CN108961704A - 提醒车窗关闭方法及提醒车窗关闭装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供提醒车窗关闭方法及提醒车窗关闭装置，方法包括：判断当前是否触发开启车窗关闭提醒；如果触发开启所述车窗关闭提醒，则获取车内图像并识别出所述车内图像中的车窗区域的图像；分析所述车窗区域的图像参数，判断所述车窗区域的图像参数是否满足设定条件；如果所述车窗区域的图像参数满足设定条件，则通知用户所述车窗未正常关闭，否则，继续进行识别监测。本申请能够解决用户在离开车辆后忘记关闭车窗，可能导致车内财物被盗，甚至车辆被盗的风险问题。

Description

提醒车窗关闭方法及提醒车窗关闭装置
技术领域
本申请涉及预警领域，尤其涉及提醒车窗关闭方法及提醒车窗关闭装置。
背景技术
在现有技术中，有时候用户离开车辆后会忘记关闭车窗，这样就可能导致用户车内的财物存在被盗的风险，甚至存在车辆被盗的风险。现在有些识别车窗是否关闭的办法是通过安装在车窗上的传感器来检测车窗是否关闭，但是传感器有可能存在不够稳定，有时候无法准确检测的问题。
发明内容
本申请提供一种提醒车窗关闭方法及提醒车窗关闭装置，能够避免用户在离开车辆后忘记关闭车窗，可能导致车内财物被盗，甚至车辆被盗的风险问题。
根据本申请的第一方面，本申请提供一种提醒车窗关闭方法，方法包括：判断当前是否触发开启车窗关闭提醒；如果触发开启车窗关闭提醒，则获取车内图像并识别出车内图像中的车窗区域的图像；分析车窗区域的图像参数，判断车窗区域的图像参数是否满足设定条件；如果车窗区域的图像参数满足设定条件，则通知用户车窗未正常关闭，否则，继续进行识别。
优选地，在判断当前条件是否触发开启车窗关闭提醒的步骤中，包括：如果判断到当前车内无人、当前时间为预设时间段、设定天气或者用户车辆熄火时，触发开启车窗关闭提醒。
优选地，在获取车内图像并识别出车内图像中的车窗区域的图像的步骤中，包括：将大量包含车窗的图片进行车窗分类器训练，得到车窗分类器，其中，车窗分类器为基于Adaboost分类器设计得到的；通过车辆分类器识别出车内图像中的车窗区域。
优选地，在分析车窗区域的图像参数的步骤中，包括：识别车窗区域的图像中是否存在亮度不同区域，如果车窗区域的图像中存在亮度不同的区域，则认为车窗未被正常关闭，否则，认为车窗正常关闭。
优选地，在通知用户车窗未正常关闭的步骤中，包括：将通知信息发送至用户指定的移动终端上。
根据本申请的第二方面，本申请提供一种提醒车窗关闭装置，装置包括：判断模块，用于判断当前是否触发开启车窗关闭提醒；获取模块，用于如果触发开启车窗关闭提醒，则获取车内图像并识别出车内图像中的车窗区域的图像；分析模块，用于分析车窗区域的图像参数，判断车窗区域的图像参数是否满足设定条件；通知模块，用于如果车窗区域的图像参数满足设定条件，则通知用户车窗未正常关闭，否则，继续进行识别监测。
优选地，判断模块用于如果判断到当前车内无人、当前时间为预设时间段或者设定天气时，触发开启车窗关闭提醒。
优选地，获取模块包括：训练单元，用于将大量包含车窗的图片进行车窗分类器训练，得到车窗分类器，其中，车窗分类器为基于Adaboost分类器设计得到的；识别单元，用于通过车辆分类器识别出车内图像中的车窗区域。
优选地，分析模块还用于分析车窗区域的图像中是否存在亮度不同区域，如果车窗区域的图像中存在亮度不同的区域，则认为车窗未被正常关闭，否则，认为车窗正常关闭。
优选地，通知模块还用于将通知信息发送至用户指定的移动终端上。
根据本申请的第三方面，本申请提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上的方法的步骤。
根据本申请的第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本申请的有益效果在于：通过当判断到触发开启车窗关闭提醒时，获取车内图像并识别出车内图像中的车窗区域的图像，分析车窗区域的图像参数，如果车窗区域的图像参数满足设定条件，则通知用户车窗未正常关闭，这样就可以有效避免用户在离开车辆后忘记关闭车窗，导致车内财物被盗，甚至车辆被盗的风险问题。
附图说明
图1是本申请一实施例的提醒车窗关闭方法的流程图；
图2是本申请另一实施例的提醒车窗关闭装置的原理图。
具体实施方式
下面结合附图和示例性实施例对本发明作进一步地描述，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。此外，如果已知技术的详细描述对于示出本发明的特征是不必要的，则将其省略。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
请参阅图1，本申请提出一种提醒车窗关闭方法，方法包括：
步骤S101：判断当前是否触发开启车窗关闭提醒。
本实施例中，当判断到当前车内无人、当前时间为预设时间段、设定天气或者用户车辆熄火时，则触发开启车窗关闭提醒。具体是，通过摄像头拍摄车内图像判断车内是否无人，通过时钟判断时间，通过传感器判断天气情况。
步骤S102：如果触发开启车窗关闭提醒，则获取车内图像并识别出车内图像中的车窗区域的图像。
本实施例中，步骤S102包括：
步骤S1021：将大量包含车窗的图片进行车窗分类器训练，得到车窗分类器，其中，车窗分类器为基于Adaboost分类器设计得到的。Adaboost分类器一般是通过人工智能算法离线训练生成，即通过对收集的训练样本进行训练，得到分类器模型，然后用于实际的目标检测任务。本实施例中，将收集到包含车窗的车内图像的图片通过Adaboost分类器进行训练，能够得到车窗分类器。
步骤S1022：通过所述车辆分类器识别出车内图像中的车窗区域。
步骤S103：分析车窗区域的图像参数，判断车窗区域的图像参数是否满足设定条件。
本实施例中，通过图像识别技术识别车窗区域的图像中是否存在亮度不同区域，如果车窗区域的图像中存在亮度不同的区域，则认为车窗未被正常关闭，否则，认为车窗正常关闭。
步骤S104：如果车窗区域的图像参数满足设定条件，则通知用户车窗未正常关闭，否则，继续进行识别监测。
本实施例中，如果监测到车窗未正常关闭，则通知2G/3G/4G网络将通知信息发送至用户指定的移动终端上。或者，通过车载设备的CAN总线控制车载设备中的车灯或者喇叭等方式提醒刚下车的用户。
相应的，依据计算机软件的功能模块化思维，请参阅图2，本申请提出提醒车窗关闭装置，装置包括：
判断模块201，用于判断当前是否触发开启车窗关闭提醒。
本实施例中，判断模块201，用于如果判断到当前车内无人、当前时间预设时间段、设定天气或者用户车辆熄火时，触发开启车窗关闭提醒。具体是，通过摄像头拍摄车内图像判断车内是否无人，通过时钟判断时间，通过传感器判断天气情况。
获取模块202，用于用于如果触发开启车窗关闭提醒，则获取车内图像并识别出车内图像中的车窗区域的图像。
本实施例中，获取模块202包括：训练单元2021，用于将大量包含车窗的图片进行车窗分类器训练，得到车窗分类器，其中，车窗分类器为基于Adaboost分类器设计得到的。Adaboost分类器一般是通过人工智能算法离线训练生成，即通过对收集的训练样本进行训练，得到分类器模型，然后用于实际的目标检测任务。本实施例中，将收集到包含车窗的车内图像的图片通过Adaboost分类器进行训练，能够得到车窗分类器。识别单元2022，用于通过车辆分类器识别出车内图像中的车窗区域。
分析模块203，用于分析车窗区域的图像参数，判断车窗区域的图像参数是否满足设定条件。
本实施例中，分析模块203判断车窗区域图像参数是否满足设定条件的方法是分析车窗区域的图像中是否存在亮度不同区域，如果车窗区域的图像中存在亮度不同的区域，则认为车窗未被正常关闭，否则，认为车窗正常关闭。
通知模块204，用于如果车窗区域的图像参数满足设定条件，则通知用户车窗未正常关闭，否则，继续进行识别监测。
本实施例中，如果监测到车窗未正常关闭，则通知2G/3G/4G网络将通知信息发送至用户指定的移动终端上。或者，通过车载设备的CAN总线控制车载设备中的车灯或者喇叭等方式提醒刚下车的用户。
下面结合图1至图2来对本申请的工作原理进行说明。
判断当前是否触发开启车窗关闭提醒条件，此触发条件为车内无人或设定的时间及设定的天气状态下，如设定的时间段为夜晚或上班期间，设定的天气可以是雨天，如果满足了触发条件，则车内摄像装置获取车内图像，并分析所获得的图像。
获取车内图像并识别出车内图像中的车窗区域的图像，具体的分析过程是：通过基于Adaboost分类器得到的车窗分类器识别到车内图像中的车窗区域。
通过分析车窗区域的图像参数，判断出车窗区域是否满足设定条件，此设定条件为图像中是否存在亮度不同区域，如果车窗区域的图像中存在亮度不同的区域，则认为车窗未被正常关闭，否则，认为车窗正常关闭。
最后，在识别出车窗未正常关闭后，车载设备将通知信息发送至用户指定的移动终端上。
本申请的有益效果在于：通过判断当前车内是否有人、及是否时间为预设时间段或者设定天气时，触发开启车窗关闭提醒，再获取车内图像并分析目标区域中的颜色与其余位置存在的差异，根据差异来判断车窗是否有正常关闭，并将未正常关闭的信息发送至指定移动终端，这样就可以有效避免用户在离开车辆后忘记关闭车窗，导致车内财物被盗，甚至车辆被盗的风险问题。
本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关硬件完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存取存储器、磁盘或光盘等。
以上内容是结合具体的实施方式对本申请所作的进一步详细说明，不能认定本申请的具体实施只局限于这些说明。对于本申请所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换。

Claims (10)

1.一种提醒车窗关闭方法，其特征在于，所述方法包括：
判断当前是否触发开启车窗关闭提醒；
如果触发开启所述车窗关闭提醒，则获取车内图像并识别出所述车内图像中的车窗区域的图像；
分析所述车窗区域的图像参数，判断所述车窗区域的图像参数是否满足设定条件；
如果所述车窗区域的图像参数满足设定条件，则通知用户所述车窗未正常关闭，否则，继续进行识别。
2.如权利要求1所述的提醒车窗关闭方法，其特征在于，在所述判断当前条件是否触发开启车窗关闭提醒的步骤中，包括：
如果判断到当前车内无人、当前时间为预设时间段、设定天气或者用户车辆熄火时，触发开启车窗关闭提醒。
3.如权利要求1所述的提醒车窗关闭方法，其特征在于，在所述获取车内图像并识别出车内图像中的车窗区域的图像的步骤中，包括：
将大量包含车窗的图片进行车窗分类器训练，得到所述车窗分类器，其中，所述车窗分类器为基于Adaboost分类器设计得到的；
通过所述车辆分类器识别出所述车内图像中的车窗区域。
4.如权利要求3所述的提醒车窗关闭方法，其特征在于，在所述分析车窗区域的图像参数的步骤中，包括：
识别所述车窗区域的图像中是否存在亮度不同区域，如果所述车窗区域的图像中存在亮度不同的区域，则认为所述车窗未被正常关闭，否则，认为所述车窗正常关闭。
5.如权利要求1所述的提醒车窗关闭方法，其特征在于，在所述通知用户车窗未正常关闭的步骤中，包括：
将通知信息发送至用户指定的移动终端上。
6.一种提醒车窗关闭装置，其特征在于，所述装置包括：
判断模块，用于判断当前是否触发开启车窗关闭提醒；
获取模块，用于如果触发开启所述车窗关闭提醒，则获取车内图像并识别出所述车内图像中的车窗区域的图像；
分析模块，用于分析所述车窗区域的图像参数，判断所述车窗区域的图像参数是否满足设定条件；
通知模块，用于如果所述车窗区域的图像参数满足设定条件，则通知用户所述车窗未正常关闭，否则，继续进行识别监测。
7.如权利要求6所述的提醒车窗关闭装置，其特征在于，所述判断模块用于如果判断到当前车内无人、当前时间为预设时间段或者设定天气时，触发开启车窗关闭提醒。
8.如权利要求6所述的提醒车窗关闭装置，其特征在于，所述获取模块包括：
训练单元，用于将大量包含车窗的图片进行车窗分类器训练，得到所述车窗分类器，其中，所述车窗分类器为基于Adaboost分类器设计得到的；
识别单元，用于通过所述车辆分类器识别出所述车内图像中的车窗区域。
9.如权利要求8所述的提醒车窗关闭装置，其特征在于，所述分析模块还用于分析所述车窗区域的图像中是否存在亮度不同区域，如果所述车窗区域的图像中存在亮度不同的区域，则认为所述车窗未被正常关闭，否则，认为所述车窗正常关闭。
10.如权利要求6所述的提醒车窗关闭装置，其特征在于，所述通知模块还用于将通知信息发送至用户指定的移动终端上。
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