大车盲区事故识别预警方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明涉及交通事故识别预警，尤其涉及一种大车盲区事故识别预警方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、大型车辆在路口右转弯时，容易与行人、非机动车辆发生事故。大型车辆由于本身车身较长，在转弯过程中，前后车轮形成“内轮差”，从而更容易形成较大的视觉盲区，此时行人、非机动车辆进去视觉盲区容易被卷入车底。

2、现有的技术方案基本上都是基于车载摄像头研发的视觉方案，且都是从车辆结构上的视角对视觉盲区内的障碍物进行简单的识别和预警。主要是通过识别盲区车辆、行人等，检测本车与车辆或行人之间的距离，进行预警，从而为安全驾驶提供辅助。

3、现有的技术方案主要应用于车辆辅助驾驶系统，检测车辆周围盲区的障碍物和距离，能有效的规范驾驶员的行为。但是缺乏道路监控视角的信息，无法在第一时间对行人的行为进行规范，并且无法判断已经发生的事故现象，无法判断人员卷入车底时人员特征消失的技术痛点，无法避免造成二次伤害等更严重的事故。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种大车盲区事故识别预警方法、系统、设备及存储介质，从道路监控视角进行图像信息提取，监控范围更广，提取的有效信息更多。且本方案不仅能分析大车盲区内人物的活动状态，通过二次开发技术第一时间提醒行人规避危险，还能通过人员跟踪技术和大车关键点信息判断是否已经发生交通事故，能准确判别出大多数盲区内人员卷入车底的事故。

2、第一方面，本发明实施例提供一种大车盲区事故识别预警方法，所述方法包括：

3、获取包含大型车辆和行人目标的实时目标视频；

4、获取监测区域的实时目标视频，其中，所述目标视频包括第一移动目标和第二目标；

5、根据所述目标视频的所述第一移动目标的第一关键点，输出所述第一移动目标实时的第一目标区域；

6、根据所述第二目标与所述第一目标区域的实时状态数据，输出所述第二目标相较于所述第一移动目标的危险预警信息。

7、在一实施例中，根据所述目标视频的所述第一移动目标的第一关键点，输出所述第一移动目标实时的第一目标区域，具体包括：

8、根据第一关键点划分第一目标区域为禁区和盲区，其中，所述禁区为多个所述第一关键点构成的封闭区域，所述盲区为所述禁区沿所述第一移动目标多个方向向外延伸区域，所述第一移动目标为转弯的大型货车，所述第二目标为存在所述第一移动目标的检测区域内的行人。

9、在一实施例中，根据第一关键点划分第一目标区域为禁区和盲区，具体包括：

10、根据多个第一关键点划分第一目标区域为车头区域的禁区和车头区域的盲区，其中，所述车头区域的禁区为多个所述第一关键点构成的封闭区域，所述车头区域的盲区为所述车头区域的禁区沿第一移动目标前方向外延伸区域。

11、在一实施例中，根据第一关键点划分第一目标区域为禁区和盲区，具体包括：

12、根据多个第一关键点划分第一目标区域为车侧面区域的禁区和车侧面区域的盲区，其中，所述车侧面区域的禁区为多个所述第一关键点构成的封闭区域，所述车侧面区域的盲区为所述车侧面区域的禁区沿第一移动目标侧面向外延伸区域。

13、在一实施例中，根据第一关键点划分第一目标区域为禁区和盲区，具体包括：

14、根据多个第一关键点划分第一目标区域为车侧面区域的禁区和车侧面区域的盲区，其中，所述车侧面区域的禁区为多个所述第一关键点构成的封闭区域，所述车侧面区域的盲区为所述车侧面区域的禁区沿第一移动目标侧面向外延伸区域。

15、在一实施例中，根据多个第一关键点划分第一目标区域为车侧面区域的禁区和车侧面区域的盲区，具体包括：

16、根据四个第一关键点划分第一目标区域的车侧面区域的禁区和车侧面区域的盲区，所述车侧面区域的禁区为四个第一关键点构成的封闭区域，所述车侧面区域的盲区为所述车侧面区域的禁区沿所述第一移动目标侧面向外延伸区域，其中四个所述第一关键点为左油箱、右油箱、左车尾和右车尾。

17、在一实施例中，根据多个第一关键点划分第一目标区域为车侧面区域的禁区和车侧面区域的盲区，具体包括：

18、根据四个第一关键点划分第一目标区域的车侧面区域的禁区和车侧面区域的盲区，所述车侧面区域的禁区为四个第一关键点构成的封闭区域，所述车侧面区域的盲区为所述车侧面区域的禁区沿所述第一移动目标侧面向外延伸区域，其中四个所述第一关键点为左油箱、右油箱、左车尾和右车尾。

19、在一实施例中，根据所述第二目标与所述第一目标区域的实时状态数据，输出所述第二目标相较于所述第一移动目标的危险预警信息，具体包括：

20、根据所述目标视频的数据图像识别到所述第二目标的第二关键点；

21、计算所述第二目标的第二关键点和所述第一关键点的第一目标坐标距离值，当所述第一目标坐标距离值小于第一距离阈值，且大于第二距离阈值，则输出即将进入盲区的预警提示语音信息；

22、当所述第一目标坐标距离值小于第二距离阈值，且大于第三距离阈值，则输出进入盲区的预警提示语音信息；

23、当所述第一目标坐标距离值小于第三距离阈值，则输出即将进入禁区的预警提示语音信息。

24、在一实施例中，当所述第一目标坐标距离值小于第三距离阈值，则输出即将进入禁区的预警提示语音信息之后，所述方法还包括：

25、第一预设时间内，未识别到所述目标视频的数据图像盲区和安全区域中的第二关键点，则输出进入禁区的预警提示语音信息，并获取第一关键点的事故发生地坐标值；其中，所述安全区域为所述盲区沿所述第一移动目标多个方向向外延伸区域。

26、在一实施例中，第一预设时间内，未识别到所述目标视频的数据图像盲区和安全区域中的第二关键点，则输出进入禁区的预警提示语音信息之后，所述方法还包括：

27、第二预设时间内，未识别到所述目标视频的数据图像盲区和安全区域中的第二关键点，且获取第一关键点的坐标值，计算与事故发生地坐标值的第二目标坐标距离值，若所述第二目标坐标距离值大于第四距离阈值，则输出人员随车移动的预警提示语言信息。

28、第二方面，本发明实施例提供了一种大车盲区事故识别预警系统，包括用于执行如第一方面的所述大车盲区事故识别预警方法的模块，所述大车盲区事故识别预警系统包括视频获取模块、获取识别模块、区域划分输出模块和预警输出模块，其中，

29、所述视频获取模块，用于获取包含大型车辆和行人目标的实时目标视频；

30、所述获取识别模块，用于获取监测区域的实时目标视频，其中，所述目标视频包括第一移动目标和第二目标；

31、所述区域划分输出模块，用于根据所述目标视频的所述第一移动目标的第一关键点，输出所述第一移动目标实时的第一目标区域；

32、所述预警输出模块，用于根据所述第二目标与所述第一目标区域的实时状态数据，输出所述第二目标相较于所述第一移动目标的危险预警信息。

33、第三方面，本发明实施例提供了一种大车盲区事故识别预警设备，包括处理器、用户接口和存储器，所述处理器、所述用户接口和所述存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面任一项的所述大车盲区事故识别预警方法。

34、第四方面，本发明实施例提供了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，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面任一项所述的大车盲区事故识别预警方法。

35、本发明实施例中，从道路监控视角进行图像信息提取，得到包含大型车辆和行人目标的实时目标视频，基于yolov8模型对实时目标视频进行检测识别，根据所述目标视频的所述第一移动目标的第一关键点，输出所述第一移动目标实时的第一目标区域；根据所述第二目标与所述第一目标区域的实时状态数据，输出所述第二目标相较于所述第一移动目标的危险预警信息。监控范围更广，提取的有效信息更多。能分析大车盲区内人物的活动状态，第一时间提醒行人规避危险，并能判断是否发生人员卷入车底事故，避免二次伤害，安全性更高。