【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能车辆，具体涉及一种基于多视图投影的危险或障碍物实时检测方法及系统。
技术介绍
1、车辆在人工和平行驾驶中，由于种种内在和外在原因，如图片分辨率、天气等，而对行驶途中的某些障碍物如地面坑洼、静止环境下同色障碍物、下方台阶等看不清楚，稍有不慎就容易造成车辆翻车等行驶事故。
2、为了解决此类场景存在的的问题，现一般采用以下两种方法，来提示驾驶员或平行操作员，最大程度上来减少事故的发生。
3、方法一：使用基于地理位置的方案，如到了某个区域第一次发现障碍物、台阶等环境，则基于此地理位置打上标签；下次再经过此区域时，定位到与第一次位置相近的区域，会发出声音或者图片的警告，告知驾驶员或平行操作员，此处有危险。
4、方法二：基于识别或分割的感知模型，通过将地面坑洼、台阶和障碍物等标注出来，通过识别或感知模型训练后，后续再次经过有这些危险或障碍物的地点，座舱图片会识别出相应危险或障碍物的坐标位置。
5、上述基于地理位置的方法实现简单，但基于此方法无法精准的在座舱图片上给出危险或者障碍物所在的坐标，以更清晰的提醒驾驶员或平行操作员。
6、上述基于识别或分割的感知模型需要经过数据标注、模型训练等昂贵过程，同时要求车辆必须配备有可以进行模型推理的车辆控制器，要求较高。另外，开放场景下的障碍物类型较多，难以穷举，感知模型需要对碰到的新的障碍物类型和危险进行持续的标注和训练，才有可能达到不漏提醒；还有有些场景的图片下，危险区域的纹理不好，即使标注出来后感知模型训练的效果也有较大折
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于多视图投影的危险或障碍物实时检测方法及系统。
2、为了达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：
3、一方面，本专利技术公开一种基于多视图投影的危险或障碍物实时检测方法，包括：
4、采集步骤：巡回操作员采集危险或障碍物区域的图片及地理位置，将其上传至云端；
5、标注步骤：云端将上传的图片进行危险或障碍物的人工标注，且将所有标注后的图片、地理位置汇总，对汇总后的文件赋予版本号；
6、当有新的图片及地理位置上传至云端时，对应更新版本号；
7、检测步骤包括：
8、步骤b1：车端采集实时图片、实时地理位置；
9、步骤b2：判断车端的本地版本号是否与云端版本号相同；
10、若是，不进行下载操作；
11、若否，则车端从云端下载云端版本号对应的标注图片及地理位置；
12、步骤b3：基于实时地理位置找到版本号对应的标注图片，将采集的实时图片与标注图片进行匹配，得到两个图片之间的相对位姿；
13、步骤b4：基于步骤b3获得的相对位姿，采用投影的方式，将标注图片上的标注投影到实时图片上，并在车端进行展示。
14、在上述技术方案的基础上，还可做如下改进：
15、作为优选的方案，采集步骤中，巡回操作员采集危险或障碍物区域的图片及地理位置，将其与项目号信息一并上传至云端。
16、作为优选的方案，云端包括：
17、云端标注模块，用于对上传的图片进行危险或障碍物的人工标注；
18、云端下载模块，用于将云端信息发送至车端。
19、作为优选的方案，标注步骤具体包括：
20、步骤a1：将上传的图片和地理位置一并发送至云端标注模块；
21、步骤a2：重复步骤a1，直至所有图片完成标注；
22、步骤a3：对完成标注的所有图片和地理位置进行汇总，更新汇总后的文件的版本号。
23、作为优选的方案，在检测步骤的步骤b2中，通过以下方法判断车端的本地版本号是否与云端版本号相同，包括：
24、步骤b2.1：车端给云端发送下载请求；
25、步骤b2.2：云端接收到下载请求后，解析其所携带的版本号、实时地理位置及项目号信息；
26、步骤b2.3：判断车端的版本号是否与云端的最新版本号相同；
27、若是，则继续下载并更新本地危险及障碍物信息；
28、若否，则不下载并返回。
29、作为优选的方案，车端包括：
30、车端下载模块，用于从云端下载最新版本号对应的文件；
31、车端采集模块，用于采集实时图片；
32、车端匹配模块，用于将采集的实时图片与下载的标注图片进行匹配，得到两个图片之间的相对位姿；
33、车端投影模块，用于基于车端匹配模块获得的相对位姿，采用投影的方式，将标注图片上的标注投影到实时图片上。
34、作为优选的方案，利用以下方法将标注图片上的标注投影到实时图片上，包括：
35、首先，基于相机的外参，计算标注逆投影；
36、然后，基于实时图片和标注图片间的像素关系，计算尺度；
37、最后，基于标注逆投影和尺寸，获得每个标注点的投影坐标。
38、另一方面，本专利技术公开还公开一种基于多视图投影的危险或障碍物实时检测系统，用于执行上述任一危险或障碍物实时检测方法，包括：云端和车端。
39、作为优选的方案，危险或障碍物实时检测系统还包括：移动端，移动端用于巡回操作员采集危险或障碍物区域的图片及地理位置，将其上传至云端。
40、作为优选的方案，移动端包括：手机或记录仪。
41、本专利技术公开一种基于多视图投影的危险或障碍物实时检测方法及系统，其具有以下有益效果：
42、第一，本专利技术采用多视图投影的方式，基于云端下载的标注图片，对开放场景下的危险或障碍物进行投影提示，可以精准提示驾驶员或平行操作员。
43、第二，无需在车上配备机器学习能力的控制器，只需通用cpu即可。
44、第三，本专利技术仅需对巡回操作员采集的图片进行危险或障碍物的人工标注，无需训练模型。
45、第四，在危险或障碍物区域的纹理不好的情况下，本专利技术仍然可以实现有效检测。
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1.基于多视图投影的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，所述采集步骤中，巡回操作员采集危险或障碍物区域的图片及地理位置，将其与项目号信息一并上传至云端。
3.根据权利要求2所述的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，所述云端包括：
4.根据权利要求3所述的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，所述标注步骤具体包括：
5.根据权利要求4所述的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，在所述检测步骤的步骤B2中，通过以下方法判断车端的本地版本号是否与云端版本号相同，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，所述车端包括：
7.根据权利要求1所述的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，利用以下方法将标注图片上的标注投影到实时图片上，包括：
8.基于多视图投影的危险或障碍物实时检测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-7任一项所述的危险或障碍物实时检测方法，包括：云端和车端。
9.根据权
10.根据权利要求9所述的危险或障碍物实时检测系统，其特征在于，所述移动端包括：手机或记录仪。
...【技术特征摘要】
1.基于多视图投影的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，所述采集步骤中，巡回操作员采集危险或障碍物区域的图片及地理位置，将其与项目号信息一并上传至云端。
3.根据权利要求2所述的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，所述云端包括：
4.根据权利要求3所述的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，所述标注步骤具体包括：
5.根据权利要求4所述的危险或障碍物实时检测方法，其特征在于，在所述检测步骤的步骤b2中，通过以下方法判断车端的本地版本号是否与云端版本号相同，包括：
6.根据权利要求1-5...
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