[发明专利]危险行驶场景辨识平台、方法及存储介质有效

专利信息
申请号: 201911061846.5 申请日: 2019-11-01
公开(公告)号: CN111444756B 公开(公告)日: 2020-11-20
发明(设计)人: 丁亮 申请(专利权)人: 合肥耀世同辉科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/54;G08G1/01;G08G1/017
代理公司: 北京君泊知识产权代理有限公司 11496 代理人: 王程远
地址: 230000 安徽*** 国省代码: 安徽;34
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 危险 行驶 场景 辨识 平台 方法 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种危险行驶场景辨识平台,其特征在于,所述平台包括:

拥堵检测设备,设置在车载终端上,用于在通过电子地图APP获取当前行驶路段的拥堵等级低于预设等级阈值时,发出第一控制信号;

所述拥堵检测设备还用于在通过电子地图APP获取当前行驶路段的拥堵等级高于等于所述预设等级阈值时,发出第二控制信号;

宽视野摄像仪,其视角超过270度,设置在车辆顶部,与所述拥堵检测设备连接,用于在接收到所述第一控制信号时,对车辆所在场景执行拍摄,以获得对应的宽视野图像;

伽马校正设备,与所述宽视野摄像仪连接,用于接收所述宽视野图像,对所述宽视野图像执行伽马校正处理,以获得伽马校正图像;

高通滤波锐化设备,与所述伽马校正设备连接,用于接收所述伽马校正图像,基于所述伽马校正图像的模糊度执行对所述伽马校正图像的高通滤波锐化,以获得高通滤波锐化图像,所述伽马校正图像的模糊度越高,执行对所述伽马校正图像的高通滤波锐化的次数越多;

统计排序滤波器设备,与所述高通滤波锐化设备连接,用于基于接收到的高通滤波锐化图像中的噪声最大幅值执行对所述高通滤波锐化图像的统计排序滤波器处理,以获得相应的统计滤波图像,所述噪声最大幅值越大,对所述高通滤波锐化图像的统计排序滤波器处理的幅度越大;

特征分析设备,与所述统计排序滤波器设备连接,用于基于车牌成像特征提取统计滤波图像中的各个车牌号码,进而获取每一个车牌号码对应的事故次数;

次数分析设备,与所述特征分析设备连接,用于对各个车牌号码分别对应的各个事故次数进行均值计算,以获得平均事故次数;

逃离提示设备,与所述次数分析设备连接,用于在接收到的平均事故次数超限时,发出逃离当前环境的提示信息,否则,发出留守当前环境的提示信息;

其中,所述宽视野摄像仪还用于在接收到所述第二控制信号时,中断对车辆所在场景执行的拍摄;

所述逃离提示设备为语音播放设备,所述语音播放设备包括微控制器和与所述微控制器连接的语音芯片;

所述宽视野摄像仪包括点阵摄像设备、图像复原设备、椒盐滤除设备、陷阱滤波设备和双三次插值设备,所述点阵摄像设备用于对其视野内的场景执行摄像动作,以获得相应的宽视野图像;

所述图像复原设备与所述点阵摄像设备连接,用于对接收到的宽视野图像执行图像复原动作,以获得相应的即时复原图像。

2.如权利要求1所述的危险行驶场景辨识平台,其特征在于:

所述椒盐滤除设备与所述图像复原设备连接,用于对接收到的即时复原图像执行中值滤波处理以去除所述即时复原图像中的椒盐噪声,并获得相应的椒盐滤除图像。

3.如权利要求2所述的危险行驶场景辨识平台,其特征在于:

所述陷阱滤波设备与所述椒盐滤除设备连接,用于对接收到的椒盐滤除图像执行陷阱滤波处理,以获得相应的陷阱滤波图像。

4.如权利要求3所述的危险行驶场景辨识平台,其特征在于:

所述双三次插值设备与所述陷阱滤波设备连接,用于对接收到的陷阱滤波图像执行6×6像素邻域的双三次插值处理,以获得相应的领域插值图像。

5.如权利要求4所述的危险行驶场景辨识平台,其特征在于,所述平台还包括:

FPM DRAM芯片,与所述椒盐滤除设备和所述陷阱滤波设备连接,用于暂存所述椒盐滤除图像和所述陷阱滤波图像;

其中,所述宽视野摄像仪输出所述邻域插值图像,还包括计时设备,用于为所述邻域插值图像的输出时刻进行计时。

6.一种危险行驶场景辨识方法,所述方法包括使用如权利要求1-5任一所述的危险行驶场景辨识平台以对周围各个车辆的各个事故次数进行均值计算,以获得平均事故次数,并将所述平均事故次数作为参考数据以决定当前行驶场景的危险程度。

7.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序在被执行时实现如权利要求6所述方法的各个步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于合肥耀世同辉科技有限公司,未经合肥耀世同辉科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911061846.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top