CN113114848A - 一种移动终端自主提醒方法 - Google Patents

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Abstract

本发明通过监测到移动终端处于行车模式时，如果监测到移动终端与车机连接，则以第一提醒模式进行自主提醒，否则持续监测移动终端的移动速度，当移动终端的移动速度为0时，获取移动终端的加速度数据，如果加速度低于预设值，则进一步获取预设区域图像，监测驾驶员是否离开驾驶位，是则发出预设提醒信息，实现了移动终端在驾驶员离开车辆时自主提醒，防止移动终端被遗忘在车内。

Description

一种移动终端自主提醒方法
技术领域
本发明涉及辅助驾驶技术领域，尤其涉及一种移动终端自主提醒方法。
背景技术
汽车和手机已经逐渐成为人们出行的必需品，车载信息系统(简称车机)的功能也越来越多，可以实现车机与手机的互联，从而将手机的界面投射到车机的屏幕上，方便驾驶员操作。然而，由于要将手机与车机建立互联，驾驶员习惯于将放置在车上，这就导致驾驶员在停车熄火下车后经常将手机遗忘在车内，给生活带来不便。
因此，目前亟需一种防止手机被遗忘在车内的技术，提高用户体验。
发明内容
本发明提供一种移动终端自主提醒方法，旨在解决现有技术中的缺陷，实现移动终端在驾驶员离开车辆时自主提醒，防止移动终端被遗忘在车内。
为达到上述目的，本发明所采取的技术方案为：
本发明提供一种移动终端自主提醒方法，包括：
步骤1、当监测到移动终端处于行车模式时，进入下一步；
步骤2、监测所述移动终端是否连接到车机，是则开启第一提醒模式，否则进入下一步；
步骤3、检测所述移动终端是否能获取到预设区域图像，则进入下一步，否则发出调整所述移动终端方向的信息；
步骤4、持续监测所述移动终端的移动速度，当所述移动终端的移动速度为第二速度阈值时，进入下一步；
步骤5、获取所述移动终端的加速度数据，通过简单移动平均算法对所述加速度数据去噪；
步骤6、判断所述移动终端的水平加速度值或垂直加速度值变化是否低于预设加速度阈值，是则进入下一步，否则结束；
步骤7、获取预设区域图像，监测预设触发条件是否成立，是则进入下一步，否则循环执行本步骤；
步骤8、发出预设提醒信息，并返回步骤5。
进一步地，在所述步骤4之后还包括：
步骤41、获取所述移动终端的加速度数据进行处理，判断所述移动终端的振幅是否为预设振幅值，是则进入下一步，否则返回步骤4。
具体地，所述获取所述移动终端的加速度数据进行处理包括：
步骤41a、获取所述移动终端预先设置的采样率及小波变换层数；
步骤41b、将所述移动终端的加速度检测信号转换为各层低频成分和各层细节成分，提取最底层低频成分系数；
步骤41c、使用半软阈值算法对所述各层细节成分进行阈值量化，得到各层量化细节成分；
步骤41d、将所述最底层低频系数与所述各层量化细节成分进行异或运算重构，得到震动数据。
具体地，所述检测所述移动终端是否能获取到预设区域图像包括：
步骤301、对所述移动终端获取的目标图片进行预处理；
步骤302、提取所述目标图片的图像特征点，得到图像原始特征点；
步骤303、对所述图像原始特征点进行修正，得到图像修正特征点。
具体地，所述步骤303包括：
步骤303a、将所述移动终端摄像头坐标系中的重力向量根据摄像头成像模型映射到图像坐标系；
步骤303b、选取预设个数的所述图像原始特征点的相邻像素，计算所述相邻像素强度的主方向与重力方向之间的角度；
步骤303c、判断所述角度是否大于预设角度阈值，是则对所述图像原始特征点进行欧式距离查找，得到图像修正特征点；
步骤303d、使用描述符对所述图像修正特征点进行表述；
步骤303e、在预先建立的描述符索引库中进行查找，完成描述符匹配；
步骤303f、判断匹配特征点与样本图像的特征点比值是否超过预设比值阈值，是则判断识别成功。
具体地，所述移动终端处于行车模式包括：所述移动终端的移动速度大于第一速度阈值。
具体地，所述第一提醒模式包括：当移动终端接收到车机发送的车辆熄火消息后，发送预设提醒信息。
具体地，所述预设提醒信息为语音信息或/和视觉信息。
具体地，所述预设区域图像包括驾驶位图像或驾驶位车门图像。
具体地，所述所述第一速度阈值为20km/h，所述第二速度阈值为0，所述预设加速度阈值为3～5m/s2。
本发明的有益效果在于：本发明通过监测到移动终端处于行车模式时，如果监测到移动终端与车机连接，则以第一提醒模式进行自主提醒，否则持续监测移动终端的移动速度，当移动终端的移动速度为0时，获取移动终端的加速度数据，如果加速度低于预设值，则进一步获取预设区域图像，监测驾驶员是否离开驾驶位，是则发出预设提醒信息，实现了移动终端在驾驶员离开车辆时自主提醒，防止移动终端被遗忘在车内。
附图说明
图1是本发明的移动终端自主提醒方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图具体阐明本发明的实施方式，附图仅供参考和说明使用，不构成对本发明专利保护范围的限制。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种移动终端自主提醒方法，包括：
步骤1、当监测到移动终端处于行车模式时，进入下一步。
所述移动终端处于行车模式包括：所述移动终端的移动速度大于第一速度阈值。
在本实施例中，所述所述第一速度阈值为20km/h。
所述移动终端的移动速度可以通过所述移动终端自身内置的速度传感器输出的数据进行判断。
步骤2、监测所述移动终端是否连接到车机，是则开启第一提醒模式，否则进入下一步。
当车机与移动终端建立连接(无线或有线)后，车机与移动终端能够进行状态信息交互。
所述第一提醒模式包括：当移动终端接收到车机发送的车辆熄火消息后，发送预设提醒信息。
所述预设提醒信息为语音信息，例如：“请带好您的移动终端，请勿遗忘在车内！”还可以是或者同时包括视觉信息，包括屏幕闪烁。
步骤3、检测所述移动终端是否能获取到预设区域图像，则进入下一步，否则发出调整所述移动终端方向的信息。
所述预设区域图像包括驾驶位图像或驾驶位车门图像。
在具体实施时，可在使用前对驾驶位或者驾驶位车门区域进行识别标定，拍摄参考基准图像进行保存；拍摄可以使用所述移动终端的前置摄像头，也可以使用所述移动终端的后置摄像头。
当所述移动终端检测到能拍摄到预设区域(例如驾驶位或驾驶位车门)的图像后，在所述移动终端上显示“已对准”的标识。
步骤4、持续监测所述移动终端的移动速度，当所述移动终端的移动速度为第二速度阈值时，进入下一步。
在本实施例中，所述第二速度阈值为0。
步骤5、获取所述移动终端的加速度数据，通过简单移动平均算法对所述加速度数据去噪。
简单移动平均算法本质是一种低通滤波，它的目的是过滤掉时间序列中的高频扰动，使得结果更加准确。
步骤6、判断所述移动终端的水平加速度值或垂直加速度值变化是否低于预设加速度阈值，是则进入下一步，否则结束。
所述预设加速度阈值为3～5m/s2。
步骤7、获取预设区域图像，监测预设触发条件是否成立，是则进入下一步，否则循环执行本步骤。
在本实施例中，所述预设触发条件为驾驶员是否离开或者驾驶位车门是否打开。
通过将当前获取的预设区域图像与保存的参考基准图像进行比较即可判断驾驶员是否离开或者驾驶位车门是否打开。
步骤8、发出预设提醒信息，并返回步骤5。
实施例2
与实施例1不同的是，本实施在所述步骤4之后还包括：
步骤41、获取所述移动终端的加速度数据进行处理，判断所述移动终端的振幅是否为预设振幅值，是则进入下一步，否则返回步骤4。
在本实施例中，所述预设振幅值为0。
所述加速度数据可以通过所述移动终端的加速度传感器获得。
实施例3
与实施例4不同的是，本实施还提供获取所述移动终端的加速度数据进行处理的具体方法，包括：
步骤41a、获取所述移动终端预先设置的采样率及小波变换层数。
步骤41b、将所述移动终端的加速度检测信号转换为各层低频成分和各层细节成分，提取最底层低频成分系数。
所述细节成分是由于所述移动终端的加速度传感器信噪比低而产生。
步骤41c、使用半软阈值算法对所述各层细节成分进行阈值量化，得到各层量化细节成分。
半软阈值算法不需要小波变换中内插和抽取步骤，通过选择合适的阈值T1和T2,可以在软阈值方法和硬阈值方法之间达到很好的折中。
步骤41d、将所述最底层低频系数与所述各层量化细节成分进行异或运算重构，得到震动数据。
实施例4
与实施例1不同的是，本实施还提供检测所述移动终端是否能获取到预设区域图像的具体方法，包括：
步骤301、对所述移动终端获取的目标图片进行预处理。
所述预处理包括：ROI确定、图像灰度化等。
步骤302、提取所述目标图片的图像特征点，得到图像原始特征点。
例如，可以用BRIEF算法进行图像特征点的提取，得到图像原始特征点。
步骤303、对所述图像原始特征点进行修正，得到图像修正特征点。
实施例5
与实施例4不同的是，本实施还提供对所述图像原始特征点进行修正，得到图像修正特征点的具体方法，包括：
步骤303a、将所述移动终端摄像头坐标系中的重力向量根据摄像头成像模型映射到图像坐标系。
步骤303b、选取预设个数的所述图像原始特征点的相邻像素，计算所述相邻像素强度的主方向与重力方向之间的角度。
步骤303c、判断所述角度是否大于预设角度阈值，是则对所述图像原始特征点进行欧式距离查找，得到图像修正特征点。
步骤303d、使用描述符对所述图像修正特征点进行表述。
步骤303e、在预先建立的描述符索引库中进行查找，完成描述符匹配。
步骤303f、判断匹配特征点与样本图像的特征点比值是否超过预设比值阈值，是则判断识别成功。
以上所揭露的仅为本发明的较佳实施例，不能以此来限定本发明的权利保护范围，因此依本发明申请专利范围所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种移动终端自主提醒方法，其特征在于，包括：
步骤1、当监测到移动终端处于行车模式时，进入下一步；
步骤2、监测所述移动终端是否连接到车机，是则开启第一提醒模式，否则进入下一步；
步骤3、检测所述移动终端是否能获取到预设区域图像，则进入下一步，否则发出调整所述移动终端方向的信息；
步骤4、持续监测所述移动终端的移动速度，当所述移动终端的移动速度为第二速度阈值时，进入下一步；
步骤5、获取所述移动终端的加速度数据，通过简单移动平均算法对所述加速度数据去噪；
步骤6、判断所述移动终端的水平加速度值或垂直加速度值变化是否低于预设加速度阈值，是则进入下一步，否则结束；
步骤7、获取预设区域图像，监测预设触发条件是否成立，是则进入下一步，否则循环执行本步骤；
步骤8、发出预设提醒信息，并返回步骤5。
2.根据权利要求1所述的移动终端自主提醒方法，其特征在于，在所述步骤4之后还包括：
步骤41、获取所述移动终端的加速度数据进行处理，判断所述移动终端的振幅是否为预设振幅值，是则进入下一步，否则返回步骤4。
3.根据权利要求2所述的移动终端自主提醒方法，其特征在于，所述获取所述移动终端的加速度数据进行处理包括：
步骤41a、获取所述移动终端预先设置的采样率及小波变换层数；
步骤41b、将所述移动终端的加速度检测信号转换为各层低频成分和各层细节成分，提取最底层低频成分系数；
步骤41c、使用半软阈值算法对所述各层细节成分进行阈值量化，得到各层量化细节成分；
步骤41d、将所述最底层低频系数与所述各层量化细节成分进行异或运算重构，得到震动数据。
4.根据权利要求1所述的移动终端自主提醒方法，其特征在于，所述检测所述移动终端是否能获取到预设区域图像包括：
步骤301、对所述移动终端获取的目标图片进行预处理；
步骤302、提取所述目标图片的图像特征点，得到图像原始特征点；
步骤303、对所述图像原始特征点进行修正，得到图像修正特征点。
5.根据权利要求4所述的移动终端自主提醒方法，其特征在于，所述步骤303包括：
步骤303a、将所述移动终端摄像头坐标系中的重力向量根据摄像头成像模型映射到图像坐标系；
步骤303b、选取预设个数的所述图像原始特征点的相邻像素，计算所述相邻像素强度的主方向与重力方向之间的角度；
步骤303c、判断所述角度是否大于预设角度阈值，是则对所述图像原始特征点进行欧式距离查找，得到图像修正特征点；
步骤303d、使用描述符对所述图像修正特征点进行表述；
步骤303e、在预先建立的描述符索引库中进行查找，完成描述符匹配；
步骤303f、判断匹配特征点与样本图像的特征点比值是否超过预设比值阈值，是则判断识别成功。
6.根据权利要求1所述的移动终端自主提醒方法，其特征在于，所述移动终端处于行车模式包括：所述移动终端的移动速度大于第一速度阈值。
7.根据权利要求1所述的移动终端自主提醒方法，其特征在于，所述第一提醒模式包括：当移动终端接收到车机发送的车辆熄火消息后，发送预设提醒信息。
8.根据权利要求7所述的移动终端自主提醒方法，其特征在于，所述预设提醒信息为语音信息或/和视觉信息。
9.根据权利要求4所述的移动终端自主提醒方法，其特征在于，所述预设区域图像包括驾驶位图像或驾驶位车门图像。
10.根据权利要求1～9任一项所述的移动终端自主提醒方法，其特征在于，所述所述第一速度阈值为20km/h，所述第二速度阈值为0，所述预设加速度阈值为3～5m/s2。
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