一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法及系统

本发明提供了一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法及系统，本方法通过使用改进后的YOLOv3算法对视频中的车辆进行识别检测，得到车辆在图像中的位置信息；车道线检测技术对视频图像中的车道线进行检测和追踪，得到稳定、准确的车道线；车速检测技术利用图像处理技术计算出当前车辆的行驶速度；根据车速、车道线检测结果和驾驶员的行为特性以及知觉反应特性，在本车前方绘制一块随车速实时变化的安全制动预警区域；碰撞事故预警技术根据车辆在图像中的位置信息，结合实时安全预警区域的计算结果，对公路上可能发生的碰撞事故进行预测。采用本发明可对驾驶员的行车决策提供帮助，保证驾驶员的行车安全并最大限度的降低碰撞的概率。

《一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法及系统》是一发明专利，专利号为 2019100576911，当前法律状态为已售，由淮阴工学院提出申请，发明人为高尚兵;蔡创新;郭若凡;周君;朱全银;黄子赫;李文婷;张晟鼎;王雨豪;李祖伟，公开（公告）日期为2019-05-31，国际专利分类号（IPC）为 G06K9/00(2006.01)I;B60Q9/00(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：车联网技术。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了一种基于深度学习的车辆防碰撞预警方法及系统，本方法通过使用改进后的YOLOv3算法对视频中的车辆进行识别检测，得到车辆在图像中的位置信息；车道线检测技术对视频图像中的车道线进行检测和追踪，得到稳定、准确的车道线；车速检测技术利用图像处理技术计算出当前车辆的行驶速度；根据车速、车道线检测结果和驾驶员的行为特性以及知觉反应特性，在本车前方绘制一块随车速实时变化的安全制动预警区域；碰撞事故预警技术根据车辆在图像中的位置信息，结合实时安全预警区域的计算结果，对公路上可能发生的碰撞事故进行预测。采用本发明可对驾驶员的行车决策提供帮助，保证驾驶员的行车安全并最大限度的降低碰撞的概率。

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