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申请/专利权人：广州市维视电子有限公司

摘要：本发明本发明公开了一种特种作业车辆安全监控预警方法及系统，具体涉及车辆安全监控技术领域，包括以下步骤：收集车辆本体运行信息、车辆外部全息影像信息、车辆内部影像信息，然后通过匹配得到匹配信息组并根据匹配信息组构建预测模型，接着分别进行本体比对分析和驾驶比对分析，得到本体比对分析集、驾驶比对分析集，并与预测模型的输出结果一同进行综合分析，最终根据综合分析结果进行预警分析并将预警分析结果和预设的预警策略进行匹配，执行预设的对应的预警操作；本发明通过多源数据的采集融合、精确的匹配分析、高效的预测能力和实时的预警响应，更好地应对复杂的作业环境，通过安全监控预警，提高了特种作业车辆的安全性和运行效率。

主权项：1.一种特种作业车辆安全监控预警系统，其特征在于，包括第一信息采集模块、第二信息采集模块、第三信息采集模块、匹配模块、比对模块、预测模型构建模块、综合安全分析模块、预警模块；第一信息采集模块用于收集车辆本体运行信息，得到车辆本体运行信息集；第二信息采集模块用于收集车辆外部全息影像信息，得到车辆外部全息影像信息集；第三信息采集模块用于收集车辆内部影像信息，得到车辆内部影像信息集；匹配模块用于将车辆本体运行信息集、车辆外部全息影像信息集进行匹配，得到匹配信息组并输送至预测模型构建模块；比对模块用于分别对车辆本体运行信息集、车辆内部影像信息集进行本体比对分析和驾驶比对分析，得到本体比对分析集、驾驶比对分析集并一同输送至综合安全分析模块；预测模型构建模块用于构建预测模型，并将构建完成的预测模型输送至综合安全分析模块；综合安全分析模块用于对特种作业车辆安全性进行综合分析，得到综合分析集合并输送至预警模块；预警模块用于根据综合分析集合进行预警分析并将预警分析结果和预设的预警策略进行匹配，执行预设的对应的预警操作；车辆本体运行信息集由车辆本体位置信息、状态信息、预设的驾驶状态对应的各项参数信息组成；第二信息采集模块用于收集车辆外部全息影像信息，得到车辆外部全息影像信息集指的是：通过车辆外部摄像头实时采集车辆周围环境的图像数据，然后将多个摄像头采集的图像进行拼接，生成车辆周围的360度全景视图，接着进行去畸变处理，使用计算机视觉算法识别全景图像中的障碍物体并分别进行标记，使用跟踪算法对标记的障碍物体进行实时跟踪，获取其连续位置数据，将所有的障碍物体获取的连续位置数据均进行汇总，得到车辆外部全息影像信息集；第三信息采集模块用于收集车辆内部影像信息，得到车辆内部影像信息集指的是：通过车辆内部摄像头实时采集驾驶人员的图像数据，然后根据预设的驾驶人员多项预设指标进行特征提取，得到车辆内部影像信息集；匹配模块用于将车辆本体运行信息集、车辆外部全息影像信息集进行匹配，得到匹配信息组指的是：将车辆本体运行信息集中的车辆本体的位置信息、状态信息与同一时间窗口下收集到的车辆外部全息影像信息集中的所有的障碍物体获取的连续位置数据进行匹配，得到匹配信息组；比对模块用于对车辆本体运行信息集进行本体比对分析指的是：获取车辆本体运行信息集中的状态信息、预设的驾驶状态对应的各项参数信息，状态信息中的目标状态标记为MBi，获取预设的本体比对分析时间窗口下，各目标状态MBi对应的时间区间，并且对应获取该目标状态MBi下的各项参数信息，将该目标状态MBi下的各项参数信息对应的实际监测数据标记为JCi，通过计算得到该目标状态MBi下的偏离值：Mi为该目标状态MBi下参数信息总项目数，BZi为实际监测数据JCi对应的预设的标准数据，pi为偏离系数，PLi为该目标状态MBi下的偏离值，将所有的偏离值PLi汇总，得到本体比对分析集；比对模块用于对车辆内部影像信息集进行驾驶比对分析指的是：获取预设的驾驶比对分析窗口下，车辆处于启动状态下的车辆内部影像信息集中由驾驶人员多项预设指标提取到的特征，提取到的特征由肢体活动特征和面部眼球特征组成，获取肢体活动特征中的轮廓图像，将轮廓图像与标准活动区域图像进行对比，得到预设的驾驶比对分析窗口下的轮廓图像超出标准活动区域图像部分的肢体、目标肢体超出部分的像素点总数的平均数，以及目标肢体超出标准活动区域图像的图像帧总数，然后计算活动紊乱值：HDi＝∑fi·TXi·XSi；fi为目标肢体预设的紊乱系数，TXi为目标肢体超出标准活动区域图像的图像帧总数，XSi为目标肢体超出部分的像素点总数的平均数，HDi为活动紊乱值；获取面部眼球特征中的每个图像帧中的双眼眼球的视野范围以及视野范围与标准视野范围的重合率，然后计算所有图像帧中的实时视野范围与标准视野范围的重合率的平均值并标记为CHi，然后计算眼球关注值：GZi＝CHi-YQi；YQi为预设的重合率平均值标准值，GZi为眼球关注值；将同一个驾驶比对分析窗口下的眼球关注值GZi与活动紊乱值HDi一同汇总并作为驾驶比对分析结果；预测模型构建模块用于构建预测模型指的是：将匹配信息组作为预测模型的输入数据，将下一个时间窗口下匹配信息组中的所有的障碍物体的未来位置作为预测模型的输出数据，并且对输出数据进行赋值0或1进行训练，若输出数据中存在障碍物体阻碍车辆的情况，则赋值为1，若输出数据中不存在障碍物体阻碍车辆的情况，则赋值为0，最终生成一串由数字0和1组成的数字串，在预测模型各项预设指标均达到预设标准时，预测模型构建完成；综合安全分析模块用于对特种作业车辆安全性进行综合分析，得到综合分析集合指的是：获取预测模型输出的数字串中数字1出现的次数值并标记为BLi，将所有状态下的偏离值PLi一同进行对比，将数值最大的偏离值PLi记为该预设的本体比对分析时间窗口下的本体比对分析值BFi，然后计算综合分析值：ZFi＝z1·GZi2-z2·BLi2-z3·HDi2-z4·BFi2；z1、z2、z3、z4均为预设的比例系数，ZFi为综合分析值，将综合分析值ZFi和次数值BLi一同汇总，得到综合分析集合；预警模块用于根据综合分析集合进行预警分析指的是：在次数值BLi小于预设的第一预警阈值时，将综合分析值ZFi与预设的第二预警阈值进行对比，若综合分析值ZFi大于等于预设的第二预警阈值，则不进行二类预警操作；若综合分析值ZFi小于预设的第二预警阈值，则进行二类预警操作，预设有第二预警区间－预警等级表单，发出综合分析值ZFi落入的第二预警区间对应的预警等级的二类预警信号；在次数值BLi大于等于预设的第一预警阈值时，预设有第一预警区间－预警等级表单，发出次数值BLi落入的第一预警区间对应的预警等级的一类预警信号。

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