[发明专利]一种突发事件的提示方法、装置及车辆

权利要求书

1.一种突发事件的提示方法，其特征在于，所述方法包括：

实时采集车辆外部的环境音频数据，并根据所述环境音频数据进行道路突发事件的识别；

如果确定所述环境音频数据与目标突发事件的事件信号音频数据相匹配，则生成与所述目标突发事件匹配的突发事件提示信息；

向车辆驾驶员提供所述突发事件提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，实时采集车辆外部的环境音频数据，包括：

通过车辆外部设置的麦克风阵列，实时采集车辆外部的环境音频数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在确定所述环境音频数据与目标突发事件的事件信号音频数据相匹配之后，还包括：

通过所述麦克风阵列，对实时采集的所述环境音频数据进行声源定位，并根据至少两个声源定位结果，确定声源与所述车辆的相对运动关系；

如果根据所述相对运动关系确定满足车辆避让条件，则生成避让提示信息，并向所述车辆驾驶员提供所述避让提示信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据至少两个声源定位结果，确定声源与所述车辆的相对运动关系，包括：

按照时间由近到远的顺序，对各所述声源定位结果进行排序，所述声源定位结果为所述声源与所述车辆之间的相对距离；

如果所述排序结果不满足数据递减条件，则确定所述声源沿远离所述车辆的方向移动；

如果所述排序结果满足数据递减条件，则确定所述声源沿接近所述车辆的方向移动。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述相对运动关系确定满足车辆避让条件，包括：

如果确定所述沿接近所述车辆的方向移动，且根据所述麦克风阵列确定与所述声源对应的突发事件是否在所述车辆的后方；

若是，则确定满足车辆避让条件。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取各突发事件的事件信号音频数据集，并将所述事件信号音频数据集输入至深度学习模型中进行训练，得到语音识别模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境音频数据进行道路突发事件的识别，包括：

将所述环境音频数据输入至所述语音识别模型中，得到与所述环境音频数据对应的识别结果；

根据所述识别结果确定所述环境音频数据与目标突发事件的事件信号音频数据是否相匹配。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述事件信号音频数据集包括下述至少一项：

救护车行驶事件音频数据集、警车行驶事件音频数据集、道路抢险车行驶事件音频数据集，或者消防车行驶事件音频数据集。

9.一种突发事件的提示装置，其特征在于，包括：

环境音频数据采集模块，用于实时采集车辆外部的环境音频数据，并根据所述环境音频数据进行道路突发事件的识别；

提示信息生成模块，如果确定所述环境音频数据与目标突发事件的事件信号音频数据相匹配，则生成与所述目标突发事件匹配的突发事件提示信息；

提示信息发送模块，用于向车辆驾驶员提供所述突发事件提示信息。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述环境音频数据采集模块，包括：

环境音频数据采集子模块，用于通过车辆外部设置的麦克风阵列，实时采集车辆外部的环境音频数据。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述突发事件的提示装置，还包括：

声源定位模块，用于通过所述麦克风阵列，对实时采集的所述环境音频数据进行声源定位，并根据至少两个声源定位结果，确定声源与所述车辆的相对运动关系；

避让提示信息生成模块，用于如果根据所述相对运动关系确定满足车辆避让条件，则生成避让提示信息，并向所述车辆驾驶员提供所述避让提示信息。