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龙图腾网获悉武汉目山科技有限公司申请的专利基于环境感知的安全带微动控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118991783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411422109.4，技术领域涉及：B60W40/04；该发明授权基于环境感知的安全带微动控制方法是由侯淇元;曹玉珠设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于环境感知的安全带微动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于环境感知的安全带微动控制方法，涉及车辆安全提醒领域，具体包括：通过车载传感器组件采集环境数据，得到实时图像数据、第一数据集和第二数据集；通过第一识别模型与实时图像数据得到视野状况分类结果；通过第二识别模型与实时图像数据得到交通预警要素识别结果；基于视野状况分类结果和交通预警要素识别结果选择预警方式；当预警方式选择第一安全预警模型时，基于第一数据集计算得到区域预警参考值；当预警方式选择第二安全预警模型时，基于第二数据集计算得到预测碰撞时间；基于视野状况分类结果、交通预警要素识别结果、对区域预警参考值的阈值判断结果、对预测碰撞时间及对应夹角的阈值判断结果确定安全带微动模式。

本发明授权基于环境感知的安全带微动控制方法在权利要求书中公布了：1.基于环境感知的安全带微动控制方法，其特征在于，包括： 步骤S1，通过车载传感器组件采集汽车行驶时的环境数据，所述环境数据包括实时图像数据和雷达数据，基于雷达数据计算得到第一数据集和第二数据集； 步骤S2，通过第一识别模型对采集到的实时图像数据进行直接特征提取和抽象特征提取，通过特征融合与分类得到视野状况分类结果； 所述视野状况分类结果包括视野状况良好与视野状况不佳； 步骤S3，通过第二识别模型对采集的实时图像进行分析处理得到交通预警要素识别结果； 所述交通预警要素识别结果包括存在预警要素和不存在预警要素； 步骤S4，基于第一识别模型输出的视野状况分类结果和第二识别模型输出的交通预警要素识别结果进行环境类型判断，基于得到的环境类型选择预警方式，所述环境类型包括第一环境类型、第二环境类型和第三环境类型； 所述预警方式包括第一安全预警模型和第二安全预警模型； 步骤S5，当预警方式选择第一安全预警模型时，基于第一数据集与第一安全预警模型计算得到区域预警参考值； 当预警方式选择第二安全预警模型时，基于第二数据集与第二安全预警模型计算得到评估距离，基于评估距离计算得到预测碰撞时间； 步骤S6，基于第一识别模型输出的视野状况分类结果、第二识别模型输出的交通预警要素识别结果、对第一安全预警模型输出的区域预警参考值的阈值判断结果、对第二安全预警模型输出的预测碰撞时间及对应夹角的阈值判断结果确定安全带微动模式； 其中，基于第一识别模型与第二识别模型的输出结果进行环境类型判断，所述环境类型包括第一环境类型、第二环境类型和第三环境类型； 基于环境类型选择预警方式，所述预警方式包括第一安全预警模型和第二安全预警模型，判断环境类型和选择对应预警方式的逻辑为： 当第一识别模型输出的视野状况分类结果为视野状况良好、第二识别模型交通预警要素识别结果存在预警要素时，判断为第一环境类型，预警方式选择第二安全预警模型； 当第一识别模型输出的视野状况分类结果为视野状况良好、第二识别模型交通预警要素识别结果为不存在预警要素时，判断为第二环境类型，预警方式选择第一安全预警模型； 当第一识别模型输出的视野状况分类结果为视野状况不佳时，判断为第三环境类型，预警方式选择第一安全预警模型； 所述第一识别模型为预先训练好的融合特征卷积神经网络模型，所述第一识别模型对图像数据的处理分析逻辑为： 对采集到的实时图像数据进行直接特征提取，通过高斯滤波对实时图像进行去噪得到平滑图像，对平滑图像进行第一颜色空间转换得到Lab格式图像，提取色调b通道的二维矩阵数据得到第一图像特征，对平滑图像进行第二颜色空间转换得到HIS格式图像，提取饱和度S通道的二维矩阵数据得到第二图像特征； 对采集到的实时图像数据进行抽象特征提取，通过卷积核选取窗口感受野，逐步长地滑动遍历实时图像并对窗口感受野中的实时图像像素进行卷积计算得到图像局部特征，将图像局部特征输入最大池化层得到最大池化结果，将最大池化结果输入四个串联的基本残差模块，通过残差连接中的恒等映射路径和卷积路径完成抽象特征提取，得到第三图像特征； 对第一图像特征、第二图像特征和第三图像特征进行全局平均池化处理，通过全连接层进行向量拼接处理得到融合特征，通过融合特征与Softmax函数完成图像分类，得到视野状况分类结果； 所述第一识别模型在训练中基于第一预设图像数据集进行数据增强，按照一定比例划分得到训练集和验证集，所述第一预设图像数据集包括：晴天道路图片、雨天道路图片、冰雹道路图片、雪天道路图片、团雾道路图片、沙尘暴道路图片和隧道出入口图片，预设图像数据集中的图片按照驾驶视野影响程度添加两类标签，包括视野状况良好标签与视野状况不佳标签； 所述第二识别模型为预先训练好的基于Yolov5的改进模型，所述第二识别模型对实时图像数据的处理分析逻辑为：在骨干网络中采用GhostConv模块代替卷积模块，采用C3Ghost模块代替C3模块，通过改进的骨干网络对输入的实时图像数据进行卷积和线性组合处理生成Ghost特征，基于生成的Ghost特征进行拼接处理得到高维图像特征； 在颈部网络中采用GSConv模块代替卷积模块进行深层特征提取，通过shuffle混合策略对高维图像特征进行通道混洗处理，在不同通道上均匀交换特征信息并通过深度可分离卷积计算得到第四图像特征； 在头部网络中采用解耦检测头代替原始检测头并引入SE注意力机制，对第四图像特征进行全局平均池化处理得到通道维度的特征向量，基于通道维度的特征向量与权重向量进行加权计算得到深层特征，通过解耦检测头中并联的分类器和回归器对深层特征分别进行处理完成边界框预测和类别预测，得到交通预警要素识别结果； 所述第二识别模型在训练时采用SioU-LOS边界损失函数代替原CioU-LOSS损失函数，基于第二预设图像数据集进行数据增强，按照一定比例划分得到训练集和验证集，第二预设图像数据集由预先完成标注和框选的交通预警要素图片组成，包括分岔路口图片、人行横道路线图片、减速道路线图片、错视觉道路线图片、停车让行标志图片、交通灯显示黄灯图片、交通灯显示红灯图片、倒三角标志牌图片和前车刹车灯亮起图片； 当预警方式选择第一安全预警模型时，读取第一数据集中的目标交通实体的速度数据、本车与目标交通实体之间距离数据、相对速度数据和夹角数据，通过第一安全预警模型计算得到区域预警参考值，其计算表达式为： 其中，SQ表示预警参考值，表示相对距离，表示安全距离，a表示本车加速度，表示绝对速度，表示相对速度，表示目标交通实体与本车形心沿本车中轴线的车头方向形成的夹角，表示目标交通实体与本车形心沿本车中轴线的车头方向形成的夹角对应正弦值，表示目标交通实体与本车形心沿本车中轴线的车头方向形成的夹角对应余弦值，表示指数常数，表示环境常数，表示余弦系数，k表示线性系数，表示速度指数，表示质量常数； 当预警方式选择第二安全预警模型时，读取第二数据集中的采样时间数据、目标交通实体的加速度、本车与目标交通实体之间距离和相对速度，通过相对运动距离方程计算得到评估距离，基于评估距离计算得到预测碰撞时间，其计算表达式为： 其中，表示评估距离，表示实际距离，表示相对速度，表示本车加速，表示目标交通实体的加速度，表示采样时间，表示频数，表示时间常数，表示取绝对值； 确定安全带微动模型的逻辑为： 当第一识别模型输出的视野状况分类结果由视野状况良好改变为视野状况不佳时，安全带进入第一微动模式； 当第二识别模型输出的交通预警要素识别结果由不存在预警要素改变为存在预警要素时，安全带进入第一微动模式； 当第一安全预警模型输出的区域预警参考值大于等于预警参考阈值时，触发第二微动模式； 当第二安全预警模型输出的预测碰撞时间大于等于预测碰撞时间阈值，且目标交通实体与本车形心沿本车中轴线的车头方向形成的夹角属于和范围时，触发第二微动模式； 当第二安全预警模型输出的预测碰撞时间大于等于预测碰撞时间阈值，且目标交通实体与本车形心沿本车中轴线的车头方向形成的夹角为范围时，触发第三微动模式； 当第二安全预警模型输出的预测碰撞时间大于等于预测碰撞时间阈值，且目标交通实体与本车形心沿本车中轴线的车头方向形成的夹角为范围时，触发第四微动模式； 所述第一微动模式具体为：安全带按照一级收紧强度和一级放缩频率进行收紧，全部M个震动单元按照一级震动强度同步震动，第一微动模式持续时间为秒； 所述第二微动模式具体为：安全带按照二级收紧强度进行收紧，全部M个震动单元按照二级震动强度同步震动，第二微动模式持续时间为秒； 所述第三微动模式具体为：安全带按照二级收紧强度进行收紧，左上肩部N个震动单元按照二级震动强度持续震动秒，其余M-N个震动单元按照右下腹部至左上肩部的顺序分别依次启动震动，M-N个震动单元全部启动后停止秒并循环，往复循环，第三微动模式持续时间为秒； 所述第四微动模式具体为：安全带按照二级收紧强度进行收紧，右下腹部N个震动单元按照二级震动强度持续震动，其余M-N个震动单元按照左上肩部至右下腹部的顺序分别依次启动震动并循环，M-N个震动单元全部启动后停止秒并循环，第四微动模式持续时间为秒。

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