CN111717147A - 车辆座椅自动调节系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种车辆座椅自动调节系统及方法，属于车辆技术领域。其中所述车辆座椅自动调节系统包括：最佳位置训练模块、图像采集模块、最佳位置预测模块以及座椅调节模块，最佳位置训练模块用于预先建立座椅最佳位置模型；图像采集模块用于在车内人员上车后，实时采集车内人员当前座椅位置图像；最佳位置预测模块用于对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，得到车内人员座椅最佳位置参数；座椅调节模块用于根据最佳位置预测模块提供的车内人员座椅最佳位置参数生成与座椅位置对应的控制指令，以控制调整车内人员的座椅位置至最佳位置。本发明能够针对不同人员及时调节舒适安全的车辆座椅位置。

Description

车辆座椅自动调节系统及方法
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆座椅自动调节系统及方法。
背景技术
目前共享汽车的普及，给愿意享受短期租车的用户带来了便利，极大地方便了用户的日常出行。乘坐车辆离不开车辆座椅，而车辆座椅位置的调节效果，对驾驶员和乘客的乘坐舒适性、疲劳程度等造成直接影响，最佳的驾驶座椅位置还能够保证驾驶员驾驶车辆的安全性。由于乘坐共享汽车的人员时常变化，每个驾驶员和乘客的性别、年龄、体型和驾驶习惯的不同，对车辆座椅位置的要求也不相同，因此共享车辆在每次更换驾驶员和乘客后，驾驶员和乘客在上车后都会重新对车辆座椅位置进行调节，以满足不同驾驶员和乘客对座椅位置的需求。
现有技术中，通常通过指纹识别、按键等方式进行车辆座椅位置的调节，需要通过用户手动操作才可以实现。由于上述车辆座椅位置的调节方式是手动调整，因此使得操作比较繁琐，另外，浪费了用户的大量时间和精力，极其不便，不能很好地针对不同人员及时调节舒适安全的车辆座椅位置。
因此，为了解决上述问题，人们急需探索出一种更好的车辆座椅自动调节系统及方法，以更优地服务于我们的日常生活，实现自动调节车辆座椅位置的目的。
发明内容
本发明提供一种车辆座椅自动调节系统及方法，能够针对不同人员及时调节舒适安全的车辆座椅位置。
所述技术方案如下：
本发明实施例提供了一种车辆座椅自动调节系统，其包括：最佳位置训练模块、图像采集模块、最佳位置预测模块以及座椅调节模块，其中，所述最佳位置训练模块，与所述最佳位置预测模块相连，用于根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型，并将预先建立的座椅最佳位置模型提供给所述最佳位置预测模块；所述图像采集模块，与最佳位置预测模块相连，用于在车内人员上车后，实时采集车内人员当前座椅位置图像，并将采集的车内人员当前座椅位置图像提供给所述最佳位置预测模块；所述最佳位置预测模块，与所述座椅调节模块相连，用于对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数，将车内人员座椅最佳位置参数提供给所述座椅调节模块；所述座椅调节模块，用于根据最佳位置预测模块提供的车内人员座椅最佳位置参数生成与座椅位置对应的控制指令，以分别控制调整车内人员的座椅位置至最佳位置。
在本发明较佳的实施例中，所述最佳位置训练模块还用于采集不同年龄段、不同性别、不同体型的用户分别在主驾驶座位、乘客座位的最佳座椅位置图片，并根据采集的用户最佳座椅位置图片采用循环神经网络算法进行学习，不断的优化迭代，以预先建立座椅最佳位置模型。
在本发明较佳的实施例中，所述座椅最佳位置模型包括座椅最佳位置特征值和对应的人员特征，所述座椅最佳位置特征值包括座椅最佳高度、最佳角度特征值，所述人员特征包括人员的身高、体重、上身长度特征中的至少一个。
在本发明较佳的实施例中，所述图像采集模块为设置于车内上方的摄像头，车内人员当前座椅位置图像为静态图片序列或动态视频。
在本发明较佳的实施例中，所述车内人员当前座椅位置图像特征值包括当前位置特征和对应的人员特征，所述位置特征包括驾驶员、乘客的当前座椅位置高度、角度特征值，所述人员特征包括身高、体重、上身长度特征中的至少一个。
在本发明较佳的实施例中，所述车内人员最佳座椅位置参数包括车内人员座椅应调节到的最佳高度、最佳角度。
在本发明较佳的实施例中，所述最佳位置预测模块还用于对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析和识别以得到驾驶员和乘客图像，并得到驾驶员和乘客的当前位置特征和人员特征，再将驾驶员和乘客的当前位置特征和人员特征输入至座椅最佳位置模型，得到车内人员座椅最佳位置参数。
本发明实施例还提供了一种车辆座椅自动调节方法，其包括：根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型；在车内人员上车后，实时采集车内人员当前座椅位置图像；对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数；根据车内人员座椅最佳位置参数生成与座椅位置对应的控制指令，以分别控制调整车内人员的座椅位置至最佳位置。
在本发明较佳的实施例中，根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型，包括：采集不同年龄段、不同性别、不同体型的用户分别在主驾驶座位、乘客座位的最佳座椅位置图片，并根据采集的用户最佳座椅位置图片采用循环神经网络算法进行学习，不断的优化迭代，以预先建立座椅最佳位置模型。
在本发明较佳的实施例中，对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数，包括：对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析和识别以得到驾驶员和乘客图像，并得到驾驶员和乘客的当前位置特征和人员特征，再将驾驶员和乘客的当前位置特征和人员特征输入至座椅最佳位置模型，得到车内人员座椅最佳位置参数。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
通过根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型；在车内人员上车后，实时采集车内人员当前座椅位置图像；对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数；根据车内人员座椅最佳位置参数生成与座椅位置对应的控制指令，以分别控制调整车内人员的座椅位置至最佳位置。从而通过对不同用户的座椅最佳位置进行训练，并通过训练好的最佳位置模型对新用户的座椅最佳位置进行预测并调节，使得用户上车后就可以享受到车辆自动调节座椅位置的良好体验，无需手动调节，简单方便，提高了用户乘车的舒适性和安全性。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。
附图说明
图1是本发明第一实施例提供的车辆座椅自动调节系统的主要架构框图；
图2是本发明第二实施例提供的车辆座椅自动调节方法的流程图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的车辆座椅自动调节系统及方法其具体实施方式、结构、特征及功效，详细说明如后。
有关本发明的前述及其他技术内容、特点及功效，在以下配合参考图式的较佳实施例详细说明中将可清楚的呈现。通过具体实施方式的说明，当可对本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效得以更加深入且具体的了解，然而所附图式仅是提供参考与说明之用，并非用来对本发明加以限制。
第一实施例
图1是本发明第一实施例提供的车辆座椅自动调节系统的主要架构框图。所述车辆座椅自动调节系统能够针对不同人员及时调节舒适安全的驾驶座椅位置。请参阅图1，所述车辆座椅自动调节系统包括：最佳位置训练模块10、图像采集模块11、最佳位置预测模块12、座椅调节模块13。
更具体地，最佳位置训练模块10，与最佳位置预测模块12相连，用于根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型，并将预先建立的座椅最佳位置模型提供给最佳位置预测模块12。
其中，用户可以为驾驶员、乘客等。用户所在的座椅位置图像可以为静态图片序列或动态视频等。
优选地，最佳位置训练模块10还用于采集不同年龄段、不同性别、不同体型的用户分别在主驾驶座位、乘客座位的最佳座椅位置图片，并根据采集的用户最佳座椅位置图片采用循环神经网络(CNN)算法进行学习，不断的优化迭代，以预先建立座椅最佳位置模型。其中，座椅最佳位置模型可以包括座椅最佳位置特征值和对应的人员特征，座椅最佳位置特征值可以包括座椅最佳高度、最佳角度等特征值。人员特征可以包括人员的身高、体重、上身长度等特征中的至少一个。座椅最佳位置特征值通常是因人而异的，因此需要适当大量的学习车内人员的座椅位置数据，达到通过输入的车内人员图像就可以识别出需要调节的座椅最佳位置的目的。
图像采集模块11，与最佳位置预测模块12相连，用于在车内人员上车后，实时采集车内人员当前座椅位置图像，并将采集的车内人员当前座椅位置图像提供给最佳位置预测模块12。
其中，图像采集模块11可以为设置于车内上方的摄像头，其可以实时采集车内人员当前座椅位置图像，车内人员当前座椅位置图像可以为静态图片序列或动态视频等。
最佳位置预测模块12，与座椅调节模块13相连，用于对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数，将车内人员座椅最佳位置参数提供给座椅调节模块13。
其中，车内人员当前座椅位置图像特征值可以包括当前位置特征和对应的人员特征，当前位置特征可以包括驾驶员、乘客的当前座椅位置高度、角度等特征值。人员特征可以包括身高、体重、上身长度特征中的至少一个。
优选地，最佳位置预测模块12还用于对用户当前座椅位置图像进行自动分析和识别以得到驾驶员和乘客图像，并得到驾驶员和乘客的当前位置特征(例如座椅位置高度、角度等特征值)和人员特征(例如身高、体重、上身长度等特征)，再将驾驶员和乘客的当前位置特征和人员特征输入至座椅最佳位置模型，通过该座椅最佳位置模型对该车内人员当前座椅位置图像进行预测，得到车内人员座椅最佳位置参数，例如车内人员座椅最佳位置参数可以包括车内人员座椅应调节到的最佳高度、最佳角度等，并将该车内人员最佳座椅位置参数提供给座椅调节模块13。在其他实施例中，最佳位置预测模块12也可以仅将驾驶员和乘客的人员特征输入至座椅最佳位置模型，通过该座椅最佳位置模型对该车内人员当前座椅位置图像进行预测，得到车内人员座椅最佳位置参数。
座椅调节模块13，与最佳位置预测模块12相连，用于根据最佳位置预测模块12提供的车内人员座椅最佳位置参数生成与座椅位置对应的控制指令，以分别控制调整车内人员的座椅位置至最佳位置。
其中，由于车内座椅位置较多，因此座椅调节模块13需要根据不同座椅对应的最佳位置参数生成与座椅位置对应的控制指令，以分别控制不同座椅，从而调整所有车内人员的座椅位置至最佳位置。例如若车内人员座椅最佳位置参数为“调整驾驶员座椅位置高度为：离车内地面30厘米，座椅靠背为：与水平方向夹角90度”，则座椅调节模块13可以生成与车内人员座椅最佳位置参数对应的控制指令来控制车内人员的座椅调整至最佳位置，优选地，座椅调节模块13可以通过can总线指令控制BCM(body control module，车身控制模块)，以调整车内人员的座椅位置至最佳位置。优选地，若其中一个或多个车内人员座椅最佳位置参数为“无需调整”，则座椅调节模块13控制无需调整此车内人员的座椅位置。
综上所述，本发明实施例提供的车辆座椅自动调节系统，通过根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型；在车内人员上车后，实时采集车内人员当前座椅位置图像；对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数；根据车内人员座椅最佳位置参数生成与座椅位置对应的控制指令，以分别控制调整车内人员的座椅位置至最佳位置。从而通过对不同用户的座椅最佳位置进行训练，并通过训练好的最佳位置模型对新用户的座椅最佳位置进行预测并调节，使得用户上车后就可以享受到车辆自动调节座椅位置的良好体验，无需手动调节，简单方便，提高了用户乘车的舒适性和安全性。
以下为本发明的方法实施例，在方法实施例中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的装置实施例。
第二实施例
请参考图2，图2是本发明第二实施例提供的车辆座椅自动调节方法的流程图。车辆座椅自动调节方法执行于车辆座椅自动调节系统中，其中，车辆座椅自动调节系统包括最佳位置训练模块、图像采集模块、最佳位置预测模块以及座椅调节模块。本实施例提供的车辆座椅自动调节方法，可包括以下步骤201-204：
步骤201，根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型。
优选地，步骤201中，根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型，还可以具体包括：
采集不同年龄段、不同性别、不同体型的用户分别在主驾驶座位、乘客座位的最佳座椅位置图片，并根据采集的用户最佳座椅位置图片采用循环神经网络算法进行学习，不断的优化迭代，以预先建立座椅最佳位置模型。
步骤202，在车内人员上车后，实时采集车内人员当前座椅位置图像。
步骤203，对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数。
优选地，步骤203中，对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数，还可以具体包括：
对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析和识别以得到驾驶员和乘客图像，并得到驾驶员和乘客的当前位置特征和人员特征，再将驾驶员和乘客的当前位置特征和人员特征输入至座椅最佳位置模型，得到车内人员座椅最佳位置参数。
步骤204，根据车内人员座椅最佳位置参数生成与座椅位置对应的控制指令，以分别控制调整车内人员的座椅位置至最佳位置。
综上所述，本发明实施例提供的车辆座椅自动调节方法，通过通过根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型；在车内人员上车后，实时采集车内人员当前座椅位置图像；对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数；根据车内人员座椅最佳位置参数生成与座椅位置对应的控制指令，以分别控制调整车内人员的座椅位置至最佳位置。从而通过对不同用户的座椅最佳位置进行训练，并通过训练好的最佳位置模型对新用户的座椅最佳位置进行预测并调节，使得用户上车后就可以享受到车辆自动调节座椅位置的良好体验，无需手动调节，简单方便，提高了用户乘车的舒适性和安全性。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种车辆座椅自动调节系统，其特征在于，其包括：最佳位置训练模块、图像采集模块、最佳位置预测模块以及座椅调节模块，其中，
所述最佳位置训练模块，与所述最佳位置预测模块相连，用于根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型，并将预先建立的座椅最佳位置模型提供给所述最佳位置预测模块；
所述图像采集模块，与最佳位置预测模块相连，用于在车内人员上车后，实时采集车内人员当前座椅位置图像，并将采集的车内人员当前座椅位置图像提供给所述最佳位置预测模块；
所述最佳位置预测模块，与所述座椅调节模块相连，用于对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数，将车内人员座椅最佳位置参数提供给所述座椅调节模块；
所述座椅调节模块，用于根据最佳位置预测模块提供的车内人员座椅最佳位置参数生成与座椅位置对应的控制指令，以分别控制调整车内人员的座椅位置至最佳位置。
2.根据权利要求1所述的车辆座椅自动调节系统，其特征在于，所述最佳位置训练模块还用于采集不同年龄段、不同性别、不同体型的用户分别在主驾驶座位、乘客座位的最佳座椅位置图片，并根据采集的用户最佳座椅位置图片采用循环神经网络算法进行学习，不断的优化迭代，以预先建立座椅最佳位置模型。
3.根据权利要求1所述的车辆座椅自动调节系统，其特征在于，所述座椅最佳位置模型包括座椅最佳位置特征值和对应的人员特征，所述座椅最佳位置特征值包括座椅最佳高度、最佳角度特征值，所述人员特征包括人员的身高、体重、上身长度特征中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的车辆座椅自动调节系统，其特征在于，所述图像采集模块为设置于车内上方的摄像头，车内人员当前座椅位置图像为静态图片序列或动态视频。
5.根据权利要求1所述的车辆座椅自动调节系统，其特征在于，所述车内人员当前座椅位置图像特征值包括当前位置特征和对应的人员特征，所述当前位置特征包括驾驶员、乘客的当前座椅位置高度、角度特征值，所述人员特征包括身高、体重、上身长度特征中的至少一个。
6.根据权利要求1所述的车辆座椅自动调节系统，其特征在于，所述车内人员最佳座椅位置参数包括车内人员座椅应调节到的最佳高度、最佳角度。
7.根据权利要求1所述的车辆座椅自动调节系统，其特征在于，所述最佳位置预测模块还用于对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析和识别以得到驾驶员和乘客图像，并得到驾驶员和乘客的当前位置特征和人员特征，再将驾驶员和乘客的当前位置特征和人员特征输入至座椅最佳位置模型，得到车内人员座椅最佳位置参数。
8.一种车辆座椅自动调节方法，其特征在于，其包括：
根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型；
在车内人员上车后，实时采集车内人员当前座椅位置图像；
对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数；
根据车内人员座椅最佳位置参数生成与座椅位置对应的控制指令，以分别控制调整车内人员的座椅位置至最佳位置。
9.根据权利要求8所述的车辆座椅自动调节方法，其特征在于，根据多个用户的座椅位置图像进行学习，以预先建立座椅最佳位置模型，包括：
采集不同年龄段、不同性别、不同体型的用户分别在主驾驶座位、乘客座位的最佳座椅位置图片，并根据采集的用户最佳座椅位置图片采用循环神经网络算法进行学习，不断的优化迭代，以预先建立座椅最佳位置模型。
10.根据权利要求8所述的车辆座椅自动调节方法，其特征在于，对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析，提取车内人员当前座椅位置图像特征值，根据座椅最佳位置模型和车内人员当前座椅位置图像特征值得到车内人员座椅最佳位置参数，包括：
对车内人员当前座椅位置图像进行自动分析和识别以得到驾驶员和乘客图像，并得到驾驶员和乘客的当前位置特征和人员特征，再将驾驶员和乘客的当前位置特征和人员特征输入至座椅最佳位置模型，得到车内人员座椅最佳位置参数。
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