[发明专利]一种基于深度学习的狭窄区域交汇车安全辅助方法和系统

说明书

本发明涉及汽车技术领域，特别涉及一种基于深度学习的狭窄区域交汇车安全辅助方法和系统。所述一种基于深度学习的狭窄区域交汇车安全辅助方法，包括步骤：对车道边缘进行识别，根据识别到的车道边缘计算车道宽度，根据所述车道宽度标记交汇点，记录交汇点相关信息并上传所述交汇点相关信息至云平台；当两车进行交汇时，从云平台获取交汇点相关信息；根据所述交汇点相关信息对两车汇车进行指导。通过以上方法，当两车交汇时，可以从云平台上面获取到合适的交汇点相关信息，进行安全交汇。

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，特别涉及一种基于深度学习的狭窄区域交汇车安全辅助方法和系统。

背景技术

目前在一些狭窄区域的汽车通行，在过这些区域的时候，目前主要依靠AVM(全景式监控影像系统)环视摄像头，在车机上显示360°全景影像来辅助通行。360°全景影像可以解决一定场景下的通行辅助。但是当双方车辆在交汇处车道过窄对于新手司机无法判断是否满足安全通行条件或者车道无法满足两辆车通行，需要选择交汇点时。此时对于司机来说是一个巨大的挑战，尤其是一些危险区域的交汇车，路边是悬崖或者深沟的。这种情况360°全景影像无法给予辅助，有效的引导交汇，存在极大的交通安全隐患。

发明内容

为此，需要提供一种基于深度学习的狭窄区域交汇车安全辅助方法，用以解决现有技术狭窄区域汇车时无法给司机好的辅助指导，存在交通安全隐患的问题。具体技术方案如下：

一种基于深度学习的狭窄区域交汇车安全辅助方法，包括步骤：

对车道边缘进行识别，根据识别到的车道边缘计算车道宽度，根据所述车道宽度标记交汇点，记录交汇点相关信息并上传所述交汇点相关信息至云平台，所述相关信息包括但不限于：交汇点位置信息、交汇点处的车道宽度；

当两车进行交汇时，从云平台获取交汇点相关信息；

根据所述交汇点相关信息对两车汇车进行指导。

进一步的，“根据所述交汇点相关信息对两车汇车进行指导”，具体还包括步骤：

计算车道宽度与双方车辆的宽度和的差值，若差值大于预设阈值，则发出引导信息引导两车至对应交汇点并进行汇车操作；

若差值小于预设阈值，则通过云平台获取其它的交汇点相关信息，计算得到一个合适的交汇点。

进一步的，所述“对车道边缘进行识别”，具体还包括步骤：

在无结构化道路行驶时，对车道边缘进行识别，根据识别到的车道边缘自行定位车道线，行驶过程中，判断车辆是否触碰到车道线，若触碰到，则发出预警提示。

进一步的，还包括步骤：

获取不同车辆的行驶轨迹，根据所述行驶轨迹对部分路段的边界进行重新定位，根据重新定位的结果判断是否有新的交汇点生成，若有，则对应添加交汇点相关信息至云平台。

进一步的，所述“则发出引导信息引导两车至交汇点并进行会车操作”，具体还包括步骤：

获取并计算对向来车的驾驶信息，所述驾驶信息包括但不限于：速度、加速度方向、角度、姿态；

根据所述驾驶信息预估对向来车预设时间内的行驶路径；

结合本车的驾驶信息与对向来车的预设时间内的行驶路径进行路径规划。

为解决上述技术问题，还提供一种基于深度学习的狭窄区域交汇车安全辅助系统，具体技术方案如下：

一种基于深度学习的狭窄区域交汇车安全辅助系统，包括：摄像装置和云平台，所述摄像装置设置于车上，所述摄像装置用于采集车辆周围图像，所述摄像装置通信连接所述云平台；

所述摄像装置发送采集的车辆周围图像数据至所述云平台；