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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于驾驶第一视角弱势道路使用者识别及预警方法，涉及深度学习领域及道路交通安全领域，包括训练识别弱势道路使用者的目标识别算法，构建相机‑BEV视角转换模型；构建车辆未来轨迹预测模型以及弱势道路使用者未来轨迹预测模型；利用上述算法及模型，实现风险预警；基于计算机视觉技术，结合视角转换方法识别驾驶第一视角下的弱势道路使用者且呈现在BEV视角鸟瞰视角下进行轨迹预测，同时在该视角下根据自身车辆的行驶状况描绘未来轨迹，分析车辆轨迹与预测轨迹的冲突情况，获取不同情况下的风险值，作为预警模型的输入以实现不同风险下的分级预警。
主权项：1.一种基于驾驶第一视角弱势道路使用者识别及预警方法，其特征在于，包括以下步骤：1训练识别弱势道路使用者的目标识别算法获取大量不同道路环境中的驾驶第一视角行车视频，将视频数据集划分为训练集和测试集两类，用于训练目标识别算法，识别出视频中的弱势道路使用者；2构建相机-BEV视角转换模型基于transformer的视角转换模型，结合时序注意力机制和空间注意力机制，通过对识别目标多尺度的特征提取和信息聚合，将实时行车过程中识别到的弱势道路使用者从第一视角转换到BEV空间下；3构建车辆未来轨迹预测模型以及弱势道路使用者未来轨迹预测模型车辆未来轨迹预测模型是基于运动学模型，根据当前车辆的运动数据获得的；弱势道路使用者未来轨迹预测模型用深度学习方法，学习其过去时序中的轨迹特征，实时生成多条未来短时间内的可能轨迹，对比实际轨迹进行验证与再学习，输出一条概率最大的可能轨迹；4风险预警获取车辆第一视角下的实时行车视频，利用步骤1目标识别算法识别出视频中的弱势道路使用者，并通过相机-BEV视角转换模型将弱势道路使用者从第一视角转换到BEV空间下，在BEV空间下，利用步骤3中模型获取当前自身车辆未来轨迹、弱势道路使用者未来轨迹，计算出未来时间中车辆与弱势道路使用者之间的间距，以及车辆安全制动距离，据此进行风险预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于驾驶第一视角弱势道路使用者识别及预警方法
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