一种智能行车安全装置及其实现方法与流程

本发明涉及智能交通领域，尤其是一种智能行车安全装置及其实现方法。

背景技术：

高速公路上的车速度快，易发生追尾事故，造成驾驶员生命财产损失。高速公路上容易出现追尾碰撞事故隐患的情况包括：

a、前车因突然发生故障、爆胎事故等原因而导致的急刹、急停的情况。此时后车若刹车不及，就会发生追尾，甚至造成多车连环碰撞。

b、前方道路出现不良状况，包括道路施工、出现事故导致车道变窄的情况，使得车辆需减速排队通过的情况。此时后车驾驶员如果注意力不集中，不能提前预判进行刹车，也容易造成追尾事故。

目前比较常用的方法是车辆配有自动防碰撞装置，这种装置能有效地防止车辆自身追尾前车。但是，现有防撞安全装置的成本较高，不能要求道路上所有车辆都安装此装置。此外，如果驾驶员来不及打开紧急双闪灯，后车将得不到充分的提示，也很有可能避免不了被追尾的情况。

综上所述，现有的防撞安全装置主要有两个缺点：

1、只有在非常接近碰撞时，才能产生作用，不能预判前车状况让驾驶员参考来平稳刹车，无法降低追尾的风险。

2、不能给予后车提醒，无法降低被追尾的风险。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种能同时防止追尾和被追尾，安全质量有保证的智能行车安全装置。

本发明的目的在于：提供一种同时防止追尾和被追尾，安全质量有保证的智能行车安全装置的实现方法。

本发明所采取的技术方案是：

一种智能行车安全装置，包括：

车顶摄像头，用于采集车辆前方路况图像；

车尾摄像头，用于采集车辆后方路况图像；

图像分析模块，用于对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行图像分析，其中，图像分析包括但不限于分类、预处理和模型匹配；

安全分析模块，用于根据图像分析的结果以及车辆行驶路段的实时路况信息进行安全级别判断，其中，安全级别包括紧急级别、预警级别和普通级别；

云端服务器，用于与安全分析模块进行通信，将车辆行驶路段的实时路况信息发送给安全分析模块，并存储安全级别判断的结果；

车辆控制模块，用于根据安全分析模块的判断结果向车辆发出相应的控制指令，以进行安全提醒：若为紧急级别，则同时发出驾驶员提醒控制指令和后车提醒控制指令；若为预警级别，则发出驾驶员提醒控制指令；若为普通级别，则不发出控制指令；

驾驶员提醒器件，用于根据驾驶员提醒控制指令提醒驾驶员；

后车提醒器件，用于根据后车提醒控制指令提醒后车；

所述车顶摄像头的输出端和车尾摄像头的输出端均与图像分析模块的输入端连接，所述图像分析模块的输出端与安全分析模块的输入端连接，所述安全分析模块的输出端与车辆控制模块的输入端连接，所述安全分析模块还与云端服务器连接，所述车辆控制模块的输出端分别与驾驶员提醒器件的输入端以及后车提醒器件的输入端连接。

进一步，所述图像分析模块包括：

分类单元，用于对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行分类，以将车辆前方路况图像送给前方图像预处理单元或将车辆后方路况图像送给后方图像预处理单元；

前方图像预处理单元，用于对车辆前方路况图像进行预处理；

后方图像预处理单元，用于对车辆后方路况图像进行预处理；

前方模型匹配单元，用于将预处理后的车辆前方路况图像与预设的模型进行前方匹配，以划分出路面数据、前车数据和路标数据；

前方分析单元，用于根据路面数据、前车数据和路标数据分析车辆前方的路况和环境信息；

后方模型匹配单元，用于将预处理后的车辆后方路况图像与预设的模型进行后方匹配；

后车分析单元，用于根据后方模型匹配单元的匹配结果进行后车分析，所述后车分析包括但不限于分析后方车辆的车距及车距变化和分析后方车辆的类型；

所述分类单元的输入端分别与车顶摄像头的输出端和车尾摄像头的输出端连接，所述分类单元的输出端分别与前方图像预处理单元的输入端以及后方图像预处理单元的输入端连接，所述前方图像预处理单元的输出端通过前方模型匹配单元进而与前方分析单元的输入端连接，所述后方图像预处理单元的输出端通过后方模型匹配单元进而与后车分析单元的输入端连接，所述前方分析单元的输出端以及后车分析单元的输出端均与安全分析模块的输入端连接。

进一步，所述前方分析单元包括：

道况分析子单元，用于根据路面数据进行道况分析，所述道况分析包括但不限于分析前方道路车辆密度，分析前方车辆的排列顺序和走向，分析前方车辆是否有亮紧急灯或刹车灯以及分析是否有大量沿同一方向的转向灯；

前车分析子单元，用于根据前车数据进行前车分析，所述前车分析包括但不限于分析前车的车辆类型、车距变化和紧急灯的开启状况；

路标分析子单元，用于根据路标数据进行路标分析，所述路边分析包括但不限于分析前方是否有路障、分析前方道路是否变窄、分析前方道路是否有施工情况以及分析离前方状况路段的距离；

所述道况分析子单元的输入端、前车分析子单元的输入端以及路标分析子单元的输入端均与前方模型匹配单元的输出端连接，所述道况分析子单元的输出端、前车分析子单元的输出端以及路标分析子单元的输出端均与安全分析模块的输入端连接。

进一步，所述云端服务器包括公共交通信息接口单元、第三方地图接口单元、车辆信息数据库、交通信息整合单元和信息发布单元，所述公共交通信息接口单元的输出端、第三方地图接口单元的输出端和车辆信息数据库的输出端均与交通信息整合单元的输入端连接，所述交通信息整合单元的输出端与信息发布单元的输入端连接，所述信息发布单元还与安全分析模块连接。

进一步，所述驾驶员提醒器件包括仪表图像提示单元、中控大屏图像提示单元和车内语音提示单元，所述仪表图像提示单元的输入端、中控大屏图像提示单元的输入端和车内语音提示单元的输入端均与车辆控制模块的输出端连接。

进一步，所述后车提醒器件包括紧急双闪灯、喇叭和车尾LED阵列，所述紧急双闪灯的输入端、喇叭的输入端和车尾LED阵列的输入端均与车辆控制模块的输出端连接。

本发明所采取的另一技术方案是：

一种智能行车安全装置的实现方法，包括以下步骤：

通过车顶摄像头采集车辆前方路况图像；

通过车尾摄像头采集车辆后方路况图像；

对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行图像分析，其中，图像分析包括但不限于分类、预处理和模型匹配；

根据图像分析的结果以及云端服务器发送过来的车辆行驶路段的实时路况信息进行安全级别判断，其中，安全级别包括紧急级别、预警级别和普通级别；

将安全级别判断的结果上传给云端服务器进行存储；

车辆控制模块根据安全级别判断的结果向车辆发出相应的控制指令，以进行安全提醒：若为紧急级别，则同时发出驾驶员提醒控制指令和后车提醒控制指令；若为预警级别，则发出驾驶员提醒控制指令；若为普通级别，则不发出控制指令；

驾驶员提醒器件根据车辆控制模块的驾驶员提醒控制指令提醒驾驶员；

后车提醒器件根据车辆控制模块的后车提醒控制指令提醒后车。

进一步，所述对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行图像分析这一步骤，其包括：

对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行分类，以将车辆前方路况图像送给前方图像预处理单元或将车辆后方路况图像送给后方图像预处理单元；

通过前方图像预处理单元对车辆前方路况图像进行预处理；

将预处理后的车辆前方路况图像与预设的模型进行前方匹配，以划分出路面数据、前车数据和路标数据；

根据路面数据、前车数据和路标数据分析车辆前方的路况和环境信息；

通过后方图像预处理单元对车辆后方路况图像进行预处理；

将预处理后的车辆后方路况图像与预设的模型进行后方匹配；

根据后方匹配的结果进行后车分析，所述后车分析包括但不限于分析后方车辆的车距及车距变化和分析后方车辆的类型。

进一步，所述根据路面数据、前车数据和路标数据分析车辆前方的路况和环境信息这一步骤，其包括：

根据路面数据进行道况分析，所述道况分析包括但不限于分析前方道路车辆密度，分析前方车辆的排列顺序和走向，分析前方车辆是否有亮紧急灯或刹车灯以及分析是否有大量沿同一方向的转向灯；

根据前车数据进行前车分析，所述前车分析包括但不限于分析前车的车辆类型、车距变化和紧急灯的开启状况；

根据路标数据进行路标分析，所述路边分析包括但不限于分析前方是否有路障、分析前方道路是否变窄、分析前方道路是否有施工情况以及分析离前方状况路段的距离。

进一步，所述根据图像分析的结果以及云端服务器发送过来的车辆行驶路段的实时路况信息进行安全级别判断这一步骤，其包括：

根据图像分析的结果分别获取道路状况、前车状况、路标状况和后车状况这四个类别的分值，其中，道路状况类别的分值S₁由其子项的分值加权得出，道路状况的子项包括但不限于路面密度、车流平顺度、平均车速、双闪灯出现密度、刹车灯出现密度和转向灯一致性；前车状况的分值S₂由其子项的分值加权得出，前车状况的子项包括但不限于前车类型、前车距离、前车速度和前车紧急灯的开启状况；路标状况的分值S₃由其子项的分值加权得出，路标状况的子项包括但不限于是否有施工标志、是否有道路变道标志、是否有路障标志和状况发生距离；后车状况的分值S₄由其子项的分值加权得出，后车状况的子项包括但不限于后车类型、后车距离和后车速度；

从云端服务器获取云端状况这个类别的分值S₅；

根据S₁、S₂、S₃、S₄和S₅计算最终的安全评分S，所述最终的安全评分S的计算公式为：S=S₁f₁+S₂f₂+S₃f₃+S₄f₄+S₅f₅，其中，f₁、f₂、f₃、f₄和f₅分别为S₁、S₂、S₃、S₄和S₅的权重；

根据最终的安全评分S判断车辆的安全级别。

本发明的装置的有益效果是：包括车顶摄像头、车尾摄像头、图像分析模块、安全分析模块、云端服务器、车辆控制模块、驾驶员提醒器件和后车提醒器件，集组合摄像技术、图像分析技术、安全分析技术、云端技术、车辆控制技术和前后车警示技术于一身，既能通过车顶摄像头、图像分析模块、安全分析模块和车辆控制模块的配合预判前车状况让驾驶员参考来降低追尾的风险，又能通过后车提醒器件警示后车来避免被追尾，提供了全方位的防碰撞服务，保证了行车的安全质量。

本发明的方法的有益效果是：集组合摄像技术、图像分析技术、安全分析技术、云端技术、车辆控制技术和前后车警示技术于一身，既能通过车顶摄像头、图像分析技术、安全分析技术和车辆控制模块的配合预判前车状况让驾驶员参考来降低追尾的风险，又能通过后车提醒器件警示后车来避免被追尾，提供了全方位的防碰撞服务，保证了行车的安全质量。

附图说明

图1为本发明一种智能行车安全装置的整体结构框图；

图2为本发明图像分析模块的结构框图；

图3为本发明云端服务器的结构框图；

图4为后车提醒器件的结构示意图。

具体实施方式

参照图1，一种智能行车安全装置，包括：

车顶摄像头，用于采集车辆前方路况图像；

车尾摄像头，用于采集车辆后方路况图像；

图像分析模块，用于对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行图像分析，其中，图像分析包括但不限于分类、预处理和模型匹配；

安全分析模块，用于根据图像分析的结果以及车辆行驶路段的实时路况信息进行安全级别判断，其中，安全级别包括紧急级别、预警级别和普通级别；

云端服务器，用于与安全分析模块进行通信，将车辆行驶路段的实时路况信息发送给安全分析模块，并存储安全级别判断的结果；

车辆控制模块，用于根据安全分析模块的判断结果向车辆发出相应的控制指令，以进行安全提醒：若为紧急级别，则同时发出驾驶员提醒控制指令和后车提醒控制指令；若为预警级别，则发出驾驶员提醒控制指令；若为普通级别，则不发出控制指令；

驾驶员提醒器件，用于根据驾驶员提醒控制指令提醒驾驶员；

后车提醒器件，用于根据后车提醒控制指令提醒后车；

所述车顶摄像头的输出端和车尾摄像头的输出端均与图像分析模块的输入端连接，所述图像分析模块的输出端与安全分析模块的输入端连接，所述安全分析模块的输出端与车辆控制模块的输入端连接，所述安全分析模块还与云端服务器连接，所述车辆控制模块的输出端分别与驾驶员提醒器件的输入端以及后车提醒器件的输入端连接。

参照图2，进一步作为优选的实施方式，所述图像分析模块包括：

分类单元，用于对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行分类，以将车辆前方路况图像送给前方图像预处理单元或将车辆后方路况图像送给后方图像预处理单元；

前方图像预处理单元，用于对车辆前方路况图像进行预处理；

后方图像预处理单元，用于对车辆后方路况图像进行预处理；

前方模型匹配单元，用于将预处理后的车辆前方路况图像与预设的模型进行前方匹配，以划分出路面数据、前车数据和路标数据；

前方分析单元，用于根据路面数据、前车数据和路标数据分析车辆前方的路况和环境信息；

后方模型匹配单元，用于将预处理后的车辆后方路况图像与预设的模型进行后方匹配；

后车分析单元，用于根据后方模型匹配单元的匹配结果进行后车分析，所述后车分析包括但不限于分析后方车辆的车距及车距变化和分析后方车辆的类型；

所述分类单元的输入端分别与车顶摄像头的输出端和车尾摄像头的输出端连接，所述分类单元的输出端分别与前方图像预处理单元的输入端以及后方图像预处理单元的输入端连接，所述前方图像预处理单元的输出端通过前方模型匹配单元进而与前方分析单元的输入端连接，所述后方图像预处理单元的输出端通过后方模型匹配单元进而与后车分析单元的输入端连接，所述前方分析单元的输出端以及后车分析单元的输出端均与安全分析模块的输入端连接。

参照图2，进一步作为优选的实施方式，所述前方分析单元包括：

道况分析子单元，用于根据路面数据进行道况分析，所述道况分析包括但不限于分析前方道路车辆密度，分析前方车辆的排列顺序和走向，分析前方车辆是否有亮紧急灯或刹车灯以及分析是否有大量沿同一方向的转向灯；

前车分析子单元，用于根据前车数据进行前车分析，所述前车分析包括但不限于分析前车的车辆类型、车距变化和紧急灯的开启状况；

路标分析子单元，用于根据路标数据进行路标分析，所述路边分析包括但不限于分析前方是否有路障、分析前方道路是否变窄、分析前方道路是否有施工情况以及分析离前方状况路段的距离；

所述道况分析子单元的输入端、前车分析子单元的输入端以及路标分析子单元的输入端均与前方模型匹配单元的输出端连接，所述道况分析子单元的输出端、前车分析子单元的输出端以及路标分析子单元的输出端均与安全分析模块的输入端连接。

参照图3，进一步作为优选的实施方式，所述云端服务器包括公共交通信息接口单元、第三方地图接口单元、车辆信息数据库、交通信息整合单元和信息发布单元，所述公共交通信息接口单元的输出端、第三方地图接口单元的输出端和车辆信息数据库的输出端均与交通信息整合单元的输入端连接，所述交通信息整合单元的输出端与信息发布单元的输入端连接，所述信息发布单元还与安全分析模块连接。

进一步作为优选的实施方式，所述驾驶员提醒器件包括仪表图像提示单元、中控大屏图像提示单元和车内语音提示单元，所述仪表图像提示单元的输入端、中控大屏图像提示单元的输入端和车内语音提示单元的输入端均与车辆控制模块的输出端连接。

进一步作为优选的实施方式，所述后车提醒器件包括紧急双闪灯、喇叭和车尾LED阵列，所述紧急双闪灯的输入端、喇叭的输入端和车尾LED阵列的输入端均与车辆控制模块的输出端连接。

参照图1，一种智能行车安全装置的实现方法，包括以下步骤：

通过车顶摄像头采集车辆前方路况图像；

通过车尾摄像头采集车辆后方路况图像；

对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行图像分析，其中，图像分析包括但不限于分类、预处理和模型匹配；

根据图像分析的结果以及云端服务器发送过来的车辆行驶路段的实时路况信息进行安全级别判断，其中，安全级别包括紧急级别、预警级别和普通级别；

将安全级别判断的结果上传给云端服务器进行存储；

车辆控制模块根据安全级别判断的结果向车辆发出相应的控制指令，以进行安全提醒：若为紧急级别，则同时发出驾驶员提醒控制指令和后车提醒控制指令；若为预警级别，则发出驾驶员提醒控制指令；若为普通级别，则不发出控制指令；

驾驶员提醒器件根据车辆控制模块的驾驶员提醒控制指令提醒驾驶员；

后车提醒器件根据车辆控制模块的后车提醒控制指令提醒后车。

进一步作为优选的实施方式，所述对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行图像分析这一步骤，其包括：

对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行分类，以将车辆前方路况图像送给前方图像预处理单元或将车辆后方路况图像送给后方图像预处理单元；

通过前方图像预处理单元对车辆前方路况图像进行预处理；

将预处理后的车辆前方路况图像与预设的模型进行前方匹配，以划分出路面数据、前车数据和路标数据；

根据路面数据、前车数据和路标数据分析车辆前方的路况和环境信息；

通过后方图像预处理单元对车辆后方路况图像进行预处理；

将预处理后的车辆后方路况图像与预设的模型进行后方匹配；

根据后方匹配的结果进行后车分析，所述后车分析包括但不限于分析后方车辆的车距及车距变化和分析后方车辆的类型。

进一步作为优选的实施方式，所述根据路面数据、前车数据和路标数据分析车辆前方的路况和环境信息这一步骤，其包括：

根据路面数据进行道况分析，所述道况分析包括但不限于分析前方道路车辆密度，分析前方车辆的排列顺序和走向，分析前方车辆是否有亮紧急灯或刹车灯以及分析是否有大量沿同一方向的转向灯；

根据前车数据进行前车分析，所述前车分析包括但不限于分析前车的车辆类型、车距变化和紧急灯的开启状况；

根据路标数据进行路标分析，所述路边分析包括但不限于分析前方是否有路障、分析前方道路是否变窄、分析前方道路是否有施工情况以及分析离前方状况路段的距离。

进一步作为优选的实施方式，所述根据图像分析的结果以及云端服务器发送过来的车辆行驶路段的实时路况信息进行安全级别判断这一步骤，其包括：

根据图像分析的结果分别获取道路状况、前车状况、路标状况和后车状况这四个类别的分值，其中，道路状况类别的分值S₁由其子项的分值加权得出，道路状况的子项包括但不限于路面密度、车流平顺度、平均车速、双闪灯出现密度、刹车灯出现密度和转向灯一致性；前车状况的分值S₂由其子项的分值加权得出，前车状况的子项包括但不限于前车类型、前车距离、前车速度和前车紧急灯的开启状况；路标状况的分值S₃由其子项的分值加权得出，路标状况的子项包括但不限于是否有施工标志、是否有道路变道标志、是否有路障标志和状况发生距离；后车状况的分值S₄由其子项的分值加权得出，后车状况的子项包括但不限于后车类型、后车距离和后车速度；

从云端服务器获取云端状况这个类别的分值S₅；

根据S₁、S₂、S₃、S₄和S₅计算最终的安全评分S，所述最终的安全评分S的计算公式为：S=S₁f₁+S₂f₂+S₃f₃+S₄f₄+S₅f₅，其中，f₁、f₂、f₃、f₄和f₅分别为S₁、S₂、S₃、S₄和S₅的权重；

根据最终的安全评分S判断车辆的安全级别。

下面结合说明书附图和具体实施例对本发明做进一步解释和说明。

实施例一

参照图1-4，本发明的第一实施例：

针对现有技术无法同时防止追尾和被追尾的问题，本发明提出了一种全新的智能行车安全装置及其实现方法。如图1所示，本发明的智能行车安全装置主要包括八部分：车顶摄像头、车尾摄像头、图像分析模块、安全分析模块、云端服务器、车辆控制模块、驾驶员提醒器件和后车提醒器件。

本发明采用了由车顶摄像头和车尾摄像头组成的组合摄像头负责前方路况图像的采集和后方路况图像的采集。其中，车顶摄像头负责采集车辆前方路况图像，与普通的行车记录仪摄像头相比，车顶摄像头可以向上升高以及调整平面角度，所以其在采集高度和广度上均有优势，不止能采集到前车的情况，还能采集到更加完整的前方一段路的路况，方便了后续的分析过程。后方摄像头负责采集车辆后方路况图像（主要是后方车辆的距离和行驶状况），以供分析模块判断后方的追尾风险。

本发明的组合摄像头收集到的图像信息，均交给独立的图像分析模块进行处理。图像分析模块，首先通过分类单元进行分类，将采集的图像传输至前方图像预处理单元或后方图像预处理单元，以通过预处理单元进行滤波和去噪等预处理。接着，模型匹配单元将预处理后的车辆前方路况图像或车辆后方路况图像与预置的模型进行前方或后方匹配。车辆前方路况图像，可以通过前方模型匹配单元匹配和划分为路面数据、前车数据和路标数据。其中，通过路面数据可以分析前方道路车辆密度，前方车辆排列顺序和走向，前方车辆是否有亮紧急灯或刹车灯，是否有大量沿同一方向的转向灯。而通过前车数据，可以分析出前车的车辆类型、车距变化和紧急灯的开启状况等。通过路标数据，可以分析出前方是否有路障、道路是否变窄、前方道路是否施工情况，以及离前方状况路段（如车祸路段、塌方路段等）的距离。而对于后方图像来说，图像分析模块主要分析后方车辆车距及车距变化，后方车辆类型等。

本发明的图像分析信息及结果，会集合到安全分析模块进行安全分析和判断预警。安全分析模块会结合图像分析的结果以及云端服务器的实时交通信息，做出安全级别的判断。其中，安全级别包括紧急级别、预警级别和普通级别。在紧急级别的情况下，安全分析模块将会通过车辆控制模块，发出驾驶员预警控制指令和车外预警提示控制指令。而预警级别，则只会发出驾驶员预警控制指令。普通级别，即车辆正处于安全状态，车辆控制模块将不会发出预警控制指令。

本发明的安全分析模块还会通过移动网络连接云端服务器，获取当前行驶路段的实时路况信息，如施工状况、车道设置、车流状况、事故情况等，辅助进行安全级别的判断。此外，安全分析模块还会将安全分析模块分析出的环境参数和安全等级判断结果等数据，上传给云端服务器进行存储。

本发明的安全分析模块攻击评分来评估行驶的安全等级，而评分的分值主要来自五大类别：道路状况、前车状况、路标状况、后车状况和云端状况。这五大类别还可分为各个子项，分别有：

道路状况类别的子项包括而不限于路面密度、车流平顺度、平均车速、双闪灯出现密度、刹车灯出现密度和转向灯一致性。本发明利用所收集图像中前方车辆是否有集体打转向灯（即转向灯一致性），判断前方是否因存在路障或意外而需要减速并线。

前车状况类别的子项包括而不限于前车类型（如小客车、大客车、货车或特种车）、前车距离、前车速度、前车紧急灯的开启状况。本发明利用所收集图像中前方车辆的警示灯（即前车紧急灯）状况，判断前方是否存在突发情况。

路标状况类别的子项包括而不限于是否有施工标志、是否有道路变道标志、是否有路障标志以及状况（如车祸、塌方等情况）的发生距离。

后车状况类别的子项包括而不限于后车类型（如小客车、大客车、货车或特种车）、后车距离和后车速度。

云端状况类别的分值则由云端服务器提供。

这5大类别的每个类别的子项分值通过加权相加，得出每个类别的分值。而各类别的分值通过加权相加，得出最终的行驶安全得分，最终的行驶安全得分S的计算公式为：S=S₁f₁+S₂f₂+S₃f₃+S₄f₄+S₅f₅。

如图3所示，本发明的云端服务器所能提供的交通数据，来源包括公共交通数据、第三方地图数据和由各种车辆终端分享并存储于车辆信息数据库的数据。其中，公共交通数据，来自于交通相关部门的权威信息，信息可靠。第三方地图数据可以通过大量导航的信息，提供实时车流路况。车辆终端分享的数据，提供实时、直观的路面数据。最终云端服务器的信息整合单元，将这三者的信息整合后，通过信息发布单元，发布到车辆终端的安全分析模块，供安全分析模块进行安全等级判断使用。

本发明的车辆控制模块，可以通过CAN总线信号，按照安全分析模块的判断结果，向车辆的各功能模块发出控制指令，实现安全提醒的功能。

本发明的驾驶员提醒器件，包括仪表图像提示单元、中控大屏图像提示单元和车内语音提示单元。驾驶员提醒，按级别可分为一般提醒和紧急提醒。在一般提醒状态下，仪表图像显示明显的提示图标并加上简单的提醒内容，而中控大屏则显示较为详尽的提醒内容和驾驶操作提示，车内语音提示则以说明风格为主。在紧急提醒状态下，仪表、中控大屏展现为紧急的图像风格，而车内语音提醒则转变为命令风格。

如图4所示，本发明的后车提醒器件，包括紧急双闪灯、喇叭和车尾LED阵列。出现紧急状况时，紧急灯开启、车后喇叭发出提醒声音及车尾LED阵列出现警示语。

与现有技术相比，本发明有以下优点：

ａ、本发明兼顾了驾驶员预警和车外预警的功能，能同时防止追尾和被追尾的风险。

ｂ、使用了组合摄像头的方案，车顶摄像头除了采集前车图像外还可以采集前方道路的状况，而车后摄像头则可监控后车的情况，从而能采集更加完整的车外状况。

ｃ、使用了云端技术来辅助安全分析，能获取更丰富的道路和环境信息，可以提高和增加安全等级的判断精度。

ｄ、利用了丰富的安全提醒器件来增强警示的效果，提高了安全性，也免除了驾驶员做出这类警示操作的动作和时间。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。