【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...
【技术保护点】
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
【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...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。