碰撞识别方法、装置、终端设备及存储介质与流程

本申请属于计算机，尤其涉及一种碰撞识别方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术：

1、随着车辆技术的不断发展，车辆普及程度得到了极大的提高，从而导致道路上的车辆越来越多，交通事故的发生可能性也在持续增高。大量调查显示，在发生严重的碰撞事故后，救援不及时造成的伤亡人数远大于事故直接导致的伤亡人数。

2、现有技术中，通过对车辆进行碰撞识别，即对车辆行驶过程的各种数据进行分析，在数据出现异常时立即向救援中心发送求救信号，以此减少碰撞事故的后果，能够更快速地为受伤者提供急救和医疗救治。

3、然而，碰撞识别结果难免会出现错误，如果误判车辆发生了碰撞，可能会错误地发送求救信号给救援中心，从而导致救援资源的浪费。因此，如何提高碰撞识别的准确性是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种碰撞识别方法、装置、终端设备及存储介质，可以解决如何提高碰撞识别准确性的问题。

2、本申请实施例的第一方面提供了一种碰撞识别方法，包括：获取目标车辆的待识别碰撞数据；利用预设的碰撞识别特征算法对待识别碰撞数据进行识别，确定待识别碰撞数据与预设的碰撞类别之间的第一相似度；将待识别碰撞数据输入预设的碰撞识别模型，得到碰撞识别模型输出的待识别碰撞数据与碰撞类别之间的第二相似度；根据第一相似度及第二相似度，确定目标车辆的碰撞识别结果。

3、可选的，在第一方面一种可能的实现方式中，上述碰撞类别的数量为多个，上述碰撞识别结果包括目标类别及目标类别对应的目标相似度，上述根据第一相似度及第二相似度，确定目标车辆的碰撞识别结果，包括：

4、对每个碰撞类别对应的第一相似度及第二相似度进行融合，以确定每个碰撞类别对应的参考相似度；

5、根据每个碰撞类别对应的参考相似度，确定目标类别；

6、将目标类别对应的参考相似度确定为目标相似度。

7、可选的，在第一方面另一种可能的实现方式中，上述对每个碰撞类别对应的第一相似度及第二相似度进行融合，以确定每个碰撞类别对应的参考相似度，包括：

8、根据碰撞识别特征算法对应的预设算法权重、碰撞识别模型对应的预设模型权重、每个碰撞类别对应的第一相似度及第二相似度，确定每个碰撞类别对应的参考相似度。

9、可选的，在第一方面又一种可能的实现方式中，上述待识别碰撞数据是利用多个传感器获取的，每个传感器对应一预设传感器权重，上述对每个碰撞类别对应的第一相似度及第二相似度进行融合，以确定每个碰撞类别对应的参考相似度，包括：

10、根据每个碰撞类别对应的传感器、每个传感器对应的预设传感器权重、每个碰撞类别对应的第一相似度及第二相似度，确定每个碰撞类别对应的参考相似度。

11、可选的，在第一方面再一种可能的实现方式中，上述根据每个碰撞类别对应的参考相似度，确定目标类别，包括：

12、在多个碰撞类别对应的参考相似度相同时，根据每个碰撞类别对应的预设优先顺序，确定目标类别。

13、可选的，在第一方面另一种可能的实现方式中，上述获取目标车辆的待识别碰撞数据，包括：

14、获取目标车辆的车辆运行数据；

15、对车辆运行数据进行异常数据切片处理，以提取车辆运行数据中的待识别碰撞数据。

16、可选的，在第一方面又一种可能的实现方式中，上述碰撞识别特征算法生成的步骤包括：

17、获取多组参考碰撞数据及每组参考碰撞数据对应的碰撞类别标签；

18、根据多组参考碰撞数据及每组参考碰撞数据对应的碰撞类别标签，确定每个碰撞类别对应的数据特征；

19、利用每个碰撞类别对应的数据特征，对初始特征算法进行迭代调参，直至初始特征算法收敛，得到碰撞识别特征算法。

20、可选的，在第一方面再一种可能的实现方式中，上述碰撞识别模型生成的步骤包括：

21、获取多组参考碰撞数据及每组参考碰撞数据对应的碰撞类别标签；

22、利用多组参考碰撞数据及每组参考碰撞数据对应的碰撞类别标签，对初始卷积神经网络模型进行训练，以生成碰撞识别模型。

23、可选的，在第一方面另一种可能的实现方式中，上述方法还包括：

24、获取待识别碰撞数据对应的人工验证结果；

25、根据目标车辆的碰撞识别结果及人工验证结果，对碰撞识别特征算法及碰撞识别模型进行优化。

26、可选的，在第一方面又一种可能的实现方式中，上述碰撞类别包括真实碰撞类别及疑似碰撞类别，真实碰撞类别包括追尾、正面碰撞、侧面碰撞、翻车中的任意一种或多种，疑似碰撞类别包括急刹车、路过减速带、关车门、洗车、下雨、下冰雹、异常拍打、雨刷器中的任意一种或多种。

27、本申请实施例的第二方面提供了一种碰撞识别装置，包括：

28、数据获取模块，用于获取目标车辆的待识别碰撞数据；

29、第一处理模块，用于利用预设的碰撞识别特征算法对待识别碰撞数据进行识别，确定待识别碰撞数据与预设的碰撞类别之间的第一相似度；

30、第二处理模块，用于将待识别碰撞数据输入预设的碰撞识别模型，得到碰撞识别模型输出的待识别碰撞数据与碰撞类别之间的第二相似度；

31、碰撞识别模块，用于根据第一相似度及第二相似度，确定目标车辆的碰撞识别结果。

32、本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面的碰撞识别方法。

33、本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的碰撞识别方法。

34、本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面的碰撞识别方法。

35、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例提供了一种碰撞识别方法、装置、终端设备及存储介质，首先获取目标车辆的待识别碰撞数据；然后利用预设的碰撞识别特征算法对待识别碰撞数据进行识别，确定待识别碰撞数据与预设的碰撞类别之间的第一相似度；接着将待识别碰撞数据输入预设的碰撞识别模型，得到碰撞识别模型输出的待识别碰撞数据与碰撞类别之间的第二相似度；最后根据第一相似度及第二相似度，确定目标车辆的碰撞识别结果。由于碰撞识别特征算法与碰撞识别模型在处理不同的数据或面对不同的碰撞场景下可能有不同的表现，因此通过结合碰撞识别特征算法与碰撞识别模型的结果，综合得出最终的碰撞识别结果，提高了碰撞识别的准确性和鲁棒性。

技术特征：

1.一种碰撞识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的碰撞识别方法，其特征在于，所述碰撞类别的数量为多个，所述碰撞识别结果包括目标类别及所述目标类别对应的目标相似度，所述根据所述第一相似度及所述第二相似度，确定所述目标车辆的碰撞识别结果，包括：

3.如权利要求2所述的碰撞识别方法，其特征在于，所述对每个所述碰撞类别对应的所述第一相似度及所述第二相似度进行融合，以确定每个所述碰撞类别对应的参考相似度，包括：

4.如权利要求2所述的碰撞识别方法，其特征在于，所述待识别碰撞数据是利用多个传感器获取的，每个所述传感器对应一预设传感器权重，所述对每个所述碰撞类别对应的所述第一相似度及所述第二相似度进行融合，以确定每个所述碰撞类别对应的参考相似度，包括：

5.如权利要求2所述的碰撞识别方法，其特征在于，所述根据每个所述碰撞类别对应的参考相似度，确定所述目标类别，包括：

6.如权利要求1所述的碰撞识别方法，其特征在于，所述获取目标车辆的待识别碰撞数据，包括：

7.如权利要求1所述的碰撞识别方法，其特征在于，所述碰撞识别特征算法生成的步骤包括：

8.如权利要求1所述的碰撞识别方法，其特征在于，所述碰撞识别模型生成的步骤包括：

9.如权利要求1-8任一所述的碰撞识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.一种碰撞识别装置，其特征在于，包括：

11.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9任一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9任一项所述的方法。

技术总结本申请适用于计算机技术领域，提供了一种碰撞识别方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：首先获取目标车辆的待识别碰撞数据；然后利用预设的碰撞识别特征算法对待识别碰撞数据进行识别，确定待识别碰撞数据与预设的碰撞类别之间的第一相似度；接着将待识别碰撞数据输入预设的碰撞识别模型，得到碰撞识别模型输出的待识别碰撞数据与碰撞类别之间的第二相似度；最后根据第一相似度及第二相似度，确定目标车辆的碰撞识别结果。由于碰撞识别特征算法与碰撞识别模型在处理不同的数据或面对不同的碰撞场景下可能有不同的表现，因此通过结合碰撞识别特征算法与碰撞识别模型的结果，综合得出最终的碰撞识别结果，提高了碰撞识别的准确性和鲁棒性。技术研发人员：王浩乾受保护的技术使用者：三川在线（杭州）信息技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/12