CN112954207A - 驾驶沿途景观抓拍方法、装置以及汽车中控台 - Google Patents

驾驶沿途景观抓拍方法、装置以及汽车中控台 Download PDF

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CN112954207A CN202110161380.7A CN202110161380A CN112954207A CN 112954207 A CN112954207 A CN 112954207A CN 202110161380 A CN202110161380 A CN 202110161380A CN 112954207 A CN112954207 A CN 112954207A
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Abstract

本发明设计智能控制技术领域，尤其涉及驾驶沿途景观抓拍方法、装置以及汽车中控台。所述驾驶沿途景观抓拍方法包括：接收用户设置指令，所述设置指令包括期望拍摄的场景图片或文字描述；利用预设的场景识别模型对所述期望拍摄的场景图片或文字描述分析得出相应的期望图像特征；接收用户输入拍摄请求，所述拍摄请求包括所述期望图像特征。本发明还提供了一种驾驶沿途景观抓拍装置。本发明还提供了汽车中控台。本发明技术方案提供的驾驶沿途景观抓拍方法、装置以及汽车中控台，可以实现在车辆行驶过程中，自动控制摄像头沿途拍摄与期望拍摄场景图片的图像特征相符的实时图像；同时提高行车安全性，也提高对自动拍照图片的满意度。

Description

驾驶沿途景观抓拍方法、装置以及汽车中控台
技术领域
本发明涉及智能控制技术领域，尤其涉及驾驶沿途景观抓拍方法、装置以及汽车中控台。
背景技术
驾驶已成为普通生活场景，随着智能汽车的和影像技术的蓬勃发展，人们与汽车结合的场景越来越多，同时，由于摄像和拍照随着智能手机的普及，人们对生活场景的拍照记录也变得越来越普遍；如何在开车的时候能够拍到沿途美丽风景，也逐渐演变人们对车生活的一种新需求，现有的车主在行车时通过在车上用固定支架用手机来实现拍照，而使车主不能专心于驾驶，影响驾驶安全。
因此，需要能够在车主驾驶车辆时能够自动抓拍车主预先设置的场景图像，实现在安全驾驶的情况下，还能自动获取到满意的拍照图片是亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供在车主驾驶车辆时能够自动抓拍车主预先设置的场景图像的驾驶沿途景观抓拍方法、装置以及汽车中控台。
本发明第一方面提供一种驾驶沿途景观抓拍方法，应用于汽车中控台，所述汽车中控台与汽车上的摄像头和用户终端通讯连接，所述驾驶沿途景观抓拍方法包括：
接收用户设置指令，所述设置指令包括期望拍摄的场景图片或文字描述；
利用预设的场景识别模型对所述期望拍摄的场景图片或文字描述分析得出相应的期望图像特征；
接收用户输入拍摄请求，所述拍摄请求包括所述期望图像特征；以及
响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像并传输给用户终端。
在另一些可行的实施例中，所述驾驶沿途景观抓拍方法还包括：
利用样板图像或文字描述对图像识别模型进行训练以生成所述场景识别模型。
在另一些可行的实施例中，所述期望图像特征为文字信息或图形信息。
在另一些可行的实施例中，所述样板图像包括画面信息，所述图像识别模型可利用所述场景识别模型对所述图像进行分类，所述期望图像特征为图像类型。
在另一些可行的实施例中，所述摄像头为三个，所述三个摄像头的视场可覆盖预设视场。
在另一些可行的实施例中，响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像，具体包括：
响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头采集实时图像；
获取所述实时图像；
利用预设的场景识别模型识别所述实时图像的图像特征；
当识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头对焦拍摄；
当无法识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头旋转角度并继续采集实时图像。
本发明第二方面提供一种驾驶沿途景观抓拍装置，所述驾驶沿途景观抓拍装置包括：
设置模块，接收用户设置指令，所述设置指令包括期望拍摄的场景图片或文字描述；
图像识别模块，利用预设的场景识别模型对所述期望拍摄的场景图片或文字描述分析得出相应的期望图像特征；
输入模块，接收用户输入拍摄请求，所述拍摄请求包括所述期望图像特征；以及
控制模块，响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像并传输给用户终端；
在另一些可行的实施例中所述摄像头为三个，所述三个摄像头的视场可覆盖预设视场。
在另一些可行的实施例中所述控制模块还包括；
获取单元，获取所述实时图像；
识别单元，利用所述预设的场景识别模型识别出所述实时图像含有期望图像特征；
控制单元，当识别出所述实时图像的图像特征，控制所述摄像头对焦拍摄以及当无法识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头旋转角度并继续采集实时图像。
本发明第三方面提供一种汽车中控台，所述汽车中控台包括：
存储器，用于存储计算机程序；以及
处理器，用于执行计算机程序以实现上述驾驶沿途景观抓拍方法。
上述驾驶沿途景观抓拍方法，通过先接收用户设置的期望拍摄的场景图片或文字描述，并通过预设的场景识别模型分析得出相应的期望图像特征，再通过语音或按键启动摄像头，并通过汽车中控台控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像并传输给用户终端，从而可以实现在车辆行驶过程中，自动控制摄像头沿途拍摄与期望拍摄场景图片的图像特征相符的实时图像，同时提高行车安全性，也提高对自动拍照图片的满意度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。
图1为发明一实施例提供的驾驶沿途景观抓拍方法的流程图。
图2为图1中步骤S50的具体流程图。
图3为发明一实施例提供的驾驶沿途景观抓拍方法的场景图。
图4为发明一实施例提供的驾驶沿途景观抓拍装置的结构框图。
图5为发明一实施例提供的驾驶沿途景观抓拍装置中控制模块的具体结构框图。
图6为发明一实施例提供的汽车中控台的内部结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，如下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在本申请中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
请参阅图1-3，图1为发明一实施例提供的驾驶沿途景观抓拍方法的流程图。图2为图1中步骤S50的具体流程图。图3为发明一实施例提供的驾驶沿途景观抓拍方法的场景图。本发明第一方面提供一种驾驶沿途景观抓拍方法，应用于汽车中控台，所述汽车中控台与汽车上的摄像头和用户终端通讯连接，所述驾驶沿途景观抓拍方法包括以下步骤。
步骤S10：接收用户设置指令，所述设置指令包括期望拍摄的场景图片或文字描述。具体地，所述设置指令用于表示用户想要摄像头拍摄到的目标场景图片；例如，用户通过操控用户终端从网络上下载沿途中出现景点图片或者类似图片并发送给汽车中控台，或者用户通过操控用户终端输入文字描述并发送汽车中控台；例如，文字描述可以为景点名称。
步骤S30：利用预设的场景识别模型对所述期望拍摄的场景图片或文字描述分析得出相应的期望图像特征。具体地，可以根据沿途中的景点对场景识别模型进行针对性训练，例如根据沿途所在的地理位置所包含的景点类型或者景点名称；比如说，预设的场景识别模型可以利用样板图像或文字描述对图像识别模型进行训练以生成所述场景识别模型；例如，所述期望图像特征为文字信息，比如说“景点A”，这样场景识别模型里面就会存储文字“景点A”并将带有“景点A”的文字作为目标场景图片，然后在将带有“景点A”的图片移动到摄像头面前测试摄像头是否能够自动拍照，如果能够自动拍照，则训练完成；如果不能够自动拍照，则调试文字识别算法或者文字相似度的阈值再次进行测试；当然，也可以根据实际场景变换文字的字体、角度以及方向，从而使测试贴近实际。训练的时间可以在车辆启动前进行。
在另一些可行实施例中，对于期望拍摄场景的所属景点类型比较明确的情形，所述样板图像可以包括画面信息，所述图像识别模型可利用所述场景识别模型对所述图像进行分类，所述期望图像特征为图像类型；例如，若期望拍摄场景的类型为地标时，可以将景点图像数据集中的地标类型的图片输入到场景识别模型中，然后将对应的地标图像放置到摄像头前进行测试，当场景识别模型是否能够得出属于地标类别时，则能够控制摄像头拍摄测试的地标图像；其中，测试场景识别模型可以为地标识别算法；例如，地标识别可以包括以下步骤：使用轮廓提取测试的地标图像的轮廓，对获取到的轮廓进行多边形抽象得到多个图形，过滤多个图形中面积较小的图形，然后得到四边形图形，再过滤掉非凸形，得到的四边形图形里通过聚类方法寻找中心距离最近的一类，其中心的平均值即为地标中心。可以通过地标识别将期望拍摄场景限定为同一类别，从而降低场景识别模型的识别阈值，便于更多地获取沿途中摄像头拍摄到与期望拍摄场景类似的图像；当然同一类别也可以为山岳、峡谷、岩溶、火山、江河、湖泊、文化中的一种。
或在另一些可行实施例中，利用样板文字描述对图像识别模型进行训练以生成所述场景识别模型，如，文字描述为：“一个孤独的人在黄昏时在江边垂钓”，这样场景识别模型先识别出有用的关键文字信息，如“一个人”、“黄昏”、“垂钓”，这些信息组成的一组期望图像特征存储在场景识别模型里，在训练时，可将类似的图片移动到摄像头面前进行多次的测试摄像头是否能够自动拍照，此后，再在车辆行进中制造或选取相近的情景，如果都能够自动拍照，则训练完成；如果不能够自动拍照，则调试图像识别算法再次进行测试。
步骤S50：接收用户输入的拍摄请求，所述拍摄请求包括所述期望图像特征；以及响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像并传输给用户终端。
汽车中控台将接收到的图像或者视频进行处理以获取车外的实时图像，再将车外的实时图像进行处理得到实时图像的图像特征，将实时图像的图像特征与拍摄请求包括的所述期望图像特征进行对比，若类似度大于预设值，则控制摄像头自动对焦和抓拍车外的实时图像。具体地，步骤S50可以包括步骤S51-步骤S61。
步骤S51：接收用户输入的拍摄请求。具体地，在用户准备驱车出发后，可以启动摄像头，例如用户发出语音请求给汽车中控台，汽车中控台控制摄像头启动。
步骤S53：响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头采集实时图像。具体地，所述摄像头可以为三个，三个摄像头可活动地安装于汽车上以实现三个摄像头的俯仰、偏摆从而调整拍摄角度，例如，三个摄像头可以是通过支架或者是通过预装在车辆车顶上或者是可伸缩地安装在车顶上；三个摄像头在车辆移动的过程中朝车外进行实时拍摄或录像车外的景象，然后将拍摄或者录像到的图像或者视频传输给汽车中控台，所述三个摄像头的视场可覆盖预设视场，其中，所述预设视场覆盖360°，能够实现最大的拍摄角度。
步骤S55：获取所述实时图像。具体地，汽车中控台获取三个摄像头发送的所述实时图像。
步骤S57：利用所述预设的场景识别模型识别所述实时图像的图像特征。具体地，可以根据预设的场景识别模型识别所述实时图像的图像特征。
步骤S59：当识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头对焦拍摄。具体地，将所述实时图像的图像特征与期望拍摄场景图片的期望图像特征进行对比并得出相似度，当相似度大于预设值时，判定为识别成功，也就是识别出所述实时图像含有期望图像特征；例如，情形一，期望拍摄场景图片的期望图像特征为“XX景点”，实时图像的图像特征为“XX点”时，两者的相似度为75％，则为识别出所述实时图像的含有期望图像特征；当然，可以根据景点名称中首位文字或者末尾文字是否相同来判断是否识别成功，这样防止车辆从不同方向进入景点导致识别结果相反的结果，或者对比全部文字后错失最佳拍摄时间。也可以将景点名称中的不同位置的文字赋予不同的权值，比如一个景点中包含六个字，第一位数字的权值最大，最后一位数字的权值最小，中间位数字的权值依次递减，从而提高识别的真实度、准确性以及及时性；情形二，期望拍摄场景文字描述为“油菜花田里的人”，当从实时图像中识别出油菜花，面积大于100平方米，且有人同在时，则为识别出所述实时图像含有期望图像特征，摄像头可对场景进行对焦拍摄。
步骤S61：当无法识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头旋转角度并继续采集实时图像。
在上述实施例中，通过先接收用户设置的期望拍摄场景图片，并通过预设的场景识别模型分析得出相应的期望图像特征，再启动摄像头，并通过汽车中控台控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像并传输给用户终端，从而可以实现在车辆沿途过程中，自动控制摄像头拍摄与期望拍摄场景图片的期望图像特征相符的实时图像，同时提高行车安全性，也提高对自动拍照图片的满意度。
三个摄像头通过支架与汽车安装从而能够实现三个摄像头的俯仰、偏摆从而调整拍摄角度，所述三个摄像头的视场可覆盖预设视场，其中，所述预设视场覆盖360°，从而能够实现最大的拍摄角度，提高拍摄的照片的质量。
请参看图4和5，图4为发明一实施例提供的驾驶沿途景观抓拍装置的结构框图。图5为发明一实施例提供的驾驶沿途景观抓拍装置中控制模块的具体结构框图。本发明第二方面提供一种驾驶沿途景观抓拍装置，所述驾驶沿途景观抓拍装置包括：
设置模块10，接收用户设置指令，所述设置指令包括期望拍摄的场景图片或文字描述。
图像识别模块20，利用预设的场景识别模型对所述期望拍摄的场景图片或文字描述分析得出相应的期望图像特征。
输入模块30，接收用户输入拍摄请求，所述拍摄请求包括所述期望图像特征；以及
控制模块40，响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像并传输给用户终端。
在另一些可行的实施例中，所述摄像头为三个，所述三个摄像头的视场可覆盖预设视场。
在另一些可行的实施例中，所述控制模块还包括；
获取单元41，获取所述实时图像。
识别单元42，利用所述预设的场景识别模型识别出所述实时图像的图像特征。
控制单元43，当识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头对焦拍摄以及当无法识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头旋转角度并继续采集实时图像。
请参看图6，图6为发明一实施例提供的汽车中控台800的内部结构示意图。汽车中控台800包括存储器801、处理器802和总线803。
存储器801，用于存储计算机程序；以及
处理器802，用于执行计算机程序以实现以下步骤。
步骤S10：接收用户设置指令，所述设置指令包括期望拍摄的场景图片或文字描述。具体地，所述设置指令用于表示用户想要摄像头拍摄到的目标场景图片；例如，用户通过操控用户终端从网络上下载沿途中出现景点图片或者类似图片并发送给汽车中控台，或者用户通过操控用户终端输入文字描述并发送汽车中控台；例如，文字描述可以为景点名称。
步骤S30：利用预设的场景识别模型对所述期望拍摄场景图片分析得出相应的期望图像特征。具体地，可以根据沿途中的景点对场景识别模型进行针对性训练，例如根据沿途所在的地理位置所包含的景点类型或者景点名称；比如说，预设的场景识别模型可以利用样板图像或文字描述对图像识别模型进行训练以生成所述场景识别模型；例如，所述期望图像特征为文字信息，比如说“景点A”，这样场景识别模型里面就会存储文字“景点A”并将带有“景点A”的文字作为目标场景图片，然后在将带有“景点A”的图片移动到摄像头面前测试摄像头是否能够自动拍照，如果能够自动拍照，则训练完成；如果不能够自动拍照，则调试文字识别算法或者文字相似度的阈值再次进行测试；当然，也可以根据实际场景变换文字的字体、角度以及方向，从而使测试贴近实际。训练的时间可以在车辆启动前进行。
在另一些可行实施例中，对于期望拍摄场景的所属景点类型比较明确的情形，所述样板图像可以包括画面信息，所述图像识别模型可利用所述场景识别模型对所述图像进行分类，所述期望图像特征为图像类型；例如，若期望拍摄场景的类型为地标时，可以将景点图像数据集中的地标类型的图片输入到场景识别模型中，然后将对应的地标图像放置到摄像头前进行测试，当场景识别模型是否能够得出属于地标类别时，则能够控制摄像头拍摄测试的地标图像；其中，测试场景识别模型可以为地标识别算法；例如，地标识别可以包括以下步骤：使用轮廓提取测试的地标图像的轮廓，对获取到的轮廓进行多边形抽象得到多个图形，过滤多个图形中面积较小的图形，然后得到四边形图形，再过滤掉非凸形，得到的四边形图形里通过聚类方法寻找中心距离最近的一类，其中心的平均值即为地标中心。可以通过地标识别将期望拍摄场景限定为同一类别，从而降低场景识别模型的识别阈值，便于更多地获取沿途中摄像头拍摄到与期望拍摄场景类似的图像；当然同一类别也可以为山岳、峡谷、岩溶、火山、江河、湖泊、文化中的一种。
或在另一些可行实施例中，利用样板文字描述对图像识别模型进行训练以生成所述场景识别模型，如，文字描述为：“一个孤独的人在黄昏时在江边垂钓”，这样场景识别模型先识别出有用的关键文字信息，如“一个人”、“黄昏”、“垂钓”，这些信息组成的一组期望图像特征存储在场景识别模型里，在训练时，可将类似的图片移动到摄像头面前进行多次的测试摄像头是否能够自动拍照，此后，再在车辆行进中制造或选取相近的情景，如果都能够自动拍照，则训练完成；如果不能够自动拍照，则调试图像识别算法再次进行测试。
步骤S50：接收用户输入的拍摄请求，所述拍摄请求包括所述期望图像特征；以及响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像并传输给用户终端。
汽车中控台将接收到的图像或者视频进行处理以获取车外的实时图像，再将车外的实时图像进行处理得到实时图像的图像特征，将实时图像的图像特征与拍摄请求包括的所述期望图像特征进行对比，若类似度大于预设值，则控制摄像头自动对焦和抓拍车外的实时图像。具体地，步骤S50可以包括步骤S51-步骤S61。
步骤S51：接收用户输入的拍摄请求。具体地，在用户准备驱车出发后，可以启动摄像头，例如用户发出语音请求给汽车中控台，汽车中控台再控制摄像头启动。
步骤S53：响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头采集实时图像。具体地，所述摄像头可以为三个，三个摄像头可活动地安装于汽车上以实现三个摄像头的俯仰、偏摆从而调整拍摄角度，例如，三个摄像头可以是通过支架或者是通过预装在车辆车顶上或者是可伸缩地安装在车顶上；三个摄像头在车辆移动的过程中朝车外进行实时拍摄或录像车外的景象，然后将拍摄或者录像到的图像或者视频传输给汽车中控台，所述三个摄像头的视场可覆盖预设视场，其中，所述预设视场覆盖360°，能够实现最大的拍摄角度。
步骤S55：获取所述实时图像。具体地，汽车中控台获取三个摄像头发送的所述实时图像。
步骤S57：利用所述预设的场景识别模型识别所述实时图像的图像特征。具体地，可以根据预设的场景识别模型识别所述实时图像的图像特征。
步骤S59：当识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头对焦拍摄。具体地，将所述实时图像的图像特征与期望拍摄场景图片的期望图像特征进行对比并得出相似度，当相似度大于预设值时，判定为识别成功，也就是识别出所述实时图像含有期望图像特征；例如，情形一，期望拍摄场景图片的期望图像特征为“XX景点”，实时图像的图像特征为“XX点”时，两者的相似度为75％，则为识别出所述实时图像含有期望图像特征；当然，可以根据景点名称中首位文字或者末尾文字是否相同来判断是否识别成功，这样防止车辆从不同方向进入景点导致识别结果相反的结果，或者对比全部文字后错失最佳拍摄时间。也可以将景点名称中的不同位置的文字赋予不同的权值，比如一个景点中包含六个字，第一位数字的权值最大，最后一位数字的权值最小，中间位数字的权值依次递减，从而提高识别的真实度、准确性以及及时性；情形二，期望拍摄场景文字描述为“油菜花田里的人”，当从实时图像中识别出油菜花，面积大于100平方米，且有人同在时，则为识别出所述实时图像含有期望图像特征，摄像头可对场景进行对焦拍摄。
步骤S61：当无法识别出所述实时图像含有期望的图像特征，控制所述摄像头旋转角度并继续采集实时图像。
在上述实施例中，通过先接收用户设置的期望拍摄场景图片，并通过预设的场景识别模型分析得出相应的期望图像特征，再启动摄像头，并通过汽车中控台控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像并传输给用户终端，从而可以实现在车辆沿途过程中，自动控制摄像头拍摄与期望拍摄场景图片的期望图像特征相符的实时图像，提高行车安全性。
三个摄像头通过支架与汽车安装从而能够实现三个摄像头的俯仰、偏摆从而调整拍摄角度，所述三个摄像头的视场可覆盖预设视场，其中，所述预设视场覆盖360°，从而能够实现最大的拍摄角度，提高拍摄的照片的质量。
其中，存储器801至少包括一种类型的可读存储器，该可读存储器包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器801在一些实施例中可以是汽车中控台800的内部存储单元，例如汽车中控台800的硬盘。存储器801在另一些实施例中也可以是的外部汽车中控台800存储设备，例如汽车中控台800上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器801还可以既包括汽车中控台800的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器801不仅可以用于存储安装于汽车中控台800的应用软件及各类数据，例如实现自动驾驶软件开发程序指令等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
总线803可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
在上述实施例中，通过先接收用户设置的期望拍摄的场景图片或文字描述，并通过预设的场景识别模型分析得出相应的期望图像特征，再通过语音或者按键启动摄像头，并通过汽车中控台控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像并传输给用户终端，从而可以实现在车辆行驶过程中，自动控制摄像头沿途拍摄与期望拍摄场景图片的图像特征相符的实时图像；同时提高行车安全性，也提高对自动拍照图片的满意度。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的保护范围，凡是利用本申请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，均同理包括在本申请的保护范围内。

Claims (10)

1.一种驾驶沿途景观抓拍方法，应用于汽车中控台，所述汽车中控台与汽车上的摄像头和用户终端通讯连接，其特征在于，所述驾驶沿途景观抓拍方法包括：
接收用户设置指令，所述设置指令包括期望拍摄的场景图片或文字描述；
利用预设的场景识别模型对所述期望拍摄的场景图片或文字描述分析得出相应的期望图像特征；
接收用户输入拍摄请求，所述拍摄请求包括所述期望图像特征；以及
响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像并传输给用户终端。
2.如权利要求1所述的驾驶沿途景观抓拍方法，其特征在于，所述驾驶沿途景观抓拍方法还包括：
利用样板图像或文字描述对图像识别模型进行训练以生成所述场景识别模型。
3.如权利要求2所述的驾驶沿途景观抓拍方法，其特征在于，所述期望图像特征为文字信息或图形信息。
4.如权利要求2所述的驾驶沿途景观抓拍方法，其特征在于，所述样板图像包括画面信息，所述图像识别模型可利用所述场景识别模型对所述图像进行分类，所述期望图像特征为图像类型。
5.如权利要求1所述的驾驶沿途景观抓拍方法，其特征在于，所述摄像头为三个，所述三个摄像头的视场可覆盖预设视场。
6.如权利要求1所述的驾驶沿途景观抓拍方法，其特征在于，响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像，具体包括：
响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头采集实时图像；
获取所述实时图像；
利用预设的场景识别模型识别所述实时图像的图像特征；
当识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头对焦拍摄；
当无法识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头旋转角度并继续采集实时图像。
7.一种驾驶沿途景观抓拍装置，其特征在于，所述驾驶沿途景观抓拍装置包括：
设置模块，接收用户设置指令，所述设置指令包括期望拍摄的场景图片或文字描述；
图像识别模块，利用预设的场景识别模型对所述期望拍摄的场景图片或文字描述分析得出相应的期望图像特征；
输入模块，接收用户输入拍摄请求，所述拍摄请求包括所述期望图像特征；以及
控制模块，响应所述拍摄请求，控制设置于车辆上的所述摄像头依据所述期望图像特征对焦拍摄图像并传输给用户终端。
8.如权利要求7所述驾驶沿途景观抓拍装置，其特征在于，所述摄像头为三个，所述三个摄像头的视场可覆盖预设视场。
9.如权利要求8所述的驾驶沿途景观抓拍装置，其特征在于，所述控制模块还包括；
获取单元，获取所述实时图像；
识别单元，利用所述预设的场景识别模型识别出所述实时图像的图像特征；
控制单元，当识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头对焦拍摄以及当无法识别出所述实时图像含有期望图像特征，控制所述摄像头旋转角度并继续采集实时图像。
10.一种汽车中控台，其特征在于，所述汽车中控台包括：
存储器，用于存储计算机程序；以及
处理器，用于执行计算机程序以实现如权利要求1～6任意一项所述的驾驶沿途景观抓拍方法。
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