[发明专利]基于雷达摄像头的信息预警方法及系统

说明书

本发明实施例提供了一种基于雷达摄像头的信息预警方法及系统，通过获取车载终端的雷达摄像视频流数据，并根据雷达摄像视频流数据，以及车载终端中包含的信息预警决策模板的信息，生成目标车载预警状态分布的信息，然后由此确定深度学习网络模型对象对应车载终端的特征提取结构的预警数据集以及目标车载预警状态分布类型对应车载终端的特征提取结构的预警数据集，从而根据深度学习网络模型对象对应车载终端的特征提取结构的预警数据集，以及目标车载预警状态分布类型对应车载终端的特征提取结构的预警数据集，确定目标特征提取结构的预警数据集。如此，能够降低人力成本，并且提高信息预警效果。

技术领域

本发明涉及基于雷达摄像头的信息预警技术领域，具体而言，涉及一种基于雷达摄像头的信息预警方法及系统。

背景技术

目前，在针对云计算服务的信息预警，主要是通过人工将各个预警节点分布运行后进行信息预警，但是，这种方式需要耗费较高的人力成本，并且信息预警效果较差。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种基于雷达摄像头的信息预警方法及系统，能够降低人力成本，并且提高信息预警效果。

根据本发明实施例的一个方面，提供一种基于雷达摄像头的信息预警方法，应用于服务器，所述服务器与车载终端通信连接，所述方法包括：

获取车载终端的雷达摄像视频流数据；

根据所述雷达摄像视频流数据，以及车载终端中包含的信息预警决策模板的信息，生成目标车载预警状态分布的信息；其中，所述信息预警决策模板的信息包括深度学习网络模型对象和对应特征提取结构的预警数据集，所述目标车载预警状态分布的信息包括目标车载预警状态分布类型和对应特征提取结构的预警数据集；

根据所述信息预警决策模板的信息确定深度学习网络模型对象对应所述车载终端的特征提取结构的预警数据集，以及根据所述目标车载预警状态分布的信息确定目标车载预警状态分布类型对应所述车载终端的特征提取结构的预警数据集；

根据深度学习网络模型对象对应所述车载终端的特征提取结构的预警数据集，以及目标车载预警状态分布类型对应所述车载终端的特征提取结构的预警数据集，确定目标特征提取结构的预警数据集。

在一种可能的示例中，所述根据所述雷达摄像视频流数据，以及车载终端中包含的信息预警决策模板的信息，生成目标车载预警状态分布的信息的步骤，包括：

对所述雷达摄像视频流数据中的预警节点分布的预警输出数据进行数据解析，得到预警节点分布决策数据；

对所述信息预警决策模板的信息进行数据解析，得到所述信息预警决策模板的深度学习网络模型实例；

将所述预警节点分布决策数据和所述信息预警决策模板的深度学习网络模型实例输入预先配置的计算容器中，得到所述目标车载预警状态分布的信息。

在一种可能的示例中，所述根据所述雷达摄像视频流数据，以及车载终端中包含的信息预警决策模板的信息，生成目标车载预警状态分布的信息的步骤，还包括：

循环执行将所述计算容器前次输出的目标车载预警状态分布的信息进行数据解析得到的深度学习网络模型实例，以及将所述预警节点分布决策数据输入所述计算容器中，得到所述计算容器本次输出的目标车载预警状态分布的信息，直至所述计算容器输出预设结束预警节点分布的信息为止。

在一种可能的示例中，所述根据所述雷达摄像视频流数据，以及车载终端中包含的信息预警决策模板的信息，生成目标车载预警状态分布的信息的步骤，还包括：

获取目标车载终端的雷达安装位置列表，以及所述目标车载终端中包含的各预警节点分布；

根据各预警节点分布对应所述目标车载终端的特征提取结构的预警数据集，以及各预警节点分布内容生成各预警节点分布的信息；