本技術(shù)涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的，尤其是涉及基于led摩托車燈的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著城市交通發(fā)展，摩托車作為一種靈活的交通工具被廣泛使用。由于其機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、體積小，在復(fù)雜路況下更容易發(fā)生意外。特別是在夜間或惡劣天氣條件下，摩托車的行車安全問題尤為突出。

2、目前市面上的摩托車led照明系統(tǒng)主要采用固定亮度和固定照射角度的設(shè)計(jì)方案。這些系統(tǒng)通過光強(qiáng)傳感器檢測環(huán)境光線變化，自動(dòng)調(diào)節(jié)led燈的亮度，或通過轉(zhuǎn)向傳感器調(diào)整照射角度，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)的照明功能。

3、然而，現(xiàn)有的led照明系統(tǒng)僅能被動(dòng)響應(yīng)環(huán)境變化，在緊急情況下，這種滯后的響應(yīng)機(jī)制難以及時(shí)提醒騎行者采取防范措施，容易導(dǎo)致事故發(fā)生；對(duì)此情況有待進(jìn)一步改善。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有的led照明系統(tǒng)難以及時(shí)提醒騎行者采取防范措施，容易導(dǎo)致事故發(fā)生的問題，本技術(shù)提供基于led摩托車燈的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，采用如下的技術(shù)方案：

2、第一方面，本技術(shù)提供一種基于led摩托車燈的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，包括如下步驟：

3、采集騎行的速度變化和傾斜角度，得到實(shí)時(shí)騎行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

4、對(duì)所述實(shí)時(shí)騎行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，得到騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果；

5、基于所述騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，確定預(yù)警等級(jí)，并根據(jù)所述預(yù)警等級(jí)觸發(fā)相應(yīng)的led燈預(yù)警響應(yīng)和聲音預(yù)警提示。

6、通過采用上述技術(shù)方案，為了提高摩托車夜間行駛安全性，需要對(duì)潛在危險(xiǎn)進(jìn)行及時(shí)預(yù)警；本技術(shù)首先采集騎行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括速度變化趨勢和車身傾斜角度；然后利用預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為量化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果；最后根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的緊迫程度，觸發(fā)不同強(qiáng)度的led燈光預(yù)警和聲音提示；通過led燈的變化直觀地反映風(fēng)險(xiǎn)程度，避免了傳統(tǒng)被動(dòng)預(yù)警的滯后性，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的智能化和人性化。

7、可選的，對(duì)所述實(shí)時(shí)騎行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，得到騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，具體包括如下步驟：

8、采集實(shí)時(shí)道路環(huán)境信息，基于所述實(shí)時(shí)道路環(huán)境信息和所述實(shí)時(shí)騎行狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合，得到綜合狀態(tài)信息；

9、根據(jù)所述綜合狀態(tài)信息，計(jì)算得出初始風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值；

10、對(duì)所述綜合狀態(tài)信息進(jìn)行預(yù)處理，基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，利用預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析；

11、根據(jù)模型分析結(jié)果和所述初始風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值，計(jì)算得出所述騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。

12、通過采用上述技術(shù)方案，由于摩托車騎行安全受多種因素綜合影響，僅依靠單一的速度和傾斜角度數(shù)據(jù)難以準(zhǔn)確評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)程度；例如，在雨天路滑時(shí)，即使是相對(duì)溫和的騎行狀態(tài)也可能存在較大風(fēng)險(xiǎn)；而在道路擁堵時(shí)，頻繁的加減速可能導(dǎo)致判斷失誤；本技術(shù)首先通過傳感器采集道路環(huán)境信息，與騎行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行多源融合，形成全面的綜合狀態(tài)信息，快速計(jì)算初始風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值；然后對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，輸入預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析；最后將模型分析結(jié)果與初始評(píng)估值進(jìn)行加權(quán)整合，得出更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果；既保證了評(píng)估的實(shí)時(shí)性，又提高了評(píng)估的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的智能化和精確化。

13、可選的，利用預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析，具體包括如下步驟：

14、對(duì)所述實(shí)時(shí)道路環(huán)境信息進(jìn)行目標(biāo)檢測，得到障礙物特征數(shù)據(jù)；

15、基于所述障礙物特征數(shù)據(jù)，計(jì)算碰撞風(fēng)險(xiǎn)概率；

16、將所述碰撞風(fēng)險(xiǎn)概率與所述初始風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得出所述騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。

17、通過采用上述技術(shù)方案，由于道路環(huán)境中的障礙物類型復(fù)雜多樣，且不同障礙物帶來的風(fēng)險(xiǎn)程度差異顯著，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法難以準(zhǔn)確識(shí)別和量化這些潛在威脅；本技術(shù)首先利用預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)道路環(huán)境信息進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測，提取障礙物的位置、類型、運(yùn)動(dòng)趨勢等特征數(shù)據(jù)；然后基于這些特征數(shù)據(jù)，結(jié)合障礙物與車輛的相對(duì)位置和速度關(guān)系，計(jì)算出具體的碰撞風(fēng)險(xiǎn)概率；最后將該概率值與初始風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值進(jìn)行加權(quán)融合，得出更全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，大大提高了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。

18、可選的，基于所述騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，確定預(yù)警等級(jí)，并根據(jù)所述預(yù)警等級(jí)觸發(fā)相應(yīng)的led燈預(yù)警響應(yīng)和聲音預(yù)警提示，具體包括如下步驟：

19、根據(jù)所述騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，確定led燈的顏色變換方案；

20、基于所述騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的變化趨勢，計(jì)算led燈的動(dòng)態(tài)亮度值；

21、結(jié)合所述騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的緊急程度，設(shè)定led燈的閃爍頻率參數(shù)；

22、根據(jù)所述顏色變換方案、動(dòng)態(tài)亮度值和閃爍頻率參數(shù)，觸發(fā)相應(yīng)的led燈預(yù)警響應(yīng)和聲音預(yù)警提示。

23、通過采用上述技術(shù)方案，本技術(shù)首先根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果選擇相應(yīng)的顏色變換方案，使用不同顏色直觀表達(dá)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；然后通過分析風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)led燈亮度，使預(yù)警強(qiáng)度與風(fēng)險(xiǎn)程度相匹配；接著基于風(fēng)險(xiǎn)的緊急程度，設(shè)定合適的閃爍頻率，突出風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)效性；最后將這些參數(shù)整合觸發(fā)預(yù)警響應(yīng)，配合相應(yīng)的聲音提示；既能讓騎行者直觀感知風(fēng)險(xiǎn)程度，又能準(zhǔn)確理解危險(xiǎn)的緊迫性，顯著提高了預(yù)警效果的可識(shí)別性和時(shí)效性。

24、可選的，觸發(fā)相應(yīng)的led燈預(yù)警響應(yīng)，還包括如下步驟：

25、基于所述障礙物特征數(shù)據(jù)，生成障礙物分布圖；

26、根據(jù)所述障礙物分布圖和所述騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，計(jì)算預(yù)警照明區(qū)域；

27、根據(jù)所述預(yù)警照明區(qū)域和所述顏色變換方案，調(diào)整led燈的照射方向和照明范圍。

28、通過采用上述技術(shù)方案，本技術(shù)首先基于檢測到的障礙物特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建實(shí)時(shí)的障礙物分布圖，掌握周邊環(huán)境中各類風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)的空間分布情況；然后結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，計(jì)算出需要重點(diǎn)照明的預(yù)警區(qū)域，確定光照的優(yōu)先級(jí)；最后根據(jù)預(yù)警區(qū)域的位置和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)對(duì)應(yīng)的顏色方案，控制led燈的照射角度和照明范圍；既能主動(dòng)引導(dǎo)騎行者注意力集中到危險(xiǎn)區(qū)域，又能通過差異化照明直觀呈現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)程度。

29、可選的，相應(yīng)的led燈預(yù)警響應(yīng)的參數(shù)配置，包括如下步驟：

30、將每次騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果和預(yù)警等級(jí)上傳至云端服務(wù)器，得到歷史預(yù)警數(shù)據(jù)集；

31、基于所述歷史預(yù)警數(shù)據(jù)集，提取駕駛習(xí)慣特征，得到個(gè)性化預(yù)警模型；

32、根據(jù)所述個(gè)性化預(yù)警模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述顏色變換方案、動(dòng)態(tài)亮度值和閃爍頻率參數(shù)的配置。

33、通過采用上述技術(shù)方案，由于不同騎行者的駕駛習(xí)慣和風(fēng)險(xiǎn)感知能力存在顯著差異，統(tǒng)一的預(yù)警參數(shù)配置難以滿足個(gè)性化需求；本技術(shù)首先將每次的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果和對(duì)應(yīng)的預(yù)警等級(jí)實(shí)時(shí)上傳至云端服務(wù)器，積累形成個(gè)人專屬的歷史預(yù)警數(shù)據(jù)集；然后從這些歷史數(shù)據(jù)中提取騎行者的駕駛習(xí)慣特征，包括轉(zhuǎn)彎特性、制動(dòng)模式、風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)方式等，構(gòu)建個(gè)性化預(yù)警模型；最后基于模型智能調(diào)整led燈的顏色變換方案、動(dòng)態(tài)亮度值和閃爍頻率參數(shù)，提高了用戶體驗(yàn)。

34、可選的，所述方法還包括如下步驟：

35、采集騎行者對(duì)所述預(yù)警響應(yīng)的操作反饋；

36、根據(jù)所述操作反饋，調(diào)整所述顏色變換方案的觸發(fā)條件；

37、基于調(diào)整后的觸發(fā)條件，優(yōu)化所述動(dòng)態(tài)亮度值和閃爍頻率參數(shù)。

38、通過采用上述技術(shù)方案，本技術(shù)首先記錄騎行者對(duì)預(yù)警響應(yīng)的實(shí)際操作反饋，如忽略預(yù)警、立即響應(yīng)或手動(dòng)關(guān)閉等行為；然后根據(jù)這些反饋數(shù)據(jù)，智能調(diào)整不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)對(duì)應(yīng)的顏色變換方案的觸發(fā)閾值和時(shí)機(jī)；最后基于優(yōu)化后的觸發(fā)條件，相應(yīng)地調(diào)整led燈的動(dòng)態(tài)亮度值和閃爍頻率參數(shù)，使預(yù)警效果更貼合用戶習(xí)慣。

39、第二方面，本技術(shù)提供一種基于led摩托車燈的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，包括：

40、實(shí)時(shí)騎行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集騎行的速度變化和傾斜角度，得到實(shí)時(shí)騎行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

41、騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果分析模塊，用于對(duì)所述實(shí)時(shí)騎行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，得到騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果；

42、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊，用于基于所述騎行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，確定預(yù)警等級(jí)，并根據(jù)所述預(yù)警等級(jí)觸發(fā)相應(yīng)的led燈預(yù)警響應(yīng)和聲音預(yù)警提示。

43、第三方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述基于led摩托車燈的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法的步驟。

44、第四方面，本技術(shù)提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述基于led摩托車燈的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法的步驟。

45、綜上所述，本技術(shù)包括以下至少一種有益技術(shù)效果：

46、1.本技術(shù)首先采集騎行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括速度變化趨勢和車身傾斜角度；然后利用預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為量化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果；最后根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的緊迫程度，觸發(fā)不同強(qiáng)度的led燈光預(yù)警和聲音提示；通過led燈的變化直觀地反映風(fēng)險(xiǎn)程度，避免了傳統(tǒng)被動(dòng)預(yù)警的滯后性，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的智能化和人性化；

47、2.由于摩托車騎行安全受多種因素綜合影響，僅依靠單一的速度和傾斜角度數(shù)據(jù)難以準(zhǔn)確評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)程度；例如，在雨天路滑時(shí)，即使是相對(duì)溫和的騎行狀態(tài)也可能存在較大風(fēng)險(xiǎn)；而在道路擁堵時(shí)，頻繁的加減速可能導(dǎo)致判斷失誤；本技術(shù)首先通過傳感器采集道路環(huán)境信息，與騎行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行多源融合，形成全面的綜合狀態(tài)信息，快速計(jì)算初始風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值；然后對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，輸入預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析；最后將模型分析結(jié)果與初始評(píng)估值進(jìn)行加權(quán)整合，得出更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果；既保證了評(píng)估的實(shí)時(shí)性，又提高了評(píng)估的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的智能化和精確化；

48、3.由于道路環(huán)境中的障礙物類型復(fù)雜多樣，且不同障礙物帶來的風(fēng)險(xiǎn)程度差異顯著，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法難以準(zhǔn)確識(shí)別和量化這些潛在威脅；本技術(shù)首先利用預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)道路環(huán)境信息進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測，提取障礙物的位置、類型、運(yùn)動(dòng)趨勢等特征數(shù)據(jù)；然后基于這些特征數(shù)據(jù)，結(jié)合障礙物與車輛的相對(duì)位置和速度關(guān)系，計(jì)算出具體的碰撞風(fēng)險(xiǎn)概率；最后將該概率值與初始風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值進(jìn)行加權(quán)融合，得出更全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，大大提高了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。