[0001] 本发明涉及车辆事故检测技术领域，尤其涉及一种车辆事故检测方法、装置、设备以及存储介质。

[0002] 为了对停车后的剐蹭、碰撞、偷盗行为进行监控，很多车辆都配置了哨兵(事故检测)模式。大部分哨兵模式触发后，车主只能通过查看所录制的视频了解事件发生的过程，哨兵模式过程中录制的视频短则几十秒，长则十几分钟，无法让车主快速了解事件发生的时间、经过和造成的后果，且录制的视频可能看不清具体肇事的车牌和人脸信息，导致事故无法追溯。

[0048] 为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

[0049] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

[0050] 在本申请实施例的描述中，技术术语“第一”“第二”等仅用于区别不同对象，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量、特定顺序或主次关系。在本申请实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。

[0051] 在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

[0052] 在本申请实施例的描述中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

[0053] 在本申请实施例的描述中，术语“多个”指的是两个以上(包括两个)，同理，“多组”指的是两组以上(包括两组)，“多片”指的是两片以上(包括两片)。

[0054] 在本申请实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，技术术语“安装”“相连”“连接”“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；也可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。

[0055] 实施例一

[0056] 请参照图1，为本发明一实施例提供的一种车辆事故检测方法的流程示意图，包括如下具体步骤：

[0057] S1、当监测到车辆周围存在移动物体时，检测所述移动物体与车辆之间的距离；

[0058] 具体的，针对现有技术无法让车主快速了解事件发生的时间、经过和造成的后果，且录制的视频可能看不清具体肇事的车牌和人脸信息，导致事故无法追溯的问题，本发明提出一种基于图像识别的哨兵模式事故报告生成方法，在域控制器中集成图像识别及目标追踪技术，哨兵模式(即事故检测模式)开启后，环视摄像头持续工作，当域控制器监测到风险事件，图像处理模块激活，追踪并识别车牌、人脸等关键信息。当风险视频锁存完成后，系统生成车辆事故报告，报告应包含：风险事件发生的时间、地点、事件等级、破坏位置、疑似肇事车辆、人员或物体图像等，与视频一起保存至车机，方便车主查看。具体流程如下：

[0059] (1)哨兵模式(即事故检测模式)开启后，布置于车上的传感器(摄像头、超声波、震动传感器等)持续检测车辆周围环境，并通过摄像头循环录制车辆周围图像，当车上传感器检测到车辆周围移动物体信息时，实时检测所述移动物体与车辆之间的距离，判断是否满足哨兵模式锁存条件；其中，哨兵模式锁存条件为：传感器检测到移动物体与车辆之间的距离D小于预设的阈值D1。

[0060] S2、当所述移动物体与车辆之间的距离小于预设阈值时，获取所述移动物体与车辆之间的距离在预设阈值之内的时间段的车辆视频，将所述车辆视频作为目标视频，并将所述移动物体与车辆之间距离最短时的时间点作为目标时间点，将所述移动物体与车辆之间距离最短时的距离作为目标距离；

[0061] (2)当移动物体与车辆之间的距离D小于预设阈值D1时，对从满足哨兵模式锁存条件到不满足哨兵模式锁存条件(D＞D1)时间段的前后X分钟的视频进行锁存，并将所述车辆视频作为目标视频存储至对应的存储模块中。

[0062] 将锁存时间段中检测移动物体与车辆之间的距离最短的时间点记为目标时间点T1，最短距离记为目标距离Dmin。

[0063] S3、根据所述目标时间点，检测所述移动物体在所述目标时间点时与车辆的相对位置区域，将所述相对位置区域作为目标区域；其中，所述相对位置区域包括：车左前、车右前、车正左侧、车正右侧、车左后以及车右后；

[0064] (3)将车辆周围分为6个区域，分别为车左前、车右前、车正左侧、车正右侧、车左后以及车右后，系统判断T1时传感器检测移动物体与车辆的相对位置区域记为目标区域F。

[0065] S4、根据预设的车辆震动传感器获取车辆的震动情况，并根据所述震动情况和所述目标距离，确定车辆事故风险等级；

[0066] 优选的，所述车辆的震动情况，包括：发生震动或未发生震动；所述根据所述震动情况和所述目标距离，确定车辆事故风险等级，包括：根据所述震动情况和所述目标距离，当车辆发生震动时，判定车辆事故风险等级为高风险等级；当车辆未发生震动且所述目标距离不超过预设的第一距离阈值时，判定车辆事故风险等级为中风险等级；当车辆未发生震动、所述目标距离大于所述第一距离阈值且不超过预设的第二距离阈值时，判定车辆事故风险等级为低风险等级；其中所述第一距离阈值小于所述第二距离阈值。

[0067] (4)系统根据物体靠近的距离(即目标距离Dmin)和车辆震动传感器所获取车辆的震动情况，进行车辆事故风险等级的分级，车辆事故风险等级记为C：

[0068] ①高风险事件：车辆震动传感器感知到车辆发生震动；

[0069] ②中风险事件：车辆震动传感器未检测到车辆发生震动，传感器检测移动物体与车辆之间的距离的最小值Dmin≤D2；其中，D2为预设的中风险阈值，即所述第一距离阈值；

[0070] ③低风险事件：车辆震动传感器未检测到车辆发生震动，传感器检测物体与车辆之间的距离最小值D2＜Dmin≤D1；其中，D1为预设的低风险阈值，即所述第二距离阈值，D2＜D1。

[0071] S5、获取所述移动物体的图像，对所述图像进行特征提取，继而根据所提取的图像特征确定所述移动物体的物体类型，并根据所述物体类型识别所述移动物体的物体特征；其中，所述物体特征包括:车牌号或人脸；

[0072] 优选的，所述对所述图像进行特征提取，继而根据所提取的图像特征确定所述移动物体的物体类型，包括：提取所述图像中的图像特征；其中，所述图像特征包括：关键像素、图像边缘以及图像面片；将所提取的图像特征与预设的图像特征库中的图像特征进行比对，继而根据比对结果确定所述移动物体的物体类型；其中，所述物体类型包括：机动车辆、非机动车辆或行人。

[0073] 优选的，所述根据所述物体类型识别所述移动物体的物体特征，包括：当所述物体类型为机动车辆或非机动车辆时，提取所述图像中的纹理、颜色和形状，对所提取的纹理、颜色和形状进行特征分析，定位车辆车牌所在的车牌区域，并对所述车牌区域进行字符识别，得到所述移动物体的车牌号，将所提取的车牌号作为所述移动物体的物体特征；当所述物体类型为行人时，根据预设的人脸检测算法，从所述图像中提取所述移动物体的人脸信息，将所提取的人脸信息作为所述移动物体的物体特征。

[0074] (5)满足哨兵模式锁存条件后，将传感器(摄像头)检测到的移动物体的物体类型E进行识别，将摄像头拍摄的移动物体的图像中的关键像素、边缘或面片等图像特征进行提取，并将其与预设的图像特征库中的图像特征进行对比以确定物体类型；其中，物体类型分为：机动车辆、非机动车辆、行人或其他。

[0075] 将传感器检测到的物体类型E的物体特征Y进行识别：①当检测为机动车辆和非机动车辆时，通过纹理、颜色和形状进行特征分析，定位车牌区域，然后通过光学字符识别技术，将分割后的字符识别出来，转化为数字和字母，完成车辆的车牌号提取；②当检测为行人时，采用人脸检测算法(基于Haar特征的级联分类器、基于神经网络的方法等)将人脸从背景中分离出来；其他则不做处理。

[0076] S6、获取车辆当前的驻车地点，根据所述驻车地点、目标时间点、目标区域、车辆事故风险等级、物体类型以及物体特征，生成对应的车辆事故报告，并将所述车辆事故报告和所述目标视频发送至对应的客户端。

[0077] (6)获取车辆驻车时所在的GNSS定位信息，将驻车地点记为L。

[0078] 请参照图2，为车辆事故报告的界面图，视频锁存完成后，自动生成车辆事故报告，显示风险事件发生的目标时间(T1)、驻车地点(L)、车辆事故风险等级(C)、车辆区域(F)、疑似肇事车辆或人员(物体类型E)、人员或物体图像(物体特征Y)等，然后将所述车辆事故报告和所述目标视频发送至对应的客户端。

[0079] 实施例二

[0080] 请参照图3，为本发明一实施例提供的一种车辆事故检测装置的结构示意图，该装置包括：车辆实时监测模块、车辆视频获取模块、车辆区域检测模块、车辆事故风险等级确定模块、物体特征识别模块以及车辆事故报告生成模块；

[0081] 所述车辆实时监测模块，用于当监测到车辆周围存在移动物体时，检测所述移动物体与车辆之间的距离；

[0082] 所述车辆视频获取模块，用于当所述移动物体与车辆之间的距离小于预设阈值时，获取所述移动物体与车辆之间的距离在预设阈值之内的时间段的车辆视频，将所述车辆视频作为目标视频，并将所述移动物体与车辆之间距离最短时的时间点作为目标时间点，将所述移动物体与车辆之间距离最短时的距离作为目标距离；

[0083] 所述车辆区域检测模块，用于根据所述目标时间点，检测所述移动物体在所述目标时间点时与车辆的相对位置区域，将所述相对位置区域作为目标区域；其中，所述相对位置区域包括：车左前、车右前、车正左侧、车正右侧、车左后以及车右后；

[0084] 所述车辆事故风险等级确定模块，用于根据预设的车辆震动传感器获取车辆的震动情况，并根据所述震动情况和所述目标距离，确定车辆事故风险等级；

[0085] 所述物体特征识别模块，用于获取所述移动物体的图像，对所述图像进行特征提取，继而根据所提取的图像特征确定所述移动物体的物体类型，并根据所述物体类型识别所述移动物体的物体特征；其中，所述物体特征包括:车牌号或人脸；

[0086] 所述车辆事故报告生成模块，用于获取车辆当前的驻车地点，根据所述驻车地点、目标时间点、目标区域、车辆事故风险等级、物体类型以及物体特征，生成对应的车辆事故报告，并将所述车辆事故报告和所述目标视频发送至对应的客户端。

[0087] 优选的，所述车辆的震动情况，包括：发生震动或未发生震动；所述根据所述震动情况和所述目标距离，确定车辆事故风险等级，包括：根据所述震动情况和所述目标距离，当车辆发生震动时，判定车辆事故风险等级为高风险等级；当车辆未发生震动且所述目标距离不超过预设的第一距离阈值时，判定车辆事故风险等级为中风险等级；当车辆未发生震动、所述目标距离大于所述第一距离阈值且不超过预设的第二距离阈值时，判定车辆事故风险等级为低风险等级；其中所述第一距离阈值小于所述第二距离阈值。

[0088] 优选的，所述对所述图像进行特征提取，继而根据所提取的图像特征确定所述移动物体的物体类型，包括：提取所述图像中的图像特征；其中，所述图像特征包括：关键像素、图像边缘以及图像面片；将所提取的图像特征与预设的图像特征库中的图像特征进行比对，继而根据比对结果确定所述移动物体的物体类型；其中，所述物体类型包括：机动车辆、非机动车辆或行人。

[0089] 优选的，所述根据所述物体类型识别所述移动物体的物体特征，包括：当所述物体类型为机动车辆或非机动车辆时，提取所述图像中的纹理、颜色和形状，对所提取的纹理、颜色和形状进行特征分析，定位车辆车牌所在的车牌区域，并对所述车牌区域进行字符识别，得到所述移动物体的车牌号，将所提取的车牌号作为所述移动物体的物体特征；当所述物体类型为行人时，根据预设的人脸检测算法，从所述图像中提取所述移动物体的人脸信息，将所提取的人脸信息作为所述移动物体的物体特征。

[0090] 需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述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模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

[0091] 所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可参考前述方法实施例中对应的过程，在此不再赘述。

[0092] 实施例三

[0093] 相应地，本发明实施例提供了一种电子设备，所述设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的车辆事故检测方法。

[0094] 所述电子设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述设备可包括但不仅限于，处理器、存储器。

[0095] 所称处理器可以是中央处理单元(Centra l Process i ng Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digita l Signa l Processor，DSP)、专用集成电路(App l icat ion Spec ific I ntegrated Ci rcu it，ASI C)、现成可编程门阵列(Fie l d‑Programmab l e Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分。

[0096] 实施例四

[0097] 相应地，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的车辆事故检测方法。

[0098] 所述存储器可用于存储所述计算机程序，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Med i a Card,SMC)，安全数字(Secure Di gita l,SD)卡，闪存卡(F l ash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

[0099] 所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机程序存储在所述计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read‑On l yMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

[0100] 以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。