[发明专利]一种基于图像识别的电动自行车违章提醒方法及装置

说明书

本发明公开一种基于图像识别的电动自行车违章提醒方法及装置，涉及图像处理技术领域，采用技术方案：首先通过采集模块采集电动自行车的日常违章照片，将日常违章照片输入深度学习框架进行训练，得到识别违章模型，将识别违章模型转固化为二进制文件存储于具有计算能力的图像计算模块；随后通过电动自行车前端的摄像模块采集车前方道路信息，图像计算模块接收摄像模块采集的信息并实时分析，在图像计算模块分析得出电动自行车发生违章行为时，图像计算模块向扬声器模块传递控制信号，扬声器模块进行语音播报并提醒驾驶员。本发明可以对电动自行车的驾驶员进行违章提醒，进而提高驾驶员的警惕性，降低电动自行车因违章而发生交通事故的概率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体的说是一种基于图像识别的电动自行车违章提醒方法及装置。

背景技术

随着居民可支配收入的不断上涨，人们更加追求生活的舒适性、便捷性和安全感，对于消费品价格的承受能力也不断加强。电动自行车因其操作简易、方便快捷、省时 省力、性价比高等特点，成为人们改善出行条件的重要选择，目前我国电动自行车的 保有量已达到2.5亿辆。

然而，虽然电动自行车属于非机动车辆，但车主往往忽视非机动车的交通规则，如随意闯红灯、不走非机动车道等，而由此造成的人身伤亡事件也在呈逐年上升的趋 势。

发明内容

本发明针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种基于图像识别的电动自行车违章提醒方法及装置，通过采集电动自行车的道路信息，及时提醒驾驶员的违章行 为，降低意外事故发生的概率。

首先，本发明提供一种基于图像识别的电动自行车违章提醒方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：

一种基于图像识别的电动自行车违章提醒方法，该方法包括采集训练阶段、部署阶段、违章提醒阶段；

在采集训练阶段，通过采集模块采集电动自行车的日常违章照片，将日常违章照片输入深度学习框架进行训练，得到识别违章模型，将识别违章模型转固化为二进制 文件存储于具有计算能力的图像计算模块；

在部署阶段，将摄像模块和扬声器模块安装在电动自行车的前端，将图像计算模块集成安装于电动自行车的控制模块，摄像模块、图像计算模块、扬声器模块三者依 次通信连接；

在违章提醒阶段，电动自行车的摄像模块采集车前方道路信息，图像计算模块接收摄像模块采集的信息并实时分析，在图像计算模块分析得出电动自行车发生违章行 为时，图像计算模块向扬声器模块传递控制信号，扬声器模块进行语音播报并提醒驾 驶员。

在采集训练阶段，通过采集模块采集电动自行车的日常违章照片后，根据违章情况，首先对违章照片进行手动分类，随后，将分类后的违章照片输入深度学习框架进 行训练，得到识别违章模型；

在违章提醒阶段，在图像计算模块分析得出电动自行车发生违章行为时，图像计算模块向扬声器模块传递控制信号，扬声器模块向驾驶员语音播报具体的违章情况；

违章情况包括闯红灯和驶入机动车道两种。

可选的，所涉及识别违章模型采用开源深度学习框架Tensorflow，开源深度学习框架Tensorflow调用input_data.read_data_sets接口接收摄像模块采集的电动自行车日常违章照片，利用采集的电动自行车日常违章照片训练Tensorflow得到识别违章模 型。

可选的，所涉及图像计算模块采用STM32F4系列单片机作为主控芯片，提供IIC、I² S和DCMI接口。图像计算模块的电源采用DC电源集成芯片，DC电源集成芯片 将电动自行车的48v或60v电压转换为12v、5v和3.3v为图像计算模块、摄像模块、 扬声器模块供电。