CN118675350A - 一种基于人工智能的交通引导方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及人工智能技术领域，具体公开了一种基于人工智能的交通引导方法及系统。本发明实施例通过生成并展示驾驶规划路线；在行驶位置靠近路段位置时，加载复杂路段的三维模型；在三维模型上进行第一人称视角的模拟，生成并展示通过模拟视频；实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，与通过模拟视频比较，进行引导提醒；通过第一人称行驶图像对通过模拟视频进行优化，在下次通过该复杂路段之前展示优化模拟视频。能够在驾驶车辆进入复杂路段之前，进行复杂路段的通过模拟，便于驾驶人员提前了解复杂路段的通过路线，强化驾驶人员对正确驾驶路线的印象，并在复杂路段驾驶时，对驾驶人员进行引导提醒，使得驾驶人员能够正确通过复杂路段。

Description

一种基于人工智能的交通引导方法及系统

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的交通引导方法及系统。

背景技术

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

现有的人工智能在交通引导方面的应用不多，常用的交通引导通常是简单的路线导航，在复杂的路段行驶时，简单的路线导航并不能提供有效的驾驶辅助，往往容易导致驾驶人员没有看清道路上的指示而进入错误的道路。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供基于一种基于人工智能的交通引导方法及系统，旨在解决背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种基于人工智能的交通引导方法，所述方法具体包括以下步骤：

根据驾驶车辆的起点位置和终点位置进行路线规划，生成并展示驾驶规划路线；

对所述驾驶规划路线进行分析，获取复杂路段的路段位置；

实时获取驾驶车辆的行驶位置，在所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型；

在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，在到达所述复杂路段之前，生成并展示通过模拟视频；

实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，在复杂路段驾驶时，将第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，并进行引导提醒；

在完成复杂路段的通过之后，通过所述第一人称行驶图像对所述通过模拟视频进行优化，生成并保存优化模拟视频，并在下次通过该复杂路段之前展示所述优化模拟视频。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述根据起点位置和终点位置进行路线规划，生成并展示驾驶规划路线具体包括以下步骤：

获取所述驾驶车辆的起点位置；

获取所述驾驶车辆的终点位置；

根据所述起点位置和所述终点位置进行路线规划，生成驾驶规划路线；

展示所述驾驶规划路线进行驾驶导航。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述实时获取驾驶车辆的行驶位置，在所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型具体包括以下步骤：

实时获取所述驾驶车辆的行驶位置；

计算所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离；

判断所述路线距离是否小于预设的加载模拟距离；

在所述路线距离小于所述加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型；

在所述路线距离不小于所述加载模拟距离时，保持正常驾驶导航。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述加载所述复杂路段的三维模型具体包括以下步骤：

根据所述路段位置生成模型访问请求；

根据所述模型访问请求，访问路段模型库中所述复杂路段的三维模型；

下载并展示所述三维模型。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，在到达所述复杂路段之前，生成并展示通过模拟视频具体包括以下步骤：

根据所述三维模型，进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成通过模拟视频；

判断所述路线距离是否大于预设的安全模拟距离；

在所述路线距离大于所述安全模拟距离时，展示所述通过模拟视频；

在所述路线距离不大于所述安全模拟距离时，保持正常驾驶导航。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述根据所述三维模型，进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成通过模拟视频具体包括以下步骤：

对所述三维模型进行分析，获取所述三维模型中的醒目标识；

在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成驾驶模拟视频；

获取所述驾驶模拟视频中所述醒目标识的通过视角；

对所述驾驶模拟视频中的所述通过视角进行提示标注，生成通过模拟视频。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，在复杂路段驾驶时，将第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，并进行引导提醒具体包括以下步骤：

实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像；

进入所述复杂路段后，将所述第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，获取所述醒目标识的现实视角；

根据所述现实视角进行引导提醒。

一种基于人工智能的交通引导系统，所述系统包括路线规划单元、路线分析单元、模型加载单元、通过模拟单元和引导提醒单元，其中：

路线规划单元，用于根据驾驶车辆的起点位置和终点位置进行路线规划，生成并展示驾驶规划路线；

路线分析单元，用于对所述驾驶规划路线进行分析，获取复杂路段的路段位置；

模型加载单元，用于实时获取驾驶车辆的行驶位置，在所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型；

通过模拟单元，用于在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，在到达所述复杂路段之前，生成并展示通过模拟视频；

引导提醒单元，用于实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，在复杂路段驾驶时，将第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，并进行引导提醒。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述通过模拟单元具体包括：

通过模拟模块，用于根据所述三维模型，进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成通过模拟视频；

距离判断模块，用于判断所述路线距离是否大于预设的安全模拟距离；

模拟展示模块，用于在所述路线距离大于所述安全模拟距离时，展示所述通过模拟视频；

驾驶导航模块，用于在所述路线距离不大于所述安全模拟距离时，保持正常驾驶导航；

视频优化单元，用于在完成复杂路段的通过之后，通过所述第一人称行驶图像对所述通过模拟视频进行优化，生成并保存优化模拟视频，并在下次通过该复杂路段之前展示所述优化模拟视频。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述通过模拟模块具体包括：

模型分析子模块，用于对所述三维模型进行分析，获取所述三维模型中的醒目标识；

驾驶模拟子模块，用于在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成驾驶模拟视频；

通过视角获取子模块，用于获取所述驾驶模拟视频中所述醒目标识的通过视角；

提示标注子模块，用于对所述驾驶模拟视频中的所述通过视角进行提示标注，生成通过模拟视频。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明实施例通过生成并展示驾驶规划路线；获取复杂路段的路段位置；在行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型；在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成并展示通过模拟视频；实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，与通过模拟视频比较，并进行引导提醒。能够在驾驶车辆进入复杂路段之前，进行复杂路段的通过模拟，便于驾驶人员提前了解复杂路段的通过路线，强化驾驶人员对正确驾驶路线的印象，并在复杂路段驾驶时，对驾驶人员进行引导提醒，使得驾驶人员能够正确通过复杂路段。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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。

图1示出了本发明实施例提供的方法的流程图。

图2示出了本发明实施例提供的方法中驾驶路线规划的流程图。

图3示出了本发明实施例提供的方法中加载模拟距离比较的流程图。

图4示出了本发明实施例提供的方法中加载三维模型的流程图。

图5示出了本发明实施例提供的方法中复杂路段通过模拟的流程图。

图6示出了本发明实施例提供的方法中生成通过模拟视频的流程图。

图7示出了本发明实施例提供的方法中引导提醒的流程图。

图8示出了本发明实施例提供的系统的应用架构图。

图9示出了本发明实施例提供的系统中通过模拟单元的结构框图。

图10示出了本发明实施例提供的系统中通过模拟模块的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

可以理解的是，在现有技术中，人工智能在交通引导方面的应用不多，常用的交通引导通常是简单的路线导航，在复杂的路段行驶时，简单的路线导航并不能提供有效的驾驶辅助，往往容易导致驾驶人员没有看清道路上的指示而进入错误的道路。

为解决上述问题，本发明实施例通过生成并展示驾驶规划路线；获取复杂路段的路段位置；在行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型；在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成并展示通过模拟视频；实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，与通过模拟视频比较，并进行引导提醒。能够在驾驶车辆进入复杂路段之前，进行复杂路段的通过模拟，便于驾驶人员提前了解复杂路段的通过路线，强化驾驶人员对正确驾驶路线的印象，并在复杂路段驾驶时，对驾驶人员进行引导提醒，使得驾驶人员能够正确通过复杂路段。

图1示出了本发明实施例提供的方法的流程图。

具体的，一种基于人工智能的交通引导方法，所述方法具体包括以下步骤：

步骤S101，根据驾驶车辆的起点位置和终点位置进行路线规划，生成并展示驾驶规划路线。

在本发明实施例中，通过对驾驶车辆的当前位置定位和输入目的地，获取起点位置和终点位置，根据起点位置和终点位置进行驾驶路线规划，生成驾驶规划路线，并将驾驶规划路线展示在驾驶车辆的显示屏上进行导航。

具体的，图2示出了本发明实施例提供的方法中驾驶路线规划的流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述根据起点位置和终点位置进行路线规划，生成并展示驾驶规划路线具体包括以下步骤：

步骤S1011，获取所述驾驶车辆的起点位置。

在本发明实施例中，在驾驶车辆出发之前对当前位置定位，得到驾驶车辆的起点位置。

步骤S1012，获取所述驾驶车辆的终点位置。

在本发明实施例中，在驾驶车辆的显示屏上输入目的地，生成驾驶车辆的终点位置。

步骤S1013，根据所述起点位置和所述终点位置进行路线规划，生成驾驶规划路线。

在本发明实施例中，根据起点位置和终点位置进行路线规划，生成驾驶规划路线。具体的，规划的驾驶路线有多种，可以将多个驾驶路线同时显示在驾驶车辆的显示屏上，并显示每个驾驶路线的时间和路程，驾驶人员选择合适的驾驶路线，得到驾驶规划路线。

步骤S1014，展示所述驾驶规划路线进行驾驶导航。

在本发明实施例中，在驾驶车辆行驶时，根据对驾驶车辆的定位和驾驶规划路线进行驾驶导航。

进一步的，所述基于人工智能的交通引导方法还包括以下步骤：

步骤S102，对所述驾驶规划路线进行分析，获取复杂路段的路段位置。

在本发明实施例中，通过对驾驶规划路线分析，判断根据驾驶规划路线行驶会经过的复杂路段，并获取复杂路段的路段位置。

可以理解的是，复杂路段是驾驶人员不能够快速判断正确路线的路段，包括但不限于十字路口、高速出口、分岔路口、掉头路口、隧道路口。驾驶人员在复杂路段驾驶时，往往因为不够专注而走错路线，导致行程路线延长、行程时间增加。

步骤S103，实时获取驾驶车辆的行驶位置，在所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型。

在本发明实施例中，实时进行车辆定位，得到驾驶车辆的行驶位置，并根据即将到达的复杂路段的路段位置，计算行驶位置与路段位置之间的路线距离，在路线距离小于加载模拟距离时，将复杂路段的三维模型加载显示在驾驶车辆的显示屏上。

可以理解的是，本发明实施例中的复杂路段的三维模型，不仅仅是对复杂路段的路线的简单模拟，而是尽可能还原复杂路段的真实场景，使得三维模型中的各种细节与复杂路段的真实场景保持一致。

具体的，图3示出了本发明实施例提供的方法中加载模拟距离比较的流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述实时获取驾驶车辆的行驶位置，在所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型具体包括以下步骤：

步骤S1031，实时获取所述驾驶车辆的行驶位置。

在本发明实施例中，对驾驶车辆进行实时定位，实时获取驾驶车辆的行驶位置。具体的，定位可以采用GPS定位、北斗定位等。

步骤S1032，计算所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离。

在本发明实施例中，通过驾驶规划路线，计算行驶位置与路段位置之间的路线距离。其中，路线距离是沿着驾驶规划路线，从行驶位置到路段位置的距离，能够反映驾驶车辆行驶到路段位置的真实距离。

步骤S1033，判断所述路线距离是否小于预设的加载模拟距离。

在本发明实施例中，预设有加载模拟距离，并比较加载模拟距离与路线距离的大小，判断路线距离是否小于加载模拟距离。

步骤S1034，在所述路线距离小于所述加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型。

在本发明实施例中，如果路线距离小于加载模拟距离，则说明驾驶车辆已经靠近复杂路段的路段位置，此时将复杂路段的三维模型加载显示在驾驶车辆的显示屏上。

进一步的，在本发明的又一个实施例中，利用投影技术，将复杂路段的三维模型投影在驾驶车辆挡风玻璃的下侧，便于驾驶人员查看复杂路段的三维模型。

具体的，图4示出了本发明实施例提供的方法中加载三维模型的流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述加载所述复杂路段的三维模型具体包括以下步骤：

步骤S10341，根据所述路段位置生成模型访问请求。

在本发明实施例中，如果路线距离小于加载模拟距离，则说明驾驶车辆已经靠近复杂路段的路段位置，此时根据路段位置生成模型访问请求，对当前复杂路段的三维模型进行请求访问。

步骤S10342，根据所述模型访问请求，访问路段模型库中所述复杂路段的三维模型。

在本发明实施例中，通过当前复杂路段的三维模型的访问请之后，在路段模型库中搜索当前复杂路段的三维模型。

步骤S10343，下载并展示所述三维模型。

在本发明实施例中，在路段模型库中找到当前复杂路段的三维模型之后，将当前复杂路段的三维模型下载，并在驾驶车辆的显示屏上展示，便于驾驶人员查看复杂路段的三维模型。

进一步的，所述实时获取驾驶车辆的行驶位置，在所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型还包括以下步骤：

步骤S1035，在所述路线距离不小于所述加载模拟距离时，保持正常驾驶导航。

在本发明实施例中，如果路线距离不小于加载模拟距离，则说明驾驶车辆距离复杂路段的路段位置还较远，此时无需加载复杂路段的三维模型，保持驾驶车辆的正常驾驶导航。

进一步的，所述基于人工智能的交通引导方法还包括以下步骤：

步骤S104，在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，在到达所述复杂路段之前，生成并展示通过模拟视频。

在本发明实施例中，在驾驶车辆进入复杂路段之前，在三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成通过模拟视频，将通过模拟视频在驾驶车辆的显示屏上播放，并提示驾驶人员提前查看通过模拟视频，使得驾驶人员能够在进入复杂路段之前，以第一人称视角熟悉了复杂路段的通过过程，从而便于驾驶人员在复杂路段真正驾驶时，快速找到正确的驾驶路线。

具体的，图5示出了本发明实施例提供的方法中复杂路段通过模拟的流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，在到达所述复杂路段之前，生成并展示通过模拟视频具体包括以下步骤：

步骤S1041，根据所述三维模型，进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成通过模拟视频。

在本发明实施例中，在三维模型中，以第一人称视角进行复杂路段的通过模拟，并生成通过模拟视频。

具体的，图6示出了本发明实施例提供的方法中生成通过模拟视频的流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述根据所述三维模型，进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成通过模拟视频具体包括以下步骤：

步骤S10411，对所述三维模型进行分析，获取所述三维模型中的醒目标识。

在本发明实施例中，对加载的三维模型进行分析，获取三维模型中的醒目标识。具体的，醒目标识包括但不限于高楼、广告牌、路标。

步骤S10412，在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成驾驶模拟视频。

在本发明实施例中，在三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成驾驶模拟视频，驾驶模拟视频能够展示驾驶人员通过驾驶车辆通过复杂路段的视角变化，且有效还原真实通过时的全部细节。

步骤S10413，获取所述驾驶模拟视频中所述醒目标识的通过视角。

在本发明实施例中，对驾驶模拟视频进行逐帧化处理，将驾驶模拟视频中出现有醒目标识的视角进行截取，生成醒目标识的通过视角。

可以理解的是，在驾驶模拟视频中，醒目标识出现的位置可以作为驾驶车辆驾驶路线变化的参考，例如：在分岔路口时，驾驶车辆向靠近广告牌一侧的分岔路行驶。

步骤S10414，对所述驾驶模拟视频中的所述通过视角进行提示标注，生成通过模拟视频。

在本发明实施例中，将通过视角在驾驶模拟视频中进行提示标注，生成通过模拟视频。具体的，可以是将通过视角中的醒目标识进行红框标出，并在驾驶模拟视频中出现通过视角时，进行语音提示，生成通过模拟视频。

进一步的，所述基于人工智能的交通引导方法还包括以下步骤：

步骤S1042，判断所述路线距离是否大于预设的安全模拟距离。

在本发明实施例中，根据对驾驶车辆的实时定位，将路线距离与预设的安全模拟距离进行比较。安全模拟距离是预设的能够在进入复杂路段之前查看通过模拟视频的安全距离。

步骤S1043，在所述路线距离大于所述安全模拟距离时，展示所述通过模拟视频。

在本发明实施例中，如果路线距离大于安全模拟距离，则说明此时有足够的安全距离，在驾驶车辆保持当前的速度行驶时，驾驶人员能够安全的查看通过模拟视频，此时将通过模拟视频在驾驶车辆的显示屏上展示播放，便于驾驶人员进行通过模拟视频的查看。

步骤S1044，在所述路线距离不大于所述安全模拟距离时，保持正常驾驶导航。

在本发明实施例中，如果路线距离不大于安全模拟距离，则说明此时驾驶车辆与复杂路段之间没有足够的安全距离，因此不能进行通过模拟视频的播放，只保持正常驾驶导航，避免驾驶人员分心查看通过模拟视频而发生危险。

进一步的，所述基于人工智能的交通引导方法还包括以下步骤：

步骤S105，实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，在复杂路段驾驶时，将第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，并进行引导提醒。

在本发明实施例中，在驾驶车辆进入复杂路段之后，实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，并将第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，在需要对驾驶人员进行驾驶提示时，进行引导提醒。

可以理解的是，引导提醒可以是语音提醒，虽然在进入复杂路段之前已经让驾驶人员熟悉了复杂路段的通过过程，但是为了确保驾驶人员能够准确的找到驾驶路线，驾驶车辆在复杂路段中需要进行变道、掉头、转左转、右转时，进行语音提醒，从而进一步确保驾驶人员找到正确的驾驶路线。

具体的，图7示出了本发明实施例提供的方法中引导提醒的流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，在复杂路段驾驶时，将第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，并进行引导提醒具体包括以下步骤：

步骤S1051，实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像。

在本发明实施例中，在驾驶车辆的前侧进行实时拍摄，并将拍摄视频进行逐帧化处理，生成驾驶车辆的第一人称行驶图像。

步骤S1052，进入所述复杂路段后，将所述第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，获取所述醒目标识的现实视角。

在本发明实施例中，在驾驶车辆进入复杂路段后，将第一人称行驶图像与通过模拟视频中的通过视角进行比较，当第一人称行驶图像中出现有与通过视角相同的醒目标识时，则将此时的第一人称行驶图像设置为醒目标识的现实视角。

步骤S1053，根据所述现实视角进行引导提醒。

在本发明实施例中，根据通过模拟视频中，出现醒目标识的通过视角之后驾驶车辆的变化，在现实视角中进行引导提醒。具体的，引导提醒可以是语音提醒，例如：“请左转”、“请掉头”等。

进一步的，所述基于人工智能的交通引导方法还包括以下步骤：

步骤S106，在完成复杂路段的通过之后，通过所述第一人称行驶图像对所述通过模拟视频进行优化，生成并保存优化模拟视频，并在下次通过该复杂路段之前展示所述优化模拟视频。

进一步的，图8示出了本发明实施例提供的系统的应用架构图。

其中，在本发明提供的又一个优选实施方式中，一种基于人工智能的交通引导系统，包括：

路线规划单元101，用于根据驾驶车辆的起点位置和终点位置进行路线规划，生成并展示驾驶规划路线。

在本发明实施例中，路线规划单元101通过对驾驶车辆的当前位置定位和接收输入的目的地，获取起点位置和终点位置，根据起点位置和终点位置进行驾驶路线规划，生成驾驶规划路线，并将驾驶规划路线展示在驾驶车辆的显示屏上进行导航。

路线分析单元102，用于对所述驾驶规划路线进行分析，获取复杂路段的路段位置。

在本发明实施例中，路线分析单元102通过对驾驶规划路线分析，判断根据驾驶规划路线行驶会经过的复杂路段，并获取复杂路段的路段位置。

模型加载单元103，用于实时获取驾驶车辆的行驶位置，在所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型。

在本发明实施例中，模型加载单元103实时进行车辆定位，得到驾驶车辆的行驶位置，并根据即将到达的复杂路段的路段位置，计算行驶位置与路段位置之间的路线距离，在路线距离小于加载模拟距离时，将复杂路段的三维模型加载显示在驾驶车辆的显示屏上。

通过模拟单元104，用于在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，在到达所述复杂路段之前，生成并展示通过模拟视频。

在本发明实施例中，在驾驶车辆进入复杂路段之前，通过模拟单元104在三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成通过模拟视频，将通过模拟视频在驾驶车辆的显示屏上播放，并提示驾驶人员提前查看通过模拟视频，使得驾驶人员能够在进入复杂路段之前，以第一人称视角熟悉了复杂路段的通过过程，从而便于驾驶人员在复杂路段真正驾驶时，快速找到正确的驾驶路线。

具体的，图9示出了本发明实施例提供的系统中通过模拟单元104的结构框图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述通过模拟单元104具体包括：

通过模拟模块1041，用于根据所述三维模型，进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成通过模拟视频。

在本发明实施例中，在三维模型中，通过模拟模块1041以第一人称视角进行复杂路段的通过模拟，并生成通过模拟视频。

具体的，图10示出了本发明实施例提供的系统中通过模拟模块1041的结构框图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述通过模拟模块1041具体包括：

模型分析子模块10411，用于对所述三维模型进行分析，获取所述三维模型中的醒目标识。

在本发明实施例中，模型分析子模块10411对加载的三维模型进行分析，获取三维模型中的醒目标识。

驾驶模拟子模块10412，用于在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成驾驶模拟视频。

在本发明实施例中，驾驶模拟子模块10412在三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成驾驶模拟视频，驾驶模拟视频能够展示驾驶人员通过驾驶车辆通过复杂路段的视角变化，且有效还原真实通过时的全部细节。

通过视角获取子模块10413，用于获取所述驾驶模拟视频中所述醒目标识的通过视角。

在本发明实施例中，通过视角获取子模块10413对驾驶模拟视频进行逐帧化处理，将驾驶模拟视频中出现有醒目标识的视角进行截取，生成醒目标识的通过视角。

提示标注子模块10414，用于对所述驾驶模拟视频中的所述通过视角进行提示标注，生成通过模拟视频。

在本发明实施例中，提示标注子模块10414将通过视角在驾驶模拟视频中进行提示标注，生成通过模拟视频。具体的，可以是将通过视角中的醒目标识进行红框标出，并在驾驶模拟视频中出现通过视角时，进行语音提示，生成通过模拟视频。

进一步的，所述通过模拟单元104还包括：

距离判断模块1042，用于判断所述路线距离是否大于预设的安全模拟距离。

在本发明实施例中，距离判断模块1042根据驾驶车辆的实时定位，将路线距离与预设的安全模拟距离进行比较。安全模拟距离是预设的能够在进入复杂路段之前查看通过模拟视频的安全距离。

模拟展示模块1043，用于在所述路线距离大于所述安全模拟距离时，展示所述通过模拟视频。

在本发明实施例中，如果路线距离大于安全模拟距离，则说明此时有足够的安全距离，在驾驶车辆保持当前的速度行驶时，驾驶人员能够安全的查看通过模拟视频，此时模拟展示模块1043将通过模拟视频在驾驶车辆的显示屏上展示播放，便于驾驶人员进行通过模拟视频的查看。

驾驶导航模块1044，用于在所述路线距离不大于所述安全模拟距离时，保持正常驾驶导航。

在本发明实施例中，如果路线距离不大于安全模拟距离，则说明此时驾驶车辆与复杂路段之间没有足够的安全距离，因此不能进行通过模拟视频的播放，只通过驾驶导航模块1044保持正常驾驶导航，避免驾驶人员分心查看通过模拟视频而发生危险。

进一步的，所述基于人工智能的交通引导系统还包括：

引导提醒单元105，用于实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，在复杂路段驾驶时，将第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，并进行引导提醒。

在本发明实施例中，在驾驶车辆进入复杂路段之后，引导提醒单元105实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，并将第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，在需要对驾驶人员进行驾驶提示时，进行引导提醒。

视频优化单元106，用于在完成复杂路段的通过之后，通过所述第一人称行驶图像对所述通过模拟视频进行优化，生成并保存优化模拟视频，并在下次通过该复杂路段之前展示所述优化模拟视频。

综上所述，本发明实施例能够在驾驶车辆进入复杂路段之前，进行复杂路段的通过模拟，便于驾驶人员提前了解复杂路段的通过路线，强化驾驶人员对正确驾驶路线的印象，并在复杂路段驾驶时，对驾驶人员进行引导提醒，使得驾驶人员能够根据指引正确通过复杂路段。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的交通引导方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

根据驾驶车辆的起点位置和终点位置进行路线规划，生成并展示驾驶规划路线；

对所述驾驶规划路线进行分析，获取复杂路段的路段位置；

实时获取驾驶车辆的行驶位置，在所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型；

在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，在到达所述复杂路段之前，生成并展示通过模拟视频；

实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，在复杂路段驾驶时，将第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，并进行引导提醒；

在完成复杂路段的通过之后，通过所述第一人称行驶图像对所述通过模拟视频进行优化，生成并保存优化模拟视频，并在下次通过该复杂路段之前展示所述优化模拟视频。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的交通引导方法，其特征在于，所述根据起点位置和终点位置进行路线规划，生成并展示驾驶规划路线具体包括以下步骤：

获取所述驾驶车辆的起点位置；

获取所述驾驶车辆的终点位置；

根据所述起点位置和所述终点位置进行路线规划，生成驾驶规划路线；

展示所述驾驶规划路线进行驾驶导航。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的交通引导方法，其特征在于，所述实时获取驾驶车辆的行驶位置，在所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型具体包括以下步骤：

实时获取所述驾驶车辆的行驶位置；

计算所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离；

判断所述路线距离是否小于预设的加载模拟距离；

在所述路线距离小于所述加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型；

在所述路线距离不小于所述加载模拟距离时，保持正常驾驶导航。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的交通引导方法，其特征在于，所述加载所述复杂路段的三维模型具体包括以下步骤：

根据所述路段位置生成模型访问请求；

根据所述模型访问请求，访问路段模型库中所述复杂路段的三维模型；

下载并展示所述三维模型；

其中，所述复杂路段是驾驶人员不能够快速判断正确路线的路段，包括：十字路口、高速出口、分岔路口、掉头路口和隧道路口。

5.根据权利要求2所述的基于人工智能的交通引导方法，其特征在于，所述在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，在到达所述复杂路段之前，生成并展示通过模拟视频具体包括以下步骤：

根据所述三维模型，进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成通过模拟视频；

判断所述路线距离是否大于预设的安全模拟距离；

在所述路线距离大于所述安全模拟距离时，展示所述通过模拟视频；

在所述路线距离不大于所述安全模拟距离时，保持正常驾驶导航。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能的交通引导方法，其特征在于，所述根据所述三维模型，进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成通过模拟视频具体包括以下步骤：

对所述三维模型进行分析，获取所述三维模型中的醒目标识；

在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成驾驶模拟视频；

获取所述驾驶模拟视频中所述醒目标识的通过视角；

对所述驾驶模拟视频中的所述通过视角进行提示标注，生成通过模拟视频；

其中，所述醒目标识包括高楼、广告牌和路标。

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的交通引导方法，其特征在于，所述实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，在复杂路段驾驶时，将第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，并进行引导提醒具体包括以下步骤：

实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像；

进入所述复杂路段后，将所述第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，获取所述醒目标识的现实视角；

根据所述现实视角进行引导提醒。

8.一种基于人工智能的交通引导系统，其特征在于，所述系统包括路线规划单元、路线分析单元、模型加载单元、通过模拟单元和引导提醒单元，其中：

路线规划单元，用于根据驾驶车辆的起点位置和终点位置进行路线规划，生成并展示驾驶规划路线；

路线分析单元，用于对所述驾驶规划路线进行分析，获取复杂路段的路段位置；

模型加载单元，用于实时获取驾驶车辆的行驶位置，在所述行驶位置与所述路段位置之间的路线距离小于加载模拟距离时，加载所述复杂路段的三维模型；

通过模拟单元，用于在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，在到达所述复杂路段之前，生成并展示通过模拟视频；

引导提醒单元，用于实时获取驾驶车辆的第一人称行驶图像，在复杂路段驾驶时，将第一人称行驶图像与通过模拟视频比较，并进行引导提醒；

视频优化单元，用于在完成复杂路段的通过之后，通过所述第一人称行驶图像对所述通过模拟视频进行优化，生成并保存优化模拟视频，并在下次通过该复杂路段之前展示所述优化模拟视频。

9.根据权利要求8所述的基于人工智能的交通引导系统，其特征在于，所述通过模拟单元具体包括：

通过模拟模块，用于根据所述三维模型，进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成通过模拟视频；

距离判断模块，用于判断所述路线距离是否大于预设的安全模拟距离；

模拟展示模块，用于在所述路线距离大于所述安全模拟距离时，展示所述通过模拟视频；

驾驶导航模块，用于在所述路线距离不大于所述安全模拟距离时，保持正常驾驶导航。

10.根据权利要求9所述的基于人工智能的交通引导系统，其特征在于，所述通过模拟模块具体包括：

模型分析子模块，用于对所述三维模型进行分析，获取所述三维模型中的醒目标识；

驾驶模拟子模块，用于在所述三维模型上进行第一人称视角的复杂路段通过模拟，生成驾驶模拟视频；

通过视角获取子模块，用于获取所述驾驶模拟视频中所述醒目标识的通过视角；

提示标注子模块，用于对所述驾驶模拟视频中的所述通过视角进行提示标注，生成通过模拟视频。