[发明专利]一种自驾车障碍排除系统与方法

权利要求书

1.一种自驾车障碍排除系统，其特征在于：包括一级辨识单元、二级辨识单元、系统控制单元、网络传输单元、预警信息展示单元一级供电单元。

2.根据权利要求1所述的一种自驾车障碍排除系统，其特征在于：所述一级辨识单元包括高速分辨率摄像机，

所述一级辨识单元用于通过图像采集及图像信息识别对车辆行驶前方路况进行辨识。

3.根据权利要求1所述的一种自驾车障碍排除系统，其特征在于：所述二级辨识单元包括超声波测距发射装置、超声波测距接收装置、激光测距发射装置和激光测距接收装置，

所述二级辨识单元用于通过超声波或激光探测对车辆行驶前方路况进行辨识。

4.根据权利要求1所述的一种自驾车障碍排除系统，其特征在于：所述系统控制单元具体为数据处理控制终端，所述数据处理控制终端内部设置有能见度训练模型；

所述系统控制单元用于基于以一级辨识单元、二级辨识单元采集的信息进行数据计算与处理，包括能见度训练模型的建立，并能同时与车辆ECU建立连接。

5.根据权利要求1所述的一种自驾车障碍排除系统，其特征在于：所述网络传输单元包括光纤收发器，

所述网络传输单元用于以自建局域网、专用接入网、中心视频专网、现有公安光纤网络资源为传输通道，构建网络传输子系统，实现系统控制单元与后台运维服务终端之间的互联互通，完成数据、图片的传输与交换。

6.根据权利要求1所述的一种自驾车障碍排除系统，其特征在于：所述预警信息展示单元包括信息显示屏和声光预警模块，

所述信息显示屏具体为LED信息显示屏，所述声光预警模块具体为声光报警器；

所述预警信息展示单元用于通过图像以及语音播报的方式及时告知车辆前方路况障碍信息。

7.根据权利要求2或3所述的一种自驾车障碍排除系统，其特征在于：所述高速高分辨率摄像机、超声波测距发射装置、超声波测距接收装置、激光测距发射装置和激光测距接收装置安装在车辆正前方保险杠上，所述数据处理控制终端安装在车辆杂物仓内，所述高速高分辨率摄像机、超声波测距发射装置、超声波测距接收装置、激光测距发射装置和激光测距接收装置分别通过导线与数据处理控制终端电性连接。

8.根据权利要求1所述的一种自驾车障碍排除系统，其特征在于：所述LED信息显示屏和所述安装在车辆中控台位置，所述LED信息显示屏和所述声光报警器分别通过导线与数据处理控制终端电性连接。

9.根据权利要求1所述的一种自驾车障碍排除方法，其特征在于：基于权利要求1-8所述的一种自驾车障碍排除系统，其障碍排除方法具体包括以下步骤，

步骤一，在自驾车正常行驶情况下，通过高速分辨率摄像机对车辆前方障碍信息进行视频图像捕捉采集，通过数据处理控制终端内部设置的能见度训练模型，对物体捕捉采集视频图像进行深度学习与构建能见度模型，并通过信息显示屏对构建的视频图像模型进行展示，

步骤二，在自驾车正常行驶情况下，如遇到能见度较低的情况下，高速分辨率摄像机无法捕捉到清晰可见图像，通过超声波测距发射装置、激光测距发射装置对车辆前方物体信息进行扫描识别，在物体车距缩小到预定值时，通过声光报警器为车主提供预警信息，同时通过数据处理控制终端与车辆ECU建立连接，及时通过车辆ECU控制车辆对故障作出应急响应。

10.根据权利要求9所述的一种自驾车障碍排除系统，其特征在于：所述能见度训练模型对物体捕捉采集图像进行深度学习与构建能见度模型方法具体包括以下步骤，

步骤a，数据预处理，获取监控摄像机的视频图像数据，对视频图像数据进行预处理，每隔t秒提取一幅图像，所提取的摄像图像随时间形成动态的时间序列图像，其中1≤t≤10；

步骤b，计算图像的对比度、边缘特征、POLC指标；

步骤c，将以上数据一一对应，进行深度学习；

步骤d，利用训练数据对构建能见度模型训练网络，优化网络，构建能见度模型。