非机动车和行人碰撞预警方法、系统、介质及设备与流程

1.本技术涉及智能车辆环境感知技术领域，尤其涉及一种非机动车和行人碰撞预警方法、系统、介质及设备。


背景技术：

2.在汽车驾驶过程中，驾驶安全性是驾驶员以及车辆制造商重点关注的问题。在进行车辆与车辆碰撞事故的预警时，同样也需要关注车辆与行人，车辆与两轮车的碰撞的预警问题。在现有技术的预警过程中，往往只是简单的进行距离的判断，此种简单的判断方式往往会造成碰撞的误判，预警不准确，降低驾驶员的驾驶体验。


技术实现要素：

3.针对现有技术中，在对非机动车和行人，例如行人、两轮车的车辆碰撞预警过程中，无法进行准确预警，驾驶员的驾驶体验差的问题，本技术提出一种行人两轮车碰撞预警方法、系统、介质及设备。
4.在本技术的一个技术方案中，提供一种非机动车和行人碰撞预警方法，包括：在行驶过程中，车载相机拍摄自身车辆前方的图像，获得多帧连续图像；利用感知模块分别对所述多帧图像进行检测，获得各个单帧图像中非机动车和行人的移动数据，所述移动数据包括速度、所述非机动车和行人与所述自身车辆之间的距离；若在预设数量帧连续图像中，所述非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警。
5.可选的，利用感知模块分别对所述多帧图像进行检测，获得各个单帧图像中非机动车和行人的移动数据，包括：在所述多帧连续图像中，对首次出现的第一非机动车和行人建立目标编号，并根据所述目标编号建立移动数据列表，对当前帧图像中所述第一非机动车和行人的移动数据进行记录；在所述多帧连续图像中，对非首次出现的第二非机动车和行人，在所述移动数据列表中寻找所述第二非机动车和行人对应的目标编号，并根据其对应的所述目标编号的位置，在所述移动数据列表中对当前帧图像中所述第二非机动车和行人的移动数据进行记录。
6.可选的，若在预设数量帧连续图像中，所述非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警，包括：若所述自身车辆的速度大于预设阈值，且所述自身车辆与所述非机动车和行人之间的碰撞预计时间小于预设阈值，则发出车辆碰撞预警。
7.可选的，若在预设数量帧连续图像中，所述非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警，还包括：若所述自身车辆的速度大于预设阈值，且所述自身车辆与所述非机动车和行人之间的距离小于预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警。
8.可选的，驶车辆与所述非机动车和行人之间的距离小于预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警，包括：在预设数量帧连续图像中，预先构建以所述车载相机为原点的坐标系；计算所述非机动车和行人相对于所述车载相机的纵向距离和横向距离；若所述纵向距离和/或所述横向距离大于其对应的所述预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警。
9.可选的，自身车辆与所述非机动车和行人之间的距离小于预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警，包括：利用所述感知模块获取预设数量帧连续图像中所述前方车辆的置信度；若所述置信度均大于预设阈值，且所述前方车辆对应的行驶数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞报警。
10.在本技术的一个技术方案中，提供一种行人两轮车碰撞预警系统，包括：车载相机，其在行驶过程中，拍摄自身车辆前方的图像，获得多帧连续图像；感知模块，其分别对所述多帧图像进行检测，获得各个单帧图像中非机动车和行人的移动数据，所述移动数据包括速度、所述非机动车和行人与所述自身车辆之间的距离；预警模块，若在预设数量帧连续图像中，其判断非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警。
11.在本技术的一个技术方案中，提供一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机指令，计算机指令被操作以执行方案一中的非机动车和行人碰撞预警方法。
12.在本技术的一个技术方案中，提供一种计算机设备，其包括处理器和存储器，存储器存储有计算机指令，其中：处理器操作计算机指令以执行方案一中的非机动车和行人碰撞预警方法。
13.本技术的有益效果是：本技术通过感知模块对连续多帧图像中的非车辆勿物体进行检测，能够获得准确非车辆勿物体，例如行人和两轮车的移动数据，并对移动数据与预设条件的比较，准确的进行是否发生碰撞的判断，进而发出碰撞预警，从而提升碰撞预警的准确性，避免误报，提升驾驶员的驾驶体验。
附图说明
14.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
15.图1是本技术非机动车和行人碰撞预警方法的一个实施方式的流程示意图；
16.图2是本技术非机动车和行人碰撞预警系统的一个实施方式的结构示意图。
17.通过上述附图，已示出本技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本技术的概念。
具体实施方式
18.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
19.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何
变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的产品或设备不必限于清楚地列出的哪些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它单元。
20.在汽车驾驶过程中，驾驶安全性是驾驶员以及车辆制造商重点关注的问题。在进行车辆与车辆碰撞事故的预警时，同样也需要自身驾驶车辆与非机动车和行人，例如车辆与行人，车辆与两轮车的碰撞的预警问题。在现有技术的预警过程中，往往只是简单的进行距离的判断，此种简单的判断方式往往会造成碰撞的误判，预警不准确，降低驾驶员的驾驶体验。
21.针对上述问题，本技术提出一种非机动车和行人碰撞预警方法，包括：在行驶过程中，车载相机拍摄自身车辆前方的图像，获得多帧连续图像；利用感知模块分别对多帧图像进行检测，获得各个单帧图像中非机动车和行人的移动数据，非机动车和行人包括行人、两轮车，移动数据包括速度、非机动车和行人与自身车辆之间的距离；若在预设数量帧连续图像中，非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警。
22.本技术通过感知模块对连续多帧图像中的目标进行检测，能够获得准确的行人和两轮车的移动数据，并对移动数据与预设条件的比较，准确的进行是否发生碰撞的判断，进而发出碰撞预警，从而提升碰撞预警的准确性，避免误报，提升驾驶员的驾驶体验，及时对行人及两轮车进行避让。
23.下面以具体地实施例对本技术的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本技术的实施例进行描述。
24.图1示出了本技术非机动车和行人碰撞预警方法的一个实施方式的流程示意图。
25.在图1所示的实施方式中，本技术的非机动车和行人碰撞预警方法包括过程s101，在行驶过程中，车载相机拍摄自身车辆前方的图像，获得多帧连续图像。
26.在该实施方式中，与传统的碰撞预警方法不同的是，本技术采用车载相机拍摄自身车辆行驶过程中的道路图像，并在多帧连续图像中确定非机动车和行人位置、速度等信息，进行后续车辆碰撞的判断。相比较于现有技术中通过简单的测距仪，进行自身车辆与非机动车和行人之间距离的判断，本技术的预警方式，更加高效，准确。
27.在图1所示的实施方式中，本技术的非机动车和行人碰撞预警方法包括过程s102，利用感知模块分别对多帧图像进行检测，获得各个单帧图像中非机动车和行人的移动数据，移动数据包括速度、非机动车和行人与自身车辆之间的距离。
28.在该实施方式中，在通过车载相机拍摄得到自身车辆行驶过程中的图像后，利用包含现有感知算法的感知模块对多帧连续图像进行检测。进行对图像中非机动车和行人的识别以及非机动车和行人移动信息的获取。其中，非机动车和行人主要指非汽车的移动物体，例如行人、两轮车等。在本技术的非机动车和行人碰撞预警方法中，主要关注自身车辆与非机动车和行人的关系，因此在感知模块对图像进行识别分析时，主要将图像中的非机动车和行人，例如行人和两轮车的目标识别出来，并根据连续多帧图像中非机动车和行人的位置变化、角度变化或者速度变化等，计算出在实际的行车过程中，非机动车和行人相对于自身车辆的位置、速度、距离等信息。其中，具体的过程可能涉及相机对应的2d坐标系与世界坐标系之间转换等，其中该部分已经有成熟的技术和感知算法进行实现，本技术不进
行赘述。
29.可选的，利用感知模块分别对多帧图像进行检测，获得各个单帧图像中非机动车和行人的移动数据，包括：在多帧连续图像中，对首次出现的第一非机动车和行人建立目标编号，并根据目标编号建立移动数据列表，对当前帧图像中第一非机动车和行人的移动数据进行记录；在多帧连续图像中，对非首次出现的第二非机动车和行人，在移动数据列表中寻找第二非机动车和行人对应的目标编号，并根据其对应的目标编号的位置，在移动数据列表中对当前帧图像中第二非机动车和行人的移动数据进行记录。
30.在该可选实施例中，在感知模块对图像中的非机动车和行人进行检测。其中，非机动车和行人包括行人、两轮车等。并进行对应的非机动车和行人的移动数据的分析时，利用现有的目标跟踪算法，对多帧连续图像中多次出现的同一目标进行跟踪，对应的建立该非机动车和行人的移动数据列表，将不同帧图像中，属于同一非机动车和行人的移动数据记录在一起，便于数据的收集和整理。其中，对车载相机拍摄的多帧连续图像中，首次出现的第一非机动车和行人，建立该非机动车和行人对应的目标编号，并建立对应的移动数据列表，将该非机动车和行人的移动数据记录在移动数据列表中，对应目标编号的位置处。对于已经不是首次出现的第二非机动车和行人车辆，由于其已经被赋予相应的目标编号，因此在进行该目标的移动数据的记录时，在移动数据中寻找该非机动车和行人对应的目标编号，并将其移动数据记录在对应的目标编号位置处。
31.具体的，在感知模块中，利用感知算法对不同帧图像中的非机动车和行人进行识别，根据非机动车和行人的独特性，例如人脸、人的穿衣颜色、两轮车的车型等。对不同图像中的同一非机动车和行人赋予相同的目标编号，便于进行对应目标的移动数据的记录。
32.具体的，创建的移动数据列表会对每一目标编号的非机动车和行人的移动数据进行存储，当该预设最后出现在图像中的时间与当前时间的时间差值超过时间阈值，则将表明该非机动车和行人已经远离自身车辆，将该目标编号以及其对应的移动数据删除，进行空间释放。其中，时间阈值设置为10分钟。其中，具体时间阈值的设定，可根据实际的数据记录要求或自身车辆行驶情况等进行合理选择，本技术不仅具体限制。
33.在图1所示的实施方式中，本技术的非机动车和行人碰撞预警方法包括过程s103，若在预设数量帧连续图像中，自身车辆和非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警。
34.在该实施方式中，在进行碰撞预警判断时，需要对自身车辆和非机动车和行人对应的移动数据进行综合判断，若在预设数量帧连续图像中，自身车辆和非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，说明自身车辆与非机动车和行人碰撞的可能性较高，则发出车辆碰撞预警，对驾驶员进行提醒。其中，本技术自身车辆行驶过程中的不同场景，进行不同判断标准的划分。
35.可选的，若在预设数量帧连续图像中，自身车辆和非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警，包括：若自身车辆的速度大于预设阈值，且自身车辆与预设目标之间的碰撞预计时间小于预设阈值，则发出车辆碰撞预警。
36.在该可选实施例中，在判断碰撞时，自身车辆需满足一定的速度条件，如果自身车辆的速度较慢，此时驾驶员完全能够注意到车辆周围的行人或两轮车等目标，进而避免碰撞。因此，在自身车辆的速度大于预设速度阈值时，开启车辆碰撞的预警的功能。此时，若自
身车辆与预设目标之间的碰撞预计时间小于预设时间阈值，说明自身车辆与非车辆勿物体将会在较短的时间内发生碰撞，此时发出车辆碰撞预警。
37.具体的，预设数量帧连续图像可取值3帧。预设距速度阈值的取值范围为8-13km/h，优选的，取值为10km/h。碰撞预计时间为自身车辆与前方车辆之间的相对距离与相对速度之间的比值。其中，关于自身车辆与前方车辆之间的相对距离与相对速度等数据可通过感知模块对包含前方车辆的图像的识别进行获取并计算得到。预设时间阈值取值范围为2.0-3.0s，优选的，取值为2.5s。需要说明的是，以上数值的取值仅仅是取值的示意，其中实际的具体取值可根据不同的驾驶员的驾驶习惯，道路状况进行合理的确定，本技术不进行具体限制。
38.可选的，若在预设数量帧连续图像中，自身车辆和非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警，包括：若自身车辆的速度大于预设速度阈值，且自身车辆与预设目标之间的距离小于预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警。
39.在该可选实施例中，为了进行碰撞预警的准确判断，本技术设置多种判定条件。如上所述，当自身车辆的速度大于预设速度阈值时，开启相应的碰撞预警功能。然后，若判断自身车辆与非车辆勿物体之间的距离小于预设距离阈值，发出车辆碰撞预警。
40.可选的，若自身车辆的速度大于预设速度阈值，且自身车辆与预设目标之间的距离小于预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警包括：在预设数量帧连续图像中，预先构建以车载相机为原点的坐标系；计算预设目标相对于车载相机的纵向距离和横向距离；若纵向距离和、或横向距离大于其对应的预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警。
41.在该可选实施例中，与车辆与车辆之间的碰撞不同的是，自身车辆与非机动车和行人碰撞判断时，不仅需要考虑自身车辆与前方非车辆勿物体之间的纵向距离，同样还要判断自身车辆与的非机动车和行人横向距离。在进行距离的计算时，在预设数量帧连续图像中，预先构建以车载相机为原点的坐标系，在该坐标系中确定图像中自身车辆的位置，即坐标原点，和非机动车和行人位置，在图像中确定非车辆勿物体在垂直方向上的纵向距离和水平方向上的横向距离。若两者之间存在一者大于预设的距离阈值，则则发出车辆碰撞预警。
42.具体的，在纵向上，预设距离阈值的取值范围为5-8m，优选的，取值为6米；在横向上，预设距离阈值的取值范围为2-3m，优选的，取值为2.5米。需要说明的是，以上数值的取值仅仅是取值的示意，其中实际的具体取值可根据不同的驾驶员的驾驶习惯，道路状况进行合理的确定，本技术不进行具体限制。
43.可选的，若在预设数量帧连续图像中，自身车辆和非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警，还包括：利用感知模块获取预设数量帧连续图像中非机动车和行人置信等级；若置信等级均大于预设阈值，且非车辆勿物体对应的行驶数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞报警。
44.在该可选实施例中，通过感知模块对非机动车和行人感知过程中，会得到非机动车和行人置信等级。其中，置信等级与该非车辆勿物体是否为真实感兴趣目标的置信度相关。其中，置信度越高，对应的置信等级越高。置信等级的设定，避免在进行碰撞预警判断时，对非感兴趣的目标进行判断，例如对路旁的立柱、垃圾桶等进行预警，从而频繁出现错误预警的情况。其中，置信等级的设置可根据实际的要求进行合理设置，本技术不进行具体
限制。
45.可选的，本技术的前车碰撞预警方法还包括：当发生车辆碰撞预警时，提取报警时刻前后各预设时间长度的监控视频，并存储，通过监控视频对碰撞预警过程进行优化。
46.在该可选实施例中，当车辆发出碰撞预警时，提取报警时刻前后各一段时间的监控视频，作为本次碰撞预警的备份。假如，驾驶员反映本次预警为误报，研发人员可根据该备份视频进行预警结果的检查，若的确是碰撞预警流程出现错误，可根据视频中记录的实际情况对各种判断阈值和预设条件进行优化。使得整个碰撞预警过程更加准确，提升驾驶员的驾驶体验。
47.本技术的非机动车和行人碰撞预警方法通过感知模块对连续多帧图像中的非车辆勿物体进行检测，能够获得准确非车辆勿物体，例如行人和两轮车的移动数据，并对移动数据与预设条件的比较，准确的进行是否发生碰撞的判断，进而发出碰撞预警，从而提升碰撞预警的准确性，避免误报，提升驾驶员的驾驶体验。
48.图2示出了本技术非机动车和行人碰撞预警系统的一个实施方式的结构示意图。
49.在图2所示的实施方式中，本技术的非机动车和行人碰撞预警系统包括：车载相机201，其在行驶过程中，拍摄自身车辆前方的图像，获得多帧连续图像；感知模块202，其分别对所述多帧图像进行检测，获得各个单帧图像中非机动车和行人的移动数据，移动数据包括速度、非机动车和行人与自身车辆之间的距离；预警模块203，若在预设数量帧连续图像中，其判断非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警。
50.可选的，在感知模块中对在多帧连续图像中，对首次出现的第一非机动车和行人建立目标编号，并根据目标编号建立移动数据列表，对当前帧图像中第一非机动车和行人的移动数据进行记录；在多帧连续图像中，对非首次出现的第二非机动车和行人，在移动数据列表中寻找第二非机动车和行人对应的目标编号，并根据其对应的目标编号的位置，在移动数据列表中对当前帧图像中第二非机动车和行人的移动数据进行记录。
51.可选的，在预警模块中，若自身车辆的速度大于预设阈值，且自身车辆与非机动车和行人之间的碰撞预计时间小于预设阈值，则发出车辆碰撞预警。
52.可选的，在在预警模块中，若自身车辆的速度大于预设阈值，且自身车辆与非机动车和行人之间的距离小于预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警。
53.可选的，在预设数量帧连续图像中，预先构建以车载相机为原点的坐标系；计算非机动车和行人相对于车载相机的纵向距离和横向距离；若纵向距离和、或横向距离大于其对应的预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警。
54.可选的，在预警模块中，利用感知模块获取预设数量帧连续图像中非机动车和行人的置信等级；若置信等级均大于预设阈值，且利用感知模块获取预设数量帧连续图像中前方车辆的置信等级；若置信等级均大于预设阈值，且前方车辆对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警。
55.可选的，还包括存储模块，其当发生车辆碰撞预警时，提取报警时刻前后各预设时间长度的监控视频，并存储，通过监控视频对碰撞预警过程进行优化。
56.本技术的非机动车和行人碰撞预警系统通过感知模块对连续多帧图像中的非车辆勿物体进行检测，能够获得准确非车辆勿物体，例如行人和两轮车的移动数据，并对移动数据与预设条件的比较，准确的进行是否发生碰撞的判断，进而发出碰撞预警，从而提升碰
撞预警的准确性，避免误报，提升驾驶员的驾驶体验。
57.在本技术的一个具体实施方式中，一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，其中计算机指令被操作以执行任一实施例描述的非机动车和行人碰撞预警方法。其中，该存储介质可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中或在两者的组合中。
58.软件模块可驻留在ram存储器、快闪存储器、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可装卸盘、cd-rom或此项技术中已知的任何其它形式的存储介质中。示范性存储介质耦合到处理器，使得处理器可从存储介质读取信息和向存储介质写入信息。
59.处理器可以是中央处理单元(英文：central processing unit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digital signal processor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：application specific integrated circuit，简称：asic)、现场可编程门阵列(英文：field programmable gate array，简称：fpga)或其它可编程逻辑装置、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件或其任何组合等。通用处理器可以是微处理器，但在替代方案中，处理器可以是任何常规处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可实施为计算装置的组合，例如dsp与微处理器的组合、多个微处理器、结合dsp核心的一个或一个以上微处理器或任何其它此类配置。在替代方案中，存储介质可与处理器成一体式。处理器和存储介质可驻留在asic中。asic可驻留在用户终端中。在替代方案中，处理器和存储介质可作为离散组件驻留在用户终端中。
60.在本技术的一个具体实施方式中，一种计算机设备，其包括处理器和存储器，存储器存储有计算机指令，其中：处理器操作计算机指令以执行任一实施例描述的非机动车和行人碰撞预警方法。
61.在本技术所提供的实施方式中，应该理解到，所揭露的装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
62.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
63.以上仅为本技术的实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种非机动车和行人碰撞预警方法，其特征在于，包括：在行驶过程中，车载相机拍摄自身车辆前方的图像，获得多帧连续图像；利用感知模块分别对所述多帧图像进行检测，获得各个单帧图像中非机动车和行人的移动数据，所述移动数据包括速度，所述非机动车和行人与所述自身车辆之间的距离；若在预设数量帧连续图像中，所述自身车辆和所述非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警。2.根据权利要求1所述的非机动车和行人碰撞预警方法，其特征在于，所述利用感知模块分别对所述多帧图像进行检测，获得各个单帧图像中非机动车和行人的移动数据，包括：在所述多帧连续图像中，对首次出现的第一非机动车和行人建立目标编号，并根据所述目标编号建立移动数据列表，对当前帧图像中所述第一非机动车和行人的移动数据进行记录；在所述多帧连续图像中，对非首次出现的第二非机动车和行人，在所述移动数据列表中寻找所述第二非机动车和行人对应的目标编号，并根据其对应的所述目标编号的位置，在所述移动数据列表中对当前帧图像中所述第二非机动车和行人的移动数据进行记录。3.根据权利要求1所述的非机动车和行人碰撞预警方法，其特征在于，所述若在预设数量帧连续图像中，所述非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警，包括：若所述自身车辆的速度大于预设阈值，且所述自身车辆与所述非机动车和行人之间的碰撞预计时间小于预设阈值，则发出车辆碰撞预警。4.根据权利要求1或3所述的非机动车和行人碰撞预警方法，其特征在于，所述若在预设数量帧连续图像中，所述非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警，还包括：若所述自身车辆的速度大于预设阈值，且所述自身车辆与所述非机动车和行人之间的距离小于预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警。5.根据权利要求4所述的非机动车和行人碰撞预警方法，其特征在于，所述驶车辆与所述非机动车和行人之间的距离小于预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警，包括：在预设数量帧连续图像中，预先构建以所述车载相机为原点的坐标系；计算所述非机动车和行人相对于所述车载相机的纵向距离和横向距离；若所述纵向距离和/或所述横向距离大于其对应的所述预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警。6.根据权利要求1所述的非机动车和行人碰撞预警方法，其特征在于，所述驶车辆与所述非机动车和行人之间的距离小于预设距离阈值，则发出车辆碰撞预警，包括：利用所述感知模块获取预设数量帧连续图像中所述非机动车和行人的置信等级；若所述置信等级均大于预设阈值，且所述利用所述感知模块获取预设数量帧连续图像中所述前方车辆的置信等级；若所述置信等级均大于预设阈值，且所述前方车辆对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警。7.根据权利要求1所述的非机动车和行人碰撞预警方法，其特征在于，还包括：当发生车辆碰撞预警时，提取报警时刻前后各预设时间长度的监控视频，并存储，通过
所述监控视频对碰撞预警过程进行优化。8.一种非机动车和行人碰撞预警系统，其特征在于，包括：车载相机，其在行驶过程中，拍摄自身车辆前方的图像，获得多帧连续图像；感知模块，其分别对所述多帧图像进行检测，获得各个单帧图像中非机动车和行人的移动数据，所述移动数据包括速度、所述非机动车和行人与所述自身车辆之间的距离；预警模块，若在预设数量帧连续图像中，其判断非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被操作以执行权利要求1-7中任一所述的非机动车和行人碰撞预警方法。10.一种计算机设备，其包括处理器和存储器，存储器存储有计算机指令，其中：处理器操作计算机指令以执行权利要求1-7中任一所述的非机动车和行人碰撞预警方法。

技术总结
本申请公开了一种非机动车和行人碰撞预警方法、系统、介质及设备，属于智能车辆环境感知技术领域。该方法包括：在行驶过程中，车载相机拍摄自身车辆前方的图像，获得多帧连续图像；利用感知模块分别对多帧图像进行检测，获得各个单帧图像中非机动车和行人的移动数据；若在预设数量帧连续图像中，自身车辆和非机动车和行人对应的移动数据均满足预设条件，则发出车辆碰撞预警。本申请通过感知模块对连续多帧图像中的非车辆勿物体进行检测，能够获得准确的非车辆勿物体，并对移动数据与预设条件的比较，准确的进行是否发生碰撞的判断，从而提升碰撞预警的准确性，提升驾驶员的驾驶体验。提升驾驶员的驾驶体验。提升驾驶员的驾驶体验。


技术研发人员：魏温典 王笑非 袁曦焜 于伟平 田垒 李钰
受保护的技术使用者：魔门塔（苏州）科技有限公司
技术研发日：2021.12.30
技术公布日：2023/7/13