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【CN109829403A】一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法及系统【专利】

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一种车辆侧向碰撞的预警方法、装置、设备及存储介质[发明专利]

一种车辆侧向碰撞的预警方法、装置、设备及存储介质[发明专利]

专利名称：一种车辆侧向碰撞的预警方法、装置、设备及存储介质
专利类型：发明专利
发明人：霍思宇,辛荣寰,王燕伟,张澜,张瑞学,任高远,孙康,谭皓予
申请号：CN202110706262.X
申请日：20210624
公开号：CN113442863B
公开日：
20220524
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请公开了一种车辆侧向碰撞的预警方法、装置、设备及存储介质，涉及车辆安全技术领域，能够提高车辆侧向碰撞预警的准确性。

该方法包括：在第一车辆的转向角与第二车辆的转向角不同且沿第一车辆的行驶方向与沿第二车辆的行驶方向存在交点的情况下，根据第一车辆的位置信息、第一车辆的转向角、第二车辆的位置信息以及第二车辆的转向角，预测第一车辆与第二车辆的碰撞位置；根据第一车辆的碰撞信息，确定第一车辆的预警级别。

本申请的方案通过本车和侧向车辆的转向角能够准确的确定出本车和侧向车辆是否会发生碰撞，在可能发生碰撞的情况下，根据第一车辆的碰撞信息能够确定出预警级别，从而能够提高车辆侧向碰撞预警的准确性。

申请人：中国联合网络通信集团有限公司,中讯邮电咨询设计院有限公司
地址：100033 北京市西城区金融大街21号
国籍：CN
代理机构：北京中博世达专利商标代理有限公司
代理人：申健
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【CN109829403A】一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法及系统【专利】

【CN109829403A】一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法及系统【专利】

4
CN 109829403 A
说 明 书
2/6 页
模型表现的性能最好，但报警精确性仅有23％，因此现有模型算法仍有很大的改进空间。
发明内容 [0010] 发明目的：本发明提供一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法及系统，对驾驶 员的行车决策提供帮助，保证驾驶员的行车安全并最大限度的降低碰撞的概率。 [0011] 技术方案：本发明所述一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法包括以下步骤： [0012] (1)对车载视频图像进行预处理，得到降噪后的图像； [0013] (2)进行车速检测，以车道线为参照物，对连续多张图像进行分析，获取当前车辆 的行驶速度，将该速度和驾驶员的行为特性、知觉反应特性相结合，得到车辆以该速度行驶 时的紧急制动距离； [0014] (3)进行车道线检测，以预处理后的图像为输入，运用边缘检测算法得到车道线的 边缘 ，接着利 用霍夫直线检 测算法得到车道线点的 集合 ，再接着利 用集合中点的 斜率分出 左右车道线点的 集合 ，之 后分 别将这两个点的 集合拟合为最优的 两条直线 ，实现车道线的 检测，最后不断更新点的集合，实现车道线的追踪； [0015] (4)将图像中的像素距离和实际距离进行方程拟合，结合步骤(2)和步骤(3)的结 果，在车辆前方绘制出根据车速变化的安全区域，并在图像上进行可视化展示； [0016] (5)在YOLOv3的基础上，优化神经网络结构模型，采集车辆数据，重新训练神经网 络 ，使 用优化后的 YOLOv3算法 ，实现对车辆的实时 识别和检测 ，得到车辆在图 像中的 位置 ， 并将结果保存在车辆信息队列中； [0017] (6)遍历车辆信息队列，结合绘制的安全制动区，对可能发生的交通碰撞事件进行 预测，通过人机交互界面，对驾驶员进行提示。 [0018] 步骤(1)所述的对视频图像进行预处理主要包括定义感兴趣区域、图像二值化、形 态学操作、高斯模糊。 [0019] 步骤(3)所述的车辆行驶速度通过以下公式实现：

一种车辆碰撞警示系统和方法[发明专利]

一种车辆碰撞警示系统和方法[发明专利]

专利名称：一种车辆碰撞警示系统和方法专利类型：发明专利
发明人：汤淑明,卢佳琳,李海峰
申请号：CN201710732556.3
申请日：20170823
公开号：CN107554472A
公开日：
20180109
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种车辆碰撞警示系统和方法，利用对车辆驾驶员和危险目标双向报警，使车辆驾驶员能主动或被动免于或减少碰撞和被碰撞的危险；利用视觉和听觉上对车辆驾驶人员和危险目标的报警，使被报警目标能够迅速及时的规避危险；利用车辆已有的装置实现双向报警，有效的节约了成本，降低了安装难度；利用存储的安全距离阈值会随着相对速度的改变而改变，因而使得碰撞警示系统和方法更加高效与方便实用；利用车内影像系统，使驾驶员能够迅速发现危险目标的位置；利用360度全方位的车辆碰撞警示系统和方法，使本发明可以用于多个过程；利用摄像头识别禁止鸣笛标志来控制车辆鸣笛装置的开关，进一步地提高了碰撞警示系统和方法的方便实用性。

申请人：中国科学院自动化研究所
地址：100190 北京市海淀区中关村东路95号
国籍：CN
代理机构：中科专利商标代理有限责任公司
代理人：任岩
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一种基于深度强化学习的防碰撞控制方法[发明专利]

一种基于深度强化学习的防碰撞控制方法[发明专利]

专利名称：一种基于深度强化学习的防碰撞控制方法
专利类型：发明专利
发明人：谢国涛,王静雅,胡满江,秦晓辉,王晓伟,徐彪,秦兆博,孙宁,钟志华
申请号：CN201910283506.0
申请日：20190410
公开号：CN110027553A
公开日：
20190719
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的防碰撞控制方法，采用深度确定性策略梯度方法(DDPG算法)进行深度强化学习，该方法包括：步骤1，提取本车参数和环境车辆参数；步骤2，利用本车参数和环境车辆参数，构建虚拟环境模型；步骤3，根据本车参数和环境车辆参数和虚拟环境模型，定义所述深度确定性策略梯度方法的基础参数；步骤4，根据步骤3定义好的基础参数，采用深度强化学习中的神经网络构建防碰撞控制决策系统，所述防碰撞控制决策系统包括策略网络和评价网络；步骤5，训练所述策略网络和评价网络，得到所述防碰撞控制决策系统。

本发明通过构建基于深度神经网络的防碰撞控制决策系统，基于时间差分强化学习方法不断优化网络控制结果的防碰撞控制决策系统，有效提高了防碰撞控制决策系统的控制性能。

申请人：湖南大学
地址：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门
国籍：CN
代理机构：北京汇智胜知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：石辉
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一种基于车联网的安全防碰撞预警方法[发明专利]

一种基于车联网的安全防碰撞预警方法[发明专利]

专利名称：一种基于车联网的安全防碰撞预警方法专利类型：发明专利
发明人：黄刘生,王兴隆,冷冰,徐宏力,郭寒松
申请号：CN201410561883.3
申请日：20141021
公开号：CN104325978A
公开日：
20150204
专利内容由知识产权出版社提供
摘要： 本发明公开了一种基于车联网的安全防碰撞预警方法，包括以下步骤 : 车载终端获得本车车辆的位置信息和行驶状态信息，当本车车辆刹车时，发送本车车辆的位置信息和行驶状态信息 ；如果车载终端监测到前方车辆的位置信息和行驶状态信息，车载终端计算两车之间的实际距离，两车的安全距离和危险系数；车载终端根据危险系数大小进行预警处理，并对驾驶员发出语音提示。

特别适用于高速公路行驶的车辆，可以提高行车安全，降低高速公路的碰撞事故。

申请人：中国科学技术大学苏州研究院
地址：215123 江苏省苏州市工业园区独墅湖高教区仁爱路188号
国籍：CN
代理机构：苏州创元专利商标事务所有限公司
代理人：范晴
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【CN109849832A】一种汽车安全保护装置及其控制系统【专利】

【CN109849832A】一种汽车安全保护装置及其控制系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910188655.9(22)申请日 2019.03.13(71)申请人 浙江零跑科技有限公司地址 310051 浙江省杭州市滨江区物联网街451号1楼、6楼(72)发明人 余颖锋　龙刚启　李海锋　(74)专利代理机构 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109代理人 尉伟敏(51)Int.Cl.B60R 21/207(2006.01)B60R 21/203(2006.01)B60R 21/0136(2006.01)(54)发明名称一种汽车安全保护装置及其控制系统(57)摘要本发明涉及一种汽车安全保护装置，包括前排座椅，前排座椅靠背上安装有后排折叠囊袋，后排折叠囊袋内腔内设置有气体发生器，后排折叠囊袋上设置有与后排折叠囊袋内腔连通的安全气囊；在正常情况下，安全气囊裹在折叠囊袋外，在汽车正面碰撞时，气体发生器能产生大量气体充满安全气囊。

本发明解决了现有技术中汽车上缺少安全保护装置来减少乘客伤亡的问题，提供了一种汽车安全保护装置及其控制系统，能在汽车撞击时，一定程度上的减少乘客的伤亡。

权利要求书1页 说明书3页 附图3页CN 109849832 A 2019.06.07C N 109849832A1.一种汽车安全保护装置，包括前排座椅，其特征在于，前排座椅靠背上安装有后排折叠囊袋，后排折叠囊袋内腔内设置有气体发生器，后排折叠囊袋上设置有与后排折叠囊袋内腔连通的安全气囊；在正常情况下，安全气囊裹在折叠囊袋外，在汽车正面碰撞时，气体发生器能产生大量气体充满安全气囊。

2.根据权利要求1所述的一种汽车安全保护装置，其特征在于，后排折叠囊袋固定在前排座椅靠背上从上到下1/9~1/6的位置。

3.根据权利要求1所述的一种汽车安全保护装置，其特征在于，安全气囊表面贴有若干个铁皮贴片，后排折叠囊袋上表面设有若干个电磁铁衔铁，铁皮与电磁铁衔铁正常情况下对应贴合，汽车正面碰撞时自然分开。

车辆碰撞预警方法、装置及汽车[发明专利]

专利名称：车辆碰撞预警方法、装置及汽车专利类型：发明专利
发明人：刘宏伟,邢伟,杨贺
申请号：CN201910001234.0
申请日：20190102
公开号：CN109841091A
公开日：
20190604
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种车辆碰撞预警方法、装置及汽车。

所述车辆碰撞预警方法，包括：先获取当前车辆与目标车辆之间的相对距离值，然后在计算目标车辆与当前车辆之间的速度差异值，再根据相对距离值以及速度差异值确定预警级别，最后根据预警级别以及预设的预警方式确定第一预警方式，以使当前车辆根据第一预警方式进行预警。

本发明提供的一种车辆碰撞预警方法，当车辆处于不同的预警级别下，可以对驾驶员采取不同方式的预警，进而丰富了传统车辆碰撞预警中的警报形式，以使得车辆能够采用适当的第一预警方式来提醒驾驶员以采取合适的措施。

申请人：北京汽车股份有限公司
地址：101300 北京市顺义区仁和镇双河大街99号
国籍：CN
代理机构：北京同立钧成知识产权代理有限公司
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汽车安全驾驶预警方法及车载预警系统[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201710903267.5(22)申请日 2017.09.29(71)申请人 厦门知晓物联技术服务有限公司地址 361000 福建省厦门市软件园三期诚毅大街370号1702之二室(72)发明人 贾远信　王威　徐俊华　陈清泉　(74)专利代理机构 北京金蓄专利代理有限公司11544代理人 荣文英(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G08B 21/02(2006.01)G08B 21/06(2006.01)(54)发明名称汽车安全驾驶预警方法及车载预警系统(57)摘要本发明公开了一种汽车安全驾驶预警方法及车载预警系统，所述方法包括：构建CNN深度学习框架模型，模拟驾驶员驾驶的复杂环境和驾驶员驾驶的状态指标；对驾驶员人脸检测，判断驾驶员驾驶过程中人脸状态；对驾驶员疲劳驾驶行为进行检测；对驾驶员安全驾驶行为进行检测；实时采集车辆连续行驶的时间信息或距离信息；监控汽车的位置信息和运行轨迹，并定时识别驾驶员身份信息。

本发明通过CNN深度学习框架模型对采集的驾驶员面部图像进行比对，判断驾驶员的驾驶安全状态，算法运行效率高，准确率高，硬件配置要求低，实用性强，通过定位系统单元实时获取车辆的位置信息和行驶参数，实现对驾驶员的驾车行为管理、车辆行驶管理、防丢车管理。

权利要求书2页 说明书5页 附图3页CN 107657236 A 2018.02.02C N 107657236A1.一种汽车安全驾驶预警方法，其特征在于，包括：构建CNN(Convolutional Neural Network，卷积神经网络)深度学习框架模型，模拟驾驶员驾驶的复杂环境和驾驶员驾驶的状态指标；根据CNN深度学习框架模型中的收缩CNN方法，对驾驶员人脸检测，判断驾驶员驾驶过程中人脸状态；根据CNN深度学习框架模型对驾驶员疲劳驾驶行为进行检测，所述疲劳驾驶行为为驾驶员眼睛睁闭状态、睁闭频率、闭眼时长行为；根据CNN深度学习框架模型对驾驶员安全驾驶行为进行检测，所述安全驾驶行为为驾驶员在驾驶过程中的转移目视方向、双手离开方向盘的行为；实时采集车辆连续行驶的时间信息或距离信息，当超过设定连续行驶时间或连续行驶距离时，发出告警信息；监控汽车的位置信息和运行轨迹，并定时识别驾驶员身份信息，对驾驶员驾驶行为及驾驶员身份进行管理。

一种碰撞预警方法、集成TBOX的V2X控制器系统及汽车[发明专利]

专利名称：一种碰撞预警方法、集成TBOX的V2X控制器系统及汽车
专利类型：发明专利
发明人：陈孟丹,梁志伟,冯其高,蔡之骏,冉光伟,张莹
申请号：CN201911130560.8
申请日：20191119
公开号：CN112824185A
公开日：
20210521
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种碰撞预警方法、集成TBOX的V2X控制器系统及汽车，所述方法包括获取自车的实时数据；利用远程信息处理盒TBOX和云端平台获取当前自车的精确定位坐标；获取预设范围内周边车辆的实时数据；获取周边道路信息；对自车的实时数据、当前自车的精确定位坐标、周边车辆的实时数据和周边道路信息进行融合，确定自车与周边车辆碰撞情景；根据自车与周边车辆碰撞情景，计算自车与所述周边车辆存在的碰撞风险。

通过本发明，解决了现有安全预警精度不足的问题。

申请人：广州汽车集团股份有限公司
地址：510030 广东省广州市越秀区东风中路448--458号成悦大厦23楼
国籍：CN
代理机构：深圳汇智容达专利商标事务所(普通合伙)
代理人：刘波
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一种车辆预警防撞装置和方法[发明专利]

专利名称：一种车辆预警防撞装置和方法专利类型：发明专利
发明人：王川宿,毛琦,汤新宁,陈效华
申请号：CN201210349368.X
申请日：20120919
公开号：CN102842244A
公开日：
20121226
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种车辆预警防撞装置和方法，该装置包括：GPS单元、信息收发控制单元、通讯单元、预警单元，其中，GPS单元用于收集本车的定位信息，并将定位信息发送给信息收发控制单元；信息收发控制单元持续接收本车的信息，通过通讯单元持续对外发送本车的信息，并持续接收其它车的信息，并将本车的信息与其它车的信息进行对比判断，将碰撞预警信号发送给预警单元。

本车辆预警防撞装置可以使驾驶员在个人视觉系统受到雨雾天气、沙尘天气、障碍物阻挡车辆前方时，依旧可以准确判断周围附的车辆情况。

提供车辆间信息通讯，有利于驾驶员在很短的时间内准确做出驾驶判断，节约处警时间，从而可以提高驾驶的安全系数，危机情况时起到保护生命的作用。

申请人：奇瑞汽车股份有限公司
地址：241006 安徽省芜湖市经济技术开发区长春路8号
国籍：CN
代理机构：北京天昊联合知识产权代理有限公司
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( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910057691 .1
(22)申请日 2019 .01 .22
(71)申请人 淮阴工学院 地址 223005 江苏省淮安市经济技术开发 区枚乘东路1号
(7赫 李文婷 张晟鼎 王雨豪 李祖伟
(74)专利代理机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204
代理人 康燕文
(51)Int .Cl . G06K 9/00(2006 .01) B60Q 9/00(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109829403 A (43)申请公布日 2019.05.31
( 54 )发明 名称 一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法
其中 ，FPS为视频当前的播放帧数 ，frameCount (n) 为图像ROI区域中车道线连续出现的 次数。
4 .根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法，其特征在于，步骤 (2)所述的车辆紧急制动距离过以下公式实现：
其中，在司机采取紧急制动措施时，t1为司机的反应时间，t ′2为司机的判断时间，t″2为
司机做出制动行为所花费的时间，
为附着系数，g＝9 .8(m/s2)为重力加速度，V
为当前车辆的行驶速度。
5 .根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法，其特征在于，步骤
(4)所述的实际距离和图像中像素距离的拟合方程，通过以下公式实现： Ph＝AL3-BL2+CL+D 其中，L为图像中的像素距离，Ph为实际距离，A，B，C和D为多项式系数。 6 .根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法，其特征在于，所述
权利要求书2页 说明书6页 附图5页
CN 109829403 A
CN 109829403 A
权 利 要 求 书
1/2 页
1 .一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法，其特征在于，包括以下步骤： (1)对车载视频图像进行预处理，得到降噪后的图像； (2) 进行车速检 测 ，以 车道线为参 照物 ，对连续多张图 像进行分析 ，获取当前车辆的 行 驶速度，将该速度和驾驶员的行为特性、知觉反应特性相结合，得到车辆以该速度行驶时的 紧急制动距离； (3) 进行车 道线检 测 ，以 预处理 后的图 像为输入 ，运 用边缘检 测算法得到车 道线的 边 缘 ，接着利 用霍夫直线检 测算法得到车道线点的 集合 ，再接着利 用集合中点的 斜率分出 左 右车道线点的 集合 ，之 后分 别将这两个点的 集合拟合为最优的 两条直线 ，实现车道线的 检 测，最后不断更新点的集合，实现车道线的追踪； (4) 将图 像中的像素距离和实际 距离进行方程拟合 ，结合步骤 (2) 和步骤 (3)的结果 ，在 车辆前方绘制出根据车速变化的安全区域，并在图像上进行可视化展示； (5)在YOLOv3的基础上，优化神经网络结构模型，采集车辆数据，重新训练神经网络，使 用优化后的YOLOv3算法，实现对车辆的实时识别和检测，得到车辆在图像中的位置，并将结 果保存在车辆信息队列中； (6)遍历车辆信息队列，结合绘制的安全制动区 ，对可能发生的交通碰撞事件进行预 测，通过人机交互界面，对驾驶员进行提示。 2 .根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法，其特征在于，步骤 (1)所述的对视频图像进行预处理主要包括定义感兴趣区域、图像二值化、形态学操作、高 斯模糊。 3 .根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法，其特征在于，步骤 (3)所述的车辆行驶速度通过以下公式实现：
步骤(5)所述的优化数据网络结构模型包括以下步骤：
2
CN 109829403 A
权 利 要 求 书
2/2 页
(51)通过DarkNet-53网络对全图进行特征提取； (52)将输入图像分成19*19的网络单元且在每个单元中产生三个预测边界框和原标记 框的 IOU交并比 值 ，选取最大的 边框进行预 测 ，采 用SPP网络融合多个感受野适应不同 大小 的目标； (53)采用逻辑回归作为分类器，使用19*19、38*38这两种不同尺度的特征图进行预测。 7 .一种基于深度学习的车辆防碰撞预警系统，包括图像获取和预处理模块、多线程并 行运算模块、车速检测模块、车道线检测模块、安全制动区绘制模块、车辆识别检测模块、碰 撞预警模块 ，其特征在于 ，所述车速检 测模块 ，运 用图 像处理技术 ，对连续多张图 像进行分 析，计算出当前车辆的行驶速度，与驾驶员的行为特性以及知觉反应特性相结合，得到车辆 以 该速度行驶时的紧急 制动距离 ；所述车道线检 测模块 ，运 用边缘检 测算法 和霍夫直线检 测算法得到车道线点的集合，将其拟合为最优的两条直线，并不断更新这些点的集合，对车 道线进行追踪；所述安全制动区绘制模块，对图像中的像素距离和实际距离进行方程拟合， 结合车道线检测结果和计算出的车辆紧急制动距离，在车辆前方绘制一块根据车速变化的 安全区 域 ，并 在图 像上进行可视化展示 ；所述车辆识别检 测模块 ，使 用改 进后的 YOLOv3算 法，对视频中的车辆进行识别和检测，得到车辆在图像中的位置信息，并将结果保存在车辆 信息队 列中 ；所述碰撞预警模块 ，遍历车辆信息队 列 ，结合绘 制的安全制动区 ，对可能发生 的交通碰撞事件进行预测。
及系统 ( 57 )摘要
本发明提供了一种基于深度学习的车辆防 碰撞预警方法及系统 ，本方法通过使 用改进后的 YOLOv3算法对视频中的车辆进行识别检测，得到 车辆在图像中的位置信息 ；车道线检测技术对视 频图 像中的 车道线进行检 测和追踪 ，得到稳定 、 准确的车道线；车速检测技术利用图像处理技术 计算出当前车辆的 行驶速度 ；根 据车速 、车道线 检 测结果 和驾驶 员的 行为特性以 及知觉反 应特 性，在本车前方绘制一块随车速实时变化的安全 制动预警区域；碰撞事故预警技术根据车辆在图 像中的位置信息，结合实时安全预警区域的计算 结果 ，对公路上可能发生的 碰撞事故进行预 测。 采用本发明可对驾驶员的行车决策提供帮助，保 证驾驶 员的 行车安全并 最大限 度的降 低碰撞的 概率。