CN110155050B - 一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法，包括：将至少一景区划分为若干区域，通过分布在各区域的监控设备获取与各自区域对应的实景图片，生成显示有各区域覆盖范围的电子地图；对社交网站上与所述景区对应的发布图片进行挖掘；将挖掘出的发布图片与实景图片进行比对以获取与每个区域对应的发布图片，统计出每个区域对应的发布图片数量；获取游览车的当前位置并将其置入所述电子地图中进行比对以判断出游览车当前所处区域；获取与游览车当前所处区域对应的发布图片数量，然后根据发布图片数量与车速关系对照表获取出与游览车当前所处区域对应的车速；控制游览车的当前车速为与当前所处区域对应的车速。
Description
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域，特别涉及一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法。
背景技术
随着人工智能技术的发展，无人驾驶车辆无疑是未来汽车的发展方向，其具有安全可靠、高效便利的优势，可弥补有人驾驶汽车的种种缺陷，有效减少交通事故的发生。
无人驾驶是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶。发达国家从上世纪末就开始了无人驾驶技术的研究，国内近几年也公开了一些无人驾驶汽车上路测试的新闻。
与此同时，用于旅游景点内行驶的无人游览车也相应产生，其能够在设定的路线上按照设定的速度自动行驶，但是在实际应用中，无人游览车的车速控制较为固定，不能根据车上游客的需求进行智能化调节，例如，当游览车行驶到热门景点时，无法降低车速以使游客更好地观看，从而不符合游客的实际需求，距离真正的智能化还有一定距离。
发明内容
发明目的：为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
技术方案：一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法，包括：
将至少一景区划分为若干区域，通过分布在各区域的监控设备获取与各自区域对应的实景图片，生成显示有各区域覆盖范围的电子地图；
对社交网站上与所述景区对应的发布图片进行挖掘；
将挖掘出的发布图片与实景图片进行比对以获取与每个区域对应的发布图片，统计出每个区域对应的发布图片数量；
获取游览车的当前位置并将其置入所述电子地图中进行比对以判断出游览车当前所处区域；
获取与游览车当前所处区域对应的发布图片数量，然后根据发布图片数量与车速关系对照表获取出与游览车当前所处区域对应的车速，其中在所述发布图片数量与车速关系对照表中，发布图片数量越大，与其对应的车速越低；
控制游览车的当前车速为与当前所处区域对应的车速。
作为本发明的一种优选方式，每个区域的面积相同。
作为本发明的一种优选方式，所述电子地图中还显示有景点的覆盖范围，所述方法还包括：
判断游览车当前所处区域中是否存在景点，若存在则判断游览车的当前位置是否处于景点的覆盖范围内；
若处于则将游览车的当前车速降低第一预设阈值并执行相应的车速控制。
作为本发明的一种优选方式，所述方法还包括：
统计出各区域的发布图片密集区并将发布图片密集区的覆盖范围显示在所述电子地图上。
作为本发明的一种优选方式，所述方法还包括：
判断出游览车的当前位置是否处于发布图片密集区的覆盖范围内；
若处于则将游览车的当前车速降低第二预设阈值并执行相应的车速控制。
作为本发明的一种优选方式，对社交网站上与所述景区对应的发布图片进行挖掘，包括：
对社交网站上信息源中定位地点处于所述景区的发布图片进行挖掘，或，对社交网站上信息源中含有所述景区相关文字的发布图片进行挖掘。
本发明实现以下有益效果：在无人驾驶游览车行驶过程中，能够根据所处区域的发布图片数量对应控制车速，达到发布图片数量越大，与其对应的车速越低，发布图片数量大代表所处区域为热门游览区，如此可使游客更好的观看风景，使得无人驾驶游览车的车速控制符合游客的实际需求。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。图1为本发明提供的无人驾驶游览车速度控制方法的第一场景示意图；
图2为本发明提供的无人驾驶游览车速度控制方法的第一流程示意图；
图3为本发明提供的无人驾驶游览车速度控制方法的第二场景示意图；
图4为本发明提供的无人驾驶游览车速度控制方法的第二流程示意图；
图5为本发明提供的无人驾驶游览车速度控制方法的第三场景示意图；
图6为本发明提供的无人驾驶游览车速度控制方法的第三流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例一
请参考图1以及图2，本实施例提供一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法，包括以下步骤：
S101、将至少一景区划分为若干区域，通过分布在各区域的监控设备获取与各自区域对应的实景图片，生成显示有各区域覆盖范围的电子地图；
S102、对社交网站上与所述景区对应的发布图片进行挖掘；
S103、将挖掘出的发布图片与实景图片进行比对以获取与每个区域对应的发布图片，统计出每个区域对应的发布图片数量；
S104、获取游览车的当前位置并将其置入所述电子地图中进行比对以判断出游览车当前所处区域；
S105、获取与游览车当前所处区域对应的发布图片数量，然后根据发布图片数量与车速关系对照表获取出与游览车当前所处区域对应的车速，其中在所述发布图片数量与车速关系对照表中，发布图片数量越大，与其对应的车速越低；
S106、控制游览车的当前车速为与当前所处区域对应的车速。
其中，每个区域的面积相同，这样可以确保区域之间的发布图片数量的差异性能够代表区域热门程度的差异。
S101中，设定将景区划分为6个区域，分别为A-F区域，并将为A-F区域的覆盖范围显示在电子地图上。其中，任何一区域内的监控设备的监控视角可将该区域内的所有场景覆盖，每个区域的监控设备将拍摄到的实景图片进行汇总，且任何一个区域内的所有实景图片将覆盖该区域的所有场景。
S102中，社交网站设定为微博，具体的挖掘方式分为两种，第一种是对微博的信息源中定位地点处于所述景区的发布图片进行挖掘，第二种是对微博的信息源中含有所述景区相关文字的发布图片进行挖掘。
其中，信息源是指用户发布的微博信息，包括文字、视频、图片、文字与图片的组合以及文字与视频的组合，本实施例中特指文字与图片的组合。针对第一种挖掘方式，定位地点处于所述景区是指定位地点与所述景区对等，或者定位地点属于所述景区内的任何一位置，在此基础上将对应的发布图片进行挖掘；针对第二种挖掘方式，先判断微博信息中是否携带有与所述景区的名称相同的文字，或者是否携带有与所述景区内的任何一位置的名称相同的文字，若判断结果为是则将对应的发布图片进行挖掘。
S103中，将挖掘出的发布图片与A-F区域对应的实景图片进行比对，以获取与A-F区域对应的发布图片，本实施例中射灯统计出每个区域对应的发布图片数量如下表所示：
| 区域 | A | B | C | D | E | F |
| 发布图片数量 | 6000 | 7500 | 14000 | 17500 | 21000 | 4000 |
本实施例中，发布图片数量与车速关系对照表为预先建立，如下所示：
| 发布图片数量 | 0-5000 | 5001-10000 | 10001-15000 | 15001-20000 | 20001-25000 | 25001-30000 | … |
| 车速 | 60KM/h | 50KM/h | 40 KM/h | 30 KM/h | 20 KM/h | 10 KM/h | … |
其中，游览车是按照预先设定的路线自动行驶，在行驶的过程中，将通过GPS定位装置实时获取游览车的当前位置，然后将其置入电子地图中进行比对以判断出游览车当前所处区域，当判断出游览车处于A区域时，获取与A区域对应的发布图片数量6000，然后根据发布图片数量与车速关系对照表获取出与A区域对应的车速50KM/h，然后通过游览车的车速控制系统控制游览车的当前车速为50KM/h；当判断出游览车处于B区域时，获取与B区域对应的发布图片数量7500，然后根据发布图片数量与车速关系对照表获取出与B区域对应的车速50KM/h，然后通过游览车的车速控制系统控制游览车的当前车速为50KM/h；当判断出游览车处于C区域时，获取与C区域对应的发布图片数量14000，然后根据发布图片数量与车速关系对照表获取出与C区域对应的车速40KM/h，然后通过游览车的车速控制系统控制游览车的当前车速为40KM/h；当判断出游览车处于D区域时，获取与D区域对应的发布图片数量17500，然后根据发布图片数量与车速关系对照表获取出与D区域对应的车速30KM/h，然后通过游览车的车速控制系统控制游览车的当前车速为30KM/h；当判断出游览车处于E区域时，获取与E区域对应的发布图片数量21000，然后根据发布图片数量与车速关系对照表获取出与E区域对应的车速20KM/h，然后通过游览车的车速控制系统控制游览车的当前车速为20KM/h；当判断出游览车处于F区域时，获取与F区域对应的发布图片数量4000，然后根据发布图片数量与车速关系对照表获取出与F区域对应的车速60KM/h，然后通过游览车的车速控制系统控制游览车的当前车速为60KM/h。总之，所达到的目的是在统计到的发布图片数量越大的区域，与其对应的车速就越低，发布图片数量越大，说明该区域的景色越热门和具有观赏性，由此可以使得游览车上的游客能够更好地观看该区域的景色。
实施例二
请参考图3以及图4，本实施例与实施例一基本上一致，区别之处在于，本实施例中，所述电子地图中还显示有景点的覆盖范围，所述方法还包括以下步骤：
S201、判断游览车当前所处区域中是否存在景点，若存在则执行S202、判断游览车的当前位置是否处于景点的覆盖范围内，否则将结束流程；
若处于则执行S203、将游览车的当前车速降低第一预设阈值并执行相应的车速控制，否则将结束流程。
本实施例中，第一预设阈值为5%，设定在区域C内有景点J1，在区域D内有景点J2、J3，在区域E内有景点J4、J5、J6，则电子地图中分别显示有景点J1-J6的覆盖范围。
游览车在行驶的过程中，将实时判断当前所处区域中是否存在景点，具体为判断当前是否处于区域C、区域D以及区域E中的任意一个，若处于则认定当前所处区域中存在景点，接着判断游览车的当前位置是否处于景点的覆盖范围内，具体为：例如，在游览车处于区域C内时，判断当前位置是否处于景点J1的覆盖范围内；在游览车处于区域D内时，判断当前位置是否处于景点J2或J3的覆盖范围内；在游览车处于区域E内时，判断当前位置是否处于景点J4或J5或J6的覆盖范围内。
在判断出游览车的当前位置处于景点J1-J6任意一个的覆盖范围内时将当前车速降低5%并执行相应的车速控制。具体的，在判断出游览车的当前位置处于景点J1内时，将当前车速降低5%，即将当前的车速由40 KM/h降至35 KM/h，并控制车速为35 KM/h；在判断出游览车的当前位置处于景点J3内时，将当前车速降低5%，即将当前的车速由30KM/h降至25KM/h，并控制车速为25 KM/h；在判断出游览车的当前位置处于景点J4或J5内时，将当前车速降低5%，即将当前的车速由20KM/h降至15 KM/h，并控制车速为15 KM/h。
实施例三
请参考图5以及图6，本实施例与实施例一的区别之处在于，本实施例中，所述方法还包括以下步骤：
S301、统计出各区域的发布图片密集区并将发布图片密集区的覆盖范围显示在所述电子地图上；
S302、判断出游览车的当前位置是否处于发布图片密集区的覆盖范围内；
若处于则执行S303、将游览车的当前车速降低第二预设阈值并执行相应的车速控制，否则将结束流程。
其中，第二预设阈值为7%，本实施例中，设定在区域C内有发布图片密集区Q1，在区域D内有发布图片密集区Q2，在区域E内有发布图片密集区Q3，则电子地图中分别显示有发布图片密集区Q1-Q3的覆盖范围。
其中，在判断出游览车的当前位置处于发布图片密集区Q1的覆盖范围内时，将当前车速降低7%，即将当前的车速由40 KM/h降至33 KM/h，并控制车速为33 KM/h；在判断出游览车的当前位置处于发布图片密集区Q2的覆盖范围内时，将当前车速降低7%，即将当前的车速由30 KM/h降至23 KM/h，并控制车速为23 KM/h；在判断出游览车的当前位置处于发布图片密集区Q3的覆盖范围内时，将当前车速降低7%，即将当前的车速由20 KM/h降至13KM/h，并控制车速为13 KM/h。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的是让熟悉该技术领域的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此来限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作出的等同变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法，其特征在于，包括：
将至少一景区划分为若干区域，通过分布在各区域的监控设备获取与各自区域对应的实景图片，生成显示有各区域覆盖范围的电子地图；
对社交网站上与所述景区对应的发布图片进行挖掘；
将挖掘出的发布图片与实景图片进行比对以获取与每个区域对应的发布图片，统计出每个区域对应的发布图片数量；
获取游览车的当前位置并将其置入所述电子地图中进行比对以判断出游览车当前所处区域；
获取与游览车当前所处区域对应的发布图片数量，然后根据发布图片数量与车速关系对照表获取出与游览车当前所处区域对应的车速，其中在所述发布图片数量与车速关系对照表中，发布图片数量越大，与其对应的车速越低；
控制游览车的当前车速为与当前所处区域对应的车速。
2.根据权利要求1所述的一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法，其特征在于，每个区域的面积相同。
3.根据权利要求1所述的一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法，其特征在于，所述电子地图中还显示有景点的覆盖范围，所述方法还包括：
判断游览车当前所处区域中是否存在景点，若存在则判断游览车的当前位置是否处于景点的覆盖范围内；
若处于则将游览车的当前车速降低第一预设阈值并执行相应的车速控制。
4.根据权利要求1所述的一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
统计出各区域的发布图片密集区并将发布图片密集区的覆盖范围显示在所述电子地图上。
5.根据权利要求4所述的一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断出游览车的当前位置是否处于发布图片密集区的覆盖范围内；
若处于则将游览车的当前车速降低第二预设阈值并执行相应的车速控制。
6.根据权利要求1所述的一种基于图片挖掘的无人驾驶游览车速度控制方法，其特征在于，对社交网站上与所述景区对应的发布图片进行挖掘，包括：
对社交网站上信息源中定位地点处于所述景区的发布图片进行挖掘，或，对社交网站上信息源中含有所述景区相关文字的发布图片进行挖掘。
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