CN115635916A - 车内遗留活体检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供的车内遗留活体检测方法、装置、电子设备及存储介质，首先在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，之后判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值，若高于，则检测车内是否有活体，本申请结合生存影响信息来进行活体判断，只有生存影响信息中各环境指标对应的指标值高于对应的设定阈值时，才会实施活体检测，避免持续供电导致对车辆蓄电池的损害。

Description

车内遗留活体检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及车内遗留活体检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着经济的迅速发展，汽车大规模的进入家庭，在享受汽车带来便利的同时，易忽视儿童乘车安全问题，目前一般将儿童和宠物可以统称为车内活体。目前针对活体检测大致方案依赖车内传感器实时检测车内活体特征：通过毫米波雷达识别心脏跳动等。

这种方案的缺点包括：需要执行监控的雷达模块需要持续供电检测，易对车辆的蓄电池造成损害，影响其使用寿命，因此存在诸多不足。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明提供一种车内遗留活体检测方法、装置、电子设备及存储介质，旨在解决目前车内活体检测报警的缺陷。

为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

本申请第一方面实施例提供一种车内遗留活体的检测方法，包括：

在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，所述生存影响信息包括至少一个影响活体存活的环境指标对应的指标值；

判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值；

如果是，则检测车内是否存在活体。

在可选的实施例中，检测车内是否存在活体，包括：

获取车内图像；

将所述车内图像输入至预设的活体检测神经网络模型，所述活体检测神经网络模型输出活体检测结果；其中，所述活体检测神经网络模型是通过已标记活体检测结果的历史车内图像训练形成；或者，对所述车内图像进行特征识别，得到至少一个目标特征向量，并根据每个目标特征向量与活体特征向量相似度确认对应的目标是否为活体；

在可选的实施例中，检测车内是否存在活体，包括：

向车内发射探测波；

接收车内物体反射的反射波；

根据所述探测波和所述反射波之间的频移量，确定车内是否存在活体。

在可选的实施例中，所述车内遗留活体检测方法还包括：

若检测出车内存在活体，打开车窗；

确定距离所述车辆设定范围内是否存在朝向所述车辆靠近且并非所述用户的移动目标，若存在，则确定存在入侵目标体；

在确定存在入侵目标体之后，执行以下步骤中的至少一个：指示车辆喇叭发出鸣笛警报、告知用户终端存在入侵目标体、关闭已打开的车窗以及关闭已打开的天窗。

在可选的实施例中，所述确定距离所述车辆设定范围内是否存在朝向所述车辆靠近且并非所述用户的移动目标，包括：

获取车外摄像头拍摄设定范围内的车外环境影像；

从所述车外环境影像中查找是否存在朝向所述车辆靠近的移动目标；

若存在，对移动目标的脸部信息与用户的人脸信息进行比对；

若匹配不一致，则确定存在入侵目标体。

在可选的实施例中，所述确定距离所述车辆设定范围内是否存在朝向所述车辆靠近且并非所述用户的移动目标，包括：

调用所述车外摄像头拍摄设定范围内的车外环境影像；

从所述车外环境影像中查找是否存在朝向所述车辆靠近的移动目标；

若存在，判断是否接收到射频芯片产生的射频信号，若是，读取所述射频芯片中的身份编码；

将所述身份编码与预设编码比对，若不一致，则确定存在入侵目标体。

在可选的实施例中，所述检测车内是否存在活体之后，所述方法还包括：

确定车内存在活体；

向用户终端发送报警指令；

接收用户基于所述报警指令发送的查看车内环境、车辆远程启动、远程解锁、远程开窗、远程开天窗中的至少一种远程控制指令；

根据至少一种远程控制指令指示车辆中控系统执行相应的车辆控制操作，以使各环境指标的指标值低于对应阈值。

在可选的实施例中，在可选的实施例中，所述确定距离所述车辆设定范围内是否存在朝向所述车辆靠近且并非所述用户的移动目标，包括：

调用所述车外摄像头拍摄设定范围内的车外环境影像；

从所述车外环境影像中查找是否存在朝向所述车辆靠近的移动目标；

若存在，且所述车辆开启钥匙未处于所述车辆的蓝牙通讯范围之内，则确定存在入侵目标体。

本申请第二方面实施例提供一种车内遗留活体检测装置，包括：

获取模块，在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，所述生存影响信息包括至少一个影响活体存活的环境指标对应的指标值；

环境确定模块，判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值；

检测模块，如果是，检测车内是否存在活体。

本发明的又一个方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的车内遗留活体检测方法。

本发明的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现车内遗留活体检测方法。

由上述技术方案可知，本发明提供的车内遗留活体检测方法、装置、电子设备及存储介质，首先在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，之后判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值，若高于，则检测车内是否有活体，本申请结合生存影响信息来进行活体判断，只有生存影响信息中各环境指标对应的指标值高于对应的设定阈值时，才会实施活体检测，避免持续供电导致对车辆蓄电池的损害。

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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中一种车内遗留活体检测方法的流程示意图。

图2为本发明实施例中一种车内遗留活体检测方法中步骤S3的具体流程示意图之一。

图3为本发明实施例中一种车内遗留活体检测方法中步骤S3的具体流程示意图之二。

图4为本发明实施例中一种车内遗留活体检测方法中步骤S3的具体流程示意图之三。

图5为本发明实施例中的场景架构示意图。

图6为本申请实施例中场景实施例示意图之一。

图7为本申请实施例中场景实施例示意图之二。

图8为本发明实施例中一种车内遗留活体检测装置的结构示意图。

图9为本发明实施例中的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整的描述，显然，所描述的实施例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作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。

目前针对活体检测大致方案依赖车内传感器实时检测车内活体特征：通过毫米波雷达识别心脏跳动等。

这种方案的缺点包括：固定雷达识别区域受限，由于车内座椅的存在，存在视野盲区，需要活体出现在可靠范围内才可检测到；且需要执行监控的雷达模块需要持续供电检测，易对车辆的蓄电池造成损害，影响其使用寿命，因此存在诸多不足。

本申请的核心构思在于首先在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，之后判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值，如果是，则检测车内是否存在活体，并在存在活体之后进行报警，本申请结合生存影响信息来进行活体判断，只有生存影响信息中各环境指标对应的指标值高于对应的设定阈值时，才会实施活体检测，避免持续供电导致对车辆蓄电池的损害。

结合图1所示，本申请第一方面实施例提供一种车内遗留活体检测方法，包括：

S1：在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，所述生存影响信息包括至少一个影响活体存活的环境指标对应的指标值；

S2：判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值；

S3：如果是，检测车内是否存在活体。

本发明提供的车内遗留活体检测方法，首先在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，之后判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值，如果是，则检测车内是否存在活体，并在存在活体之后进行报警，本申请结合生存影响信息来进行活体判断，只有生存影响信息中各环境指标对应的指标值高于对应的设定阈值时，才会实施活体检测，避免持续供电导致对车辆蓄电池的损害。

本申请实施例中，如图5所示，执行所述车内遗留活体检测方法的主体可以是安装在车辆上的车载设备3，例如车机3，也可以是与车辆1通信连接(例如蓝牙连接)的硬件设备，车载设备3或者硬件设备与用户终端2耦接，用户终端可以是例如手机、便携式笔记本等，进一步的，本申请也可以是车辆通过无线通讯模块将相关数据发送至云端服务器，由云端服务器执行后将结果传输给车辆进行控制，本申请对此不做限制。

进一步的，如图5所示，图中A和B为检测车内活体的范围，即当存在活体处于A和B内，能够被检测出，后续实施例对本申请具体的检测过程进行说明，在此不做赘述。

本申请实施例中，车辆闭锁是指车辆车门关闭后锁止，可以是车辆自动锁止，或者用户锁止，本申请不限于此，车辆是否闭锁可以通过车机系统或者车辆控制系统获取得到，例如车辆闭锁后，车机系统或者车辆控制系统即停止发送车辆运行指令，此时若无法获取到车辆运行指令，即视为车辆闭锁，当然，也可以是车机系统或中控系统发出车辆闭锁指令，从而确定车辆闭锁，本申请对此不做限制。

本申请实施例中，可以实时或每隔设定时长获取环境信息，每隔设定时长可以每隔数秒，或者每隔数毫秒，当时间间隔小于一定阈值时，例如小于10ms，则可以认为本申请的信息是实时获取，本申请对此不做赘述。

进一步的，本申请中的生存影响信息是指表示影响活体存活的环境信息，具体是指例如二氧化碳浓度、氧气浓度、一氧化碳浓度以及温度等环境数据，可以理解，上述环境数据值高于或者低于某一阈值之后，人体的呼吸或者细胞代谢会发生影响，则因对应的数据值过高或过低时会导致活体影响生存的环境信息，即为生存影响信息，本申请对此不做赘述。

此外，根据上述生存影响信息的描述可知，对于任意一个生存影响信息，当其指标含量高于或低于某一阈值时，对活体的身体机能发生影响。例如当生存影响信息为一氧化碳浓度时，则当一氧化碳浓度高于到达人体一氧化碳中毒的阈值时，此时会对身体机能发生影响，从而一氧化碳浓度是生存影响信息中的一种。

本领域普通技术人员明了，上述实施例可以总结为：所述生存影响信息包括：车内温度、空气中的二氧化碳浓度以及一氧化碳浓度；相对应地，步骤S1，即所述获取车内的生存影响信息，具体包括：分别收集车内的温度传感器、二氧化碳传感器以及一氧化碳传感器检测的车内温度、二氧化碳浓度以及一氧化碳浓度。

该实施例中，所述车内温度达到第一设定阈值、所述二氧化碳浓度达到第二设定阈值以及所述一氧化碳浓度达到第三设定阈值。示例性的，第一设定阈值为50℃，第二设定阈值为5％，第三设定阈值为0.005％。

相对应地，步骤S2，即所述判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值，包括：若所述车内温度不低于第一设定阈值、所述二氧化碳浓度不低于第二设定阈值以及所述一氧化碳浓度不低于第三设定阈值，确定所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值对应的设定阈值。

即只要三个设定条件的其中一个满足，则需要进行步骤S3。

可以理解，本申请实施例中的步骤S1可以是实时获取，也可以每隔一定时长获取，本申请对此不做限制。

进一步的，本申请优选的实施例中，所述检测车内是否存在活体之后，所述方法还包括：

S4：确定车内存在活体；

S5：向用户终端发送报警指令；

S6：接收用户基于所述报警指令发送的查看车内环境、车辆远程启动、远程解锁、远程开窗、远程开天窗中的至少一种远程控制指令；

S7：根据至少一种远程控制指令指示车辆中控系统执行相应的车辆控制操作，以使各环境指标的指标值低于对应阈值。

具体而言，结合上述实施例可知，当告知用户之后，用户(一般为驾驶者)可以通过终端向车辆发送控制指令，例如发送开窗指令、或者发送调用摄像头查看车内环境指令、车辆远程解锁等，本申请对此不做赘述。

当然当车内环境指标低于对应阈值之后，用户终端可以进一步发送关窗、关天窗以及闭锁等指令，本实施例相较于现有技术，通过用户远程控制和超时自动控制，利用了现有技术中远程操控的器件和模块，无需添加硬件，现有技术检测活体仅仅能够检测而无对应的应对操作，本申请进一步提供了复杂场景下的应对操作，从而无需用户现场操作。

进一步的，本申请的环境检测可以通过传感器实现，具体的，环境可以通过温度计检测得到，例如数字式温度计，本申请对此不做限制，一氧化碳或二氧化碳浓度可以通过气体检测仪检测得到，本申请可以将上述设备固定在车内区域，例如固定在车内的座椅下方，或者脚垫位置，或者车顶位置等。

更具体的，本申请可以通过蓝牙、有线或者短距离无线传输传感器的检测信号，具体的，传感器和本装置可以均配对蓝牙，从而通过蓝牙接收和发送数据。

下面对本申请的活体检测进行详细说明。

本申请优选的实施例中，如图2所示，检测车内存在活体的步骤包括：

S311：获取车载摄像头拍摄的车内图像；当然也可以是其他图像采集装置实现这一过程，这里不做限定。

S312：将所述车内图像输入至预设的活体检测神经网络模型，所述活体检测神经网络模型输出活体检测结果，其中所述活体检测神经网络模型是通过已标记活体检测结果的历史车内图像训练形成。

本申请实施例通过图像识别来进行活体识别，具体的，首先通过摄像头拍摄车内图像，然后将图像输入到活体检测神经网络模型。

示例性的，本申请的神经网络模型优选为卷积神经网络，卷积神经网络首先将图像切分为多个片区，然后采用一预设的卷积核对每个片区进行卷积操作，形成每个片区每一个卷积核大小的区域的特征值，之后将每个特征值拼接成特征值矩阵，然后对不同卷积核卷积形成的矩阵进行池化，反复卷积-池化后得到最终结果。

或者如图3所示，在其他实施例中，对所述车内图像进行特征识别，得到至少一个目标特征向量，并根据每个目标特征向量与活体特征向量相似度确认对应的目标是否为活体。本实施例采用相似度计算。即本实施例的步骤如下：

S321：获取车载摄像头拍摄的车内图像；

S322:对所述车内图像进行特征识别，得到至少一个目标特征向量，并根据每个目标特征向量与活体特征向量相似度确认对应的目标是否为活体。

具体而言，对车内图像进行特征识别，例如该图存在一呈熟睡中的狗，则通过特征识别，识别出图像目标体的颜色特征、形状特征、体态特征等。组成一个特征向量，例如(x1，x2，x3，x4，x5)，特征向量中每一个特征位均代表一个特征的值，例如颜色的特征对应x1，形状特征对应x2，不同颜色可以采用不同之后与数据库中的活体特征数据进行比对，这样将活体目标特征化，则可以通过计算相似度的方式确定车内是否存在活体。

本申请上述实施例中，通过车内图像识别出活体对于静止活体目标准确性较高，而对于运动活体目标，由于不同时刻活体的姿势等数据不同，因此进行活体检测时计算量过大，且需要内置错误识别算法，为了快速计算，本申请优选的实施例进一步采用超声发生器和超声传感器进行超声波检测。

进一步的，本申请实施例还可以通过如下方式确定是否存在活体：

向车内发射探测波；接收车内物体反射的反射波；根据所述探测波和所述反射波之间的频移量，确定车内是否存在活体。

在具体实现时，可以结合超声波进行活体检测，也可以单独采用超声波进行检测，如图4所示，本实施例中具体的检测步骤包括：

S331：获取超声传感器感应的超声波，所述超声波通过车内超声发生器产生得到。

S332：根据超声传感器感应的超声波与超声发生器产生的超声波之间的频移量，确定车内是否存在活体。

具体的，首先获取超声传感器感应的超声波，所述超声波通过车内超声发生器产生得到；然后根据超声传感器感应的超声波与超声发生器产生的超声波之间的频移量，确定车内是否存在活体。

本申请超声波可以基于多普勒雷达原理进行移动物体的检测。超声波传感器可以通过超声波产生器，将介质振荡器发生的X波段正弦振荡信号辐射到车内空间，当车内空间的超声波遇到移动物体时，会在移动物体的表面发生散射现象，部分电磁能量通过移动物体表面的反射，到达超声波传感器的接收天线。基于多普勒效应原理，反射的超声波会发生多普勒频移，频移的大小根据移动物体的速度而确定。反射的频移信号与介质振荡器发生的振荡信号，通过超声波传感器的混频器混频发生中频信号，中频信号经超声波传感器的控制器中的有源滤波器放大、滤波后送入单片机的A/D转换端口采样，单片机根据采样值与参考门限的比较结果判断是否发现移动目标并输出相应的告警信号。由此，基于以上所述的超声波传感器的运作原理，超声波传感器可以对车内空间进行活体探测，并相应地得到活体探测数据。

本实施例中，可以将车内外摄像头、超声波产生器和接收器设置于车内顶部或者车内的车门处，通过向下拍摄或者斜向下拍摄车内图像和广播超声波，从而最大化图像视野或者超声波广播范围。

本领域技术人员可以理解，上述的车载活体检测的相关器件部署方式仅作说明之用，并非对车内遗留活体检测方法中各个部件在车内的设置位置的限制。

具体地，超声波接收器可以将活体探测数据传输至车内遗留活体检测装置。此外，车内摄像头也可以将车内影像传输至车内遗留活体检测装置。当车内遗留活体检测装置在根据活体探测数据检测出车内空间存在活体时，或者，根据车内影像检测出车内空间存在活体时，则执行车内活体报警操作。也即是说，当根据活体探测数据和车内影像中的任意一种数据检测出车内空间存在活体时，则执行车内活体报警操作。

需要说明的是，一方面，基于摄像头的活体检测具有容易受到障碍物和光线环境的影响的缺陷，而不受障碍物和光线环境的影响的超声波可以弥补该缺陷。另一方面，超声波可能因如硬件异常、程序出错、信号环境等的因素导致运行异常而影响检测准确度。因此，通过设置超声波和摄像头同时运作进行活体检测，并在根据活体探测数据和车内影像中的任意一种检测出车内空间存在活体时执行车内活体报警操作，从而，通过双保险的方式进行活体检测，提升了活体检测的准确率，在避免因摄像头视野被遮挡或光线不足而无法准确检测活体的问题的同时，也避免了因超声波运行异常导致无法有效检测活体的问题。

上述实施例由超声波对车内空间进行活体探测得到活体探测数据，并将活体探测数据传输至车内遗留活体检测装置，同时，由摄像头拍摄车内空间的车内影像并传输至车内遗留活体检测装置，车内遗留活体检测装置在根据活体探测数据和车内影像中的至少一种检测出车内空间存在活体时执行车内活体报警操作，从而，通过两种不同的活体检测方式的融合，提升了活体检测的准确率。

而且，超声波不容易受障碍物和光线环境的影响，具有较强的鲁棒性，可以有效弥补摄像头的缺陷，从而可以进一步提升活体检测的准确率。

进一步地，超声波不容易受到障碍物和光线环境的影响，无严格的安装位置要求，可以灵活地设置在车内各个位置上，降低了系统安装成本。而且，超声波的设置无须改动车辆中原有的硬件设备，使得系统维护成本和系统安装成本较低。

在一个实施例中，所述超声波接收器和所述车内摄像头均内置有物联网模块；所述超声波接收器，用于通过所述物联网模块将所述活体探测数据传输至所述车内遗留活体检测装置；所述车内摄像头，用于通过所述物联网模块将所述车内影像传输至所述车内遗留活体检测装置。

超声波接收器和车内摄像头可以内置有如CAT1(LTE UE-Category1)、NB-IOT(Narrow Band Internet of Things，窄带物联网)等的物联网模块，以与车内遗留活体检测装置进行通信，使得超声波接收器可以通过物联网模块将活体探测数据传输至车内遗留活体检测装置，以及使得车内摄像头通过物联网模块将车内影像传输至所述车内遗留活体检测装置。从而通过较低的成本实现了系统内各个硬件设备之间的通信。

在优选的实施例中，所述车内遗留活体检测方法还包括：

若检测出车内存在活体，打开车窗；

确定距离所述车辆设定范围内是否存在朝向所述车辆靠近且并非所述用户的移动目标，若存在，则确定存在入侵目标体；

在确定存在入侵目标体之后，执行以下步骤中的至少一个：指示车辆喇叭发出鸣笛警报、告知用户终端存在入侵目标体、关闭已打开的车窗以及关闭已打开的天窗。

本实施例中，确定距离所述车辆设定范围内是否存在朝向所述车辆靠近且并非所述用户的移动目标具体可以通过摄像头结合射频信号、人脸识别、蓝牙等辅助判断是否是用户，当确认存在入侵目标体后，可以发出鸣笛警报、或者向用户终端发送报警信息，以及关闭车窗、天窗等，从而保证安全性，本申请对此不做赘述。

进一步的，本申请实施例中若检测出车内存在活体，打开车窗时优选的是，可以额外参考环境指标的类型，根据指标类型来确定是否打开车窗，例如当温度高于设定温度或者低于设定温度，可以不打开车窗而开启空调。

也即可以通过设定预设条件来触发开窗，所述预设条件包括：用户的远程开窗指令，或者在检测出活体之后，在设定时长内未收到用户的远程开窗指令，这样既保证了车内活体的安全性，又能够响应于用户指示。

在优选的实施例中，本申请可以对车内外摄像头(包括车内摄像头和车外摄像头)以及超声收发器(包括超声传感器和超声发生器)进行复用，从而可以减轻设备负担，提高了设备的使用率，最大量化的使用了产品的特性和利用率，即使没有活体也可以对未关闭车窗的场景进行防盗监控。具体的，所述车内遗留活体检测方法还包括：

若检测出车内存在活体，控制车窗开启；

若当前车窗处于打开状态，调用所述车外摄像头拍摄设定范围内的车外环境影像；

若所述车外环境影像中存在朝向所述车辆靠近的移动目标，对移动目标的脸部信息与用户的人脸信息进行比对；

若匹配不一致，则确定存在入侵目标体。

本实施例中，控制车窗开启具体可以是响应于预设条件打开车窗，所述预设条件包括：用户的远程开窗指令，或者在检测出活体之后，在设定时长内未收到用户的远程开窗指令，本实施例对此不作限制。

本实施例中，当检测到车内有活体后，打开车窗可以避免活体窒息，并且在当车窗打开之后，触发调用车外摄像头进行拍摄，监测是否有外来入侵目标体，避免了因为保证活体安全而忽略打开车窗后带来的隐患的问题。具体的，首先通过车外摄像头拍摄车外影像，确定是否有移动目标，如果有，根据车外连续影像判断移动目标的移动方向是否是朝向本车辆，如果时，则可以发出第一道警报，同时进行人脸识别，如果并非用户本人，则可以确认存在入侵目标体，入侵目标体可以是人或者动物等。

之后可以配合车内摄像头、超声波产生器和接收器，通过拍摄车内影像来进行取证以及确认入侵目标体是否发生入侵行为，本实施例中超声发生器发生超声波，并根据超声传感器感应的超声波与超声发生器产生的超声波之间的频移量，判断是否存在入侵目标体。示例性的，通过车内摄像头拍摄移动目标在车内的图像，且进一步打开超声收发器，如果移动目标将“手”探入车内，由于此时探入车内的“手”是运动的，因此此时进一步打开超声收发器可以进一步提高检测准确性，进而可以准确确定移动目标是否存在偷窃等行为，如果存在，可以通过车内外摄像头将拍摄图像保存并发送云端，进一步的，此时超声波产生器可以提高功率，形成第二道警报。

进一步的，车内遗留活体检测装置可以进一步通过车辆中控，或者通过自身的网络通讯器进行远程报警，形成第三道警报。

在优选的实施例中，本申请可以配合射频技术排除上述移动目标是否是用户本人，具体的，所述车辆的开启钥匙上配置有射频芯片，所述车内遗留活体报警还包括：

若检测出车内存在活体，控制车窗开启；

若当前车窗处于打开状态，调用所述车外摄像头拍摄设定范围内的车外环境影像；

若所述车外环境影像中存在朝向所述车辆靠近的移动目标，判断是否接收到射频芯片产生的射频信号，若是，读取所述射频芯片中的身份编码；

在接收到射频芯片产生的射频信号之后，读取所述射频芯片中的身份编码；

将所述身份编码与预设编码比对，若一致，则确定用户处于车辆开启范围之内。

本实施例中通过在开启钥匙上配置了射频芯片，从而可以通过射频感知到用户处于周边范围内，因此此时可以暂停发出上述三道警报，避免误报。

在其他优选的实施例中，也可以通过蓝牙技术排除上述移动目标是否是用户本人，避免误报，本实施例中所述车辆开启钥匙上配置有蓝牙芯片，所述车内遗留活体报警还包括：

若检测出车内存在活体，控制车窗开启；

若当前车窗处于打开状态，调用所述车外摄像头拍摄设定范围内的车外环境影像；若所述车辆开启钥匙未处于所述车辆的蓝牙通讯范围之内，则确定存在入侵目标体。

本实施例中可以结合蓝牙、人脸识别或者射频技术等对朝向车辆的移动目标进行甄别，可以排除用户本人的情况，从而避免误报。

可以理解，现有技术中已有的活体检测，其仅仅能够检测出是否存在活体，且由于其检测仅仅采用图像识别等方式，没有融合多种不同原理的检测手段，从而无法避免单一检测的准确性问题，本申请巧妙结合图像和超声，利用两种不同原理的检测手段，且图像进一步可以基于神经网络等技术进行，大大提高准确性，此外现有技术仅仅能够检测出活体，但无法在用户不在场时对车辆进行控制，以消除影响，进一步的，更无法做到区分入侵目标体、活体以及用户，而本申请在不增加硬件设备(除超声收发器)的情况下，可以实现活体检测、入侵目标体识别以及后续的车辆控制。

下面对本申请的具体场景进行详细说明。

场景1活体检测报警：结合图6的部分步骤以及图7的场景框架示意图，本申请在具体场景中，整个网络架构包括用户终端(设定终端)、车辆、以及车内遗留活体检测装置(可以是车载终端)，具体使用时，包括如下步骤：

步骤11：驾驶者离车闭锁，此时车辆处于关闭状态，车窗关闭；

步骤12：车内遗留活体检测装置获取车内的生存影响信息，可以通过温度传感器和空气传感器来进行信息收集，例如二氧化碳浓度、一氧化碳浓度以及温度；

步骤13：车内遗留活体检测装置由于持续检测，因此当某一个生存影响信息高于设定阈值之后，判断温度、二氧化碳和一氧化碳是否到达各自的临界点(即第一设定阈值、第二设定阈值以及第三设定阈值)例如一氧化碳浓度高于第三设定阈值之后，则检测车内是否存在活体。

步骤14：在任意指标满足预警界限时，车内遗留活体检测装置判断存在活体之后，将报警信息发送到用户终端，告知用户。

场景2报警后的远程控制：请继续结合图6和图7，本申请的具体场景中，当用户收到车内遗留活体检测装置的报警之后，具体包括如下步骤：

步骤21：用户通过终端请求查看车内环境，向车内遗留活体检测装置发送车内环境查看指令。

步骤22：车内遗留活体检测装置接收车内环境查看指令后调用车内摄像头对车内环境进行拍摄，并将拍摄图像或者视频发送给用户终端。

步骤23：用户终端看到车内图像或视频后，发现宠物在车内，此时通过终端操控发出远程降窗操作。

步骤24：车内遗留活体检测装置收到远程降窗操作后通过车载中控将车辆的车窗打开。

步骤25：用户在此期间可以进行远程启动、熄火等操作，从而远程启动后可以开启车内空调等，同时也可以通过熄火后可以避免二氧化碳的发生，在车窗打开后，车内遗留活体检测装置开启防盗模式。

场景3：防盗模式开启

步骤31：如图7所示，车内遗留活体检测装置打开防盗模式，此时调用车内外摄像头，例如可以是DVR记录环视+车内视频的方式实时记录车内外环境。

步骤32：当通过DVR记录环视+车内视频的方式察觉到外来人员入侵时，调用喇叭开启鸣笛，以及向用户终端发送报警。

步骤32：如若用户终端无反馈，在设定时长之后自动关闭车窗，若用户反馈，可以基于用户操作进行关闭车窗，或者向网络报警，以及发出防盗警戒录音。

步骤33：防盗模式开启后实时检测用户是否处于周边环境，通过射频或者蓝牙来感知用户终端或者开启钥匙。

步骤34：若感知到开启钥匙或者用户终端处于感知范围内，则关闭防盗模式。

通过上述实施例和场景案例的说明，可以知晓，本申请首先在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，之后判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值，如果是，则检测车内是否存在活体，并在存在活体之后进行报警，本申请结合生存影响信息来进行活体判断，只有生存影响信息中各环境指标对应的指标值高于对应的设定阈值时，才会实施活体检测，避免持续供电导致对车辆蓄电池的损害。

进一步的，本申请实施例中通过超声波雷达模块和摄像头模块组合判断，可以针对运动或者静止活体进行监控，可以消除座椅发生盲区，保证功能完整度；通过优先判断车内环境状态来判断是否要激活超声波雷达模块和摄像头模块，也就是说活体检测模块的激活有前提条件，从而保证摄像头和超声波雷达这种高功率模块并未一直供电工作，从而保证车辆蓄电池的使用寿命；通过用户终端进行报警后利用超声波探头的工作原理可激活车内防盗的工作模式保证执行降窗操作后车内财产的安全，从而发生保护的闭环逻辑。

基于相同的发明构思，本申请第二方面实施例提供一种车内遗留活体检测装置，如图8所示，包括：

获取模块1，在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，所述生存影响信息包括至少一个影响活体存活的环境指标对应的指标值；

环境确定模块2，判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值；

检测模块3，如果是，检测车内是否存在活体。

通过上述实施例可知，本发明提供的车内遗留活体检测装置，通过配置获取模块、环境确定模块以及检测模块，首先在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，之后判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值，如果是，则检测车内是否存在活体，并在存在活体之后进行报警，本申请结合生存影响信息来进行活体判断，只有生存影响信息中各环境指标对应的指标值高于对应的设定阈值时，才会实施活体检测，避免持续供电导致对车辆蓄电池的损害。

从硬件层面来说，为了本发明提供一种用于实现所述车内遗留活体检测方法中的全部或部分内容的电子设备的实施例，所述电子设备具体包含有如下内容：

处理器(processor)、存储器(memory)、通信接口(Communications Interface)和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述通信接口用于实现服务器、装置、分布式消息中间件集群装置、各类数据库以及用户终端等相关设备之间的信息传输；该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该电子设备可以参照实施例中的车内遗留活体检测方法的实施例，以及，车内遗留活体检测装置的实施例进行实施，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。

图9为本发明实施例的电子设备9600的系统构成的示意框图。如图9所示，该电子设备9600可以包括中央处理器9100和存储器9140；存储器9140耦合到中央处理器9100。值得注意的是，该图9是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。

一实施例中，车内遗留活体报警功能可以被集成到中央处理器9100中。

在另一个实施方式中，车内遗留活体检测装置可以与中央处理器9100分开配置，例如可以将车内遗留活体报警配置为与中央处理器9100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现车内遗留活体报警功能。

如图9所示，该电子设备9600还可以包括：通信模块9110、输入单元9120、音频处理器9130、显示器9160、电源9170。值得注意的是，电子设备9600也并不是必须要包括图9中所示的所有部件；此外，电子设备9600还可以包括图9中没有示出的部件，可以参考现有技术。

如图9所示，中央处理器9100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器9100接收输入并控制电子设备9600的各个部件的操作。

其中，存储器9140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器9100可执行该存储器9140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。

输入单元9120向中央处理器9100提供输入。该输入单元9120例如为按键或触摸输入装置。电源9170用于向电子设备9600提供电力。显示器9160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。

该存储器9140可以是固态存储器，例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器9140还可以是某种其它类型的装置。存储器9140包括缓冲存储器9141(有时被称为缓冲器)。存储器9140可以包括应用/功能存储部9142，该应用/功能存储部9142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器9100执行电子设备9600的操作的流程。

存储器9140还可以包括数据存储部9143，该数据存储部9143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器9140的驱动程序存储部9144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。

通信模块9110即为经由天线9111发送和接收信号的发送机/接收机9110。通信模块(发送机/接收机)9110耦合到中央处理器9100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。

基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块9110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)9110还经由音频处理器9130耦合到扬声器9131和麦克风9132，以经由扬声器9131提供音频输出，并接收来自麦克风9132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器9130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器9130还耦合到中央处理器9100，从而使得可以通过麦克风9132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器9131来播放本机上存储的声音。

本发明的实施例还提供能够实现上述实施例中的执行主体可以为服务器的车内遗留活体检测方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的车内遗留活体检测方法的全部步骤。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(装置)、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发生一个机器，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发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发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发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。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种车内遗留活体的检测方法，其特征在于，包括：

在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，所述生存影响信息包括至少一个影响活体存活的环境指标对应的指标值；

判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值；

如果是，则检测车内是否存在活体。

2.根据权利要求1所述的车内遗留活体的检测方法，其特征在于，检测车内是否存在活体，包括：

获取车内图像；

将所述车内图像输入至预设的活体检测神经网络模型，所述活体检测神经网络模型输出活体检测结果；其中，所述活体检测神经网络模型是通过已标记活体检测结果的历史车内图像训练形成；或者，对所述车内图像进行特征识别，得到至少一个目标特征向量，并根据每个目标特征向量与活体特征向量相似度确认对应的目标是否为活体；和/或，

检测车内是否存在活体，包括：

向车内发射探测波；

接收车内物体反射的反射波；

根据所述探测波和所述反射波之间的频移量，确定车内是否存在活体。

3.根据权利要求1所述的车内遗留活体的检测方法，其特征在于，所述车内遗留活体检测方法还包括：

若检测出车内存在活体，打开车窗；

确定距离所述车辆设定范围内是否存在朝向所述车辆靠近且并非所述用户的移动目标，若存在，则确定存在入侵目标体；

在确定存在入侵目标体之后，执行以下步骤中的至少一个：指示车辆喇叭发出鸣笛警报、告知用户终端存在入侵目标体、关闭已打开的车窗以及关闭已打开的天窗。

4.根据权利要求3所述的车内遗留活体的检测方法，其特征在于，所述确定距离所述车辆设定范围内是否存在朝向所述车辆靠近且并非所述用户的移动目标，若存在，则确定存在入侵目标体，包括：

获取车外摄像头拍摄设定范围内的车外环境影像；

从所述车外环境影像中查找是否存在朝向所述车辆靠近的移动目标；

若存在，对移动目标的脸部信息与用户的人脸信息进行比对；

若匹配不一致，则确定存在入侵目标体。

5.根据权利要求3所述的车内遗留活体的检测方法，其特征在于，所述确定距离所述车辆设定范围内是否存在朝向所述车辆靠近且并非所述用户的移动目标，若存在，则确定存在入侵目标体，包括：

调用所述车外摄像头拍摄设定范围内的车外环境影像；

从所述车外环境影像中查找是否存在朝向所述车辆靠近的移动目标；

若存在，判断是否接收到射频芯片产生的射频信号，若是，读取所述射频芯片中的身份编码；

将所述身份编码与预设编码比对，若不一致，则确定存在入侵目标体。

6.根据权利要求3所述的车内遗留活体检测方法，其特征在于，所述确定距离所述车辆设定范围内是否存在朝向所述车辆靠近且并非所述用户的移动目标，若存在，则确定存在入侵目标体，包括：

调用所述车外摄像头拍摄设定范围内的车外环境影像；

从所述车外环境影像中查找是否存在朝向所述车辆靠近的移动目标；

若存在，且所述车辆开启钥匙未处于所述车辆的蓝牙通讯范围之内，则确定存在入侵目标体。

7.根据权利要求1所述的车内遗留活体的检测方法，其特征在于，在检测到活体之后，所述方法还包括：

确定车内存在活体；

向用户终端发送报警指令；

接收用户基于所述报警指令发送的查看车内环境、车辆远程启动、远程解锁、远程开窗、远程开天窗中的至少一种远程控制指令；

根据至少一种远程控制指令指示车辆中控系统执行相应的车辆控制操作，以使各环境指标的指标值低于对应阈值。

8.一种车内遗留活体的检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，在车辆闭锁后，获取车内的生存影响信息，所述生存影响信息包括至少一个影响活体存活的环境指标对应的指标值；

环境确定模块，判断所述生存影响信息中各环境指标对应的指标值是否高于对应的设定阈值；

检测模块，如果是，检测车内是否存在活体。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现权利要求1至7任一项所述的车内遗留活体检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的车内遗留活体的检测方法。

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