CN110606032A - 车辆驾驶设备的参数配置方法、装置和车辆 - Google Patents
车辆驾驶设备的参数配置方法、装置和车辆 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110606032A CN110606032A CN201910882452.XA CN201910882452A CN110606032A CN 110606032 A CN110606032 A CN 110606032A CN 201910882452 A CN201910882452 A CN 201910882452A CN 110606032 A CN110606032 A CN 110606032A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- vehicle
- parameter information
- vehicle driving
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R16/00—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for
- B60R16/02—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements
- B60R16/023—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for transmission of signals between vehicle parts or subsystems
- B60R16/0231—Circuits relating to the driving or the functioning of the vehicle
- B60R16/0232—Circuits relating to the driving or the functioning of the vehicle for measuring vehicle parameters and indicating critical, abnormal or dangerous conditions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/59—Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
- G06V20/597—Recognising the driver's state or behaviour, e.g. attention or drowsiness
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Fittings On The Vehicle Exterior For Carrying Loads, And Devices For Holding Or Mounting Articles (AREA)
Abstract
本申请涉及智能汽车技术领域，尤其涉及一种车辆驾驶设备的参数配置方法、装置和车辆，包括：获取用户的图像数据；根据所述图像数据获取所述用户的人体图像，并根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据；通过所述体型特征数据从预先配置的数据库中查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息；并在所述用户落座后，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置；整个过程完全智能化，无需用户动手，即可为用户自动匹配相应的车辆驾驶设备的参数信息，从而避免了用户手动操作或输入相关控制参数等复杂的操作过程，提升用户体验。
Description
技术领域
本申请涉及智能汽车技术领域，尤其涉及一种车辆驾驶设备的参数配置方法、装置和车辆。
背景技术
目前，随着计算机互联网技术的不断发展，各种智能技术应用广泛，例如，智能汽车已经进入大众视野，随着智能汽车的普及化，越来越多的用户在购买智能汽车前，会选择去智能汽车的展厅体验其智能化的应用。
在用户落座前，一般都要配置车辆驾驶设备相关的参数，如驾驶位座椅位置、车外后视镜、车内后视镜角度等。现有技术中，这些参数的调整配置过程都需要用户输入，特别是智能汽车用于展厅供用户体验时，同一台车辆会供不同用户进行体验，而不同的用户在车辆内进行试驾时，每个用户都需要进行一次数据输入操作，该操作较为复杂，容易影响使用效果。
发明内容
本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中不同的用户落座前，都需要对车辆驾驶设备重新进行配置，操作较为复杂，影响使用效果的技术缺陷。
本申请提供一种车辆驾驶设备的参数配置方法，包括如下步骤：
获取用户的图像数据；
根据所述图像数据获取所述用户的人体图像，并根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据；
根据所述体型特征数据从预先配置的数据库中查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息；
在所述用户落座后，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置。
在一个实施例中，根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据的步骤之后，还包括：
从所述人体图像中提取人脸图像，将所述人脸图像与人脸特征库中的用户人脸图像进行比对；
若所述用户为未登记用户，获取与所述体型特征数据匹配的车辆驾驶设备的参数信息，并建立所述用户的对应账户，在所述账户中登记所述参数信息和所述体型特征数据。
在一个实施例中，获取与所述体型特征数据匹配的车辆驾驶设备的参数信息的步骤之后，还包括：
若未查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息；
向服务器发送所述用户的体型特征数据；接收所述服务器下发的默认参数信息。
在一个实施例中，所述服务器根据多个其他用户的车辆驾驶设备的参数信息进行统计得到所述默认参数信息。
在一个实施例中，所述获取用户的图像数据的步骤之前，还包括：
检测车钥匙与车辆之间的距离，若所述距离在预设范围内，则启动车外摄像头拍摄图片并预览；
根据所述预览的图片中的人脸图像，确定所述人脸图像对应的视线方向是否指向车内；
若是，则获取所述图片。
在一个实施例中，所述车辆驾驶设备包括驾驶位座椅、车内后视镜、车外后视镜中的至少一种；
根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置的步骤，包括：
根据所述参数信息对所述驾驶位座椅的角度、高度和/或前后距离进行参数配置。
在一个实施例中，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置的步骤之后，还包括：
控制安装在所述驾驶位座椅上的重力传感器检测所述用户的质量数据；
根据所述质量数据和体型特征数据调整所述驾驶位座椅的包裹性。
在一个实施例中，所述车辆驾驶设备还包括车载空调；
根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置的步骤之后，还包括：
获取用户的历史参数信息，并通过所述历史参数信息确定与所述用户对应的车载空调的配置参数；
根据所述配置参数对所述车载空调进行参数配置。
本申请还提供了一种车辆驾驶设备的参数配置装置，其包括：
图像获取模块，用于获取用户的图像数据；
图像处理模块，用于根据所述图像数据获取所述用户的人体图像，并根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据；
信息匹配模块，用于根据所述体型特征数据从预先配置的数据库中查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息；
参数配置模块，用于在所述用户落座后，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置。
本申请还提供了一种车辆，所述车辆中的车载系统被配置为执行如上述实施例中任意一项所述车辆驾驶设备的参数配置方法中的步骤。
上述一种车辆驾驶设备的参数配置方法、装置和车辆，首先获取用户的图像数据；根据所述图像数据获取所述用户的人体图像，并根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据；通过所述体型特征数据从预先配置的数据库中查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息；并在所述用户落座后，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置。
本方案中，当用户靠近车辆时，可通过安装在车辆内部或外部的摄像头自动获取用户的图像数据，以便根据该图像数据计算用户的体型特征数据，这样，当用户打开车门后，便可依据之前计算的该用户的体型特征数据从数据库中匹配相应的车辆驾驶设备的参数信息，通过这些参数信息自动调整车辆驾驶设备，以便用户落座；整个过程完全智能化，无需用户动手，即可为用户自动匹配相应的车辆驾驶设备的参数信息，从而避免了用户手动操作或输入相关控制参数等复杂的操作过程，提升用户体验。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是一个实施例的车辆驾驶设备的参数配置方法流程图；
图2为一个实施例的根据车外摄像头拍摄用户的图像数据的结构示意图；
图3为一个实施例的确定未登记用户的方法流程图；
图4为一个实施例的获取车外摄像头拍摄图片的方法流程图；
图5为一个实施例的在预设范围内拍摄用户图片的结构示意图；
图6是一个实施例的车辆驾驶设备的参数配置装置结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，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，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
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，本申请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)，具有与本申请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，并且除非像本申请实施例中一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
目前，随着智能汽车的普及化，越来越多的用户将智能汽车作为出行的首选；日常使用智能汽车的过程中，不同的用户需要根据自身的体型调整车辆驾驶设备的各项参数，如，某一家庭使用智能汽车时，往往因为不同家庭成员的体型差异，需要在驾驶前根据不同家庭成员的驾驶需求对驾驶位座椅、后视镜、倒车镜等进行调整。
另外，当智能汽车用于展厅供用户体验时，同一台车辆可以供不同用户进行体验，而不同的用户在车辆内进行试驾时，需要用户手动调节或输入与车辆驾驶设备相关的参数，该车辆驾驶设备相关的参数包括但不限定于驾驶位座椅位置、后视镜、倒车镜角度等，以适应自身的驾驶习惯或驾驶需求。
由上述示例可见，现有技术中，由于智能汽车在驾驶前更换了驾驶用户，导致车辆驾驶设备需要根据不同用户的驾驶需求或驾驶习惯等进行逐一调整，或手动调整或输入各项配置参数，该操作过程较为复杂，容易影响使用效果和用户体验。
因而，本申请通过下述实施例对上文中提及的内容进行相应的改进，具体实施方式如下：
在一个实施例中，如图1所示，图1为一个实施例的车辆驾驶设备的参数配置方法流程图，本实施例中提出了一种车辆驾驶设备的参数配置方法，具体可以包括以下步骤：
S110：获取用户的图像数据。
本申请中，通过车辆中的监测设备对车辆周围环境进行监测，可以在用户靠近车辆时，判断用户的意图，并根据判断结果自动为用户调整车辆驾驶设备的参数配置，无需用户手动操作。
因而，本步骤中，如图2所示，图2为一个实施例的根据车外摄像头拍摄用户的图像数据的结构示意图。
当车辆中的监测设备检测到用户靠近车辆时，控制安装在车辆内部或外部的摄像头拍摄用户的图像数据，以便根据该图像数据进一步获取该用户的特征信息等。
可以理解的是，车辆中的监测设备可以包括安装在车辆内部或外部的摄像头，也可以包括在车辆外部或内部安装的红外传感器，还可以包括在车辆外部或内部安装的检测车钥匙与车辆之间距离的传感元件等。
举例来说，当有人靠近车辆时，红外传感器感应到人体活动特征，即可通过车载系统调动车内或车外的摄像头对车辆周围环境进行拍摄，拍摄的图像数据中包括有车辆周围的环境信息以及处于该环境信息中的人体图像等。
进一步地，当感应到用户携带的车钥匙与车辆之间的距离在预先设定的距离范围内时，即可判断该用户为即将进入驾驶位的用户，此时可启动车辆的供电系统为车辆上电，并通过车载系统调动车内或车外的摄像头进行拍摄，获取用户的图像数据。
更进一步地，可在用户未开启车门前，通过安装在车外的摄像头拍摄用户靠近车门时覆盖的特定范围内的图像数据，以获取完整的用户的图像数据，或通过安装在车辆内部的摄像头，如车内后视镜上安装的摄像头，捕捉用户靠近车辆的过程中完整的人体图像数据。
需要说明的是，这里的车辆驾驶设备指的是安装在车辆中、能够辅助驾驶的相关设备，该相关设备可以是驾驶位座椅、车外后视镜、车内后视镜以及空调挡位、收音机音量调节、频道调节等设备。
这里的摄像头指的是能够拍摄车辆外部特定范围内的图像数据的一组或多组摄像头，该摄像头包括但不限定于环视摄像头，该图像数据包括特定范围内的环境信息，以及用户的整体图像数据。
S120：根据所述图像数据获取所述用户的人体图像，并根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据。
本步骤，通过上述步骤S110的获取用户的图像数据后，可进一步根据该图像数据获取用户的人体图像，并根据该人体图像计算用户的体型特征数据。
举例来说，当车外或车内的摄像头拍摄到用户的图像数据后，可通过人脸识别技术定位该图像数据中对应的人体图像，当确定图像数据中的人体图像后，可进一步通过算法计算该人体图像对应的体型特征数据。
例如，可通过对人体图像中的人体特征点进行提取，并进行尺寸测量来计算体型特征数据。
人体特征点提取，目前已有多种方法可以实现，例如snake方法、主动形状模型(ASM)、主动表观模型(AAM)等，其中ASM和AAM是最为常用基于点分布模型(PDM)的特征点定位算法；ASM是为每个特征点建立对应的灰度模型，直接对形状做优化，具有较高的特征点提取精度；AAM则是将形状与纹理相结合的表观模型，其优点是具有较高的纹理精度。
对于人体尺寸测量方法，主要分为接触式和非接触式两类，本申请主要通过非接触式测量方法进行测量。进一步地，可通过人体图像中的像素比例将人体图像中对应的身高、体宽等特征数据进行还原；还可通过对照物进行计算，如图像数据中显示有车辆和用户时，可获取车辆的真实高度，然后利用车辆与用户在图像数据中的高度差计算出真实情况下用户与车辆的高度差，从而得到用户的身高。
可以理解的是，这里的体型特征数据指的是拍摄的图像数据中显示的用户的身高、体宽等表征用户特征的数据。
S130：根据所述体型特征数据从预先配置的数据库中查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息。
本步骤中，当计算出用户的体型特征数据后，可从预先配置的数据库中查找与该体型特征数据相匹配的车辆驾驶设备的参数信息。
可以理解的是，数据库中存储有根据不同体型特征设定的车辆驾驶设备的参数信息。
举例来说，当检测到的用户身高为180cm，体宽为40cm，数据库中预先配置有根据大数据匹配计算得到的与该用户身高、体宽相对应的车辆驾驶设备的参数信息，该参数信息包括驾驶位座椅与汽车方向盘之间的距离，驾驶位座椅的高度以及左右移动距离等。
S140：在所述用户落座后，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置。
本步骤中，当通过步骤S130匹配出与该用户的体型特征数据对应的车辆驾驶设备的参数信息后，进一步判断用户是否落座。如调用车内摄像头拍摄驾驶位中用户的状态、或根据驾驶位座位底部设置的压力感应器感应到的电压的变化值确定用户是否落座。
当用户落座后，根据上述匹配到的参数信息对车辆驾驶设备进行参数配置。比如，接着上述举例说明，当检测到的用户身高为180cm，体宽为40cm，数据库中预先配置有根据大数据匹配计算得到的与该用户身高、体宽相对应的车辆驾驶设备的参数信息。
该参数信息包括驾驶位座椅与汽车方向盘之间的距离，驾驶位座椅的高度以及左右移动距离等，进一步还可以包括车内后视镜的倾斜角度、车外后视镜的倾斜角度等。
当获取到数据库中存储的与该用户对应的参数信息后，根据上述参数信息调整驾驶位座椅、车内后视镜、车外后视镜等，以便用户在落座后即可享受与用户匹配的车辆驾驶设备，提升用户体验。
上述一种车辆驾驶设备的参数配置方法，首先获取用户的图像数据；根据所述图像数据获取所述用户的人体图像，并根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据；通过所述体型特征数据从预先配置的数据库中查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息；并在所述用户落座后，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置。
本方案中，当用户靠近车辆时，可通过安装在车辆内部或外部的摄像头自动获取用户的图像数据，以便根据该图像数据计算用户的体型特征数据，这样，当用户打开车门后，便可依据之前计算的该用户的体型特征数据从数据库中匹配相应的车辆驾驶设备的参数信息，通过这些参数信息自动调整车辆驾驶设备，以便用户落座；整个过程完全智能化，无需用户动手，即可为用户自动匹配相应的车辆驾驶设备的参数信息，从而避免了用户手动操作或输入相关控制参数等复杂的操作过程，提升用户体验。
在一个实施例中，如图3所示，图3为一个实施例的确定未登记用户的方法流程图；步骤S120的根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据的步骤之后，还可以包括：
S121：从所述人体图像中提取人脸图像，将所述人脸图像与人脸特征库中的用户人脸图像进行比对；
S122：判断所述用户为未登记用户，若是，执行S123；
S123：获取与所述体型特征数据匹配的车辆驾驶设备的参数信息，并建立所述用户的对应账户，在所述账户中登记所述参数信息和所述体型特征数据。
本实施例中，当从人体图像中提取到人脸图像后，可将该人脸图像与人脸特征库中存储的各个用户的人脸图像之间进行比对，以确定该用户是否为注册登记的用户。
当该用户为已登记用户，则在预先设置的数据库中查找该用户人脸图像对应的用户数据，通过该用户数据即可查找到对应的车辆驾驶设备的参数信息。
可以理解的是，上述用户数据中保存的是前一次根据该用户的体型特征数据匹配的车辆驾驶设备的参数信息，也可以是该用户调整后的车辆驾驶设备的参数信息。
若该用户为未登记用户，则从数据库中获取与该用户的体型特征数据匹配的车辆驾驶设备的参数信息，并建立该用户的对应账户，在账户中登记获取到的参数信息以及体型特征数据，以便下一次该用户使用时，直接提取账户中的用户数据即可进行自动匹配。
在一个实施例中，步骤S123的获取与所述体型特征数据匹配的车辆驾驶设备的参数信息的步骤之后，还可以包括：
S124：若未查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息；
S125：向服务器发送所述用户的体型特征数据；接收所述服务器下发的默认参数信息。
本实施例中，数据库中预先设置有从服务器端下载的各个体型特征数据对应的车辆驾驶设备的参数信息，若该用户为未登记用户，且在数据库中未查找到与该用户的体型特征数据相匹配的车辆驾驶设备的参数信息后，可向服务器发送该用户的体型特征数据，以便服务器根据该体型特征数据匹配相应的车辆驾驶设备的参数信息，并将该参数信息下发至数据库中，作为该体型特征数据对应的默认参数信息。
在一个实施例中，所述服务器根据多个其他用户的车辆驾驶设备的参数信息进行统计得到所述默认参数信息。
本实施例中，服务器可通过大数据统计多个用户配置的车辆驾驶是被饿的参数信息，其中包括不同参数信息对应的用户的体型特征数据，数据库中预先配置的车辆驾驶设备的参数信息即从服务器中下载得到的，因而当数据库中无法匹配对应的参数信息时，可将该用户的体型特征数据上传至服务器中，服务器利用其数据统计的能力，为其匹配对应的车辆驾驶设备的参数信息。
可以理解的是，服务器中根据数据统计得到的各个体型特征数据对应的车辆驾驶设备的参数信息均为原始的参数信息，若用户不进一步对各项参数信息进行调整，即将服务器中的参数信息设为默认参数信息，并通过该默认参数信息对车辆驾驶设备进行参数配置。
在一个实施例中，如图4所示，图4为一个实施例的获取车外摄像头拍摄图片的方法流程图；步骤S110的获取用户的图像数据的步骤之前，还可以包括：
S101：检测车钥匙与车辆之间的距离，若所述距离在预设范围内，则启动车外摄像头拍摄图片并预览；
S102：根据所述预览的图片中的人脸图像，确定所述人脸图像对应的视线方向；
S103：判断视线方向是否指向车内；若是，执行S104，否则，关闭摄像头；
S104：获取所述图片。
本实施例中，在控制安装在车辆外部的车外摄像头拍摄用户的图像数据之前，可通过检测车钥匙与车辆之间的距离来判断是否开启车外摄像头进行拍摄。
可以理解的是，这里的车钥匙指的是与该车辆匹配的具有一体化集成芯片的智能钥匙。
具体地，如图5所示，图5为一个实施例的在预设范围拍摄用户图片的结构示意图；当车辆感应到车钥匙靠近时，可检测车钥匙与车辆之间的距离，并将该距离与预设范围之间进行匹配，当检测到该车钥匙与车辆之间的距离不大于该预设范围时，说明该车钥匙已进入车辆的监测范围内，启动车外摄像头拍摄图片并预览。
当启动车外摄像头拍摄图片时，需要对该图片进行预览并确定该图片中人脸图像对应的视线方向是否指向车内，若是，则表明手持车钥匙的用户意图启动车辆，进一步可根据该判断结果获取该图片，以根据该图片确定用户类型等信息，若否，则关闭摄像头。
可以理解的是，当检测到该车钥匙与车辆之间的距离不大于该预设范围时，说明该车钥匙已进入车辆的监测范围内，在该监测范围内启动车外摄像头，可以清楚地拍摄到车辆外部的环境信息，其中包括手持车钥匙的用户。
在一个实施例中，所述车辆驾驶设备包括驾驶位座椅、车内后视镜、车外后视镜中的至少一种；
步骤S140的根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置的步骤，可以包括：根据所述参数信息对所述驾驶位座椅的角度、高度和/或前后距离进行参数配置。
本实施例中，车辆驾驶设备指的是安装在车辆中、能够辅助驾驶的相关设备，该相关设备可以是驾驶位座椅、车外后视镜、车内后视镜以及空调挡位、收音机音量调节、频道调节等设备。
当获取到车辆驾驶设备的参数信息后，可根据该参数信息对驾驶位座椅的角度、高度和/或前后距离进行参数配置，进一步地，还可以通过该参数信息对车内后视镜或车外后视镜的倾斜角度进行调整。
更进一步地，还可以通过该参数信息对车内的空调挡位、收音机音量进行调节。
举例来说，当该用户为已登记用户时，该用户对应的用户数据中保存有该用户本次驾驶之前的所有对车辆驾驶设备调整的参数信息，包括对车载空调、收音机等的参数配置信息。
因此，当用户就座后，可通过用户数据中保存的与该用户对应的历史参数信息，查找该历史参数信息中用户在本次驾驶之前配置的与车载空调相关的配置参数，大数据分析系统可根据用户的历史数据分析用户的行为特征，并当用户下一次使用时，根据该行为特征调整车辆驾驶设备的参数信息，以适应用户的需求，提升用户体验。
所以，当查找并确定与该用户对应的车载空调的配置参数后，即可根据该配置参数对车载空调进行自动配置，如对空调挡位进行配置，为用户提供舒适的温度，对空调出风口的风向进行控制，这样不仅提高了车辆的智能化水平，也进一步了提升用户体验。
在一个实施例中，步骤S140的根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置的步骤之后，还可以包括：
S141：控制安装在所述驾驶位座椅上的重力传感器检测所述用户的质量数据；
S142：根据所述质量数据和体型特征数据调整所述驾驶位座椅的包裹性。
本实施例中，当获取到用户的体型特征数据后，进一步地，还可以根据安装在驾驶位座椅上的重力传感器检测用户的质量数据，通过该质量数据和体型特征数据调整该驾驶位座椅的包裹性。
举例来说，通过体型特征数据可以检测用户的体宽、身高等特征数据，通过重力传感器可以检测用户的质量数据，结合该质量数据和体型特征数据即可构建该用户的三维人体模型，根据该三维人体模型可以进一步调整驾驶位座椅的包裹性，如驾驶位座椅左右两侧边缘卷起高度和角度等，以便提升用户体验。
可以理解的是，座椅良好的包裹性可以对驾乘者身体的各个部位起到良好的支撑，使驾乘者有较为舒适的驾驶体验；另外，在发生车祸时，包裹性强的座椅会比包裹性一般的座椅更能对驾乘者提供保护，提高驾驶安全性。
在一个实施例中，如图6所示，图6为一个实施例的车辆驾驶设备的参数配置装置结构示意图，本实施例中提供了一种车辆驾驶设备的参数配置装置，其包括：图像获取模块210、图像处理模块220、信息匹配模块230、参数配置模块240，其中：
图像获取模块210，获取用户的图像数据。
本申请中，通过车辆中的监测设备对车辆周围环境进行监测，可以在用户靠近车辆时，判断用户的意图，并根据判断结果自动为用户调整车辆驾驶设备的参数配置，无需用户手动操作。
因而，本模块中，当车辆中的监测设备检测到用户靠近车辆时，控制安装在车辆内部或外部的摄像头拍摄用户的图像数据，以便根据该图像数据进一步获取该用户的特征信息等。
可以理解的是，车辆中的监测设备可以包括安装在车辆内部或外部的摄像头，也可以包括在车辆外部或内部安装的红外传感器，还可以包括在车辆外部或内部安装的检测车钥匙与车辆之间距离的传感元件等。
举例来说，当有人靠近车辆时，红外传感器感应到人体活动特征，即可通过车载系统调动车内或车外的摄像头对车辆周围环境进行拍摄，拍摄的图像数据中包括有车辆周围的环境信息以及处于该环境信息中的人体图像等。
进一步地，当感应到用户携带的车钥匙与车辆之间的距离在预先设定的距离范围内时，即可判断该用户为即将进入驾驶位的用户，此时可启动车辆的供电系统为车辆上电，并通过车载系统调动车内或车外的摄像头进行拍摄，获取用户的图像数据。
更进一步地，可在用户未开启车门前，通过安装在车外的摄像头拍摄用户靠近车门时覆盖的特定范围内的图像数据，以获取完整的用户的图像数据，或通过安装在车辆内部的摄像头，如车内后视镜上安装的摄像头，捕捉用户靠近车辆的过程中完整的人体图像数据。
需要说明的是，这里的车辆驾驶设备指的是安装在车辆中、能够辅助驾驶的相关设备，该相关设备可以是驾驶位座椅、车外后视镜、车内后视镜以及空调挡位、收音机音量调节、频道调节等设备。
这里的摄像头指的是能够拍摄车辆外部特定范围内的图像数据的一组或多组摄像头，该车外摄像头包括但不限定于环视摄像头，该图像数据包括特定范围内的环境信息，以及用户的整体图像数据。
图像处理模块220，用于根据所述图像数据获取所述用户的人体图像，并根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据。
本模块，通过上述图像获取模块210的获取用户的图像数据后，可进一步根据该图像数据获取用户的人体图像，并根据该人体图像计算用户的体型特征数据。
举例来说，当车外或车内的摄像头拍摄到用户的图像数据后，可通过人脸识别技术定位该图像数据中对应的人体图像，当确定图像数据中的人体图像后，可进一步通过算法计算该人体图像对应的体型特征数据。
例如，可通过对人体图像中的人体特征点进行提取，并进行尺寸测量来计算体型特征数据。
人体特征点提取，目前已有多种方法可以实现，例如snake方法、主动形状模型(ASM)、主动表观模型(AAM)等，其中ASM和AAM是最为常用基于点分布模型(PDM)的特征点定位算法；ASM是为每个特征点建立对应的灰度模型，直接对形状做优化，具有较高的特征点提取精度；AAM则是将形状与纹理相结合的表观模型，其优点是具有较高的纹理精度。
对于人体尺寸测量方法，主要分为接触式和非接触式两类，本申请主要通过非接触式测量方法进行测量。进一步地，可通过人体图像中的像素比例将人体图像中对应的身高、体宽等特征数据进行还原；还可通过对照物进行计算，如图像数据中显示有车辆和用户时，可获取车辆的真实高度，然后利用车辆与用户在图像数据中的高度差计算出真实情况下用户与车辆的高度差，从而得到用户的身高。
可以理解的是，这里的体型特征数据指的是拍摄的图像数据中显示的用户的身高、体宽等表征用户特征的数据。
信息匹配模块230，用于根据所述体型特征数据从预先配置的数据库中查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息。
本模块中，当计算出用户的体型特征数据后，可从预先配置的数据库中查找与该体型特征数据相匹配的车辆驾驶设备的参数信息。
可以理解的是，数据库中存储有根据不同体型特征设定的车辆驾驶设备的参数信息。
举例来说，当检测到的用户身高为180cm，体宽为40cm，数据库中预先配置有根据大数据匹配计算得到的与该用户身高、体宽相对应的车辆驾驶设备的参数信息，该参数信息包括驾驶位座椅与汽车方向盘之间的距离，驾驶位座椅的高度以及左右移动距离等。
参数配置模块240，用于在所述用户落座后，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置。
本模块中，当通过信息匹配模块230匹配出与该用户的体型特征数据对应的车辆驾驶设备的参数信息后，进一步判断用户是否落座。如调用车内摄像头拍摄驾驶位中用户的状态、或根据驾驶位座位底部设置的压力感应器感应到的电压的变化值确定用户是否落座。
当用户落座后，根据上述匹配到的参数信息对车辆驾驶设备进行参数配置。比如，接着上述举例说明，当检测到的用户身高为180cm，体宽为40cm，数据库中预先配置有根据大数据匹配计算得到的与该用户身高、体宽相对应的车辆驾驶设备的参数信息。
该参数信息包括驾驶位座椅与汽车方向盘之间的距离，驾驶位座椅的高度以及左右移动距离等，进一步还可以包括车内后视镜的倾斜角度、车外后视镜的倾斜角度等。
当获取到数据库中存储的与该用户对应的参数信息后，根据上述参数信息调整驾驶位座椅、车内后视镜、车外后视镜等，以便用户在落座后即可享受与用户匹配的车辆驾驶设备，提升用户体验。
上述一种车辆驾驶设备的参数配置装置，首先获取用户的图像数据；根据所述图像数据获取所述用户的人体图像，并根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据；通过所述体型特征数据从预先配置的数据库中查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息；并在所述用户落座后，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置。
本方案中，当用户靠近车辆时，可通过安装在车辆内部或外部的摄像头自动获取用户的图像数据，以便根据该图像数据计算用户的体型特征数据，这样，当用户打开车门后，便可依据之前计算的该用户的体型特征数据从数据库中匹配相应的车辆驾驶设备的参数信息，通过这些参数信息自动调整车辆驾驶设备，以便用户落座；整个过程完全智能化，无需用户动手，即可为用户自动匹配相应的车辆驾驶设备的参数信息，从而避免了用户手动操作或输入相关控制参数等复杂的操作过程，提升用户体验。
关于车辆驾驶设备的参数配置装置的具体限定可以参见上文中对于车辆驾驶设备的参数配置方法的限定，在此不再赘述。上述车辆驾驶设备的参数配置装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于终端设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于终端设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提出了一种车辆，该车辆中的车载系统被配置为执行上述任一实施例的车辆驾驶设备的参数配置方法的步骤。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种车辆驾驶设备的参数配置方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取用户的图像数据；
根据所述图像数据获取所述用户的人体图像，并根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据；
根据所述体型特征数据从预先配置的数据库中查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息；
在所述用户落座后，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置。
2.根据权利要求1所述的车辆驾驶设备的参数配置方法，其特征在于，根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据的步骤之后，还包括：
从所述人体图像中提取人脸图像，将所述人脸图像与人脸特征库中的用户人脸图像进行比对；
若所述用户为未登记用户，获取与所述体型特征数据匹配的车辆驾驶设备的参数信息，并建立所述用户的对应账户，在所述账户中登记所述参数信息和所述体型特征数据。
3.根据权利要求2所述的车辆驾驶设备的参数配置方法，其特征在于，获取与所述体型特征数据匹配的车辆驾驶设备的参数信息的步骤之后，还包括：
若未查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息；
向服务器发送所述用户的体型特征数据；接收所述服务器下发的默认参数信息。
4.根据权利要求3所述的车辆驾驶设备的参数配置方法，其特征在于，所述服务器根据多个其他用户的车辆驾驶设备的参数信息进行统计得到所述默认参数信息。
5.根据权利要求1所述的车辆驾驶设备的参数配置方法，其特征在于，所述获取用户的图像数据的步骤之前，还包括：
检测车钥匙与车辆之间的距离，若所述距离在预设范围内，则启动车外摄像头拍摄图片并预览；
根据所述预览的图片中的人脸图像，确定所述人脸图像对应的视线方向是否指向车内；
若是，则获取所述图片。
6.根据权利要求1所述的车辆驾驶设备的参数配置方法，其特征在于，所述车辆驾驶设备包括驾驶位座椅、车内后视镜、车外后视镜中的至少一种；
根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置的步骤，包括：
根据所述参数信息对所述驾驶位座椅的角度、高度和/或前后距离进行参数配置。
7.根据权利要求6所述的车辆驾驶设备的参数配置方法，其特征在于，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置的步骤之后，还包括：
控制安装在所述驾驶位座椅上的重力传感器检测所述用户的质量数据；
根据所述质量数据和体型特征数据调整所述驾驶位座椅的包裹性。
8.根据权利要求1所述的车辆驾驶设备的参数配置方法，其特征在于，所述车辆驾驶设备还包括车载空调；
根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置的步骤之后，还包括：
获取用户的历史参数信息，并通过所述历史参数信息确定与所述用户对应的车载空调的配置参数；
根据所述配置参数对所述车载空调进行参数配置。
9.一种车辆驾驶设备的参数配置装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取用户的图像数据；
图像处理模块，用于根据所述图像数据获取所述用户的人体图像，并根据所述人体图像计算所述用户的体型特征数据；
信息匹配模块，用于根据所述体型特征数据从预先配置的数据库中查找相匹配的车辆驾驶设备的参数信息；
参数配置模块，用于在所述用户落座后，根据所述参数信息对所述车辆驾驶设备进行参数配置。
10.一种车辆，其特征在于：所述车辆中的车载系统被配置为执行如权利要求1至8中任一项所述的车辆驾驶设备的参数配置方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910882452.XA CN110606032A (zh) | 2019-09-18 | 2019-09-18 | 车辆驾驶设备的参数配置方法、装置和车辆 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910882452.XA CN110606032A (zh) | 2019-09-18 | 2019-09-18 | 车辆驾驶设备的参数配置方法、装置和车辆 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110606032A true CN110606032A (zh) | 2019-12-24 |
Family
ID=68891584
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910882452.XA Pending CN110606032A (zh) | 2019-09-18 | 2019-09-18 | 车辆驾驶设备的参数配置方法、装置和车辆 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110606032A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113238730A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-08-10 | 科大讯飞股份有限公司 | 车内音量调节方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN113353011A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-09-07 | 奇瑞新能源汽车股份有限公司 | 车辆的舒适度调节方法及装置 |
| CN114590200A (zh) * | 2022-01-29 | 2022-06-07 | 科世达(上海)机电有限公司 | 一种智能人机调节系统及方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105128773A (zh) * | 2015-08-07 | 2015-12-09 | 浙江工业职业技术学院 | 驾驶视野自动调节系统 |
| CN205044679U (zh) * | 2015-10-12 | 2016-02-24 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 车辆部件的位置调节装置 |
| CN105843375A (zh) * | 2016-02-22 | 2016-08-10 | 乐卡汽车智能科技（北京）有限公司 | 用于车辆的设置方法、装置及车载电子信息系统 |
| CN108189804A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-22 | 威马智慧出行科技（上海）有限公司 | 一种用于车辆的人脸识别系统及人脸识别方法 |
| DE102019101253A1 (de) * | 2018-01-30 | 2019-08-01 | GM Global Technology Operations LLC | Elektrisches energiesystem für ein autonomes fahrzeug |
-
2019
- 2019-09-18 CN CN201910882452.XA patent/CN110606032A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105128773A (zh) * | 2015-08-07 | 2015-12-09 | 浙江工业职业技术学院 | 驾驶视野自动调节系统 |
| CN205044679U (zh) * | 2015-10-12 | 2016-02-24 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 车辆部件的位置调节装置 |
| CN105843375A (zh) * | 2016-02-22 | 2016-08-10 | 乐卡汽车智能科技（北京）有限公司 | 用于车辆的设置方法、装置及车载电子信息系统 |
| CN108189804A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-22 | 威马智慧出行科技（上海）有限公司 | 一种用于车辆的人脸识别系统及人脸识别方法 |
| DE102019101253A1 (de) * | 2018-01-30 | 2019-08-01 | GM Global Technology Operations LLC | Elektrisches energiesystem für ein autonomes fahrzeug |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113238730A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-08-10 | 科大讯飞股份有限公司 | 车内音量调节方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN113238730B (zh) * | 2021-05-13 | 2024-06-07 | 科大讯飞股份有限公司 | 车内音量调节方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN113353011A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-09-07 | 奇瑞新能源汽车股份有限公司 | 车辆的舒适度调节方法及装置 |
| CN113353011B (zh) * | 2021-07-27 | 2022-08-30 | 奇瑞新能源汽车股份有限公司 | 车辆的舒适度调节方法及装置 |
| CN114590200A (zh) * | 2022-01-29 | 2022-06-07 | 科世达(上海)机电有限公司 | 一种智能人机调节系统及方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110606032A (zh) | 车辆驾驶设备的参数配置方法、装置和车辆 | |
| CN107696921B (zh) | 汽车座椅调节系统及其控制方法 | |
| CN105763854B (zh) | 一种基于单目摄像头的全景成像系统及其成像方法 | |
| CN111469802A (zh) | 座椅安全带状态确定系统和方法 | |
| EP3053809B1 (en) | Parking assistance system | |
| CN105774708B (zh) | 一种基于随身智能设备的汽车个性化设置系统及方法 | |
| US20170154513A1 (en) | Systems And Methods For Automatic Detection Of An Occupant Condition In A Vehicle Based On Data Aggregation | |
| US11724703B2 (en) | Method and system for driver posture monitoring | |
| CN112572295B (zh) | 一种基于dms摄像头自动控制汽车后视镜的系统及方法 | |
| US10144374B2 (en) | Automatic settings for vehicle components based on measured anthropometric features | |
| US11794675B2 (en) | Technologies for using image analysis to facilitate adjustments of vehicle components | |
| CN110271506A (zh) | 用于自动调节车辆座椅的方法和装置 | |
| JP4244826B2 (ja) | 車両機器の制御装置およびセンタ | |
| CN109334517B (zh) | 一种汽车座椅位置的方法和装置 | |
| US20220024460A1 (en) | System and method for transferring different settings between vehicles of different types | |
| JP2003301639A (ja) | 車両用使用者認証装置及び車両盗難防止方法 | |
| KR102125756B1 (ko) | 지능형 차량 편의 제어 장치 및 방법 | |
| KR102074762B1 (ko) | 카메라 영상을 이용한 테일 게이트 개방 각도 제어 장치 및 그 방법 | |
| CN113954703B (zh) | 车辆空间调节方法、电子设备及存储介质 | |
| CN114475434B (zh) | 一种倒车外后视镜控制调节方法及其系统、存储介质 | |
| JP2019074964A (ja) | 運転不能状態予測装置及び運転不能状態予測システム | |
| EP4265481A1 (en) | On-board equipment control device and on-board equipment control method | |
| CN116499420B (zh) | 一种半挂车与牵引车之间的夹角的测量方法及系统 | |
| CN117301974B (zh) | 辅助下车方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN109050246A (zh) | 一种疲劳预警的方法和设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20191224 |