本发明公开了一种山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法及系统，属于道路交通安全技术领域。通过设置的车载无人机对车辆前方的道路进行实时拍摄，基于图像处理技术判断前方弯道路段是否有车辆行驶，并判断车辆行驶方向，根据拟合出的前方弯道路段弯道半径曲线给出实时推荐车速曲线，并判断前方路段是否有急弯；根据采集的数据计算本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离，并将出现车辆的行驶方向信息、本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离进行实时预警。从而完成对车辆行驶路线上弯道路段信息的识别并及时预警，提高道路交通安全性。
1.一种山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法，其特征在于，包括下述步骤：
(1)释放并控制车载无人机以预设速度在车辆前方按照车辆规划行驶路线飞行，并拍摄无人机下方的道路实时图像；
(2)识别图像中是否存在车辆轮廓特征点，若存在，则根据车辆轮廓特征点位于车道线左侧或右侧，判断拍摄区域内前方路段出现的车辆的行驶方向，并计算本车与出现车辆的迫车距离；
(3)同时，根据图像中弯道的车道线，拟合出对应的弯道半径变化曲线，根据弯道半径变化曲线拟合实时推荐车速曲线，并判断拍摄区域的弯道中是否存在急弯，若存在则计算急弯迫车距离；
(4)将出现车辆的行驶方向信息、本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离进行实时预警。
2.根据权利要求1所述的山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法，其特征在于，所述步骤(2)中，本车与出现车辆的迫车距离的计算公式为：S1＝V1·t-L
式中，S1为本车与出现车辆的迫车距离，V1为无人机的预设飞行速度，t为无人机飞行时间，L为t时间内本车的行驶距离。
3.根据权利要求1所述的山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法，其特征在于，所述步骤(3)中，判断拍摄区域是否存在急弯的方法是：采集实时推荐车速曲线中的车速最小值V，将车速最小值V与急弯速度限定阈值K作比较；当V>K时，则判断拍摄区域内没有急弯；当V≤K时，则拍摄区域存在急弯；其中，急弯速度限定阈值K由车辆过急弯时安全车速确定。
4.根据权利要求1或3所述的山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法，其特征在于，所述步骤(3)中，弯道实时推荐车速的计算公式为：式中，V2为弯道实时推荐车速，b为汽车轮距，R为弯道半径，h为汽车重心高度，g为重力加速度。
5.根据权利要求2所述的山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法，其特征在于，所述步骤(3)中，所述急弯迫车距离的计算公式为：S2＝V1·t-L
6.一种山区公路弯道信息识别和行车安全预警的系统，其特征在于，包括车载无人机和车载处理系统，所述车载无人机上设置有无人机控制系统，该无人机控制系统接收所述车载处理系统命令，控制车载无人机以预设速度在车辆前方按照车辆规划行驶路线飞行，拍摄无人机下方的道路实时图像，并将数据传输给车载处理系统；
所述车载处理系统向无人机控制系统发送命令控制无人机释放及回收，接收无人机控制系统的数据，根据道路实时图像识别图像中是否存在车辆轮廓特征点，若存在，则根据车辆轮廓特征点位于车道线左侧或右侧，判断拍摄区域内前方路段出现的车辆的行驶方向，并计算本车与出现车辆的迫车距离；同时，根据图像中弯道的车道线，拟合出对应的弯道半径变化曲线，根据弯道半径变化曲线拟合实时推荐车速曲线，判断拍摄区域的弯道中是否存在急弯，若存在则计算急弯迫车距离；并将出现车辆的行驶方向信息、本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离进行实时预警。
7.根据权利要求6所述的山区公路弯道信息识别和行车安全预警的系统，其特征在于，所述无人机控制系统包括机载中心控制模块、实时拍摄模块、推进计时模块和GPS导航模块；所述机载中心控制模块接收所述车载处理系统传输的命令，控制无人机控制系统中各模块工作；并且将接收到的无人机控制系统中各模块的数据传输给车载处理系统；
所述实时拍摄模块拍摄无人机下方道路实时图像，并将图像数据传输给机载中心控制模块；
所述推进计时模块控制无人机飞行，记录无人机的飞行时间，并将数据传输给机载中心控制模块；
所述GPS导航模块根据车辆规划的行驶路线设定无人机工作航线。
8.根据权利要求7所述的山区公路弯道信息识别和行车安全预警的系统，其特征在于，所述无人机控制系统还包括气压传感模块，所述气压传感模块设置在所述车载无人机的机身内，气压传感模块根据预设的气压参数和气压变化调整无人机飞行的高度。
9.根据权利要求7所述的山区公路弯道信息识别和行车安全预警的系统，其特征在于，所述车载处理系统包括车载中心控制模块、弯道半径识别模块、路段车辆判断模块、行车里程记录模块和急弯数据处理模块；其中，所述车载中心控制模块向所述机载中心控制模块发送命令，控制车载无人机释放和回收，接收机载中心控制模块、弯道半径识别模块、路段车辆判断模块和行车里程记录模块传输的数据，并将接收的数据传输给急弯数据处理模块；
所述弯道半径识别模块识别图像中弯道的车道线，拟合出对应的弯道半径变化曲线，根据弯道半径变化曲线拟合出实时推荐车速曲线，并根据实时推荐车速曲线最小值判断该拍摄区域是否存在急弯，若存在，则将该拍摄区域推荐车速传输给车载中心控制模块；
所述路段车辆判断模块识别图像中车辆轮廓特征点，若存在，识别图像中弯道的车道线，根据特征点位于车道线左侧或右侧判断该拍摄区域内前方路段出现的车辆的行驶方向，计算本车与出现车辆的迫车距离并将结果传输给车载中心控制模块；
所述行车里程记录模块记录无人机开始飞行后的车辆行驶距离，并将数据实时传输给车载中心控制模块；
所述急弯数据处理模块根据接收的数据计算急弯迫车距离。
10.根据权利要求9所述的山区公路弯道信息识别和行车安全预警的系统，其特征在于，所述车载处理系统还包括车载预警模块，所述车载预警模块接收车载中心控制模块传输的数据，并将出现车辆的行驶方向信息、本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离进行实时预警。
山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法及系统
技术领域
[0001] 本发明属于道路交通安全技术领域，具体涉及一种山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法及系统。
背景技术
[0002] 山区公路为双向两车道公路，具有多弯道且多急弯道的特点。急弯路段指转弯半径较小的弯道路段，较小的转弯半径不利于车辆在弯道路段的安全行驶，这类路段往往是重大安全事故的高发路段。
[0003] 申请号为201720916624.7的中国专利公开了一种山区多弯路段安全预警车载装置，该方法根据弯道路段的实际状况结合弯道上行驶的车辆状况，提前对经过弯道路段的车辆进行预警。然而这种方法只能识别某一弯道的信息，很难实现对山区连续弯道路段的信息识别，且该方法没有给出对过弯时实时推荐车速的计算，当遭遇连续急弯时存在安全隐患。
发明内容
[0004] 发明目的：为了克服现有技术的缺陷，本发明公开了一种山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法，该方法能够实时识别山区公路连续弯道路段信息，并保障交通安全。
[0005] 本发明的另一目的是提供一种对应于上述山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法的系统。
[0006] 技术方案：本发明所述的一种山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法，包括下述步骤：
[0007] (1)释放并控制车载无人机以预设速度在车辆前方按照车辆规划行驶路线飞行，并拍摄无人机下方的道路实时图像；
[0008] (2)识别图像中是否存在车辆轮廓特征点，若存在，则根据车辆轮廓特征点位于车道线左侧或右侧，判断拍摄区域内前方路段出现的车辆的行驶方向，并计算本车与出现车辆的迫车距离；
[0009] (3)同时，根据图像中弯道的车道线，拟合出对应的弯道半径变化曲线，根据弯道半径变化曲线拟合实时推荐车速曲线，并判断拍摄区域的弯道中是否存在急弯，若存在则计算急弯迫车距离；
[0010] (4)将出现车辆的行驶方向信息、本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离进行实时预警。
[0011] 具体的，所述步骤(2)中，本车与出现车辆的迫车距离的计算公式为：
[0012] S1＝V1·t-L
[0013] 式中，S1为本车与出现车辆的迫车距离，V1为无人机的预设飞行速度，t为无人机飞行时间，L为t时间内本车的行驶距离。
[0014] 所述步骤(3)中，判断拍摄区域是否存在急弯的方法是：采集实时推荐车速曲线中的车速最小值V，将车速最小值V与急弯速度限定阈值K作比较；当V>K时，则判断拍摄区域内没有急弯；当V≤K时，则拍摄区域存在急弯；其中，急弯速度限定阈值K由车辆过急弯时安全车速确定。
[0015] 进一步的，所述步骤(3)中，弯道实时推荐车速的计算公式为：
[0016]
[0017] 式中，V2为弯道实时推荐车速，b为汽车轮距，R为弯道半径，h为汽车重心高度，g为重力加速度。
[0018] 所述步骤(3)中，所述急弯迫车距离的计算公式为：
[0019] S2＝V1·t-L
[0020] 式中，S2为急弯迫车距离。
[0021] 而对应于上述方法，本发明所述的一种山区公路弯道信息识别和行车安全预警的系统所采用的技术方案是：
[0022] 该系统包括车载无人机和车载处理系统，所述车载无人机上设置有无人机控制系统，该无人机控制系统接收所述车载处理系统命令，控制车载无人机以预设速度在车辆前方按照车辆规划行驶路线飞行，拍摄无人机下方的道路实时图像，并将数据传输给车载处理系统；所述车载处理系统向无人机控制系统发送命令控制无人机释放及回收，接收无人机控制系统的数据，根据道路实时图像识别图像中是否存在车辆轮廓特征点，若存在，则根据车辆轮廓特征点位于车道线左侧或右侧，判断拍摄区域内前方路段出现的车辆的行驶方向，并计算本车与出现车辆的迫车距离；同时，根据图像中弯道的车道线，拟合出对应的弯道半径变化曲线，根据弯道半径变化曲线拟合实时推荐车速曲线，判断拍摄区域的弯道中是否存在急弯，若存在则计算急弯迫车距离；并将出现车辆的行驶方向信息、本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离进行实时预警。
[0023] 具体的，所述无人机控制系统包括机载中心控制模块、实时拍摄模块、推进计时模块和GPS导航模块；所述机载中心控制模块接收所述车载处理系统传输的命令，控制无人机控制系统中各模块工作；并且将接收到的无人机控制系统中各模块的数据传输给车载处理系统；所述实时拍摄模块拍摄无人机下方道路实时图像，并将图像数据传输给机载中心控制模块；所述推进计时模块控制无人机飞行，记录无人机的飞行时间，并将数据传输给机载中心控制模块；所述GPS导航模块根据车辆规划的行驶路线设定无人机工作航线。
[0024] 进一步的，所述无人机控制系统还包括气压传感模块，所述气压传感模块设置在所述车载无人机的机身内，气压传感模块根据预设的气压参数和气压变化调整无人机飞行的高度。
[0025] 所述车载处理系统包括车载中心控制模块、弯道半径识别模块、路段车辆判断模块、行车里程记录模块和急弯数据处理模块；其中，所述车载中心控制模块向所述机载中心控制模块发送命令，控制车载无人机释放和回收，接收机载中心控制模块、弯道半径识别模块、路段车辆判断模块和行车里程记录模块传输的数据，并将接收的数据传输给急弯数据处理模块；所述弯道半径识别模块识别图像中弯道的车道线，拟合出对应的弯道半径变化曲线，根据弯道半径变化曲线拟合出实时推荐车速曲线，并根据实时推荐车速曲线最小值判断该拍摄区域是否存在急弯，若存在，则将该处推荐车速传输给车载中心控制模块；所述路段车辆判断模块识别图像中车辆轮廓特征点，若存在，识别图像中弯道的车道线，根据特征点位于车道线左侧或右侧判断该拍摄区域内前方路段出现的车辆的行驶方向，计算本车与出现车辆的迫车距离并将结果传输给车载中心控制模块；所述行车里程记录模块记录无人机开始飞行后的车辆行驶距离，并将数据实时传输给车载中心控制模块；所述急弯数据处理模块根据接收的数据计算急弯迫车距离。
[0026] 进一步的，所述车载处理系统还包括车载预警模块，所述车载预警模块接收车载中心控制模块传输的数据，并将出现车辆的行驶方向信息、本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离进行实时预警。
[0027] 有益效果：该山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法及其系统，通过设置的车载无人机对车辆前方的道路进行实时拍摄，基于图像处理技术判断前方弯道路段是否有车辆行驶，并判断车辆行驶方向，根据拟合出的前方弯道路段弯道半径曲线给出实时推荐车速曲线，并判断前方路段是否有急弯；根据采集的数据计算本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离，并将出现车辆的行驶方向信息、本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离进行实时预警。从而完成对车辆行驶路线上弯道路段信息的识别并及时预警，提高道路交通安全性。
附图说明
[0028] 图1是本发明山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法流程图。
具体实施方式
[0029] 如图1所示，本实施例公开了一种山区公路弯道信息识别和行车安全预警的方法，结合实施该方法所采用的系统对其进一步说明。
[0030] 该系统包括车载无人机和车载处理系统，该车载无人机上设置有无人机控制系统，该无人机控制系统接收车载处理系统命令，控制车载无人机以预设速度在车辆前方按照车辆规划行驶路线飞行，拍摄无人机下方的道路实时图像，并将数据传输给车载处理系统。
[0031] 具体的，该无人机控制系统包括机载中心控制模块、实时拍摄模块、推进计时模块、GPS导航模块和气压传感模块。机载中心控制模块接收车载处理系统传输的命令，控制无人机控制系统中各模块工作；并且将接收到的无人机控制系统中各模块的数据传输给车载处理系统。实时拍摄模块拍摄无人机下方道路实时图像，并将图像数据传输给机载中心控制模块。推进计时模块控制无人机飞行，记录无人机的飞行时间，并将数据传输给机载中心控制模块。GPS导航模块根据车辆规划的行驶路线设定无人机工作航线。气压传感模块设置在车载无人机的机身内，气压传感模块根据预设的气压参数和气压变化调整无人机飞行的高度。
[0032] 该车载处理系统向无人机控制系统发送命令控制无人机释放及回收，接收无人机控制系统的数据，根据道路实时图像识别图像中是否存在车辆轮廓特征点，若存在，则根据车辆轮廓特征点位于车道线左侧或右侧，判断拍摄区域内前方路段出现的车辆的行驶方向，并计算本车与出现车辆的迫车距离。同时，根据图像中弯道的车道线，拟合出对应的弯道半径变化曲线，根据弯道半径变化曲线拟合实时推荐车速曲线，判断拍摄区域的弯道中是否存在急弯，若存在则计算急弯迫车距离。并将出现车辆的行驶方向信息、本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离进行实时预警。
[0033] 具体的，车载处理系统包括车载中心控制模块、弯道半径识别模块、路段车辆判断模块、行车里程记录模块、急弯数据处理模块和车载预警模块。
[0034] 其中，车载中心控制模块向机载中心控制模块发送命令，控制车载无人机释放和回收，接收机载中心控制模块、弯道半径识别模块、路段车辆判断模块和行车里程记录模块传输的数据，并将接收的数据传输给急弯数据处理模块。
[0035] 弯道半径识别模块识别图像中弯道的车道线，拟合出对应的弯道半径变化曲线，根据弯道半径变化曲线拟合出实时推荐车速曲线，并根据实时推荐车速曲线最小值判断该拍摄区域是否存在急弯，若存在，则将该处推荐车速传输给车载中心控制模块。
[0036] 路段车辆判断模块识别图像中车辆轮廓特征点，若存在，识别图像中弯道的车道线，根据特征点位于车道线左侧或右侧判断该拍摄区域内前方路段出现的车辆的行驶方向，也即是判断拍摄区域内出现的是前车还是来车。具体而言，前方出现车辆存在三种情况，分别为只有前车，只有来车，以及既有前车又有来车，出现任一种情况则计算本车与出现车辆的迫车距离，并将结果传输给车载中心控制模块。
[0037] 行车里程记录模块记录无人机开始飞行后的车辆行驶距离，并将数据实时传输给车载中心控制模块。急弯数据处理模块根据接收的数据计算急弯迫车距离。车载预警模块接收车载中心控制模块传输的数据，并将出现车辆的行驶方向信息、本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离进行实时预警。
[0038] 采用以上系统实施山区公路弯道信息识别和行车安全预警的步骤如下：
[0039] (1)通过车载中心控制模块向机载中心控制模块发送命令，控制车载无人机释放，并通过推进计时模块控制无人机依照GPS导航模块规划的与车辆行驶路线一致的航线以预定速度V1飞行，并同时记录无人机的飞行时间t；
[0040] 同时通过实时拍摄模块对无人机正下方的道路实时图像进行拍摄，拍摄过程中通过气压传感模块根据预设的气压参数和气压变化调整无人机飞行的高度。
[0041] (2)通过路段车辆判断模块识别图像中是否存在车辆轮廓特征点，若存在，识别图像中弯道的车道线，根据特征点位于车道线左侧或右侧判断该拍摄区域识别的是前车还是来车，确定出现车辆的行驶方向，计算本车与前方出现车辆的迫车距离S1；
[0042] 其中，本车与前方出现车辆的迫车距离S1的计算公式为：
[0043] S1＝V1·t-L
[0044] 式中，L为行车里程记录模块记录的t时间内本车的行驶距离。
[0045] (3)同时，通过弯道半径识别模块识别图像中弯道的车道线，并根据图像中弯道的车道线，拟合出对应的弯道半径变化曲线，根据弯道半径变化曲线拟合实时推荐车速曲线，将实时推荐车速曲线实时传输至车载推荐车速显示屏，并判断拍摄区域的弯道中是否存在急弯，若存在则通过急弯数据处理模块计算急弯迫车距离S2；
[0046] 其中，弯道实时推荐车速V2的计算公式为：
[0047]
[0048] 式中，b为汽车轮距，R为弯道半径，h为汽车重心高度，g重力加速度。
[0049] 判断拍摄区域是否存在急弯的方法是：采集实时推荐车速曲线中的车速最小值V，将车速最小值V与急弯速度限定阈值K作比较；当V>K时，则判断拍摄区域内没有急弯；当V≤K时，则拍摄区域存在急弯。其中，急弯速度限定阈值K由车辆过急弯时安全车速确定，优选的，K＝30。
[0050] 急弯迫车距离S2的计算公式为：
[0051] S2＝V1·t-L
[0052] 式中，L为行车里程记录模块记录的t时间内本车的行驶距离。
[0053] (4)通过车载预警模块将出现车辆的行驶方向信息、本车与出现车辆的迫车距离、弯道推荐车速和急弯迫车距离进行实时预警。
