CN108960091B - 监控系统、方法、可读存储介质及汽车 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种监控系统、方法、可读存储介质及汽车。该监控系统包括：振动放大装置，振动放大装置包括内部部件和外部部件，内部部件用于设置在汽车的内部，外部部件与内部部件连接并延伸至汽车外部，外部部件用于感应外部环境的环境振动并带动内部部件产生与环境振动对应的协同振动；图像获取模组，图像获取模组用于拍摄内部部件以获取协同振动的振动视频，并用于通过欧拉视频算法处理振动视频以从振动视频中提取出汽车外部的外部环境的障碍物信息。在上述技术方案中，当汽车在光线较暗或者较恶劣的环境下行驶时，也能通过监控系统了解汽车外部的外部环境。

Description

监控系统、方法、可读存储介质及汽车

技术领域

本发明涉及监控设备技术领域，尤其涉及一种基于欧拉视频算法的监控系统、方法、可读存储介质及汽车。

背景技术

在相关技术中，汽车设置有后视镜，可通过后视镜看到获取汽车后方、侧方和下方的场景，但是后视镜存在盲区。为了避免视觉盲区，并满足高级驾驶辅助系统的要求，可在车身外设置多个摄像头拍摄汽车外部的场景，但是摄像头在光线较暗时拍摄效果较差，而且在恶劣的环境下，摄像头难以正常工作。

发明内容

本发明通过提供一种监控系统、方法、可读存储介质及汽车，解决了现有技术中在光线较暗或者在恶劣的环境下，难以通过摄像头获取到汽车外部的外部环境的情况的技术问题。

本发明提供了一种基于欧拉视频算法的监控系统，用于监控汽车外部的外部环境，所述监控系统包括：

振动放大装置，所述振动放大装置包括内部部件和外部部件，所述内部部件用于设置在所述汽车的内部，所述外部部件与所述内部部件连接并延伸至所述汽车外部，所述外部部件用于感应所述外部环境的环境振动并带动所述内部部件产生与所述环境振动对应的协同振动；

图像获取模组，所述图像获取模组用于拍摄所述内部部件以获取所述协同振动的振动视频，并用于通过欧拉视频算法处理所述振动视频以从所述振动视频中提取出所述汽车外部的外部环境的障碍物信息。

优选地，所述内部部件是空心的，所述内部部件的内部设置有用于放大环境振动的振动放大物质；和/或

所述外部部件是空心的，所述外部部件的内部设置有用于放大环境振动的振动放大物质。

本发明还提供一种汽车，包括车体及基于欧拉视频算法的监控系统，所述监控系统是如上任一项所述的监控系统，所述外部部件安装在所述车体的雨刷、倒后镜、顶部天线或车身外表面。

优选地，所述汽车还包括设置在所述车体的实景摄像头，所述实景摄像头用于拍摄所述外部环境得到实景视频。

本发明还提供了一种基于欧拉视频算法的监控方法，应用于上述任一项所述的基于欧拉视频算法的监控系统，所述监控方法包括步骤：

控制所述图像获取模组拍摄所述外部部件以获取所述协同振动的振动视频；

通过欧拉视频算法处理所述振动视频得到放大视频；

解析所述放大视频以从所述放大视频中提取出所述汽车外部的外部环境的障碍物信息。

优选地，所述监控方法还包括步骤：

获取所述外部环境的环境亮度；

判断所述环境亮度是否小于预设亮度；

当所述环境亮度小于预设亮度时控制所述图像获取模组开启或保持开启状态；

当所述环境亮度大于或等于预设亮度时控制所述图像获取模组关闭或保持关闭状态。

优选地，所述监控方法还包括步骤：

分析所述障碍物信息，根据所述障碍物信息判断所述汽车的周围预设距离内是否存在障碍物；

当所述汽车的周围预设距离内存在障碍物时，控制所述图像获取模组发出第一警示信息。

优选地，所述监控方法还包括步骤：

当所述汽车的周围预设距离内存在障碍物时，判断所述障碍物是否正在靠近所述汽车；

当所述障碍物正在靠近所述汽车时，控制图像获取模组发出第二警示信息。

优选地，在所述分析所述障碍物信息的步骤之后，所述监控方法还包括步骤：

分析所述障碍物的种类；

控制所述图像获取模组发出与所述障碍物的种类对应的提示信息。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有控制程序，所述控制程序被处理器执行时实现上述任一项的监控方法。

在上述技术方案中，汽车外部的外部环境的环境振动包含外部环境的障碍物信息，从而可通过拍摄内部部件的振动视频，并利用欧拉视频算法处理振动视频以从振动视频中提取出汽车外部的外部环境的障碍物信息，当汽车在光线较暗或者较恶劣的环境下行驶时，也能通过监控系统了解汽车外部的外部环境。

附图说明

图1是本发明实施例基于欧拉视频算法的监控系统的模块示意图；

图2为本发明实施例基于欧拉视频算法的监控方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明实施例基于欧拉视频算法的监控方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明实施例基于欧拉视频算法的监控方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明实施例基于欧拉视频算法的监控方法第四实施例的流程示意图；

图6为本发明实施例基于欧拉视频算法的监控方法第五实施例的流程示意图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

请参阅图1，本发明提供了一种基于欧拉视频算法的监控系统10，用于监控汽车外部的外部环境，监控系统10包括：

振动放大装置12，振动放大装置12包括内部部件和外部部件，内部部件用于设置在汽车的内部，外部部件与内部部件连接并延伸至汽车外部，外部部件用于感应外部环境的环境振动并带动内部部件产生与环境振动对应的协同振动；

图像获取模组14，图像获取模组14用于拍摄内部部件以获取协同振动的振动视频，并用于通过欧拉视频算法处理振动视频以从振动视频中提取出汽车外部的外部环境的障碍物信息。

本发明提供的技术方案中，汽车外部的外部环境的环境振动包含外部环境的障碍物信息，从而可通过拍摄内部部件的振动视频，并利用欧拉视频算法处理振动视频以从振动视频中提取出汽车外部的外部环境的障碍物信息，当汽车在光线较暗或者较恶劣的环境下行驶时，也能通过监控系统10了解汽车外部的外部环境。

本发明实施例的监控系统10可用于汽车。当监控系统10用于汽车时，图像获取模组14可独立实现监控外部环境的障碍物，也可以辅助汽车上的实景摄像头获取外部环境的障碍物信息。图像获取模组14包括振动摄像头142及处理器144，振动摄像头142用于拍摄振动放大装置12以获取协同振动的振动视频，处理器144运行欧拉视频算法对振动视频进行处理以从振动视频中提取出汽车外部的外部环境的障碍物信息。如此，图像获取模组14可直接输出汽车外部环境的外部环境的障碍物信息，便于用户及时了解汽车外部的外部环境的情况。

当汽车在特殊环境下行驶时，普通摄像头难以直接拍摄到障碍物。例如大雪天气中，许多障碍物被大雪掩盖，根据普通摄像头难以拍摄到的画面驾驶者难以看清被掩盖的障碍物。本发明实施例中，汽车外部的外部环境的物质运动或者发出声音均会振动并使得振动放大装置12协同振动，可通过欧拉视频算法从振动视频中提取出外部环境中的障碍物信息。这样有效地解决普通摄像头存在监控盲区及在特殊环境下拍摄效果较差导致不能获取障碍物信息的问题。

从振动视频中提取出汽车外部的外部环境的障碍物信息的过程中，处理器144利用欧拉视频算法处理振动视频，先从振动视频中提取出与障碍物信息有关的目标频率，然后再将目标频率进行放大得到放大视频，处理器144通过分析放大视频中放大后的目标频率得到汽车外部的外部环境的障碍物信息。

图像获取模组14还包括存储器146，存储器146内存储有多个预设频率范围，每个预设频率范围对应一种障碍物，例如，储器146内可存储分别与人、外部环境内的汽车、石头对应的预设频率范围。监控系统10运行时，处理器144可将从振动视频中提取的目标频率放大后，将放大后的目标频率与存储器146内的预设频率范围一一比对，若放大后的目标频率在预设频率范围内，则判断汽车外部的外部环境中存在与该预设频率范围对应的障碍物。可通过机器学习的方式将更多的预设频率范围存储在存储器146内，以更准确地得到汽车外部的外部环境的障碍物信息。

环境振动中包含与障碍物有关的振动和与障碍物无关的振动，例如灰尘飘动，树叶飘动。图像获取模组14拍摄到的协同振动的振动视频中，包含与障碍物有关的振动和与障碍物无关的振动。可通过机器学习的方式，将与障碍物无关的振动对应的频率作为无关频率存储在存储器146内，以便于处理器144更准确地提取出障碍物信息。

在一个实施例中，内部部件是空心的，内部部件的内部设置有用于放大环境振动的振动放大物质。如此，将环境振动放大，使得振动视频中的协同振动更清晰。振动放大物质可以是吸音棉或共振磁粒。当然，在其他实施方式中，振动放大物质也可以是其他物质，在此不作限制。在另一个实施例中，外部部件是空心的，外部部件的内部设置有用于放大环境振动的振动放大物质。在又一个实施例中，外部部件和内部部件均是空心的，外部部件内部和内部部件的内部均设置有用于放大环境振动的振动放大物质。

较佳地，内部部件和外部部件是一体结构，例如可以为同一根空心管，空心管内部可放置振动放大物质。当然，在其他实施方式中，内部部件和外部部件也可以为两个结构，内部部件和外部部件连接，内部部件和外部部件之间可以传递振动。

本发明还提供一种汽车，包括车体及基于欧拉视频算法的监控系统10，监控系统10是如上任一项的监控系统10，外部部件安装在车体的雨刷、倒后镜、顶部天线或车身外表面。该监控系统10的具体结构参照上述实施例。由于本汽车采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。汽车可以安装一个监控系统10，也可以安装多个监控系统10。当汽车上安装多个监控系统10时，多个外部部件可用于分别感应汽车外部的外部环境的不同方位的环境振动，从而可通过多个监控系统10了解汽车各个方位的障碍物信息。

具体地，汽车还包括设置在车体的实景摄像头，实景摄像头用于拍摄外部环境得到实景视频。如此，实景摄像头可以直观的拍摄汽车外部的外部环境，使用户可通过实景视频更直观地了解外部环境的障碍物信息，图像获取模组14用于辅助监控外部环境的障碍物信息。这样当实景摄像头由于环境原因拍摄效果不好时，也可以通过图像获取模组14了解障碍物信息。

请参阅图2，本发明还提供了一种基于欧拉视频算法的监控方法，应用于上述任一项的基于欧拉视频算法的监控系统10，在本发明基于欧拉视频算法的监控方法的第一实施例中，监控方法包括步骤：

S101：控制图像获取模组14拍摄外部部件以获取协同振动的振动视频；

S102：通过欧拉视频算法处理振动视频得到放大视频；

S103：解析放大视频以从放大视频中提取出汽车外部的外部环境的障碍物信息。

本发明提供的技术方案中，汽车外部的外部环境的环境振动包含外部环境的障碍物信息，从而可通过拍摄内部部件的振动视频，并利用欧拉视频算法处理振动视频以从振动视频中提取出汽车外部的外部环境的障碍物信息，当汽车在光线较暗或者较恶劣的环境下行驶时，也能通过监控系统10了解汽车外部的外部环境。

本发明实施例的监控系统10可用于汽车。当监控系统10用于汽车时，图像获取模组14可独立实现监控外部环境的障碍物，也可以辅助汽车上的实景摄像头获取外部环境的障碍物信息。图像获取模组14包括振动摄像头142及处理器144，振动摄像头142用于拍摄振动放大装置12以获取协同振动的振动视频，处理器144运行欧拉视频算法对振动视频进行处理以从振动视频中提取出汽车外部的外部环境的障碍物信息。如此，图像获取模组14可直接输出汽车外部环境的外部环境的障碍物信息，便于用户及时了解汽车外部的外部环境的情况。

当汽车在特殊环境下行驶时，普通摄像头难以直接拍摄到障碍物。例如大雪天气中，许多障碍物被大雪掩盖，根据普通摄像头难以拍摄到的画面驾驶者难以看清被掩盖的障碍物。本发明实施例中，汽车外部的外部环境的物质运动或者发出声音均会振动并使得振动放大装置12协同振动，可通过欧拉视频算法从振动视频中提取出外部环境中的障碍物信息。这样有效地解决普通摄像头存在监控盲区及在特殊环境下拍摄效果较差导致不能获取障碍物信息的问题。

从振动视频中提取出汽车外部的外部环境的障碍物信息的过程中，处理器144利用欧拉视频算法处理振动视频，先从振动视频中提取出与障碍物信息有关的目标频率，然后再将目标频率进行放大得到放大视频，处理器144通过分析放大视频中放大后的目标频率得到汽车外部的外部环境的障碍物信息。

图像获取模组14还包括存储器146，存储器146内存储有多个预设频率范围，每个预设频率范围对应一种障碍物，例如，储器146内可存储分别与人、外部环境中的汽车、石头对应的预设频率范围。监控系统10运行时，处理器144可将从振动视频中提取的目标频率放大后，将放大后的目标频率与存储器146内的预设频率范围一一比对，若放大后的目标频率在预设频率范围内，则判断汽车外部的外部环境中存在与该预设频率范围对应的障碍物。可通过机器学习的方式将更多的预设频率范围存储在存储器146内，以更准确地得到汽车外部的外部环境的障碍物信息。

环境振动中包含与障碍物有关的振动和与障碍物无关的振动，例如灰尘飘动，树叶飘动。图像获取模组14拍摄到的协同振动的振动视频中，包含与障碍物有关的振动和与障碍物无关的振动。可通过机器学习的方式，将与障碍物无关的振动对应的频率作为无关频率存储在存储器146内，以便于处理器144更准确地提取出障碍物信息。

请结合图3，基于本发明基于欧拉视频算法的监控方法的第一实施例，在本发明监控方法的第二实施例中，监控方法还包括步骤：

S104：获取外部环境的环境亮度；

S105：判断环境亮度是否小于预设亮度；

S106：当环境亮度小于预设亮度时控制图像获取模组14开启或保持开启状态；

S107：当环境亮度大于或等于预设亮度时控制图像获取模组14关闭或保持关闭状态。

在本实施例中，处理器144可与光感传感器连接，可通过光感传感器感应外部环境的环境亮度，处理器144获取光感传感器感应到的环境亮度之后根据环境亮度的大小控制图像获取模组14的开启和关闭状态，在环境亮度较低时使得汽车的驾驶者可通过图像获取模组14了解汽车外部的外部环境的障碍物信息。光感传感器可以为监控系统10的光感传感器，也可为汽车的光感传感器。预设亮度可以在监控系统10出厂时设定，也可以由用户自行设定。在环境亮度较高时，可通过实景摄像头了解外部环境的障碍物信息，使图像获取模组14处于关于状态以节约能耗。

请参阅图4，基于本发明基于欧拉视频算法的监控方法的第一实施例，在本发明监控方法的第三实施例中，监控方法还包括步骤：

S108：分析障碍物信息，根据障碍物信息判断汽车的周围预设距离内是否存在障碍物；

S109：当汽车的周围预设距离内存在障碍物时，控制图像获取模组14发出第一警示信息。

这样使得醒汽车的驾驶者可更加及时地了解外部环境的障碍物信息。当预设距离内存在障碍物时，可通过第一警示信息提醒驾驶者，使驾驶者采取对应的措施以避开障碍物。可在欧拉视频算法分析振动视频时输出包含与障碍物距汽车之间的距离有关的信息；也可以将处理器144与距离传感器连接，结合从振动视频提取出的环境信息和距离传感器感应到的数据，判断汽车的周围预设距离内是否存在障碍物。预设距离可以在监控系统10出厂时设定，也可以由用户自行设定。第一警示信息可以为声音信息，可将警报器或扬声器与图像获取模组14连接，通过警报器或扬声器发出第一警示信息。第一警示信息也可以通过灯光闪烁、报警器振动等方式发出。还可以使图像获取模组14与外部终端通信，第一警示信息可通过外部终端发出，外部终端例如可以是手机、电脑等电子设备。

请参阅图5，基于本发明基于欧拉视频算法的监控方法的第三实施例，在本发明监控方法的第四实施例中，监控方法还包括步骤：

S110：当汽车的周围预设距离内存在障碍物时，判断障碍物是否正在靠近汽车；

S111：当障碍物正在靠近汽车时，控制图像获取模组14发出第二警示信息。

这样当障碍物正在靠近汽车时，可通过第二警示信息及时提醒汽车的驾驶者，使驾驶者采取对应的措施以避开障碍物。可在欧拉视频算法分析振动视频时输出包含与障碍物距汽车之间的距离有关的信息；也可以将处理器144与距离传感器连接，结合从振动视频提取出的环境信息和距离传感器感应到的数据，判断障碍物是否正在靠近。第二警示信息可以为声音信息，可将警报器或扬声器与图像获取模组14连接，通过警报器或扬声器发出第二警示信息。警示信息也可以通过灯光闪烁、报警器振动等方式发出。还可以使图像获取模组14与外部终端通信，第二警示信息可通过外部终端发出，外部终端例如可以是手机、电脑等电子设备。第二警示信息与第一警示信息不同，这样可以较好地区分第一警示信息和第二警示信息，使得驾驶者可根据不同的警示信息采取不同的应对措施。例如当第一警示信息和第二警示信息均为声音信息时，第二警示信息的声音频率可高于第一警示信息的声音频率，第一警示信息和第二警示信息也可以通过不同的方式发出，例如第一警示信息可通过扬声器发出，第二警示信息可通过报警器振动发出。

请参阅图6，基于本发明基于欧拉视频算法的监控方法的第三实施例，在本发明监控方法的第五实施例中，在步骤S108之后，监控方法还包括步骤：

S112：分析障碍物的种类；

S113：控制图像获取模组14发出与障碍物的种类对应的提示信息。

处理器144可通过欧拉视频算法处理振动视频得到障碍物的种类。这样汽车的驾驶者可根据提示信息得知障碍物的种类，以便于驾驶者采取相应的应对措施。例如，当汽车左侧有行人靠近时，可通过扬声器发出语音提醒“左侧有行人靠近”，也可以通过特定的灯光闪烁频率或者特定的声音信息表示对应的提示信息。还可以使图像获取模组14与外部终端通信，提示信息可通过外部终端发出，外部终端例如可以是手机、电脑等电子设备。为了避免提示信息与第一警示信息和第二警示信息混淆，提示信息与第一警示信息和第二警示信息不同。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有控制程序，控制程序被处理器144执行时实现上述任一实施例的监控方法。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发

明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于欧拉视频算法的监控系统，用于监控汽车外部的外部环境，其特征在于，所述监控系统包括：

振动放大装置，所述振动放大装置包括内部部件和外部部件，所述内部部件用于设置在所述汽车的内部，所述外部部件与所述内部部件连接并延伸至所述汽车外部，所述外部部件用于感应所述外部环境的环境振动并带动所述内部部件产生与所述环境振动对应的协同振动；

图像获取模组，所述图像获取模组用于拍摄所述内部部件以获取所述协同振动的振动视频，以及用于通过欧拉视频算法从所述振动视频中提取出目标频率进行放大，并将放大后的所述目标频率与预设频率进行比对，以根据比对结果提取出所述汽车外部的外部环境中的障碍物信息。

2.如权利要求1所述的监控系统，其特征在于，所述内部部件是空心的，所述内部部件的内部设置有用于放大环境振动的振动放大物质；和/或

所述外部部件是空心的，所述外部部件的内部设置有用于放大环境振动的振动放大物质。

3.一种汽车，其特征在于，所述汽车包括车体及权利要求1或2所述的基于欧拉视频算法的监控系统，所述外部部件安装在所述车体的雨刷、倒后镜、顶部天线或车身外表面。

4.如权利要求3所述的汽车，其特征在于，所述汽车还包括设置在所述车体的实景摄像头，所述实景摄像头用于拍摄所述外部环境得到实景视频。

5.一种基于欧拉视频算法的监控方法，应用于权利要求1或2所述的基于欧拉视频算法的监控系统，其特征在于，所述监控方法包括步骤：

控制所述图像获取模组拍摄所述外部部件以获取所述协同振动的振动视频；

通过欧拉视频算法从所述振动视频中提取出目标频率进行放大；

将放大后的所述目标频率与预设频率进行比对；

根据比对结果提取出所述汽车外部的外部环境中的障碍物信息。

6.如权利要求5所述的监控方法，其特征在于，所述监控方法还包括步骤：

获取所述外部环境的环境亮度；

判断所述环境亮度是否小于预设亮度；

当所述环境亮度小于预设亮度时控制所述图像获取模组开启或保持开启状态；

当所述环境亮度大于或等于预设亮度时控制所述图像获取模组关闭或保持关闭状态。

7.如权利要求5所述的监控方法，其特征在于，所述监控方法还包括步骤：

分析所述障碍物信息，根据所述障碍物信息判断所述汽车的周围预设距离内是否存在障碍物；

当所述汽车的周围预设距离内存在障碍物时，控制所述图像获取模组发出第一警示信息。

8.如权利要求7所述的监控方法，其特征在于，所述监控方法还包括步骤：

当所述汽车的周围预设距离内存在障碍物时，判断所述障碍物是否正在靠近所述汽车；

当所述障碍物正在靠近所述汽车时，控制图像获取模组发出第二警示信息。

9.如权利要求7所述的监控方法，其特征在于，在所述分析所述障碍物信息的步骤之后，所述监控方法还包括步骤：

分析所述障碍物的种类；

控制所述图像获取模组发出与所述障碍物的种类对应的提示信息。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有控制程序，其特征在于，所述控制程序被处理器执行时实现权利要求5-9任一所述的监控方法。

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