CN108556795A - 一种车辆智能电控设备集成控制方法及系统 - Google Patents

一种车辆智能电控设备集成控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种车辆智能电控设备集成控制方法及系统，方法包括以下实时在线检测步骤：加载深度学习模型初始化图像识别单元；实时采集车辆前挡风玻璃图像并存储；对实时采集的车辆前挡风玻璃图像执行基于深度学习的雨水检测、基于深度学习的灰尘检测、前挡风玻璃清晰度检测以及前挡风玻璃雾水检测；通过判断是否到检测到雨水、灰尘、雾气以及前挡风玻璃清晰度是否低于预设阈值，相应控制雨刷、大灯、喷水器以及除雾器的工作。本发明仅需采集车辆前挡风玻璃图像，通过对车辆前挡风玻璃图像的识别实现雨水、灰尘、清晰度和雾气检测，减少了车辆传感器数量和类型。

Description

一种车辆智能电控设备集成控制方法及系统
技术领域
本发明属于车辆电控设备控制领域，具体涉及一种包括雨刮、喷水器、除雾器、大灯在内的车辆智能电控设备集成控制方法及其系统。
背景技术
现有车辆电器控制系统一般都是独立的子系统，采用各自独立的传感器和控制模块，例如智能灯光系统采用光线传感器及灯光控制模块调节大灯的亮度和角度，智能雨刷系统采用雨滴传感器及雨刷控制模块控制雨刷和喷水器工作，智能除雾系统采用湿度和温度传感器及除雾控制模块控制空调工作，致使车辆传感器及控制模块类型和数量众多，整车电器控制系统复杂。
其次，智能雨刷系统所用的雨滴传感器主要有流量式雨滴传感器、静电式雨滴传感器、压电式雨滴传感器，红外线式雨滴传感器，其中流量式雨滴传感器、静电式雨滴传感器、压电式雨滴传感器装在车辆外部，容易受到环境的污染，准确度较低，且无法检测灰尘和清晰度；红外线雨量传感器虽然装在车辆内部，但感应范围小，无法检测超出感应范围的雨水、泥水或脏物，也无法检测灰尘和清晰度。
再者，智能除雾系统一般采用湿度和温度结合的传感器，虽然体积小、价格便宜，但只能通过检测车内温度和湿度来预测起雾的可能性，却“看不到”任何雾气的出现，因此，在温度和湿度正常，但有雾气出现的情况下，智能除雾系统将不工作。
因此，现有技术仍需要进一步发明及改进。
发明内容
本发明的目的在于公开一种车辆智能电控设备集成控制方法，以提高对车辆前挡风玻璃的雨水、灰尘、清晰度及雾气检测的准确度，同时减少车辆传感器数量及类型。同时相应公开一种车辆智能电控设备集成控制系统。
本发明公开的一种车辆智能电控设备集成控制方法，包括以下实时在线检测步骤：
A1、加载深度学习模型初始化图像识别单元；
A2、实时采集车辆前挡风玻璃图像并存储；
A3、对实时采集的车辆前挡风玻璃图像执行基于深度学习的雨水检测、基于深度学习的灰尘检测、前挡风玻璃清晰度检测以及前挡风玻璃雾水检测；
A4、判断是否到检测到雨水，若是则控制雨刷及大灯同时工作，转入步骤A8；若否则执行步骤A5；
A5、判断是否检测到灰尘，若是则控制雨刷及喷水器同时工作，转入步骤A8；若否则执行步骤A6；
A6、判断是否检测到雾气，若是则控制雨刷及除雾器同时工作，转入步骤A8；若否则执行步骤A7；
A7、判断前挡风玻璃清晰度是否低于预设阈值，若是则控制雨刷及喷水器同时工作；
A8、一次控制结束。
进一步的，还包括以下定时离线训练步骤：
B1、读取存储的深度学习模型，所述深度学习模型包括雨水检测深度学习模型、灰尘检测深度学习模型；
B2、读取存储的车辆前挡风玻璃图像；
B3、基于fine-tune的方式利用车辆前挡风玻璃图像对深度学习模型进行离线训练；
B4、将训练好的深度学习模型重新更新存储。
进一步的，雨水检测深度学习模型和灰尘检测深度学习模型均采用多层卷积神经网络模型。
本发明相应公开的一种车辆智能电控设备集成控制系统，包括单目图像采集单元、图像存储单元、图像识别单元、深度学习模型存储单元、集成控制器单元，其中：
单目图像采集单元，用于实时采集车辆前挡风玻璃图像；
图像存储单元，用于存储实时采集的车辆前挡风玻璃图像；
图像识别单元，对实时采集的车辆前挡风玻璃图像执行基于深度学习的雨水检测、基于深度学习的灰尘检测、前挡风玻璃清晰度检测以及前挡风玻璃雾水检测；
深度学习模型存储单元，存储有雨水检测深度学习模型、灰尘检测深度学习模型；
集成控制器单元，根据图像识别单元的检测结果，相应控制雨刷、大灯、喷水器以及除雾器工作。
进一步的，所述集成控制器单元包括雨刮控制器、喷水器控制器、大灯控制器以及除雾器控制器，分别与雨刷、大灯、喷水器以及除雾器控制连接。
本发明至少具备以下有益效果：
(1)仅需采集车辆前挡风玻璃图像，通过对车辆前挡风玻璃图像的识别实现雨水、灰尘、清晰度和雾气检测，减少了车辆传感器数量和类型；
(2)可以同时控制雨刮、喷水器、大灯、除雾器等电控设备，简化了车辆电控设备控制器。
(3)采用基于深度学习的图像识别技术检测车辆环境状态，有效提高了雨水、灰尘、清晰度和雾气检测的准确度。
附图说明
图1是实施例一公开的一种车辆智能电控设备集成控制方法中实时在线检测的流程示意图。
图2是实施例一公开的一种车辆智能电控设备集成控制方法中定时离线训练的流程示意图。
图3是实施例一公开的一种车辆智能电控设备集成控制方法中雨水检测深度学习模型的多层卷积神经网络结构示意图。
图4是实施例一公开的一种车辆智能电控设备集成控制方法中灰尘检测深度学习模型的多层卷积神经网络结构示意图。
图5是实施例二公开的一种车辆智能电控设备集成控制系统的整体结构框图。
图6是图2中集成控制器单元的细化结构框图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员理解，下面将结合附图以及实施例对本发明进行进一步描述。
实施例一
请参阅图1，本实施例公开的一种车辆智能电控设备集成控制方法，包括以下实时在线检测步骤：
S101、加载深度学习模型初始化图像识别单元；
S102、实时采集车辆前挡风玻璃图像并存储；
S103、对实时采集的车辆前挡风玻璃图像执行基于深度学习的雨水检测、基于深度学习的灰尘检测、前挡风玻璃清晰度检测以及前挡风玻璃雾水检测；
S104、判断是否到检测到雨水，若是则控制雨刷及大灯同时工作，转入步骤S108；若否则执行步骤S105；
S105、判断是否检测到灰尘，若是则控制雨刷及喷水器同时工作，转入步骤S108；若否则执行步骤S106；
S106、判断是否检测到雾气，若是则控制雨刷及除雾器同时工作，转入步骤S108；若否则执行步骤S107；
S107、判断前挡风玻璃清晰度是否低于预设阈值，若是则控制雨刷及喷水器同时工作；
S108、一次控制结束。
进一步的，请参阅图2，本实施例还包括以下定时离线训练步骤：
S201、读取存储的深度学习模型，所述深度学习模型包括雨水检测深度学习模型、灰尘检测深度学习模型；
S202、读取存储的车辆前挡风玻璃图像；
S203、基于fine-tune的方式利用车辆前挡风玻璃图像对深度学习模型进行离线训练；
S204、将训练好的深度学习模型重新更新存储。
本实施例的定时离线训练深度学习模型的时间间隔可以配置设定。
优选的，雨水检测深度学习模型和灰尘检测深度学习模型均采用多层卷积神经网络模型。其中，雨水检测深度学习模型的多层卷积神经网络结构如图3所示，其输出2维特征向量，表示检测为雨水和无雨水的两类分类结果；灰尘检测深度学习模型的多层卷积神经网络结构如图4所示，其输出2维特征向量，表示检测为灰尘和无灰尘的两类分类结果。
本实施例至少具备以下有益效果：
(1)仅需采集车辆前挡风玻璃图像，通过对车辆前挡风玻璃图像的识别实现雨水、灰尘、清晰度和雾气检测，减少了车辆传感器数量和类型；
(2)可以同时控制雨刮、喷水器、大灯、除雾器等电控设备，简化了车辆电控设备控制器。
(3)采用基于深度学习的图像识别技术检测车辆环境状态，有效提高了雨水、灰尘、清晰度和雾气检测的准确度。
实施例二
请参阅图5，本实施例相应公开的一种车辆智能电控设备集成控制系统，包括单目图像采集单元100、图像存储单元200、图像识别单元300、深度学习模型存储单元400、集成控制器单元500，其中：
单目图像采集单元100，用于实时采集车辆前挡风玻璃图像。
图像存储单元200，用于存储实时采集的车辆前挡风玻璃图像。
图像识别单元300，对实时采集的车辆前挡风玻璃图像执行基于深度学习的雨水检测、基于深度学习的灰尘检测、前挡风玻璃清晰度检测以及前挡风玻璃雾水检测；具体的，图像识别单元300可根据检测的前挡风玻璃图像雨水、灰尘、雾水、清晰度状态，向集成控制器单元500发送控制信号。
深度学习模型存储单元400，存储有雨水检测深度学习模型、灰尘检测深度学习模型。
集成控制器单元500，根据图像识别单元的检测结果，相应控制雨刷、大灯、喷水器以及除雾器工作。
进一步的，请参阅图6，集成控制器单元500包括雨刮控制器510、喷水器控制器520、大灯控制器530以及除雾器控制器540，分别与雨刷、大灯、喷水器以及除雾器控制连接。
实施例二的工作原理及有益效果参考实施例一，这里不再赘述。
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。

Claims (5)

1.一种车辆智能电控设备集成控制方法，其特征在于，包括以下实时在线检测步骤：
A1、加载深度学习模型初始化图像识别单元；
A2、实时采集车辆前挡风玻璃图像并存储；
A3、对实时采集的车辆前挡风玻璃图像执行基于深度学习的雨水检测、基于深度学习的灰尘检测、前挡风玻璃清晰度检测以及前挡风玻璃雾水检测；
A4、判断是否到检测到雨水，若是则控制雨刷及大灯同时工作，转入步骤A8；若否则执行步骤A5；
A5、判断是否检测到灰尘，若是则控制雨刷及喷水器同时工作，转入步骤A8；若否则执行步骤A6；
A6、判断是否检测到雾气，若是则控制雨刷及除雾器同时工作，转入步骤A8；若否则执行步骤A7；
A7、判断前挡风玻璃清晰度是否低于预设阈值，若是则控制雨刷及喷水器同时工作；
A8、一次控制结束。
2.根据权利要求1所述的车辆智能电控设备集成控制方法，其特征在于，还包括以下定时离线训练步骤：
B1、读取存储的深度学习模型，所述深度学习模型包括雨水检测深度学习模型、灰尘检测深度学习模型；
B2、读取存储的车辆前挡风玻璃图像；
B3、基于fine-tune的方式利用车辆前挡风玻璃图像对深度学习模型进行离线训练；
B4、将训练好的深度学习模型重新更新存储。
3.根据权利要求2所述的车辆智能电控设备集成控制方法，其特征在于，雨水检测深度学习模型和灰尘检测深度学习模型均采用多层卷积神经网络模型。
4.一种车辆智能电控设备集成控制系统，其特征在于，包括单目图像采集单元、图像存储单元、图像识别单元、深度学习模型存储单元、集成控制器单元，其中：
单目图像采集单元，用于实时采集车辆前挡风玻璃图像；
图像存储单元，用于存储实时采集的车辆前挡风玻璃图像；
图像识别单元，对实时采集的车辆前挡风玻璃图像执行基于深度学习的雨水检测、基于深度学习的灰尘检测、前挡风玻璃清晰度检测以及前挡风玻璃雾水检测；
深度学习模型存储单元，存储有雨水检测深度学习模型、灰尘检测深度学习模型；
集成控制器单元，根据图像识别单元的检测结果，相应控制雨刷、大灯、喷水器以及除雾器工作。
5.根据权利要求4所述的车辆智能电控设备集成控制系统，其特征在于，所述集成控制器单元包括雨刮控制器、喷水器控制器、大灯控制器以及除雾器控制器，分别与雨刷、大灯、喷水器以及除雾器控制连接。
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