CN112026686A - 一种自动调节车辆座椅位置的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种自动调节车辆座椅位置的方法及装置，首先采集图像数据，然后依据图像数据判断是否出现目标事件，在出现目标事件的情况下，对目标事件的关系人物的身高数据及位置数据进行实时确定，在车速小于第一预设阈值且至少一个关系人物距离目标车门距离小于第二预设阈值时，将距离目标车门最近的关系人物确定为目标乘客，最后根据目标乘客的身高数据以及预设控制策略控制座椅位置。所述自动调节车辆座椅位置的方法及装置，利用车辆上的图像采集设备采集图像数据，并根据多路图像数据实时跟踪判断乘客的身高信息，在确定将要落座的目标乘客后，直接将座椅调整至适合目标乘客身高的位置，使得目标乘客能够舒适的落座，提升乘客的驾乘体验。

Description

一种自动调节车辆座椅位置的方法及装置

技术领域

本发明涉及智能控制技术，更具体的说，是涉及一种自动调节车辆座椅位置的方法及装置。

背景技术

目前车辆的前排座椅的调节，主要存在两种调节形式，一是基于人工的手动调节，二是基于钥匙记录存储的少数几个人员信息，根据前期记忆实现代表特定人员的数字与座椅位置的匹配。然而，上述两种座椅的调节方式都存在一定的问题，如第一种人工手动调节的方式费时费力，存在不方便的问题，第二种数字记录的方式不仅能够记录的人数有限，且座椅调节只涉及驾驶员座椅的调节。

通常情况下，车辆驾驶员一般不会经常变化，而乘驾人员可能会发生改变，尤其对于出租车，其乘客是会随时发生变化的。因此，如何提供一种能够自动调节车辆座椅的方法，使得不同身材的乘客都能够舒适的落座在座椅上，提升乘客的驾乘体验，成为领域内相关技术人员研究的热点。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种自动调节车辆座椅的方法及装置，以实现根据乘客的身材自动调节座椅位置，提升乘客的驾乘体验。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种自动调节车辆座椅位置的方法，包括：

采集图像数据；

依据所述图像数据判断是否出现目标事件；

若出现目标事件，对所述目标事件的关系人物的身材数据及位置数据进行实时确定；

当车速小于第一预设阈值且至少一个关系人物距离目标车门距离小于第二预设阈值时，将距离所述目标车门最近的关系人物确定为目标乘客；

根据所述目标乘客的身材数据以及预设控制策略控制座椅位置。

可选的，所述采集图像数据，包括：

采用前视摄像头和/或360度环视摄像头采集目标区域的图像数据。

可选的，所述依据所述图像数据判断是否出现目标事件，包括：

判断所述图像数据中是否存在人物招手动作。

可选的，所述判断所述图像数据中是否存在人物招手动作，包括：

采用目标检测网络获得人物边界框信息，采用分类网络判断所述人物边界框中的图像是否有招手动作。

可选的，所述对所述目标事件的关系人物的身材数据及位置数据进行实时确定，包括：

对采集得到的图像数据进行去畸变和标定处理；

提取跟踪获取的人物边界框信息，处理得到所述任务边界框对应的关系人物的身材信息和位置信息；

将所述身材信息和位置信息加入多帧数据存储数组，并进行加权滤波实时更新所述关系人物的身材数据和位置数据。

一种自动调节车辆座椅位置的装置，包括：

图像采集模块，用于采集图像数据；

事件判断模块，用于依据所述图像数据判断是否出现目标事件；

身高及位置确定模块，用于在所述事件判断模块判断出现目标事件时，对所述目标事件的关系人物的身材数据及位置数据进行实时确定；

乘客确定模块，用于当车速小于第一预设阈值且至少一个关系人物距离目标车门距离小于第二预设阈值时，将距离所述目标车门最近的关系人物确定为目标乘客；

位置调节模块，用于根据所述目标乘客的身材数据以及预设控制策略控制座椅位置。

可选的，所述图像采集模块具体用于：采用前视摄像头和/或360度环视摄像头采集目标区域的图像数据。

可选的，所述事件判断模块具体用于：判断所述图像数据中是否存在人物招手动作。

可选的，所述事件判断模块具体用于：采用目标检测网络获得人物边界框信息，采用分类网络判断所述人物边界框中的图像是否有招手动作。

可选的，所述身高及位置确定模块包括：

预处理模块，用于对采集得到的图像数据进行去畸变和标定处理；

信息获取模块，用于提取跟踪获取的人物边界框信息，处理得到所述任务边界框对应的关系人物的身材信息和位置信息；

数据确定模块，用于将所述身材信息和位置信息加入多帧数据存储数组，并进行加权滤波实时更新所述关系人物的身材数据和位置数据。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明实施例公开了一种自动调节车辆座椅位置的方法及装置，首先采集图像数据，然后依据图像数据判断是否出现目标事件，在出现目标事件的情况下，对目标事件的关系人物的身高数据及位置数据进行实时确定，在车速小于第一预设阈值且至少一个关系人物距离目标车门距离小于第二预设阈值时，将距离目标车门最近的关系人物确定为目标乘客，最后根据目标乘客的身高数据以及预设控制策略控制座椅位置。所述自动调节车辆座椅位置的方法及装置，利用车辆上的图像采集设备采集图像数据，并根据多路图像数据实时跟踪判断乘客的身高信息，在确定将要落座的目标乘客后，直接将座椅调整至适合目标乘客身高的位置，使得目标乘客能够舒适的落座，提升乘客的驾乘体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例公开的自动调节车辆座椅位置的方法的流程图；

图2为本发明实施例公开的数据实时确定的处理流程图；

图3为本发明实施例公开的自动调节车辆座椅位置的方法的一个具体实现流程图；

图4为本发明实施例公开的自动调节车辆座椅位置的装置的结构示意图；

图5为本发明实施例公开的任务确定模块的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例公开的自动调节车辆座椅位置的方法的流程图，参见图1所示，自动调节车辆座椅位置的方法可以包括：

步骤101：采集图像数据。

图像数据可以由安装在车上的摄像头采集。本实施例不对采集图像的摄像头的数量及类型进行限制。例如，在一个具体的实现中，所述采集图像数据，可以是采用前视摄像头和/或360度环视摄像头采集目标区域的图像数据。

由于后续需要根据采集的数据图像进行相应处理判断出乘客身材数据，如身高、胖瘦等，因此，至少需要2个摄像头来采集图像数据，后续经过图像拼接、校对等操作，实现对乘客身高的计算确定。

步骤102：依据所述图像数据判断是否出现目标事件，若出现，进入步骤103。

具体的，可以通过深度学习算法自动识别目标事件。

本实施例公开的自动调节车辆座椅位置的方法适用于车辆乘客多变的情况，例如出租车，其在运营期间副驾驶位置的乘客会频繁变动。在出租车应用场景中，所述依据所述图像数据判断是否出现目标事件，可以包括：判断所述图像数据中是否存在人物招手动作。

如果在出租车行驶过程中，前方有人招手，则说明其为具有乘车意愿的顾客，后续可以通过对具有乘车意愿的顾客(可能包括同行人员)进行身材及位置信息的识别，确定将要落座在副驾驶位置的乘客，然后根据将要落座在副驾驶位置乘客的身材，在乘客落座前自动调节好座椅位置。

步骤103：对所述目标事件的关系人物的身材数据及位置数据进行实时确定。

在确定存在目标事件的情况下，可以利用一些目标检测技术及分析处理技术确定目标事件的关系人物的身材数据集位置数据。

其中，所述关系人物是指与所述目标事件相关的人物。以上面具有乘车意愿的顾客的例子来说，具有乘车意愿的顾客可以只一人，也可包括与具有乘车意愿的顾客同行的其他人。

步骤104：当车速小于第一预设阈值且至少一个关系人物距离目标车门距离小于第二预设阈值时，将距离所述目标车门最近的关系人物确定为目标乘客。

当车辆驾驶员确定有乘车意愿的顾客，需要靠近路边减速停车，慢慢接近具有乘车意愿的顾客，直到车速接近为0，并且在副驾驶车门外预设范围内能够识别出至少一个关系人物，此时可以确定关系人物的乘车意愿。

然后，将距离副驾驶车门最近的关系人物确定为将要落座在副驾驶位置的目标乘客。

步骤105：根据所述目标乘客的身材数据以及预设控制策略控制座椅位置。

由于对于关系人物，系统是一直追踪其运动轨迹，并实时更新计算确定的身材数据和位置数据，因此，确定目标乘客后，可以根据最新确定的身材数据，将副驾驶的座椅位置调整至合适的位置。

其中，预设控制策略中配置了不同身材与座椅位置的对应关系。通常来说，对于身高比较高的人，座椅位置需要调整的靠后一点，以使得乘客的腿部能够更舒展一点；对于身高不太高的人，座椅位置可以调整在靠前一点的位置或中间位置。同理，对于体型较胖的人，座椅位置也可以调整的靠后一点，而对于体型较瘦的人，座椅位置则可以适当调整的靠前一点。

上述自动调节车辆座椅位置的方法，省去乘客上车后手动调节步骤，特别是体型较大乘客上车后，若座椅位置靠前则其活动空间狭窄，调整座椅十分不便；另外，不同车型调节方式不同也会给乘客带来困扰。应用本实施例记载的方法，则可以避免上述手动调整座椅会出现的问题。

本实施例中，自动调节车辆座椅位置的方法可以对车辆副驾驶的乘客座椅位置进行自动调节，通过机器视觉的算法，车辆在行驶的过程中，前视摄像头和环视摄像头采集车辆前方数据，通过深度学习算法对行人手势(招手停车)自动识别，判断乘车意愿，然后对有意愿的乘客及其同伴进行目标跟踪，同时计算身材及距离位置信息，当乘客接近车门时，算法融合车速信息，比如驾驶员减速停车等，自动再次确认乘车意愿；同时对距离副驾驶车门最近且停止移动的乘客，按前面计算的身材信息，自动调整座椅位置。由于所有的判断和计算是基于视觉信息处理，是对系统软件算法的优化升级，故不增加任何硬件成本，同时克服了手动调节座椅的不方便问题。

需要说明的是，本实施例公开的方法的实施前提是车辆具备多个摄像装置，且系统能够实现周视全景图的拼接，以此才能够实现关系人物身材数据和位置数据的判断确定。

在具体实现中，为了节省系统能源，当目标乘客落座副驾驶后，系统可自动关闭，待副驾驶乘客下车，副驾驶座位处于空闲状态时，再自动开启，或者由驾驶员发现可能有乘车意愿的顾客后手动开启。

上述实施例中，所述判断所述图像数据中是否存在人物招手动作，具体可以包括：采用目标检测网络获得人物边界框信息，采用分类网络判断所述人物边界框中的图像是否有招手动作。

基于上述内容，所述对所述目标事件的关系人物的身材数据及位置数据进行实时确定的具体过程可以参见图2，图2为本发明实施例公开的数据实时确定的处理流程图，如图2所示，可以包括：

步骤201：对采集得到的图像数据进行去畸变和标定处理。

步骤202：提取跟踪获取的人物边界框信息，处理得到所述任务边界框对应的关系人物的身材信息和位置信息。

步骤203：将所述身材信息和位置信息加入多帧数据存储数组，并进行加权滤波实时更新所述关系人物的身材数据和位置数据。

图3示出了自动调节车辆座椅位置的方法的一个具体实现流程图，参见图3，结合下述内容可更好的理解本申请公开的自动调节车辆座椅位置的方法。

如图3所示，当车辆到达乘客所在地附近启动系统，车辆的高级驾驶辅助系统的前视摄像头和360环视摄像头采集目标区域(如车辆前方)的图像数据，传输给智能控制器进行处理。首先进入目标检测网络获得行人边界框信息，边界框框出的图像进入分类网络判断是否有招手动作，从而通过识别手势检测到关系人物，分析比对相邻帧边界框信息可以实现关系人物的跟踪。目标检测网络和分类网络分别通过标注行人和手势的数据样本进行深度卷积网络离线训练，学习到的权重用于在线完成相应推理任务。

读取多路摄像头采集的图像，首先对图像进行去畸变和标定处理，提取跟踪获取的边界框信息进行处理，进而得到世界坐标系下乘客的身高和位置，将其加入多帧数据存储数组进行加权滤波实时更新人物的身高和位置数据。

根据多帧位置数据获得目标乘客的运动轨迹，融合车速信息，当车辆减速停车并且关系人物位置与副驾侧车门小于一定距离时，判断该关系人物为副驾上车的目标乘客，车辆CAN总线读取其身高数据，控制调整副驾座椅的伺服电机将座椅调整至合适位置。座椅位置与不同身高段一一对应，具体可以由大量试验得到两者的映射关系。

乘客落座后关闭系统，可以节省机器视觉计算和处理导致的电量消耗。

对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

上述本发明公开的实施例中详细描述了方法，对于本发明的方法可采用多种形式的装置实现，因此本发明还公开了一种装置，下面给出具体的实施例进行详细说明。

图4为本发明实施例公开的自动调节车辆座椅位置的装置的结构示意图，参见图4所示，自动调节车辆座椅位置的装置40可以包括：

图像采集模块401，用于采集图像数据。

图像数据可以由安装在车上的摄像头采集。本实施例不对采集图像的摄像头的数量及类型进行限制。例如，在一个具体的实现中，所述图像采集模块401具体可用于：采用前视摄像头和/或360度环视摄像头采集目标区域的图像数据。

由于后续需要根据采集的数据图像进行相应处理判断出乘客身材数据，如身高、胖瘦等，因此，至少需要2个摄像头来采集图像数据，后续经过图像拼接、校对等操作，实现对乘客身高的计算确定。

事件判断模块402，用于依据所述图像数据判断是否出现目标事件。

具体的，可以通过深度学习算法自动识别目标事件。

本实施例公开的自动调节车辆座椅位置的方法适用于车辆乘客多变的情况，例如出租车，其在运营期间副驾驶位置的乘客会频繁变动。在出租车应用场景中，所述事件判断模块具体用于：判断所述图像数据中是否存在人物招手动作。

如果在出租车行驶过程中，前方有人招手，则说明其为具有乘车意愿的顾客，后续可以通过对具有乘车意愿的顾客(可能包括同行人员)进行身材及位置信息的识别，确定将要落座在副驾驶位置的乘客，然后根据将要落座在副驾驶位置乘客的身材，在乘客落座前自动调节好座椅位置。

身高及位置确定模块403，用于在所述事件判断模块判断出现目标事件时，对所述目标事件的关系人物的身材数据及位置数据进行实时确定。

在确定存在目标事件的情况下，可以利用一些目标检测技术及分析处理技术确定目标事件的关系人物的身材数据集位置数据。

其中，所述关系人物是指与所述目标事件相关的人物。以上面具有乘车意愿的顾客的例子来说，具有乘车意愿的顾客可以只一人，也可包括与具有乘车意愿的顾客同行的其他人。

乘客确定模块404，用于当车速小于第一预设阈值且至少一个关系人物距离目标车门距离小于第二预设阈值时，将距离所述目标车门最近的关系人物确定为目标乘客。

当车辆驾驶员确定有乘车意愿的顾客，需要靠近路边减速停车，慢慢接近具有乘车意愿的顾客，直到车速接近为0，并且在副驾驶车门外预设范围内能够识别出至少一个关系人物，此时可以确定关系人物的乘车意愿。

然后，将距离副驾驶车门最近的关系人物确定为将要落座在副驾驶位置的目标乘客。

位置调节模块405，用于根据所述目标乘客的身材数据以及预设控制策略控制座椅位置。

由于对于关系人物，系统是一直追踪其运动轨迹，并实时更新计算确定的身材数据和位置数据，因此，确定目标乘客后，可以根据最新确定的身材数据，将副驾驶的座椅位置调整至合适的位置。

其中，预设控制策略中配置了不同身材与座椅位置的对应关系。

本实施例中，自动调节车辆座椅位置的装置可以对车辆副驾驶的乘客座椅位置进行自动调节，通过机器视觉的算法，车辆在行驶的过程中，前视摄像头和环视摄像头采集车辆前方数据，通过深度学习算法对行人手势(招手停车)自动识别，判断乘车意愿，然后对有意愿的乘客及其同伴进行目标跟踪，同时计算身材及距离位置信息，当乘客接近车门时，算法融合车速信息，比如驾驶员减速停车等，自动再次确认乘车意愿；同时对距离副驾驶车门最近且停止移动的乘客，按前面计算的身材信息，自动调整座椅位置。由于所有的判断和计算是基于视觉信息处理。

需要说明的是，本实施例公开的装置的实施前提是车辆具备多个摄像装置，且系统能够实现周视全景图的拼接，以此才能够实现关系人物身材数据和位置数据的判断确定。

在具体实现中，为了节省系统能源，当目标乘客落座副驾驶后，系统可自动关闭，待副驾驶乘客下车，副驾驶座位处于空闲状态时，再自动开启，或者由驾驶员发现可能有乘车意愿的顾客后手动开启。

上述实施例中，所述事件判断模块402具体用可于：采用目标检测网络获得人物边界框信息，采用分类网络判断所述人物边界框中的图像是否有招手动作。

基于上述内容，身高及位置确定模块403的具体结构可以参见图5，图5为本发明实施例公开的身高及位置确定模块的结构示意图，如图5所示，可以包括：

预处理模块501，用于对采集得到的图像数据进行去畸变和标定处理。

信息获取模块502，用于提取跟踪获取的人物边界框信息，处理得到所述任务边界框对应的关系人物的身材信息和位置信息。

数据确定模块503，用于将所述身材信息和位置信息加入多帧数据存储数组，并进行加权滤波实时更新所述关系人物的身材数据和位置数据。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种自动调节车辆座椅位置的方法，其特征在于，包括：

采集图像数据；

依据所述图像数据判断是否出现目标事件；

若出现目标事件，对所述目标事件的关系人物的身材数据及位置数据进行实时确定；

当车速小于第一预设阈值且至少一个关系人物距离目标车门距离小于第二预设阈值时，将距离所述目标车门最近的关系人物确定为目标乘客；

根据所述目标乘客的身材数据以及预设控制策略控制座椅位置。

2.根据权利要求1所述的自动调节车辆座椅位置的方法，其特征在于，所述采集图像数据，包括：

采用前视摄像头和/或360度环视摄像头采集目标区域的图像数据。

3.根据权利要求1所述的自动调节车辆座椅位置的方法，其特征在于，所述依据所述图像数据判断是否出现目标事件，包括：

判断所述图像数据中是否存在人物招手动作。

4.根据权利要求3所述的自动调节车辆座椅位置的方法，其特征在于，所述判断所述图像数据中是否存在人物招手动作，包括：

采用目标检测网络获得人物边界框信息，采用分类网络判断所述人物边界框中的图像是否有招手动作。

5.根据权利要求4所述的自动调节车辆座椅位置的方法，其特征在于，所述对所述目标事件的关系人物的身材数据及位置数据进行实时确定，包括：

对采集得到的图像数据进行去畸变和标定处理；

提取跟踪获取的人物边界框信息，处理得到所述任务边界框对应的关系人物的身材信息和位置信息；

将所述身材信息和位置信息加入多帧数据存储数组，并进行加权滤波实时更新所述关系人物的身材数据和位置数据。

6.一种自动调节车辆座椅位置的装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于采集图像数据；

事件判断模块，用于依据所述图像数据判断是否出现目标事件；

身高及位置确定模块，用于在所述事件判断模块判断出现目标事件时，对所述目标事件的关系人物的身材数据及位置数据进行实时确定；

乘客确定模块，用于当车速小于第一预设阈值且至少一个关系人物距离目标车门距离小于第二预设阈值时，将距离所述目标车门最近的关系人物确定为目标乘客；

位置调节模块，用于根据所述目标乘客的身材数据以及预设控制策略控制座椅位置。

7.根据权利要求6所述的自动调节车辆座椅位置的装置，其特征在于，所述图像采集模块具体用于：采用前视摄像头和/或360度环视摄像头采集目标区域的图像数据。

8.根据权利要求6所述的自动调节车辆座椅位置的装置，其特征在于，所述事件判断模块具体用于：判断所述图像数据中是否存在人物招手动作。

9.根据权利要求8所述的自动调节车辆座椅位置的装置，其特征在于，所述事件判断模块具体用于：采用目标检测网络获得人物边界框信息，采用分类网络判断所述人物边界框中的图像是否有招手动作。

10.根据权利要求8所述的自动调节车辆座椅位置的装置，其特征在于，所述身高及位置确定模块包括：

预处理模块，用于对采集得到的图像数据进行去畸变和标定处理；

信息获取模块，用于提取跟踪获取的人物边界框信息，处理得到所述任务边界框对应的关系人物的身材信息和位置信息；

数据确定模块，用于将所述身材信息和位置信息加入多帧数据存储数组，并进行加权滤波实时更新所述关系人物的身材数据和位置数据。

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