本申请涉及车辆，特别涉及一种限速提醒方法、装置、类脑芯片、车辆及存储介质。
背景技术：
1、智能限速提醒功能可在驾驶过程中帮助驾驶员识别限速信息，保证驾驶安全的同时给予驾驶员超速提醒。受开发成本影响，当前智能驾驶功能开发以“重感知，轻地图”为开发原则，同时，仅针对超速报警功能而言，引入地图信息将造成研发资源浪费，提高研发成本。
2、然而，真实驾驶环境中存在大量不确定性，如天气变化、遮挡物、标志牌磨损或临时变更等，这些都可能影响感知系统的识别精度，从而影响智能限速提醒功能的准确性，而智能限速提醒规控功能对感知与筛选具有强依赖性，在实际调试过程中，受摄像头识别能力，驾驶角度及感知算法性能影响，自车即将驶过限速牌时经常存在感知信息跳变等现象，影响规控报警准确性甚至导致不报警的情况发生。
技术实现思路
1、本申请提供一种限速提醒方法、装置、类脑芯片、车辆及存储介质，以解决相关技术中对感知与筛选具有强依赖性，导致报警提醒的准确性低等问题。
2、本申请第一方面实施例提供一种限速提醒方法，包括以下步骤：获取每个限速牌的类型、限速值、限速牌与当前车辆间的横向距离和纵向距离以及所述当前车辆的车辆类型；将每个限速牌的类型、限速值、横向距离、纵向距离和车辆类型输入仿人脑工作结构的脉冲神经网络，脉冲神经网络输出目标限速值；根据目标限速值进行限速提醒。
3、可选地，脉冲神经网络包括多个神经元，利用多个神经元间信息传递筛选目标限速值。
4、可选地，脉冲神经网络的每个神经元包括多个输入，其中，将每个限速牌的类型和限速值输入第一神经元，第一神经元输出限速值筛选结果；将每个限速牌的类型和横向距离输入第二神经元，第二神经元输出横向距离筛选结果；将每个限速牌的类型和纵向距离输入第三神经元，第三神经元输出纵向距离筛选结果；根据限速值筛选结果、横向距离筛选结果、纵向距离筛选结果和车辆类型中的至少两个确定目标限速值。
5、可选地，每个神经元根据每个输入的权重值和输入数据确定膜电位，在膜电位大于临界电位时进行脉冲发射。
6、可选地，每个输入的权重值为：
7、
8、其中，wl为本层权重的权重值，wl-1为上一层同通道的权重，λ为输出特征图的最大值。
9、可选地，在将每个限速牌的类型、限速值、横向距离、纵向距离和车辆类型输入仿人脑工作结构的脉冲神经网络之前，还包括：获取训练数据集，其中，训练数据集包括限速牌的类型、限速值、横向距离、纵向距离和车辆类型；利用训练数据集对脉冲神经网络进行训练。
10、本申请第二方面实施例提供一种限速提醒装置，包括：获取模块，用于获取每个限速牌的类型、限速值、限速牌与当前车辆间的横向距离和纵向距离以及当前车辆的车辆类型；输入输出模块，用于将每个限速牌的类型、限速值、横向距离、纵向距离和车辆类型输入仿人脑工作结构的脉冲神经网络，脉冲神经网络输出目标限速值；提醒模块，用于根据目标限速值进行限速提醒。
11、可选地，脉冲神经网络包括多个神经元，利用多个神经元间信息传递筛选目标限速值。
12、可选地，脉冲神经网络的每个神经元包括多个输入，输入输出模块进一步用于：将每个限速牌的类型和限速值输入第一神经元，第一神经元输出限速值筛选结果；将每个限速牌的类型和横向距离输入第二神经元，第二神经元输出横向距离筛选结果；将每个限速牌的类型和纵向距离输入第三神经元，第三神经元输出纵向距离筛选结果；根据限速值筛选结果、横向距离筛选结果、纵向距离筛选结果、车辆类型中的至少两个确定目标限速值。
13、可选地，每个神经元根据每个输入的权重值和输入数据确定膜电位，在膜电位大于临界电位时进行脉冲发射。
14、可选地，每个输入的权重值为：
15、
16、其中，wl为本层权重的权重值，wl-1为上一层同通道的权重，λ为输出特征图的最大值。
17、可选地，限速提醒装置还包括：训练模块，用于在将每个限速牌的类型、限速值、横向距离、纵向距离和车辆类型输入仿人脑工作结构的脉冲神经网络之前，获取训练数据集，其中，训练数据集包括限速牌的类型、限速值、横向距离、纵向距离和车辆类型；利用训练数据集对脉冲神经网络进行训练。
18、本申请第三方面实施例提供一种类脑芯片，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序，以实现如上述实施例的限速提醒方法。
19、本申请第四方面实施例提供一种车辆：包括类脑芯片。
20、本申请第五方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的限速提醒方法。
21、由此，本申请包括如下有益效果：
22、本申请实施例可以通过将车辆以及限速牌的相关信息输入脉冲神经网络，利用脉冲神经网络得到准确的目标限速值，由此，降低了车辆对前端信息的依赖性，通过提升感知的效能来保证目标限速值识别的准确性和可靠性，并根据目标限速值进行限速提醒，进一步提高了驾驶的安全性。由此，解决了相关技术中对感知与筛选具有强依赖性，导致报警提醒的准确性低等问题。
23、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
1.一种限速提醒方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的限速提醒方法，其特征在于，所述脉冲神经网络包括多个神经元，利用所述多个神经元间信息传递筛选目标限速值。
3.根据权利要求2所述的限速提醒方法，其特征在于，所述脉冲神经网络的每个神经元包括多个输入，其中，
4.根据权利要求3所述的限速提醒方法，其特征在于，所述每个神经元根据每个输入的权重值和输入数据确定膜电位，在所述膜电位大于临界电位时进行脉冲发射。
5.根据权利要求4所述的限速提醒方法，其特征在于，所述每个输入的权重值为：
6.根据权利要求1所述的限速提醒方法，其特征在于，在将所述每个限速牌的类型、所述限速值、所述横向距离、所述纵向距离和所述车辆类型输入仿人脑工作结构的脉冲神经网络之前，还包括：
7.一种限速提醒装置，其特征在于，包括：
8.一种类脑芯片，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现权利要求1-6任一项所述的限速提醒方法。
9.一种车辆，其特征在于，包括权利要求8所述的类脑芯片。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被执行时，以实现权利要求1-6任一项所述的限速提醒方法。
