一种用于自动驾驶车辆的场景显示方法及智能眼镜与流程

本发明涉及智能眼镜技术领域，具体涉及一种用于自动驾驶车辆的场景显示方法及智能眼镜。

背景技术：

目前，逐渐成熟的自动驾驶技术使得乘坐者可以在自动驾驶车辆中自由地做他们自己想做的事情。然而，在实践中发现，当自动驾驶车辆驶入隧道时，乘坐者会因为处于昏暗密封的隧道环境而产生困倦、乏力的感觉，使得在自动驾驶车辆遇到紧急情况时，乘坐者不能及时采取紧急措施，从而增加了交通事故发生的概率。

技术实现要素：

本发明实施例公开一种用于自动驾驶车辆的场景显示方法及智能眼镜，能够在自动驾驶车辆驶入隧道时，为自动驾驶车辆的乘坐者显示其他场景，使得驾驶者保持清醒状态，从而在自动驾驶车辆遇到紧急情况时，乘坐者可以及时采取紧急措施，降低交通事故发生的概率。

本发明实施例第一方面公开了一种用于自动驾驶车辆的场景显示方法，包括：

智能眼镜检测所述自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境；

如果是，所述智能眼镜获取所述隧道环境对应的隧道现实场景；

所述智能眼镜将所述隧道现实场景与隧道虚拟场景进行混合，得到隧道混合场景；

所述智能眼镜向所述智能眼镜的佩戴者输出所述隧道混合场景。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述智能眼镜获取所述隧道环境对应的隧道现实场景，包括：

所述智能眼镜连接所述自动驾驶车辆的云数据库；所述云数据库为所述自动驾驶车辆在自动驾驶过程中实时使用的数据库；

所述智能眼镜在所述云数据库中获取所述隧道环境对应的隧道现实场景；所述隧道现实场景是由所述自动驾驶车辆的场景采集系统采集并存储至所述云数据库的场景。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述隧道现实场景由隧道壁现实场景和隧道路面现实场景组成，所述智能眼镜将所述隧道现实场景与隧道虚拟场景进行混合，得到隧道混合场景，包括：

所述智能眼镜获取所述隧道环境所处的位置信息；

所述智能眼镜根据所述位置信息获取所述位置信息所属的行政区域；

所述智能眼镜获取所述行政区域内的第一景点对应的第一虚拟场景，作为第一隧道虚拟场景；

所述智能眼镜将所述第一隧道虚拟场景覆盖所述隧道壁现实场景，得到隧道混合场景。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述智能眼镜将所述第一隧道虚拟场景覆盖所述隧道壁现实场景，得到隧道混合场景之后，以及智能眼镜向所述智能眼镜的佩戴者输出所述隧道混合场景之前，所述方法还包括：

所述智能眼镜判断是否接收到场景更换指令；

如果是，所述智能眼镜判断所述自动驾驶车辆是否驶离所述隧道环境，如果否，获取所述行政区域内的第二景点对应的第二虚拟场景，作为第二隧道虚拟场景；

所述智能眼镜将所述第二隧道虚拟场景覆盖所述第一隧道虚拟场景，得到隧道混合场景。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述智能眼镜向所述智能眼镜的佩戴者输出所述隧道混合场景，包括：

所述智能眼镜根据所述佩戴者的瞳孔大小确定当前所述佩戴者的眼睛的采光度；

所述智能眼镜根据所述采光度对所述隧道混合场景进行光调整，得到无差别隧道混合场景；

所述智能眼镜根据所述无差别隧道混合场景调整所述智能眼镜内置的投影装置，使得所述投影装置的投影范围与所述佩戴者的可视范围相同；

所述智能眼镜通过所述投影装置投影所述无差别隧道混合场景至所述佩戴者的眼睛中。

本发明实施例第二方面公开一种智能眼镜，所述智能眼镜包括：

检测单元，用于检测所述自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境；

获取单元，用于在所述检测单元的检测结果为是时，获取所述隧道环境对应的隧道现实场景；

混合单元，用于将所述隧道现实场景与隧道虚拟场景进行混合，得到隧道混合场景；

输出单元，用于向所述智能眼镜的佩戴者输出所述隧道混合场景。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述获取单元包括：

连接子单元，用于连接所述自动驾驶车辆的云数据库；所述云数据库为所述自动驾驶车辆在自动驾驶过程中实时使用的数据库；

第一获取子单元，用于在所述云数据库中获取所述隧道环境对应的隧道现实场景；所述隧道现实场景是由所述自动驾驶车辆的场景采集系统采集并存储至所述云数据库的场景。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述隧道现实场景由隧道壁现实场景和隧道路面现实场景组成，所述混合单元包括：

第二获取子单元，用于获取所述隧道环境所处的位置信息；

第三获取子单元，用于根据所述位置信息获取所述位置信息所属的行政区域；

第四获取子单元，用于获取所述行政区域内的第一景点对应的第一虚拟场景，作为第一隧道虚拟场景；

覆盖子单元，用于将所述第一隧道虚拟场景覆盖所述隧道壁现实场景，得到隧道混合场景。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述混合单元还包括：

第一判断子单元，用于判断是否接收到场景更换指令；

第二判断子单元，用于在所述第一判断子单元的判断结果为是时，判断所述自动驾驶车辆是否驶离所述隧道环境；

第五获取子单元，用于在所述第二判断子单元的判断结果为否时，获取所述行政区域内的第二景点对应的第二虚拟场景，作为第二隧道虚拟场景；

所述覆盖子单元，还用于将所述第二隧道虚拟场景覆盖所述第一隧道虚拟场景，得到隧道混合场景。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述输出单元包括：

确定子单元，用于根据所述佩戴者的瞳孔大小确定当前所述佩戴者的眼睛的采光度；

调光子单元，用于根据所述采光度对所述隧道混合场景进行光调整，得到无差别隧道混合场景；

调整子单元，用于根据所述无差别隧道混合场景调整所述智能眼镜内置的投影装置，使得所述投影装置的投影范围与所述佩戴者的可视范围相同；

投影子单元，用于通过所述投影装置投影所述无差别隧道混合场景至所述佩戴者的眼睛中。

本发明实施例第三方面公开一种智能眼镜，包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明实施例第一方面公开的一种用于自动驾驶车辆的场景显示方法。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例中，智能眼镜检测自动驾驶车辆是否处于隧道环境，并在检测到自动驾驶车辆处于隧道环境时，混合隧道现实场景与隧道虚拟场景，得到隧道混合场景，并向智能眼镜的佩戴者输出隧道混合场景。可见，实施本发明实施例，智能眼镜能够在自动驾驶车辆驶入隧道时，为自动驾驶车辆的乘坐者显示其他场景，使驾驶者光看其他的场景以保持清醒的状态，从而在自动驾驶车辆遇到紧急情况时，乘坐者可以及时采取紧急措施，降低交通事故发生的概率。

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获得其他的附图。

图1是本发明实施例公开的一种自动驾驶车辆的场景显示方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种自动驾驶车辆的场景显示方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的一种智能眼镜的结构示意图；

图4是本发明实施例公开的另一种智能眼镜的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的另一种智能眼镜的结构示意图；

图6是本发明实施例公开的另一种智能眼镜的结构示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明实施例及附图中的术语“包括”和“具有”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。

本发明实施例公开一种用于自动驾驶车辆的场景显示方法及智能眼镜，能够在自动驾驶车辆驶入隧道时，为自动驾驶车辆的乘坐者显示其他场景，使得驾驶者保持清醒状态，从而在自动驾驶车辆遇到紧急情况时，乘坐者可以及时采取紧急措施，降低交通事故发生的概率。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种用于自动驾驶车辆的场景显示方法的流程示意图。如图1所示，该用于自动驾驶车辆的场景显示方法可以包括以下步骤：

101、智能眼镜检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境，若是，则执行步骤102；若否，则结束本流程。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境之前，还可以包括：

智能眼镜通过光传感器感应光照强度是否发生突变，若检测到光照强度发生突变，则执行上述的智能眼镜检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境。

实施这种实施方式，可以为智能眼镜工作提供一种前提条件，使得智能眼镜不必一直处于判断环境的状态，从而降低了智能眼镜工作的工作量。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境可以包括：

智能眼镜通过智能眼镜内置的摄像头采集周围的环境信息，并根据周围的环境信息在数据库中寻找与当前环境相同或相似的场景，并根据该相同或相似的场景所带有的标签来判断当前环境是否为隧道环境，若是，则执行步骤102；若否，则结束本流程；其中数据库可以是智能眼镜的存储单元可以为智能眼镜通过网络连接的外置数据库，其中对该网络连接方式本发明实施例不做限定。

实施这种实施方式，可以为智能眼镜提供一种匹配辨识场景的方法，使得智能眼镜可以快速地辨别出当前的场景是否为隧道场景，从而提高了智能眼镜判断当前环境的速度，减少了判断延迟，进而为用户带来更好的交互体验。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境可以包括：

智能眼镜通过智能眼镜内置的摄像头采集周围的环境信息，该环境信息包括自动驾驶车辆内部的环境信息和透过自动驾驶车辆配置玻璃所能看到的外部环境信息；智能眼镜根据采集到的周围的环境信息获取该环境信息的照度信息和道路信息判断当前环境是否为隧道环境，若是，则执行步骤102；若否则结束本流程。

实施这种实施方式，可以为智能眼镜提供一种判断当前环境是否为隧道环境的方法，使得智能眼镜可以根据实际情况来对场景进行判断，避免了传统的场景匹配容易出错的问题，从而提高了智能眼镜判断场景的准确程度。

102、智能眼镜获取隧道环境对应的隧道现实场景。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜获取隧道环境对应的隧道现实场景可以包括：

智能眼镜在缓存空间中对隧道环境进行仿真建模，并生成虚拟的隧道现实场景，该虚拟的隧道现实场景与隧道环境完全相同。

实施这种实施方式，可以提供一种获取隧道现实场景的方法，使得智能眼镜可以运用强大的计算能力对隧道环境进行获取，避免传统的向服务器获取数据的步骤，从而提高了智能眼镜工作的效率。

进一步可选的，智能眼镜在缓存空间中对隧道环境进行仿真建模可以包括：

智能眼镜在分析用户瞳孔的聚焦范围，并根据该瞳孔的聚焦范围确定仿真建模的区域优先级，优先在用户瞳孔的聚焦范围进行仿真建模，在上述瞳孔的聚焦范围仿真建模之后，智能眼镜在其他区域进行仿真建模。

实施这种实施方式，可以在智能眼镜对隧道环境进行仿真建模的时候，为智能眼镜提供一种分级仿真建模的方法，使得智能眼镜的瞬间工作量减少，从而提高了智能眼镜总体的工作效率，避免了智能眼镜的瞬时功率过高的情况出现(避免瞬时功率过高引起的元器件损坏，以及功耗突变带来的影响)。

再进一步可选的，智能眼镜确定仿真建模的区域优先级，优先在用户的瞳孔的聚焦范围进行仿真建模可以包括：

智能眼镜确定仿真建模的区域优先级，并优先在用户瞳孔的聚焦范围进行粗略仿真建模，在粗略的仿真建模完成之后，再对该仿真建模进行优化得到完整的仿真建模，其中，该粗略的仿真建模在人眼的辨识度之上(即人眼分辨不出该仿真建模与现实场景的差异)。

实施这种实施方式，可以提高智能眼镜输出隧道现实场景的速度，使得智能眼镜可以更快的得到隧道现实场景，从而提高了智能眼镜的工作。

103、智能眼镜将隧道现实场景与隧道虚拟场景进行混合，得到隧道混合场景。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜将隧道现实场景与隧道虚拟场景进行混合，得到隧道混合场景可以包括：

智能眼镜在缓存空间中显示隧道现实场景，并在隧道现实场景中覆盖隧道虚拟场景，从而达到混合的效果，得到隧道混合场景。

实施这种实施方式，智能眼镜可以在隧道现实场景的基础上得到隧道混合场景，不必全数据进行对比选取从而得到混合场景，从而提高了智能眼镜的工作效率。

104、智能眼镜向智能眼镜的佩戴者输出隧道混合场景。

举例来说，用户佩戴智能眼镜在自动驾驶车辆上通过隧道时，用户佩戴的智能眼镜可以检测出当前环境是隧道环境，并在检测得到确定结果之后，在与智能眼镜连接网络之上寻找壁画信息，并将壁画信息作为隧道虚拟场景与智能眼镜采集到的隧道现实场景进行混合，从而使得用户在自动驾驶车辆中，看到的景色不是单调的隧道景色，而是刻画有丰富多彩的壁画隧道景色，这就使得用户的眼前一亮，避免了用户困倦的情况产生；其中，用户在观看壁画隧道景色的同时，道路与周围的车流还是现实的道路和车流情况(隧道混合场景的现实信息与现实高度相同甚至完全相同)，从而使得当自动驾驶车辆出现状况时，用户可以及时的掌握情况，进而控制车辆避免交通事故的发生。

在图1所描述的方法中，智能眼镜可以检测到自动驾驶车辆驶入隧道的情况，并在自动驾驶车辆驶入隧道时，智能眼镜获取当前隧道环境对应的隧道现实场景，将该隧道现实场景与隧道虚拟场景(该隧道虚拟场景可以为智能眼镜内预先存储好的场景)进行混合，得到隧道混合场景，并在得到隧道混合场景之后向用户输出隧道混合场景。可见，图1所描述的方法能够在自动驾驶车辆驶入隧道时，为自动驾驶车辆的乘坐者显示其他场景，使得驾驶者保持清醒状态，从而在自动驾驶车辆遇到紧急情况时，乘坐者可以及时采取紧急措施，降低交通事故发生的概率。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种用于自动驾驶车辆的场景显示方法的流程示意图。如图2所示，隧道现实场景由隧道壁现实场景和隧道路面现实场景组成，该用于自动驾驶车辆的场景显示方法可以包括以下步骤：

201、智能眼镜检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境，若是，则执行步骤202；若否，则结束本流程。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境之前，还可以包括：

智能眼镜通过光传感器感应光照强度是否发生突变，若检测到光照强度发生突变，则执行上述的智能眼镜检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境。

实施这种实施方式，可以为智能眼镜工作提供一种前提条件，使得智能眼镜不必一直处于判断环境的状态，从而降低了智能眼镜工作的工作量。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境可以包括：

智能眼镜通过智能眼镜内置的摄像头采集周围的环境信息，并根据周围的环境信息在数据库中寻找与当前环境相同或相似的场景，并根据该相同或相似的场景所带有的标签来判断当前环境是否为隧道环境，若是，则执行步骤202；若否，则结束本流程；其中数据库可以是智能眼镜的存储单元可以为智能眼镜通过网络连接的外置数据库，其中对该网络连接方式本发明实施例不做限定。

实施这种实施方式，可以为智能眼镜提供一种匹配辨识场景的方法，使得智能眼镜可以快速地辨别出当前的场景是否为隧道场景，从而提高了智能眼镜判断当前环境的速度，减少了判断延迟，进而为用户带来更好的交互体验。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境可以包括：

智能眼镜通过智能眼镜内置的摄像头采集周围的环境信息，该环境信息包括自动驾驶车辆内部的环境信息和透过自动驾驶车辆配置玻璃所能看到的外部环境信息；智能眼镜根据采集到的周围的环境信息获取该环境信息的照度信息和道路信息判断当前环境是否为隧道环境，若是，则执行步骤102；若否则结束本流程。

实施这种实施方式，可以为智能眼镜提供一种判断当前环境是否为隧道环境的方法，使得智能眼镜可以根据实际情况来对场景进行判断，避免了传统的场景匹配容易出错的问题，从而提高了智能眼镜判断场景的准确程度。

202、智能眼镜连接自动驾驶车辆的云数据库；该云数据库为自动驾驶车辆在自动驾驶过程中实时使用的数据库。

本发明实施例中，自动驾驶车辆安装有大量传感器，并实时通过大量传感器获取信息传送至云数据库中，换言之，该云数据库中的数据为自动驾驶车辆通过大量传感器获取并存储的。

203、智能眼镜在云数据库中获取隧道环境对应的隧道现实场景；该隧道现实场景是由自动驾驶车辆的场景采集系统采集并存储至云数据库的场景。

实施步骤202～步骤203，云数据库可以为智能眼镜提供出一级缓冲平台，使得智能眼镜可以直接对接云数据库，执行单一的获取操作，避免了通过各类传感器直接获取隧道现实场景，该过程由原来的变量获取到现在的定向传输，简化了智能眼镜的工作流程。实施步骤202～步骤203，智能眼镜还可以直接获取到自动驾驶车辆以外的场景信息，使得用户在观看的时候，可以忽略车身带来的视角阻挡，为用户带来更好的视觉体验。

204、智能眼镜获取隧道环境所处的位置信息。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜获取隧道环境所处的位置信息可以包括：

智能眼镜通过gps定位检测当前所处的位置，并确定当前的位置信息。

实施这种实施方式，为智能眼镜提供了一种当前隧道环境位置信息的获取方法。

在本发明实施例中，智能眼镜获取隧道环境所处的位置信息可以通过gps定位获取，也可以通过联网对场景识别获取，对此，本发明实施例中不做限定。

205、智能眼镜根据位置信息获取位置信息所属的行政区域。

206、智能眼镜获取行政区域内的第一景点对应的第一虚拟场景，作为第一隧道虚拟场景。

207、智能眼镜将第一隧道虚拟场景覆盖隧道壁现实场景，得到隧道混合场景。

实施步骤204～步骤207，智能眼镜可以为用户输出当前所处环境的景点信息，并将该景点信息作为景点介绍覆盖与隧道壁现实场景中，从而得到隧道混合场景，使得用户可以在自动驾驶车辆中观看到当前所在行政区域的景点图像。

实时步骤204～步骤207，智能眼镜还可以为用户提供3d效果的场景信息，使得用户在自动驾驶车辆中观看到近乎现实的场景，从而体验身临其境的感觉，进而提高了用户的交互体验。

208、智能眼镜判断是否接收到场景更换指令，若是，则执行步骤209；若否则结束本流程。

本发明实施例中，场景更换指令可以是手势指令也可以是语音指令，对此本发明实施例中不做限定。

209、智能眼镜判断自动驾驶车辆是否驶离隧道环境，若是，则结束本流程；若否，则执行步骤210。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜判断自动驾驶车辆是否驶离隧道环境可以包括：

智能眼镜通过光照强度判断自动驾驶车辆是否驶离隧道环境，若检测到自动驾驶车辆驶离隧道环境，则结束本流程；若未检测到自动驾驶车辆驶离隧道环境，则执行步骤210。

实施这种实施方式，可以快速检测出用户是否驶离隧道环境，并根据检测结果执行后续步骤，从而提高了智能眼镜的工作效率。

210、智能眼镜获取行政区域内的第二景点对应的第二虚拟场景，作为第二隧道虚拟场景。

211、智能眼镜将第二隧道虚拟场景覆盖第一隧道虚拟场景，得到隧道混合场景。

实施步骤208～步骤211，智能眼镜可以在接收到切换场景的指令时，对场景进行适当切换，从而满足用户多重场景的体验需求。

212、智能眼镜根据佩戴者的瞳孔大小确定当前佩戴者的眼睛的采光度。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜根据佩戴者的瞳孔大小确定当前佩戴者的眼睛的采光度可以包括：

智能眼镜根据佩戴者的瞳孔大小在与智能眼镜连接的网络之上查找该瞳孔大小所对应的采光度，并在网络上对该采光度是否有较高的可靠性，若是，则确定该采光度为佩戴者的眼睛的采光度。

实施这种实施方式，智能眼镜可以根据网络数据确定佩戴者眼镜的采光度，从而提高采光度确定的准确程度。

213、智能眼镜根据采光度对隧道混合场景进行光调整，得到无差别隧道混合场景。

本发明实施例中，无差别隧道混合场景是光照强度与显示光照强度相同的场景。

214、智能眼镜根据无差别隧道混合场景调整智能眼镜内置的投影装置，使得投影装置的投影范围与佩戴者的可视范围相同。

实施步骤214可以避免佩戴者观看场景不完全或观看场景存在边缘界面的情况出现。

215、智能眼镜通过投影装置投影无差别隧道混合场景至佩戴者的眼睛中。

实施步骤212～步骤215，智能眼镜可以根据显示场景和用户的感光体验确定生成场景的光信息参数(如亮度，光照强度)，使得用户可以更好的观看场景信息，不会产生不适感，为用户提供更好的代入感，从而提高用户的体验。

在图2所描述的方法中，智能眼镜可以检测到自动驾驶车辆驶入隧道的情况，并在自动驾驶车辆驶入隧道时，智能眼镜通过自动驾驶车辆的实施云数据库获取当前隧道环境对应的隧道现实场景，并获取当前的位置信息，确定当前所在的行政区域，并进一步获取当前行政区域的景点信息，确定该景点信息为隧道虚拟场景，将该隧道现实场景与隧道虚拟场景进行混合，得到隧道混合场景，并在得到隧道混合场景之后，检测用户当前的用眼情况，并根据该用眼情况调整输出细节，在调整完成后向用户输出隧道混合场景，其中，当用户想要切换场景观看时，智能眼镜还可以接收到用户输入的切换指令，从而对场景进行切换。可见，图2所描述的方法能够在自动驾驶车辆驶入隧道时，为自动驾驶车辆的乘坐者显示当前位置的著名景点场景，使得驾驶者保持清醒状态，并在乘坐者想要观看其他场景时，为乘坐者切换其他场景，从而为自动驾驶车辆的乘坐者提供多样的交互体验，并且在自动驾驶车辆遇到紧急情况时，乘坐者可以及时采取紧急措施，降低交通事故发生的概率。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种智能眼镜的结构示意图。如图3所示，该智能眼镜可以包括：

检测单元301，用于检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境。

作为一种可选的实施方式，智能眼镜还可以包括光强检测单元，该光强检测单元用于，在检测单元301检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境之前，通过光传感器感应光照强度是否发生突变，若检测到光照强度发生突变，则触发检测单元301执行上述的检测自动驾驶车辆所处的当前环境是否为隧道环境的操作。

实施这种实施方式，可以为智能眼镜工作提供一种前提条件，使得智能眼镜不必一直处于判断环境的状态，从而降低了智能眼镜工作的工作量。

作为一种可选的实施方式，检测单元301可以包括：

采集子单元，用于通过智能眼镜内置的摄像头采集周围的环境信息；

查找子单元，用于并根据周围的环境信息在数据库中寻找与当前环境相同或相似的场景；其中，上述数据库可以是智能眼镜的存储单元可以为智能眼镜通过网络连接的外置数据库，其中对该网络连接方式本发明实施例不做限定；

环境判断子单元，用于并根据该相同或相似的场景所带有的标签来判断当前环境是否为隧道环境。

实施这种实施方式，可以为智能眼镜提供一种匹配辨识场景的方法，使得智能眼镜可以快速地辨别出当前的场景是否为隧道场景，从而提高了智能眼镜判断当前环境的速度，减少了判断延迟，进而为用户带来更好的交互体验。

作为一种可选的实施方式，检测子单元301可以包括：

采集子单元，用于通过智能眼镜内置的摄像头采集周围的环境信息，该环境信息包括自动驾驶车辆内部的环境信息和透过自动驾驶车辆配置玻璃所能看到的外部环境信息；

环境判断子单元，还用于根据采集到的周围的环境信息获取该环境信息的照度信息和道路信息判断当前环境是否为隧道环境。

实施这种实施方式，可以为智能眼镜提供一种判断当前环境是否为隧道环境的方法，使得智能眼镜可以根据实际情况来对场景进行判断，避免了传统的场景匹配容易出错的问题，从而提高了智能眼镜判断场景的准确程度。

获取单元302，用于在检测单元301的检测结果为是时，获取隧道环境对应的隧道现实场景。

作为一种可选的实施方式，获取单元302具体可以用于在缓存空间中对隧道环境进行仿真建模，并生成虚拟的隧道现实场景，该虚拟的隧道现实场景与隧道环境完全相同。

实施这种实施方式，可以提供一种获取隧道现实场景的方法，使得智能眼镜可以运用强大的计算能力对隧道环境进行获取，避免传统的向服务器获取数据的步骤，从而提高了智能眼镜工作的效率。

进一步可选的，获取单元302可以包括：

分析建模子单元，用于分析用户瞳孔的聚焦范围，并根据该瞳孔的聚焦范围确定仿真建模的区域优先级，优先在用户瞳孔的聚焦范围进行仿真建模；

完全建模子单元，用于在分析建模子单元仿真建模之后，智能眼镜在其他区域进行仿真建模。

实施这种实施方式，可以在智能眼镜对隧道环境进行仿真建模的时候，为智能眼镜提供一种分级仿真建模的方法，使得智能眼镜的瞬间工作量减少，从而提高了智能眼镜总体的工作效率，避免了智能眼镜的瞬时功率过高的情况出现(避免瞬时功率过高引起的元器件损坏，以及功耗突变带来的影响)。

再进一步可选的，分析建模子单元可以包括：

粗略建模模块，用于确定仿真建模的区域优先级，并优先在用户瞳孔的聚焦范围进行粗略仿真建模；

完全建模模块，用于在粗略建模模块完成粗略的仿真建模后，再对该仿真建模进行优化得到完整的仿真建模，其中，该粗略的仿真建模在人眼的辨识度之上(即人眼分辨不出该仿真建模与现实场景的差异)。

实施这种实施方式，可以提高智能眼镜输出隧道现实场景的速度，使得智能眼镜可以更快的得到隧道现实场景，从而提高了智能眼镜的工作。

混合单元303，用于将获取单元302获取到的隧道现实场景与隧道虚拟场景进行混合，得到隧道混合场景。

作为一种可选的实施方式，混合单元303具体可以用于在缓存空间中显示隧道现实场景，并在隧道现实场景中覆盖隧道虚拟场景，从而达到混合的效果，得到隧道混合场景。

实施这种实施方式，智能眼镜可以在隧道现实场景的基础上得到隧道混合场景，不必全数据进行对比选取从而得到混合场景，从而提高了智能眼镜的工作效率。

输出单元304，用于向智能眼镜的佩戴者输出混合单元303混合得到的隧道混合场景。

举例来说，用户佩戴智能眼镜在自动驾驶车辆上通过隧道时，用户佩戴的智能眼镜可以检测出当前环境是隧道环境，并在检测得到确定结果之后，在与智能眼镜连接网络之上寻找壁画信息，并将壁画信息作为隧道虚拟场景与智能眼镜采集到的隧道现实场景进行混合，从而使得用户在自动驾驶车辆中，看到的景色不是单调的隧道景色，而是刻画有丰富多彩的壁画隧道景色，这就使得用户的眼前一亮，避免了用户困倦的情况产生；其中，用户在观看壁画隧道景色的同时，道路与周围的车流还是现实的道路和车流情况(隧道混合场景的现实信息与现实高度相同甚至完全相同)，从而使得当自动驾驶车辆出现状况时，用户可以及时的掌握情况，进而控制车辆避免交通事故的发生。

可见，图3所描述的智能眼镜能够在自动驾驶车辆驶入隧道时，为自动驾驶车辆的乘坐者显示其他场景，使得驾驶者保持清醒状态，从而在自动驾驶车辆遇到紧急情况时，乘坐者可以及时采取紧急措施，降低交通事故发生的概率。

实施例四

请参阅图4，图4是本发明实施例公开的另一种智能眼镜的结构示意图。其中，图4所示的智能眼镜是由图3所示的智能眼镜进行优化得到的。与图3所示的智能眼镜相比，图4所示的智能眼镜中，获取单元302可以包括：

连接子单元3021，用于在检测单元301的检测结果为是时，连接自动驾驶车辆的云数据库；该云数据库为自动驾驶车辆在自动驾驶过程中实时使用的数据库。

本发明实施例中，自动驾驶车辆安装有大量传感器，并实时通过大量传感器获取信息传送至云数据库中，换言之，该云数据库中的数据为自动驾驶车辆通过大量传感器获取并存储的。

第一获取子单元3022，用于在连接子单元3021连接的云数据库中获取隧道环境对应的隧道现实场景；该隧道现实场景是由自动驾驶车辆的场景采集系统采集并存储至云数据库的场景。

本发明实施例中，云数据库可以为智能眼镜提供出一级缓冲平台，使得智能眼镜可以直接对接云数据库，执行单一的获取操作，避免了通过各类传感器直接获取隧道现实场景，该过程由原来的变量获取到现在的定向传输，简化了智能眼镜的工作流程。与此同时，智能眼镜还可以直接获取到自动驾驶车辆以外的场景信息，使得用户在观看的时候，可以忽略车身带来的视角阻挡，为用户带来更好的视觉体验。

作为一种可选的实施方式，在图4所示的智能眼镜中，隧道现实场景由隧道壁现实场景和隧道路面现实场景组成，其中，混合单元303可以包括：

第二获取子单元3031，用于获取隧道环境所处的位置信息。

作为一种可选的实施方式，第二获取子单元3031具体可以用于通过gps定位检测当前所处的位置，并确定当前的位置信息。

实施这种实施方式，为智能眼镜提供了一种当前隧道环境位置信息的获取方法。

在本发明实施例中，智能眼镜获取隧道环境所处的位置信息可以通过gps定位获取，也可以通过联网对场景识别获取，对此，本发明实施例中不做限定。

第三获取子单元3032，用于根据第二获取子单元3031获取到的位置信息获取位置信息所属的行政区域。

第四获取子单元3033，用于获取第三获取子单元3032获取到的行政区域内的第一景点对应的第一虚拟场景，作为第一隧道虚拟场景。

覆盖子单元3034，用于将第四获取单元3033获取到的第一隧道虚拟场景覆盖隧道壁现实场景，得到隧道混合场景。

可见，图4所描述的智能眼镜能够为用户输出当前所处环境的景点信息，并将该景点信息作为景点介绍覆盖与隧道壁现实场景中，从而得到隧道混合场景，使得用户可以在自动驾驶车辆中观看到当前所在行政区域的景点图像。

作为一种可选的实施方式，在图4所示的智能眼镜中，混合单元303还可以包括：

第一判断子单元3035，用于在覆盖子单元3034得到隧道混合场景之后，判断是否接收到场景更换指令。

本发明实施例中，覆盖子单元3034得到的隧道混合场景是由第一隧道虚拟场景和隧道路面现实场景混合得到的。

第二判断子单元3036，用于在第一判断子单元3035的判断结果为是时，判断自动驾驶车辆是否驶离隧道环境。

作为一种可选的实施方式，第二判断子单元3036具体可以用于，通过光照强度判断自动驾驶车辆是否驶离隧道环境。

实施这种实施方式，可以快速检测出用户是否驶离隧道环境，并根据检测结果执行后续步骤，从而提高了智能眼镜的工作效率。

第五获取子单元3037，用于在第二判断子单元3036的判断结果为否时，获取行政区域内的第二景点对应的第二虚拟场景，作为第二隧道虚拟场景。

覆盖子单元3034，还用于将第五获取子单元3037获取到的第二隧道虚拟场景覆盖第一隧道虚拟场景，得到隧道混合场景。

可见，图4所描述的智能眼镜能够通过自动驾驶车辆的云数据库获取隧道现实场景，从而只需要执行获取的操作，避免了通过各类传感器直接获取隧道现实场景的操作，该过程由原来的变量获取到现在的定向传输，简化了智能眼镜的工作流程。与此同时，智能眼镜还可以直接获取到自动驾驶车辆以外的场景信息，使得用户在观看的时候，可以忽略车身带来的视角阻挡，为用户带来更好的视觉体验。

可见，图4所描述的智能眼镜能够为用户输出当前所处环境的景点信息，并将该景点信息作为景点介绍覆盖与隧道壁现实场景中，从而得到隧道混合场景，使得用户可以在自动驾驶车辆中观看到当前所在行政区域的景点图像。

可见，图4所描述的智能眼镜能够在接收到切换场景的指令时，对场景进行适当切换，从而满足用户多重场景的体验需求。

可见，图4所描述的智能眼镜能够在自动驾驶车辆驶入隧道时，为自动驾驶车辆的乘坐者显示其他场景，使得驾驶者保持清醒状态，从而在自动驾驶车辆遇到紧急情况时，乘坐者可以及时采取紧急措施，降低交通事故发生的概率。

实施例五

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的另一种智能眼镜的结构示意图。其中，图5所示的智能眼镜是由图4所示的智能眼镜进行优化得到的。与图4所示的智能眼镜相比，图5所示的智能眼镜中，输出单元304包括：

确定子单元3041，用于根据佩戴者的瞳孔大小确定当前佩戴者的眼睛的采光度。

作为一种可选的实施方式，确定子单元3041具体可以用于根据佩戴者的瞳孔大小在与智能眼镜连接的网络之上查找该瞳孔大小所对应的采光度，并在网络上对该采光度是否有较高的可靠性，若是，则确定该采光度为佩戴者的眼睛的采光度。

实施这种实施方式，智能眼镜可以根据网络数据确定佩戴者眼镜的采光度，从而提高采光度确定的准确程度。

调光子单元3042，用于根据确定子单元3041确定出的采光度对覆盖子单元3034得到的隧道混合场景进行光调整，得到无差别隧道混合场景。

调整子单元3043，用于根据调光子单元3042进行光调整之后得到的无差别隧道混合场景调整智能眼镜内置的投影装置，使得投影装置的投影范围与佩戴者的可视范围相同。

投影子单元3044，用于通过调整子单元3043调整的投影装置投影无差别隧道混合场景至佩戴者的眼睛中。

可见，图5所描述的智能眼镜能够为用户输出当前所处环境的景点信息，并将该景点信息作为景点介绍覆盖与隧道壁现实场景中，从而得到隧道混合场景，使得用户可以在自动驾驶车辆中观看到当前所在行政区域的景点图像。

可见，图5所描述的智能眼镜能够在接收到切换场景的指令时，对场景进行适当切换，从而满足用户多重场景的体验需求。

可见，图5所描述的智能眼镜能够在自动驾驶车辆驶入隧道时，为自动驾驶车辆的乘坐者显示当前位置的著名景点场景，使得驾驶者保持清醒状态，并在乘坐者想要观看其他场景时，为乘坐者切换其他场景，从而为自动驾驶车辆的乘坐者提供多样的交互体验，并且在自动驾驶车辆遇到紧急情况时，乘坐者可以及时采取紧急措施，降低交通事故发生的概率。

实施例六

请参阅图6，图6是本发明实施例公开的另一种智能眼镜的结构示意图。如图6所示，该智能眼镜可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器601；

与存储器601耦合的处理器602；

其中，处理器602调用存储器601中存储的可执行程序代码，执行图1～图2任意一种用于自动驾驶车辆的场景显示方法。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存储器(randomaccessmemory，ram)、可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-timeprogrammableread-onlymemory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

以上对本发明实施例公开的一种用于自动驾驶车辆的场景显示方法及智能眼镜进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。