一种用于车辆的检测物体接近预警系统的制作方法

本发明属于汽车防盗技术领域，具体涉及一种用于车辆的检测物体接近预警系统。

背景技术：

我国是一个机动车大国，机动车保有量位居世界前列，但是大部分车辆没有车库，车主经常将车辆停靠在小区道路两旁的露天地段，停车安全成为车主关心的问题，停靠在小区道路两旁露天地段的车辆经常会遭到损坏，但又苦于没有监控设备，无法找到肇事人员，给车主带来了很大的烦恼，同时也不利于社会和谐。

现有的专利文献中，专利公开号：cn1537756a公开了：一种用于防止车辆被盗的防盗装置91，它具有根据从用于监视车辆附近的附近监视传感器93得到的信息判断车辆m是否存在接近物t的判断装置，当判断出车辆m存在接近物t时，根据从用于监视车辆m周围及/或内部的动作传感器94得到的信息，判断车辆m的接近物t是否为嫌疑者的判断装置，和当判断出车辆m的接近物t为嫌疑者时，实施使指示器38点亮等处理的装置。从而达到提供一种能提高检测精度的车辆防盗装置的目的。

然而，这种监控装置必须实时全过程监控，同时不具备通信功能，给使用带来了很大的不便。并且，目前我国机动车数量很多，很多机动车没有固定的停车位，很多车停在人流密集的地方，来来往往的人员很多，情况非常复杂。对于偶尔站在车辆旁边聊天的路人等情况，上述专利的技术往往会产生误报警，对车主产生困扰，也浪费了车主的时间和精力。

技术实现要素：

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

一种用于车辆的检测物体接近预警系统，包括：

雷达检测传感器，用于实时检测车辆周边物体，当探测到有外来物体侵入检测区预设边界内，根据物体侵入的距离判断其是否进一步靠近车辆，如果侵入物体进一步靠近车辆并保持停留超过预设时间，则雷达传感器触发并启动动感检测传感器；

动感检测传感器，用于检测侵入物体的动作，判断物体是否具有进一步损毁的行为，如果检测到侵入物体的持续靠近并保持非静止状态，动感检测传感器触发并启动红外检测传感器；

红外检测传感器和监视摄像头，其中红外检测传感器对侵入物体位置进行检测，监视摄像头录入影像；

车载计算机控制处理中心，用于根据所述侵入物体位置和影像，计算侵入物体的图形和动态轨迹，判断是否有侵入和损毁车辆的意图，触发并启动信息报警处理器；

信息报警处理器，将判断是否有侵入和损毁车辆的意图的结果发送给云端大数据处理中心或车主移动终端。

优选的，所述预设边界为50厘米以内。

优选的，所述预设时间为3秒。

优选的，所述信息报警处理器还将侵入物体的影像和侵入的时间地点以及时间周期发送至云端大数据处理中心，存为事件记录档案。

优选的，车主根据所述移动终端收到的文字和图形信息，向车载计算机控制处理中心发出指令，包括取消警报、发出声光警报、语言警告驱离、和/或向警方报警。

优选的，所述车载计算机控制处理中心首先根据侵入物体的图形和动态轨迹，判断是人还是其他物体，如果是其他物体则不进行报警，如果是人则启动人像对比识别，识别是否是车主人或者被允许的家庭成员或朋友。

优选的，所述人像对比识别，包括如下步骤：

(1)提取人脸图像信息；

(2)使用深度学习模型对所述人脸图像信息进行学习；

(3)比对所述人脸图像信息和身份数据库中存储的人脸图像信息，使用二叉树算法进行深度匹配；

(4)当匹配结果超过设定阈值时，认定人脸匹配结果成功，否则匹配失败。

优选的，所述深度学习模型为lstm网络模型，所述lstm网络模型为串联的两层lstm模型，所述两层lstm模型位于隐藏层。

优选的，所述移动终端收到的文字和图形信息为加密数据，其中使用到的加密算法包括：安全散列算法、md5算法。

优选的，所述安全散列算法用于处理消息数据，包括如下步骤：

(1)填充附加位，填充消息使其长度≡896；

(2)附加长度，在填充后的消息后附加128位的块，将其视为无符号整数，它包含前消息的长度；

(3)初始化hash缓冲区，hash函数中间结果和最终结果保存在512位的缓冲区，缓冲区由8个64位的寄存器表示，并将这些寄存器初始化为64位的整数；

(4)以1024位分组为单位处理消息并输出结果。

每个所述寄存器内容获取的方式是：取前8个素数取平方根，取小数部分的前64位。

优选的，所述md5用于处理信息数据，包括如下步骤：

(1)填充，首先对信息进行填充，使其位长对512求余的结果等于448；

(2)初始化变量，初始的128位值为四个初试链接变量，这些参数用于第一轮的运算，以大端字节序来表示；

(3)处理分组数据，每一分组的算法流程如下：

第一分组将上述四个链接变量复制到另外四个变量中，从第二分组开始的变量为上一分组的运算结果；

主循环有四轮，第一轮进行16次操作，每次操作对上述另外四个变量中的其中三个作一次非线性函数运算，然后将所得结果加上第四个变量，文本的一个子分组和一个常数；再将所得结果向左环移一个不定的数，并加上上述另外四个变量中之一，最后用该结果取代上述另外四个变量中之一。

(4)输出，最后的输出是上述另外四个变量的级联。

优选的，所述第(1)步中对信息进行填充的方法如下：

1)在信息的后面填充一个1和无数个0，直到满足上面的条件时才停止用0对信息的填充；

2)在这个结果后面附加一个以64位二进制表示的填充前信息长度，如果二进制表示的填充前信息长度超过64位，则取低64位。

本发明的优点在于：主动预警系统可以在人员或物体接近时做出反应，做到事前防范，及时处理，有效减少车辆的损坏或被盗。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

附图1示出了根据本发明实施方式的车辆外型图；

附图2示出了根据本发明实施方式的检测物体接近预警系统示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明提供一种当车辆泊车或锁车后，车辆自动启动检测人员或物体接近时的预警系统。

本发明的原理如下：如图1所示，例如，当人员或物体靠近车辆50公分以内并保持停留3秒以上时，车辆智能报警系统通过雷达检测到停留人员或物体后，启动红外检测系统、动感检测系统，通过对车外人员或物体的检测扫描，软件系统开始进行车辆可能存在的被盗或被损坏的风险评估，同时启动车外或车内录像功能，通过通信信号把报警数据发到报警处理中心或车辆使用者移动终端上，可以实时监控现场情景以做出正确的判断，必要时可以启动声光警报和语音警告。

实施例1

如图2所示，本发明的用于车辆的检测物体接近预警系统，包括：

车载计算机控制处理中心：车辆驻场后，车主熄火离开车辆锁车后，系统启动监测系统。车载计算机控制处理中心位于车辆的中控中，可以通过计算机(或者其他硬件控制模块例如单片机、fpga等)结合相应的软件控制系统来实现。通过车载计算机控制处理中心可以开启或者关闭雷达监测、动感监测、红外监测，以及在紧急情况或者车辆被入侵时控制启动信息报警。雷达监测、动感监测、红外检测、和信息报警是一个顺序的流程，如图2所示，是依次启动的。具体过程如下面详述。

雷达检测传感器：实时检测，一旦探测到有外来物体侵入检测区50厘米边界内，根据物体侵入的厘米距离判断是否进一步靠近车辆，如果侵入物体进一步靠近车辆并保持停留，三秒钟后，雷达传感器将信号发给计算机，计算机启动动感检测传感器。

动感检测传感器：实时待机，接到计算机指令后，检测侵入物体的动作，初步判断物体是否具有进一步损毁的行为，如果收到侵入物体的持续靠近并保持非静止状态，动感检测传感器发出建议信息给计算机，计算机发出指令启动红外检测传感器。

红外检测传感器和监视摄像头：红外检测传感器开始对锁定的侵入物体位置进行检测，监视摄像头录入影像，根据物体的形状可以判读出物体的大小和动作，利用车载计算机控制处理中心计算侵入物体的图形和动态轨迹，判断是否有侵入和损毁车辆的意图，不管是否有损毁意图或者没有，启动信息报警处理器。

信息报警处理器：在判断侵入物体没有进一步的损毁行为或意图后，或者判断侵入物体没有进一步的损毁行为或意图后，启动无线通讯模块，通过无线局域网，电信网络等无线通讯信号，向车主发出对应的信息。同时，报警处理器将侵入物体的影像和侵入的时间地点以及时间周期发送至云端大数据处理中心，存为事件记录档案。车主根据收到的文字和图形信息，通过车主终端向车载计算机发出下一步的处理指令：包括取消警报，发出声光警报，语言警告驱离，向警方报警等。

本发明中，所述车载计算机控制处理中心首先根据侵入物体的图形和动态轨迹，判断是人还是其他物体(例如动物、其他车辆等)，如果是其他物体则不进行报警，如果是人则启动人像对比识别，识别是否是车主人或者被允许的家庭成员或朋友。

所述通过人像对比识别算法对可疑人员进行识别，包括如下步骤：

(1)提取人脸图像信息；

(2)使用深度学习模型对所述人脸图像信息进行学习；

(3)比对所述人脸图像信息和身份数据库中存储的人脸图像信息，使用二叉树算法进行深度匹配；

(4)当匹配结果超过设定阈值时，认定人脸匹配结果成功，否则匹配失败，可疑人员为偷盗风险很高人员。

所述深度学习模型为lstm网络模型，所述lstm网络模型为串联的两层lstm模型，所述两层lstm模型位于隐藏层。

本发明中，所述向车主发出对应的信息为加密数据，以防被偷盗者截获后轻易破解。其中使用到的加密算法包括：安全散列算法、md5算法。

所述安全散列算法用于处理消息数据，包括如下步骤：

(1)填充附加位，填充消息使其长度≡896；

(2)附加长度，在填充后的消息后附加128位的块，将其视为无符号整数，它包含前消息的长度；

(3)初始化hash缓冲区，hash函数中间结果和最终结果保存在512位的缓冲区，缓冲区由8个64位的寄存器表示，并将这些寄存器初始化为64位的整数；

(4)以1024位分组为单位处理消息并输出结果。

每个所述寄存器内容获取的方式是：取前8个素数取平方根，取小数部分的前64位。

所述md5用于处理信息数据，包括如下步骤：

(1)填充，首先对信息进行填充，使其位长对512求余的结果等于448；

(2)初始化变量，初始的128位值为四个初试链接变量，这些参数用于第一轮的运算，以大端字节序来表示；

(3)处理分组数据，每一分组的算法流程如下：

第一分组将上述四个链接变量复制到另外四个变量中，从第二分组开始的变量为上一分组的运算结果；

主循环有四轮，第一轮进行16次操作，每次操作对上述另外四个变量中的其中三个作一次非线性函数运算，然后将所得结果加上第四个变量，文本的一个子分组和一个常数；再将所得结果向左环移一个不定的数，并加上上述另外四个变量中之一，最后用该结果取代上述另外四个变量中之一。

(4)输出，最后的输出是上述另外四个变量的级联。

所述第(1)步中对信息进行填充的方法如下：

1)在信息的后面填充一个1和无数个0，直到满足上面的条件时才停止用0对信息的填充；

2)在这个结果后面附加一个以64位二进制表示的填充前信息长度，如果二进制表示的填充前信息长度超过64位，则取低64位。

现在国内的车辆大多是收到震动后才发出信号，本发明的主动预警系统可以在人员或物体接近时做出反应，做到事前防范，及时处理，有效减少车辆的损坏或被盗。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。