CN112923947A - 一种行车实时导航方法、系统和汽车 - Google Patents

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罗小平
周斌
曹继
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Shenzhen Longhorn Automotive Electronic Equipment Co Ltd
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Shenzhen Longhorn Automotive Electronic Equipment Co Ltd
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/3415—Dynamic re-routing, e.g. recalculating the route when the user deviates from calculated route or after detecting real-time traffic data or accidents

Abstract

本申请涉及汽车导航技术领域，具体公开了一种行车实时导航方法、系统和汽车，该方法包括：获取数据；数据融合以及图像识别；实时信息显示；其中，所述获取数据中的数据包括导航数据、车身CAN数据和实时路况信息数据。

Description

一种行车实时导航方法、系统和汽车
技术领域
本申请涉及汽车导航技术领域，尤其涉及一种行车实时导航方法、系统和汽车。
背景技术
目前手机导航的技术越来越受到人们关注，越来越多的用户习惯于使用手机作为导航路面的首要工具，而不是使用传统的车机导航；但作为一个驾驶者经常使用的工具，却存在自己的缺点。不能实时的与车身以及路况信息进行交互，在实际的使用过程可能存在车况以及路况提示不及时等信息。
以下是手机导航的部分局限性：
手机导航系统进行路面导航需要依靠卫星，而民用领域的精度受限。
手机导航的实时性不高，路况信息往往更新不及时，导致驾驶者错过变道。
手机导航在驾驶过程中，不能监控车身的状况，单纯依赖于传统的手机导航会导致驾驶者出现险情。
手机导航不能实时的显示当前的路况状态，以及某些危险物的探测以及目标物体感知。
发明内容
本申请提供了一种行车实时导航方法、系统和汽车，以输出准确的实时导航路线。
第一方面，本申请提供了一种行车实时导航方法，所述方法包括：
获取数据；
数据融合以及图像识别；
实时信息显示；
其中，所述获取数据中的数据包括导航数据、车身CAN数据和实时路况信息数据。
第二方面，本申请还提供了一种行车实时导航系统，所述装置包括：
数据采集单元，用于获取数据；
数据融合及识别单元，用于数据融合以及图像识别；
实时显示单元，用于实时显示数据。
第三方面，本申请还提供了一种汽车，包括上述的行车实时导航系统。
本申请公开了一种行车实时导航方法、系统和汽车，通过获取数据；数据融合以及图像识别；实时信息显示。本申请的方法可以输出准确的实时导航路线。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请的实施例提供的一种行车实时导航方法的示意流程图；
图2是图1中的行车实时导航方法的子步骤S101示意流程图；
图3是图1中的行车实时导航方法的子步骤S102中数据融合的示意流程图；
图4是图1中的行车实时导航方法的子步骤S102示图像识别的示意流程图；
图5是图1中的行车实时导航方法的子步骤S103示意流程图；
图6为本申请实施例提供的一种行车实时导航系统的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
本申请的实施例提供了一种行车实时导航方法、系统和汽车。其中，该行车实时导航方法用于实现路况信息的实时显示，对障碍物进行识别和目标物体感知。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1，图1是本申请的实施例提供的一种行车实时导航方法的示意流程图。该导航方法包括步骤S101至步骤S103。
S101、获取数据。
其中，获取数据中的数据包括导航数据、车身CAN数据和实时路况信息数据。导航数据为导航的行车路线。车身CAN数据包括车身信息、转向信息、车速数据等。实时路况数据为摄像头拍摄的信息。
S102、数据融合以及识别。
具体地，将获取到的关键数据传输至SOC，随后经算法融合识别处理，实现实时路况提示、障碍物识别、车距信息等。
S103、实时显示数据。
具体地，将融合的数据发射至移动终端内的APP内，供用户查看。移动终端可以为手机和平板等。
在一个可选的实施例中，如图2所示，获取数据包括步骤S1011-S1013。
S1011、将导航数据传输到DVR。
导航数据可以通过车身的LVDS线传输至DVR，当然也不限于此类传输方式。
S1012、DVR的sensor感光面将光学信息经并口信息，转换到色彩分量传输至DVR内的SOC中。
S1013、车身CAN数据通过CAN总线传输至DVR内的SOC。
在一个可选的实施例中，所述数据融合以及图像识别中的数据融合，包括步骤S1021-S1023(如图3)。所述数据融合以及图像识别中的图像识别，包括步骤S1021a-S1022b(如图4)。
S1021、Sensor通过CSI接口将实时数据传输至图像获取模块。
S1022、将图像进行排列分组，并通过VPAC进行图像数据加速和调参。
S1023、导航信息调参后通过以及车身信息预处理后，通过DVR内部的GPU进行融合处理。
S1021a、通过Sensor输入的RGB 8bit格式的图像，并将图像分割为256*256的大小；
S1022b、通过去交错填充RGB数据输出到(DL)Deep Learning模块，Deep Learning模块将图像信息识别，并分成相关特征输出到显示端。
在一个可选的实施例中，实时信息显示包括步骤S1031-S1032(如图5)。
S1031、融合处理完成的视频流数据，通过以太网传输至T-BOX模块；
S1032、T-BOX模块以无线电的方式将数据传输至移动终端。
请参阅图6，图6是本申请一实施例提供的一种行车实时导航系统的示意性框图，该系统可以配置于汽车中，用于执行前述的行车实时导航。
本申请至少具有以下优点：
通过无线信号传输，可以实现手机与DVR所采集的路况以及车况信息进行实时进行APP交互。
依靠DVR内部的处理器，可以对目标物体和障碍物进行识别，并通过无线信号传输实现路况车况播报提醒。
该系统提供实时驾驶视野，司机可以通过图像避开相应手机导航无法探测的信息。
可以感知前方的车辆距离、车速信息，有利于驾驶者做出合适的驾驶路径规划。
如图6所示，该行车实时导航系统200，包括：数据采集单元201、数据融合及识别单元202和实时显示单元203。
数据采集单元201，用于获取数据，数据包括导航数据、车身CAN数据和实时路况信息数据。
数据融合及识别单元202，用于数据融合以及图像识别。
实时显示单元203，用于实时显示数据。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统和各单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请还涉及一种汽车，该汽车包括上述的行车实时导航系统，采用了上述的行车实时导航方法。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种行车实时导航方法，其特征在于，包括：
获取数据；
数据融合以及图像识别；
实时信息显示；
其中，所述获取数据中的数据包括导航数据、车身CAN数据和实时路况信息数据。
2.根据权利要求1所述的行车实时导航方法，其特征在于，所述获取数据，包括：
将导航数据传输到DVR；
DVR的sensor感光面将光学信息经并口信息，转换到色彩分量传输至DVR内的SOC中；
车身CAN数据通过CAN总线传输至DVR内的SOC。
3.根据权利要求1所述的行车实时导航方法，其特征在于，在所述数据融合以及图像识别中，所述数据融合包括：
Sensor通过CSI接口将实时数据传输至图像获取模块；
将图像进行排列分组，并通过VPAC进行图像数据加速和调参；
导航信息调参后通过以及车身信息预处理后，通过DVR内部的GPU进行融合处理。
4.根据权利要求3所述的行车实时导航方法，其特征在于，在所述数据融合以及图像识别中，所述图像识别包括：
通过Sensor输入的RGB 8bit格式的图像，并将图像分割为256*256的大小；
通过去交错填充RGB数据输出到Deep Learning模块，Deep Learning模块将图像信息识别，并分成相关特征输出到显示端。
5.根据权利要求4所述的行车实时导航方法，其特征在于，所述实时信息显示，包括：
融合处理完成的视频流数据，通过以太网传输至T-BOX模块；
T-BOX模块以无线电的方式将数据传输至移动终端。
6.一种行车实时导航系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于获取数据；
数据融合及识别单元，用于数据融合以及图像识别；
实时显示单元，用于实时显示数据。
7.一种汽车，其特征在于，包括如权利要求6所述的行车实时导航系统。
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