驻车监测方法、装置、汽车及存储介质与流程

1.本发明涉及智能汽车技术领域，具体涉及一种驻车监测方法、装置、汽车及存储介质。


背景技术：

2.随着经济的不断发展和个人收入水平的提高，汽车作为重要的出行工具逐渐走入千家万户，汽车的个人保有量不断增高；汽车车门作为汽车的重要组成部分，具有保护车内人员和物品防止跌落和减轻外来撞击的作用。
3.目前车门的开启方式主要分为两种，一是传统的手动开启和闭合，其开合角度由用户自行控制，这种车门的开启方式占绝大多数。另一个是具有全自动开启和闭合功能，可以通过按键进行开闭功能。这种开启方式虽然给乘车人员带来便捷，但是也会带来一些问题。由于驻车环境比较复杂，同时这样的方式无需人工控制，所以当开启车门的同时乘车人员无法对周围的障碍物或者突然出现的行人作出及时的判断和快速的处理，容易导致汽车驻车开门时发生障碍物碰撞或者行人擦碰，从而会导致车门进行损坏和威胁周围行人的安全。


技术实现要素：

4.第一方面，本发明的主要目的是提供一种驻车监测方法，包括：
5.在车辆处于驻车的状态下，获取监测区域内的目标图像；其中，所述目标区域包括与所述车辆的车门存在碰撞风险的区域；
6.对所述目标图像进行特征检测，得到所述目标图像的检测结果；
7.根据所述目标图像的检测结果，确定是否存在对所述车门存在威胁的目标物体。
8.优选地，所述在车辆处于驻车的状态下，获取目标区域内的图像信息包括：
9.在车辆处于驻车的状态下，实时控制第一拍摄模组采集第一监测区域的第一图像信息，以及实时控制第二拍摄模组采集第二监测区域的第二图像信息；其中，所述第一监测区域和所述第二监测区域为互斥关系和/或相容关系；
10.将所述第一图像信息和所述第二图像信息进行特征融合，确定得到所述目标图像。
11.优选地，所述对所述目标图像进行特征检测，得到所述目标图像的检测结果包括：
12.对所述目标图像进行特征检测，确定出包含移动物体的目标图像；
13.获取所述移动物体对应的视频流；
14.针对所述移动物体，对所述视频流中的各个图像帧进行区域检测，确定出所述移动物体的特征数据；
15.根据所述移动物体的特征数据，生成所述移动物体的预测移动轨迹，以将所述预测移动轨迹确定为所述目标图像的检测结果。
16.优选地，所述针对所述移动物体，对所述视频流中的各个图像帧进行区域检测，确
定出所述移动物体的特征数据，根据所述移动物体的特征数据，生成所述移动物体的预测移动轨迹包括：
17.针对所述移动物体，确定所述视频流中所述移动物体的距离特征数据；
18.对所述视频流中的各个图像帧的预定区域进行检测，以确定相邻图像帧对应的预定区域之间的速度特征数据和方向特征数据；
19.根据所述距离特征数据、速度特征数据及所述方向特征数据，生成所述移动物体的预测移动轨迹，并根据所述预测移动轨迹计算所述移动物体的到达时间。
20.优选地，所述根据所述目标图像的检测结果，确定是否存在对所述车门存在威胁的目标物体包括：
21.在确定所述目标图像中所述移动物体的预测移动轨迹时，判断所述预测移动轨迹与所述车辆的车门是否存在轨迹交点；
22.在所述预测移动轨迹与所述车辆的车门存在轨迹交点时，将所述移动物体确定为对所述车门存在威胁的目标物体；
23.在所述预测移动轨迹与所述车辆的车门不存在轨迹交点时，重复执行对监测区域内的目标图像进行特征检测的操作。
24.优选地，所述驻车监测方法，还包括：
25.对所述视频流中至少两个时间周期的图像帧进行区域检测，以确定所述至少两个时间周期的方向特征数据；
26.根据所述至少两个时间周期的方向特征数据确定出对应的第一移动轨迹点和第二移动轨迹点；
27.根据第一移动轨迹点和所述第二移动轨迹点生成所述移动物体的预测移动轨迹。
28.优选地，所述根据所述目标图像的检测结果，确定是否存在对所述车门存在威胁的目标物体信息之后包括：
29.在确定存在对所述车门存在威胁的目标物体的情况下，控制所述车辆的车门停止开启并输出告警信息；
30.在确定不存在对所述车门存在威胁的目标物体的情况下，控制所述车辆的车门以预定速度进行开启。
31.第二方面，本发明实施例提供了一种驻车监测装置，包括：
32.获取模块，用于在车辆处于驻车的状态下，获取监测区域内的目标图像；其中，所述目标区域包括与所述车辆的车门存在碰撞风险的区域；
33.检测模块，用于对所述目标图像进行特征检测，得到所述目标图像的检测结果；
34.确定模块，用于根据所述目标图像的检测结果，确定是否存在对所述车门存在威胁的目标物体。
35.第三方面，本发明实施例提供了一种汽车，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的驻车监测方法的步骤。
36.第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的驻车监测方法的步骤。
37.本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
38.本发明提供的驻车监测方法，首先在车辆处于驻车的状态下，获取监测区域内的目标图像；其中，目标区域包括与车辆的车门存在碰撞风险的区域；并对目标图像进行特征检测，得到目标图像的检测结果；最后根据目标图像的检测结果，确定是否存在对车门存在威胁的目标物体。由此可以对周围的障碍物或者突然出现的行人作出及时的判断和快速的处理，避免汽车驻车开门时发生障碍物碰撞或者行人擦碰，并且可以确保车门打开过程的安全性，确保了周围人员的人身安全。
附图说明
39.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。
40.图1为本发明实施例提供的驻车监测方法的网络架构图；
41.图2为本发明实施例提供的驻车监测方法的整体流程示意图；
42.图3为本发明实施例提供的驻车监测方法的示例图；
43.图4为本发明实施例提供的驻车监测方法的应用场景图；
44.图5为本发明实施例提供的驻车监测装置的结构框图；
45.图6为本发明实施例提供的汽车的结构框图。
46.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
47.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的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
48.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，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、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
49.首先结合相关附图来举例介绍下本技术实施例的方案可能应用到的网络架构。
50.如图1所示，上述网络架构涉及到汽车控制器、部署于汽车车门的图像采集设备、警报模块及车门控制模块。其中，汽车控制器可以理解为记录有监测区域的物体和行人等信息；图像采集设备用于采集汽车车门周围的监控图像数据，且图像采集设备具体可以为tof(time of flinght)摄像头等；警报模块用于接收汽车控制器输出的控制信号等，以根据控制信号进行告警；车门控制模块用于控制车门的开启和关闭，以基于图像数据实现对车门的控制。
51.如图2和图4所示，本发明的具体实施例提供了一种驻车监测方法，包括：
52.s10、在车辆处于驻车的状态下，获取监测区域内的目标图像；其中，目标区域包括与车辆的车门存在碰撞风险的区域。
53.在本实施例中，驻车的状态可以是汽车停止且乘车人员处于汽车上的状态，也可以是汽车停止时乘车人员执行开启车门的操作时；监控区域可以包括汽车前后方及汽车左右两侧等区域，因此可以采用设置在汽车车门上的tof摄像头进行实时采集得到监测区域内的图像信息，例如tof摄像头实时拍摄的照片或摄像头实时拍摄的视频流中的多帧图片等，并且图片可以是jpg格式、png格式、tif格式、bmp格式等；可以理解的是，图像信息中可以包含有行人图像、行人骑行电动车或自行车的图像及汽车图像等；汽车控制器可以根据采集得到的图像信息，并确定出图像信息中处于移动状态的行人或物体等，由此，可以通过图像信息确定处于移动状态的行人或物体，从而确定其是否存在与车门碰撞风险；可以理解的是，目标区域可以是车门打开后存在碰撞风险的周围区域，例如与车门处于同一直线的区域，或是与车门距离较近的区域。
54.具体的，上述在车辆处于驻车的状态下，获取目标区域内的图像信息包括：在车辆处于驻车的状态下，实时控制第一拍摄模组采集第一监测区域的第一图像信息，以及实时控制第二拍摄模组采集第二监测区域的第二图像信息；其中，第一监测区域和第二监测区域为互斥关系和/或相容关系；将第一图像信息和第二图像信息进行特征融合，确定得到目标图像。
55.其中，第一拍摄模组和第二拍摄模组可以是tof摄像头，并且可以设置在车门的门把手两侧，第一监测区域可以是车门的前方区域和侧方区域，第二监测区域可以是车门的后方区域和侧方区域，因此，第一监测区域和第二监测区域可以存在互斥关系的区域，也可以存在相容关系的区域；可以理解的是，在确定第一图像信息和第二图像信息后，可以将第一图像信息和第二图像信息输入特征提取网络模型中进行图像特征提取，从而确定第一图像信息中的第一图像特征和第二图像信息中的第二图像特征，通过将第一图像特征和第二图像特征进行特征融合后，从而可以得到监测区域对应的全局特征的目标图像；可选地，在特征融合时，可以将第一图像特征和第二图像特征中处于相容关系的特征进行删除融合，可以将第一图像特征和第二图像特征中处于互斥关系的特征进行互相补充，如此处理完成后，从而确定出目标图像；例如，图3所示的监测区域ⅰ和监测区域ⅱ为第一拍摄模组所监测的区域，监测区域ⅱ和监测区域ⅲ为第二拍摄模组所监测的区域，因此，监测区域ⅰ和监测区域ⅲ为互斥关系，监测区域ⅱ为相容关系。
56.s20、对目标图像进行特征检测，得到目标图像的检测结果。
57.在本实施例中，目标图像可以是多个，在确定目标图像后，可以将目标图像输入特征提取网络模型中，并筛选出具有移动物体的目标图像，例如在目标图像中同时出现行人、骑电动车的人员，通过特征提取网络模型则可以确定出移动物体，从而在筛选出后对目标图像进行特征检测，在确定目标图像中出现移动物体时，可以采用帧间差分法对目标图像中进行移动物体检测；可以理解的是，帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标移动的情况，当监测区域中出现移动物体时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动。
58.具体的，上述对目标图像进行特征检测，得到目标图像的检测结果包括：对目标图像进行特征检测，确定出包含移动物体的目标图像；获取移动物体对应的视频流；针对移动物体，对视频流中的各个图像帧进行区域检测，确定出移动物体的特征数据；根据移动物体的特征数据，生成移动物体的预测移动轨迹，以将预测移动轨迹确定为目标图像的检测结果。
59.其中，在确定出具有移动物体的目标图像时，通过获取移动物体对应的视频流，并对视频流中的图像帧进行区域检测；可选地，区域检测可以针对人头区域、人体区域、车轮区域、灯光区域等，特征数据可以包括方向特征数据、距离特征数据、速度特征数据等；在确定行人的方向特征数据时，可以通过人头区域、人体区域、车轮区域或灯光区域进行检测，通过判断人头区域中人脸的方向以确定出对应行人的方向特征数据，也可以通过判断人体区域中人体的朝向以确定出方向特征数据；在确定电动车的方向特征数据时，可以对车轮区域的转动方向进行区域检测，以确定骑行电动车的方向特征数据；在确定汽车的方向特征数据时，可以对车轮区域和灯光区域的进行区域检测，通过车轮的转动方向和转向灯的位置以确定骑行汽车的方向特征数据。
60.进一步的，在确定距离特征数据时，可以通过图像采集设备进行直接计算出移动物体的距离，例如通过tof摄像头可以发出红外光并使得移动物体经过反射后接收到反射的红外光，通过tof摄像头计算发射和接收的相位差，从而通过换算得到深度值，即摄像头与物体的深度距离，由此可以确定得到距离特征数据；可选地，在确定距离特征数据和速度特征数据时，还可以通过视频流中移动物体的特征点，通过连续帧中的不同位置对移动物体进行跟踪，通过连续帧来获取移动物体在图像中的像素位置，并将其像素距离转换为路线的距离，通过计算出距离与时间之比即可确定出对应的速度特征数据；可以理解的是，在确定出方向特征数据、距离特征数据及速度特征数据后，可以针对移动物体的方向特征数据和距离特征数据，生成对应的直线移动轨迹，例如，在行人行走时，可以通过其人脸方向和距离生成直线轨迹，由此确定出对应的预测移动轨迹。
61.具体的，上述针对移动物体，对视频流中的各个图像帧进行区域检测，确定出移动物体的特征数据，根据移动物体的特征数据，生成移动物体的预测移动轨迹包括：针对移动物体，确定视频流中移动物体的距离特征数据；对视频流中的各个图像帧的预定区域进行检测，以确定相邻图像帧对应的预定区域之间的速度特征数据和方向特征数据；根据距离特征数据、速度特征数据及方向特征数据，生成移动物体的预测移动轨迹，并根据预测移动轨迹计算移动物体的到达时间。
62.在本实施例中，预定区域可以是上述的人头区域、人体区域、车轮区域、灯光区域等，到达时间可以是移动物体到达汽车位置的时间或者与汽车处于并排位置的时间；在目标图像中出现多个移动物体时，可以确定出每个移动物体的距离特征数据、速度特征数据和方向特征数据，由此生成预测移动轨迹；在确定预测移动轨迹时，可以计算出移动物体的到达时间，当移动物体的预测移动轨迹与车辆存在轨迹交点时，可以根据距离特征数据和速度特征数据进行时间计算，从而可以确定移动物体的到达时间，即，其中，t表示到达时间，s表示距离，v表示速度；可选地，当移动物体的预测移动轨迹与车辆不存在轨迹交点时，可以判断到达位置与车辆之间的距离是否小于预设阈值，在小于预设阈值时，可以先
计算出预测移动轨迹的距离以及到达位置与车辆之间的距离，到达位置可以是与车辆处于并排的位置，由此通过预测移动轨迹的距离以及到达位置与车辆之间的距离计算出移动物体的到达时间；即，其中，l表示到达位置与车辆之间的距离；因此，可以更准确地对移动物体的到达时间及移动轨迹进行预测判断，从而避免造成安全问题。
63.s30、根据目标图像的检测结果，确定是否存在对车门存在威胁的目标物体。
64.其中，在确定移动物体的预测移动轨迹时，可以根据移动物体的预测移动轨迹判断移动物体是否存在对车门存在威胁，当预测移动轨迹与打开的车门相重合时，则可以确定该移动物体为存在对车门存在威胁的目标物体，当预测移动轨迹与打开的车门未重合时，则可以确定该移动物体为不存在对车门存在威胁，由此，可以确保乘车人员在打开车门时，能够更准确地判断周边环境从而控制车门打开，安全性更高。
65.具体的，上述根据目标图像的检测结果，确定是否存在对车门存在威胁的目标物体包括：在确定目标图像中移动物体的预测移动轨迹时，判断预测移动轨迹与车辆的车门是否存在轨迹交点；在预测移动轨迹与车辆的车门存在轨迹交点时，将移动物体确定为对车门存在威胁的目标物体；在预测移动轨迹与车辆的车门不存在轨迹交点时，重复执行对监测区域内的目标图像进行特征检测的操作。
66.在本实施例中，可以将打开的车门设定为轨迹点，通过将预测移动轨迹进行延长，并判断延长后的预测移动轨迹和车门的轨迹点是否重合，在预测移动轨迹和车门的轨迹点重合时，则确定存在轨迹交点；在预测移动轨迹和车门的轨迹点不重合时，则确定不存在轨迹交点，可以重复执行对监测区域进行监测的操作，也可以同时控制车门进行打开，确保在开启车门过程中更安全。
67.进一步的，根据目标图像的检测结果，确定是否存在对车门存在威胁的目标物体信息之后包括：在确定存在对车门存在威胁的目标物体的情况下，控制车辆的车门停止开启并输出告警信息；在确定不存在对车门存在威胁的目标物体的情况下，控制车辆的车门以预定速度进行开启。
68.在本实施例中，在确定存在对车门存在威胁的目标物体的情况下，汽车控制器可以控制车门控制模块暂停开启车门的动作，同时可以通过车门控制模块将车门的机械开启结构锁止并输出告警信号告知乘车人员，从而避免车门被打开时造成安全问题；在确定不存在对车门存在威胁的目标物体的情况下，通过汽车控制器输出控制信号，使得车门控制模块以预定速度将车门开启至最大角度；在一个可选的实施例中，当监测目标物体离开监测区域时，可以控制车门以预定速度进行开启，当监测目标物体在监测区域处于静止状态时，可以将车门锁止并输出告警信号以告知司机移动车辆的位置进行驻车。
69.在一个可选的实施例中，本发明实施例中提供的驻车监测方法，还包括对视频流中至少两个时间周期的图像帧进行区域检测，以确定至少两个时间周期的方向特征数据；根据至少两个时间周期的方向特征数据确定出对应的第一移动轨迹点和第二移动轨迹点；根据第一移动轨迹点和第二移动轨迹点生成移动物体的预测移动轨迹。
70.在本实施例中，至少两个时间周期可以是连续的两个时间周期，例如4秒可以划分为两个连续的时间周期，通过将连续的两个时间周期对应的图像帧进行区域检测，通过将前一个时间周期中的移动物体生成对应的第一移动轨迹点，将后一个时间周期中的移动物
体生成对应的第二移动轨迹点，通过第一移动轨迹点和第二移动轨迹点生成在两个时间周期内的移动轨迹，然后再通过方向特征数据将两个时间周期内的移动轨迹进行延长，从而确定得到移动物体的预测移动轨迹；例如，在确定行人前2秒的视频流中包含有20个图像帧，对应可以生成20个第一移动轨迹点，在确定行人后2秒的视频流中包含有20个图像帧，对应可以生成20个第二移动轨迹点，通过将第一移动轨迹点和第二移动轨迹点连接形成两个时间周期内的移动轨迹，并根据行人的人头方向将移动轨迹进行延长，由此，生成行人对应的预测移动轨迹。
71.本发明提供的驻车监测方法，首先在车辆处于驻车的状态下，获取监测区域内的目标图像；其中，目标区域包括与车辆的车门存在碰撞风险的区域；并对目标图像进行特征检测，得到目标图像的检测结果；最后根据目标图像的检测结果，确定是否存在对车门存在威胁的目标物体。由此可以对周围的障碍物或者突然出现的行人作出及时的判断和快速的处理，避免汽车驻车开门时发生障碍物碰撞或者行人擦碰，并且可以确保车门打开过程的安全性，确保了周围人员的人身安全。
72.如图5所示，本发明实施例提供了一种驻车监测装置10，包括：
73.获取模块11，用于在车辆处于驻车的状态下，获取监测区域内的目标图像；其中，目标区域包括与车辆的车门存在碰撞风险的区域；
74.检测模块12，用于对目标图像进行特征检测，得到目标图像的检测结果；
75.确定模块13，用于根据目标图像的检测结果，确定是否存在对车门存在威胁的目标物体。
76.本发明提供的驻车监测装置10，首先在车辆处于驻车的状态下，获取监测区域内的目标图像；其中，目标区域包括与车辆的车门存在碰撞风险的区域；并对目标图像进行特征检测，得到目标图像的检测结果；最后根据目标图像的检测结果，确定是否存在对车门存在威胁的目标物体。由此可以对周围的障碍物或者突然出现的行人作出及时的判断和快速的处理，避免汽车驻车开门时发生障碍物碰撞或者行人擦碰，并且可以确保车门打开过程的安全性，确保了周围人员的人身安全。
77.需要说明的是，本发明具体实施例提供的驻车监测装置10为与上述驻车监测方法对应的装置，上述驻车监测方法的所有实施例均适用于该驻车监测装置10，上述驻车监测装置10实施例中均有相应的模块对应上述驻车监测方法中的步骤，能达到相同或相似的有益效果，为避免过多重复，在此不对驻车监测装置2中的每一模块进行过多赘述。
78.如图6所示，本发明的具体实施例还提供了一种汽车20，包括存储器202、处理器201以及存储在存储器202中并可在处理器201上运行的计算机程序，该处理器201执行计算机程序时实现上述的驻车监测方法的步骤。
79.具体的，处理器201用于调用存储器202存储的计算机程序，执行如下步骤：
80.在车辆处于驻车的状态下，获取监测区域内的目标图像；其中，目标区域包括与车辆的车门存在碰撞风险的区域；
81.对目标图像进行特征检测，得到目标图像的检测结果；
82.根据目标图像的检测结果，确定是否存在对车门存在威胁的目标物体。
83.可选的，处理器201执行的在车辆处于驻车的状态下，获取目标区域内的图像信息包括：
84.在车辆处于驻车的状态下，实时控制第一拍摄模组采集第一监测区域的第一图像信息，以及实时控制第二拍摄模组采集第二监测区域的第二图像信息；其中，第一监测区域和第二监测区域为互斥关系和/或相容关系；
85.将第一图像信息和第二图像信息进行特征融合，确定得到目标图像。
86.可选的，处理器201执行的对目标图像进行特征检测，得到目标图像的检测结果包括：
87.对目标图像进行特征检测，确定出包含移动物体的目标图像；
88.获取移动物体对应的视频流；
89.针对移动物体，对视频流中的各个图像帧进行区域检测，确定出移动物体的特征数据；
90.根据移动物体的特征数据，生成移动物体的预测移动轨迹，以将预测移动轨迹确定为目标图像的检测结果。
91.可选的，处理器201执行的针对移动物体，对视频流中的各个图像帧进行区域检测，确定出移动物体的特征数据，根据移动物体的特征数据，生成移动物体的预测移动轨迹包括：
92.针对移动物体，确定视频流中移动物体的距离特征数据；
93.对视频流中的各个图像帧的预定区域进行检测，以确定相邻图像帧对应的预定区域之间的速度特征数据和方向特征数据；
94.根据距离特征数据、速度特征数据及方向特征数据，生成移动物体的预测移动轨迹，并根据预测移动轨迹计算移动物体的到达时间。
95.可选的，处理器201执行的根据目标图像的检测结果，确定是否存在对车门存在威胁的目标物体包括：
96.在确定目标图像中移动物体的预测移动轨迹时，判断预测移动轨迹与车辆的车门是否存在轨迹交点；
97.在预测移动轨迹与车辆的车门存在轨迹交点时，将移动物体确定为对车门存在威胁的目标物体；
98.在预测移动轨迹与车辆的车门不存在轨迹交点时，重复执行对监测区域内的目标图像进行特征检测的操作。
99.可选的，处理器201执行的驻车监测方法，还包括：
100.对视频流中至少两个时间周期的图像帧进行区域检测，以确定至少两个时间周期的方向特征数据；
101.根据至少两个时间周期的方向特征数据确定出对应的第一移动轨迹点和第二移动轨迹点；
102.根据第一移动轨迹点和第二移动轨迹点生成移动物体的预测移动轨迹。
103.可选的，处理器201执行的根据目标图像的检测结果，确定是否存在对车门存在威胁的目标物体信息之后包括：
104.在确定存在对车门存在威胁的目标物体的情况下，控制车辆的车门停止开启并输出告警信息；
105.在确定不存在对车门存在威胁的目标物体的情况下，控制车辆的车门以预定速度
进行开启。
106.即，在本发明的具体实施例中，汽车20的处理器201执行计算机程序时实现上述驻车监测方法的步骤，由此可以对周围的障碍物或者突然出现的行人作出及时的判断和快速的处理，避免汽车驻车开门时发生障碍物碰撞或者行人擦碰，并且可以确保车门打开过程的安全性，确保了周围人员的人身安全。
107.需要说明的是，由于汽车20的处理器201执行计算机程序时实现上述驻车监测方法的步骤，因此上述驻车监测方法的所有实施例均适用于该汽车20，且均能达到相同或相似的有益效果。
108.本发明实施例中提供的计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的驻车监测方法或应用端驻车监测方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
109.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，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存取存储器(random access memory，简称ram)等。
110.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
111.以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。