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申请/专利权人：深圳市守者安科技有限公司

摘要：本发明涉及一种增加下车安全性的实时监控方法及装置，包括以下步骤：通过安装在车辆的采集装置，用于实时捕捉周围障碍物的位置、速度和加速度等动态信息，基于障碍物动态信息，输出基于动态信息的安全风险评分。将一段时间内的障碍物动态信息整合成时间序列,并据此预测未来的转向角度，根据预测结果调整原始安全风险评分并输出新的全风险评分；收集天气、光照、道路状况等环境因素数据，根据环境信息调整原始风险评分并输出新的全风险评分，将两个输出的新的全风险评分加权融合，计算出总体安全评分。在车辆停止时，实时计算总体安全评分，并根据预设的阈值集合判断当前预警级别，发出相应的预警信号。

主权项：1.一种增加下车安全性的实时监控方法，其特征在于，包括:步骤S1:障碍物动态信息安全评估接收多个障碍物的数据信息并转换为障碍物特征向量，将多个障碍物特征向量整合形成障碍物动态信息Ot，所述障碍物动态信息Ot为由多个障碍物特征向量形成的矩阵，矩阵中每一行代表一个障碍物的特征向量，通过评估函数fo处理障碍物动态信息，并输出基于动态信息安全风险评分RO；步骤S2:基于障碍物转向预测的评分调整采集一段时间内的障碍物动态信息Ot，并整合成障碍物动态信息序列,将障碍物动态信息序列输入预设的LSTM模型，LSTM模型输出对转向角度的预测通过修正函数g调整由障碍物动态信息计算得到的安全风险评分RO，并输出调整后的安全风险评分R’O，修正函数g基于转向预测调整安全风险评分RO；步骤S3:基于环境信息的评分调整采集环境数据，并转换为环境信息Et，以表示在时间t的环境因素，使用修正函数h调整由障碍物动态信息计算得到的安全风险评分RO，并输出调整后的安全风险评分R”O,修正函数h基于环境信息Et调整安全风险评分RO；步骤S4:安全风险总体评估将安全评分R’O和R”O通过加权融合模型结合预设的权重来计算总体安全评分Rt；步骤S5:安全风险分级将生成的多个总体安全评分整合为评分数据集,使用K-means聚类算法评分数据集上执行聚类分析，选择聚类数n为预警系统预定的级别数，通过聚类算法找到n个聚类中心，通过n个聚类中心将总体安全评分分割成n个区段，即根据聚类中心或聚类边界确定阈值集合,每个阈值λi表示区分不同安全风险等级的界限。步骤S6:安全风险判断获取车辆的车速数据，和预设区域内障碍物的动态信息，若检测到车辆行驶停止，则实时计算总体安全评分Rt，并通过预设函数LRt判断当前预警级别，根据预警级别发出对应预警信号，其中函数LRt通过比较Rt和阈值集合Λ中的元素以确定预警级别。

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