智慧城市大脑与车辆间接视野装置结合的智慧交通系统

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种智慧城市大脑与车辆间接视野装置结合的智慧交通系统。

背景技术

车辆间接视野装置:通过激光雷达、摄像头等传感器采集车辆周围的信息，反馈给驾驶人员，由驾驶员自行判断。或由L3以上的自动驾驶车辆作为自动驾驶的数据支撑。

交通信息共享平台:交通信息共享平台可以实现交通信息的接收、前处理、存储和共享,如各大地图APP应用，对道路拥堵等的共享。

智慧城市大脑:通过人工和数据分析工具相结合，实现对城市信息的分析、校正与控制。

现有技术的缺点：

车辆间接视野装置的数据仅作为单一车辆的道路数据，无法通过车联网技术将数据传输到智慧城市大脑中进行处理和分析。同时，现阶段的车辆间接视野装置也不能通过车辆之间的通信，实现信息共享和车辆之间的协同行驶。

交通信息共享平台未能作为智慧城市大脑和车辆间接视野装置之间的桥梁，促进城市交通信息的实时共享和交通控制的智能化。而是作为单独的数据接受、分析与输出的平台应用，而无法扮演车路协同的数据传输者。

智慧城市大脑本可以通过与交通信息共享平台的通信，实现对车流行驶状况的实时监测和交通信息的实时反馈。同时，现阶段智慧城市大脑也无法通过交通信息平台，运用联网道路信号灯、交通标志等措施，指导车辆行驶，实现交通拥堵的缓解和交通事故的减少。

发明内容

本发明提供了一种智慧城市大脑与车辆间接视野装置结合的智慧交通系统，包括车辆间接视野装置、交通信息共享平台和智慧城市大脑，

所述车辆间接视野装置采集的信息在所述交通信息共享平台上形成短距联网，实现车辆与车辆的交互；

所述交通信息共享平台上传数据至所述智慧城市大脑，实现对车流的规划调整。

作为本发明的进一步改进，该智慧交通系统还包括主机，所述车辆间接视野装置采集的信息通过所述主机传输至交通信息共享平台后传递至智慧城市大脑进行整个车流的路段控制。

作为本发明的进一步改进，所述主机采用V2V信息传输实现车辆与车辆之间的通信协同，各车的主机形成机群编译图像视频信号、数据信号转全模态，形成全模态信息数据；所述主机通过车载网络将全模态信息数据传递至交通信息共享平台，交通信息共享平台将全模态信息数据同步至智慧城市大脑，智慧城市大脑解析全模态信息数据形成实时视频分析各道路车流状况，规划各车辆行驶速度、路线，再通过交通信息共享平台反馈各车的主机实现多车群行驶，操纵城市车流。

作为本发明的进一步改进，所述车辆间接视野装置包括CMS，CMS为电子外后视镜，所述CMS包括摄像头模块、车内监视器模块、信息预处理模块、以及用于安装在车辆外侧的摄像头辅助臂，所述摄像头模块和所述信息预处理模块安装在所述摄像头辅助臂上，所述信息预处理模块设有发射与接收天线，通过所述信息预处理模块实现车辆之间的短距离通信并完成数据交互。

作为本发明的进一步改进，所述信息预处理模块与所述主机进行有线或无线连接。

作为本发明的进一步改进，所述摄像头模块采集实际的行车环境，所述摄像头模块将采集到的实际行车环境数据进行处理，形成校准后符合人眼的图像；

校准后符合人眼的图像分别传输至所述车内监视器模块和所述信息预处理模块；

所述信息预处理模块对接收到的图像进行数据识别，进行信息类别判断，将紧急提示类信息由所述信息预处理模块处理后直接传递给所述车内监视器模块；将辅助处理类信息传输给所述主机。

作为本发明的进一步改进，所述摄像头模块将采集到的实际行车环境数据进行ISP处理，形成校准后符合人眼的图像；

所述信息预处理模块对接收到的图像进行数据识别包括车道线识别、障碍物识别、后车信号灯识别。

作为本发明的进一步改进，通过导航卫星远场采集环境数据，将导航卫星远场采集的环境数据传输至交通信息共享平台，交通信息共享平台将接收到的数据传输给智慧城市大脑，智慧城市大脑将自动驾驶辅助信息传输给主机，智慧城市大脑将区域规划信息传输给邻车的主机，邻车的主机与邻近车辆的CMS进行数据接收或发送；

车辆间接视野装置近场采集环境数据，将车辆间接视野装置近场采集的环境数据传输至主机处理，主机将道路实况数据传输给交通信息共享平台，主机与信息预处理模块进行数据交互，信息预处理模块与邻近车辆的CMS进行数据接收或发送。

作为本发明的进一步改进，所述环境数据包括非环境明显变化类数据和车辆行驶环境明显变化数据。

作为本发明的进一步改进，所述非环境明显变化类数据包括：

既定的出行路线重合，某一时段拥堵或畅通；

既定的出行路线改变；

所述车辆行驶环境明显变化数据包括：

邻车、后车、前车突然加减速；

邻车、后车、前车变道；

其他行驶环境变化类。

本发明的有益效果是：本发明的技术方案能缓解城市交通拥堵路段，便利人们出行，压缩移动时间。且限制自动驾驶车辆仅进行必要的线路调整，而非将信息交由车辆自行自主决策进行自动驾驶，极大地提升了自动驾驶的交通安全性。有效的节约了车机的运算力，将更多的运算交由智慧城市大脑主机。

附图说明

图1是CMS的传输原理图；

图2是短距车辆通信示意图。

具体实施方式

本发明公开了一种智慧城市大脑与车辆间接视野装置结合的智慧交通系统，包括车辆间接视野装置、交通信息共享平台和智慧城市大脑。本发明通过将车辆间接视野装置采集的信息在交通信息共享平台上形成短距联网，实现车辆与车辆的交互；以及交通信息共享平台上传数据至智慧城市大脑实现对车流的规划调整。以此构建高效的、安全的智慧交通体系。

该智慧交通系统还包括主机，本发明使用短距联网与车辆间接视野装置保持通信，所述车辆间接视野装置采集的信息通过所述主机传输至交通信息共享平台后传递至智慧城市大脑进行整个车流的路段控制。

车辆间接视野装置通过各类传感器采集数据，所述主机采用V2V信息传输实现车辆与车辆之间的通信协同，各车的主机形成机群编译图像视频信号、数据信号转全模态，形成全模态信息数据；所述主机通过车载网络将全模态信息数据传递至交通信息共享平台，交通信息共享平台将全模态信息数据同步至智慧城市大脑，智慧城市大脑解析全模态信息数据形成实时视频分析各道路车流状况，规划各车辆行驶速度、路线等，再通过交通信息共享平台反馈各车的主机实现多车群行驶，操纵城市车流。

所述车辆间接视野装置包括CMS，CMS为电子外后视镜，所述CMS包括摄像头模块、车内监视器模块、信息预处理模块、以及用于安装在车辆外侧的摄像头辅助臂，所述摄像头模块和所述信息预处理模块安装在所述摄像头辅助臂上，所述信息预处理模块设有发射与接收天线，通过所述信息预处理模块实现车辆之间的短距离通信并完成数据交互。

所述信息预处理模块与所述主机进行有线或无线连接。

在CMS的摄像头设计中，在摄像头辅助臂上增加信息预处理模块配合其上的发射与接收天线，以实现车辆之间的短距离通信并完成数据交互。

这样的设计可以带来以下几个优势：

1.快速数据交互：通过增加信息预处理模块，扩展数据收发方式使车辆之间可以直接进行数据交互，无需通过其他中介设备或网络连接。这种直接的通信方式可以大大提高数据传输的速度和效率。举例：当一辆车需要向另一辆车发送警告信息或交通状况更新时，通过摄像头辅助臂上的发射天线，可以直接将信息发送给其他车辆，实现实时的数据交互。

2.分布式预处理：由于摄像头辅助臂分别位于车辆的左右两侧，各自独立，这意味着每个辅助臂上的信息预处理模块可以进行独立的预处理和信息收发。这种分布式的设计可以更好地处理和管理信息流。举例：当车辆需要进行自动驾驶或协同驾驶时，摄像头辅助臂上的信息预处理模块可以分别接收和处理左右两侧的车辆信息，然后将处理后的信息发送给主机进行进一步的决策和控制。

3.提高信息流的准确性：通过将信息处理分布在摄像头辅助臂上，可以更好地减少信息传输的延迟和丢失。每个辅助臂上的信息预处理模块可以独立地处理和传输信息，从而提高整个信息流的准确性和可靠性。举例：当车辆需要进行交通流量监测或车辆间的协同行驶时，信息预处理模块的的发射与接收天线可以独立地接收和处理信息，确保信息的准确性和及时性，从而提供更精确的数据支持。

综上所述，通过在CMS的摄像头辅助臂上增加信息预处理模块，并实现分布式预处理和信息流的快速传输，可以提高车辆之间的数据交互速度和精确性，为车辆的自动驾驶和协同行驶等应用提供更好的支持。

信息预处理模块独立于摄像头的采集信息传输，主要有两项原因：

一.摄像头模块自带ISP进行图像处理；二.在传输过程中多一步预处理环节，会使得本就无法完全的实时传输有信息的延迟，这类延迟可能在几微秒～500毫秒、甚至几秒不等。会对驾驶员的判断与心理造成干扰与压力，从而影响驾驶体验与出行安全。

CMS的传输原理如图1所示，所述摄像头模块采集实际的行车环境，所述摄像头模块将采集到的实际行车环境数据进行ISP处理，形成校准后符合人眼的图像；

校准后符合人眼的图像分别传输至所述车内监视器模块和所述信息预处理模块；

所述信息预处理模块对接收到的图像进行数据识别(包括车道线识别、障碍物识别、后车信号灯识别)，进行信息类别判断，将紧急提示类信息由所述信息预处理模块处理后直接传递给所述车内监视器模块；将辅助处理类信息传输给所述主机。

如图2所示，通过导航卫星远场采集环境数据，将导航卫星远场采集的环境数据传输至交通信息共享平台，交通信息共享平台将接收到的数据传输给智慧城市大脑，智慧城市大脑将自动驾驶辅助信息传输给主机，智慧城市大脑将区域规划信息传输给邻车的主机，邻车的主机与邻近车辆的CMS进行数据接收或发送；

车辆间接视野装置近场采集环境数据，将车辆间接视野装置近场采集的环境数据传输至主机处理，主机将道路实况数据传输给交通信息共享平台，主机与信息预处理模块进行数据交互，信息预处理模块与邻近车辆的CMS进行数据接收或发送。

所述环境数据包括非环境明显变化类数据和车辆行驶环境明显变化数据。

所述非环境明显变化类数据包括：

既定的出行路线重合，某一时段拥堵或畅通；

既定的出行路线改变。

所述车辆行驶环境明显变化数据包括：

邻车、后车、前车突然加减速；

邻车、后车、前车变道；

其他行驶环境变化类。

本发明的技术方案能缓解城市交通拥堵路段，便利人们出行，压缩移动时间。且限制自动驾驶车辆仅进行必要的线路调整，而非将信息交由车辆自行自主决策进行自动驾驶，极大地提升了自动驾驶的交通安全性。有效的节约了车机的运算力，将更多的运算交由智慧城市大脑主机。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。