Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP7266627B2 - 早期警報方法、装置、電子機器、記録媒体及びコンピュータプログラム製品 - Google Patents

早期警報方法、装置、電子機器、記録媒体及びコンピュータプログラム製品 Download PDF

Info

Publication number
JP7266627B2
JP7266627B2 JP2021042138A JP2021042138A JP7266627B2 JP 7266627 B2 JP7266627 B2 JP 7266627B2 JP 2021042138 A JP2021042138 A JP 2021042138A JP 2021042138 A JP2021042138 A JP 2021042138A JP 7266627 B2 JP7266627 B2 JP 7266627B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
road
vehicle
current time
early warning
target
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2021042138A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2021101354A (ja
Inventor
徳國 夏
際洲 黄
輝 趙
劉輝 張
紅霞 白
玉亭 劉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd filed Critical Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Publication of JP2021101354A publication Critical patent/JP2021101354A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7266627B2 publication Critical patent/JP7266627B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096766Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission
    • G08G1/096783Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission where the origin of the information is a roadside individual element
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/04Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045Combinations of networks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/04Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/0464Convolutional networks [CNN, ConvNet]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/08Learning methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/52Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G06V20/54Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects of traffic, e.g. cars on the road, trains or boats
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/10Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using wireless transmission systems
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B31/00Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125Traffic data processing
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/052Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/056Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for distinguishing direction of travel
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/164Centralised systems, e.g. external to vehicles
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/166Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/167Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02Services making use of location information
    • H04W4/021Services related to particular areas, e.g. point of interest [POI] services, venue services or geofences
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02Services making use of location information
    • H04W4/025Services making use of location information using location based information parameters
    • H04W4/026Services making use of location information using location based information parameters using orientation information, e.g. compass
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02Services making use of location information
    • H04W4/025Services making use of location information using location based information parameters
    • H04W4/027Services making use of location information using location based information parameters using movement velocity, acceleration information
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/44Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for communication between vehicles and infrastructures, e.g. vehicle-to-cloud [V2C] or vehicle-to-home [V2H]

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

本願は、コンピュータ技術のテレマティクスの技術分野に関し、特に早期警報方法、装置及び電子機器に関する。
現在、毎年車両の死角領域に起因する交通事故が多くなってきている。死角領域は、主に運転者の視線が遮蔽されていることに起因して形成されるものであり、運転者の隣の車線に大型車両が存在するか又は車線を変更して追い越すなどの場合、運転者の視線が遮蔽されたときに、歩行者、軽車両又は自動車両が急に飛び出したり道路を横断したりすると、運転者が反応する暇がなく、交通事故の発生を招くことになる。このため、歩行者、軽車両又は自動車両が急に飛び出したり道路を横断したりする挙動を検知して、運転者に注意を喚起することにより、運転者が効果的な回避措置を取り、交通事故の発生を低減することができ、生命安全を保障するには非常に重大な価値を有する。
本願は、早期警報方法、装置及び電子機器を提供する。
第1の態様では、本願の1つの実施例に係る早期警報方法は、
現在時刻で、第1の道路である道路を横断する対象物を決定することと、
前記対象物の位置に基づいて、対象領域を決定することと、
前記第1の道路における車両の位置及び前記対象領域に基づいて、前記第1の道路における対象車両を決定することと、
前記対象車両に早期警報情報を送信することと、を含む。
現在時刻で道路を横断する対象物を決定した後、対象物が横断した第1の道路における車両から対象車両を決定する必要があり、横断した対象物を決定した後に第1の道路における全ての車両に対して早期警報を行わず、対象車両に対して早期警報を行い、早期警報の精度を向上させる。そして、第1の道路における車両から対象車両を決定する過程で、第1の道路における車両の位置と、道路を横断する対象物の位置とに基づいて対象車両を決定し、対象車両の精度を向上させ、対象車両に早期警報情報を送信することにより、対象車両に対する早期警報を実現し、早期警報の精度を向上させる。
第2の態様では、本願の1つの実施例に係る早期警報装置は、
現在時刻で、第1の道路である道路を横断する対象物を決定する第1の決定モジュールと、
前記対象物の位置に基づいて、対象領域を決定する第2の決定モジュールと、
前記第1の道路における車両の位置及び前記対象領域に基づいて、前記第1の道路における対象車両を決定する第3の決定モジュールと、
前記対象車両に早期警報情報を送信する第1の送信モジュールと、を含む。
現在時刻で道路を横断する対象物を決定した後、対象物が横断した第1の道路における車両から対象車両を決定する必要があり、横断した対象物を決定した後に第1の道路における全ての車両に対して早期警報を行わず、対象車両に対して早期警報を行い、早期警報の精度を向上させる。そして、第1の道路における車両から対象車両を決定する過程で、第1の道路における車両の位置と、道路を横断する対象物の位置とに基づいて対象車両を決定し、対象車両の精度を向上させ、対象車両に早期警報情報を送信することにより、対象車両に対する早期警報を実現し、早期警報の精度を向上させる。
第3の態様では、本願の1つの実施例に係る電子機器は、
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信接続されるメモリとを含み、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能で、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、本願の各実施例に係る方法を前記少なくとも1つのプロセッサに実行させる命令が記憶されている。
第4の態様では、本願の1つの実施例に係る非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本願の各実施例に係る方法をコンピュータに実行させるコンピュータ命令を記憶する。
図面は、本解決手段をよりよく理解するためのものであり、本願を限定するものではない。
本願に係る1つの実施例の早期警報方法のフローチャートその1である。 本願に係る1つの実施例の早期警報方法のフローチャートその2である。 本願に係る1つの実施例の早期警報方法のフローチャートその3である。 本願に係る1つの実施例の早期警報方法の適用シーンを示す図である。 本願に係る1つの実施例の早期警報装置の構成図その1である。 本願に係る1つの実施例の早期警報装置の構成図その2である。 本願に係る実施例の早期警報方法を実現する電子機器のブロック図である。
以下、図面を参照しながら、本願の例示的な実施例を説明し、理解を容易にするために、本願実施例の様々な詳細を含み、それらが例示的なものであると見なされるべきである。したがって、当業者は、本願の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更及び修正を行うことができることを理解すべきである。同様に、明確さと簡潔さのために、以下の説明では、公知の機能及び構造についての説明を省略する。
図1に示すように、本願の実施例によれば、本願に係る、路側無線装置に適用できる早期警報方法は、以下のステップS101~S104を含む。
ステップS101では、現在時刻で、道路を横断する対象物を決定する。
本願の実施例に係る早期警報方法は、高度道路交通シーンに適用できる。対象物は、対象歩行者、対象車両(例えば、対象自動車両又は軽車両)であってもよく、対象物(歩行者、自動車両又は軽車両)が道路を横断することにより該道路における車両の走行に一定の影響を与えるため、対象物が道路を横断する際に車両の運転者が反応する暇がないと交通事故を招きやすい。安全に走行させるために、本実施例に係る早期警報方法は、まず、現在時刻で、第1の道路である道路を横断する対象物を決定し、理解すべきものとして、対象物が位置する道路が第1の道路である。
ステップS102では、対象物の位置に基づいて、対象領域を決定する。
例えば、対象領域は、対象物の位置を中心とする第1の半径の範囲内の領域であってよい。一例として、対象物の位置、向き及び速度に基づいて、対象領域を決定してよく、このように、決定された対象領域は、対象物の位置、向き及び速度のいずれにも関係し、対象領域の精度を向上させる。上記第1の半径は、対象物の向き及び速度によって決定されてよい。
ステップS103では、第1の道路における車両の位置及び対象領域に基づいて、第1の道路における対象車両を決定する。
対象物が第1の道路を横断すると、対象領域を決定した後に、第1の道路における車両の対象位置に基づいて、第1の道路における車両から対象物の道路横断による影響を大きく受ける対象車両を決定してよい。対象領域を設定して、対象物の位置を早期警報のベースとすることなく、対象領域を早期警報のベースとすることにより、対象物の位置の範囲に対して、対象領域の範囲が増加することにより、早期警報を行う対象車両と道路を横断する対象物の位置との間の範囲を広げて、車両走行の安全性を向上させることができる。対象車両は、第1の道路における車両のうち、対象物の第1の道路横断による影響を大きく受ける車両であり、対象物の位置に近いことが理解され、或いは、対象車両は、第1の道路における車両のうち、対象領域に早く到達する車両であり、現在時刻をベースとして、対象車両が対象領域に到達するのに必要な時間は、第1の道路におけるその他の車両が対象領域に到達するのに必要な時間より短くなることが理解される。
ステップS104では、対象車両に早期警報情報を送信する。
対象車両が決定されると、対象車両に早期警報情報を送信して、前方に対象物が道路を横断したことを提示することができ、このように、対象車両の運転者は、状況に応じて回避措置などを講じることができる。
本願の実施例に係る早期警報方法では、現在時刻で道路を横断する対象物を決定した後、対象物が横断した第1の道路における車両から対象車両を決定する必要があり、横断した対象物を決定した後に第1の道路における全ての車両に対して早期警報を行わず、対象車両に対して早期警報を行い、早期警報の精度を向上させる。そして、第1の道路における車両から対象車両を決定する過程で、第1の道路における車両の位置と、道路を横断する対象物の位置とに基づいて対象車両を決定し、対象車両の精度を向上させ、対象車両に早期警報情報を送信することにより、対象車両に対する早期警報を実現し、早期警報の精度を向上させる。
図2に示すように、1つの実施例では、現在時刻で道路を横断する対象物を決定するステップ101は、以下のステップS1011~S1012を含む。
S1011では、現在時刻で候補対象が位置する道路及び候補対象の現在時刻での進行方向を決定する。
S1012では、候補対象の進行方向と候補対象が位置する道路の方向とのなす角に基づいて、候補対象から対象物を決定する。
現在時刻での候補対象は、路側無線装置が現在時刻で検出できる対象であってよく、例えば、現在時刻での候補対象は、現在時刻で路側無線装置と通信でき、かつ現在時刻より前の第1の時刻で路側無線装置と通信できる対象、及びカメラが現在時刻で収集した画像から識別され、かつ所定の要件を満たす対象などを含んでよく、所定の要件は、現在時刻より前の第1の時刻で収集された画像から識別されるものであってよく、第1の時刻は、現在時刻より前に直近に早期警報方法の手順を行った時刻であると理解され、第1の時刻と現在時刻との間の時間差は、所定の間隔時間であり、所定の間隔時間は、実情に応じて予め設定されてよく、即ち、所定の間隔時間毎に1回の早期警報方法の手順を行い、つまり、第1の時刻は、現在時刻より前に隣接して早期警報方法の手順を行う時刻である。
現在時刻で道路を横断する対象物を決定する過程では、まず、候補対象が位置する道路及び進行方向を決定し、次に候補対象の進行方向と候補対象が位置する道路の方向とのなす角を決定し、候補対象の進行方向と候補対象が位置する道路の方向とのなす角に基づいて、候補対象から対象物を決定し、道路を横断する対象物を決定する精度を向上させる。一例として、なす角が所定のなす角の範囲内であるか否かを判定することにより、対象物を決定し、即ち、なす角が所定のなす角の範囲内である対象物を候補対象から決定してよい。所定のなす角の範囲は、履歴経験データに基づいて決定され、例えば、所定のなす角の範囲は、[60°,120°]であってよい。
1つの実施例では、現在時刻で候補対象が位置する道路及び候補対象の上記現在時刻での進行方向を決定するステップは、路車間V2I通信方式により、現在時刻での第1の候補対象の第1の位置を取得し、そして対象検出方法により現在時刻での第2の候補対象の第2の位置を取得するステップと、第1の候補対象の第1の位置及び第2の候補対象の第2の位置を統合して、現在時刻での候補対象の位置を得るステップと、現在時刻での候補対象の位置と、現在時刻よりも前で現在時刻に隣接する第1の時刻での上記候補対象の位置とに基づいて、現在時刻での候補対象の進行方向を算出するステップと、候補対象の位置及び地図データに基づいて、候補対象が位置する道路を決定するステップと、を含む。
現在時刻での第1の候補対象は、現在時刻で路側無線装置とV2I通信が可能であり、かつ第1の時刻で路側無線装置とV2I通信が可能であり、かつ第1の候補対象から送信された第1の時刻での第1の候補対象の位置を受信する対象であり、第1の候補対象はV2I通信方式により自身の現在時刻での第1の位置を路側無線装置に送信してよく、そして第1の候補対象は第1の時刻でV2I通信方式により自身の第1の時刻での位置を既に路側無線装置に送信し、即ち、路側無線装置は、V2I通信方式により第1の候補対象から送信された第1の位置を受信し、かつ第1の候補対象がV2I通信方式により送信した自身の第1の時刻での位置を既に受信した。
また、カメラにより現在時刻での第1の画像を収集し、対象検出方法により第1の画像を処理して、第2の候補対象の位置を取得してよい。一例として、対象検出方法により現在時刻での第2の候補対象の第2の位置を取得するステップは、カメラが現在時刻で収集した第1の画像を取得するステップと、第1の画像を対象識別し、第1の画像における第1の対象及び第1の対象の第1の画像における位置を決定するステップと、第1の対象の第1の画像における位置、カメラの位置及びカメラの内部参照情報に基づいて、第1の対象の第1の地理的位置を決定するステップと、第1の画像と、第1の対象の第1の画像における位置と、カメラが第1の時刻で収集した第2の画像と、第2の画像を対象識別して決定される対象である第2の対象の第2の画像における位置とに基づいて、現在時刻での第2の候補対象をマルチターゲット追跡モデルにより決定するステップと、第2の候補対象の第2の位置を取得し、第2の候補対象の第2の位置を第2の候補対象の第1の地理的位置とするステップとを含んでよく、第1の対象は、第2の候補対象を含み、第2の対象は、第2の候補対象を含む。
第1の候補対象の第1の位置及び第2の候補対象の第2の位置を統合することについて、第1の候補対象及び第2の候補対象に基づいて、第1の候補対象の第1の位置と第2の候補対象の第2の位置の和集合を求め、即ち、統合された候補対象が第1の候補対象と第2の候補対象の集合を合わせた結果であり、そして候補対象のうち第1の候補対象及び第2の候補対象に存在する対象に対応する位置として第1の候補対象の第1の位置を選択することが理解される。
その後に、現在時刻での候補対象の位置と、現在時刻よりも前で現在時刻に隣接する第1の時刻での上記候補対象の位置とに基づいて、現在時刻での候補対象の進行方向を算出し、そして候補対象の位置及び地図データに基づいて、候補対象が位置する道路を決定すればよい。候補対象のうち第2の候補対象に属する対象について、第1の時刻で、該対象の位置は、第1の時刻での該対象の第2の地理的位置であり、該対象の第2の地理的位置は、該対象の第2の画像における位置、カメラの位置及びカメラの内部参照情報に基づいて決定される位置である。候補対象のうち第1の候補対象に属する対象について、第1の時刻で、該対象の位置は、第1の時刻でV2I通信方式により取得された該対象の位置である。一例として、現在時刻での候補対象の位置、第1の時刻での候補対象の位置及び現在時刻と第1の時刻との間の時間差を用いて、現在時刻での候補対象の進行方向を算出することができる。
本実施例では、路車間V2I通信方式により、現在時刻での第1の候補対象の第1の位置を取得し、そして対象検出方法により現在時刻での第2の候補対象の第2の位置を取得し、第1の候補対象の第1の位置及び第2の候補対象の第2の位置を統合して、現在時刻での候補対象の位置を得て、現在時刻での候補対象の位置と、現在時刻よりも前で現在時刻に隣接する第1の時刻での候補対象の位置とに基づいて、現在時刻での候補対象の進行方向を算出し、進行方向の精度を向上させることができる。
1つの実施例では、対象物の位置に基づいて、対象領域を決定するステップは、対象物の位置に基づいて、第1の所定の時間に対応する対象領域を決定するステップを含む。
具体的には、対象物の位置、対象物の向き、対象物の速度及び第1の所定の時間に基づいて、第1の所定の時間に対応する対象領域を決定することができる。第1の所定の時間は、実際の必要に応じて予め設定でき、例えば、第1の所定の時間は、1秒、3秒、5秒などであってよく、本願の実施例では限定しない。
対象物が第1の道路を横断すると、第1の道路における車両が一定の時間が経過してから対象物の位置に対応する領域に到達する可能性があり、車両が該領域に到達する前に、一定の時間繰り上げて早期警報を行うことができることにより、本実施例では、対象領域は、対象物の位置に基づいて決定される第1の所定の時間に対応する対象領域であり、対象車両が対象領域に到達する前に、第1の所定の時間繰り上げて早期警報を行い、車両の走行安全を向上させる。
図3に示すように、1つの実施例では、第1の道路における車両の位置及び対象領域に基づいて、第1の道路における対象車両を決定するステップS103は、以下のステップS1031~S1032を含む。
S1031では、上記第1の道路における車両の位置と、上記第1の所定の時間と、上記第1の道路における車両の現在時刻での進行速度とに基づいて、上記第1の道路における車両が第1の所定の時間を経過して到達する対象位置を算出する。
S1032では、上記第1の道路における車両の対象位置と対象領域との間の距離に基づいて、上記第1の道路における車両から対象車両を決定する。
対象車両は、影響を受ける車両として理解でき、上記第1の道路における車両が現在時刻での位置から第1の所定の時間を経過して到達する対象位置と対象領域との間の距離を用い、上記第1の道路における車両から対象車両を決定し、対象車両の精度を向上させて、早期警報の精度を向上させる。一例として、第1の道路における車両から対象位置と対象領域との間の距離が所定の距離より小さい対象車両を決定してよく、即ち、対象車両の対象位置と対象領域との間の距離が所定の距離より小さいため、対象車両の精度を向上させ、早期警報の精度を向上させる。
1つの実施例では、対象物の位置に基づいて、対象領域を決定した後、対象物に早期警報情報を送信するステップの前に、対象物の位置が交差点位置であり、かつ第1の道路の交通信号灯の色が第1の所定の色ではないか又は対象物の位置が交差点位置ではない場合、対象物及び第1の所定の時間に基づいて、早期警報情報を生成するステップをさらに含む。
第1の所定の色は、車両の走行を停止させるように指示する色であり、例えば、赤色であってよい。交差点位置には一般的に交通信号灯が設置され、対象物の位置が交差点位置であり、かつ第1の道路の交通信号灯の色が第1の所定の色ではない場合、対象物が交差点位置で第1の道路を横断し、かつ第1の道路で車両の走行を停止させるように指示しないことを示し、このとき、対象物は第1の道路を横断することが許可されず、対象物が第1の道路を横断すると交通事故を起こしやすいため、早期警報情報を生成して、前方に対象物が道路を横断し、第1の所定の時間後に対象領域を通過することを対象車両に提示し、早期警報の精度を向上させることができる。
以下、図4を参照して具体的な実施例で上記方法のプロセスを説明する。なお、V2Xは、Vehicle to Everythingの略であり、即ち車車間/路車間通信技術であり、車両と全てのモノをつなぐ次世代の情報通信技術である。V2X対話の情報モードは、V2V(Vehicle to Vehicle、車車間)、V2P(Vehicle to Pedestrian、車歩行者間)、V2I(Vehicle to Infrastructure、路車間)及びV2N(車ネットワーク間)を含む。
RSUは、Road Side Unitの略で、路側機(即ち路側無線装置)であり、路側に取り付けられ、現在の道路状況、交通状況などの情報を収集し、通信ネットワークにより情報を指令センター又は路側処理ユニットに伝達して処理し、関連情報を決定してからネットワークにより車載端末に伝達し、運転者の運転を支援するユニットである。DSRC(Dedicated Short Range Communication、専用狭域通信)又はC-V2X(Cellular V2X、セルラー車車間/路車間通信)技術を用いて、車載ユニットと通信する。
OBUは、On Board Unitの略で、即ち車載ユニットである。OBUは、車両に搭載されてV2X通信を実現するためのハードウェアデバイスであり、他の車両OBU、路側RSU、歩行者及びV2Xプラットフォームとの間の通信を実現することができる。OBUには、通信ネットワークを集積する必要があり、4G/5G通信チップ及びモジュール、LTE-V2X/5G NR-V2X通信チップ及びモジュールを含む。
また、歩行者の場合、RSUと通信する機器、例えば、ウェアラブル機器及び移動機器などを携帯でき、このように、RSUとの通信を実現し、歩行者の位置をRSUに送信することができる。
本実施例では、早期警報システムにより上記早期警報方法の手順を実現し、早期警報システムは、横断識別モジュール、早期警報生成モジュール、影響受け車両位置決めモジュール及び早期警報対話モジュールを含んでよい。
横断認識モジュールは、まず、対象を識別し、1つの方式は、V2Iに基づく識別方式であり、RSUはV2I通信方式に基づいて対象(歩行者、軽車両及び自動車両など)と対話して、現在時間t0、対象の位置Lt0を取得することができる。
別の方式は、ビジョン技術に基づく識別方式であり、即ち、路側カメラに基づいて、リアルタイム映像を5Gネットワークによりモバイルエッジコンピューティングノード(MEC)にアクセスし、モバイルエッジコンピューティングノードがターゲット追跡を行い、具体的な手順は以下のとおりである。
まず、画像認識方式に基づいて、異なる対象及び対象の画像における位置を識別する。
予備トレーニングされたディープニューラルネットに基づいて、画像中に対象及び対応する位置が存在するか否かを検出する。具体的には、Faster-RCNN、YOLO、SSDなどのターゲット検出フレームを用いることができ、本例では、検出フレームとしてFaster-RCNNを選択することができる。ラベリングされたサンプル及び選択されたディープニューラルネットに基づいてモデルをトレーニングして、トレーニングされた、オブジェクト(歩行者、軽車両、自動車両)を細分できる識別モデルを得る。具体的なディープニューラルネットモデルとしては、ResNet、Inception系列のモデルを選択することができ、例えば、本実施例では、識別モデルとして、ResNetネットワークを選択することができる。その後に、検出された画像における対象の画像における位置情報、路側カメラの位置及び内部参照情報に基づいて、ビジュアルアライメント方法により、現在時間t0及び対象の位置Lt0を得ることができる。
次に、マルチターゲット追跡方式に基づいてターゲット追跡を行う。
路側カメラのビデオデータによりシーケンス画像を抽出し、そして人工的にラベリングする方式で異なる対象のシーケンス画像における位置情報をラベリングし、ディープラーニングベースのマルチターゲット追跡モデル、例えばDeep Sortモデルを用い、サンプルをトレーニングする。路側カメラのビデオデータについては、識別モデルを用いて、各フレームの画像に含まれる対象を検出し、その後にDeep Sortモデルを用いて各対象の軌跡情報を予測する。
具体的には、例えば、現在時刻のt時刻は初期時刻であれば、追跡及び演算を必要としない。t時刻が初期時刻ではない場合、直前の時刻t1の画像At1に基づいて、画像At1における対象Pt1,1、Pt1,2及びPt1,3の画像At1における位置を取得し、さらに現実の地理的位置St1,1、St1,2及びSt1,3を取得する。t1の画像At1及びその中の対象のPt1,1、Pt1,2及びPt1,3の画像At1における位置と、現在時刻t0に対応する画像At0及びAt0で識別される対象Pt0,1及びPt0,2のAt0における位置とに基づいて、マルチターゲット追跡モデルに基づいて、Pt1,2とPt0,1とが同一の対象であると決定できれば、該対象は第2の候補対象であり、該対象は、t1時刻で実際位置がSt1,2であり、現在時刻t0で実際位置がSt0である。
なお、速度及び方向の算出について、以上の2つの方式に基づいて、各対象の現在時刻t0及び時刻t1での位置を取得することができ、現在時刻t0での対象の進行方向dt0及び速度vt0を算出することができる。
次に、Lt0及び地図データから、対象が位置する道路Lを取得することができ、道路の方向及び対象の進行方向に基づいて、対象の進行方向と道路の方向とのなす角θを算出することができ、θが一定の範囲内、例えば、[60°,120°]であれば、対象が道路Lを横断すると考えられ、該対象は対象物である。
早期警報生成モジュールについて、道路Lを横断すると識別された対象物に関して、以下のように早期警報を生成する。
横断位置に基づいて、交差点に位置すると判断し、かつ現在道路の信号状態が赤信号であれば、早期警報情報を生成しない。交差点に位置しないか又は交差点に位置するが信号状態が赤信号でなければ、対象物の現在位置、向き及び速度に基づいて、一定の時間t(例えば5秒)内の影響される領域Rwを生成する。
現在時刻t0、対象物、時間t、領域Rwに基づいて、早期警報情報を生成する。例えば、対象物が歩行者であり、tが5秒であれば、早期警報は<t0、Rw、歩行者、5秒、早期警報情報>であり、早期警報情報は、例えば、テンプレートにより生成でき、例えば、『前方に歩行者が道路を横断し、5秒以内に走行領域を通過すると予想する』である。
影響受け車両位置決めモジュールについて、t0時刻に関して、現在RSUに接続されている車両集合C={C1、C2、...、Cn}、車両集合における車両の数はnであり、nは正の整数であり、集合Cにおけるいずれかの車両Ci(集合Cにおけるi番目の車両)(1≦i≦nであり、iは正の整数である)に関して、V2Iにより、RSUはCiの現在位置Li,t0、向きdi,t0、速度vi,t0などの情報を取得することができる。位置及び向き、並びに地図データに基づいて、車両が道路Lを走行しているか否かを決定する。道路Lを走行している車両に関して、以上の情報により総合的に判断して、数式Li,t=Li,t0+vi,t0*t(*は乗号を表す)に基づいて、車両Ciが一定の時間tを経過して到達する対象位置Li,tを算出する。
該対象位置と、検出された、道路を横断したか又は急に飛び出した歩行者、軽車両及び自動車両の影響される領域との距離が一定の閾値以内であれば、該車両Ciは、影響を受ける車両であり、この方法に基づいて影響を受ける車両集合C~、即ち対象車両を得ることができる。
早期警報対話モジュールについて、各車両(Cj)~∈C~((Cj)~はC~におけるj番目の車両であり、jは整数である)に関して、RSUはV2Iの対話方式により、早期警報生成モジュールが生成した早期警報情報を車両(Cj)~のOBUに送信し、OBUは早期警報放送方式により運転者に注意を喚起する。
RSUは、歩行者、自動車両、軽車両が急に飛び出したり道路を横断したりするか否かを検出し、影響される領域を位置決めし、早期警報情報を生成する。RSUとOBUとが対話することにより、車両の位置及び速度などの情報を決定する。影響される領域及び車両情報に基づいて、影響を受ける車両を決定する。RSUとOBUとが対話することにより、影響を受ける車両に早期警報情報を送信し、運転者に回避措置を取らせるようにタイムリーに早期警報する。
本願の解決手段では、V2X及び5G、エッジコンピューティングを統合する方式は、歩行者、軽車両及び自動車両が急に飛び出すことをより全面的、迅速に識別し、よりタイムリーな早期警報を提供することができる。V2Xは、低遅延、高信頼な視程外通信能力を提供し、V2Xの対話方式に基づいて、歩行者、軽車両及び自動車両の位置、進行方向及び速度情報をリアルタイムに取得することにより、歩行者、軽車両及び自動車両が急に飛び出す挙動をよりタイムリーに識別することができる。V2Xにより対話できない対象に対しては、路側監視カメラ、車載カメラにより、リアルタイム映像を5Gネットワークによりモバイルエッジコンピューティングノードにアクセスし、モバイルエッジコンピューティングノードは、ビジョン技術により歩行者、軽車両及び自動車両が急に飛び出す挙動を検出識別する。5Gネットワークは、低遅延、高並行性の利点を有し、MEC基づく配置方式を組み合わせて、ビジョンアルゴリズムモデルを事前に配置し、ローカル化及び配置を構成することにより、ネットワーク伝送中のデータの時間消費を効果的に減少させることができる。V2Xと、5G、エッジコンピューティングに基づくビジョン検出とを統合する方式により、歩行者、軽車両及び自動車両が急に飛び出すことをより全面的、迅速に識別し、運転者によりタイムリーな早期警報を提供する。
また、V2Xに基づいて、影響を受ける車両に対するより正確な位置決めを実現し、誤警報による干渉を低減する。RSUとOBUとが対話することにより、現在RSUにアクセスする全ての車両の位置、向き、速度などの情報を全て決定し、以上の情報により、後続の一定の時間内に車両が通過する領域を総合的に判断することができる。該領域と、検出された、道路を横断したか又は急に飛び出した歩行者、軽車両及び自動車両の影響される領域との距離が一定の閾値以内であれば、該車両は、影響を受ける車両である。このようにすれば、具体的な影響を受ける車両をより正確に位置決めし、無差別の早期警報放送による他の車両の運転者の混乱を低減することができる。
図5を参照して、本願の実施例に係る、路側無線装置に適用できる早期警報装置500は、
現在時刻で、第1の道路である道路を横断する対象物を決定する第1の決定モジュール501と、
対象物の位置に基づいて、対象領域を決定する第2の決定モジュール502と、
第1の道路における車両の位置及び対象領域に基づいて、第1の道路における対象車両を決定する第3の決定モジュール503と、
対象車両に早期警報情報を送信する第1の送信モジュール504と、を含む。
図6を参照して、1つの実施例では、第1の決定モジュール501は、
現在時刻で候補対象が位置する道路及び候補対象の現在時刻での進行方向を決定する第1の決定サブモジュール5011と、
候補対象の進行方向と候補対象が位置する道路の方向とのなす角に基づいて、候補対象から対象物を決定する第2の決定サブモジュール5012と、を含む。
1つの実施例では、第1の決定サブモジュールは、
路車間V2I通信方式により、現在時刻での第1の候補対象の第1の位置を取得し、そして対象検出方法により現在時刻での第2の候補対象の第2の位置を取得する位置取得モジュールと、
第1の候補対象の第1の位置及び第2の候補対象の第2の位置を統合して、現在時刻での候補対象の位置を得る統合モジュールと、
現在時刻での候補対象の位置と、現在時刻よりも前で現在時刻に隣接する第1の時刻での候補対象の位置とに基づいて、現在時刻での候補対象の進行方向を算出する算出モジュールと、
候補対象の位置及び地図データに基づいて、候補対象が位置する道路を決定する道路決定モジュールと、を含む。
1つの実施例では、対象物の位置に基づいて、対象領域を決定するステップは、
対象物の位置に基づいて、第1の所定の時間に対応する対象領域を決定するステップを含む。
1つの実施例では、第3の決定モジュールは、
第1の道路における車両の位置と、第1の所定の時間と、第1の道路における車両の現在時刻での進行速度とに基づいて、第1の道路における車両が第1の所定の時間を経過して到達する対象位置を算出する対象位置算出モジュールと、
第1の道路における車両の対象位置と対象領域との間の距離に基づいて、第1の道路における車両から対象車両を決定する対象車両決定モジュールと、を含む。
1つの実施例では、装置は、
対象物の位置が交差点位置であり、かつ第1の道路の交通信号灯の色が第1の所定の色ではないか又は対象物の位置が交差点位置ではない場合、対象物及び第1の所定の時間に基づいて、早期警報情報を生成する早期警報情報生成モジュールをさらに含む。
上記各実施例の早期警報装置は、上記各実施例の早期警報方法を実現する装置であり、技術的特徴が対応しており、技術的効果が対応するため、ここでは説明を省略する。
本願の実施例によれば、本願は、電子機器及び可読記録媒体をさらに提供する。
図7に示すように、本願の実施例に係る早期警報方法の電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及びその他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことを意図する。電子機器は、パーソナルデジタルアシスタント、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブル機器及びその他の類似の算出装置など、様々な形態のモバイル装置を表してよい。本明細書で示されたコンポーネント、それらの接続及び関係、並びにそれらの機能は、単なる例に過ぎず、本明細書で記述及び/又は要求された本願の実現を限定していることを意図しない。
図7に示すように、該電子機器は、1つ以上のプロセッサ701と、メモリ702と、各コンポーネントを接続し高速インタフェース及び低速インタフェースを含むインタフェースと、を含む。各コンポーネントは、異なるバスを用いて互いに接続され、かつ共通のマザーボード上に取り付けられるか又は必要に応じて他の方式で取り付けられてよい。プロセッサは、電子機器内で実行された、外部入力/出力装置(例えば、インタフェースに結合された表示機器)上にGUIのグラフィック情報を表示するようにメモリ内又はメモリ上に記憶された命令を含む命令を処理することができる。他の実施形態では、必要があれば、複数のプロセッサ及び/又は複数のバスを、複数のメモリと共に使用してよい。同様に、複数の電子機器を接続してよく、各機器は、一部の必要な動作を提供する(例えば、サーバアレイ、1組のブレードサーバ又はマルチプロセッサシステムとする)。図7において、1つのプロセッサ701を例とする。
メモリ702は、本願に係る非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。上記メモリには、少なくとも1つのプロセッサによって実行可能で、本願に係る早期警報方法を上記少なくとも1つのプロセッサに実行させる命令が記憶されている。本願に係る非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本願に係る早期警報方法をコンピュータに実行させるコンピュータ命令を記憶している。
メモリ702は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として、非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能なプログラム及びモジュール、例えば、本願の実施例におけ早期警報方法に対応するプログラム命令/モジュール(例えば、図5に示される第1の決定モジュール501、第2の決定モジュール502、第3の決定モジュール503、第1の送信モジュール504)を記憶する。プロセッサ701は、メモリ702に記憶された非一時的なソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することにより、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち、上記方法の実施例における早期警報方法を実現する。
メモリ702は、オペレーティングシステム、少なくとも1つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶可能なプログラム記憶領域と、キーボード表示による電子機器の使用に応じて作成されたデータを記憶可能なデータ記憶領域とを含んでよい。また、メモリ702は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、少なくとも1つの磁気ディスクメモリ素子、フラッシュメモリ素子又は他の非一時的な固体メモリ素子などの非一時的なメモリを含んでもよい。いくつかの実施例では、メモリ702は、好ましくは、プロセッサ701に対して遠隔的に配置されたメモリを含み、これらの遠隔メモリは、ネットワークによりキーボード表示による電子機器に接続できる。上記ネットワークの例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、移動通信ネットワーク及びそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。
早期警報方法の電子機器は、入力装置703及び出力装置704をさらに含んでよい。プロセッサ701、メモリ702、入力装置703及び出力装置704は、バス又は他の方式で接続されてよく、図7において、バスによる接続を例とする。
入力装置703は、入力された数字又は文字情報を受信したり、キーボード表示による電子機器のユーザ設定及び機能制御に関連するキー信号の入力を生成したりすることができ、入力装置としては、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、ポインティングスティック、1つ以上のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置がある。出力装置804は、表示機器、補助照明装置(例えばLED)及び触覚フィードバック装置(例えば振動モータ)などを含んでよい。該表示機器は、液晶ディスプレイ(LCD)、発光ダイオード(LED)ディスプレイ及びプラズマディスプレイなどを含んでよいが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、表示機器は、タッチスクリーンであってよい。
ここで記述されたシステム及び技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、専用ASIC(特定用途向け集積回路)、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び/又はそれらの組み合わせにおいて実現されてよい。これらの様々な実施形態は、少なくとも1つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行可能及び/又は解釈可能な1つ又は複数のコンピュータプログラムにおける実施を含んでよく、該プログラマブルプロセッサは、専用又は汎用のプログラマブルプロセッサであってよく、記憶システム、少なくとも1つの入力装置及び少なくとも1つの出力装置からデータと命令を受信し、かつデータと命令を該記憶システム、該少なくとも1つの入力装置及び該少なくとも1つの出力装置に伝送することができる。
これらのコンピュータプログラム(プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション又はコードとも呼ばれる)は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含み、かつこれらのコンピュータプログラムを、プロセス及び/又はオブジェクト指向のプログラミング言語、及び/又はアセンブリ/機械言語を用いて実施することができる。本明細書で使用されるように、「機械読み取り可能な媒体」及び「コンピュータ読み取り可能な媒体」という用語は、機械命令及び/又はデータをプログラマブルプロセッサに提供する任意のコンピュータプログラム製品、機器及び/又は装置(例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジック装置(PLD))を意味し、機械読み取り可能な信号としての機械命令を受信する機械読み取り可能な媒体を含む。「機械読み取り可能な信号」という用語は、機械命令及び/又はデータをプログラマブルプロセッサに提供する任意の信号を意味する。
ユーザとの対話を提供するために、コンピュータ上でここで記述されたシステム及び技術を実施することができ、該コンピュータは、ユーザに情報を表示する表示装置(例えば、CRT(陰極線管)又はLCD(液晶ディスプレイ)モニタ)と、キーボードと、ポインティング装置(例えば、マウス又はトラックボール)とを含み、ユーザは、該キーボードと該ポインティング装置により入力をコンピュータに提供することができる。他のタイプの装置は、ユーザとの対話をさらに提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形式の感覚フィードバック(例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック又は触覚フィードバック)であってよく、また、任意の形式(音響入力、音声入力又は触覚入力を含む)でユーザからの入力を受信することができる。
本明細書で記述されたシステム及び技術を、バックオフィスコンポーネントを含むコンピューティングシステム(例えば、データサーバとする)、又はミドルウェアコンポーネントを含むコンピューティングシステム(例えば、アプリケーションサーバ)、又はフロントエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム(例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータであり、ユーザは、該グラフィカルユーザインタフェース又は該ウェブブラウザにより本明細書で記述されたシステム及び技術の実施形態と対話することができる)、又はこのようなバックオフィスコンポーネント、ミドルウェアコンポーネント又はフロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムにおいて実施することができる。任意の形式又は媒体のデジタルデータ通信(例えば、通信ネットワーク)によりシステムのコンポーネントを互に接続することができる。通信ネットワークの例として、ローカルエリアネットワーク(LAN)、ワイドエリアネットワーク(WAN)及びインターネットが挙げられる。
コンピュータシステムは、クライアントとサーバを含んでよい。クライアントとサーバは、一般的に、互いに離れ、かつ、通常通信ネットワークにより対話する。クライアントとサーバの関係は、対応するコンピュータ上で実行され、互いにクライアント-サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって生成される。
本願の実施例に係る技術手段によれば、現在時刻で道路を横断する対象物を決定した後、対象物が横断した第1の道路における車両から対象車両を決定する必要があり、横断した対象物を決定した後に第1の道路における全ての車両に対して早期警報を行わず、対象車両に対して早期警報を行い、早期警報の精度を向上させる。そして、第1の道路における車両から対象車両を決定する過程で、第1の道路における車両の位置と、道路を横断する対象物の位置とに基づいて対象車両を決定し、対象車両の精度を向上させ、対象車両に早期警報情報を送信することにより、対象車両に対する早期警報を実現し、早期警報の精度を向上させる。
なお、上記様々な形式のフローを用いて、ステップを改めて並べ替えたり、追加したり、削除したりすることができる。例えば、本願で開示されている技術手段の所望の結果を実現する限り、本願に記載された各ステップは、並列的に実行されてよく、順次実行されてよく、異なる順序で実行されてもよく、本明細書は限定しない。
上記具体的な実施形態は、本願の保護範囲を限定するものではない。当業者に理解できるように、設計要求及びその他の要因に応じて、様々な修正、組み合わせ、サブ組み合わせ及び置換を行うことができる。本願の精神及び原則内に行われるいかなる修正、同等置換及び改善などは、いずれも本願の保護範囲に含まれるべきである。

Claims (11)

  1. 早期警報装置によって実行される早期警報方法であって、
    現在時刻で、第1の道路である道路を横断する対象物を決定することと、
    前記対象物の位置に基づいて、対象領域を決定することと、
    前記第1の道路における車両の位置及び前記対象領域に基づいて、前記第1の道路における対象車両を決定することと、
    前記対象車両に早期警報情報を送信することと、を含み、
    前記の前記対象物の位置に基づいて、対象領域を決定することは、
    前記対象物の位置に基づいて、第1の所定の時間に対応する前記対象領域を決定することを含み、
    前記の前記対象物の位置に基づいて、対象領域を決定した後、前記対象車両に早期警報情報を送信することの前に、
    前記対象物の位置が交差点位置であり、かつ前記第1の道路の交通信号灯の色が車両の走行を停止させるように指示する第1の所定の色ではない場合、前記早期警報情報を生成すること、又は、前記対象物の位置が交差点位置ではない場合、前記対象物及び前記第1の所定の時間に基づいて、前記早期警報情報を生成することをさらに含
    前記早期警報情報は、前方に前記対象物が前記第1の道路を横断し、前記対象物が前記第1の所定の時間後に前記対象領域を通過することを前記対象車両に提示するものである、
    早期警報方法。
  2. 前記の現在時刻で、道路を横断する対象物を決定することは、
    前記現在時刻で候補対象が位置する道路及び前記候補対象の前記現在時刻での進行方向を決定することと、
    前記候補対象の進行方向と前記候補対象が位置する道路の方向とのなす角に基づいて、前記候補対象から前記対象物を決定することと、を含む請求項1に記載の方法。
  3. 前記の前記現在時刻で候補対象が位置する道路及び前記候補対象の前記現在時刻での進行方向を決定することは、
    路車間V2I通信方式により、前記現在時刻での第1の候補対象の第1の位置を取得し、そして対象検出方法により前記現在時刻での第2の候補対象の第2の位置を取得することと、
    前記第1の候補対象の第1の位置及び前記第2の候補対象の第2の位置を統合して、前記現在時刻での前記候補対象の位置を得ることと、
    前記現在時刻での候補対象の位置と、前記現在時刻よりも前で前記現在時刻に隣接する第1の時刻での前記候補対象の位置とに基づいて、前記現在時刻での前記候補対象の進行方向を算出することと、
    前記候補対象の位置及び地図データに基づいて、前記候補対象が位置する道路を決定することと、を含む請求項2に記載の方法。
  4. 前記の前記第1の道路における車両の位置及び前記対象領域に基づいて、前記第1の道路における対象車両を決定することは、
    前記第1の道路における車両の位置と、前記第1の所定の時間と、前記第1の道路における車両の現在時刻での進行速度とに基づいて、前記第1の道路における車両が第1の所定の時間を経過して到達する対象位置を算出することと、
    前記第1の道路における車両の対象位置と対象領域との間の距離に基づいて、前記第1の道路における車両から対象車両を決定することと、を含む請求項1に記載の方法。
  5. 現在時刻で、第1の道路である道路を横断する対象物を決定する第1の決定モジュールと、
    前記対象物の位置に基づいて、対象領域を決定する第2の決定モジュールと、
    前記第1の道路における車両の位置及び前記対象領域に基づいて、前記第1の道路における対象車両を決定する第3の決定モジュールと、
    前記対象車両に早期警報情報を送信する第1の送信モジュールと、
    前記対象物の位置が交差点位置であり、かつ前記第1の道路の交通信号灯の色が車両の走行を停止させるように指示する第1の所定の色ではない場合、前記早期警報情報を生成する、又は、前記対象物の位置が交差点位置ではない場合、前記対象物及び前記第1の所定の時間に基づいて、前記早期警報情報を生成する早期警報情報生成モジュールとを含み、
    前記早期警報情報は、前方に前記対象物が前記第1の道路を横断し、前記対象物が前記第1の所定の時間後に前記対象領域を通過することを前記対象車両に提示するものであり、
    前記第2の決定モジュールは、前記対象物の位置に基づいて、第1の所定の時間に対応する前記対象領域を決定することにさらに用いられる、
    早期警報装置。
  6. 前記第1の決定モジュールは、
    前記現在時刻で候補対象が位置する道路及び前記候補対象の前記現在時刻での進行方向を決定する第1の決定サブモジュールと、
    前記候補対象の進行方向と前記候補対象が位置する道路の方向とのなす角に基づいて、前記候補対象から前記対象物を決定する第2の決定サブモジュールと、を含む請求項5に記載の装置。
  7. 前記第1の決定サブモジュールは、
    路車間V2I通信方式により、前記現在時刻での第1の候補対象の第1の位置を取得し、そして対象検出方法により前記現在時刻での第2の候補対象の第2の位置を取得する位置取得モジュールと、
    前記第1の候補対象の第1の位置及び前記第2の候補対象の第2の位置を統合して、前記現在時刻での前記候補対象の位置を得る統合モジュールと、
    前記現在時刻での候補対象の位置と、前記現在時刻よりも前で前記現在時刻に隣接する第1の時刻での前記候補対象の位置とに基づいて、前記現在時刻での前記候補対象の進行方向を算出する算出モジュールと、
    前記候補対象の位置及び地図データに基づいて、前記候補対象が位置する道路を決定する道路決定モジュールと、を含む請求項6に記載の装置。
  8. 前記第3の決定モジュールは、
    前記第1の道路における車両の位置と、前記第1の所定の時間と、前記第1の道路における車両の現在時刻での進行速度とに基づいて、前記第1の道路における車両が第1の所定の時間を経過して到達する対象位置を算出する対象位置算出モジュールと、
    前記第1の道路における車両の対象位置と対象領域との間の距離に基づいて、前記第1の道路における車両から対象車両を決定する対象車両決定モジュールと、を含む請求項5に記載の装置。
  9. 少なくとも1つのプロセッサと、
    前記少なくとも1つのプロセッサに通信接続されるメモリとを含み、
    前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能で、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、請求項1~4のいずれかに記載の方法を前記少なくとも1つのプロセッサに実行させる命令が記憶されている、電子機器。
  10. 請求項1~4のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるコンピュータ命令を記憶する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  11. コンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品であって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法が実現される、ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
JP2021042138A 2020-06-29 2021-03-16 早期警報方法、装置、電子機器、記録媒体及びコンピュータプログラム製品 Active JP7266627B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010611196.3A CN111739344B (zh) 2020-06-29 2020-06-29 一种预警方法、装置及电子设备
CN202010611196.3 2020-06-29

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021101354A JP2021101354A (ja) 2021-07-08
JP7266627B2 true JP7266627B2 (ja) 2023-04-28

Family

ID=72653666

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021042138A Active JP7266627B2 (ja) 2020-06-29 2021-03-16 早期警報方法、装置、電子機器、記録媒体及びコンピュータプログラム製品

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11645909B2 (ja)
EP (1) EP3933803A1 (ja)
JP (1) JP7266627B2 (ja)
KR (1) KR20210038852A (ja)
CN (1) CN111739344B (ja)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111739344B (zh) * 2020-06-29 2022-11-08 北京百度网讯科技有限公司 一种预警方法、装置及电子设备
CN112541464A (zh) * 2020-12-21 2021-03-23 北京百度网讯科技有限公司 关联道路对象的确定方法、装置、路侧设备和云控平台
JP7422712B2 (ja) * 2021-09-22 2024-01-26 三菱電機株式会社 車外報知制御装置、車外報知制御システム、および車外報知制御方法
US11940544B2 (en) * 2021-10-25 2024-03-26 Ford Global Technologies, Llc Vehicle positioning using V2X RSU messaging and vehicular sensors
CN113793479A (zh) * 2021-11-17 2021-12-14 聊城中塑电子科技有限公司 基于车联网的人员危险感知方法、系统及电子设备
CN114373295B (zh) * 2021-11-30 2023-10-20 江铃汽车股份有限公司 一种行车安全预警方法、系统、存储介质及设备
CN115346396A (zh) * 2022-06-27 2022-11-15 浙江大华技术股份有限公司 盲区预警方法、装置、系统、终端及计算机可读存储介质
CN115205825B (zh) * 2022-07-15 2023-06-09 宜宾学院 基于改进yolov5的行车视频序列图像检测识别交通标志方法
CN115331441B (zh) * 2022-08-09 2024-09-13 贵阳信息技术研究院 一种基于车路协同的狭窄弯道通行控制系统及方法
CN115482679B (zh) * 2022-09-15 2024-04-26 深圳海星智驾科技有限公司 一种自动驾驶盲区预警方法、装置和消息服务器
CN116824859B (zh) * 2023-07-21 2024-04-05 佛山市新基建科技有限公司 一种基于物联网的智慧交通大数据分析系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015032312A (ja) 2013-08-02 2015-02-16 本田技研工業株式会社 歩車間通信システムおよび方法
WO2015156146A1 (ja) 2014-04-09 2015-10-15 日立オートモティブシステムズ株式会社 走行制御装置、車載用表示装置、及び走行制御システム
JP2019215785A (ja) 2018-06-14 2019-12-19 住友電気工業株式会社 情報提供装置、情報提供方法及びコンピュータプログラム

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4639564B2 (ja) * 2001-09-20 2011-02-23 日産自動車株式会社 車両の横切り障害警報装置
US8340894B2 (en) * 2009-10-08 2012-12-25 Honda Motor Co., Ltd. Method of dynamic intersection mapping
US9129525B2 (en) * 2013-07-31 2015-09-08 Motorola Solutions, Inc. Traffic light control using destination information in calendar data of a user device
US9786178B1 (en) 2013-08-02 2017-10-10 Honda Motor Co., Ltd. Vehicle pedestrian safety system and methods of use and manufacture thereof
JP2015114931A (ja) * 2013-12-13 2015-06-22 三菱電機株式会社 車両警告装置、サーバ装置および車両警告システム
CN104240527A (zh) * 2014-09-09 2014-12-24 广东欧珀移动通信有限公司 路况预警方法与装置
CN105095869A (zh) * 2015-07-24 2015-11-25 深圳市佳信捷技术股份有限公司 行人检测方法及装置
CN105206110B (zh) * 2015-08-14 2017-10-20 深圳市兴创时代科技有限公司 一种交通预警方法及系统
CN105761500B (zh) * 2016-05-10 2019-02-22 腾讯科技(深圳)有限公司 交通事故处理方法及交通事故处理装置
CN106740838A (zh) * 2016-12-10 2017-05-31 江门市蓬江区弘亿电子科技有限公司 一种车辆危险预警系统
WO2018128946A1 (en) 2017-01-06 2018-07-12 Pcms Holdings, Inc. Method for providing vulnerable road user warnings in a blind spot of a parked vehicle
CN108039046B (zh) 2018-01-05 2021-02-09 重庆邮电大学 一种基于c-v2x的城市交叉路口行人检测识别系统
US11094191B2 (en) * 2018-04-27 2021-08-17 Iurii V. Iuzifovich Distributed safety infrastructure for autonomous vehicles and methods of use
CN108674413B (zh) * 2018-05-18 2021-02-19 广州小鹏汽车科技有限公司 车辆行人碰撞预防方法及系统
US10347132B1 (en) 2018-10-30 2019-07-09 GM Global Technology Operations LLC Adjacent pedestrian collision mitigation
US10661795B1 (en) 2018-12-20 2020-05-26 Verizon Patent And Licensing Inc. Collision detection platform
US10625748B1 (en) * 2019-06-28 2020-04-21 Lyft, Inc. Approaches for encoding environmental information
US11449475B2 (en) * 2019-06-28 2022-09-20 Lyft, Inc. Approaches for encoding environmental information
US11157007B2 (en) * 2019-06-28 2021-10-26 Lyft, Inc. Approaches for encoding environmental information
CN110430401B (zh) 2019-08-12 2021-06-01 腾讯科技(深圳)有限公司 车辆盲区预警方法、预警装置、mec平台和存储介质
CN110588641A (zh) * 2019-09-06 2019-12-20 爱驰汽车有限公司 前向目标横穿警告方法及系统
US11788846B2 (en) * 2019-09-30 2023-10-17 Lyft, Inc. Mapping and determining scenarios for geographic regions
US12039785B2 (en) * 2019-10-23 2024-07-16 Lyft, Inc. Approaches for encoding environmental information
CN110838231A (zh) * 2019-12-09 2020-02-25 苏州金螳螂怡和科技有限公司 一种行人过街智能检测系统及方法
CN111739344B (zh) * 2020-06-29 2022-11-08 北京百度网讯科技有限公司 一种预警方法、装置及电子设备

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015032312A (ja) 2013-08-02 2015-02-16 本田技研工業株式会社 歩車間通信システムおよび方法
WO2015156146A1 (ja) 2014-04-09 2015-10-15 日立オートモティブシステムズ株式会社 走行制御装置、車載用表示装置、及び走行制御システム
JP2019215785A (ja) 2018-06-14 2019-12-19 住友電気工業株式会社 情報提供装置、情報提供方法及びコンピュータプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2021101354A (ja) 2021-07-08
US20210407291A1 (en) 2021-12-30
EP3933803A1 (en) 2022-01-05
CN111739344B (zh) 2022-11-08
US11645909B2 (en) 2023-05-09
CN111739344A (zh) 2020-10-02
KR20210038852A (ko) 2021-04-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7266627B2 (ja) 早期警報方法、装置、電子機器、記録媒体及びコンピュータプログラム製品
US11990036B2 (en) Driver behavior monitoring
CN109927719B (zh) 一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶方法和系统
US10269242B2 (en) Autonomous police vehicle
US11967230B2 (en) System and method for using V2X and sensor data
JP7355877B2 (ja) 車路協同自動運転の制御方法、装置、電子機器及び車両
US20240046653A1 (en) Identifying suspicious entities using autonomous vehicles
US20210200230A1 (en) Conditional behavior prediction for autonomous vehicles
WO2017123665A1 (en) Driver behavior monitoring
US20140354684A1 (en) Symbology system and augmented reality heads up display (hud) for communicating safety information
CN112580571A (zh) 车辆行驶的控制方法、装置及电子设备
CN113808418B (zh) 路况信息显示系统、方法、车辆、计算机设备和存储介质
JP2021100847A (ja) 車両カーブ走行用情報処理方法及び装置
CN115292435A (zh) 高精地图的更新方法和装置、电子设备和存储介质
US20230139578A1 (en) Predicting agent trajectories in the presence of active emergency vehicles
CN114475656A (zh) 行驶轨迹预测方法、装置、电子设备以及存储介质
CN115817466A (zh) 一种碰撞风险评估方法及装置
CN113538968A (zh) 用于输出信息的方法和装置
CN116434041B (zh) 错误感知数据的挖掘方法、装置、设备及自动驾驶车辆
EP4047583A2 (en) Method and apparatus for controlling vehicle-infrastructure cooperated autonomous driving, electronic device, and vehicle
WO2022219917A1 (ja) 情報処理方法及び情報処理システム
CN114954534A (zh) 用于检测自动驾驶车辆的异常运行状态的方法与装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210316

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210427

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220131

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220208

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220506

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220621

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220921

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221115

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230209

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230411

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230418

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7266627

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150