摩託車安全監控方法與流程
2024-04-16 04:11:05 1
1.本發明涉及一種車輛預警方法，尤其涉及一種摩託車安全監控方法。
背景技術：
2.由於經濟以及便捷性使得摩託車成為了目前廣泛使用的交通工具之一，包括燃油型摩託車和電動摩託車，但是，摩託車的行駛安全性受到諸多的影響，路面、行車環境以及駕駛員自身等均對摩託車的安全性造成影響。
3.現有技術中，對於摩託車的行駛安全預警缺乏研究，車輛的安全主要集中於汽車等的安全，比如安全氣囊、碰撞等研究都做的非常全面，但是，由於摩託車結構的特殊性，導致這些研究對於摩託車來說基本上沒有作用，現有技術中，對於摩託車在行駛過程中的安全風險以及靜止時摩託車是否發生傾覆基本上都是基於提醒駕駛員注意安全，但是，如何對摩託車發生事故或者發生傾倒夠準確且及時的識別一直以來就是一個技術難點，目前還沒有有效的手段進行解決。
4.因此，為了解決上述技術問題，繼續提出一種新的技術手段。
技術實現要素：
5.有鑑於此，本發明的目的是提供一種摩託車安全監控方法，能夠對摩託車的狀態進行實時且準確的監測，並能夠準確識別出摩託車的事故狀態以及進行及時預警，能夠有效降低摩託車發生事故後情況惡化，從而確保摩託車及摩託車的駕乘人員的安全。
6.本發明提供的一種摩託車安全監控方法，包括以下步驟：
7.s1.獲取摩託車的狀態信息；
8.s2.根據摩託車的狀態信息判斷當前摩託車的安全狀態；
9.s3.根據摩託車的安全狀態輸出預警信息。
10.進一步，所述摩託車的狀態信息包括摩託車的姿態信息和位置信息。
11.進一步，所述摩託車的狀態信息還包括摩託車的車速信息和加速度信息。
12.進一步，所述摩託車的狀態信息還包括摩託車現場的音視頻信息。
13.進一步，所述摩託車的安全狀態包括事故狀態和預警狀態；其中：
14.摩託車在靜止時摔車事故和摩託車在行駛時出現事故；
15.摩託車的預警狀態為行駛中存在潛在安全風險。
16.進一步，摩託車在靜止時摔車通過如下方法判斷：
17.判斷摩託車的姿態信息中的傾角是否大於預設的事故傾角閾值，如是，則判斷摩託車的傾角大於事故傾角閾值之前摩託車的車速是否為0，如是，則判定當前摩託車為靜止摔車狀態。
18.進一步，摩託車在行駛時出現事故通過如下方式確定：
19.判斷摩託車在行駛中姿態信息中的傾角是否達到設定閾值，如是，則判斷摩託車為行駛中出現事故。
20.進一步，判斷摩託車為行駛中出現事故具體包括：
21.s21.判斷摩託車的車速是否大於0，如是，則進入步驟s22，如否，則判斷終止；
22.s22.判斷摩託車的傾角所處的閾值範圍：摩託車的傾角大於或者等於潛在風險傾角閾值且小於預設的事故傾角閾值，並且摩託車的傾角在標定初始傾角與事故傾角閾值範圍內波動，則判定存在行駛潛在安全風險；如果摩託車的傾角大於預設的事故傾角閾值，則進入步驟s23，如果摩託車的傾角小於預設的事故傾角閾值並保持傾角不變，則進入步驟s24；
23.s23.判斷摩託車的加速度絕對值是否大於預設的事故加速度閾值，如是，則判定當前摩託車發生事故；如果摩託車的傾角小於預設的事故傾角閾值且摩託車的加速度絕對值在小於事故加速度閾值的範圍內往復波動，則判定存在行駛潛在安全風險；
24.s24.判斷當前摩託車的位移是否大於0，如是，則判定摩託車發生事故。
25.進一步，當判斷摩託車為在行駛時出現事故，將事故發生前設定的t1時間段內和事故發生後設定時間t2時間段內的現場音視頻信息和摩託車的位置信息上傳。
26.進一步，根據上傳的現場音視頻信息確定當前摩託車的事故是否達到救援等級，如是，向救援終端發送救援請求，救援請求至少包括摩託車的位置信息；
27.當判斷摩託車在行駛中存在潛在風險時，向駕駛員輸出提示信息；
28.當判斷摩託車為靜止時摔車，則向預置綁定人輸出提示信息。
29.本發明的有益效果：通過本發明，能夠對摩託車的狀態進行實時且準確的監測，並能夠準確識別出摩託車的事故狀態以及進行及時預警，能夠有效降低摩託車發生事故後情況惡化，從而確保摩託車及摩託車的駕乘人員的安全。
附圖說明
30.下面結合附圖和實施例對本發明作進一步描述：
31.圖1為本發明的流程圖。
具體實施方式
32.以下進一步對本發明做出詳細說明：
33.本發明提供的一種摩託車安全監控方法，包括以下步驟：
34.s1.獲取摩託車的狀態信息；其中，摩託車的狀態信息由設置於摩託車的採集設備進行採集；
35.s2.根據摩託車的狀態信息判斷當前摩託車的安全狀態；
36.s3.根據摩託車的安全狀態輸出預警信息，其中，預警信息輸出對象包括駕駛人以及監控中心；通過上述方法，能夠對摩託車的狀態進行實時且準確的監測，並能夠準確識別出摩託車的事故狀態以及進行及時預警，能夠有效降低摩託車發生事故後情況惡化，從而確保摩託車及摩託車的駕乘人員的安全。其中，車載終端為車載互聯終端，即採用現有的車載t-box。
37.本實施例中，所述摩託車的狀態信息包括摩託車的姿態信息和位置信息，其中，摩託車的姿態信息包括摩託車的傾角，採用現有的採集設備進行檢測，比如陀螺儀等傾角傳感器實現，位置信息通過現有的定位模塊實現，比如gps定位模塊或者北鬥定位模塊，而且，
根據摩託車的實時位置，還可以計算間隔時間內的位移參數。
38.本實施例中，所述摩託車的狀態信息還包括摩託車的車速信息和加速度信息，車速採用現有的車速傳感器，加速度採用現有的加速度傳感器，當然，還可以通過現有的陀螺儀實現，即通過陀螺儀既採集摩託車的傾角，又採集摩託車的加速度。
39.本實施例中，所述摩託車的狀態信息還包括摩託車現場的音視頻信息，其中：摩託車的音視頻信息通過現有的攝像頭以及語音設備(包括麥克風、拾音器以及揚聲器組成)進行採集，其中，攝像頭至少包括用於採集摩託車行駛前方圖像信息的攝像頭和用於採集駕駛員正面的攝像頭，當然，還可以設置更多攝像頭，比如設置於摩託車尾部的攝像頭，用於採集摩託車後方的圖像，還比如設置於摩託車兩側的攝像頭。
40.上述中，各傳感器、攝像頭以及語音設備均與車載t-box連接，而且，通過語音設備，監控終端還可以向駕乘人員進行安全詢問，以確定事故的嚴重程度。
41.本實施例中，所述摩託車的安全狀態包括事故狀態和預警狀態；其中：
42.摩託車在靜止時摔車事故和摩託車在行駛時出現事故；
43.摩託車的預警狀態為行駛中存在潛在安全風險。
44.具體地：
45.摩託車在靜止時摔車通過如下方法判斷：
46.判斷摩託車的姿態信息中的傾角是否大於預設的事故傾角閾值，如是，則判斷摩託車的傾角大於事故傾角閾值之前摩託車的車速是否為0，如是，則判定當前摩託車為靜止摔車狀態，其中，事故傾角閾值通過實際實驗得到，通過上述步驟，能夠準確識別出摩託車是否在靜止狀態發生傾倒摔車事故，並能夠根據該判定結果進行及時預警，一方面通過語音設備進行提示，比如揚聲器，還可以是聲光報警器，而且，還可以通過車載控制設備向車主或者駕駛員(車主和駕駛員有可能不是相同，比如車主將車借給其他人)的智能移動終端(與設備通過4g、5g模塊等方式通信連接)發送提示信息，車載控制設備比如車載t-box。
47.本實施例中，
48.判斷摩託車在行駛中姿態信息中的傾角是否達到設定閾值，如是，則判斷摩託車為行駛中出現事故。具體包括：
49.s21.判斷摩託車的車速是否大於0，如是，則進入步驟s22，如否，則判斷終止；
50.s22.判斷摩託車的傾角所處的閾值範圍：摩託車的傾角大於或者等於潛在風險傾角閾值且小於預設的事故傾角閾值，並且摩託車的傾角在標定初始傾角(由於傾角傳感器存在一定偏差，從而需要進行測試標定，當完成測試標定後，此時傾角傳感器輸出的傾角值即為標定初始傾角)與事故傾角閾值範圍內波動，則判定存在行駛潛在安全風險；如果摩託車的傾角大於預設的事故傾角閾值，則進入步驟s23，如果摩託車的傾角小於預設的事故傾角閾值並保持傾角不變，則進入步驟s24；其中，行駛潛在安全風險是指當前的行駛狀態存在安全隱患，容易發生摔車事故，當這種情況發生後，需要提醒駕駛員保持正確的駕駛狀態，則通過語音設備或者聲光報警器實現提示，由車載控制設備箱語音設備以及聲光報警器發送報警信息，比如傾角來回波動表示駕駛員存在走s形的可能，比如加速度來回波動表示駕駛員頻繁做突然加速以及突然減速的動作，這些都存在潛在安全風險，其中：事故傾角閾值大於潛在風險傾角閾值；
51.s23.判斷摩託車的加速度絕對值是否大於預設的事故加速度閾值，如是，則判定
當前摩託車發生事故；如果摩託車的傾角小於預設的事故傾角閾值且摩託車的加速度絕對值在小於事故加速度閾值的範圍內往復波動，則判定存在行駛潛在安全風險；
52.s24.判斷當前摩託車的位移是否大於0，如是，則判定摩託車發生事故。上述中，表明了三種情況：一種是駕駛員為安全駕駛，走s形或者頻繁加減速，這種存在潛在安全風險，第二種是摩託車發生了摔車事故，即摩託車傾角大於傾角預置，這時雖然發動機仍在工作，通過轉速傳感器轉換而來的車速不為0，但是，此時的摩託車傾角不足以保證摩託車正常行駛，從而可以判斷為摔車，第三種是：摩託車並未傾倒，但是此時摩託車的前後均有車輛並將摩託車夾在中間破使摩託車移動並產生位移，表明了摩託車發生了碰撞事故。
53.本實施例中，當判斷摩託車為在行駛時出現事故，將事故發生前設定的t1時間段內和事故發生後設定時間t2時間段內的現場音視頻信息和摩託車的位置信息上傳至監控中心，t1和t2根據實際需要進行確定，比如t1確定為15秒，t2確定為30秒，在上述方式中，一方面能夠截取到事故前後的圖像信息，另一方面，不會整個上傳摩託車的圖像信息，從而能夠保證用戶的隱私安全，其中，上傳現場音視頻信息通過車載控制設備上傳，比如通過車載t-box直接上傳，還可以通過駕駛人的智慧型手機上傳，其中，智慧型手機與車載t-box通過藍牙通信連接，然後智慧型手機通過響應的app上傳。
54.本實施例中，監控中心根據所述接收到的現場音視頻信息確定當前摩託車的事故是否達到救援等級，如是，向救援終端發送救援請求，救援請求至少包括摩託車的位置信息。救援等級根據實際需要進行確定，比如：
55.當發生一般的事故，為駕乘人員安全，車輛安全或者車輛輕微損傷等，此為輕微等級；則無需做出任何其他處理；
56.當發生事故後，通過監控中心(一般包括監控伺服器及其相應的屏顯設備等)、車載t-box以及語音設備或者監控中心通過駕駛員的智慧型手機向駕乘人員進行狀況詢問，如果在設定時間內無應答，則判斷為緊急事故，通過現場的音視頻信息，確定是否發送救援請求，比如120平臺、拖車平臺等。其中，救援請求至少包括摩託車的位置信息，當然還包括上述中所截取的音視頻信息。
57.其中，監控中心與車載t-box之間採用4g模塊、5g模塊、lora模塊等實現通信連接。
58.當判斷摩託車在行駛中存在潛在風險時，向駕駛員輸出提示信息，其中，即通過車載t-box向語音設備輸出安全駕駛提醒，比如提示「請注意安全駕駛」；
59.摩託車的車載終端判斷摩託車為靜止時摔車，則向預置綁定人輸出提示信息，預置的綁定人可以是車主，也可以是其他駕駛員，通過預先設定即可，將預置綁定人的手機號等設置在車載控制設備中，通過與車載控制設備(比如車載t-box)通信連接的智能移動終端發送提示信息，當然，也通過語音設備進行提示。
60.最後說明的是，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案而非限制，儘管參照較佳實施例對本發明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發明技術方案的宗旨和範圍，其均應涵蓋在本發明的權利要求範圍當中。