CN114604191A - 一种智能座舱主动交互系统、方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种智能座舱主动交互系统、方法、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种智能座舱主动交互系统、方法、电子设备及存储介质，该系统包括：视觉感知模块，用于通过车内摄像头采集车内监控画面，并通过AI感知模型分析驾驶员和乘客的行为状态；融合模块，用于获取车内外环境数据，并将环境数据与感知的驾驶员、乘客行为状态数据融合；服务推荐模块，用于基于融合模块的融合数据，通过AI模型预测当前场景并进行关联服务推荐；决策模块，用于根据用户决策向执行模块发出控制指令；执行模块，用于执行决策模块发出的控制指令。通过该方案可以实现座舱系统的主动交互，提升座舱调节服务的匹配度，并提高用户的驾乘体验。

Description

一种智能座舱主动交互系统、方法、电子设备及存储介质
技术领域
本发明属于人工智能领域，尤其涉及一种智能座舱主动交互系统、方法、电子设备及存储介质。
背景技术
随着人工智能、自动驾驶等技术的成熟，车辆的智能化程度也越来越高。然而，当前智能化主动交互多用于车辆的驾驶控制，如自动倒车、主动避障等，座舱系统的交互操作仍需要人为发起，其主动调节也仅限于根据单一的指标进行调节，如当车内温度较低时，会打开空调。实际上，由于车内乘客行为状态或车辆状态的不同，其需求也不相同，现有的座舱主动调节与用户需求匹配度较差，难以有效提升用户体验。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种智能座舱主动交互系统、方法、电子设备及存储介质，用于解决现有座舱主动调节与用户需求匹配度差的问题。
在本发明实施例的第一方面，提供了一种智能座舱主动交互系统，包括：
视觉感知模块，用于通过车内摄像头采集车内监控画面，并通过AI感知模型分析驾驶员和乘客的行为状态；
融合模块，用于获取车内外环境数据，并将环境数据与感知的驾驶员、乘客行为状态数据融合；
服务推荐模块，用于基于融合模块的融合数据，通过AI模型预测当前场景并进行关联服务推荐；
决策模块，用于根据用户决策向执行模块发出控制指令；
执行模块，用于执行决策模块发出的控制指令。
在本发明实施例的第二方面，提供了一种智能座舱主动交互方法，包括：
通过车内摄像头采集车内监控画面，并通过AI感知模型分析驾驶员和乘客的行为状态；
获取车内外环境数据，并将环境数据与驾驶员、乘客的行为状态数据融合；
基于融合数据，通过AI模型预测当前场景并进行关联服务推荐；
根据用户决策向车内设备发出控制指令，并执行对应控制指令。
在本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述系统的功能。
在本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的所述系统的功能。
本发明实施例中，基于AI感知获取乘客行为状态，结合车辆的内外部环境数据，对当前场景进行解析，通过AI模型判定场景并进行关联服务推荐，交由用户决策控制，不仅能实现座舱主动交互，而且能提供良好的用户服务供用户选择，保障座舱调节与用户需求匹配度的同时，保证由用户确认并执行，可以有效提升用户体验，并能实现对多种车内设备的主动控制，提高座舱系统的智能化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他附图。
图1为本发明一个实施例提供的一种智能座舱主动交互系统的结构示意图；
图2为本发明一个实施例提供的一种智能座舱主动交互方法的流程示意图；
图3为本发明一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，本发明的说明书或权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他相近意思表述，意指覆盖不排他的包含，如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、设备没有限定于已列出的步骤或单元。此外，“第一”“第二”用于区分不同对象，并非用于描述特定顺序。
请参阅图1，本发明实施例提供的一种智能座舱主动交互系统的结构示意图，包括：
视觉感知模块110，用于通过车内摄像头采集车内监控画面，并通过AI感知模型分析驾驶员和乘客的行为状态；
所述车内摄像头用于监控车内驾驶员和乘客的状态，摄像头可以采集驾驶员的行为状态，也可以采集副驾驶乘客的行为状态，或者可以增加摄像头采集后排乘客的行为状态，具体可以根据实际应用需求进行设定，在此不做限定。
所述AI感知模型用于根据监控画面判断用户行为状态，该感知模型通过收集样标注本，对模型进行训练测试得到。所述行为状态包括驾驶员或乘客的行为动作状态及面部表情状态，行为动作状态可以包括眼睛斜视、擦汗、掩鼻等，面部表情状态可以包括疲惫、兴奋、焦躁等，通过所述AI感知模型可以获知驾驶员、乘客的状态。
融合模块120，用于获取车内外环境数据，并将环境数据与感知的驾驶员、乘客行为状态数据融合；
其中，所述环境数据至少包括车辆行驶状态、车内温湿度、天气、车外空气质量、地理位置。车辆的行驶状态可以直接通过CAN总线得到，包括车速、航向、变道、倒车等车辆状态数据，车内温湿度可以通过车内温度传感器和湿度传感器采集，天气和车外控制质量可以通过车联网结合地理位置查询得到，车内空气质量可以通过空气质量检测仪得到，地理位置由GPS定位得到。
进一步的，当视觉感知模块通过AI感知模型检测判定驾驶员、乘客的行为状态后，获取对应的时间戳，基于时间戳将实时获取的环境数据与行为状态数据融合管理。
视觉感知模块感知检测到车内驾驶员或乘客的特定行为后，获取检测判定状态时对应的时间戳，获取同一时间的环境数据，将数据融合后输入至服务推荐模块中的AI模型，进行场景判定。
服务推荐模块130，用于基于融合模块的融合数据，通过AI模型预测当前场景并进行关联服务推荐；
根据车辆的环境数据及驾驶员、乘客的行为状态，判定当前场景，以便将场景关联的服务向驾驶员(或乘客)推荐。
需要注意的是，输入至AI模型的驾驶员(或乘客)的行为状态可以是具有前后关系的行为状态，即两个或多个行为可以是在时间顺序由同一原因引起，如加速员感觉热，会擦汗、用手扇风或打开车窗等，所述AI模型可以对连续关联的行为进行并行处理。
其中，采集用户行为状态数据和环境数据，并设定对应的场景后，对AI模型进行训练，当AI模型检测准确率达到预定值，则将AI模型部署至车端，由此将AI模型用于场景预测和服务推荐。
所述场景为驾驶员或乘客所处的场景，一般可以包括车内较热、车内较冷、车内空气质量差、车外空气质量差、驾驶员疲劳驾驶、停车休息等，所述服务推荐可以包括空调开关、车窗开关、内/外循环开关、音乐开关、后视镜主动调节、座椅加热等座舱系统功能调节服务。
关联服务推荐可以是多个，其中还包括功能调节的幅度，并可以在中控显示器上显示推荐服务，由用户进行确认或更改。
决策模块140，用于根据用户决策向执行模块发出控制指令；
驾驶员或乘客根据系统提供的服务推荐，可以进行确认或修改，作出相应的决策后，将指令发送至执行模块。
执行模块150，用于执行决策模块发出的控制指令。
所述执行模块根据指令控制对应设备的开启或关闭，并进行幅度的控制。
在一个实施例中，所述智能座舱还包括：
优化模块，用于采集埋点数据，根据用户执行推荐服务后用户行为反馈结果，优化所述AI模型；所述用户行为反馈结果包括通过视觉感知模块感知的用户状态和用户的手动控制行为。
根据用户接收到推荐服务后的决策行为，以及用户采取推荐服务的行为状态，判断推荐服务的有效性，以便需要提高场景判断的准确性和服务推荐的匹配度。
本实施例中，基于座舱系统的智能推荐，不仅能实现座舱的主动交互，而且可以为用户提供匹配的座舱调节服务，提升用户体验，提高调节效率和便捷度。
应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图2为本发明实施例提供的一种智能座舱主动交互方法的流程示意图，该方法包括：
S201、通过车内摄像头采集车内监控画面，并通过AI感知模型分析驾驶员和乘客的行为状态；
S202、获取车内外环境数据，并将环境数据与驾驶员、乘客的行为状态数据融合；
其中，所述环境数据至少包括车辆行驶状态、车内温湿度、天气、车外空气质量、地理位置。
具体的，当视觉感知模块通过AI感知模型检测判定驾驶员、乘客的行为状态后，获取对应的时间戳，基于时间戳将实时获取的环境数据与行为状态数据融合管理。
S203、基于融合数据，通过AI模型预测当前场景并进行关联服务推荐；
其中，采集用户行为状态数据和环境数据，并设定对应的场景后，对AI模型进行训练，当AI模型检测准确率达到预定值，则将AI模型部署至车端。
S204、根据用户决策向车内设备发出控制指令，并执行对应控制指令。
优选的，采集埋点数据，根据用户执行推荐服务后用户行为反馈结果，优化所述AI模型；所述用户行为反馈结果包括通过视觉感知模块感知的用户状态和用户的手动控制行为。
所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程可以参考前述方法实施例中对应的过程，在此不再赘述。
图3是本发明一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。所述电子设备用于实现智能座舱的主动交互。如图3所示，该实施例的电子设备3包括：存储器310、处理器320以及系统总线330，所述存储器310包括存储其上的可运行的程序3101，本领域技术人员可以理解，图3中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图3对电子设备的各个构成部件进行具体的介绍：
存储器310可用于存储软件程序以及模块，处理器320通过运行存储在存储器310的软件程序以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理。存储器310可主要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、至少一个功能所需的应用程序(比如空调控制功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据(比如缓存数据、图像采集数据)等。此外，存储器310可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
在存储器310上包含网络请求方法的可运行程序3101，所述可运行程序3101可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或多个模块/单元被存储在所述存储器310中，并由处理器320执行，以实现座舱系统主动交互、座舱调节等，所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序3101在所述电子设备3中的执行过程。例如，所述计算机程序3101可以被分割为视觉感知模块、融合模块、服务推荐模块、决策模块和执行模块。
处理器320是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器310内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器310内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体状态监控管理。可选的，处理器320可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器320可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器320中。
系统总线330是用来连接计算机内部各功能部件，可以传送数据信息、地址信息、控制信息，其种类可以是例如PC I总线、I SA总线、VESA总线等。处理器320的指令通过总线传递至存储器310，存储器310反馈数据给处理器320，系统总线330负责处理器320与存储器310之间的数据、指令交互。当然系统总线330还可以接入其他设备，例如网络接口、显示设备等。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种智能座舱主动交互系统，其特征在于，包括：
视觉感知模块，用于通过车内摄像头采集车内监控画面，并通过AI感知模型分析驾驶员和乘客的行为状态；
融合模块，用于获取车内外环境数据，并将环境数据与感知的驾驶员、乘客行为状态数据融合；
服务推荐模块，用于基于融合模块的融合数据，通过AI模型预测当前场景并进行关联服务推荐；
决策模块，用于根据用户决策向执行模块发出控制指令；
执行模块，用于执行决策模块发出的控制指令。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述环境数据至少包括车辆行驶状态、车内温湿度、天气、车外空气质量、地理位置。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述将环境数据与感知的驾驶员、乘客行为状态数据融合包括：
当视觉感知模块通过AI感知模型检测判定驾驶员、乘客的行为状态后，获取对应的时间戳，基于时间戳将实时获取的环境数据与行为状态数据融合管理。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通过AI模型预测当前场景并进行关联服务推荐之前包括：
采集用户行为状态数据和环境数据，并设定对应的场景后，对AI模型进行训练，当AI模型检测准确率达到预定值，则将AI模型部署至车端。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述服务推荐模块还包括：
优化模块，用于采集埋点数据，根据用户执行推荐服务后用户行为反馈结果，优化所述AI模型；
所述用户行为反馈结果包括通过视觉感知模块感知的用户状态和用户的手动控制行为。
6.一种智能座舱主动交互方法，其特征在于，包括：
通过车内摄像头采集车内监控画面，并通过AI感知模型分析驾驶员和乘客的行为状态；
获取车内外环境数据，并将环境数据与驾驶员、乘客的行为状态数据融合；
基于融合数据，通过AI模型预测当前场景并进行关联服务推荐；
根据用户决策向车内设备发出控制指令，并执行对应控制指令。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述环境数据至少包括车辆行驶状态、车内温湿度、天气、车外空气质量、地理位置。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将环境数据与感知的驾驶员、乘客行为状态数据融合包括：
当视觉感知模块通过AI感知模型检测判定驾驶员、乘客的行为状态后，获取对应的时间戳，基于时间戳将实时获取的环境数据与行为状态数据融合管理。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的一种智能座舱主动交互系统的功能。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至5任一项所述的一种智能座舱主动交互系统的功能。
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