CN113313023A - 一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法及系统，通过建立常见的宠物猫、宠物犬、触摸手势图片的识别模型，将车辆内控制区域接受到触控操作时采集到的RGB图片与红外图片进行识别，自动判断车辆是否响应触控操作，有效的提高了行车过程中的安全性。

Description

一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法及系统
技术领域
本发明涉及图像识别及车辆控制领域，特别涉及一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法及系统。
背景技术
目前私家车主将自己的宠物(猫、犬)带入车内一同出行已经成为一种愈来愈普遍的现象。加之目前车内控制由实体按键转向触控的趋势，宠物在车内活动是可能会对部分控制开关(界面)造成误触，随之带来一些干扰如误触空调、音量调节，甚至安全隐患，如打开车窗跌落等。
现有的宠物识别方面的技术通常采用摄像头、麦克风或两者结合的技术方案来对宠物进行识别，这些方案普片存在有这些缺点：1有些宠物平时比较安静不发出声音，所以麦克风可能采集不到；2.摄像头在光线条件不好的情况下(如过亮或过暗)时不能采集可供识别的有效画面；3.图像识别针对如毛绒玩具等特殊场景可能存在误判的情况。同时在车辆控制方面，目前针对车内宠物的场景集中于下车后宠物滞留车内以及宠物爬窗这两个场景，针对宠物在车内等其他安全场景的应用还比较少，因此本申请体出了一种针对宠物在车内时保障行车安全的解决方案。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法及系统，能够确保宠物在车内时，自动识别车内控制区域内的触碰操作是人进行操作还是宠物误触，提高行车的安全性。
技术方案：本发明所述的一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法，具体包括以下步骤：
S1：对常见的宠物猫、宠物犬、触摸手势的RGB图片与红外图片进行数据收集，运用神经网络算法进行训练并生成识别模型；
S2：在车辆内部署图像采集组，同时在实体按键上增加触控传感器，采集车辆内控制区域附近图像；
S3：当车辆上实体按键、触控按键或者触控屏的触碰状态激活时，对此时采集到的红外图像及RGB图像结合识别模型做出判断，判断车辆是否响应实体按键、触控按键或者触控屏的触碰状态。
作为优选，所述图像采集组包括有红外采集设备和RGB采集设备，所述红外采集设备选用红外摄像头或者红外传感器，所述RGB采集设备选用高清摄像头。
作为优选，所述同一组图像采集组内的红外采集设备和RGB采集设备的采集图像区域为相同的区域。
作为优选，所述图像采集组采集图像区域覆盖所有车辆内控制区域。
作为优选，所述S4判断车辆是否响应实体按键、触控按键或者触控屏的触碰状态的具体步骤如下：
S3.1：在采集到有效的RGB图像及红外图像时，判断RGB图像与红外图像是否配准、对RGB图像内的实体进行识别判定是否为手、判定是否含有宠物的部分肢体以及宠物部分肢体与手的距离的是否满足阈值，对红外图像中对应识别到的实体温度进行判断是否满足温度阈值，在上述判定均为是的情况下，车辆响应触碰状态；
S3.2：在无法采集到有效RGB图像，能够采集到有效红外图像时，对红外图像中识别到的实体进行判定是否为手以及温度是否大于温度阈值，在上述判定均为是的情况下，车辆响应触碰状态；
S3.3：在其他任意情况下，车辆均不响应。
作为优选，所述判断RGB图像与红外图像是否配准包括以下步骤：
S3.1.1：图像采集组采集红外图像以及RGB图像，对红外图像以及RGB图像分别采用边缘检测算法，分析出红外图像中各主体的边缘及温度以及RGB图像中各主体的边缘；
S3.1.2：选取红外图像和RGB图像中各主体轮廓作为匹配依据，对比相同位置轮廓的面积、边缘曲线、关键转折点的相似程度；
S3.1.3：在相似程度满足本方法预先设定的阈值后，认定选取的红外图像和RGB图像配准。
有益效果：本发明通过图像采集、图像识别、触碰识别技术智能判断当前触发操作的主体是否为人，进而避免宠物在车内活动时对车辆控制进行误触发，提高了车辆在行驶中的安全性。
附图说明
图1是本发明流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图1，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述
本发明的各个步骤如下：
S1：对常见的宠物猫、宠物犬、触摸手势的RGB图片与红外图片进行数据收集，运用神经网络算法进行训练并生成识别模型；
S2：在车辆内部署图像采集组，同时在实体按键上增加触控传感器，采集车辆内控制区域附近图像；
其中图像采集组包括有红外采集设备和RGB采集设备，红外采集设备选用红外摄像头或者红外传感器，RGB采集设备选用高清摄像头，在同一组图像采集组内的红外采集设备和RGB采集设备的采集图像区域为相同的区域，车内图像采集组采集图像的区域覆盖所有车辆内控制区域。
S3：当车辆上实体按键、触控按键或者触控屏的触碰状态激活时，对此时采集到的红外图像及RGB图像结合识别模型做出判断，判断车辆是否响应实体按键、触控按键或者触控屏的触碰状态，具体包括以下步骤：
S3.1：在采集到有效的RGB图像及红外图像时，判断RGB图像与红外图像是否配准、对RGB图像内的实体进行识别判定是否为手、判定是否含有宠物的部分肢体以及宠物部分肢体与手的距离的是否满足阈值，对红外图像中对应识别到的实体温度进行判断是否满足温度阈值，在上述判定均为是的情况下，车辆响应触碰状态，在本实施例中，宠物部分肢体与手的距离的阈值设定在3cm；温度阈值设定在19-29摄氏度之间；
S3.2：在无法采集到有效RGB图像，能够采集到有效红外图像时，对红外图像中识别到的实体进行判定是否为手以及温度是否大于温度阈值，在上述判定均为是的情况下，车辆响应触碰状态；
S3.3：在其他任意情况下，车辆均不响应。
其中判断RGB图像与红外图像是否配准包括以下步骤：
S3.1.1：图像采集组采集红外图像以及RGB图像，对红外图像以及RGB图像分别采用边缘检测算法，分析出红外图像中各主体的边缘及温度以及RGB图像中各主体的边缘；
S3.1.2：选取红外图像和RGB图像中各主体轮廓作为匹配依据，对比相同位置轮廓的面积、边缘曲线、关键转折点的相似程度；
S3.1.3：在相似程度满足本方法预先设定的阈值后，认定选取的红外图像和RGB图像配准。
本实施例还提供了一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的系统，包括有RGB采集器、红外采集器、网络接口、存储器和处理器，其中RGB采集器，用于采集RGB图像；红外采集器，用于采集红外图像；网络接口，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程中，实现信号的接收和发送；存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序指令；处理器，用于在运行所述计算机程序指令时，执行上述智能感知车内有宠物时保障行车安全的系统的步骤。
本实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机程序，在处理器执行所述计算机程序时可实现以上所描述的方法。所述计算机可读介质可以被认为是有形的且非暂时性的。非暂时性有形计算机可读介质的非限制性示例包括非易失性存储器电路(例如闪存电路、可擦除可编程只读存储器电路或掩膜只读存储器电路)、易失性存储器电路(例如静态随机存取存储器电路或动态随机存取存储器电路)、磁存储介质(例如模拟或数字磁带或硬盘驱动器)和光存储介质(例如CD、DVD或蓝光光盘)等。计算机程序包括存储在至少一个非暂时性有形计算机可读介质上的处理器可执行指令。计算机程序还可以包括或依赖于存储的数据。计算机程序可以包括与专用计算机的硬件交互的基本输入/输出系统(BIOS)、与专用计算机的特定设备交互的设备驱动程序、一个或多个操作系统、用户应用程序、后台服务、后台应用程序等。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

Claims (9)

1.一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1：对常见的宠物猫、宠物犬、触摸手势的RGB图片与红外图片进行数据收集，运用神经网络算法进行训练并生成识别模型；
S2：在车辆内部署图像采集组，同时在实体按键上增加触控传感器，采集车辆内控制区域附近图像；
S3：当车辆上实体按键、触控按键或者触控屏的触碰状态激活时，对此时采集到的红外图像及RGB图像结合识别模型做出判断，判断车辆是否响应实体按键、触控按键或者触控屏的触碰状态。
2.根据权利要求1所述的一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法，其特征在于：所述图像采集组包括有红外采集设备和RGB采集设备，所述红外采集设备选用红外摄像头或者红外传感器，所述RGB采集设备选用高清摄像头。
3.根据权利要求2所述的一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法，其特征在于：所述同一组图像采集组内的红外采集设备和RGB采集设备的采集图像区域为相同的区域。
4.根据权利要求1所述的一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法，其特征在于：所述图像采集组采集图像区域覆盖所有车辆内控制区域。
5.根据权利要求1所述的一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法，其特征在于：所述S3判断车辆是否响应实体按键、触控按键或者触控屏的触碰状态的具体步骤如下：
S3.1：在采集到有效的RGB图像及红外图像时，判断RGB图像与红外图像是否配准、对RGB图像内的实体进行识别判定是否为手、判定是否含有宠物的部分肢体以及宠物部分肢体与手的距离的是否满足阈值，对红外图像中对应识别到的实体温度进行判断是否满足温度阈值，在上述判定均为是的情况下，车辆响应触碰状态；
S3.2：在无法采集到有效RGB图像，能够采集到有效红外图像时，对红外图像中识别到的实体进行判定是否为手以及温度是否大于温度阈值，在上述判定均为是的情况下，车辆响应触碰状态；
S3.3：在其他任意情况下，车辆均不响应。
6.根据权利要求5所述的一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法，其特征在于：所述有效的RGB图像和有效的红外图像指的是在触控激活区域RGB采集器和红外图像采集器有采集到识别模型能够识别的实体。
7.根据权利要求5所述的一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法，其特征在于：所述判断RGB图像与红外图像是否配准包括以下步骤：
S3.1.1：图像采集组采集红外图像以及RGB图像，对红外图像以及RGB图像分别采用边缘检测算法，分析出红外图像中各主体的边缘及温度以及RGB图像中各主体的边缘；
S3.1.2：选取红外图像和RGB图像中各主体轮廓作为匹配依据，对比相同位置轮廓的面积、边缘曲线、关键转折点的相似程度；
S3.1.3：在相似程度满足本方法预先设定的阈值后，认定选取的红外图像和RGB图像配准。
8.一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的系统，其特征在于：包括有RGB采集器、红外采集器、网络接口、存储器和处理器，其中：
所述RGB采集器用于采集RGB图像；
所述红外采集器用于采集红外图像；
所述网络接口，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程中，实现信号的接收和发送；
所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序指令；
所述处理器，用于在运行所述计算机程序指令时，执行权利要求1-7中任一项所述的一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法的步骤。
9.一种计算机存储介质，其特征在于：所述计算机存储介质存储有一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法，所述一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法被至少一个处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的一种智能感知车内有宠物时保障行车安全的方法的步骤。
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