CN108151759A - 一种导航方法、智能终端及导航服务器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及导航领域，公开了一种导航方法、智能终端及导航服务器。该发明包括智能终端接收待进入分岔路口的图像信息，判断待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息是否匹配，若待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息匹配，则对目标分岔路口进行标记，其中，待进入分岔路口包括目标分岔路口。通过上述方式，能够解决用户利用现有的导航系统在复杂的分岔路口无法识别正确道路的问题。

Description

一种导航方法、智能终端及导航服务器

技术领域

本发明涉及导航领域，特别是涉及一种导航方法、智能终端及导航服务器。

背景技术

导航系统的便利性和易用性使得出行使用导航系统已经逐步变得无可替代，人们出行已经离不开导航系统，同时，伴随着中国城市化的发展，北京、上海、广州和深圳等大都市的交通系统日趋复杂，多条道路交汇于一个路口的情况越来越多。导航系统的使用者在遇到复杂的分岔路口时，仅仅依靠语音提示很容易走错路，同时，目前市面上的导航系统上显示的道路与真实的道路存在一定的误差，当路口存在多条岔路时，使用者往往难以进行判断。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种导航方法、智能终端及导航服务器，能够解决用户利用现有的导航系统在复杂的分岔路口无法识别正确道路的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种导航方法，其包括：智能终端接收待进入分岔路口的图像信息，判断待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息是否匹配，若待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息匹配，则对目标分岔路口进行标识，其中，待进入分岔路口包括目标分岔路口。

为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种导航方法，其包括：导航服务器判断智能终端是否即将进入待进入分岔路口，若智能终端即将进入待进入分岔路口，则向智能终端发送待进入分岔路口的图像信息。

为解决上述技术问题，本发明采用的又一个技术方案是：提供一种智能终端，其包括：相互连接的摄像头和处理器，用于实现如上述的方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的再一个技术方案是：提供一种导航服务器，其包括：相互连接的通信电路和处理器，用于实现如上述的方法。

本发明的有益效果为：区别于现有技术的情况，本发明提供一种导航方法，智能终端接收待进入分岔路口的图像信息，判断待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息是否匹配，若待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息匹配，则对目标分岔路口进行标识，其中，待进入分岔路口包括目标分岔路口。通过对待进入分岔路口的图像信息与实时路况图像的图像信息进行匹配，然后根据该实时路况图像的图像信息对正确的分岔路口进行标记，用户可以根据明确标记的正确的分岔路口进入正确的导航路径，进而能够解决用户利用现有的导航系统在复杂的分岔路口无法识别正确道路的问题，提高了导航系统在复杂的分岔路口导航的准确性，为用户带来更好的导航体验。

附图说明

图1是本发明导航方法第一实施例的流程示意图；

图2是本发明导航方法智能终端和导航服务器的交互示意图；

图3是本发明导航方法第二实施例的流程示意图；

图4是本发明导航方法第三实施例的流程示意图；

图5是本发明导航方法第四实施例的流程示意图；

图6是本发明导航方法第五实施例的流程示意图；

图7是本发明导航方法第六实施例的流程示意图；

图8是本发明导航方法第六实施例的应用场景示意图；

图9是本发明导航方法第七实施例的流程示意图；

图10是本发明导航方法第八实施例的流程示意图；

图11是本发明智能终端一实施例的结构示意图；

图12是本发明导航服务器一实施例的结构示意图。

图13是本发明具有存储功能的装置第一实施例的结构示意图。

图14是本发明具有存储功能的装置第二实施例的结构示意图。

具体实施方式

为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明所提供的一种导航方法、智能终端及导航服务器做进一步详细描述。

如图1所示，本发明导航方法第一实施例的执行主体是智能终端，其中，智能终端包括手机、车载导航仪、平板、计算机、可穿戴设备等终端设备。本实施例包括：

S1：智能终端接收待进入分岔路口的图像信息。

其中，待进入分岔路口为导航系统显示的即将进入的分岔路段的道路交汇路口，该分岔路口包括交叉路口、三岔路口、立交桥等，此处不做具体限定。待进入分岔路口包括目标分岔路口，目标分岔路口为智能终端当前的导航路径中包含的分岔路口且进入该分岔路口才能进入正确的导航路径。

如图2所示，智能终端接收来自服务器发送的待进入分岔路口的图像信息，该图像信息可以为服务器提取的目标分岔路口的图像的特征数据，特征数据是某一类对象区别于其他类对象的相应(本质)特点或特性，或是这些特点和特性的集合，是通过测量或处理能够抽取的数据，图像的特征数据包括图像的基本特征如颜色特征、形状特征、纹理特征和空间关系等，该图像信息可以为包含该分岔路口的道路景象，也可以为包含该分岔路口的周边景象，此处不做具体限定。

S2：判断待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息是否匹配。

其中，路况图像的图像信息包括待进入分岔路口的图像信息，也包括智能终端的位置信息和路况信息，路况信息又包括交通拥堵情况、道路周围景象，此处不做具体限定。

具体地，在一个应用例中，导航系统开启后，智能终端对路况图像进行实时录制，路况图像可以实时录制成图像或者视频，实时是指按照预设的周期对路况图像进行录制，预设的周期由用户进行设置或者智能终端自动选择，可以为多少分钟或者多少秒，此处不做具体限定。

如图2所示，智能终端接收来自服务器提取并发送的目标分岔路口的图像的特征数据，将智能终端提取的实时路况图像的特征数据与服务器发送至智能终端的目标分岔路口的图像的特征数据进行算法匹配，或者将智能终端录制的实时路况图像与服务器发送的目标分岔路口的图像进行匹配。其中，采用的图像特征匹配算法包括但不限于高斯拉普拉斯算子检测法、尺度不变特征变换算法等。

S3：若待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像信息匹配，则对目标分岔路口进行标记。

若智能终端提取的实时路况图像的特征数据与服务器发送至智能终端的目标分岔路口的图像的特征数据匹配成功，则智能终端对该目标分岔路口进行标记，并且在智能终端上显示该标记。

具体地，继续参阅图2，在一个应用例中，在导航系统提示车辆即将进入分岔路口时，智能终端的显示屏上显示已经录制完成的该分岔路口区域的实时图像，利用图像叠加的方式或者增强现实技术显示出标记后的目标分岔路口，例如在分岔路口所处图像区域通过方框或者箭头标记出该目标分岔路口，这样用户可方便快捷地得知需要进入的分岔路口，避免进入错误的道路。

在本实施例中，智能终端接收待进入分岔路口的图像信息，判断待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息是否匹配，若待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息匹配，则对目标分岔路口进行标识，通过对待进入分岔路口的图像信息与实时路况图像的图像信息进行匹配，然后根据该实时路况图像的图像信息对正确的分岔路口进行标记，用户根据标记的正确的分岔路口进入正确的导航路径，提高了导航系统在复杂的分岔路口导航的准确性，为用户带来更好的导航体验。

如图3所示，本发明导航方法第二实施例是在第一实施例的基础上，进一步限定步骤S3包括：

S31：在采集的实时路况图像中标记目标分岔路口。

S32：显示标记后的实时路况图像。

在待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像信息匹配成功后，智能终端自动在采集的实时路况图像中标记出目标分岔路口或者用户手动在采集的实时路况图像中标记出目标分岔路口后，在智能终端显示屏上显示标记后的实时路况图像，该实时路况图像包括标记后的目标分岔路口的图像。智能终端可以通过图像叠加的方式标记该分岔路口，例如在该分岔路口所处图像区域通过方框等形式标记，也可以采用增强现实技术或者三维立体全景技术进行标记，还可以采用不同颜色标记不同的分岔路口，此处不做具体限定。

具体地，在一个应用例中，在导航系统提示即将进入分岔路口时，智能终端的显示屏上显示已经录制好的该分岔路口区域的图像，该分岔路口区域的图像可以利用增强现实技术或者三维立体全景技术显示，并利用增强现实技术显示出目标分岔路口后，用户进入目标分岔路口所在的道路。

具体地，在另一个应用例中，在导航系统提示即将进入分岔路口时，智能终端的显示屏上显示已经录制好的该分岔路口区域的图像，不同分岔道路的路口用不同的颜色进行标记，正确道路的路口用单独的颜色显示，例如红色，错误道路的路口都用另一种颜色显示，例如绿色，再结合导航系统的语音系统或者文字提示，用户进入正确的道路。

如图4所示，本发明导航方法第三实施例是在第一实施例的基础上，进一步限定步骤S2包括：

S21：采集实时路况图像，实时路况图像包括待进入分岔路口的图像和/或待进入分岔路口区域的图像。

待进入分岔路口区域的图像包括待进入分岔路口以及其周边预定区域的图像，其中该预定区域可以根据摄像头的拍摄范围等实际情况或者根据用户需求而定，此处不做具体限定。

智能终端开启摄像头功能采集实时路况图像，可以通过用户手动开启摄像头，也可以为用户设置开启导航系统的同时开启摄像头，或者在导航系统提示智能终端的位置发生变化时开启摄像头。

在导航系统显示智能终端的位置在预设时间内未发生变化时，而该路况图像已经被采集，可暂时关闭摄像头，预设时间由用户设置或者智能终端自动选择，智能终端自动判断是否关闭摄像头或者用户手动设置关闭摄像头。

具体地，在一个应用例中，导航系统提示交通拥堵，搭载智能终端的车辆长时间未移动位置，或者在交通拥堵中使用导航系统的用户下车休息，在车辆停靠的时候，该实时路况图像已经被摄像头采集，此时可以关闭摄像头来省电或者避免因长时间开启摄像头而造成的智能终端发热问题。

具体地，在另一个应用例中，导航系统提示交通拥堵，搭载智能终端的车辆移动位置的频率很频繁，车辆时而行驶，时而停靠，此时若由智能终端自动判断是否关闭摄像头，则会造成摄像头时而开启，时而关闭，使得智能终端耗费大量的电量开启和关闭摄像头，此时需用户手动操作摄像头，设置该段时间内不开启摄像头。

S22：提取实时路况图像的特征数据。

智能终端通过图像特征提取算法提取实时路况图像的特征数据，该图像特征提取算法包括方向梯度直方图特征提取算法、灰度共生矩阵的纹理特征提取算法、随机场模型法等，此处不做具体限定。

具体地，在一个应用例中，采用方向梯度直方图特征提取算法提取实时路况图像的特征数据，首先对实时路况图像进行规范化，转化为灰度图，压缩处理来降低实时路况图像局部的阴影和光照变化，然后计算实时路况图像横坐标和纵坐标方向的梯度，并据此计算每个像素位置的梯度方向值，再采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图，细胞单元为图像分成的小的连通区域，最后把这些直方图组合起来，构成实时路况图像的特征数据。

S23：判断待进入分岔路口的图像特征数据与实时路况图像的图像特征数据是否匹配。

S24：若待进入分岔路口的图像特征数据与实时路况图像的图像特征数据匹配，则判定待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息匹配。

智能终端接收到来自服务器发送的待进入分岔路口的图像的特征数据后，与智能终端提取实时路况图像的图像特征数据进行算法匹配，若待进入分岔路口的图像特征数据与实时路况图像的图像特征数据经过算法匹配成功，则智能终端判定待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息匹配，图像特征匹配算法包括高斯拉普拉斯算子检测法、尺度不变特征变换算法等，此处不做具体限定。

具体地，在一个应用例中，智能终端接收到待进入分岔路口的图像的特征数据后，利用智能终端提取实时路况图像的局部特征点如斑点或者角点，然后与服务器发送的待进入分岔路口的局部特征点进行对比匹配，若局部特征点的匹配率达到一定高度，此时智能终端判定待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息匹配，例如当设定的匹配率达到80％时，待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息相匹配。

本实施例还可以与本发明导航方法第二实施例相结合。

如图5所示，本发明导航方法第四实施例是在第一实施例的基础上，步骤S1之前包括：

S10：智能终端周期性向导航服务器发送位置信息，该位置信息包括智能终端或搭载所述智能终端的车辆的位置信息，以使得导航服务器向智能终端发送与位置信息相匹配的待进入分岔路口的图像信息。

智能终端按照预设的周期(如每隔10秒或0.1秒)向导航服务器发送智能终端或搭载智能终端的车辆的位置信息，以使得智能终端可以接收到导航服务器发送的与位置信息相匹配的待进入分岔路口的图像信息，导航服务器接收到智能终端发送的智能终端或搭载智能终端的车辆的位置信息后，利用位置信息结合导航路径信息判定智能终端即将进入的待进入分岔路口，并将该待进入分岔路口的图像信息发送给智能终端。其中，预设的周期由用户进行设置或者智能终端自动选择，可以为多少分钟或者多少秒，此处不做具体限定。

该位置信息可以为智能终端实时移动的位置坐标，例如智能终端在该位置的经纬度，该位置信息也可以为智能终端实时移动的方位角，通过全球定位系统或者无线通信方式向导航服务器发送该位置信息。

本实施例还可以与本发明导航方法第二或第三实施例相结合。

如图6所示，本发明导航方法第五实施例的执行主体是导航服务器，该导航服务器为支持导航系统运行的服务器，可以为私有云服务器，也可以为公有云服务器，该服务器需要响应和处理服务请求，并能够存储图像数据。

本实施例包括：

S4：导航服务器判断智能终端是否即将进入待进入分岔路口。

结合图2所示，导航服务器通过导航的路径信息判断该智能终端是否即将进入分岔路口，如果导航服务器判断该智能终端即将进入分岔路口，再判断该智能终端是否即将进入待进入分岔路口，待进入分岔路口为在导航的路径上离该智能终端最近的分岔路口。

具体地，在一个应用例中，用户使用导航系统时，智能终端的显示屏上会显示用户的导航路径，导航路径上可能包含多个分岔路口，智能终端的显示屏也可能显示多个分岔路口，在导航系统语音提示用户即将进入分岔路口时，导航服务器判断这个分岔路口是否为导航路径上离该智能终端最近的分岔路口，且用户驶入该分岔路口才能进入正确的导航路径，如果导航服务器判断这个分岔路口为导航路径上离该智能终端最近的分岔路口，且用户驶入该分岔路口才能进入正确的导航路径，那么该分岔路口就是用户即将进入的分岔路口。

S5：若智能终端即将进入待进入分岔路口，则向智能终端发送待进入分岔路口的图像信息。

导航服务器判断智能终端即将进入待进入分岔路口后，导航服务器向智能终端发送待进入分岔路口的图像信息，该待进入分岔路口的图像信息来自导航服务器的数据库，该图像信息可以为分岔路口的图像特征数据，也可以是包含该分岔路口的区域的图像特征数据，还可以为分岔路口图像的基本特征如颜色特征、形状特征、纹理特征和空间关系等。

在本实施例中，导航服务器判断智能终端是否即将进入待进入分岔路口，若智能终端即将进入待进入分岔路口，则向智能终端发送待进入分岔路口的图像信息。通过导航服务器判断智能终端即将进入待进入分岔路口后，然后向智能终端发送待进入分岔路口的图像信息，智能终端对正确的分岔路口进行标记，用户根据标记的正确的分岔路口进入正确的导航路径，提高了导航系统在复杂的分岔路口导航的准确性，为用户带来更好的导航体验。

如图7所示，本发明导航方法第六实施例是在第五实施例的基础上，进一步限定步骤S4包括：

S41：导航服务器接收智能终端或搭载智能终端的车辆的位置信息。

S42：利用位置信息结合导航路径信息，判断导航路径是否包括待进入分岔路口且待进入分岔路口是否为导航路径中离智能终端或搭载智能终端的车辆最近的分岔路口。

S43：若导航路径包括待进入分岔路口且待进入分岔路口为导航路径中离智能终端或搭载智能终端的车辆最近的分岔路口，则判定智能终端即将进入待进入分岔路口。

导航服务器接收到智能终端按照预设的周期发送的智能终端或搭载智能终端的车辆的位置信息后，利用导航路径信息判断该智能终端或搭载智能终端的车辆是否即将进入导航路径中的分岔路口。导航服务器判断该智能终端或搭载智能终端的车辆即将进入导航路径中的分岔路口后，再利用智能终端或搭载智能终端的车辆的位置信息判断该分岔路口是否为导航路径中离智能终端或搭载智能终端的车辆最近的分岔路口，若导航服务器判断该分岔路口为导航路径中离智能终端或搭载智能终端的车辆最近的分岔路口，则判定智能终端即将进入该分岔路口。

具体地，如图8，在一个应用例中，导航服务器接收智能终端的位置信息，导航地图上显示A分岔路口、B分岔路口和C分岔路口，A分岔路口和C分岔路口为导航路径上的分岔路口，B分岔路口不为导航路径上的分岔路口，导航路径为图中虚线所示路径。虽然B分岔路口相对于A分岔路口和C分岔路口距离智能终端更近，但B分岔路口不为导航路径上的分岔路口，所以导航服务器判断B分岔路口不为智能终端即将进入的分岔路口。虽然A分岔路口和C分岔路口为导航路径上的分岔路口，但A分岔路口为导航路径中离智能终端最近的分岔路口，所以导航服务器判断C分岔路口不为智能终端即将进入的分岔路口，A分岔路口为智能终端即将进入的分岔路口，用户进入A分岔路口后继续沿着导航路径前进。

如图9所示，本发明导航方法第七实施例是在第五实施例的基础上，步骤S5之前包括：

S50：在数据库中查询待进入分岔路口的图像信息。

结合图2所示，在导航服务器向智能终端发送待进入分岔路口的图像信息前，导航服务器在数据库中查询待进入分岔路口的图像信息，该数据库可以为新建立的专门用于保存采集的分岔路口的图像信息的数据库，也可以为导航服务器原有的数据库，该数据库可以为单独的一个数据库，将采集的分岔路口的图像信息全都保存进该数据库，该数据库也可以包含多个子数据库，将采集的分岔路口的图像信息分类进行保存，此处不做具体限定。

具体地，在一个应用例中，导航服务器根据接收到的分岔路口的图像特征数据，例如分岔路口的周边景象，在数据库中查询和该景象相对应的分岔路口的图像信息。

本实施例还可以与本发明导航方法第六实施例相结合。

如图10所示，本发明导航方法第八实施例是在第七实施例的基础上，进一步包括：

S6：预先采集导航地图中至少部分分岔路口的图像。

导航服务器预先对导航系统地图中的分岔路口进行图像采集，导航服务器图像采集的对象可以为导航系统地图中的所有分岔路口，也可以为导航系统地图中的部分分岔路口。

具体地，在一个应用例中，导航服务器以图片或者录像方式对导航系统地图中所有的分岔路口进行采集，该图片和录像可以是用户已经上传至云端的图片和录像，也可以是导航系统数据库中预先保存的图片和录像。

具体地，在另一个应用例中，用户下载导航系统地图包，该导航系统地图包只包括部分省市的地图包，此时导航服务器预先采集的对象可以只为部分省市地图中包含的分岔路口的图像。此时，导航服务器也可以向智能终端发送图像采集请求，以采集所需分岔路口的图像。

S7：提取分岔路口的图像信息，分岔路口的图像信息包括分岔路口的图像特征数据。

S8：将分岔路口的图像信息保存到数据库。

导航服务器通过图像特征提取算法将导航服务器采集的分岔路口的图像信息提取出来，再将采集的分岔路口的图像信息保存到数据库。其中，导航服务器和智能终端的图像特征提取算法可以一致，也可以不一致，此处不做具体限定。

具体地，在一个应用例中，导航服务器和智能终端都采用方向梯度直方图特征提取算法来提取图像特征数据，首先对服务器采集的分岔路口的图像进行规范化，转化为灰度图，压缩处理来降低图像局部的阴影和光照变化，然后计算图像横坐标和纵坐标方向的梯度，并据此计算每个像素位置的梯度方向值，再采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图，细胞单元为图像分成的小的连通区域，最后把这些直方图组合起来，构成服务器采集的分岔路口的图像特征数据，并将该分岔路口的图像特征数据保存到服务器的数据库中，以便后续向智能终端发送匹配的图像特征数据，智能终端可以采用同样的特征提取算法提取图像特征并进行后续匹配，具体可以参考本发明导航方法第三实施例的内容，此处不再重复。

如图11所示，本发明智能终端10一实施例包括：

相互连接的摄像头101和处理器102；

该摄像头101用于采集图像，例如采集实时路况图像。

处理器102用于获取摄像头101采集的图像并执行指令，以实现本发明导航方法第一至第四实施例中任一个以及任意不冲突的组合所提供的方法。

处理器102控制智能终端的操作，处理器102还可以称为CPU(Central ProcessingUnit，中央处理单元)。处理器102可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器102还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

智能终端10可以进一步包括存储器(图中未画出)，存储器用于存储处理器102工作所必需的指令及数据。

在其他实施例中，该智能终端还可以视具体需求包括显示屏、键盘等其他部件，此处不做具体限定。

如图12所示，本发明导航服务器20一实施例包括：

相互连接的通信电路201和处理器202；

该通信电路201用于向智能终端发送图像信息，例如待进入分岔路口的图像信息。

处理器202用于利用通信电路201获取数据并执行指令，以实现本发明导航方法第五至第八实施例中任一个以及任意不冲突的组合所提供的方法。

处理器202控制导航服务器的操作，处理器202还可以称为CPU(CentralProcessing Unit，中央处理单元)。处理器202可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器202还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

导航服务器20可以进一步包括存储器(图中未画出)，存储器用于存储处理器202工作所必需的指令及数据。

在其他实施例中，该导航服务器还可以视具体需求包括硬盘、内存、系统总线等其他部件，此处不做具体限定。

如图13所示，本发明具有存储功能的装置30一实施例包括：

具有存储功能的装置30可以是只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、闪存(Flash Memory)、硬盘、光盘、智能终端等，存储有程序数据301，程序数据301能够被执行以实现本发明导航方法第一至第四实施例中任一个以及任意不冲突的组合所提供的方法。根据待存储的程序数据301的大小在具有存储功能的装置30中选择空白存储单元，存储单元是指理论上能够存储一定数量字节的存储空间，空白存储单元是指未存储数据的空白的存储单元。根据待存储的程序数据301的大小选择空白存储单元，以使得空白存储单元的存储空间的大小能够存储待存储的程序数据301。

如图14所示，本发明具有存储功能的装置40一实施例包括：

具有存储功能的装置40可以是只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、闪存(Flash Memory)、硬盘、光盘、服务器等，存储有程序数据401，程序数据401能够被执行以实现本发明导航方法第五至第八实施例中任一个以及任意不冲突的组合所提供的方法。根据待存储的程序数据401的大小在具有存储功能的装置40中选择空白存储单元，存储单元是指理论上能够存储一定数量字节的存储空间，空白存储单元是指未存储数据的空白的存储单元。根据待存储的程序数据401的大小选择空白存储单元，以使得空白存储单元的存储空间的大小能够存储待存储的程序数据401。

以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种导航方法，其特征在于，所述方法包括：

智能终端接收待进入分岔路口的图像信息；

判断所述待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息是否匹配；

若所述待进入分岔路口的图像信息与所述采集的实时路况图像的图像信息匹配，则对目标分岔路口进行标识；

其中，所述待进入分岔路口包括目标分岔路口。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对目标分岔路口进行标识包括：

在采集的实时路况图像中标记所述目标分岔路口；

显示标记后的所述实时路况图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待进入分岔路口的图像信息包括所述目标分岔路口的图像特征数据；

所述判断所述待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息是否匹配包括：

采集实时路况图像，所述实时路况图像包括所述待进入分岔路口的图像和/或所述待进入分岔路口区域的图像；

提取所述实时路况图像的特征数据；

判断所述待进入分岔路口的图像特征数据与所述实时路况图像的图像特征数据是否匹配；

若所述待进入分岔路口的图像特征数据与所述实时路况图像的图像特征数据匹配，则判定所述待进入分岔路口的图像信息与采集的实时路况图像的图像信息匹配。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能终端接收待进入分岔路口的图像信息之前包括：

所述智能终端周期性向导航服务器发送位置信息，所述位置信息包括所述智能终端或搭载所述智能终端的车辆的位置信息，以使得所述导航服务器向所述智能终端发送与所述位置信息相匹配的所述待进入分岔路口的图像信息。

5.一种导航方法，其特征在于，所述方法包括：

导航服务器判断智能终端是否即将进入待进入分岔路口；

若所述智能终端即将进入待进入分岔路口，则向所述智能终端发送所述待进入分岔路口的图像信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述导航服务器判断智能终端是否即将进入待进入分岔路口包括：

所述导航服务器接收所述智能终端或搭载所述智能终端的车辆的位置信息；

利用所述位置信息结合导航路径信息，判断所述导航路径是否包括所述待进入分岔路口且所述待进入分岔路口是否为所述导航路径中离所述智能终端或搭载所述智能终端的车辆最近的分岔路口；

若所述导航路径包括所述待进入分岔路口且所述待进入分岔路口为所述导航路径中离所述智能终端或搭载所述智能终端的车辆最近的分岔路口，则判定智能终端将进入待进入分岔路口。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述向所述智能终端发送所述待进入分岔路口的图像信息之前包括：

在数据库中查询所述待进入分岔路口的图像信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

预先采集导航地图中至少部分分岔路口的图像；

提取所述分岔路口的图像信息，所述分岔路口的图像信息包括所述分岔路口的图像特征数据；

将所述分岔路口的图像信息保存到所述数据库。

9.一种智能终端，其特征在于，包括：

相互连接的摄像头和处理器；

所述摄像头，用于采集实时路况图像；

所述处理器，用于接收待进入分岔路口的图像信息，判断所述待进入分岔路口的图像信息与所述采集的实时路况图像的图像信息是否匹配，并在所述待进入分岔路口的图像信息与所述采集的实时路况图像信息匹配时，对所述目标分岔路口进行标记。

10.一种导航服务器，其特征在于，包括：

相互连接的通信电路和处理器；

所述处理器用于判断智能终端是否待进入分岔路口，并在所述智能终端待进入分岔路口时，通过所述通信电路向所述智能终端发送所述待进入分岔路口的图像信息。