[发明专利]车内人体检测报警服务器及其方法

说明书

本发明提供一种车内人体检测报警方法，包括以下步骤：接收采集的车内环境数据；所述环境数据包括传感器数据、视频及音频信号；将所述视频及音频信号导入预存的行为模型，判断是否有人，若有人则对所述传感器数据进行判断；将所述传感器数据与预设风险级别对应的条件进行比对，根据比对结果确定所述传感器数据对应的风险级别；根据风险级别对应的报警方式进行报警。本发明通过云端服务和大数据分析解决系统的自适应学习能力；对采集的视频及音频信号进行模式识别分析、对采集的传感器数据进行历史数据关联分析，实现对车内环境报警的准确性和及时性，降低了危险发生的几率。

技术领域

本发明涉及一种汽车智能报警领域，特别是涉及一种车内人体检测报警领域。

背景技术

目前的车内人体检测报警方案大多依靠传感器进行车内环境检测，采集到的信号经过中控台判断车内是否有人存在；若达到报警条件，一方面，通过发短信等方式通知车主、或向路人发出求救信号。另一方面，少数方案还通过车载装置控制车内设备，如车门自动解锁、车窗开启、空调开启通风等，帮助车内人员脱困；

但是，以上方案中的中控台大多不联网，处于独立单机工作模式，存在以下问题：

1、由于传感器的灵敏度和外部环境的干扰，而单机工作模式下的中控台计算能力有限，导致影响报警触发条件的准确性，容易产生误报情况或者对意外情况反应不及时的情况；

2、单机工作模式下的中控台运算能力和交互方式受到了系统物理条件的约束，无法实现系统的智能化和自学习能力，系统功能无法自适应学习完善；

3、目前方案关注的重点为对车内环境进行检测、以及发生意外后的自动处置上，不能实时与车内进行交互，查看车内状况。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种车内人体检测报警服务器及其方法，用于解决现有技术中车辆的中控台不联网，计算能力有限，导致判断的准确度不高、且无法实现系统功能的自适应学习的问题。

本发明提供一种车内人体检测报警方法，所述方法包括以下步骤：

接收采集的车内环境数据；所述环境数据包括传感器数据、视频及音频信号；

将所述视频及音频信号导入预存的行为模型，判断是否有人，若有人则对所述传感器数据进行判断；

将所述传感器数据与预设风险级别对应的条件进行比对，根据比对结果确定所述传感器数据对应的风险级别；

根据风险级别对应的报警方式进行报警。

于本发明的一实施例中，所述预设风险级别对应的条件是基于历史数据分析获得的。

于本发明的一实施例中，所述车内环境数据由车辆的中控台采集得到。

于本发明的一实施例中，所述车内环境数据由所述车辆的中控台在确定车辆熄火，且震动幅度低于预设的震动阈值后，采集得到。

于本发明的一实施例中，所述行为模型是基于Tensorflow和OpenCV搭建的动态行为模型。

于本发明的一实施例中，所述风险级别至少包括：低级别和高级别；

所述根据风险级别对应的报警方式进行报警，具体包括：

若所述风险级别为低级别，发送警报消息至车主终端；

若所述风险级别为高级别，发送警报消息至车主终端，若在第一预设时间内未收到所述车主终端的响应，则电话所述车主终端；若在第一预设时间内未收到车主响应，则向派出所终端发送报警信息。

本发明还提供一种车内人体检测报警服务器，所述服务器包括：