【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及辅助安全驾驶的环境感知，特别是涉及一种自动驾驶车辆涉水风险监测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、为了应对降雨导致的路段积水，以及车辆潜在的涉水导致的故障和损坏问题，既有研究和应用工作围绕道路积水深度、车辆涉水风险的监测等方面陆续展开。相关的监测方法包括：cnn特征提取算法、yolo目标检测算法、超声波传感器测距、雷达测距等。在现有技术中，车辆涉水检测的工作主要利用单一传感器(如毫米波雷达、超声波雷达、摄像头)，且部分传感器设置于道路侧，无法有效判断路面积水和车辆涉水风险。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种自动驾驶车辆涉水风险监测方法、系统、设备及介质，能够提高车辆对道路积水深度以及涉水风险的判别精度。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种自动驾驶车辆涉水风险监测方法，包括：
4、获取车辆前视摄像头的图像数据、车规级激光雷达的点云数据以及当前的车辆信息；所述车辆信息包括静态信息和动态信息；
5、对所述图像数据依次进行预处理、目标识别和区域分割，确定积水区域；
6、根据所述点云数据和所述积水区域进行对比，筛选出积水区域的点云数据，并计算得出最大积水深度；
7、根据所述车辆信息分别确定静止状态下的极限水位高度和当前运动状态下的安全水深，并当所述最大积水深度大于或等于所述极限水位高度及所述安全水深的数值区间时，激活预警装置进行涉水预警。
8、可选地，所述静
9、可选地，对所述图像数据依次进行预处理、目标识别和区域分割，确定积水区域，具体包括：
10、对所述图像数据依次进行压缩、灰度化、噪声过滤以及图像增强，得到预处理图像；
11、对预处理图像进行目标识别，当识别结果为存在积水时，将对应的图像保存为积水路面图像；
12、将所述积水路面图像输入区域分割模块，并当边缘轮廓像素数据的图像置信度不小于预设阈值时，判断所述边缘轮廓像素数据为合格，根据所有合格的数据划定积水区域。
13、可选地，根据所述点云数据和所述积水区域进行对比，筛选出积水区域的点云数据，并计算得出最大积水深度，具体包括：
14、将由车规级激光雷达得到的点云数据与所述积水区域的图像进行对比，筛选得到积水区域点云数据，并利用点云数据推算出激光雷达与水面、路面的距离；所述积水区域点云数据包括激光点坐标、颜色和反射强度；
15、根据所述积水区域点云数据和雷达俯仰角信息进行计算，得到积水区域深度信息集合，并从所述积水区域深度信息集合中筛选出最大积水深度，所述雷达俯仰角信息为激光雷达发送天线与水平面之间的夹角信息。
16、可选地，所述涉水报警的判断过程为：
17、利用光滑粒子法根据所述动态信息计算当前运动状态下的安全水深，并当所述最大积水深度小于所述极限水位高度及所述安全水深的数值区间时，保持车辆当前状态，当所述最大积水深度大于或等于所述极限水位高度及所述安全水深的数值区间时，激活预警装置进行涉水预警。
18、本专利技术还提供了一种自动驾驶车辆涉水风险监测系统，包括：
19、数据采集模块，通过子网关与车辆中央网关相连，用于获取车辆前视摄像头的图像数据、车规级激光雷达的点云数据以及当前的车辆信息；所述车辆信息包括静态信息和动态信息；
20、积水区域划定模块，用于对所述图像数据依次进行预处理、目标识别和区域分割，确定积水区域；
21、积水深度计算模块，用于根据所述点云数据和所述积水区域进行对比，筛选出积水区域的点云数据，并计算得出最大积水深度；
22、涉水预警模块，用于根据所述车辆信息分别确定静止状态下的极限水位高度和当前运动状态下的安全水深，并当所述最大积水深度大于或等于所述极限水位高度及所述安全水深的数值区间时，激活预警装置进行涉水预警。
23、本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据上述的自动驾驶车辆涉水风险监测方法。
24、本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的自动驾驶车辆涉水风险监测方法。
25、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
26、本专利技术公开了一种自动驾驶车辆涉水风险监测方法、系统、设备及介质，所述方法包括获取车辆前视摄像头的图像数据、车规级激光雷达的点云数据以及当前的车辆信息；对所述图像数据依次进行预处理、目标识别和区域分割，确定积水区域；根据所述点云数据和所述积水区域进行对比计算，得到最大积水深度；根据所述车辆信息分别确定当前静止状态下的极限水位高度和当前运动状态下的安全水深，并当所述最大积水深度大于或等于所述极限水位高度及所述安全水深的数值区间时，激活报警器进行涉水报警。本专利技术有助于车辆精确识别道路积水深度，以及结合车辆自身情况研判涉水的风险，适用于复杂天气与路面状况下的测量。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种自动驾驶车辆涉水风险监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆涉水风险监测方法，其特征在于，所述静态信息内置于系统，为衡量静止状态下保证车辆安全的极限水位高度；所述动态信息由系统与域控制器连接获得，包括车辆行驶速度、上升和下降坡度。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆涉水风险监测方法，其特征在于，对所述图像数据依次进行预处理、目标识别和区域分割，确定积水区域，具体包括：
4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆涉水风险监测方法，其特征在于，根据所述点云数据和所述积水区域进行对比，筛选出积水区域的点云数据，并计算得出最大积水深度，具体包括：
5.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆涉水风险监测方法，其特征在于，所述涉水报警的判断过程为：
6.一种自动驾驶车辆涉水风险监测系统，其特征在于，包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1-5中任一项所述的自动驾驶车辆涉水风险监测方法。p>
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的自动驾驶车辆涉水风险监测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆涉水风险监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆涉水风险监测方法，其特征在于，所述静态信息内置于系统，为衡量静止状态下保证车辆安全的极限水位高度；所述动态信息由系统与域控制器连接获得，包括车辆行驶速度、上升和下降坡度。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆涉水风险监测方法，其特征在于，对所述图像数据依次进行预处理、目标识别和区域分割，确定积水区域，具体包括：
4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆涉水风险监测方法，其特征在于，根据所述点云数据和所述积水区域进行对比，筛选出积水区域的点云数据，并...
【专利技术属性】
技术研发人员：何赏璐，杜德恒，李骏，蒲侣茹，刘鲁腾，张楠，黄圳，李雨桐，张伟斌，叶茂，赖元文，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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