度弱的隧道中行驶；利用摄像头采集图像的技术方式判断货车周围是否有运动物体，运动物体是否在货车盲区内，如果摄像头识别出运动物体的存在，利用超声波传感器的发射接收超声波的时间差来计算货车与运动物体的距离，利用短波雷达的发射和接收电磁波信号分析出运动物体的具体方位和运行速度，利用导航仪识别出隧道车道为双向双通道时，根据隧道外部环境的特殊性，得知隧道内行车距要保持100米以上，分别计算出靠近货车的运动物体的距离，具体方位，运动速度，根据周围运动物体靠近货车的距离分为几个分段，利用数据存储控制单元记录得到的运动物体的数据信息，分析当盲区内运动物体距离货车小于1.5米，运动物体与货车之间的距离随着时间变化而不断波动，甚至有相撞的趋势，则此时识别到的运动物体是车辆，应立刻向传达执行单元执行信号声光提醒驾驶员并给出对应的解决方案；当盲区内运动物体速度与货车处于相对速度时，且随着货车的直线移动，彼此之间的距离几乎不发生变化，此时识别的运动物体是隧道墙壁，则不用做出应答；

示例性的，识别具体的障碍物数据信息的方法为：通过感知单元中摄像头识别到障碍物的存在和模糊位置，利用雷达的发射电磁波信号，当信号触碰到障碍物时反射电磁波到雷达接收器，根据发射波和反射波的来回差计算出载重货车与障碍物之间的距离；利用雷达发射的不同频率和波长的电磁波，根据多个脉冲发射下回波信号的相位不同来确定障碍物的运动状态和运动速度，其中v表示障碍物的速度，A辨识振动幅度，/>表示相位；通过建立雷达坐标系和摄像头坐标系，将雷达坐标系与摄像头坐标系来确定障碍物的具体位置，将雷达坐标系下的测量点通过坐标转换到摄像机对应的像素坐标系下实现多传感器的同步进行，获得准确的位置数据，降低对不同障碍物的识别难度；将所获取的数据信息存储到数据存储模块，根据采集到的障碍物的数据分别进行对比分析，如果障碍物的速度与货车处于相对速度，则障碍物为是隧道墙壁，不需要进行执行单元；如果障碍物与货车的距离随着时间在实时变化，则障碍物为是车辆，将执行信号传给执行单元，利用声光报警器提醒驾驶员安全驾驶；

步骤四：根据外部环境以及障碍物具体数据，自动分析并控制货车在不同情境下应采取的速度方向变化；

在本发明实施例中，通过车载电子设备采集货车长度，以及实时运行速度和方向盘角度，将传感器采集到的障碍物的位置、距离、运行速度以及车载电子设备采集到的货车具体数据，传送到电子控制模块；根据障碍物的运动趋势，采取不同的应对措施，当货车长度小于10米、运行速度大于50km/h时，且方向盘有轻微偏左的角度，此时货车向左边车道线靠近，这时传感器识别到货车左全盲区内出现障碍物，且障碍物与货车距离小于2米，数据控制模块根据障碍物和货车的具体数据，分析出此时双方可能有碰撞的趋势，立即计算出货车应采取的速度方向变化，发出执行命令传输给执行模块，执行模块立刻发出警报提醒驾驶员盲区内有物体靠近，并保持车速稳定的同时控制方向盘向远离障碍物的方向偏移，拉大与障碍物之间的距离，若以上情况中货车的运行速度小于30km/h时，此时执行模块不仅要控制方向盘，也要提速，尽快远离障碍物，拉大安全距离；当货车长度大于10米，且运行速度大于50km/h，若识别到盲区内出现障碍物，且货车有向障碍物偏移的趋势，根据数据控制分析，应先控制车速降低到50km/h以下，维持方向盘20°内的反方向转动，远离障碍物，防止因速度过大时转动方向盘导致车尾碰撞到障碍物。根据不同情况下数据控制模块会分析计算出的不同结果，然后以执行命令的方式输出给执行模块，使声光报警器通过中控显示屏提醒并向驾驶员展示盲区内有物体靠近，车速控制器模块自动进行速度和方向盘的控制，拉大安全距离；

示例性的，将传感器采集到的障碍物类别、位置、距离以及车辆自身的速度、油门踏板等信息作为输入，利用建立的规则对货车速度控制进行分析，最后输出执行信号，对载重货车的行驶速度和方向进行控制，实现载重货车的主动安全控制。

实施例二：

本发明实施例二提供了基于大数据的安全控制系统，图2为本发明实施例二提供的基于大数据的安全控制系统的模块组成示意图，该货车盲区监测系统包括：

采集外部环境模块，用于采集具体场景下的光线强度和天气状况实时数据；

感知信息模块，用于监测载重货车后方视野盲区是否有运动物体以及采集靠近货车盲区内运动物体的具体数据信息；

电子控制模块，用于将感知信息模块传送的运动物体的具体数据信息进行处理判断，并输出信号指令给执行模块；

执行模块，用于接受并执行电子控制模块传输的信号指令。

在本发明的一些实施例中，采集外部环境信息模块包括：

光线强度采集模块，用于采集具体场景下光线强度的实时数据；

天气状况采集模块，用于采集具体场景下天气状况的实时数据。

在本发明的一些实施例中，感知信息模块包括：

摄像头采集数据模块，用于采用影像的技术方式，采集货车盲区内是否有运动物体的存在；

雷达采集数据模块，用于利用发射和接收电磁波的方法，监测载重货车盲区内运动物体和采集载重货车周围运动物体的具体数据信息；

超声波传感器采集数据模块，用于利用发射和接收超声波的时间差来计算运动物体与货车之间的实时距离。

在本发明的一些实施例中，电子控制模块：

数据存储模块，用于存储记录感知模块和采集外部环境模块所采集的运动物体数据信息和隧道实时环境数据信息；

数据控制模块，用于将存储记录的运动物体的数据信息，判断货车与运动物体的运动趋势以及运动物体的数据信息，并向执行单元传输执行信号。

在本发明的一些实施例中，执行模块包括：

声音报警器模块，用于接收电子控制单元执行命令，并对驾驶员提供声音的提示；

灯光报警器模块，用于接收电子控制模块执行命令，以及向驾驶员显示后视镜内危险图标；

车速控制器模块，用于接收电子控制模块执行信号，并根据执行信号控制货车的行驶速度和刹车。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于大数据的安全控制方法，其特征在于：所述该方法包括以下步骤：

步骤一：采集货车经过隧道时外部实时环境数据；

步骤二：基于车辆系统数据预告货车即将进入隧道时，对周围运动物体信息进行检测，对探测到的周围靠近的运动物体进行测算分析；

步骤三：根据分析的结果数据，判断货车与周围运动物体的碰撞趋势，识别具体的障碍物数据信息；

步骤四：根据外部环境以及障碍物具体数据，自动分析并控制货车在不同情境下应采取的速度方向变化。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的安全控制方法，其特征在于：所述采集货车经过隧道时外部实时环境数据的步骤，包括：

将光线传感器安装在前罩风栅位置，通过光线传感器检测货车经过隧道中光线的明暗程度，利用输出电压控制车载电子设备，获取到货车处于隧道时的光线强度数据；

将光学式传感器安装在前挡风玻璃后面，利用光学式传感器的光的折射原理检测货车进入隧道前的天气状况数据。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的安全控制方法，其特征在于：所述货车即将进入隧道时对周围运动物体信息进行检测的步骤，包括：

将货车盲点监测系统安装在左右后视镜，利用摄像头视觉影像的技术方式来监测货车盲区内是否有障碍物；

将超声波传感器安装在货车侧面，利用超声波传感器的超声波反射接收的时间差来计算货车与盲区内障碍物之间的距离L。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的安全控制方法，其特征在于：所述对探测到的周围靠近的运动物体进行测算分析的步骤，包括：

将短波雷达安装在车侧或后保险杠处，利用短波雷达发射接收电磁波信号分析出障碍物的距离、方向和速度信息，根据雷达的天线方向图的来衡量障碍在货车盲区内的具体方位数据信息。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的安全控制方法，其特征在于：所述识别具体的障碍物数据信息的步骤，包括：

根据采集到的障碍物的数据传送到数据存储模块进行对比分析，如果障碍物的速度与货车处于相对速度，则障碍物为是隧道墙壁，不需要继续执行，解除警报；如果障碍物与货车的距离随着时间在实时变化，则障碍物为是车辆，将执行命令传给执行单元，利用声光报警器提醒驾驶员安全驾驶。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的安全控制方法，其特征在于：所述分析并控制货车在不同情境下应采取的速度方向变化的步骤，包括：

将传感器采集到的障碍物类别、位置、距离以及车载电子设备采集的车辆自身的速度、车辆长度，方向盘转动的角度等信息作为输入，利用建立的规则对货车速度控制进行分析，最后以执行命令的方式输出给执行模块，使声光报警器通过中控显示屏提醒并向驾驶员展示盲区内有物体靠近，车速控制器模块自动进行速度和方向盘的控制，拉大安全距离，实现载重货车的主动安全控制。

7.基于大数据的安全控制系统，其特征在于：所述该系统包括：

采集外部环境模块，用于采集具体场景下的光线强度和天气状况实时数据；

感知模块，用于监测载重货车后方视野盲区是否有运动物体以及采集靠近货车盲区内运动物体的具体数据信息；

电子控制模块，用于将感知信息模块传送的运动物体的具体数据信息进行处理判断，并输出信号指令给执行模块；

执行模块，用于接受并执行电子控制模块传输的信号指令。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的安全控制系统，其特征在于：所述采集外部环境信息模块包括：

光线强度采集模块，用于采集具体场景下光线强度的实时数据；

天气状况采集模块，用于采集具体场景下天气状况的实时数据。

9.根据权利要求7所述的基于大数据的安全控制系统，其特征在于：所述感知信息模块包括：

摄像头采集数据模块，用于采用影像的技术方式，采集货车盲区内是否有运动物体的存在；

雷达采集数据模块，用于利用发射和接收电磁波的方法，监测载重货车盲区内运动物体和采集载重货车周围运动物体的具体数据信息；

超声波传感器采集数据模块，用于利用发射和接收超声波的时间差来计算运动物体与货车之间的实时距离。

10.根据权利要求7所述的基于大数据的安全控制系统，其特征在于：所述电子控制模块包括：

数据存储模块，用于存储记录感知模块和采集外部环境模块所采集的运动物体数据信息和隧道实时环境数据信息；

数据控制模块，用于将存储记录的运动物体的数据信息，判断货车与运动物体的运动趋势以及运动物体的数据信息，并向执行单元传输执行信号；

所述执行模块包括：

声音报警器模块，用于接收电子控制单元执行命令，并对驾驶员提供声音的提示；

灯光报警器模块，用于接收电子控制模块执行命令，以及向驾驶员显示后视镜内危险图标；

车速控制器模块，用于接收电子控制模块执行信号，并根据执行信号控制货车的行驶速度和刹车。