[发明专利]智能网联汽车辅助驾驶安全信息检测系统

说明书

智能网联汽车辅助驾驶安全信息检测系统，该方法包括以下步骤：步骤1，设计智能网联汽车辅助驾驶信息安全系统；步骤2，设计预碰撞报警及目标检测系统；步骤3，设计倒车雷达及视线盲区检测系统；步骤4，设计疲劳驾驶监测警报系统；步骤5，对智能网联汽车辅助驾驶信息安全系统进行联调，实现人机交互。本智能网联汽车辅助驾驶安全信息检测系统基于ADAS进行改进，建立了一套基于驾驶员驾驶与人机交互相结合的汽车驾驶辅助系统，将周围可能出现的危险因素告知驾驶员，在视线盲区以及疲劳驾驶两大极容易出现事故的地方，及时做到了将车外信息实时反馈给驾驶员以避免危险的发生。

技术领域

本发明涉及驾驶辅助领域，特别是涉及智能网联汽车辅助驾驶安全信息检测系统。

背景技术

随着经济和社会的发展，汽车已经进入千家万户，成为必备出行工具，2010年，全国汽车保有量为7 801.83万辆，到2019年底，全国汽车保有量增长至2.6亿量，保有量同比增长233.26％。在保障基本出行使用需求的基础上，人们对汽车智能化和安全辅助功能愈发关注。智能传感器、车联网、5G通信和人工智能算法的不断成熟，为车辆辅助驾驶提供了可能。

进入21世纪，计算机科学以及人工智能等技术有了飞速的发展，在汽车行业中，作为未来智能汽车发展的主要方向，无人驾驶技术得到了快速的发展，其中汽车辅助驾驶系统(ADAS)被广泛用作无人驾驶技术发展的起点，通过摄像头，传感器，雷达，报警器等模块在驾驶过程中对驾驶员提供辅助支持并保证驾驶员的行车安全。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了智能网联汽车辅助驾驶安全信息检测系统，为了将周围可能出现的危险因素告知驾驶员，在视线盲区以及疲劳驾驶两大极容易出现事故的地方，及时做到了将车外信息实时反馈给驾驶员以避免危险的发生。为达此目的，本发明提供智能网联汽车辅助驾驶安全信息检测系统，具体步骤如下，其特征在于：

步骤1，设计智能网联汽车辅助驾驶信息安全系统：该系统包括预碰撞报警及目标检测系统、倒车雷达及盲区检测系统和疲劳驾驶监测警报系统；

步骤2，设计预碰撞报警及目标检测系统：该系统由NVIDIA Jetson Nano开发者套件、摄像头、测距雷达和报警器等组成，并使用YOLOV5目标检测算法对行人和汽车进行识别，通过摄像头将实时采集的画面进行模型的训练及标注生成python GUI窗口，并通过pyqt5界面的信号槽反馈到QT窗口上；

步骤3，设计倒车雷达及视线盲区检测系统：该系统由树莓派4B及摄像头，超声波模块，蜂鸣器等模块构成，在中控平台上选择进入倒车模式，驾驶员可选择打开摄像头和开启雷达，Jetson Nano通过ssh脚本控制树莓派开启倒车雷达报警检测系统；

步骤4，设计疲劳驾驶监测警报系统：该系统由树莓派4B，摄像头及音响组成，在中控平台上启动疲劳驾驶监测功能，摄像头会实时对驾驶员进行是否疲劳驾驶的识别，一旦发现驾驶员进入疲劳状态，则通过ssh控制树莓派进行警报声的播放，对驾驶员进行警报提醒；

步骤5，对智能网联汽车辅助驾驶信息安全系统进行联调，该系统采用Python语言进行系统的开发(包括系统设计和测试)，在PC端使用PyCharm进行YOLOV5模型的训练，人脸识别功能，疲劳驾驶监测功能的开发与测试，以及报警器的调试，使用pyqt5进行界面的设计开发并部署到嵌入式Jetson Nano端，将具体功能实现的Python文件绑定到pyqt5的信号槽中，利用QT Designer进行辅助开发，实现人机交互。

进一步，步骤1中设计智能网联汽车辅助驾驶信息安全系统的过程可以表示为：

本发明系统包括预碰撞报警及目标检测系统、倒车雷达及盲区检测系统和疲劳驾驶监测警报系统，其中硬件设备包括NVIDIA Jetson Nano开发者套件、树莓派4B控制系统电路板、中控面板、超声波传感器、测距雷达、无源蜂鸣器、音响、摄像头和电源等。