[发明专利]一种基于YOLO物象识别的智能行车记录仪、系统及车辆

说明书

本发明公开了一种基于YOLO物象识别的智能行车记录仪、系统及车辆，包括：第一摄像头、第二摄像头、第一芯片、第二芯片、语音转化芯片、图像处理器、数据库服务器、WIFI模块、车载音响。首先由第一摄像头和第二摄像头采集图像，然后第一芯片通过YOLO物象识别算法对经过图像处理器处理的图像进行识别，得到物象识别结果；第二芯片对采集的图像进行测距处理，得到测距结果。得到的物象识别结果和测距结果传输至语音转化芯片，由所述语音转化芯片进行处理，输出语音至车载音响，有效的提升车主驾驶安全性，减少事故的发生率。

技术领域

本发明涉及安全驾驶领域，尤其涉及一种基于YOLO物象识别的智能行车记录仪。

背景技术

现在消费者对汽车安全性的重视度越来越高，先进驾驶辅助系统的应用也一直保持持续发展的趋势。ADAS高级驾驶辅助系统，就是目前市场上最受欢迎的主动安全技术之一。ADAS高级驾驶辅助系统是利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。

目前存在的问题是，很难做出高质量的ADAS，因为ADAS往往需要专用的摄像头，而且对系统主体性能要求也很高，现有行车记录仪上ADAS效果不是很好，因为行车记录仪用的是广角摄像头，有效距离很短、成像效果也比较差，难以达到预期的作用，并且对小物体的识别效果也比较差。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于YOLO物象识别的智能行车记录仪、系统及车辆，以解决目前市场上行车记录仪的摄像头拍摄的有效距离短、成像效果差、小物体识别效果差的问题，有效的提升车主驾驶安全性，减少事故的发生率。

本发明通过下述技术方案解决前述技术问题：

本发明第一实施例提供了一种基于YOLO物象识别的智能行车记录仪，包括：第一摄像头、第二摄像头、第一芯片、第二芯片、语音转化芯片；其中：

所述第一芯片，用于以基于YOLO物象识别算法识别所述第一摄像头、第二摄像头采集的图像数据获得物象识别结果，然后将所述物象识别结果发送给所述语音转化芯片；

所述第二芯片，用于接收所述第一摄像头、第二摄像头采集的图像数据后，进行测距，然后将测距结果发送给所述语音转化芯片；

所述语音转化芯片，将所述第一芯片的物象识别结果和所述第二芯片的测距结果进行处理，输出语音至车载音响，用以提醒车主安全行车。

优选地，所述第一摄像头为广角摄像头，所述第二摄像头为长焦摄像头。

优选地，所述一种基于YOLO物象识别的智能行车记录仪，还包括图像处理器，所述图像处理器与所述第一芯片、第一摄像头、第二摄像头连接，用于将所述第一摄像头、第二摄像头采集的图像数据进行滤波、图像增强处理，发送给所述第一芯片。

本发明第二实施例提供了一种基于YOLO物象识别的智能行车记录系统，包括车载音响和所述的基于YOLO物象识别的智能行车记录仪。

优选地，所述语音转化芯片将所述语音信息发送给所述车载音响，以由所述车载音响输出，提醒车主安全行车。

优选地，所述一种基于YOLO物象识别的智能行车记录系统，还包括安装有物象识别学习库的数据库服务器，所述物象识别学习库，是一个物象识别数据系统，与所述第一芯片连接，用于将所述物象识别数据发送给所述第一芯片。

优选地，所述物象识别学习库包括存储已有物象数据的本地识别数据库和存储云端物象数据的云学习库。