CN107305130B - 车辆安全系统 - Google Patents

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Abstract

进行车辆是空闲的确定。执行对车辆中的意外的物体和至车厢中的侵入中的至少一个的检测。根据检测到的物体和/或侵入选择至位置的路径。车辆被导航至该位置。

Description

车辆安全系统
技术领域
本发明涉及车辆装备领域，尤其涉及一种车辆安全系统。
背景技术
用户在离开车辆时可将物品留在共享车辆中。共享车辆可能不会在每次使用后被归还到维修站检查或清洗，期间可发现这样的物品。因此，在另一用户有权使用车辆之前，用户可能不能取回丢失的物品。进一步地，有用户，可能甚至是故意地将危险物品留在车里中的风险，例如，武器、化学品、在包中隐藏的爆炸物等。
发明内容
根据本发明的一个方面，提供一种方法，包含：
确定车辆是空闲的；
检测车辆中的意外的物体和至车厢中的侵入中的至少一个；
确定至根据意外的物体选择的位置的路径；以及
导航车辆至该位置。
根据本发明的一个实施例，其中检测包括从图像系统接收图像数据、从麦克风接收音频数据、从座椅占用传感器接收座椅占用状态、检测至移动装置的短程数据链路、和从装备有GPS的移动装置接收GPS位置中的至少一个。
根据本发明的一个实施例，其中图像数据是图像、红外、热成像、和超声数据中的至少一个。
根据本发明的一个实施例，其中检测车辆中的意外的物体包括将图像数据与参考图像比较、执行在图像数据上的物体检测、基于音频信号检测物体、和检测至车辆中的限制区域的侵入中的至少一个。
根据本发明的一个实施例，其中图像数据是光学图像、红外图像、热成像图像、和超声图像中的至少一个。
根据本发明的一个实施例，进一步包含如下中的至少一个：根据风险对物体和侵入中的至少一个进行分类。
根据本发明的一个实施例，其中确定至该位置的路径进一步包括至少部分地基于分类选择位置。
根据本发明的一个实施例，其中确定至该位置的路径进一步包括基于分类分配路径限制。
根据本发明的一个实施例，其中确定至该位置的路径是基于路径限制。
根据本发明的一个实施例，进一步包含传输指示检测的消息。
根据本发明的另一个方面，提供一种系统，包含车辆中的计算装置，计算装置包含处理器和存储器，存储器存储可由处理器执行的指令，该指令包括如下指令：
确定车辆是空闲的；
检测车辆中的意外的物体；
确定至位置的路径；以及
基于路径导航车辆。
根据本发明的一个实施例，其中处理器被进一步编程为接收如下中的至少一个：来自图像系统的图像数据、来自麦克风的音频数据、来自座椅占用传感器的座椅占用状态、检测至移动装置的短程数据链路的状态、和来自装备有GPS的移动装置的GPS位置。
根据本发明的一个实施例，其中图像数据是图像、红外、热成像、和超声数据中的至少一个。
根据本发明的一个实施例，其中处理器被进一步编程为进行将图像数据与参考数据比较、执行在图像数据上的物体检测、基于音频信号检测物体、和检测至车辆中的限制区域的侵入中的至少一个。
根据本发明的一个实施例，其中图像数据是光学图像、红外图像、热成像图像、和超声图像中的至少一个。
根据本发明的一个实施例，进一步编程为进行如下中的至少一个：根据风险对物体和侵入中的至少一个进行分类。
根据本发明的一个实施例，处理器被进一步编程为至少部分地基于分类选择位置。
根据本发明的一个实施例，处理器被进一步编程为基于分类分配路径限制。
根据本发明的一个实施例，其中确定至该位置的路径是基于路径限制。
根据本发明的一个实施例，其中处理器被进一步编程为传输指示检测的消息。
附图说明
图1是用于检测车辆中的物品的示例性系统的框图；
图2是用于检测车辆中的物品并实施动作的示例性程序的流程图；
图3是当在车辆中检测到意外物品时用于车辆路径限制的示例性程序的流程图。
具体实施方式
图1举例说明了示例性车辆系统100。车辆110可包括计算装置115、和具有包围车辆内部的至少一部分的检测场(未示出)的传感器116。计算装置115可接收来自于传感器116的数据。进一步地，计算装置115可包括程序，例如，一组指令，该指令储存在计算装置115的存储器中并且由计算装置115的处理器执行，从而用于在此描述的操作，例如，检测车辆中的物体并基于这样的确定引起一个或多个车辆部件的动作。特别地，计算装置115可编程为确定车辆是空闲的、通过例如评估从传感器116接收到的传感器数据来确定意外的物体存在于车辆中、计算到根据意外的物体选择的位置的路径、以及将车辆导航至位置。
示例性系统元件
车辆110典型地是具有至少三个车轮的陆地车辆。车辆110可由各种已知的方式驱动，例如，通过电动马达和/或内燃发动机。车辆110包括计算装置115、传感器116、和在以下讨论的其它元件。
计算装置115包括处理器和存储器，例如已知的。进一步地，存储器包括一个或多个形式的计算机可读介质并存储处理器可执行的指令，用于执行各种操作，包括在此公开的。例如，计算装置115可包括用于操作车辆制动、推进(例如，通过控制内燃发动机、电动马达、混合发动机等中的一个或多个控制车轮110中的加速度)、转向、气候控制、内部和/或外部照明等中的一个或多个的程序，以及确定计算装置115是否以及何时(与人类驾驶员相反)控制这样的操作的程序。
计算装置115可包括或者例如通过以下进一步描述的车辆通信总线被通信地连接至一个以上的计算装置，例如，包括在车辆110中的控制器等，其用于监测和/或控制各种车辆部件，例如，动力传动系统控制器112、制动控制器113、转向控制器114等。计算装置115大体上设置用于在车辆通信网络上通信，例如车辆110中的总线，诸如控制器局域网(CAN)等；车辆110网络可包括有线或无线通信机制，例如已知的，例如，以太网或其它通信协议。
通过车辆网络，计算装置115可传输消息至车辆中的各种装置和/或从各种装置接收消息，例如，控制器、致动器、传感器等，包括传感器116。可选择地或额外地，在计算装置115实际上包含多个装置的情况下，车辆通信网络可用于在此公开中表示为计算装置115的装置之间通信。进一步地，如以下提及的，各种控制器或感应元件可通过车辆通信网络提供数据至计算装置115。
此外，计算装置115可配置用于通过车辆与基础设施(V-to-I)接口111经由网络130与远程服务器计算机120(例如云服务器)通信，网络130如以下描述地可以使用各种有线和/或无线网络技术，例如，蜂窝、蓝牙
Figure BDA0001271756930000051
有线或无线包交换网络等。
如上所述，用于在没有人类驾驶员介入的情况下操作一个或多个车辆110部件——例如制动、转向、推进等——的程序大体上被包括在由存储器存储并由计算装置115的处理器执行的指令中。使用接收在计算装置115中的数据，例如，来自于传感器116、服务器计算机120等的传感器数据，计算装置115可在没有驾驶员操作车辆110的情况下进行各种确定和/或控制各种车辆110部件和/或操作。例如，计算装置115可包括调节车辆110操作行为——例如速度、加速度、减速度、转向等——以及策略行为——例如车辆之间的距离和/或车辆之间的时间量、车辆之间的变道最小间隙、左转路径最小、到达特定位置的时间、经过十字路口的十字路口(无信号)最小时间等——的程序。
控制器，如在此使用的术语，是典型地被编程为控制特定车辆子系统的计算装置。实例包括动力传动系统控制器112、制动控制器113、和转向控制器114。控制器可以是例如已知的电子控制单元(ECU)，可能包括在此描述的额外的程序。控制器可通信地连接至计算装置115并接收来自于计算装置115的指令以根据指令驱动子系统。例如，制动控制器113可接收来自于计算装置115的指令以操作车辆110的制动。
传感器116可包括已知用以通过车辆通信总线提供数据的各种装置。例如，固定至车辆110的前保险杠(未示出)的雷达可提供从车辆110至车辆110前面的下一车辆的距离，或者设置在车辆110中的全球定位系统(GPS)传感器可提供车辆110的地理坐标。由雷达提供的距离或由GPS传感器提供的地理坐标可由计算装置115使用以自主或半自主地操作车辆110。
如以下关于举例说明在图2中的程序200进一步描述的，计算装置115可评估从传感器116接收到的传感器数据以检测车辆占用状态，即，车辆110是否由乘客人类用户占用。例如，车辆110可具有一个或多个座椅，并且传感器116可包括设置在座椅内以检测座椅上的乘客的重量传感器。计算装置115可接收来自于例如已知的适当接口的车辆占用状态。如以下进一步讨论的，传感器116的各种类型可用于检测车辆占用状态。
例如，传感器116可包括设置在车辆110中的提供包含车辆内部的至少一部分的光学图像数据数据的一个或多个摄像机。光学图像数据可由计算装置115通过例如已知的适当的接口接收。
进一步地，传感器116可包括设置在车辆——例如，内部或行李箱——中的提供音频数据的麦克风。音频数据可由计算装置115通过适当的接口——例如，模拟-数字转换器——接收。
额外地或可选择地，传感器116可包括设置车辆110中的一个或多个热成像摄像机，其用于提供来自于车辆内部的热成像数据。热成像数据可由计算装置115通过模拟或数字接口或任何其它接口接收。热成像数据可用于产生图或图像，其中在热成像摄像机的检测场中的区域的较暖部分可通过与较冷区域对比的颜色表示。由于与车辆内部相比人体的不同温度，这可提供用于车辆内部110和车辆中的乘员之间的区分。
额外地或可选择地，传感器116可包括从车辆内部提供红外数据的一个或多个红外传感器。红外传感器可进一步包括激励源和红外接收器。激励源可通过红外线发射照亮车辆内部。红外照明的反射可由红外传感器接收作为红外数据。红外数据可由计算装置115通过例如已知的适当的接口接收。
进一步地，传感器116可包括用以检测从车辆中的控制器至与车辆中的计算装置115通信的外部装置——例如遥控钥匙——的短程数据链路的一个或多个射频接收元件。例如，从车辆钥匙至车辆的固定控制器的有效通信或至用户移动装置160的
Figure BDA0001271756930000061
连接可解释为车辆的占用，即，车辆的驾驶员可在车辆110中或者可邻近车辆110，例如，在车辆110的预定距离内。
传感器116可进一步包括GPS模块，例如已知包括在车辆110中和/或用户移动装置160中的。计算装置115可接收由包括在用户装备有GPS的移动装置160中的GPS传感器通过与V-to-I接口111通信的移动通信网络检测的用户移动装置160的当前位置。由用户移动装置160报告的邻近车辆110的GPS坐标可被认为是车辆110占用的指示。
过程
图2举例说明了用于确定当车辆110未由用户占用时是否有意外物体在车辆110中的示例程序200。在本发明中，当计算装置115确定当检测到物体的时刻该物体不应在车辆110中，则检测到的物体是“意外的”物体。例如，计算装置115可在它的存储器包括当车辆110空闲可在车辆110中检测到的物体列表，和/或可编程为预期当车辆空闲时在车辆110中的一个或多个位置没有物体被检测到。
程序200在框201开始，其中计算装置115接收传感器116数据。如上所述，这样的数据可包括音频数据、红外、热成像、和/或可视(即，摄像机)图像数据等中的一个或多个。
接下来，在框205中，计算装置115确定车辆是否是空闲的。这样的确定，如上所述，可包括处理在框201中接收的光学、红外、热成像、音频、超声、和/或其它传感器数据。额外地或可选择地，确定车辆占用205可包括接收用户移动装置160的位置数据。如果装置160的位置大于距车辆110的预定距离，例如，五米，其可确定车辆110未由用户占用。
如果确定车辆110被占用，那么程序200返回至框210。如果确定车辆110是空闲的，那么程序200继续至框210。当车辆110被用户占用时，计算装置115可能执行例如以下描述的步骤，以检测车辆110中的物体。
在框210中，计算装置115在框210中收集传感器116数据，例如，来自于传感器116——例如摄像机、重量传感器、麦克风等——的数据。在一个实例中，在框210中收集的传感器116数据可包括与在框201收集的传感器116数据相比不同的数据，例如，传感器116可使用可能对人类有害并且仅能在车辆110被确定是空闲的之后激活的信号。
接下来，在框215中，计算装置115确定是否检测到意外的物体。计算装置115可使用已知的技术用于物体检测，例如，框215可包括使用图像对比技术，该技术用于将接收到的图像数据与参考图像比较，即，车辆内部或车辆的行李箱的当前图像数据可与之前捕捉和存储在计算装置115的存储器中的一个或多个参考图像进行比较。参考图像典型地示出在没有任何意外的物体和空闲情况下车辆110内部的一部分。通过将当前图像数据与参考图像比较确定的区别可指示意外的物体的存在。额外地或可选择地，热成像图像数据可被使用和与参考热成像图像数据比较。热成像图像数据的使用可能在在检测例如爆炸材料的特定物体是有用的。
进一步额外地或可选择地，在框215中的物体检测可包括使用信号处理算法分析从传感器116接收到的音频数据，例如，机械构造的计时器的声音可指示爆炸机械的存在。
进一步例如，在框215中执行物体检测可包括结合基于两个或以上类型的传感器116数据的物体检测结果。例如，计算装置115可比较由三种类型传感器数据确定的预期物体预测，例如，红外图像、摄像机图像、和音频数据，并仅当两个或多个传感器116数据类型提供意外的物体的指示时预测意外的物体的存在。这或其它数据融合技术可减少误检的可能性，并改进检测意外的物体的置信度，例如，结合来自于音频数据和图像数据的物体检测结果可帮助更好的识别物体或避免误检。
在框220中，计算装置115确定在框215中是否检测到意外的物体。如果是，计算装置115继续至框225以对意外的物体分类。否则，程序200继续至框230。
在框225中，计算装置115使用图像识别技术等对一个或多个检测到的意外的物体分类。例如，分类可包括“没有危险”、“中度危险”、“高度危险”等。计算装置115可存储在“没有危险”种类中的物体的参考图像，例如，快餐食品包装、饮料杯等。计算机可115以进一步存储其他种类中的物体的参考图像。如果计算装置115不能识别物体的分类，系统默认值可以是中度或高度危险种类。进一步在框225中，计算装置115可传输指示意外的物体的检测的消息至服务器计算机120，该消息也可能包括它的分类。在一些实施例中，框225可被省略，并且任何检测到的意外的物体可被假设呈现如以下描述的有必要行动的单一等级危险和/或服务器计算机120可简单地被通知有意外的物体。
在框230中，其可接着框220或225，计算装置115确定用户是否试图进入车辆110的限制区域。进入车辆110的一些区域可被限制以减少检测车辆中物体的复杂性，例如，禁止进入杂物箱、发动机舱、或其它隔室。在这样的配置中，可能不需要额外的传感器用于检测那些受限区域中的物体。然而，用户可有意地尝试获得进入那些受限区域的权利以便放置意外的物体。传感器116可因此包括用于检测侵入那些受限区域的传感器。如在框230中示出的，对这样的受限区域的侵入可使用传感器116数据检测到。如果检测到侵入受限区域，那么接下来执行框235。否则，程序200继续至框240。
在框235中将检测到的侵入分类。侵入分类可根据例如上述关于意外的物体的类别以及根据受限区域的特征，例如，受限区域的尺寸，即，更危险的物体可被设置在更大的受限区域中。在一些实施例中，框235可被省略，并且任何检测到的侵入可被假设为呈现如以下描述的有必要行动的单一等级危险。
在框240中，计算装置115确定是否已经检测到意外的物体和/或至受限区域中的侵入中的至少一个。如果否，程序200结束。然而，如果已经检测到意外的物体和/或侵入，那么程序200继续在框245中以采取一个或多个行动处理意外的物体和/或侵入。
接下来，在框245中，计算装置115基于检测到的意外的物体和/或侵入确定对车辆110的一个或多个行动。例如，行动可以是计划并操纵至维修中心等的路径，在其中车辆可被检查。可选择地，行动可驱动车辆至安全位置，例如，应急或维修人员能够检查车辆110的位置、车辆110可对周围的人和/或其它车辆、建筑物等造成更少风险的位置。行动可基于如上所述的物体和/或侵入的分类来实施。例如，最高程度的危险或风险的分类可意味着计算装置115将引起车辆行驶至可识别的最近位置，在该位置车辆110将对周围造成最少风险。换言之，低或中风险的分类意味着计算装置115将计划并引起执行至维修中心等的路径，在维修中心等车辆110可被检查。程序300在以下关于图3描述，其用于计划和实施这样的路径。进一步可选择地或额外地，例如，在指示最高程度的风险的实例中，计算装置115可确定提供警告，例如，通过闪烁车灯、使车辆喇叭发出声音、和/或提供消息至服务器120等。
接下来，在框250中，计算装置115实施在框245中确定的行动。例如，计算装置115可引起车灯闪烁、喇叭发出声音、发送消息至服务器120等。进一步地，计算装置115可指示各种ECU控制车辆110以在计划路径上行驶。即，车辆110可根据在框245确定的路径自主地航行。计算装置115可与传感器116、动力传动系统控制器112、转向控制器114、和制动控制器113通信以在从当前位置至安全位置的确定路径上加速、转向、和停止车辆。可选择地或额外地，服务器计算机120可与计算装置115通信并申请改变目的地，即，确定的安全位置和/或确定的路径限制。
在框250之后，程序200结束。
图3举例说明了用于确定车辆110路径的示例性程序300的细节，例如，如上关于程序200的框245所述的。
程序300在框301开始，其中计算装置115例如根据车辆110中的GPS传感器116识别车辆110位置，例如，车辆的例如已知的地理坐标(例如，经纬度)。
接下来，在框305中，选择车辆110的目的地，可能至少部分地基于意外的物体和/或侵入的一个或多个各自的分类。例如，检测最高程度的风险的意外的物体和/或侵入或检测意外的物体和侵入二者之后，目的地可被选择以反映高度风险，例如，目的地可以是最安全的位置。计算装置115存储器可因此存储一列预定安全位置和根据预定规则从列表中选择位置，例如，至车辆的当前或驻车位置的最近的安全的位置、不大可能由其它车辆或人包围的安全位置、或至少具有较低密度周围事物的位置等。可选择地，计算装置115可发送具有关于车辆110的当前位置、上述分类等的信息的请求至服务器计算机120。服务器计算机120之后通过提供路径目的地响应于该请求，即，推荐的安全位置。
接下来，在框310中，计算装置115可考虑移动车辆110至在框305中选择的目的地可能对沿着计划路径的区域施加风险的事实。因此，在框310中，计算装置115可在计划路径上放置一个或多个限制，例如，使用地理围栏等。例如，限制可强制实施从车辆110至学校或商场的最小距离。换言之，路径限制可以是车辆110应该从不比由地理围栏限定的最小距离更靠近学校或商场。可选择地或额外地，可实施其它路径限制，例如，速度限制。
在框315，计算装置115可考虑上述强制实施的并基于如上所述的识别到的目的地的限制，来确定从车辆110的当前位置至根据路径限制的识别到的目的地的车辆115路径。计算装置115可使用已知的路径算法。额外地，计算装置115可通知服务器计算机120关于计划路径。
例如在此讨论的计算机装置大体上每个都包括例如那些上述的一个或多个计算装置可执行指令，并且用于执行上述程序的框或步骤。计算机执行指令可由利用各种程序语言和/或技术创建的计算机程序编译或解释，包括，但不限于，JavaTM、C、C++、VisualBasic、Java Script,Perl、HTML等单独或者组合。通常，处理器(例如，微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并且执行这些指令，从而执行一个或多个程序，包括这里所描述的一个或多个程序。这种指令和其它的数据利用各种计算机可读介质可被存储和传输。储存在计算装置中的文件大体上是储存在计算机可读介质——例如，存储介质、随机存取存储器等——上的数据的集合。
计算机可读介质包括任何介质，其参与提供计算机可读的数据(例如，指令)。这种介质可采取多种形式，包括，但不限于，非易失性介质、易失性介质等。非易失性介质可包括，例如，光盘或磁盘以及其它的永久存储器。易失性介质可包括动态随机存取存储器(DRAM)，其典型地构成主存储器。计算机可读介质的一般形式包括，例如，软盘、软磁盘、硬盘、磁带、任何其它的磁介质、CD-ROM、DVD、任何其它的光学介质、穿孔卡片、纸带、任何其它的具有孔式样的物理介质、RAM(随机存取存储器)、PROM(可编程只读存储器)、EPROM(可擦可编程只读存储器)、FLASH-EEPROM(闪速电可擦可编程只读存储器)、任何其它的存储器芯片或内存盒，或任何其它的计算机可读的介质。
关于这里描述的介质、程序、系统、方法等，应该理解的是，虽然这些程序的步骤等已经被描述为按照某个有序序列发生，但是可以在以与此处所述顺序不同的顺序执行所描述的步骤的情况下实施这些程序。应该进一步理解的是，某些步骤能够同时执行，能够加入其它步骤，或者能够省略这里所描述的某些步骤。也就是说，在这里的系统和/或程序的说明旨在提供用于说明某些实施例的目的，不应以任何方式被解释为限制公开的主题。
因此，应该理解的是，本发明，包括上述说明和附图以及以下权利要求，旨在说明并非限制。通过阅读上述说明，除了提供的实例以外的许多实施例和应用将对本领域技术人员来说是显而易见的。本发明的范围应该不应参照上述说明确定，而是应当参照所附的权利要求和/或包括在在此基础上的非临时专利申请的权利要求连同这些权利要求所享有的全部等同范围而确定。可以预期和想到的是未来的发展将出现在这里所述的技术中，并且该公开的系统和方法将结合入这些未来的实施例中。总之，应该理解的是，该公开的主题可被修改和变化。
在权利要求中所使用的全部术语，旨在被给予它们最宽泛的合理解释和如本领域技术人员所理解的它们的普遍的含义，除非在这做出与此相反的明确指示。特别地，单独的冠词的使用，例如，“一个”、“这”、“所述”等应该被理解为描述一个或多个指示的元件，除非权利要求描述了与此相反的明确限制。

Claims (18)

1.一种用于车辆安全的方法，包含：
确定车辆是空闲的；
检测所述车辆中的意外的物体和至车厢中的侵入中的至少一个；
根据风险对所述意外的物体和所述侵入中的至少一个进行分类；
确定至根据所述意外的物体和所述侵入中的至少一个选择的位置的路径；以及
导航所述车辆至所述位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述检测包括从图像系统接收图像数据、从麦克风接收音频数据、从座椅占用传感器接收座椅占用状态、检测至移动装置的短程数据链路、和从装备有GPS的移动装置接收GPS位置中的至少一个。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述图像数据是图像、红外、热成像、和超声数据中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述车辆中存在所述意外的物体包括，将图像数据与参考图像比较、执行在所述图像数据上的物体检测、基于音频信号检测所述物体、和检测至所述车辆中的限制区域的侵入中的至少一个。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述图像数据是光学图像、红外图像、热成像图像、和超声图像中的至少一个。
6.根据权利要求1所述的方法，其中确定至所述位置的所述路径进一步包括至少部分地基于所述分类选择所述位置。
7.根据权利要求1所述的方法，其中确定至所述位置的所述路径进一步包括基于所述分类分配路径限制。
8.根据权利要求7所述的方法，其中确定至所述位置的所述路径是基于所述路径限制。
9.根据权利要求1所述的方法，进一步包含传输指示所述检测的消息。
10.一种用于车辆安全的系统，包含车辆中的计算装置，所述计算装置包含处理器和存储器，所述存储器存储可由所述处理器执行的指令，所述指令包括如下指令：
确定所述车辆是空闲的；
检测所述车辆中的意外的物体和至车厢中的侵入中的至少一个；
根据风险对所述意外的物体和所述侵入中的至少一个进行分类；
确定至根据所述意外的物体和所述侵入中的至少一个选择的位置的路径；以及
基于所述路径导航所述车辆。
11.根据权利要求10所述的系统，其中所述处理器被进一步编程为接收如下中的至少一个：来自图像系统的图像数据、来自麦克风的音频数据、来自座椅占用传感器的座椅占用状态、检测至移动装置的短程数据链路的状态、和来自装备有GPS的移动装置的GPS位置。
12.根据权利要求11所述的系统，其中所述图像数据是图像、红外、热成像、和超声数据中的至少一个。
13.根据权利要求11所述的系统，其中所述处理器被进一步编程为进行将所述图像数据与参考数据比较、执行在所述图像数据上的物体检测、基于音频信号检测所述物体、和检测至所述车辆中的限制区域的侵入中的至少一个。
14.根据权利要求13所述的系统，其中所述图像数据是光学图像、红外图像、热成像图像、和超声图像中的至少一个。
15.根据权利要求10所述的系统，所述处理器被进一步编程为至少部分地基于所述分类选择所述位置。
16.根据权利要求10所述的系统，其中所述处理器被进一步编程为基于所述分类分配路径限制。
17.根据权利要求16所述的系统，其中确定至所述位置的所述路径是基于所述路径限制。
18.根据权利要求10所述的系统，其中所述处理器被进一步编程为传输指示所述检测的消息。
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