本發(fā)明涉及車輛涉水預(yù)警系統(tǒng)，特別是涉及應(yīng)用于視頻預(yù)警的一種車輛涉水預(yù)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著汽車技術(shù)的發(fā)展和道路環(huán)境的復(fù)雜化，車輛涉水成為了影響行車安全的重要問題之一，傳統(tǒng)的涉水預(yù)警系統(tǒng)主要依賴于傳感器檢測，然而，這些技術(shù)往往無法提供準確的預(yù)警，特別是在復(fù)雜的地形、積水動態(tài)變化或人煙稀少的野外的情況下，容易出現(xiàn)誤判或延遲預(yù)警，當前一些基于視覺感知和傳感器的涉水預(yù)警系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于實際中，但仍存在不少技術(shù)局限。

2、中國發(fā)明專利cn115973034b公開了一種融合視覺感知的涉水預(yù)警方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過實時監(jiān)測車輛是否進入涉水路段，并獲取車身兩側(cè)的涉水深度和路面坡度狀況，判斷車輛是否面臨涉水風險，雖然該設(shè)計能夠減少誤報并且提高坡道路面的識別準確性，但它仍然依賴于靜態(tài)條件下的涉水深度監(jiān)測，無法處理積水動態(tài)變化的場景，同時，該系統(tǒng)僅在車輛進入下坡路段時才能發(fā)揮較好的預(yù)警效果，在其他復(fù)雜地形上可能存在較大局限。

3、中國發(fā)明專利cn114906085b公開了一種車輛涉水處理方法，該方法通過水壓傳感器監(jiān)測車輛某一位置的水壓信號，以控制車輛進入涉水模式并執(zhí)行相應(yīng)的防涉水處理，雖然該設(shè)計能夠通過水壓傳感器實時監(jiān)測車輛涉水情況，但該技術(shù)局限于局部水壓信號的獲取，無法對積水深度進行全局評估，也無法對未來的積水動態(tài)進行預(yù)測，此外，水壓傳感器在復(fù)雜環(huán)境中容易受到干擾，導(dǎo)致預(yù)警信號延遲或失效，且僅能處理局部涉水情況，無法協(xié)同多車間共享預(yù)警信息。

4、以上設(shè)計在一定程度上通過傳感器或視覺感知提升了涉水預(yù)警的準確性，但仍然存在如下局限性，現(xiàn)有技術(shù)缺乏對積水動態(tài)變化的預(yù)測能力，無法根據(jù)實時數(shù)據(jù)提前評估積水風險并發(fā)出預(yù)警；依賴單一車輛的信息來源，無法通過車隊間的協(xié)作共享涉水信息，導(dǎo)致預(yù)警范圍和準確性受限；對車輛輪胎壓力、底盤高度等車輛狀態(tài)的監(jiān)測較為有限，無法充分評估車輛的實際涉水能力；在復(fù)雜地形或氣象條件下，無法有效應(yīng)對突發(fā)的積水擴展或惡化。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是如何基于視頻流分析、動態(tài)預(yù)測及跨車隊協(xié)同實時評估積水動態(tài)變化、車輛涉水能力，并通過車隊協(xié)同通信提升預(yù)警效果。

2、為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種車輛涉水預(yù)警系統(tǒng)，包括安裝在車輛上的攝像頭模塊，用于捕捉車輛前方及周圍路面的視頻流；

3、計算單元，用于處理所述攝像頭模塊捕捉的視頻流，所述計算單元包括基于transformer架構(gòu)的智能視頻分析模塊，所述模塊從視頻流中獲取道路狀況、積水深度、天氣變化、地形特征和車輛狀態(tài)，并結(jié)合聯(lián)網(wǎng)查詢的歷史數(shù)據(jù)，評估前方涉水風險；

4、視頻流分析模塊，用于通過視頻流分析車輛底盤與地面的距離，并監(jiān)測輪胎壓力變化，結(jié)合道路情況評估車輛的涉水能力；

5、地形分析模塊，基于攝像頭數(shù)據(jù)對當前道路地形進行分析，并結(jié)合通過網(wǎng)絡(luò)查詢獲取的歷史數(shù)據(jù)，評估當前環(huán)境下的涉水概率；

6、積水動態(tài)變化預(yù)測模塊，基于攝像頭采集的視頻流、實時天氣信息和地形分析，結(jié)合歷史積水數(shù)據(jù)，預(yù)測前方道路的積水變化，判斷積水是否會加深或減退；

7、跨車隊涉水預(yù)警模塊，通過v2v通信系統(tǒng)，當一輛車檢測到涉水情況時，自動將涉水信息傳遞給鄰近車輛，增強車隊對前方積水區(qū)域的整體感知；

8、衛(wèi)星通信模塊，用于在車輛涉水遇險時定時發(fā)送壓縮圖片和求救信號至救援中心，并在正常運行時將數(shù)據(jù)同步至云端，為后續(xù)救援提供線索；

9、警報模塊，當系統(tǒng)檢測到涉水風險時，向駕駛員發(fā)出視覺和聲音警報；

10、通信模塊，用于通過聯(lián)網(wǎng)查詢獲取歷史積水和道路信息，并將路面視頻流和涉水警告信息傳輸至外部設(shè)備，如其他車輛或交通管理中心。

11、在上述車輛涉水預(yù)警系統(tǒng)中，通過在車輛上安裝高清攝像頭模塊，結(jié)合基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)和transformer架構(gòu)的智能視頻分析模塊，對實時捕捉的道路視頻流進行分析，提取道路積水深度、天氣狀況、車輛狀態(tài)等信息，通過計算單元結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實時氣象信息，系統(tǒng)能夠動態(tài)預(yù)測積水深度的變化趨勢，系統(tǒng)還通過視頻流分析車輛底盤與地面的距離、輪胎壓力變化，評估車輛的涉水能力，發(fā)出實時預(yù)警，此外，系統(tǒng)通過v2v通信模塊實現(xiàn)多車協(xié)同預(yù)警，車輛能夠?qū)崟r共享道路積水信息，確保車隊內(nèi)所有車輛及時獲知涉水風險，同時，系統(tǒng)配備衛(wèi)星通信功能，能夠在車輛陷入涉水困境時，定時發(fā)送求救信號及壓縮圖片至救援中心，并將行駛數(shù)據(jù)同步至云端，為后續(xù)救援提供支持，本發(fā)明的應(yīng)用場景廣泛，特別適用于雨季頻繁、地形復(fù)雜的地區(qū)，能夠顯著提升車輛涉水安全性，減少因涉水導(dǎo)致的交通事故及車輛損壞，經(jīng)濟上，通過智能預(yù)警和多車協(xié)作功能，本發(fā)明能夠減少誤判和事故率，降低車輛維護成本和救援成本，同時提高整體道路行駛的安全性和通行效率。

12、作為本技術(shù)的進一步改進，所述智能視頻分析模塊包括用于從視頻流中提取空間特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)，所述空間特征進一步傳入transformer模型進行時序特征分析與積水變化的預(yù)測。

13、作為本技術(shù)的再進一步改進，所述transformer架構(gòu)通過位置編碼將時間信息嵌入視頻流中的圖像特征，用于對不同時間點的圖像特征進行時序分析，以準確判斷積水的動態(tài)變化和涉水風險。

14、作為本技術(shù)的更進一步改進，所述系統(tǒng)通過通信模塊聯(lián)網(wǎng)查詢獲取實時和歷史氣象數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)及地理信息，并將所述數(shù)據(jù)與視頻流中的實時圖像數(shù)據(jù)結(jié)合，以提高涉水預(yù)警的精確度。

15、作為本技術(shù)的又一種改進，所述視頻流分析模塊用于通過分析車輛輪胎接觸地面的圖像特征，實時監(jiān)測輪胎壓力變化，判斷輪胎是否因涉水導(dǎo)致壓力異常，并結(jié)合積水深度進行涉水風險評估。

16、作為本技術(shù)的又一種改進的補充，所述視頻流分析模塊用于從視頻流中計算車輛底盤與地面之間的距離，并結(jié)合積水深度進行涉水能力評估，提供相應(yīng)的涉水預(yù)警。

17、作為本技術(shù)的又一種改進的補充，所述跨車隊涉水預(yù)警模塊通過v2v通信協(xié)議，使多輛車能夠共享視頻流中的道路環(huán)境信息和聯(lián)網(wǎng)查詢的歷史數(shù)據(jù)，以協(xié)同提高涉水預(yù)警的準確性和響應(yīng)速度。

18、作為本技術(shù)的再一種改進，所述衛(wèi)星通信模塊在車輛涉水遇險時定時發(fā)送壓縮圖片、gps位置信息和車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)至救援中心，并在正常運行期間同步行駛數(shù)據(jù)至云端，為后續(xù)救援提供數(shù)據(jù)支持。

19、一種車輛涉水預(yù)警系統(tǒng)，其工作方法包括以下步驟：

20、s1：通過安裝在車輛上的攝像頭模塊捕捉車輛前方及周圍路面的實時視頻流；

21、s2：在計算單元中，利用基于transformer架構(gòu)的智能視頻分析模塊處理所述視頻流，獲取道路狀況、積水深度、天氣變化、地形特征及車輛狀態(tài)信息；

22、s3：結(jié)合聯(lián)網(wǎng)查詢的歷史數(shù)據(jù)及實時氣象信息，通過視頻流分析模塊計算車輛底盤與地面的距離，并監(jiān)測輪胎壓力變化，判斷車輛涉水風險；

23、s4：通過積水動態(tài)變化預(yù)測模塊，基于攝像頭采集的實時數(shù)據(jù)、歷史積水信息、地形分析結(jié)果，預(yù)測積水的動態(tài)變化，判斷積水是否會加深或減退；

24、s5：當車輛檢測到涉水遇險時，通過衛(wèi)星通信模塊，定時發(fā)送壓縮圖片和求救信號至救援中心，同時將實時數(shù)據(jù)同步到云端，為后續(xù)救援提供線索；

25、s6：在正常使用時，通過v2v通信模塊向其他車輛共享涉水信息，提升多車協(xié)作的涉水預(yù)警能力，并將數(shù)據(jù)同步至云端或交通管理中心，以增強道路整體安全性。

26、綜上所述，本技術(shù)具有以下有益效果：

27、1.通過引入基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)和transformer架構(gòu)的智能視頻分析模塊，能夠從車輛前方和周圍的實時視頻流中自動提取道路狀況、積水深度、天氣變化和地形特征等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，這種智能化的分析方式使得系統(tǒng)不僅能夠準確判斷當前涉水風險，還能夠通過對視頻流的時序分析預(yù)測積水的動態(tài)變化，幫助駕駛員提前做出行駛決策，相比于傳統(tǒng)依賴單一傳感器或靜態(tài)數(shù)據(jù)的涉水預(yù)警系統(tǒng)，本發(fā)明在數(shù)據(jù)處理的深度和實時性上都有明顯提升，確保了復(fù)雜環(huán)境下的預(yù)警精度。

28、2.結(jié)合了車輛視頻流、聯(lián)網(wǎng)查詢的歷史數(shù)據(jù)和實時氣象信息，通過視頻流分析車輛底盤與地面的距離，監(jiān)測輪胎壓力的變化，這種多維度數(shù)據(jù)的結(jié)合使得系統(tǒng)不僅能夠提供基礎(chǔ)的涉水風險評估，還能深入分析車輛的涉水能力和輪胎狀態(tài)，避免因涉水導(dǎo)致的車輛故障和安全隱患，與傳統(tǒng)的預(yù)警系統(tǒng)不同，本發(fā)明通過底盤高度與輪胎壓力的實時分析，使得車輛在復(fù)雜積水環(huán)境中更加自如應(yīng)對，減少了涉水過程中出現(xiàn)事故的可能性。

29、3.v2v通信模塊通過車隊協(xié)作進一步提升了涉水預(yù)警的安全性和效率，多輛車之間能夠共享實時道路環(huán)境數(shù)據(jù)，確保每輛車都能夠及時獲知前方積水區(qū)域的情況，相比于單車運行的涉水預(yù)警系統(tǒng)，車隊協(xié)同能夠覆蓋更廣泛的區(qū)域，避免多車在同一積水區(qū)出現(xiàn)連鎖問題，這種車隊協(xié)作的模式在提高行駛安全性、減少車輛間事故發(fā)生的同時，也為未來智能交通提供了協(xié)作的參考。

30、4.積水動態(tài)變化預(yù)測模塊能夠根據(jù)攝像頭采集的實時數(shù)據(jù)、歷史積水信息和地形分析結(jié)果，預(yù)測積水深度的變化趨勢，這種動態(tài)預(yù)測功能使得系統(tǒng)不僅局限于檢測當前的積水情況，更能夠提前預(yù)見未來一段時間內(nèi)積水是否會加深或擴展，提前預(yù)警功能確保了駕駛員在積水發(fā)生前能夠采取預(yù)防措施，減少涉水風險，尤其適用于惡劣天氣或突發(fā)性道路積水的場景。

31、5.當車輛遇到涉水困境時，本專利的衛(wèi)星通信模塊能夠在通信信號薄弱或無信號區(qū)域仍然保持穩(wěn)定的求救信號發(fā)送功能，車輛陷入困境時，系統(tǒng)會定時發(fā)送壓縮圖片、gps位置信息以及車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)至救援中心，確保救援人員能夠及時掌握現(xiàn)場情況，此外，系統(tǒng)在正常運行時將行駛數(shù)據(jù)和環(huán)境信息同步至云端，為后續(xù)可能的救援行動提供數(shù)據(jù)支持，這種全方位的救援支持體系大大提高了在緊急情況下的救援效率，確保了車輛和駕駛員的安全。

32、6.通過智能化的涉水預(yù)警、動態(tài)預(yù)測以及協(xié)同通信功能，不僅為駕駛員提供了更加直觀的涉水信息，還通過視覺和聲音警報提醒駕駛員潛在的危險，增強了用戶的駕駛體驗，在面對復(fù)雜路況時，駕駛員能夠依靠系統(tǒng)的精準分析和預(yù)警做出最優(yōu)的行駛決策，極大地減少了因涉水導(dǎo)致的車輛損壞和交通事故。