[发明专利]一种高速公路弯道安全监测预警方法、系统及介质

说明书

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。

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。