CN113771601A - 电致变色玻璃调节方法、装置和电子设备 - Google Patents

电致变色玻璃调节方法、装置和电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请公开了电致变色玻璃调节方法、装置和电子设备，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：通过获取目标对象的眼部图像；根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值；根据所述电流输出值，对电致变色玻璃的透光性进行调节。由于对电致变色玻璃的透光性的调节，是基于目标对象的眼部图像确定的，使得对电致变色玻璃进行透光性调节的依据更加精准，更加符合用户需求。

Description

电致变色玻璃调节方法、装置和电子设备
本发明为申请日为2020年3月17日，申请号为202010185011.7，发明名称为“电致变色玻璃调节方法、装置和电子设备”的发明申请的分案申请。
技术领域
本申请涉及计算机技术领域中的人工智能技术，尤其涉及一种电致变色玻璃调节方法、装置和电子设备。
背景技术
由于变色玻璃可随着光线强弱改变玻璃的颜色，例如，光线较强时，玻璃颜色变深；光线较弱时，玻璃颜色变浅，将变色玻璃应用在车辆上，可避免光线强弱变化给驾驶员带来行车干扰，造成安全事故。
但是，上述基于光敏的调节方法，若有侧向强光照射到前挡风玻璃上，侧向强光对驾驶员视线的影响并不大，但是变色玻璃仍旧会调节颜色，此种情况下的颜色调节可能会影响驾驶员视线。
也就是说，目前基于光敏触发的玻璃变色调节方法，调节效果较差。
发明内容
本申请实施例提供一种电致变色玻璃调节方法、装置和电子设备，以解决现有的玻璃变色调节方法，调节效果较差的问题。
为解决上述技术问题，本申请是这样实现的：
本申请第一方面提供一种电致变色玻璃调节方法，包括：
获取目标对象的眼部图像；
根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；
利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值；
根据所述电流输出值，对电致变色玻璃的透光性进行调节。
进一步的，所述根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值，包括：
将所述眼部图像输入至第一网络模型中，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；
其中，所述第一网络模型通过利用卷积神经网络对标注的眼部样本图像进行训练获得。
进一步的，所述利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值，包括：
利用所述眼睛刺激程度值，获得中间电流输出值；
获取所述中间电流输出值与反馈电流值的偏差值，所述反馈电流值为上一时刻获取的电流输出值；
将所述偏差值输入至第二网络模型中，获得多个参数值，所述第二网络模型通过输入样本和期望输出值对神经网络模型进行训练获得；
将所述多个参数值输入至比例积分微分PID控制器中，获得所述电流输出值。
进一步的，所述根据所述眼部图像，确定所述目标对象的眼睛刺激程度值，包括：
若所述眼部图像包括在预设时间段内依次获取的N个眼部图像，则分别根据所述N个眼部图像中的各眼部图像获取眼睛刺激程度值，以确定N个眼睛刺激程度值，N为大于1的整数；
利用所述N个眼睛刺激程度值中在第N个眼睛刺激程度值之前获取的眼睛刺激程度值，对第N个眼睛刺激程度值进行更新；
将更新后的第N个眼睛刺激程度值作为所述目标对象的所述眼睛刺激程度值。
本申请第二方面提供一种电致变色玻璃调节装置，包括：
第一获取模块，用于获取目标对象的眼部图像；
第二获取模块，用于根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；
第三获取模块，用于利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值；
调节模块，用于根据所述电流输出值，对电致变色玻璃的透光性进行调节。
进一步的，所述第二获取模块，用于：
将所述眼部图像输入至第一网络模型中，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；
其中，所述第一网络模型通过利用卷积神经网络对标注的眼部样本图像进行训练获得。
进一步的，所述第三获取模块，包括：
第一获取子模块，用于利用所述眼睛刺激程度值，获得中间电流输出值；
第二获取子模块，用于获取所述中间电流输出值与反馈电流值的偏差值，所述反馈电流值为上一时刻获取的电流输出值；
第三获取子模块，用于将所述偏差值输入至第二网络模型中，获得多个参数值，所述第二网络模型通过输入样本和期望输出值对神经网络模型进行训练获得；
第四获取子模块，用于将所述多个参数值输入至比例积分微分PID控制器中，获得所述电流输出值。
进一步的，所述第二获取模块，包括：
第一确定子模块，用于若所述眼部图像包括在预设时间段内依次获取的N个眼部图像，则分别根据所述N个眼部图像中的各眼部图像获取眼睛刺激程度值，以确定N个眼睛刺激程度值，N为大于1的整数；
更新子模块，用于利用所述N个眼睛刺激程度值中在第N个眼睛刺激程度值之前获取的眼睛刺激程度值，对第N个眼睛刺激程度值进行更新；
第二确定子模块，用于将更新后的第N个眼睛刺激程度值作为所述目标对象的所述眼睛刺激程度值。
本申请第三方面提供一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的方法。
本申请第四方面提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面所述的方法。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：
通过获取目标对象的眼部图像；根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值；根据所述电流输出值，对电致变色玻璃的透光性进行调节。由于对电致变色玻璃的透光性的调节，是基于目标对象的眼部图像确定的，这种调节方法，对电致变色玻璃的透光性调节的依据更加精准，更加符合用户需求。
通过将所述眼部图像输入至第一网络模型中，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；其中，所述第一网络模型通过利用卷积神经网络对标注的眼部样本图像进行训练获得。利用第一网络模型根据眼部图像获取眼睛刺激程度值，可提高眼睛刺激程度值的准确率，以便后续对电致变色玻璃的透光性调节更加精准，更加符合用户需求。
利用第二网络模型对电流输出值进行预测，可提高电流输出值的准确率，使得基于电流输出值对电致变色玻璃的透光性进行调节时，调节准确率更高，可获得目标对象的视线最佳的调校效果。
在获取到多张眼部图像时，通过对获取的眼睛刺激程度值进行平滑，避免抖动，可防止引起电致变色玻璃闪烁，提高电致变色玻璃的调节效果。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是本申请实施例提供的电致变色玻璃调节方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的眼部检测系统的结构图；
图3是本申请实施例提供的根据眼部刺激程度值对电致变色玻璃进行调节的结构图；
图4是本申请实施例提供的电致变色玻璃调节方法的另一流程图；
图5是本申请实施例提供的电致变色玻璃调节装置的结构图；
图6是用来实现本申请实施例的电致变色玻璃调节方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
参见图1，图1是本申请实施例提供的电致变色玻璃调节方法的流程图之一，如图1所示，本实施例提供一种电致变色玻璃调节方法，应用于电子设备，包括以下步骤：
步骤101、获取目标对象的眼部图像。
目标对象可为使用电致变色玻璃的用户，例如驾驶员。通过摄像装置采集用户的面部图像，然后对面部图像通过人脸关键点回归，获取眼部关键点的坐标，从面部图像中截取眼部图像。如图2所示，摄像头将采集的面部图像发送给图片采集装置，图片采集装置将面部图像发送给计算装置，由计算装置获取眼部关键点的坐标，从面部图像中截取眼部图像。眼部检测的算法部署于计算装置上，可根据获取的实时眼部图像检测眼部刺激状态。
步骤102、根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值。
对眼部图像进行分析，例如可对眼部图像中瞳孔的大小进行分析，从而确定目标对象的眼睛刺激程度值，眼睛刺激程度值可用于表征眼睛的受刺激程度。
步骤103、利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值。
眼睛刺激程度值与电流输出值之间可为线性关系，也可为非线性关系。例如，可预先训练获得一网络模型，用于基于眼睛刺激程度值，来获得电流输出值。
步骤104、根据所述电流输出值，对电致变色玻璃的透光性进行调节。
电致变色玻璃利用电致变色材料在电场作用下而引起的透光(或吸收)性能的可调性，可实现调节光照度的目的。电致变色系统通过选择性地吸收或反射外界热辐射和阻止内部热扩散，可在夏季保持车内凉爽，冬季保持车内温暖。
基于电流输出值，来对电致变色玻璃的透光性进行调节，由于电流输出值基于目标对象的眼部图像而获得，这样，可实现基于目标对象的眼部图像，自动智能调节电致变色玻璃的透光性的目的。
本实施例中，通过获取目标对象的眼部图像；根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值；根据所述电流输出值，对电致变色玻璃的透光性进行调节。由于对电致变色玻璃的透光性的调节，是基于目标对象的眼部图像确定的，这种调节方法，对电致变色玻璃的透光性调节的依据更加精准，更加符合用户需求。
在本申请一个实施例中，步骤102、根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值，包括：
将所述眼部图像输入至第一网络模型中，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；其中，所述第一网络模型通过利用卷积神经网络对标注的眼部样本图像进行训练获得。
在本实施例中，第一网络模型是基于卷积神经网络的算法模型，由于瞳孔是光线进入眼内的门户，它在亮光处缩小，在暗光处散大，因此，基于眼部图像，是可以确定眼部受光线刺激程度的。
本实施例中，在对卷积神经网络模型进行训练的阶段，首先采集大量的眼部受光线刺激的图像，并对这些图像进行标注，然后将这些图像和标注数据输入至卷积神经网络中，进行模型参数训练，获得第一网络模型。第一网络模型能够提取特定的眼部模式特征，用于输出眼部受光线刺激的眼睛刺激程度值。
第一网络模型在检测阶段，输入预设大小的眼部图像，第一网络模型会通过训练得到权重参数进行逐层卷积计算，以从眼部图像中提取眼部特征，并最终输出眼部刺激程度值。
本实施例中，通过将所述眼部图像输入至第一网络模型中，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；其中，所述第一网络模型通过利用卷积神经网络对标注的眼部样本图像进行训练获得。利用第一网络模型根据眼部图像获取眼睛刺激程度值，可提高眼睛刺激程度值的准确率，以便后续对电致变色玻璃的透光性调节更加精准，更加符合用户需求。
在本申请一个实施例中，所述利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值，包括：
利用所述眼睛刺激程度值，获得中间电流输出值；
获取所述中间电流输出值与反馈电流值的偏差值，所述反馈电流值为上一时刻获取的电流输出值；
将所述偏差值输入至第二网络模型中，获得多个参数值，所述第二网络模型通过输入样本和期望输出值对神经网络模型进行训练获得；
将所述多个参数值输入至比例积分微分PID控制器中，获得所述电流输出值。
本实施例中，眼睛刺激程度值与中间电流输出值之间可为线性关系，该线性关系可预先设置。第二网络模型通过对神经网络模型进行训练而获得，神经网络模型的训练阶段是离线进行的，训练时采用阶跃信号作为输入，即输入样本为阶跃信号。神经网络模型训练的损失函数：
Figure BDA0003280280320000071
通过梯度下降进行模型训练。其中,e(t)表示采用预测的多个参数值获得的电流输出值，与期望输出值之间的误差，也就是说，在神经网络模型基于输入样本，获得多个参数值之后，通过比例积分微分(Proportional Integral Derivative，简称PID)控制器基于多个参数值，获得电流输出值，然后再基于该电流输出值与期望输出值之间的误差，通过梯度下降进行模型训练。训练完成后，获得神经网络模型的权重参数，即获得第二网络模型，第二网络模型可用于在线预测。
第二网络模型基于中间电流输出值和反馈电流值的偏差值获得多个参数值，反馈电流值为上一时刻获取的电流输出值，中间电流输出值为当前时刻基于眼睛刺激程度值获得的电流输出值。初始时，上一时刻获取的电流输出值为0。
图3为根据眼部刺激程度值对电致变色玻璃进行调节的结构示意图，图3中的PID参数预测模块即第二网络模型，图3中，将上一时刻的输出电流(即反馈电流值)与中间电流输出值的偏差值输入至PID参数预测模块中，获得多个参数值。图4为本申请实施例提供的电致变色玻璃调节方法的流程图，其中，眼部刺激检测装置用于输出多个参数值，控制系统可理解为PID控制器，PID控制器输出的电流对电致变色玻璃的颜色进行调节。
多个参数值可包括三个参数值，分别为比例参数值、积分参数值和微分参数值，将这三个参数值输入至PID控制器中，获得电流输出值，以对电致变色玻璃进行调节。上述PID控制器采用多个参数值作为输入，输出电流输出值，电流输出值作为控制量对电致变色玻璃的颜色进行控制，可实现电致变色玻璃随人眼刺激的智能调节。
本实施例中，在利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值时，通过利用所述眼睛刺激程度值，获得中间电流输出值；获取所述中间电流输出值与反馈电流值的偏差值，所述反馈电流值为上一时刻获取的电流输出值；将所述偏差值输入至第二网络模型中，获得多个参数值，所述第二网络模型通过输入样本和期望输出值对神经网络模型进行训练获得；将所述多个参数值输入至比例积分微分PID控制器中，获得所述电流输出值。利用第二网络模型对电流输出值进行预测，可提高电流输出值的准确率，使得基于电流输出值对电致变色玻璃的透光性进行调节时，调节准确率更高，可获得目标对象的视线最佳的调校效果。
在本申请一个实施例中，所述根据所述眼部图像，确定所述目标对象的眼睛刺激程度值，包括：
若所述眼部图像包括在预设时间段内依次获取的N个眼部图像，则分别根据所述N个眼部图像中的各眼部图像获取眼睛刺激程度值，以确定N个眼睛刺激程度值，N为大于1的整数；
利用所述N个眼睛刺激程度值中在第N个眼睛刺激程度值之前获取的眼睛刺激程度值，对第N个眼睛刺激程度值进行更新；
将更新后的第N个眼睛刺激程度值作为所述目标对象的所述眼睛刺激程度值。
本实施例中，在获取目标对象的眼部图像时，可每隔预设时间获取一张，以确定目标对象的眼睛刺激程度值，也可以在预设时间段内获取多张眼部图像，例如，一分钟获取25张。在获取多张眼部图像的情况下，为了避免获得的多个眼睛刺激程度值抖动，引起电致变色玻璃的闪烁效果，可采用低通滤波的方式进行平滑。即对于相邻时刻获取的第一眼部图像和第二眼部图像，获得第一眼睛刺激程度值和第二眼睛刺激程度值，然后利用所述第一眼睛刺激程度值对所述第二眼睛刺激程度值进行更新。
利用低通滤波p_cur’＝e*p_cur+(1-e)*p_prev对相邻时刻获取的眼部图像的眼睛刺激程度值进行更新。其中，e为滤波系数，取值范围为0到1，p_cur为当前时刻的眼睛刺激程度值；p_prev为上一时刻的眼睛刺激程度值；p_cur’为更新后的当前时刻的眼睛刺激程度值。通过当前时刻的眼睛刺激程度值和上一时刻的眼睛刺激程度值进行加权，获得更新后的当前时刻的眼睛刺激程度值。
根据依次获取的N个眼部图像中，可获得N个眼睛刺激程度值，N个眼睛刺激程度值中各眼睛刺激程度值的排序，与N个眼部图像对应，例如，第一眼部图像与第二眼部图像为相邻时刻依次获取的眼部图像，那么根据第一眼部图像确定的第一眼睛刺激程度值，与根据第二眼部图像确定的第二眼睛刺激程度值相邻且依次排序。
依次对N个眼睛刺激程度值中的除排第一的眼睛刺激程度值之外的眼睛刺激程度值进行更新。采用第i个眼睛刺激程度值对第i+1个眼睛刺激程度值进行更新，i为小于N的正整数。例如，采用第一个眼睛刺激程度值对第二个眼睛刺激程度值进行更新，然后采用第二个眼睛刺激程度值(此时，第二个眼睛刺激程度值已更新)对第三个眼睛刺激程度值进行更新，依次执行，直到第N个眼睛刺激程度值更新完成。也就是说，第N个眼睛刺激程度值的更新依赖于排在其前面的N-1个眼睛刺激程度值。然后，将更新后的第N个眼睛刺激程度值作为所述目标对象的所述眼睛刺激程度值，以在获取到多张眼部图像时，对获取的眼睛刺激程度值进行平滑，避免抖动，防止引起电致变色玻璃闪烁，提高电致变色玻璃的调节效果。
本实施例中，在根据所述眼部图像，确定所述目标对象的眼睛刺激程度值时，若所述眼部图像包括在预设时间段内依次获取的N个眼部图像，则分别根据所述N个眼部图像中的各眼部图像获取眼睛刺激程度值，以确定N个眼睛刺激程度值，N为大于1的整数；利用所述N个眼睛刺激程度值中在第N个眼睛刺激程度值之前获取的眼睛刺激程度值，对第N个眼睛刺激程度值进行更新；将更新后的第N个眼睛刺激程度值作为所述目标对象的所述眼睛刺激程度值。在获取到多张眼部图像时，通过对获取的眼睛刺激程度值进行平滑，避免抖动，可防止引起电致变色玻璃闪烁，提高电致变色玻璃的调节效果。
参见图5，图5是本申请实施例提供的电致变色玻璃调节装置的结构图，如图5所示，本实施例提供一种电致变色玻璃调节装置500，包括：
第一获取模块501，用于获取目标对象的眼部图像；
第二获取模块502，用于根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；
第三获取模块503，用于利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值；
调节模块504，用于根据所述电流输出值，对电致变色玻璃的透光性进行调节。
在本申请一个实施例中，所述第二获取模块502，用于：
将所述眼部图像输入至第一网络模型中，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；
其中，所述第一网络模型通过利用卷积神经网络对标注的眼部样本图像进行训练获得。
在本申请一个实施例中，所述第三获取模块503，包括：
第一获取子模块，用于利用所述眼睛刺激程度值，获得中间电流输出值；
第二获取子模块，用于获取所述中间电流输出值与反馈电流值的偏差值，所述反馈电流值为上一时刻获取的电流输出值；
第三获取子模块，用于将所述偏差值输入至第二网络模型中，获得多个参数值，所述第二网络模型通过输入样本和期望输出值对神经网络模型进行训练获得；
第四获取子模块，用于将所述多个参数值输入至比例积分微分PID控制器中，获得所述电流输出值。
在本申请一个实施例中，所述第二获取模块502，包括：
第一确定子模块，用于若所述眼部图像包括在预设时间段内依次获取的N个眼部图像，则分别根据所述N个眼部图像中的各眼部图像获取眼睛刺激程度值，以确定N个眼睛刺激程度值，N为大于1的整数；
更新子模块，用于利用所述N个眼睛刺激程度值中在第N个眼睛刺激程度值之前获取的眼睛刺激程度值，对第N个眼睛刺激程度值进行更新；
第二确定子模块，用于将更新后的第N个眼睛刺激程度值作为所述目标对象的所述眼睛刺激程度值。
电致变色玻璃调节装置500能够实现图1所示的方法实施例中电子设备实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例的电致变色玻璃调节装置500，通过获取目标对象的眼部图像；根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值；根据所述电流输出值，对电致变色玻璃的透光性进行调节。由于对电致变色玻璃的透光性的调节，是基于目标对象的眼部图像确定的，这种调节方法，对电致变色玻璃的透光性调节的依据更加精准，更加符合用户需求。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图6所示，是根据本申请实施例的电致变色玻璃调节方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图6所示，该电子设备包括：一个或多个处理器601、存储器602，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器601为例。
存储器602即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的电致变色玻璃调节方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的电致变色玻璃调节方法。
存储器602作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的电致变色玻璃调节方法对应的程序指令/模块(例如，附图5所示的第一获取模块501、第二获取模块502、第三获取模块503和调节模块504)。处理器601通过运行存储在存储器602中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的电致变色玻璃调节方法。
存储器602可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据实现电致变色玻璃调节方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至实现电致变色玻璃调节方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
实现电致变色玻璃调节方法的电子设备还可以包括：输入装置603和输出装置604。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
输入装置603可接收输入的数字或字符信息，以及产生与实现电致变色玻璃调节方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置604可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案，通过获取目标对象的眼部图像；根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值；根据所述电流输出值，对电致变色玻璃的透光性进行调节。由于对电致变色玻璃的透光性的调节，是基于目标对象的眼部图像确定的，这种调节方法，对电致变色玻璃的透光性调节的依据更加精准，更加符合用户需求。
通过将所述眼部图像输入至第一网络模型中，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；其中，所述第一网络模型通过利用卷积神经网络对标注的眼部样本图像进行训练获得。利用第一网络模型根据眼部图像获取眼睛刺激程度值，可提高眼睛刺激程度值的准确率，以便后续对电致变色玻璃的透光性调节更加精准，更加符合用户需求。
利用第二网络模型对电流输出值进行预测，可提高电流输出值的准确率，使得基于电流输出值对电致变色玻璃的透光性进行调节时，调节准确率更高，可获得目标对象的视线最佳的调校效果。
在获取到多张眼部图像时，通过对获取的眼睛刺激程度值进行平滑，避免抖动，可防止引起电致变色玻璃闪烁，提高电致变色玻璃的调节效果。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (8)

1.一种电致变色玻璃调节方法，其特征在于，包括：
获取目标对象的眼部图像；
根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；
利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值；
根据所述电流输出值，对电致变色玻璃的透光性进行调节；
所述利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值，包括：
利用所述眼睛刺激程度值，获得中间电流输出值；
获取所述中间电流输出值与反馈电流值的偏差值，所述反馈电流值为上一时刻获取的电流输出值；
将所述偏差值输入至第二网络模型中，获得多个参数值，所述第二网络模型通过输入样本和期望输出值对神经网络模型进行训练获得；
将所述多个参数值输入至比例积分微分PID控制器中，获得所述电流输出值；
所述第二网络模型的训练步骤如下：
通过神经网络模型基于所述输入样本，获得多个参数值；
通过PID控制器基于多个参数值，获得电流输出值；
基于该电流输出值与期望输出值之间的误差进行模型训练。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值，包括：
将所述眼部图像输入至第一网络模型中，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；
其中，所述第一网络模型通过利用卷积神经网络对标注的眼部样本图像进行训练获得。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值，包括：
若所述眼部图像包括在预设时间段内依次获取的N个眼部图像，则分别根据所述N个眼部图像中的各眼部图像获取眼睛刺激程度值，以确定N个眼睛刺激程度值，N为大于1的整数；
利用所述N个眼睛刺激程度值中在第N个眼睛刺激程度值之前获取的眼睛刺激程度值，对第N个眼睛刺激程度值进行更新；
将更新后的第N个眼睛刺激程度值作为所述目标对象的所述眼睛刺激程度值。
4.一种电致变色玻璃调节装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取目标对象的眼部图像；
第二获取模块，用于根据所述眼部图像，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；
第三获取模块，用于利用所述眼睛刺激程度值，获得电流输出值；
调节模块，用于根据所述电流输出值，对电致变色玻璃的透光性进行调节；
第一获取子模块，用于利用所述眼睛刺激程度值，获得中间电流输出值；
第二获取子模块，用于获取所述中间电流输出值与反馈电流值的偏差值，所述反馈电流值为上一时刻获取的电流输出值；
第三获取子模块，用于将所述偏差值输入至第二网络模型中，获得多个参数值，所述第二网络模型通过输入样本和期望输出值对神经网络模型进行训练获得；
第四获取子模块，用于将所述多个参数值输入至比例积分微分PID控制器中，获得所述电流输出值；
所述第二网络模型的训练步骤如下：
通过神经网络模型基于所述输入样本，获得多个参数值；
通过PID控制器基于多个参数值，获得电流输出值；
基于该电流输出值与期望输出值之间的误差进行模型训练。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，用于：
将所述眼部图像输入至第一网络模型中，获得所述目标对象的眼睛刺激程度值；
其中，所述第一网络模型通过利用卷积神经网络对标注的眼部样本图像进行训练获得。
6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，包括：
第一确定子模块，用于若所述眼部图像包括在预设时间段内依次获取的N个眼部图像，则分别根据所述N个眼部图像中的各眼部图像获取眼睛刺激程度值，以确定N个眼睛刺激程度值，N为大于1的整数；
更新子模块，用于利用所述N个眼睛刺激程度值中在第N个眼睛刺激程度值之前获取的眼睛刺激程度值，对第N个眼睛刺激程度值进行更新；
第二确定子模块，用于将更新后的第N个眼睛刺激程度值作为所述目标对象的所述眼睛刺激程度值。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-3中任一项所述的方法。
8.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-3中任一项所述的方法。
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