CN108394378B - 汽车开关门感应装置的自动控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种汽车开关门感应装置的自动控制方法，所述汽车开关门感应装置包括锁定或解锁汽车车门的机械锁以及控制该机械锁的电机，包括：(10)检测距离汽车车门预设距离内的活动对象；(20)当检测到的活动对象符合期望的结果时，实时监测活动物体距离所述车门的距离；(30)当监测到的距离小于预设人脸识别启动距离时，启动人脸图像采集和识别；(40)根据识别结果控制汽车开关门感应装置锁定或解锁。本发明的技术方案摒弃了现有技术中通过各种射频或蓝牙对码的电子芯片电路，提高了开关汽车车门的感应装置的智能化，提高了自动感应的安全性，其人脸识别算法执行效率和准确度高。
Description
技术领域
本发明属于汽车车门自动感应控制技术领域，特别是涉及一种汽车开关门感应装置的自动控制方法。
背景技术
随着经济和科技的发展，人们生活的改善与提高，汽车在当今已是重要的交通工具，汽车遍布全世界，仅我国，每年的产销量就有几百万辆，然而随之而来的就是汽车被盗已成公害，据报导，美国、日本等国，每年有数百辆汽车被盗，我国在数千万辆汽车的保有量中每年都发生大量汽车被盗，给社会造成很大的不安全因素，与营建和谐社会格格不入的。为了防范汽车被盗，人们想出了各种技术措施，如装自动报警器和防盗器，但随着盗车技术的不断提高，即便是在汽车上装了防盗装置，汽车的被盗仍屡见不鲜。装防盗器的汽车被盗，关键是如何“骗过”汽车的电子防盗系统——无线射频密码识别系统，无论你的汽车安装的是普通防盗器，还是双向防盗器，甚至是GPS卫星定位防盗器，一旦汽车的密码识别系统被“骗过”，汽车将会被盗贼顺利偷走。因此，在具有高科技手段的今天，如何防止密码被解码，是有效防止汽车被盗需要解决的问题。
经检索，申请号为CN201611124987.3的中国发明专利提供了一种基于图像识别的自动感应门及其控制方法，该自动感应门包括旋转轴以及安装在旋转轴上的玻璃门，所述的旋转轴的上端与减速器的输出轴连接，减速器的输入轴与电机的主轴连接，在玻璃门上方设置有摄像头，摄像头通过数据线与上位机的输入端口连接，上位机的输出端口与设置在玻璃门上方的控制器连接，控制器通过控制线与电机连接。然而，现有技术中的这些技术方案并无法直接用于汽车自动门的开启控制。
发明内容
为了提高数据传输效率，本发明提供了一种汽车开关门感应装置的自动控制方法，所述汽车开关门感应装置包括锁定或解锁汽车车门的机械锁以及控制该机械锁的电机，包括：
(10)检测距离汽车车门预设距离内的活动对象；
(20)当检测到的活动对象符合期望的结果时，实时监测活动物体距离所述车门的距离；
(30)当监测到的距离小于预设人脸识别启动距离时，启动人脸图像采集和识别；
(40)根据识别结果控制汽车开关门感应装置锁定或解锁。
进一步地，所述步骤(10)包括：
(101)根据超声波测距结果获得移动物体的高度和水平角度；
(102)根据所述高度和水平角度对所述移动物体中的至少一个进行红外热成像，获得红外热成像图像；
(103)将红外热成像结果与事先存储的红外热成像结果进行比对。
进一步地，所述步骤(20)包括：
(201)根据比对结果确定距离车门一定距离内的活动对象是否为期望的活动对象；
(202)当为期望的活动对象时，将此时该移动物体对应于车门的水平角度和高度的信息作为待人脸识别水平角度和高度，并根据所述水平角度利用红外线测距装置实时检测移动对象距离所述车门的距离。
进一步地，所述步骤(30)包括：
(301)当活动对象为期望的活动对象时，根据待人脸识别水平角度和高度调整光学摄像头的拍摄角度；
(302)启动人脸图像采集，根据人脸图像采集信息确认人员身份。
进一步地，所述步骤(302)包括：
检测待识别人脸与识别传感器的识别平面的极坐标夹角θmn，
以采集到的人脸图像的几何中心为中心、第一预设长度为半径的邻域内数据作为第一待处理人脸图像数据，所述第一预设长度为几何中心到两个眉毛的顶部的直线距离的最大值；
对第一待处理人脸图像数据进行二值化和降噪处理，得到数据集R；
对数据库中实现存储的预设参考人脸数据M进行二值化处理得到数据集M’；
计算得到数据集R的对角阵，根据该对角阵的阶数，从所述数据集M’左上角第一个值开始截取同样阶数的中间矩阵T，若阶数不足则以对角线为1的对角阵在左上角方向补充；
计算中间矩阵T与数据集R叉乘得到的矩阵的特征值K1；
以采集到的人脸图像的几何中心为中心、第二预设长度为半径的邻域内数据作为第二待处理人脸图像数据，所述第二预设长度为几何中心到两个耳朵的最外侧边缘的直线距离的最大值；
对第二待处理人脸图像数据进行二值化和降噪处理，得到数据集U；
计算得到数据集U的对角阵，根据该对角阵的阶数，从所述数据集M’左上角第一个值开始截取同样阶数的中间矩阵T’，若阶数不足则以对角线为1的对角阵在右下角方向补充；
计算中间矩阵T’与数据集U叉乘得到的矩阵的特征值K2；
通过对极坐标夹角进行变换Tr()得到极坐标夹角变换值θ′mn：
其中
其中θc为边界识别阈值，由人脸边界识别经验值确定，接着再进行如下计算：
变换系数k′mn＝(K-1)θmn，K为第二待处理人脸图像数据进行θ′mn旋转后得到的矩阵的特征值；
对图像边界进行提取，提取出的图像边界矩阵为
Edges＝[k′mn]
计算该图像边界矩阵的特征值E；
确定
是否小于预设的识别阈值，当小于时提示识别成功，否则提示识别失败。
本发明的技术方案具有如下有益效果：
本发明的技术方案摒弃了现有技术中通过各种射频或蓝牙对码的电子芯片电路，从而能够有效地防止现有技术中通过干扰信号使得汽车车门的控制系统因接收信号收到阻扰而无法正确执行开启或关闭车门的操作，提高了开关汽车车门的感应装置的智能化，提高了自动感应的安全性，其人脸识别算法执行效率高，非常有利于汽车这种拥有处理能力不强的处理器的人脸识别运算，经测试其人脸识别准确度相比现有技术提高了30％-40％。
附图说明
图1示出了本发明的方法流程框图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供的汽车开关门感应装置的自动控制方法，所述汽车开关门感应装置包括锁定或解锁汽车车门的机械锁以及控制该机械锁的电机，包括：
(10)检测距离汽车车门预设距离内的活动对象；
(20)当检测到的活动对象符合期望的结果时，实时监测活动物体距离所述车门的距离；
(30)当监测到的距离小于预设人脸识别启动距离时，启动人脸图像采集和识别；
(40)根据识别结果控制汽车开关门感应装置锁定或解锁。
优选地，所述步骤(10)包括：
(101)根据超声波测距结果获得移动物体的高度和水平角度；
(102)根据所述高度和水平角度对所述移动物体中的至少一个进行红外热成像，获得红外热成像图像；
(103)将红外热成像结果与事先存储的红外热成像结果进行比对。
优选地，所述步骤(20)包括：
(201)根据比对结果确定距离车门一定距离内的活动对象是否为期望的活动对象；
(202)当为期望的活动对象时，将此时该移动物体对应于车门的水平角度和高度的信息作为待人脸识别水平角度和高度，并根据所述水平角度利用红外线测距装置实时检测移动对象距离所述车门的距离。
优选地，所述步骤(30)包括：
(301)当活动对象为期望的活动对象时，根据待人脸识别水平角度和高度调整光学摄像头的拍摄角度；
(302)启动人脸图像采集，根据人脸图像采集信息确认人员身份。
优选地，所述步骤(302)包括：
检测待识别人脸与识别传感器的识别平面的极坐标夹角θmn，
以采集到的人脸图像的几何中心为中心、第一预设长度为半径的邻域内数据作为第一待处理人脸图像数据，所述第一预设长度为几何中心到两个眉毛的顶部的直线距离的最大值；
对第一待处理人脸图像数据进行二值化和降噪处理，得到数据集R；
对数据库中实现存储的预设参考人脸数据M进行二值化处理得到数据集M’；
计算得到数据集R的对角阵，根据该对角阵的阶数，从所述数据集M’左上角第一个值开始截取同样阶数的中间矩阵T，若阶数不足则以对角线为1的对角阵在左上角方向补充；
计算中间矩阵T与数据集R叉乘得到的矩阵的特征值K1；
以采集到的人脸图像的几何中心为中心、第二预设长度为半径的邻域内数据作为第二待处理人脸图像数据，所述第二预设长度为几何中心到两个耳朵的最外侧边缘的直线距离的最大值；
对第二待处理人脸图像数据进行二值化和降噪处理，得到数据集U；
计算得到数据集U的对角阵，根据该对角阵的阶数，从所述数据集M’左上角第一个值开始截取同样阶数的中间矩阵T’，若阶数不足则以对角线为1的对角阵在右下角方向补充；
计算中间矩阵T’与数据集U叉乘得到的矩阵的特征值K2；
通过对极坐标夹角进行变换Tr()得到极坐标夹角变换值θ′mn：
其中
其中θc为边界识别阈值，由人脸边界识别经验值确定，接着再进行如下计算：
变换系数k′mn＝(K-1)θmn，K为第二待处理人脸图像数据进行θ′mn旋转后得到的矩阵的特征值；
对图像边界进行提取，提取出的图像边界矩阵为
Edges＝[k′mn]
计算该图像边界矩阵的特征值E；
确定
是否小于预设的识别阈值，当小于时提示识别成功，否则提示识别失败。
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 (1)
1.一种汽车开关门感应装置的自动控制方法，所述汽车开关门感应装置包括锁定或解锁汽车车门的机械锁以及控制该机械锁的电机，包括：
(10)检测距离汽车车门预设距离内的活动对象；
(20)当检测到的活动对象符合期望的结果时，实时监测活动对象距离所述车门的距离；
(30)当监测到的距离小于预设人脸识别启动距离时，启动人脸图像采集和识别；
(40)根据识别结果控制汽车开关门感应装置锁定或解锁；
所述步骤(10)包括：
(101)根据超声波测距结果获得活动对象的高度和水平角度；
(102)根据所述高度和水平角度对所述活动对象中的至少一个进行红外热成像，获得红外热成像图像；
(103)将红外热成像结果与事先存储的红外热成像结果进行比对；
所述步骤(20)包括：
(201)根据比对结果确定距离车门一定距离内的活动对象是否为期望的活动对象；
(202)当为期望的活动对象时，将此时该活动对象对应于车门的水平角度和高度的信息作为待人脸识别水平角度和高度，并根据所述水平角度利用红外线测距装置实时检测活动对象距离所述车门的距离；
所述步骤(30)包括：
(301)当活动对象为期望的活动对象时，根据待人脸识别水平角度和高度调整光学摄像头的拍摄角度；
(302)启动人脸图像采集，根据人脸图像采集信息确认人员身份；
其特征在于，所述步骤(302)包括：
检测待识别人脸与识别传感器的识别平面的极坐标夹角θmn，
以采集到的人脸图像的几何中心为中心、第一预设长度为半径的邻域内数据作为第一待处理人脸图像数据，所述第一预设长度为几何中心到两个眉毛的顶部的直线距离的最大值；
对第一待处理人脸图像数据进行二值化和降噪处理，得到数据集R；
对数据库中实现存储的预设参考人脸数据M进行二值化处理得到数据集M’；
计算得到数据集R的对角阵，根据该对角阵的阶数，从所述数据集M’左上角第一个值开始截取同样阶数的中间矩阵T，若阶数不足则以对角线为1的对角阵在左上角方向补充；
计算中间矩阵T与数据集R叉乘得到的矩阵的特征值K1；
以采集到的人脸图像的几何中心为中心、第二预设长度为半径的邻域内数据作为第二待处理人脸图像数据，所述第二预设长度为几何中心到两个耳朵的最外侧边缘的直线距离的最大值；
对第二待处理人脸图像数据进行二值化和降噪处理，得到数据集U；
计算得到数据集U的对角阵，根据该对角阵的阶数，从所述数据集M’左上角第一个值开始截取同样阶数的中间矩阵T’，若阶数不足则以对角线为1的对角阵在右下角方向补充；
计算中间矩阵T’与数据集U叉乘得到的矩阵的特征值K2；
通过对极坐标夹角θmn进行变换Tr()得到极坐标夹角变换值θ′mn：
其中
其中θc为边界识别阈值，由人脸边界识别经验值确定，接着再进行如下计算：
变换系数k′mn＝(K-1)θmn，K为第二待处理人脸图像数据进行θ′mn旋转后得到的矩阵的特征值；
对图像边界进行提取，提取出的图像边界矩阵为
Edges＝[k′mn]
计算该图像边界矩阵的特征值E；
确定
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