本申請涉及智能預警，特別是涉及一種哨兵模式靈敏度的調節(jié)方法及裝置。

背景技術：

1、智能汽車的哨兵模式是一種重要的安全防護功能，可以在車輛停放時監(jiān)控周圍環(huán)境，并在發(fā)生異常情況時發(fā)出警報或記錄事件。傳統(tǒng)的哨兵模式需要用戶手動設置靈敏度，例如低、中、高三種級別，然而，這種手動設置方式無法適應不同的環(huán)境:不同的環(huán)境噪聲水平、光照條件、人員流動情況等因素都會影響哨兵模式的觸發(fā)，手動設置的靈敏度無法適應這些變化，容易造成誤報或漏報問題。

技術實現思路

1、為此，本發(fā)明提供了一種哨兵模式靈敏度的調節(jié)方法及裝置，以解決現有技術中手動設置的靈敏度，容易造成的誤報或漏報問題。。

2、第一方面，提供了一種哨兵模式靈敏度的調節(jié)方法，所述方法包括：

3、每獲取感知數據；所述感知數據包括噪聲數據、光照數據、環(huán)境圖像數據和車流量數據；

4、依據所述感知數據得到目標權重；所述目標權重包括噪聲目標權重、光照目標權重、碰撞目標權重和車流量目標權重；

5、依據所述感知數據和所述目標權重得到目標安全等級；

6、依據所述目標安全等級調整哨兵模式的靈敏度。

7、進一步地，所述依據所述感知數據得到目標權重，包括：

8、依據所述感知數據通過模糊預處理得到初始權重；所述初始權重包括噪聲初始權重、光照初始權重、碰撞初始權重和車流量初始權重；

9、將所述初始權重進行歸一化處理得到所述目標權重。

10、進一步地，所述模糊預處理，包括：

11、依據所述噪聲數據和預設噪聲映射表得到噪聲權重；依據所述光照數據和預設光照映射表得到光照權重；依據所述環(huán)境圖像數據通過現有目標檢測和運動分析算法得到碰撞系數，依據所述碰撞系數和預設系數映射表得到碰撞權重；依據所述車流量數據和預設流量映射表得到車流量權重；

12、依據預處理算法調整所述噪聲權重、光照權重、碰撞權重或車流量權重得到所述初始權重。

13、進一步地，所述預處理算法，包括：當前時間點處于預設夜間時間范圍時采用夜間預處理；所述夜間預處理包括：若所述噪聲數據中噪聲值大于預設噪聲值，且所述光照數據中第一光照強度值小于第一預設光照強度，則依據所述噪聲值調整所述噪聲權重得到噪聲初始權重，依據所述第一光照強度值調整所述光照權重得到光照初始權重；

14、當前時間點處于預設白天時間范圍時采用白天預處理；所述白天預處理包括：若所述光照數據中第二光照強度值大于第二預設光照強度，則依據所述第二光照強度值調整所述碰撞權重得到初始碰撞權重，且依據所述第二光照強度值調整所述車流量權重得到初始車流量權重；

15、當所述碰撞系數大于預設碰撞系數時采用碰撞危險預處理；所述碰撞危險預處理包括：依據所述碰撞系數調整所述碰撞權重、所述光照權重和所述噪聲權重；

16、其中，所述碰撞危險預處理的預處理優(yōu)先級高于所述夜間預處理和所述白天預處理。

17、進一步地，所述將所述初始權重進行歸一化處理得到所述目標權重，包括：

18、通過權重歸一化公式得到所述目標權重，所述權重歸一化公式為：

19、wi_n＝wi/(wn+wl+wo+wc)；

20、其中，wi_n為i目標權重，i∈{n,l,o,c}，其中n表征噪聲，l表征光照，o表征碰撞，c表征車流量；wi為初始i權重；wn為初始噪聲權重；wl為初始光照權重；wo為初始碰撞權重；wc為初始車流量權重。

21、進一步地，所述依據所述感知數據和所述目標權重得到目標安全等級，包括：

22、依據所述安全等級公式得到目標安全等級，所述安全等級公式為：

23、s＝wn_n×dn+wl_n×dl+wo_n×do+wc_n×dc；

24、其中，s為目標安全等級；wn_n為噪聲目標權重；dn為依據噪聲數據得到的噪聲隸屬度；wl_n為光照目標權重；dl為依據光照數據得到的光照隸屬度；wo_n為碰撞目標權重；do為依據環(huán)境圖像數據得到的碰撞隸屬度；wc_n為車流量目標權重；dc為依據車流量數據得到的車流量隸屬度。

25、進一步地，所述依據所述目標安全等級調整哨兵模式的靈敏度，包括：

26、依據所述目標安全等級通過預設靈敏度映射表得到目標靈敏度；

27、將所述哨兵模式的靈敏度調整為所述目標靈敏度。

28、進一步地，所述方法還包括：

29、在車輛的顯示屏幕上實時顯示所述目標靈敏度并將所述目標靈敏度發(fā)送給預設聯系人。

30、進一步地，所述方法還包括：

31、接收到所述預設聯系人發(fā)送的調整指令后，依據所述調整指令更改所述哨兵模式的靈敏度。

32、第二方面，提供了一種哨兵模式靈敏度的調節(jié)裝置，所述裝置包括：

33、獲取模塊，用于獲取感知數據；所述感知數據包括噪聲數據、光照數據、環(huán)境圖像數據和車流量數據；

34、權重模塊，用于依據所述感知數據得到目標權重；所述目標權重包括噪聲目標權重、光照目標權重、碰撞目標權重和車流量目標權重；

35、安全等級模塊，用于依據所述感知數據和所述目標權重得到目標安全等級；

36、調整模塊，用于依據所述目標安全等級調整哨兵模式的靈敏度。

37、本發(fā)明采用以上技術方案，至少具備以下有益效果：

38、提供了一種哨兵模式靈敏度的調節(jié)方法及裝置，獲取噪聲數據、光照數據、環(huán)境圖像數據和車流量數據，依據噪聲數據、光照數據、環(huán)境圖像數據和車流量數據得到對應的噪聲目標權重、光照目標權重、碰撞目標權重和車流量目標權重，依據噪聲目標權重、光照目標權重、碰撞目標權重和車流量目標權重得到目標安全等級，依據目標安全等級調整哨兵模式的靈敏度；本申請通過分析環(huán)境因素，動態(tài)調整各個因素對靈敏度的影響權重，從而更精準地控制哨兵模式的觸發(fā)，有效減少警報的誤報或漏報，使用戶體驗更佳。

39、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本申請。

技術特征：

1.一種哨兵模式靈敏度的調節(jié)方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的調節(jié)方法，其特征在于，所述依據所述感知數據得到目標權重，包括：

3.根據權利要求2所述的調節(jié)方法，其特征在于，所述模糊預處理，包括：

4.根據權利要求3所述的調節(jié)方法，其特征在于，所述預處理算法，包括：

5.根據權利要求4所述的調節(jié)方法，其特征在于，所述將所述初始權重進行歸一化處理得到所述目標權重，包括：

6.根據權利要求1所述的調節(jié)方法，其特征在于，所述依據所述感知數據和所述目標權重得到目標安全等級，包括：

7.根據權利要求1所述的調節(jié)方法，其特征在于，所述依據所述目標安全等級調整哨兵模式的靈敏度，包括：

8.根據權利要求7所述的調節(jié)方法，其特征在于，所述方法還包括：

9.根據權利要求8所述的調節(jié)方法，其特征在于，所述方法還包括：

10.一種哨兵模式靈敏度的調節(jié)裝置，其特征在于，所述裝置包括：

技術總結
本申請涉及一種哨兵模式靈敏度的調節(jié)方法及裝置，屬于智能預警技術領域，調節(jié)方法包括：獲取噪聲數據、光照數據、環(huán)境圖像數據和車流量數據，依據噪聲數據、光照數據、環(huán)境圖像數據和車流量數據得到對應的噪聲目標權重、光照目標權重、碰撞目標權重和車流量目標權重，依據噪聲目標權重、光照目標權重、碰撞目標權重和車流量目標權重得到目標安全等級，依據目標安全等級調整哨兵模式的靈敏度；本申請通過分析環(huán)境因素，動態(tài)調整各個因素對靈敏度的影響權重，從而更精準地控制哨兵模式的觸發(fā)，有效減少警報的誤報或漏報，使用戶體驗更佳。

技術研發(fā)人員：吳崢睿,李天輝,羅覃月,張紫薇
受保護的技術使用者：上汽通用五菱汽車股份有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/15