一种车辆涉水预警系统的制作方法

本发明涉及车辆涉水预警系统，特别是涉及应用于视频预警的一种车辆涉水预警系统。

背景技术：

1、随着汽车技术的发展和道路环境的复杂化，车辆涉水成为了影响行车安全的重要问题之一，传统的涉水预警系统主要依赖于传感器检测，然而，这些技术往往无法提供准确的预警，特别是在复杂的地形、积水动态变化或人烟稀少的野外的情况下，容易出现误判或延迟预警，当前一些基于视觉感知和传感器的涉水预警系统已经应用于实际中，但仍存在不少技术局限。

2、中国发明专利cn115973034b公开了一种融合视觉感知的涉水预警方法及系统，该系统通过实时监测车辆是否进入涉水路段，并获取车身两侧的涉水深度和路面坡度状况，判断车辆是否面临涉水风险，虽然该设计能够减少误报并且提高坡道路面的识别准确性，但它仍然依赖于静态条件下的涉水深度监测，无法处理积水动态变化的场景，同时，该系统仅在车辆进入下坡路段时才能发挥较好的预警效果，在其他复杂地形上可能存在较大局限。

3、中国发明专利cn114906085b公开了一种车辆涉水处理方法，该方法通过水压传感器监测车辆某一位置的水压信号，以控制车辆进入涉水模式并执行相应的防涉水处理，虽然该设计能够通过水压传感器实时监测车辆涉水情况，但该技术局限于局部水压信号的获取，无法对积水深度进行全局评估，也无法对未来的积水动态进行预测，此外，水压传感器在复杂环境中容易受到干扰，导致预警信号延迟或失效，且仅能处理局部涉水情况，无法协同多车间共享预警信息。

4、以上设计在一定程度上通过传感器或视觉感知提升了涉水预警的准确性，但仍然存在如下局限性，现有技术缺乏对积水动态变化的预测能力，无法根据实时数据提前评估积水风险并发出预警；依赖单一车辆的信息来源，无法通过车队间的协作共享涉水信息，导致预警范围和准确性受限；对车辆轮胎压力、底盘高度等车辆状态的监测较为有限，无法充分评估车辆的实际涉水能力；在复杂地形或气象条件下，无法有效应对突发的积水扩展或恶化。

技术实现思路

1、针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是如何基于视频流分析、动态预测及跨车队协同实时评估积水动态变化、车辆涉水能力，并通过车队协同通信提升预警效果。

2、为解决上述问题，本发明提供了一种车辆涉水预警系统，包括安装在车辆上的摄像头模块，用于捕捉车辆前方及周围路面的视频流；

3、计算单元，用于处理所述摄像头模块捕捉的视频流，所述计算单元包括基于transformer架构的智能视频分析模块，所述模块从视频流中获取道路状况、积水深度、天气变化、地形特征和车辆状态，并结合联网查询的历史数据，评估前方涉水风险；

4、视频流分析模块，用于通过视频流分析车辆底盘与地面的距离，并监测轮胎压力变化，结合道路情况评估车辆的涉水能力；

5、地形分析模块，基于摄像头数据对当前道路地形进行分析，并结合通过网络查询获取的历史数据，评估当前环境下的涉水概率；

6、积水动态变化预测模块，基于摄像头采集的视频流、实时天气信息和地形分析，结合历史积水数据，预测前方道路的积水变化，判断积水是否会加深或减退；

7、跨车队涉水预警模块，通过v2v通信系统，当一辆车检测到涉水情况时，自动将涉水信息传递给邻近车辆，增强车队对前方积水区域的整体感知；

8、卫星通信模块，用于在车辆涉水遇险时定时发送压缩图片和求救信号至救援中心，并在正常运行时将数据同步至云端，为后续救援提供线索；

9、警报模块，当系统检测到涉水风险时，向驾驶员发出视觉和声音警报；

10、通信模块，用于通过联网查询获取历史积水和道路信息，并将路面视频流和涉水警告信息传输至外部设备，如其他车辆或交通管理中心。

11、在上述车辆涉水预警系统中，通过在车辆上安装高清摄像头模块，结合基于卷积神经网络(cnn)和transformer架构的智能视频分析模块，对实时捕捉的道路视频流进行分析，提取道路积水深度、天气状况、车辆状态等信息，通过计算单元结合历史数据和实时气象信息，系统能够动态预测积水深度的变化趋势，系统还通过视频流分析车辆底盘与地面的距离、轮胎压力变化，评估车辆的涉水能力，发出实时预警，此外，系统通过v2v通信模块实现多车协同预警，车辆能够实时共享道路积水信息，确保车队内所有车辆及时获知涉水风险，同时，系统配备卫星通信功能，能够在车辆陷入涉水困境时，定时发送求救信号及压缩图片至救援中心，并将行驶数据同步至云端，为后续救援提供支持，本发明的应用场景广泛，特别适用于雨季频繁、地形复杂的地区，能够显著提升车辆涉水安全性，减少因涉水导致的交通事故及车辆损坏，经济上，通过智能预警和多车协作功能，本发明能够减少误判和事故率，降低车辆维护成本和救援成本，同时提高整体道路行驶的安全性和通行效率。

12、作为本技术的进一步改进，所述智能视频分析模块包括用于从视频流中提取空间特征的卷积神经网络(cnn)，所述空间特征进一步传入transformer模型进行时序特征分析与积水变化的预测。

13、作为本技术的再进一步改进，所述transformer架构通过位置编码将时间信息嵌入视频流中的图像特征，用于对不同时间点的图像特征进行时序分析，以准确判断积水的动态变化和涉水风险。

14、作为本技术的更进一步改进，所述系统通过通信模块联网查询获取实时和历史气象数据、交通流量数据及地理信息，并将所述数据与视频流中的实时图像数据结合，以提高涉水预警的精确度。

15、作为本技术的又一种改进，所述视频流分析模块用于通过分析车辆轮胎接触地面的图像特征，实时监测轮胎压力变化，判断轮胎是否因涉水导致压力异常，并结合积水深度进行涉水风险评估。

16、作为本技术的又一种改进的补充，所述视频流分析模块用于从视频流中计算车辆底盘与地面之间的距离，并结合积水深度进行涉水能力评估，提供相应的涉水预警。

17、作为本技术的又一种改进的补充，所述跨车队涉水预警模块通过v2v通信协议，使多辆车能够共享视频流中的道路环境信息和联网查询的历史数据，以协同提高涉水预警的准确性和响应速度。

18、作为本技术的再一种改进，所述卫星通信模块在车辆涉水遇险时定时发送压缩图片、gps位置信息和车辆状态数据至救援中心，并在正常运行期间同步行驶数据至云端，为后续救援提供数据支持。

19、一种车辆涉水预警系统，其工作方法包括以下步骤：

20、s1：通过安装在车辆上的摄像头模块捕捉车辆前方及周围路面的实时视频流；

21、s2：在计算单元中，利用基于transformer架构的智能视频分析模块处理所述视频流，获取道路状况、积水深度、天气变化、地形特征及车辆状态信息；

22、s3：结合联网查询的历史数据及实时气象信息，通过视频流分析模块计算车辆底盘与地面的距离，并监测轮胎压力变化，判断车辆涉水风险；

23、s4：通过积水动态变化预测模块，基于摄像头采集的实时数据、历史积水信息、地形分析结果，预测积水的动态变化，判断积水是否会加深或减退；

24、s5：当车辆检测到涉水遇险时，通过卫星通信模块，定时发送压缩图片和求救信号至救援中心，同时将实时数据同步到云端，为后续救援提供线索；

25、s6：在正常使用时，通过v2v通信模块向其他车辆共享涉水信息，提升多车协作的涉水预警能力，并将数据同步至云端或交通管理中心，以增强道路整体安全性。

26、综上所述，本技术具有以下有益效果：

27、1.通过引入基于卷积神经网络(cnn)和transformer架构的智能视频分析模块，能够从车辆前方和周围的实时视频流中自动提取道路状况、积水深度、天气变化和地形特征等关键数据，这种智能化的分析方式使得系统不仅能够准确判断当前涉水风险，还能够通过对视频流的时序分析预测积水的动态变化，帮助驾驶员提前做出行驶决策，相比于传统依赖单一传感器或静态数据的涉水预警系统，本发明在数据处理的深度和实时性上都有明显提升，确保了复杂环境下的预警精度。

28、2.结合了车辆视频流、联网查询的历史数据和实时气象信息，通过视频流分析车辆底盘与地面的距离，监测轮胎压力的变化，这种多维度数据的结合使得系统不仅能够提供基础的涉水风险评估，还能深入分析车辆的涉水能力和轮胎状态，避免因涉水导致的车辆故障和安全隐患，与传统的预警系统不同，本发明通过底盘高度与轮胎压力的实时分析，使得车辆在复杂积水环境中更加自如应对，减少了涉水过程中出现事故的可能性。

29、3.v2v通信模块通过车队协作进一步提升了涉水预警的安全性和效率，多辆车之间能够共享实时道路环境数据，确保每辆车都能够及时获知前方积水区域的情况，相比于单车运行的涉水预警系统，车队协同能够覆盖更广泛的区域，避免多车在同一积水区出现连锁问题，这种车队协作的模式在提高行驶安全性、减少车辆间事故发生的同时，也为未来智能交通提供了协作的参考。

30、4.积水动态变化预测模块能够根据摄像头采集的实时数据、历史积水信息和地形分析结果，预测积水深度的变化趋势，这种动态预测功能使得系统不仅局限于检测当前的积水情况，更能够提前预见未来一段时间内积水是否会加深或扩展，提前预警功能确保了驾驶员在积水发生前能够采取预防措施，减少涉水风险，尤其适用于恶劣天气或突发性道路积水的场景。

31、5.当车辆遇到涉水困境时，本专利的卫星通信模块能够在通信信号薄弱或无信号区域仍然保持稳定的求救信号发送功能，车辆陷入困境时，系统会定时发送压缩图片、gps位置信息以及车辆状态数据至救援中心，确保救援人员能够及时掌握现场情况，此外，系统在正常运行时将行驶数据和环境信息同步至云端，为后续可能的救援行动提供数据支持，这种全方位的救援支持体系大大提高了在紧急情况下的救援效率，确保了车辆和驾驶员的安全。

32、6.通过智能化的涉水预警、动态预测以及协同通信功能，不仅为驾驶员提供了更加直观的涉水信息，还通过视觉和声音警报提醒驾驶员潜在的危险，增强了用户的驾驶体验，在面对复杂路况时，驾驶员能够依靠系统的精准分析和预警做出最优的行驶决策，极大地减少了因涉水导致的车辆损坏和交通事故。