CN109272775A - 一种高速公路弯道安全监测预警方法、系统及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高速公路弯道安全监测预警方法、系统及介质，本方法包括获取当前车辆行驶路段的图像，通过特征识别判断前方路段是否为弯道；若前方路段为弯道，则获取该弯道信，获取车辆所在路段的车流状态；采集车辆驾驶员在进入弯道前的个人信息及当前车辆的车速信息，进行判断得到此时驾驶员感知风险的等级；根据驾驶员的生理心理信息、弯道信息及车流状态，基于SVM神经网络的高速公路安全等级监控模型得到当前弯道的行车安全等级，根据不同等级进行相应操作。本发明充分保障车辆行车安全。

Description

一种高速公路弯道安全监测预警方法、系统及介质

技术领域

本发明涉及道路安全监测领域，具体涉及一种高速公路弯道安全监测预警方法、系统及介质。

背景技术

高速公路的快速发展带动了区域经济联动发展，提高了人们的生活水平，推动了社会的发展。但是高速公路在给人们带来方便快捷的同时，也存在部分高速公路由于地形复杂、急弯陡坡较多、气候恶劣、道路线形多变等环境因素以及驾驶员对路段不熟悉、驾驶员感知行车危险时间长等因素使得交通安全问题极为突出。而且在弯道处发生的事故在很大比重，所以在进入弯道前提前对驾驶员进行危险预警有其必要性。

目前比较常见的弯道预警形式主要有侧翻侧滑预警、车速监测预警、预警会车预警以及弯道防碰撞预警，针对不同类型车辆也有开发相应的弯道预警控制系统、检测道路信息的设备或导航系统等设施，但是由于安装困难或者造价等原因使得该类装置系统或者设施不能有效推广。

发明内容

为了解决现有技术高速公路车辆弯道运行中的缺陷与不足，本发明第一个目的是提供一种高速公路弯道安全监测预警方法，能够对在高速公路弯道处于未充分感知到风险的车辆进行科学合理的提前警示从而预防车辆发生交通事故。

第二个目的是提供一种高速公路弯道安全监测预警系统；

第三个目的是提供一种存储介质。

本发明的第一个目的采用如下技术方案实现：

一种高速公路弯道安全监测预警方法，包括如下：

获取当前车辆行驶路段的图像，通过特征识别判断前方路段是否为弯道；

若前方路段为弯道，则获取该弯道信息；

获取车辆所在路段的车流状态；

采集车辆驾驶员在进入弯道前的个人信息及当前车辆的车速信息，进行判断得到此时驾驶员感知风险的等级；

根据驾驶员的生理心理信息、弯道信息及车流状态，基于SVM神经网络的高速公路安全等级监控模型得到当前弯道的行车安全等级，根据不同等级进行相应操作。

所述根据不同等级进行相应操作，具体为：

若当前弯道的行车安全等级为低风险则系统不发出预警；

若当前弯道的行车安全等级为中风险，而此时驾驶员的感知风险为中水平或者高水平，则此时行车安全等级与风险感知水平相匹配，不进行预警，若此时驾驶员的感知风险为低水平，则进行预警，并且通过无线设备发送给周边车辆进行提醒；

若当前弯道的行车安全等级为高风险，而此时驾驶员的感知风险为高水平，则此时行车安全等级与风险感知水平相匹配，不进行预警，若此时驾驶员的感知风险为低水平或者中水平，则进行预警，并且通过无线设备发送给周边车辆进行提醒。

所述个人信息包括心率、心率变异性、血压信息、性别、年龄、驾龄、年行驶里程及对该路段的熟悉程度。

所述车流状态包括重度拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、通畅和自由流。

所述弯道信息包括弯道半径、纵断面坡度、弯道长度及限速信息。

所述基于SVM神经网络的高速公路安全等级监控模型是事先根据不同驾驶员的个人信息、车流状态信息及弯道信息利用SVM神经网络单元训练得到。

本发明的第二目的是采用如下技术方案实现：

一种高速公路弯道安全监测预警系统，包括：

弯道识别模块，包括图像获取单元、图像处理单元及图像识别单元，用于获取当前车辆行驶路段的图像，并通过特征识别判断前方路段是否为弯道；

弯道信息获取模块，包括GPS信号接收器、GIS地图及弯道信息存储单元，用于根据GPS信号接收器获取车辆位置，将车辆位置与GIS地图进行匹配获取车辆所在弯道信息；

车联网控制模块，用于获取车辆所在路段的车流状态及该路段其他车辆的方位、距离和速度信息；

智能手环，包括信息采集器和无线信号发射器，用于采集驾驶员的个人信息，并发送给中央处理器；

中央处理器，用于根据驾驶员个人信息、弯道信息及车流状态信息对弯道安全等级进行监测，并根据驾驶员感知风险等级与弯道安全等级进行匹配，判断是否预警；

移动终端，用于接收中央处理器的预警信息。

所述中央处理器包括

信息录入模块、车流状态识别模块、信息收集模块、信息存储模块、信息处理模块和信息发射模块；

所述信息录入模块用于录入驾驶员个人信息；

所述车流状态识别模块用于利用车联网控制模块采集的信息识别当前车流状态；所述信息收集模块用于收集由智能手环传输的驾驶员生理心理信息、由弯道获取模块传输的弯道信息、由车联网控制模块传输的车速信息以及由车流状态识别模块传输的车流状态信息；

所述的信息处理模块包括SVM神经网络单元，用于构建基于SVM神经网络的高速公路弯道安全等级监测模型，利用模型得到当前弯道驾驶员的行车安全等级，再结合驾驶员的风险感知水平信息判断此时驾驶员是否处于安全行驶状态，从而对驾驶员进行提前预警；

所述信息存储模块用于存储收集的信息及以往驾驶员的车辆轨迹信息；

所述信息发射模块用于将所述处理信息发送至移动终端。

所述图像获取单元采用CMOS摄像头传感器。

本发明的第三个目的是采用如下技术方案实现：

一种存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现一种高速公路弯道安全监测预警方法。

本发明的有益效果：

(1)本发明根据收集到的驾驶员个人信息、弯道信息、车流状态信息对弯道安全等级进行监测，将弯道的行车安全等级划分为低风险、中风险以及高风险，对弯道的行车安全等级有了一个量化认识。

(2)本发明根据收集到的驾驶员的生理心理信息和车速信息界定当前弯道驾驶员感知风险水平，以客观指标量化驾驶员的风险感知水平，再此基础上根据弯道安全等级与驾驶员感知风险水平是否匹配决定是否预警，在预警方法上有很大的借鉴意义。

(3)本系统结构相对简单，利用常用的智能手环和智能手机，所用装置较少，能够较大程度节约安装成本，且可操作性和实用性强，能够较快普及到高速公路弯道预警中。

附图说明

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1及图2所示，一种高速公路弯道安全监测方法，包括如下步骤：

S1获取当前车辆行驶路段的图像，通过特征识别判断前方路段是否为弯道；

S2若前方路段为弯道，通过GPS定位获取当前车辆所在位置，然后与GIS地图进行匹配，获取该弯道信息，所述弯道信息包括弯道半径、纵断面坡度、弯道长度及限速信息等。

S3获取车辆所在路段的车流状态；

所述车流状态包括重度拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、通畅和自由流等五个状态级别。

S4采集车辆驾驶员在进入弯道前的个人信息及当前车辆的车速信息，进行判断得到此时驾驶员感知风险的等级；

所述驾驶员个人信息包括性格、年龄、驾龄、各路段熟悉程度以及行驶里程等信息，而其中各路段的熟悉程度分为非常不熟悉、不熟悉、一般、熟悉、非常熟悉五个等级，通过车辆的行车轨迹记录进行量化；还包括驾驶员生理心理信息包括心率、心率变异性以及血压信息；所述车速信息包括车辆自身速度、加速度和路段速度差绝对值信息。所述驾驶员感知风险的等级包括低、中和高三种等级，主要由心率变化、车速变化等信息表征决定。

根据驾驶员的生理心理信息、弯道信息及车流状态，基于SVM神经网络的高速公路安全等级监控模型得到当前弯道的行车安全等级，根据不同等级进行相应操作。

所述的基于SVM神经网络的高速公路弯道安全等级监测模型是根据事先收集的大量试验段的不同驾驶员的个人信息、车流状态信息、弯道信息利用SVM神经网络单元提前进行训练得到。

若当前弯道的行车安全等级为低风险则系统不发出预警；

若当前弯道的行车安全等级为中风险，而此时驾驶员的感知风险为中水平或者高水平，则此时行车安全等级与风险感知水平相匹配，不进行预警，若此时驾驶员的感知风险为低水平，则进行预警，并且通过无线设备发送给周边车辆进行提醒；

若当前弯道的行车安全等级为高风险，而此时驾驶员的感知风险为高水平，则此时行车安全等级与风险感知水平相匹配，不进行预警，若此时驾驶员的感知风险为低水平或者中水平，则进行预警，并且通过无线设备发送给周边车辆进行提醒。

一种高速公路弯道安全监测系统，包括弯道识别模块、弯道信息获取模块、车联网控制模块、智能手环、无线通讯设备、中央处理器、智能手机；

所述弯道识别模块、弯道信息获取模块、无线通讯设备、车联网信息控制模块均与中央处理器通过电缆相连接，所述弯道识别模块与弯道信息获取模块通过电缆相连接，所述智能手环通过无线信号发射器和中央处理器无线连接，所述智能手机通过蓝牙与中央处理器无线连接。

所述弯道识别模块包括图像获取单元、图像处理单元和图像识别单元；

所述图像获取单元用于当前车辆行驶路段的图像，所述图像处理单元将行驶路段的图像处理成数字信号，输入图像识别单元，图像识别单元识别路段是否为弯道。图像获取单元采用CMOS摄像头传感器，所述CMOS摄像头安装车头。

所述弯道信息获取模块，包括GPS信号接收器、GIS地图与弯道信息存储单元，所述弯道信息存储单元获取图像识别单元的输出信号，当判断为弯道，则通过GPS信号接收器获取当前车辆位置，并与GIS地图精准匹配获取车辆所在弯道信息。

所述车联网控制模块用于连接路段行驶车辆各类传感器，并与各个车辆交互信息的通信设备，可以获取外部车辆的方位、距离和速度信息。

所述智能手环，配戴在驾驶员的身上，包括信息采集器和无线信号发射器，用于采集驾驶员的生理心理信息并通过无线信号发生器传给中央处理器，智能手环也可以选用具有同样功能的其他设备。

所述无线通信设备包括信息接收终端和信息发射终端，用于接收智能手表传输的信息以及将中央处理器的处理信息发送到周边车辆的无线通信设备；

所述智能手机，用于接收中央处理器的处理信息并通过视频显示、手机震动以及音频播报等形式对驾驶员预警。本实施例使用智能手机实现该功能，用户也可以选用其他移动终端。

所述中央处理器，用于根据收集到的驾驶员个人信息、弯道信息、车流状态信息对弯道安全等级进行监测，并根据收集到的驾驶员的生理心理信息和车速信息判断当前弯道驾驶员感知风险水平，最后根据弯道安全等级与驾驶员感知风险水平是否匹配决定是否预警。

中央处理器包括信息录入模块、车流状态识别模块、信息收集模块、信息存储模块、信息处理模块和信息发射模块。所述信息录入模块用于录入驾驶员个人信息；所述车流状态识别模块用于利用车联网控制模块采集的信息识别当前车流状态；所述信息收集模块用于收集由智能手环传输的驾驶员生理心理信息、由弯道获取模块传输的弯道信息、由车联网控制模块传输的车速信息以及由车流状态识别模块传输的车流状态信息。所述的信息处理模块主要包括SVM神经网络单元，用于构建基于SVM神经网络的高速公路弯道安全等级监测模型，利用模型得到当前弯道驾驶员的行车安全等级，再结合驾驶员的风险感知水平信息判断此时驾驶员是否处于安全行驶状态，从而对驾驶员进行提前预警；所述存储信息模块除了存储信息收集模块收集的信息还用于存储以往驾驶员的车辆轨迹信息；所述信息发射模块用于将所述处理信息发送至无线通信设备和智能手机。

本实施例中央处理器采用TMS320C6748，无线通信设备采用zigbee无线通信技术。

所述的弯道识别模块、弯道信息获取模块、车联网控制模块、无线通讯设备、中央处理器均安装在汽车车头，智能手环戴在驾驶员左手腕，智能手机架设在车头。

一种存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时，一种基于风险感知的高速公路弯道安全监测方法。

本发明根据收集到的驾驶员个人信息、弯道信息、车流状态信息对弯道安全等级进行监测，并根据收集到的驾驶员的生理心理信息和车速信息判断当前弯道驾驶员感知风险水平，最后根据弯道安全等级与驾驶员感知风险水平是否匹配决定是否预警，从而完成高速公路弯道安全监测预警，保障车辆行车安全。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种高速公路弯道安全监测预警方法，其特征在于，包括如下：

获取当前车辆行驶路段的图像，通过特征识别判断前方路段是否为弯道；

若前方路段为弯道，则获取该弯道信息；

获取车辆所在路段的车流状态；

采集车辆驾驶员在进入弯道前的个人信息及当前车辆的车速信息，进行判断得到此时驾驶员感知风险的等级；

根据驾驶员的生理心理信息、弯道信息及车流状态，基于SVM神经网络的高速公路安全等级监控模型得到当前弯道的行车安全等级，根据不同等级进行相应操作。

2.根据权利要求1所述的高速公路弯道安全监测预警方法，其特征在于，所述根据不同等级进行相应操作，具体为：

若当前弯道的行车安全等级为低风险则系统不发出预警；

若当前弯道的行车安全等级为中风险，而此时驾驶员的感知风险为中水平或者高水平，则此时行车安全等级与风险感知水平相匹配，不进行预警，若此时驾驶员的感知风险为低水平，则进行预警，并且通过无线设备发送给周边车辆进行提醒；

若当前弯道的行车安全等级为高风险，而此时驾驶员的感知风险为高水平，则此时行车安全等级与风险感知水平相匹配，不进行预警，若此时驾驶员的感知风险为低水平或者中水平，则进行预警，并且通过无线设备发送给周边车辆进行提醒。

3.根据权利要求1所述的高速公路弯道安全监测预警方法，其特征在于，所述个人信息包括心率、心率变异性、血压信息、性别、年龄、驾龄、年行驶里程及对该路段的熟悉程度。

4.根据权利要求1所述的高速公路弯道安全监测预警方法，其特征在于，所述车流状态包括重度拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、通畅和自由流。

5.根据权利要求1所述的高速公路弯道安全监测预警方法，其特征在于，所述弯道信息包括弯道半径、纵断面坡度、弯道长度及限速信息。

6.根据权利要求1所述的高速公路弯道安全监测预警方法，其特征在于，所述基于SVM神经网络的高速公路安全等级监控模型是事先根据不同驾驶员的个人信息、车流状态信息及弯道信息利用SVM神经网络单元训练得到。

7.一种实现权利要求1-6任一项所述的高速公路弯道安全监测预警方法的系统，其特征在于，包括

弯道识别模块，包括图像获取单元、图像处理单元及图像识别单元，用于获取当前车辆行驶路段的图像，并通过特征识别判断前方路段是否为弯道；

弯道信息获取模块，包括GPS信号接收器、GIS地图及弯道信息存储单元，用于根据GPS信号接收器获取车辆位置，将车辆位置与GIS地图进行匹配获取车辆所在弯道信息；

车联网控制模块，用于获取车辆所在路段的车流状态及该路段其他车辆的方位、距离和速度信息；

智能手环，包括信息采集器和无线信号发射器，用于采集驾驶员的个人信息，并发送给中央处理器；

中央处理器，用于根据驾驶员个人信息、弯道信息及车流状态信息对弯道安全等级进行监测，并根据驾驶员感知风险等级与弯道安全等级进行匹配，判断是否预警；

移动终端，用于接收中央处理器的预警信息。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述中央处理器包括

信息录入模块、车流状态识别模块、信息收集模块、信息存储模块、信息处理模块和信息发射模块；

所述信息录入模块用于录入驾驶员个人信息；

所述车流状态识别模块用于利用车联网控制模块采集的信息识别当前车流状态；所述信息收集模块用于收集由智能手环传输的驾驶员生理心理信息、由弯道获取模块传输的弯道信息、由车联网控制模块传输的车速信息以及由车流状态识别模块传输的车流状态信息；

所述的信息处理模块包括SVM神经网络单元，用于构建基于SVM神经网络的高速公路弯道安全等级监测模型，利用模型得到当前弯道驾驶员的行车安全等级，再结合驾驶员的风险感知水平信息判断此时驾驶员是否处于安全行驶状态，从而对驾驶员进行提前预警；

所述信息存储模块用于存储收集的信息及以往驾驶员的车辆轨迹信息；

所述信息发射模块用于将所述处理信息发送至移动终端。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述图像获取单元采用CMOS摄像头传感器。

10.一种存储介质，其特征在于，存储有程序，其特征在于：所述程序被处理器执行时，实现权利要求1-6任一项所述的监测方法。