[发明专利]一种小区内部道路路口防撞控制方法及装置

说明书

本发明涉及神经网络技术领域，尤其涉及一种小区内部道路路口防撞控制方法及装置，包括：当第一光电开关触发，采集移动体图像和红外热辐射值；根据移动物经过两个光电开关的时间差判断是否误触发；正常触发时，计算移动物的速度；根据图像灰度的相对变化量、红外热辐射值和移动速度构建神经网络模型，并根据BP神经网络模型输出的预测值与阈值比较，判断是否触发告警。本发明以进入路口行人或车辆密切相关的图像灰度的相对变化量、移动速度、红外热辐射值为特征参数的基础上，通过神经网络算法训练是否有行人或车辆进入路口的预测模型，当前有行人或车辆从某方向进入路口时，立即向联通路口的道路上的行人或车辆发出注意避让的声光提示。

技术领域

本发明涉及神经网络技术领域，尤其涉及一种小区内部道路路口防撞控制方法及装置。

背景技术

随着人们生活条件的提高汽车的普及率越来越高，但小区内部的道路要承受行人和机动车双重的压力，一般的小区内部道路都比较狭窄，在路口转弯处由于建筑物等的遮挡导致视线盲区特别大，而恰在这种情况下行人和机动车需要共用一条道路，这就增加了路口碰撞的风险主要包括人和车的碰撞以及车和车的碰撞这两种情况；加上行人中的老人和小孩的活动轨迹的多变性和新手司机驾驶技术尚不熟练等因素，都会使发生碰撞的风险进一步变大。

为了防止碰撞事件发生，一般在路口都放置凸面广角镜这种情况下可以使司机增大观察视野，小心驾驶避让从而降低碰撞的风险，但是凸面广角镜从提醒行人避让的角度来讲作用有限，首先广角镜放置位置不一定非常醒目，其次部分行人比如老人和小孩可能不会看广角镜。为了能够最大限度的降低发生碰撞的风险，需要在提前能够探测到即将进入路口行人或车辆，然后同时向存在视觉盲区的其它方向即将进入路口的行人或车辆发出注意避让的声光提示。

发明内容

针对现有算法的不足，本发明以进入路口行人或车辆密切相关的图像灰度的相对变化量、移动速度、红外热辐射值为特征参数的基础上，通过神经网络算法训练是否有行人或车辆进入路口的预测模型，根据实际采集数据，当通过预测模型判断当前有行人或车辆从某方向进入路口时，立即向存在视觉盲区的从其它方向联通路口的道路上的行人或车辆发出注意避让的声光提示。

本发明所采用的技术方案是：一种小区内部道路路口防撞控制方法，包括以下步骤：

S1、当第一光电开关触发，采集移动体图像和红外热辐射值，并从图像中获取图像灰度的相对变化量；

S2、根据移动物经过两个光电开关的时间差判断是否误触发；

S3、正常触发时，计算移动物的速度；

进一步的，移动物的速度的计算公式为：

V＝L/Δt，其中，L为两组光电开关之间的距离，Δt为连续触发两个光电开关的时间间隔；

S4、根据移动体图像灰度的相对变化量、红外热辐射值和移动速度构建BP神经网络模型，并根据BP神经网络模型输出的预测值与阈值比较，判断是否触发告警。

进一步的，探测区的图像灰度的相对变化量公式为：

其中,i(x,y)为图像上坐标为(x,y)的点的灰度值；S_B为背景图像上所有点的集合；S_F为带有行人和车辆图像上所有点的集合；f_T为带有行人和车辆图像相对应背景图像总的灰度变化量。

进一步的，红外热辐射值是通过M个红外传感器阵列测量得到，根据单个红外传感器的检测值与设定阈值进行比较，判断单个红外传感器的输出值，并累加得到M个红外传感器的输出值。

进一步的，单个红外传感器的输出值公式为：

其中，t_i为第i个红外传感器检测值，T₀为设置阈值。