CN113986173A - 车载终端导航配色调整方法以及装置、存储介质、电子装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种车载终端导航配色调整方法以及装置、存储介质、电子装置。该方法包括在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，其中，所述道路颜色色系是通过预先训练的道路检测模型得到的所述道路颜色色系的检测结果，所述道路检测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签；根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述配色显示方案与所述道路颜色色系为具有视觉反差的颜色样式，所述配色方案为预先定制化得到的。本申请解决了车载终端导航与道路混淆不清的技术问题。通过本申请优化了导航信息投射在道路上的显示效果。
Description
技术领域
本申请涉及计算机软件领域，具体而言，涉及一种车载终端导航配色调整方法以及装置、存储介质、电子装置。
背景技术
车载终端导航，比如，抬头显示设备将画面投射到驾驶员的前方道路上，满足驾驶员在安全的条件下查看导航信息的需求。
但是由于道路环境不尽相同，往往会出现画面投射到道路上不清晰的问题。
针对相关技术中车载终端导航与道路混淆不清的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种车载终端导航配色调整方法以及装置、存储介质、电子装置，以解决车载终端导航与道路混淆不清的问题。
为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种车载终端导航配色调整方法。
根据本申请的车载终端导航配色调整方法包括：在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，其中，所述道路颜色色系是通过预先训练的道路检测模型得到的所述道路颜色色系的检测结果，所述道路检测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签；根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述配色显示方案与所述道路颜色色系为具有视觉反差的颜色样式，所述配色方案为预先定制化得到的。
进一步地，所述动态识别当前的道路颜色色系，还包括：根据当前的天气因素和/或道路因素，动态识别当前的道路颜色色系，其中所述道路颜色色系包括：第一色系、第二色系、第三色系、第四色系，所述第一色系、所述第二色系、所述第三色系、所述第四色系分别被配置为黑色、黄色、灰色、白色；所述天气因素包括当前车辆行驶过程中途径区域的天气类型，所述天气类型包括夜间或雨雾；所述道路因素至少包括如下之一：当前道路类型、当前道路材质。
进一步地，所述车载终端包括：抬头显示设备，所述抬头显示设备安装前置摄像头，所述在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，包括：通过所述抬头显示设备上安装的前置摄像头，拍摄前方道路的情况；根据所述前方道路的情况识别出当前道路环境，以及当前道路的类型匹配到不同的所述道路颜色色系。
进一步地，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：根据所述道路颜色色系，选择与所述道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式作为所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述车载终端导航的配色显示方案包括背景配色显示。
进一步地，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：根据所述道路颜色色系，选择与所述道路颜色色系具有视觉反差的且透明的颜色样式作为所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述车载终端导航的配色显示方案包括透明配色显示。
进一步地，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：所述车载终端包括：AR抬头显示设备，所述AR抬头显示设备安装前置摄像头，根据所述车载终端导航的当前配色显示方案，生成显示画面投射在当前前方道路上；当判断根据所述道路颜色色系发生变化的情况下，调整所述车载终端导航的当前配色显示方案为与所述当前前方道路的道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式。
进一步地，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：根据所述车载终端导航的当前配色显示方案，在所述车载终端导航上引导实际地图上的兴趣点POI；当判断根据所述道路颜色色系发生变化的情况下，调整所述车载终端导航的当前配色显示方案为与所述地图上的兴趣点POI的道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种车载终端导航配色调整装置。
根据本申请的车载终端导航配色调整装置包括：动态识别模块，用于在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，其中，所述道路颜色色系是通过预先训练的道路检测模型得到的所述道路颜色色系的检测结果，所述道路检测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签；动态调整模块，用于根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述配色显示方案与所述道路颜色色系为具有视觉反差的颜色样式，所述配色方案为预先定制化得到的。
为了实现上述目的，根据本申请的另一个方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
为了实现上述目的，根据本申请的再一个方面，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在本申请实施例中车载终端导航配色调整方法以及装置、存储介质、电子装置，采用在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系的方式，通过根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，达到了通过匹配到的道路颜色色系改变导航配色的方案的目的，从而实现了区分导航信息与道路的技术效果，进而解决了车载终端导航与道路混淆不清的技术问题。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的车载终端导航配色调整方法的硬件结构示意图；
图2是根据本申请实施例的车载终端导航配色调整方法的流程示意图；
图3是根据本申请实施例的车载终端导航配色调整装置结构示意图；
图4是根据本申请优选实施例的车载终端导航配色调整方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，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”等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，以便这里描述的本申请的实施例。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。
在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。
此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
如图1所示，本申请实施例中的硬件系统包括：车载终端100、道路200，所述车载终端100安装在车内，所述车载终端100用于将导航信息、行车信息投影到道路前方显示。
如图2所示，该方法包括如下的步骤S201至步骤S202：
步骤S201，在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，其中，所述道路颜色色系是通过预先训练的道路检测模型得到的所述道路颜色色系的检测结果，所述道路检测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签；
步骤S202，根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述配色显示方案与所述道路颜色色系为具有视觉反差的颜色样式，所述配色方案为预先定制化得到的。
从以上的描述中，可以看出，本申请实现了如下技术效果：
采用在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系的方式，通过根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，达到了通过匹配到的道路颜色色系改变导航配色的方案的目的，从而实现了区分导航信息与道路的技术效果，进而解决了车载终端导航与道路混淆不清的技术问题。
上述步骤S201中在车辆行驶过程中，通过所述车载终端动态识别当前的道路颜色色系。可以理解，所述车载终端可以配置前置摄像头用于实时采集前方路面信息。识别所述动态识别当前的道路颜色色系是基于机器学习模型的。
作为一种可选的实施方式，所述道路颜色色系是通过预先训练的道路检测模型得到的所述道路颜色色系的检测结果。比如，预先建立的道路模型。
作为一种优选的实施方式，所述道路检测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签。通过所述样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签预先训练得到的道路检测模型，能够实时识别当前的道路颜色色系。
优选地，样本图像实施预先采集，并且标签可以通过人为标记出。优选地，采用神经网络模型作为机器学习模型进行训练。本领域技术人员可以根据现有技术中的神经网络模型进行选择，在本申请实施例并不进行具体限定。
上述步骤S202中在所述车载终端根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案。从而实现了针对道路变化的动态调节。
作为一种可选的实施方式，所述配色方案为预先定制化得到的，可以理解，可以预先定制化得到对应的颜色方案。
作为一种优选的实施方式，所述配色显示方案与所述道路颜色色系为具有视觉反差的颜色样式。可以理解，具有视觉反差是指颜色上的深浅差异化或者其他容易造成视觉反差的颜色样式，在本申请的实施例中并不进行具体限定。
作为本实施例中的优选，所述动态识别当前的道路颜色色系，还包括：根据当前的天气因素和/或道路因素，动态识别当前的道路颜色色系，其中所述道路颜色色系包括：第一色系、第二色系、第三色系、第四色系，所述第一色系、所述第二色系、所述第三色系、所述第四色系分别被配置为黑色、黄色、灰色、白色；所述天气因素包括当前车辆行驶过程中途径区域的天气类型，所述天气类型包括夜间或雨雾；所述道路因素至少包括如下之一：当前道路类型、当前道路材质。
具体实施时，可以根据当前的天气因素和/或道路因素，动态识别当前的道路颜色色系。比如，道路颜色色系包括：第一色系、第二色系、第三色系、第四色系，对应于黑色系、黄色系、灰色系、白色系。
此外，所述天气因素包括当前车辆行驶过程中途径区域的天气类型，所述天气类型包括夜间或雨雾。天气类型是夜间或者雨雾同样也会对视觉效果有所影响。
所述道路因素至少包括如下之一：当前道路类型、当前道路材质。道路类型、材质均会对于视觉效果有所影响。
作为本实施例中的优选，所述车载终端包括：抬头显示设备，所述抬头显示设备安装前置摄像头，所述在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，包括：通过所述抬头显示设备上安装的前置摄像头，拍摄前方道路的情况；根据所述前方道路的情况识别出当前道路环境，以及当前道路的类型匹配到不同的所述道路颜色色系。
具体实施时，对于所述抬头显示设备，在所述抬头显示设备安装前置摄像头用于在在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系。优选地，通过所述抬头显示设备上安装的前置摄像头，拍摄前方道路的情况；根据所述前方道路的情况识别出当前道路环境，以及当前道路的类型匹配到不同的所述道路颜色色系。整个识别过程通过所述抬头显示设备处理。可以理解，除了前方道路，还包括了当前道路周围环境的因素。
作为本实施例中的优选，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：根据所述道路颜色色系，选择与所述道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式作为所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述车载终端导航的配色显示方案包括背景配色显示。
具体实施时，可以根据所述道路颜色色系，选择与所述道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式作为所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述车载终端导航的配色显示方案包括背景配色显示。也就是说，当前道路颜色与导航背景配色显示的是视觉反差的颜色样式。需要注意的是，此过程为随机的，并不是都需要与背景颜色显示形成视觉反差。所述视觉反差是相对于驾驶员正常驾驶过程而言。优选地，针对背景颜色显示的视觉反差大多用于光线强度不足或的情况。
作为本实施例中的优选，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：根据所述道路颜色色系，选择与所述道路颜色色系具有视觉反差的且透明的颜色样式作为所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述车载终端导航的配色显示方案包括透明配色显示。
具体实施时，可以根据所述道路颜色色系，选择与所述道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式作为所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述车载终端导航的配色显示方案包括透明配色显示。也就是说，当前道路颜色与导航透明配色显示的是视觉反差的颜色样式。需要注意的是，此过程为随机的，并不是都需要与透明配色显示形成视觉反差。所述视觉反差是相对于驾驶员正常驾驶过程而言。优选地，针对透明配色显示的视觉反差大多用于光线强度足够的情况。
作为本实施例中的优选，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：所述车载终端包括：AR抬头显示设备，所述AR抬头显示设备安装前置摄像头，根据所述车载终端导航的当前配色显示方案，生成显示画面投射在当前前方道路上；当判断根据所述道路颜色色系发生变化的情况下，调整所述车载终端导航的当前配色显示方案为与所述当前前方道路的道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式。
具体实施时，对于所述AR抬头显示设备，所述AR抬头显示设备安装前置摄像头，根据所述车载终端导航的当前配色显示方案，生成显示画面投射在当前前方道路上。当判所述AR抬头显示设备断根据所述道路颜色色系发生变化的情况下，调整所述车载终端导航的当前配色显示方案为与所述当前前方道路的道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式。
作为本实施例中的优选，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：根据所述车载终端导航的当前配色显示方案，在所述车载终端导航上引导实际地图上的兴趣点POI；当判断根据所述道路颜色色系发生变化的情况下，调整所述车载终端导航的当前配色显示方案为与所述地图上的兴趣点POI的道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式。
具体实施时，车载终端导航通常还在屏幕上引导实际地图上的兴趣点(POI)，并实时显示停车场、餐厅、商场、剧院、加油站等信息。所以，根据所述车载终端导航的当前配色显示方案，在所述车载终端导航上引导实际地图上的兴趣点POI；当判断根据所述道路颜色色系发生变化的情况下，调整所述车载终端导航的当前配色显示方案为与所述地图上的兴趣点POI的道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式。为了区别于POI，也需要将所述车载终端导航的当前配色显示方案配置为与所述地图上的兴趣点POI的道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
根据本申请实施例，还提供了一种用于实施上述方法的车载终端导航配色调整装置，如图3所示，所示，该装置包括：
动态识别模块301，用于在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，其中，所述道路颜色色系是通过预先训练的道路检测模型得到的所述道路颜色色系的检测结果，所述道路检测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签；
动态调整模块302，用于根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述配色显示方案与所述道路颜色色系为具有视觉反差的颜色样式，所述配色方案为预先定制化得到的。
所述动态识别模块301中在车辆行驶过程中，通过所述车载终端动态识别当前的道路颜色色系。可以理解，所述车载终端可以配置前置摄像头用于实时采集前方路面信息。识别所述动态识别当前的道路颜色色系是基于机器学习模型的。
作为一种可选的实施方式，所述道路颜色色系是通过预先训练的道路检测模型得到的所述道路颜色色系的检测结果。比如，预先建立的道路模型。
作为一种优选的实施方式，所述道路检测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签。通过所述样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签预先训练得到的道路检测模型，能够实时识别当前的道路颜色色系。
优选地，样本图像实施预先采集，并且标签可以通过人为标记出。优选地，采用神经网络模型作为机器学习模型进行训练。
所述动态调整模块302中在所述车载终端根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案。从而实现了针对道路变化的动态调节。
作为一种可选的实施方式，所述配色方案为预先定制化得到的，可以理解，可以预先定制化得到对应的颜色方案。
作为一种优选的实施方式，所述配色显示方案与所述道路颜色色系为具有视觉反差的颜色样式。可以理解，具有视觉反差是指颜色上的深浅差异化或者其他容易造成视觉反差的颜色样式，在本申请的实施例中并不进行具体限定。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本申请的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本申请不限制于任何特定的硬件和软件结合。
为了更好的理解上述的车载终端导航配色调整方法流程，以下结合优选实施例对上述技术方案进行解释说明，但不用于限定本发明实施例的技术方案。
本申请实施例中车载终端导航配色调整方法，动态识别道路及周边环境，并生成与道路颜色环境相匹配的配色方案，通过抬头显示器投射到道路上，解决抬头显示投射画面与道路颜色一致导致看不清楚的问题。
如图4所示，是车载终端导航配色调整方法的流程示意图，以所述车载终端为HUD抬头显示设备端为例进行说明，其具体包括：
步骤S401，预先制定各种导航配色方案。
建立道路类型、材质及天气叠加的道路库。
通过深度学习的方法训练不同的类型、材质、天气对应的不同的模型，包括黑色系、黄色系、灰色系、白色系。
步骤S402，通过前置摄像头识别道路环境，生成环境模型，包括道路颜色、天气等。
抬头显示设备上安装前置摄像头，拍摄前方道路的情况。
前置摄像头将捕获的道路环境、结合当前道路的类型生匹配到不同的道路颜色模型。
步骤S403，根据匹配的道路模型选择合适的导航配色方案，完成动态环境颜色显示。
根据匹配到的颜色模型，选择提前生成的导航配色方案，比如如果匹配到的道路模型颜色是黑色系，那么选择的导航配色方案就是白色系，与背景颜色产生对比。抬头显示器将导航画面投射到道路上，与道路背景颜色产生强烈的对比，让用户更容易看清楚导航信息。
本申请的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，其中，所述道路颜色色系是通过预先训练的道路检测模型得到的所述道路颜色色系的检测结果，所述道路检测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签；
S2，根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述配色显示方案与所述道路颜色色系为具有视觉反差的颜色样式，所述配色方案为预先定制化得到的。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本申请的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，其中，所述道路颜色色系是通过预先训练的道路检测模型得到的所述道路颜色色系的检测结果，所述道路检测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签；
S2，根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述配色显示方案与所述道路颜色色系为具有视觉反差的颜色样式，所述配色方案为预先定制化得到的。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种车载终端导航配色调整方法，其特征在于，包括：
在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，其中，所述道路颜色色系是通过预先训练的道路检测模型得到的所述道路颜色色系的检测结果，所述道路检测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签；
根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述配色显示方案与所述道路颜色色系为具有视觉反差的颜色样式，所述配色方案为预先定制化得到的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态识别当前的道路颜色色系，还包括：
根据当前的天气因素和/或道路因素，动态识别当前的道路颜色色系，其中所述道路颜色色系包括：第一色系、第二色系、第三色系、第四色系，
所述第一色系、所述第二色系、所述第三色系、所述第四色系分别被配置为黑色、黄色、灰色、白色；
所述天气因素包括当前车辆行驶过程中途径区域的天气类型，所述天气类型包括夜间或雨雾；
所述道路因素至少包括如下之一：当前道路类型、当前道路材质。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：
所述车载终端包括：抬头显示设备，所述抬头显示设备安装前置摄像头，
所述在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，包括：
通过所述抬头显示设备上安装的前置摄像头，拍摄前方道路的情况；
根据所述前方道路的情况识别出当前道路环境，以及当前道路的类型匹配到不同的所述道路颜色色系。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：
根据所述道路颜色色系，选择与所述道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式作为所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述车载终端导航的配色显示方案包括背景配色显示。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：
根据所述道路颜色色系，选择与所述道路颜色色系具有视觉反差的且透明的颜色样式作为所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述车载终端导航的配色显示方案包括透明配色显示。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：
所述车载终端包括：AR抬头显示设备，所述AR抬头显示设备安装前置摄像头，
根据所述车载终端导航的当前配色显示方案，生成显示画面投射在当前前方道路上；
当判断根据所述道路颜色色系发生变化的情况下，调整所述车载终端导航的当前配色显示方案为与所述当前前方道路的道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，包括：
根据所述车载终端导航的当前配色显示方案，在所述车载终端导航上引导实际地图上的兴趣点POI；
当判断根据所述道路颜色色系发生变化的情况下，调整所述车载终端导航的当前配色显示方案为与所述地图上的兴趣点POI的道路颜色色系具有视觉反差的颜色样式。
8.一种车载终端导航配色调整装置，其特征在于，包括：
动态识别模块，用于在车辆行驶过程中，动态识别当前的道路颜色色系，其中，所述道路颜色色系是通过预先训练的道路检测模型得到的所述道路颜色色系的检测结果，所述道路检测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：样本图像和所述样本图像的道路类型标签、天气标签、道路材质标签；
动态调整模块，用于根据所述道路颜色色系，调整所述车载终端导航的配色显示方案，其中所述配色显示方案与所述道路颜色色系为具有视觉反差的颜色样式，所述配色方案为预先定制化得到的。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7任一项所述的方法。
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