行车安全预警方法及系统

技术领域

本申请涉及安全驾驶技术领域，尤其涉及行车安全预警方法及系统。

背景技术

驾驶员在驾驶机动车时需要注意道路上可能突然进入机动车道的行人、动物等，但是在夜间、阴雨天或行人在路边灌木后等其他的驾驶员视线受限情况下，驾驶人员往往不能及时发现可能潜在的风险，从而导致意外发生。现有的行车预警往往基于车辆的主动制动系统实现，往往只能在危险发生前起到作用，并且驾驶人员只能被动接受机动车的制动，无法提高驾驶员的主动预警能力。

发明内容

本申请的目的在于提供行车安全预警方法及系统，实现了将车辆行驶道路的环境危险信息投射到前挡风玻璃上，以提高驾驶员的主动预警能力。

为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

一种行车安全预警方法，包括：

采集道路环境信息，对所述道路环境信息分析处理，识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，同时获取所述危险目标的实时坐标，其中，所述道路环境信息包括：利用普通摄像头和/或红外热成像摄像头采集的道路环境图像；

对所述危险目标进行边缘轮廓提取，获取所述危险目标的轮廓展示数据；

将所述危险目标的轮廓展示数据和实时坐标利用所述车辆搭载的AR-HUD显示模块投射到所述车辆的前挡风玻璃上。

优选地，所述采集道路环境信息，对所述道路环境信息分析处理，识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，同时获取所述危险目标的实时坐标，包括：

利用普通摄像头和/或红外热成像摄像头持续采集所述车辆前方的道路环境图像；

从所述道路环境图像中识别出所有的运动目标，并定位每个运动目标的实时坐标；

获取所述车辆的实时车速，基于所述实时车速和所述每个运动目标的实时坐标，从所述所有的运动目标中提取与所述车辆存在碰撞风险的危险目标，同时提取所述危险目标的实时坐标。

较佳地，从所述道路环境图像中识别出所有的运动目标，并定位每个运动目标的实时坐标的方法包括：

创建并训练运动目标识别模型；

对获取到的道路环境图像进行数字图像处理后输入所述运动目标模型；

利用所述运动目标识别模型从所述道路环境图像中识别出所有的运动目标，并定位每个运动目标的实时坐标。

具体地，所述利用普通摄像头和/或红外热成像摄像头采集的道路环境图像具体包括以下各项中任意一项：

成对设置的普通摄像头采集的普通图像；

成对设置的红外热成像摄像头采集的热红外图像；

成对设置的普通摄像头采集的普通图像，与成对设置的红外热成像摄像头采集的热红外图像相结合。

进一步地，通过所述普通图像与所述热红外图像相结合，获取危险目标的实时坐标和轮廓展示数据的方法包括：

基于所述热红外图像识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，同时提取所述危险目标的实时坐标；

判断所述普通图像是否能提取出所述危险目标的边缘轮廓；若能，则基于所述普通图像获取所述危险目标的轮廓展示数据；若不能，则基于所述热红外图像获取所述危险目标的轮廓展示数据。

具体地，基于所述普通图像或所述热红外图像定位每个运动目标的实时坐标的方法包括：双目定位法。

较好地，判断所述普通图像是否能提取出所述危险目标的边缘轮廓之前，所述方法还包括：

利用去雨去雾算法和/或像素均衡算法对所述普通图像进行预处理，得到预处理后的普通图像；

所述判断所述普通图像是否能提取出所述危险目标的边缘轮廓，包括：判断所述预处理后的普通图像是否能提取出所述危险目标的边缘轮廓。

较佳地，所述基于所述普通图像获取所述危险目标的轮廓展示数据之后，所述方法还包括：

判断基于所述普通图像获取所述危险目标的轮廓展示数据是否成功；

若不成功，则基于所述热红外图像获取所述危险目标的轮廓展示数据。

优选地，所述道路环境信息还包括雷达探测信号，所述采集道路环境信息，包括：

在利用普通摄像头和/或红外热成像摄像头采集道路环境图像的同时，通过所述车辆安装的雷达持续采集雷达探测信号；

所述识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，同时获取所述危险目标的实时坐标，包括：

基于所述雷达探测信号获取所述车辆周边的障碍物，同时获取所述障碍物的实时坐标；

获取所述车辆的实时车速，基于所述实时车速和所述障碍物的实时坐标，从所述障碍物中识别出与所述车辆存在碰撞风险的危险目标，同时提取所述危险目标的实时坐标；

所述对所述危险目标进行边缘轮廓提取，获取所述危险目标的轮廓展示数据，包括：

通过雷达探测信号结合雷达成像算法获取所述危险目标的轮廓展示数据；或者，以预设的图形数据作为所述危险目标的轮廓展示数据。

较好地，所述基于所述车辆的实时车速和所述每个运动目标的实时坐标，从所述所有的运动目标中提取与所述车辆存在碰撞风险的危险目标，包括：

划定所述车辆存在碰撞风险的预警区域；

基于所述车辆的实时车速和运动目标的实时坐标，判断该运动目标是否存在进入所述预警区域的风险；

若存在，则判定该运动目标与所述车辆存在碰撞风险，并将该运动目标标记为危险目标；

若不存在，则判定该运动目标与所述车辆不存在碰撞风险。

进一步地，设定所述预警区域包括不同的风险等级，不同风险等级的预警区域对应的危险目标的轮廓展示数据在车辆的前挡风玻璃上的显示方式不同。

优选地，所述车辆搭载的AR-HUD显示模块投射到所述车辆的前挡风玻璃上的位置，是通过驾驶员注视前挡风玻璃的位置来确定。

具体地，所述驾驶员注视前挡风玻璃的位置基于瞳孔检测技术获取。

较佳地，所述行车安全预警方法还包括：

将所述危险目标的实时坐标转换为语音预警指令，并调用车载扩音设备对驾驶员进行语音预警。

一种行车安全预警系统，包括危险目标识别单元、轮廓展示数据获取单元以及危险目标显示单元，其中，

所述危险目标识别单元，用于采集道路环境信息，对所述道路环境信息分析处理，识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，同时获取所述危险目标的实时坐标，其中，所述道路环境信息包括：利用普通摄像头和/或红外热成像摄像头采集的道路环境图像；

所述轮廓展示数据获取单元，用于对所述危险目标进行边缘轮廓提取，获取所述危险目标的轮廓展示数据；

危险目标显示单元，用于将所述危险目标的轮廓展示数据和实时坐标利用所述车辆搭载的AR-HUD显示模块投射到所述车辆的前挡风玻璃上。

与现有技术相比，本申请提供的行车安全预警方法及系统具有以下有益效果：

本申请提供的行车安全预警方法，基于普通摄像头和/或红外热成像摄像头采集到的道路环境信息，识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，并获取该危险目标的实时坐标和轮廓展示数据，然后调用车辆的AR-HUD显示模块，将危险目标的轮廓展示数据和实时坐标利用AR-HUD技术投射到车辆的前挡风玻璃上，使驾驶员能够直观快速地注意到车辆行驶过程中难以用肉眼发现的潜在危险，进而提高了行车安全性。

本申请提供的行车安全预警系统，采用上述行车安全预警方法，实现了将普通摄像头和红外热成像摄像头相结合采集道路环境图像，从中获取危险目标的实时坐标和轮廓展示数据等车辆行驶道路中存在的环境危险信息，并将该环境危险信息投射到前挡风玻璃上，以提高驾驶员的主动预警能力。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例中一种行车安全预警方法示意图；

图2为本申请实施例中一种摄像头的安装示意图；

图3为本申请实施例中双目定位法的实现方法示意图；

图4为本申请实施例中一种从运动目标中提取与车辆存在碰撞风险的危险目标的方法示意图；

图5为本申请实施例中一种行车安全预警方法执行过程示意图；

图6为本申请实施例中一种行车安全预警方法流程示意图；

图7为本申请实施例中一种行车安全预警系统示意图；

图8为本申请实施例中一种行车安全预警系统的模块结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本申请保护的范围。

如上文所述，现有的行车预警往往基于车辆的主动制动系统实现。例如：现有的基于红外成像的行人预警系统，通过结合车辆的主动制动系统，实现在危险情景下的车辆自动刹车，对于驾驶人员来说只能在车辆刹车后被动接收，不能提高驾驶人员主观判断可能存在的危险情况的能力。

与此同时，越来越多车辆基于AR-HUD将胎压、速度、转速等信息投射到前挡风玻璃上，使车主在行车中，无需低头就能查看汽车相关信息，从而提高驾驶安全性，但是无法将车辆行驶道路的环境危险信息投射到前挡风玻璃上，驾驶人员无法基于AR-HUD及时发现可能潜在的行人碰撞等风险，从而导致意外发生。

有鉴于此，本申请实施例提供一种行车安全预警方法及系统，结合普通摄像头和/或红外热成像摄像头采集道路环境图像，将行车过程中潜在的环境危险信息利用车辆搭载的AR-HUD显示模块投射到车辆的前挡风玻璃上。进一步的，本申请实施例中，在结合普通摄像头和/或红外热成像摄像头采集道路环境图像的同时，还可以利用车辆安装的雷达持续采集雷达探测信号，从而能够基于普通摄像头、红外热成像摄像头及雷达三者的联动，来对潜在的危险环境信息进行识别。

下面将结合附图对本申请实施例进行详细介绍。

实施例一

请参阅图1，本申请实施例公开一种行车安全预警方法，该方法包括：

采集道路环境信息，对道路环境信息分析处理，识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，同时获取危险目标的实时坐标；

对危险目标进行边缘轮廓提取，获取危险目标的轮廓展示数据；

将危险目标的轮廓展示数据和实时坐标利用车辆搭载的AR-HUD显示模块投射到车辆的前挡风玻璃上。

本申请提供的行车安全预警方法，通过普通摄像头和红外热成像摄像头相结合采集道路环境信息，并从道路环境信息中识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，然后利用车辆搭载的AR-HUD显示模块，将危险目标的轮廓展示数据和实时坐标基于AR-HUD技术投射到车辆的前挡风玻璃上，使驾驶员能够直观快速地注意到车辆行驶过程中难以用肉眼发现的潜在危险，进而提高了行车安全性。

本实施例中，上述道路环境信息可以选用车辆前方的道路环境图像，基于该道路环境图像获取危险目标的实时坐标和轮廓展示数据的方法包括：

利用普通摄像头和/或红外热成像摄像头持续采集车辆前方的道路环境图像；

从道路环境图像中识别出所有的运动目标，并定位每个运动目标的实时坐标；

获取车辆的实时车速，基于实时车速和运动目标的实时坐标，从所有的运动目标中提取与车辆存在碰撞风险的危险目标，同时提取危险目标的实时坐标；

基于道路环境图像对危险目标进行边缘轮廓提取，获取危险目标的轮廓展示数据。

实际行车环境中，往往会有很多的运动目标同时运动，例如行人、动物等，多个运动目标之间也经常会存在相互遮挡的情况，使驾驶员无法及时注意到其中少数的闯入行车道的运动目标，更无法对该运动目标的碰撞风险进行准确评估，通过上述方法则可以快速将与车辆存在碰撞风险的危险目标的实时坐标和轮廓展示数据提取出来，弥补了驾驶员主观判断危险的不足。

在具体实施中，可以利用运动目标识别模型从道路环境图像中识别出所有的运动目标，并定位每个运动目标的实时坐标，具体方法包括：

创建并训练运动目标识别模型；

对获取到的道路环境图像进行数字图像处理后输入运动目标模型；

利用运动目标识别模型从道路环境图像中识别出所有的运动目标，并定位每个运动目标的实时坐标。

在本申请实施例的一些实施方式中，利用普通摄像头和/或红外热成像摄像头采集的道路环境图像可以包括以下各项中任意一项：

成对设置的普通摄像头采集的普通图像；

成对设置的红外热成像摄像头采集的热红外图像；

成对设置的普通摄像头采集的普通图像，与成对设置的红外热成像摄像头采集的热红外图像相结合。

即，道路环境图像通过一对普通摄像头和/或一对红外热成像摄像头采集得到，然后选用双目定位法基于普通图像或热红外图像定位每个运动目标的实时坐标。具体地，图2展示了一种摄像头的安装示意图，以车辆前方为正方向，第一红外热成像摄像头安装在车头的左下角，用于获取第一热红外图像；第二红外热成像摄像头安装在车头的右上角，用于获取第二热红外图像；第一普通摄像头安装在车头的右下角，用于获取第一普通图像；第二普通摄像头安装在车头的左上角，用于获取第二普通图像。下面以采用两个红外热成像摄像头定位运动目标的实时坐标为例，说明双目定位法的具体实现方法：

首先请参阅图2，以第一红外热成像摄像头为原点、车辆右侧为X轴正方向、车辆上方为Y轴正方向、车辆正前方为Z轴正方向建立坐标系；

然后请参阅图3，P为运动目标；C

进一步计算运动目标P的坐标(x

同理,

之后，基于一定时间后的第一热红外图像和第二热红外图像，利用上述方法确定运动目标的新坐标(x

进一步地，基于车辆的实时车速和运动目标的实时坐标，从运动目标中提取与车辆存在碰撞风险的危险目标的一种方法为：

划定车辆存在碰撞风险的预警区域，该预警区域可以通过在车辆的前、后、左、右分别叠加预警距离阈值得到；

基于车辆的实时车速和运动目标的实时坐标，判断运动目标是否存在进入预警区域的风险；

若存在，则判定运动目标与车辆存在碰撞风险，并将运动目标标记为危险目标；

若不存在，则判定运动目标与车辆不存在碰撞风险。

上述方法中，依据运动目标的运动轨迹是否在车辆的行驶过程中与车辆存在空间上的交集，来判断车辆是否与该运动目标有碰撞风险，简单高效，判断速度快。除此之外，通过在车辆的前、后、左、右分别叠加预警距离阈值，扩大了碰撞预警的识别范围，避免了某些处于碰撞临界状态的危险目标没有被识别出来，进而提高了行车安全性。

下面结合图4对上文中从所有运动目标中提取与车辆存在碰撞风险的危险目标的实现过程进行介绍。图4为一种从运动目标中提取与车辆存在碰撞风险的危险目标的方法示意图，仍然以采用两个红外热成像摄像头提取与车辆存在碰撞风险的危险目标为例，该示意图中：

坐标系原点为车辆右侧红外热成像摄像头的中心位置；

l

l

d

d

v是车辆的当前速度；

p

p

虚线框即为通过在车辆的前、后、左、右分别叠加对应的预警距离阈值后得到预警区域。

在此基础上，运动目标到达预警区域左侧边沿和右侧边沿的时间分别为：

则运动目标到达预警区域左侧边沿和右侧边沿的位置的z坐标分别为：

若[z

除此之外，设定预警区域包括不同的风险等级，不同风险等级的预警区域对应的危险目标的轮廓展示数据在车辆的前挡风玻璃上的显示方式不同。例如，预警区域包括高风险区域和中风险区域，与之对应的，危险目标包括高风险危险目标和中风险危险目标，即，可能进入高风险区域的运动目标被标记为高风险危险目标，可能进入低风险区域的运动目标被标记为低风险危险目标。其中，高风险区域和中风险区域对应的各个预警距离阈值的一种设置方式请参阅表1：

表1

高风险危险目标和中风险危险目标的轮廓展示数据在车辆的前挡风玻璃上的显示方式不同，例如，高风险危险目标和中风险危险目标以不同的颜色显示，以使驾驶员更加直观快速地判断出更加危险的运动目标，以进行紧急避让。

除此之外，本申请实施例的一些实施方式中，可以仅启用普通摄像头并基于普通图像获取运动目标的实时坐标和轮廓展示数据，也可以仅启用红外热成像摄像头并基于热红外图像获取运动目标的实时坐标和轮廓展示数据，还可以同时启用上述两种类型的摄像头并通过普通图像与热红外图像相结合获取运动目标的实时坐标和轮廓展示数据。请参阅图5或图6，通过普通图像与热红外图像相结合的方式，获取危险目标的轮廓展示数据和实时坐标的方法包括：

通过红外热成像摄像头持续采集车辆前方的热红外图像，通过普通摄像头持续采集车辆前方的普通图像；

基于热红外图像识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，同时提取危险目标的实时坐标；

判断普通图像是否能提取出危险目标的边缘轮廓；若能，则基于普通图像获取危险目标的轮廓展示数据；若不能，则基于热红外图像获取危险目标的轮廓展示数据。

这种获取危险目标的轮廓展示数据和实时坐标的方法的优势在于：

普通摄像头采集到的普通图像清晰度容易受到环境因素影响，例如雨天、雾天等能见度较低的天气条件下、行人在夜间着深色服饰或行人在路边/路中的植被后不易察觉的情况下，无法从普通图像中准确判断危险目标，更无法准确提取危险目标的边缘轮廓，但是，红外热成像摄像头穿透能力强过可见光，能够提高危险目标的识别准确率，很好地让驾驶人员注意到潜在的事故风险，因此，可以优先选用红外热成像摄像头采集热红外图像进行危险目标的识别。

另一方面，由于红外热成像可能受到其他人员影响，因此热红外图像更适合实现对运动目标的模糊成像，为了优化危险目标的展示效果，可以在基于热红外图像识别到危险目标后，再在普通成像中对应识别出危险目标并进行较为精确的边缘轮廓提取，获取较为精确的轮廓展示数据。但需要说明的是，同样可能因为雾天/雨天等天气导致利用普通图像提取边缘轮廓失败，此时可以基于热红外图像获取危险目标的轮廓展示数据，从而确保在各种光线较暗的天气或夜晚，都能够获取到危险目标的轮廓展示数据。因此，在判断普通图像是否能提取出危险目标的边缘轮廓之前，可以先利用去雨去雾算法和/或像素均衡算法对普通图像进行预处理，得到预处理后的普通图像；然后判断预处理后的普通图像是否能提取出所述危险目标的边缘轮廓。

具体实施中，先对轮廓展示数据提取效果不好的普通图像进行预处理优化，再判断预处理后普通图像是否可用的方式，在普通图像质量不好的环境下效果较为明显：如雨天/雾天等天气条件下，普通成像往往不能精准识别运动目标的边缘轮廓，此时图像的像素整体偏白，可以先通过去雨去雾算法对该普通图像进行优化，去雨去雾算法的其中一个原理为：将图像转为频域进行高通滤波及低通滤波，如果优化后仍不能精准识别运动目标的边缘轮廓，则判断出普通图像不可用，此时将单独基于红外热成像识别运动目标的边缘轮廓，以提取轮廓展示数据；再比如夜晚等低亮度环境，可以通过像素均衡达到将普通图片优化的效果，如果该普通图像的像素分布极端，优化后仍然无法达到提取轮廓展示数据的要求，则单独基于红外热成像识别运动目标的边缘轮廓，以提取轮廓展示数据。进而可以确保在一般及恶劣能见度环境下，让驾驶人员都能获取到危险目标的提示信息，并进行主动预警和规避。

除此之外，即使普通图像或预处理后的普通图像可以用于提取轮廓展示数据，但是从普通轮廓中提取轮廓展示数据的过程也不是100％能成功的，因此，基于普通图像获取危险目标的轮廓展示数据之后，还需要执行以下操作：判断基于普通图像获取危险目标的轮廓展示数据是否成功；若不成功，则基于热红外图像获取危险目标的轮廓展示数据。

最后，将危险目标的轮廓展示数据和实时坐标利用车辆搭载的AR-HUD显示模块投射到车辆的前挡风玻璃上，值得注意的是，本申请附图中，将轮廓展示数据显示到前挡风玻璃上的过程，简称为示廓。其中，车辆搭载的AR-HUD显示模块投射到前挡风玻璃上的位置，是通过驾驶员注视前挡风玻璃的位置来确定的，而驾驶员注视前挡风玻璃的位置可以基于瞳孔检测技术获取。

本申请实施例提供的行车安全预警方法，将基于摄像头的危险目标预警与车辆搭载的AR-HUD显示模块相结合，将可能进入行车道并与车辆存在碰撞风险的运动目标及其实时坐标和轮廓展示数据，通过AR-HUD显示模块在前挡风玻璃上进行成像处理，使驾驶人员可以预先收到行人风险提醒并进行主动规避，提高了驾驶的安全性。

除此之外，本申请实施例提供的行车安全预警方法还包括：将危险目标的实时坐标转换为语音预警指令，并调用车载扩音设备对驾驶员进行语音预警。尤其是在驾驶人员疲惫时，往往不能及时观察到道路车辆前方的危险信息，通过AR-HUD辅以音频提示，可以将危险目标的实时坐标这一预警信息更加直观快速的提醒到驾驶人员，从而大大地降低了事故发生的可能。

实施例二

在上述实施例一的基础上，上述实施例中的道路环境信息还可以包括雷达探测信号，下面结合图5和图6，对这种情况进行介绍。其中，本实施例中，与上述实施例一相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述。

请参阅图5或图6，在上述实施例一的基础上，本申请实施例提供的一种行车安全预警方法，还以雷达探测信号作为道路环境信息，获取危险目标的实时坐标和轮廓展示数据，具体方法包括：

采集道路环境信息，包括：在利用普通摄像头和/或红外热成像摄像头采集道路环境图像的同时，通过车辆安装的雷达持续采集雷达探测信号；

识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，同时获取危险目标的实时坐标，包括：基于雷达探测信号获取车辆周边的障碍物，同时获取障碍物的实时坐标；获取车辆的实时车速，基于实时车速和障碍物的实时坐标，从障碍物中识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，同时提取危险目标的实时坐标；

对危险目标进行边缘轮廓提取，获取危险目标的轮廓展示数据，包括：通过雷达探测信号结合雷达成像算法获取危险目标的轮廓展示数据；或者，以预设的图形数据作为危险目标的轮廓展示数据。

由于利用道路环境图像获取危险目标的实时坐标和轮廓展示数据的方法只有在与目标达到一定距离后才有较好地效果，而雷达的感应距离可以缩小到0.3米，因此，对于距离较近的目标，雷达预警效果会更好，现有的雷达系统往往只有声音提示，驾驶人员需要在车载娱乐系统中确认雷达提示的位置。本方法中车辆周身雷达会在检测到较近物体时通过AR-HUD显示模块直接在驾驶人员前方的前挡风玻璃上提示危险目标的位置，以达到更加快捷直观地提示驾驶人员的目的，并且，雷达预警对于较近范围内的运动目标和静止目标都有较为精准的探测效果。

本申请实施例提供的行车安全预警方法，实现了结合红外热成像摄像头、普通摄像头和雷达进行联动检测危险目标，并将将策到的危险目标通过AR-HUD显示模块直观快速的提醒到驾驶人员，提高了驾驶员主动预警的能力从而大大地降低了事故发生的可能。

实施例三

与上述实施例一和实施例二相对应的，本申请实施例还提供一种行车安全预警系统，其中，本实施例中，与实施例一或实施例二相同或相应的内容，请参考上文介绍，后续不再赘述。

请参阅图7，本申请实施例公开一种行车安全预警系统，包括危险目标识别单元、轮廓展示数据获取单元以及危险目标显示单元。

请参阅图5或图8，危险目标识别单元用于采集道路环境信息，对道路环境信息分析处理，识别出与车辆存在碰撞风险的危险目标，同时获取危险目标的实时坐标，其中，道路环境信息包括：利用普通摄像头和/或红外热成像摄像头采集的道路环境图像，和车辆安装的雷达持续采集雷达探测信号。并且，该危险目标识别单元具体包括用于从图像中识别危险目标的第一模组，和用于从雷达探测信号中识别危险目标的第二模组。具体地，第一模组包括：红外影像收集模块、普通影像收集模块、本地红外成像处理核心模块、后台(云端)红外成像处理模块、红外成像处理模块、本地目标识别模型/移动识别计算核心模块、后台(云端)目标识别模型/移动识别计算核心模块、目标识别模型/移动识别计算模块，以及目标风险分析模块组成。第二模组利用可视驻车系统(OPS)实现，该可视驻车系统(OPS)用于提供雷达获取的危险目标的实时坐标和轮廓展示数据等雷达预警信息。

轮廓展示数据获取单元包括HUD目标示廓预成像模块，用于对危险目标进行边缘轮廓提取，获取危险目标的轮廓展示数据。

危险目标显示单元包括HUD显示模块，用于将危险目标的轮廓展示数据和实时坐标利用车辆搭载的AR-HUD显示模块投射到车辆的前挡风玻璃上。

除此之外，本申请实施例公开一种行车安全预警系统，还设有语音预警单元，该语音预警单元包括嗡鸣警报模块，用于将危险目标的实时坐标转换为语音预警指令，并调用车载扩音设备对驾驶员进行语音预警。

本申请实施例提供的行车安全预警系统，采用上述实施例一中的行车安全预警方法，实现了将车辆行驶道路的环境危险信息投射到前挡风玻璃上，以提高驾驶员的主动预警能力。与现有技术相比，本发明实施例提供的行车安全预警系统的有益效果与上述实施例提供的行车安全预警方法的有益效果相同，且该系统中的其他技术特征与上一实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。

在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。