本發(fā)明屬于圖像處理的，尤其涉及一種汽車安全監(jiān)控系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

1、隨著汽車工業(yè)的快速發(fā)展，汽車安全性已成為越來越多消費者關(guān)注的重點。傳統(tǒng)的汽車安全監(jiān)控系統(tǒng)主要依賴于攝像頭、雷達、超聲波傳感器等設(shè)備來檢測和識別車輛周圍的環(huán)境和潛在的危險。然而，現(xiàn)有的安全監(jiān)控技術(shù)在處理車輛受到外界撞擊、震動等突發(fā)事件時，常常存在響應(yīng)不及時、準確度不足的問題。

2、具體來說，傳統(tǒng)的車輛安全監(jiān)控系統(tǒng)在檢測到車輛外部震動時，通常只能依賴單一的傳感器(如震動傳感器)來判斷震動的發(fā)生位置，并且往往無法提供足夠的準確性來及時確定撞擊點或碰撞位置。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)多依賴簡單的震動數(shù)據(jù)分析，但在實際情況下，震動源可能并不明顯，且震動數(shù)據(jù)中可能包含大量的噪聲，導(dǎo)致系統(tǒng)對震動方位的判斷不夠精確，進而影響碰撞檢測的準確性。

3、在這種背景下，采用多種傳感器(如震動傳感器與攝像頭)聯(lián)合工作，能夠更精確地確定震動的方位，并利用視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)進一步分析震動的性質(zhì)和潛在的碰撞情況，成為提高汽車安全性的一種新的方法。這種方法不僅能夠提高震動方位判斷的準確性，還能夠在震動產(chǎn)生時通過視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)進行進一步驗證，從而判斷是否發(fā)生了碰撞事件，并及時向用戶發(fā)送預(yù)警，達到更加可靠的安全防護效果。

4、因此，如何利用震動傳感器和攝像頭等多種傳感器的協(xié)同作用，提高汽車安全監(jiān)控系統(tǒng)對震動方位的精準識別能力，成為了汽車安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域亟待解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種汽車安全監(jiān)控系統(tǒng)和方法，以解決如何提高汽車安全監(jiān)控系統(tǒng)對震動方位的精準識別能力的技術(shù)問題。

2、本發(fā)明實施例的第一方面提供了一種汽車安全監(jiān)控系統(tǒng)，所述汽車安全監(jiān)控系統(tǒng)包括多個位于不同車身位置的震動感應(yīng)器、多個監(jiān)控方位的攝像頭和處理器；

3、所述震動傳感器用于采集震動數(shù)據(jù)；

4、所述多個監(jiān)控方位的攝像頭用于分別采集不同監(jiān)控方位的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)；

5、所述處理器用于獲取多個震動感應(yīng)器采集的震動數(shù)據(jù)，并根據(jù)多個所述震動數(shù)據(jù)確定震動方位；所述震動方位包括底部方位、頂部方位或車身側(cè)面方位；

6、所述處理器用于在所述震動方位為車身側(cè)面方位時，獲取多個攝像頭對應(yīng)的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)；其中，所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)包括震動起始時間點的前n幀；

7、所述處理器用于提取所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中首幀圖像和尾幀圖像之間的異常像素點；

8、所述處理器用于在所述異常像素點的數(shù)量超過第一閾時，則將當前監(jiān)控方位作為碰撞位置，并將碰撞位置發(fā)送至用戶終端；

9、所述處理器用于在所述異常像素點的數(shù)量未超過第一閾值時，計算所述異常像素點在首幀圖像與尾幀圖像之間的偏移距離；其中，所述首幀圖像是指所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中的起始幀，所述尾幀圖像是指所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中的結(jié)束幀；

10、所述處理器用于在所述偏移距離大于第二閾值且偏移方向與當前監(jiān)控方位之間的夾角大于預(yù)設(shè)角度時，將當前監(jiān)控方位作為碰撞位置，并將碰撞位置發(fā)送至用戶終端。

11、本發(fā)明實施例的第二方面提供了一種汽車安全監(jiān)控方法，所述汽車安全監(jiān)控方法應(yīng)用于汽車安全監(jiān)控系統(tǒng)，所述汽車安全監(jiān)控方法包括：

12、獲取多個震動感應(yīng)器采集的震動數(shù)據(jù)，并根據(jù)多個所述震動數(shù)據(jù)確定震動方位；所述震動方位包括底部方位、頂部方位或車身側(cè)面方位；

13、在所述震動方位為車身側(cè)面方位時，獲取多個攝像頭對應(yīng)的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)；其中，所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)包括震動起始時間點的前n幀；

14、提取所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中首幀圖像和尾幀圖像之間的異常像素點；

15、在所述異常像素點的數(shù)量超過第一閾值時，將當前監(jiān)控方位作為碰撞位置，并將碰撞位置發(fā)送至用戶終端；

16、在所述異常像素點的數(shù)量未超過第一閾值時，計算所述異常像素點在首幀圖像與尾幀圖像之間的偏移距離；其中，所述首幀圖像是指所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中的起始幀，所述尾幀圖像是指所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中的結(jié)束幀；

17、在所述偏移距離大于第二閾值且偏移方向與當前監(jiān)控方位之間的夾角大于預(yù)設(shè)角度時，將當前監(jiān)控方位作為碰撞位置，并將碰撞位置發(fā)送至用戶終端。

18、進一步地，所述獲取多個所述震動感應(yīng)器采集的震動數(shù)據(jù)，并根據(jù)多個所述震動數(shù)據(jù)確定震動方位的步驟包括：

19、獲取多個所述震動感應(yīng)器采集的震動數(shù)據(jù)；所述震動數(shù)據(jù)包括x軸震動數(shù)據(jù)、y軸震動數(shù)據(jù)和z軸震動數(shù)據(jù)；

20、若多個所述z軸震動數(shù)據(jù)大于第三閾值，則確定所述震動方位為底部方位或頂部方位；

21、若多個所述x軸震動數(shù)據(jù)或多個所述y軸震動數(shù)據(jù)大于第三閾值，則確定所述震動方位確定車身側(cè)面方位；其中，所述車身側(cè)面方位包括前側(cè)方位、后側(cè)方位、左側(cè)方位和右側(cè)方位。

22、進一步地，所述提取所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中首幀圖像和尾幀圖像之間的異常像素點的步驟包括：

23、提取所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中的車身圖像區(qū)域和非車身圖像區(qū)域之間的分割線；

24、基于所述車身圖像區(qū)域和所述非車身圖像區(qū)域之間的分割線，在首幀圖像的分割線周圍區(qū)域截取第一待識別圖像區(qū)域，在尾幀圖像的分割線周圍區(qū)域截取第二待識別圖像區(qū)域；

25、計算所述第一待識別圖像區(qū)域和所述第二待識別圖像區(qū)域中每個像素點之間的像素差值，將像素差值大于第四閾值的像素點作為異常像素點。

26、進一步地，所述提取所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中的車身圖像區(qū)域和非車身圖像區(qū)域之間的分割線的步驟包括：

27、獲取用戶輸入的車身顏色信息；

28、在所述首幀圖像的第一待識別圖像區(qū)域中，提取所述車身顏色信息對應(yīng)的當前圖像區(qū)域；其中，所述當前圖像區(qū)域中像素數(shù)量大于第一預(yù)設(shè)數(shù)量且像素點為連續(xù)關(guān)系；

29、將所述當前圖像區(qū)域作為所述車身圖像區(qū)域，將所述首幀圖像中剩余區(qū)域作為所述非車身圖像區(qū)域；所述剩余區(qū)域是指首幀圖像中除當前圖像區(qū)域以外的圖像區(qū)域；

30、將所述車身圖像區(qū)域和所述非車身圖像區(qū)域之間的臨界線作為所述分割線。

31、進一步地，所述在所述異常像素點的數(shù)量未超過第一閾值時，計算所述異常像素點在首幀圖像與尾幀圖像之間的偏移距離的步驟包括：

32、若所述異常像素點的數(shù)量未超過第一閾值，則提取由連續(xù)異常像素點構(gòu)成的異常區(qū)域；其中，所述異常區(qū)域的像素點數(shù)量大于第二預(yù)設(shè)數(shù)量；

33、在尾幀圖像中識別所述異常區(qū)域中的多個當前特征區(qū)域，提取所述多個當前特征區(qū)域的第一位置；

34、在視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中依次從尾幀圖像向首幀圖像進行特征區(qū)域追蹤，得到首幀圖像中多個所述當前特征區(qū)域各自對應(yīng)的第二位置；

35、計算多個當前特征區(qū)域各自對應(yīng)的第一位置和第二位置之間的位置移動距離，并計算多個位置移動距離之間的平均值；

36、將所述平均值作為所述偏移距離。

37、進一步地，所述在尾幀圖像中識別所述異常區(qū)域中的多個當前特征區(qū)域，提取所述多個當前特征區(qū)域的第一位置的步驟包括：

38、分別基于多個預(yù)設(shè)灰度值對尾幀圖像中的異常區(qū)域進行二值化處理，得到多個二值化圖像；

39、識別二值化圖像中的連通區(qū)域；

40、計算每個連通區(qū)域的灰度穩(wěn)定性指標和紋理穩(wěn)定性指標；

41、將所述灰度穩(wěn)定性指標和紋理穩(wěn)定性指標進行加權(quán)處理，得到加權(quán)穩(wěn)定性指標；

42、將多個加權(quán)穩(wěn)定性指標進行排序，并將前n個加權(quán)穩(wěn)定性指標對應(yīng)的連通區(qū)域作為多個所述當前特征區(qū)域。

43、進一步地，所述計算每個連通區(qū)域的灰度穩(wěn)定性指標和紋理穩(wěn)定性指標的步驟包括：

44、獲取多個預(yù)設(shè)灰度值各自對應(yīng)的多個連通區(qū)域的面積，并將多個預(yù)設(shè)灰度值各自對應(yīng)的多個連通區(qū)域的面積代入函數(shù)一，得到多個連通區(qū)域各自對應(yīng)的灰度穩(wěn)定性指標；

45、所述函數(shù)一為：

46、

47、其中，δ(a(r))表示灰度穩(wěn)定性指標，a(r)表示在預(yù)設(shè)灰度值r下當前連通區(qū)域的面積，δi表示多個預(yù)設(shè)灰度值中相鄰預(yù)設(shè)灰度值的變化量，a(r+δi)表示在預(yù)設(shè)灰度值r+δi下當前連通區(qū)域的面積，a(r-δi)表示在預(yù)設(shè)灰度值r-δi下當前連通區(qū)域的面積；

48、將多個預(yù)設(shè)灰度值各自對應(yīng)的多個連通區(qū)域的面積和連通區(qū)域中像素點的灰度值代入函數(shù)二，得到多個連通區(qū)域各自對應(yīng)的紋理穩(wěn)定性指標；

49、所述函數(shù)二為：

50、

51、其中，stexture(y,t)表示連通區(qū)域y在預(yù)設(shè)灰度值r下的穩(wěn)定性指標，i(p,r)表示像素點p在預(yù)設(shè)灰度值r下的灰度值，i(p,r-δi)表示像素點p在預(yù)設(shè)灰度值r-δi下的灰度值，|y|表示表示連通區(qū)域y的面積，max(i(p,r),i(p,r-δi))表示i(p,r)和i(p,r-δi)中的最大值，p∈y表示連通區(qū)域y包括像素點p。

52、本發(fā)明實施例的第三方面提供了一種汽車安全監(jiān)控裝置，包括：

53、第一獲取單元，用于獲取多個震動感應(yīng)器采集的震動數(shù)據(jù)，并根據(jù)多個所述震動數(shù)據(jù)確定震動方位；所述震動方位包括底部方位、頂部方位或車身側(cè)面方位；

54、第二獲取單元，用于在所述震動方位為車身側(cè)面方位時，獲取多個攝像頭對應(yīng)的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)；其中，所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)包括震動起始時間點的前n幀；

55、提取單元，用于提取所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中首幀圖像和尾幀圖像之間的異常像素點；

56、第一判斷單元，用于在所述異常像素點的數(shù)量超過第一閾值時，將當前監(jiān)控方位作為碰撞位置，并將碰撞位置發(fā)送至用戶終端；

57、第二判斷單元，用于在所述異常像素點的數(shù)量未超過第一閾值時，計算所述異常像素點在首幀圖像與尾幀圖像之間的偏移距離；其中，所述首幀圖像是指所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中的起始幀，所述尾幀圖像是指所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中的結(jié)束幀；

58、發(fā)送單元，用于在所述偏移距離大于第二閾值且偏移方向與當前監(jiān)控方位之間的夾角大于預(yù)設(shè)角度時，將當前監(jiān)控方位作為碰撞位置，并將碰撞位置發(fā)送至用戶終端。

59、本發(fā)明實施例的第四方面提供了一種終端設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述第一方面所述汽車安全監(jiān)控方法的步驟。

60、本發(fā)明實施例的第五方面提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述第一方面所述汽車安全監(jiān)控方法的步驟。

61、本發(fā)明實施例與現(xiàn)有技術(shù)相比存在的有益效果是：通過獲取多個震動感應(yīng)器采集的震動數(shù)據(jù)，能夠準確判斷震動發(fā)生的方位，包括底部、頂部和車身側(cè)面方位。震動數(shù)據(jù)的多點采集和分析大大提高了對震動源位置的定位精度，為后續(xù)的監(jiān)控和分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。當震動方位判定為車身側(cè)面時，本發(fā)明結(jié)合多個攝像頭的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，尤其是震動起始時間點前n幀的圖像，進行精確分析。通過提取視頻中的異常像素點，能夠高效識別碰撞事件。若異常像素點的數(shù)量超過預(yù)定閾值(第一閾值)，則可以直接確定為碰撞事件，從而及時將碰撞位置發(fā)送至用戶終端，極大提高了事故響應(yīng)速度。在異常像素點數(shù)量未達到第一閾值時，系統(tǒng)進一步計算異常像素點在首幀和尾幀圖像之間的偏移距離，若偏移距離超過第二閾值，則判定為碰撞事件。這一機制有效避免了輕微震動或非碰撞事件的誤報，保證了系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的高靈敏度與低誤報率。通過將碰撞位置及時發(fā)送至用戶終端，提供了對汽車安全狀態(tài)的實時監(jiān)控和反饋。綜上所述，本發(fā)明通過震動感應(yīng)器和攝像頭的協(xié)同工作，提升了碰撞識別的準確性、靈敏度和反應(yīng)速度。