CN116039493B - 一种车灯控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明中提供一种车灯控制方法，其特征在于，包括：获取图像信息，所述图像信息包括车辆当前环境图像信息；对所述图像信息进行亮度识别，得到第一识别结果，所述第一识别结果包括所述图像信息中的亮度占比，将所述第一识别结果与预设阈值进行比较，得到第一控制参数；对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数；基于所述第一控制参数和/或第二控制参数，控制车辆的车灯开关状态。通过上述车灯控制方法可以提高控制精准度的同时，降低整车电子硬件成本。
Description
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，具体涉及一种车灯控制方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着社会经济的发展，汽车在人们的生活中扮演着重要的角色，汽车已经成为人们出行的首选工具之一，而由于部分道路没有安装路灯而导致夜间车辆行驶时驾驶员看不清周围环境情况、或者因为车辆进入隧道及天气状况不好等因素看不清路况，容易由于视线不清发生交通安全事故，而市面上大多数车辆都是靠驾驶员自行判断车灯的开启和关闭条件，再根据驾驶员自行判断的结果进行车灯的开关操作，不仅需要驾驶员有成熟的驾驶技术，还会让驾驶员分心，可能提高驾驶危险系数。
随着科技发展，汽车智能驾驶已经成为主流车型的标准配置，自动车灯控制系统等主动安全配置需求也越来越高，但现有技术是根据光线传感器获取周围环境光线变化的，这在光线较强的隧道等场景会导致控制精准度不够，比如对比文件CN111660860A公开了一种汽车前照灯控制系统，需要提供光照传感器，不仅需要额外增加设备、提高成本，光照传感器还可能在光照较强的环境下做出的判断不准确，且只适用于白天和夜间两种情况，更多需要打开前照灯的场景并不适用，通用性低。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种车灯控制方法、装置、电子设备及存储介质，以解决上述对车灯控制不准确、通用性低、成本高的技术问题。
本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车灯控制方法，包括：获取图像信息，所述图像信息包括车辆当前环境图像信息；对所述图像信息进行亮度识别，得到第一识别结果，所述第一识别结果包括所述图像信息中的亮度占比，将所述第一识别结果与预设阈值进行比较，得到第一控制参数；对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数；基于所述第一控制参数和/或第二控制参数，控制车辆的车灯开关状态。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车灯控制装置，包括：获取模块，配置为获取图像信息，所述图像信息包括车辆当前环境图像信息；第一识别模块，配置为对所述图像信息进行亮度识别，得到第一识别结果，所述第一识别结果包括所述图像信息中的亮度占比，将所述第一识别结果与预设阈值进行比较，得到第一控制参数；第二识别模块，配置为对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数；控制模块，配置为基于所述第一控制参数和/或第二控制参数，控制车辆的车灯开关状态。
在本发明的一个实施例中，基于前述方案，对所述图像信息进行亮度识别，得到第一识别结果，所述第一识别结果包括所述图像信息中的亮度占比，将所述第一识别结果与预设阈值进行比较，得到第一控制参数，包括：将所述图像信息进行亮度识别，得到图像亮度，根据所述图像亮度计算所述图像信息中的亮度占比；将所述亮度占比与第一预设阈值进行比较，若所述亮度占比大于或等于第一预设阈值，则判定为白天；若所述亮度占比小于第一预设阈值，则判定为夜间。
在本发明的一个实施例中，基于前述方案，对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数，包括：将所述图像信息进行建筑特征识别，得到隧道特征信息，所述特征识别包括所述建筑特征识别；将所述隧道特征信息与第一预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算所述图像信息的隧道亮度占比，若所述隧道亮度占比大于或等于第二预设阈值，则判定为驶出隧道；若所述隧道亮度占比小于第二预设阈值，则判定为驶入隧道。
在本发明的一个实施例中，基于前述方案，对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数，还包括：将所述图像信息进行天气特征识别，得到天气特征信息，所述特征识别包括所述天气特征识别；将所述天气特征信息与第二预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算所述图像信息的可见度，若所述可见度大于或等于第三预设阈值，则判定为可见度高；若所述可见度占比小于第三预设阈值，则判定为可见度低。
在本发明的一个实施例中，基于前述方案，还包括：当摄像头出现遮挡或故障时，采用智能网联系统获取车辆位置信息、车机隧道信号、车辆当前经纬度信息、当前时间信息和当前天气信息；根据所述车辆位置信息和所述车机隧道信号判定车辆为驶入隧道或驶出隧道；根据所述车辆位置信息、所述车辆当前经纬度信息和所述当前时间信息判定为夜间或白天；根据当前时间信息和当前天气信息判定为可见度低或可见度高。
在本发明的一个实施例中，基于前述方案，还包括：控制车灯开启的优先级为判定为夜间时车灯开启的优先级和判定为可见度低时车灯开启的优先级相同，都高于判定为驶入隧道时车灯开启的优先级；控制车灯关闭的优先级为判定为驶出隧道时车灯关闭的优先级和判定为可见度高时车灯关闭的优先级相同，都高于判定为白天时车灯关闭的优先级。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车灯控制系统，包括：摄像头、车灯处理器、车灯控制器、智能网联系统、车灯开关；所述摄像头与车灯处理器电性连接，获取图像信息，所述图像信息包括车辆当前环境图像信息；所述车灯处理器与所述车灯控制器电性连接，对所述图像信息进行亮度识别，得到第一识别结果，所述第一识别结果包括所述图像信息中的亮度占比，将所述第一识别结果与预设阈值进行比较，得到第一控制参数；或者对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数；所述车灯控制器与车灯开关电性连接，基于所述第一控制参数和/或第二控制参数，控制车辆的车灯开关状态；所述智能网联系统与车灯控制器电性连接，获取车辆位置信息、车机隧道信号、车辆当前经纬度信息、当前时间信息和当前天气信息；所述车灯开关与车灯控制器电性连接，执行车辆的车灯开关。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上述各实施例中任一项所述的车灯控制方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上述各实施例中任一项所述的车灯控制方法。
本发明的有益效果：本发明中提供一种车灯控制方法、装置、电子设备及存储介质，在本发明中，通过车灯控制装置控制车辆的车灯开关状态，取消了传统的光线传感器，提高控制精准度的同时降低整车电子硬件成本，保证光线不好或视野不好时的行驶安全，降低了交通安全事故发生率；本发明装置可以根据外部环境的亮度及特征，智能判断是否开启车灯，不仅节省能源，而且能避免分散驾驶员注意力。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，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。在附图中：
图1示出了可以应用本发明实施例的技术方案的示例性系统架构的示意图；
图2示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法的流程示意图；
图3示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的第一识别的流程示意图；
图4示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的图像信息为白天的灰度效果图；
图5示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的图像信息为夜间的灰度效果图；
图6示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的图像信息为白天的二值化效果图；
图7示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的图像信息为夜间的二值化效果图；
图8示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的建筑特征识别的流程示意图；
图9示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的图像信息为隧道的灰度效果图；
图10示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的图像信息为隧道的二值化效果图；
图11示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的天气特征识别的流程示意图；
图12示出了根据本发明一个实施例的车灯控制装置的框图；
图13示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
实施方式
以下将参照附图和优选实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图示中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。
在本发明中提及的“多个”是指两个或者两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
首先需要说明的是，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255，当灰度为255的时候，表示最亮（纯白）；当灰度为0的时候，表示最暗（纯黑）。灰度化的好处是：相较于彩色图像灰度图像占内存更小，运行速度更快；灰度图像后可以在视觉上增加对比，突出目标区域。
图像的二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0（黑色）或者255（白色），也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果。在灰度化的图像中灰度值的范围为0~255，在二值化后的图像中的灰度值范围是0或者255。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括深度上的不连续、表面方向不连续、物质属性变化和场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。
霍夫圆检测是一种图像处理技术，可以用来检测图像中的圆形特征。霍夫圆检测的基本原理是，首先将图像转换成灰度图像，然后通过计算每个像素与周围像素的差异来计算一个像素梯度。该梯度值可以用来表示图像中特征的强度。接下来，根据像素梯度的大小，用霍夫变换来检测图像中的圆形特征。
请参阅图1，图1示出了可以应用本发明实施例的技术方案的示例性系统架构的示意图。如图1所示，系统架构可以包括计算机设备101和车灯控制装置102。其中，计算机设备可以是通用计算机、车载电脑、电子控制单元等中的至少一种。相关技术人员可以使用计算机设备101实现对获取的图像信息进行识别和处理，得到第一控制参数和/或第二控制参数。车灯控制装置102用于获取图像信息，并提供给计算机设备101进行处理，实现控制车辆的车灯开关状态。
示意性的，在计算机设备101接收到车灯控制装置102获取包括车辆当前环境图像信息的图像信息之后，对图像信息进行亮度识别，得到包括图像信息亮度占比的第一识别结果，并将第一识别结果与预设阈值进行比较，得到第一控制参数；对图像信息进行特征识别，得到包括图像信息外部环境特征的第二识别结果，并将第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数；基于第一控制参数和/或第二控制参数，控制车辆的车灯开关状态。可见，本发明实施例的技术方案能够通过图像信息识别处理，得到控制参数，实现车辆的车灯开关状态自动控制，提高控制精准度的同时，降低整车电子硬件成本。
请参阅图2，图2示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法的流程示意图。如图2所示，在一示例性的实施例中车灯控制方法至少包括步骤S210至步骤S240，详细介绍如下：
步骤S210，获取图像信息，图像信息包括车辆当前环境图像信息。
在本发明的一个实施例中，利用摄像头获取图像信息，包括车辆当前环境图像信息，包括周围的环境光线及环境变化。取消了传统的光线传感器，提高控制精准度的同时，降低整车电子硬件成本。
步骤S220，对图像信息进行亮度识别，得到第一识别结果，第一识别结果包括图像信息中的亮度占比，将第一识别结果与预设阈值进行比较，得到第一控制参数。
在本发明的一个实施例中，对获取的环境图像进行亮度识别得到图像亮度，根据图像亮度计算图像信息中的亮度占比，将计算的亮度占比与第一预设阈值进行比较，若亮度占比大于或等于第一预设阈值，则判定为白天；若亮度占比小于第一预设阈值，则判定为夜间。
步骤S230，对图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，第二识别结果包括图像信息中的外部环境特征，将第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数。
在本发明的一个实施例中，将图像信息进行建筑特征识别，得到隧道特征信息，特征识别包括建筑特征识别；将隧道特征信息与第一预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算图像信息的隧道亮度占比，若隧道亮度占比大于或等于第二预设阈值，则判定为驶出隧道；若隧道亮度占比小于第二预设阈值，则判定为驶入隧道。
在本发明的一个实施例中，将图像信息进行天气特征识别，得到天气特征信息，特征识别包括天气特征识别；将天气特征信息与第二预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算图像信息的可见度，若可见度大于或等于第三预设阈值，则判定为可见度高；若可见度占比小于第三预设阈值，则判定为可见度低。
步骤S240，基于第一控制参数和/或第二控制参数，控制车辆的车灯开关状态。
在本发明的一个实施例中，当车灯开关挡位置于自动挡时，根据上述判定结果控制车辆的车灯开关状态。其中，控制车灯开启的优先级为判定为夜间时车灯开启的优先级和判定为可见度低时车灯开启的优先级相同，都高于判定为驶入隧道时车灯开启的优先级；控制车灯关闭的优先级为判定为驶出隧道时车灯关闭的优先级和判定为可见度高时车灯关闭的优先级相同，都高于判定为白天时车灯关闭的优先级。
在本发明的一个实施例中，也可以手动控制车辆的车灯开关状态。手动控制的优先级是最高的。即只要出现手动操作，就会立即执行手动操作的指令。
请参阅图3，图3示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的第一识别的流程示意图。如图3所示，在一示例性的实施例中车灯控制方法中的第一识别至少包括步骤S310至步骤S320，详细介绍如下：
步骤S310，将图像信息进行亮度识别，得到图像亮度，根据图像亮度计算图像信息中的亮度占比。
在本发明的一个实施例中，将图像信息进行灰度处理，得到如图4和图5所示的灰度效果图，再将灰度效果图进行二值化处理，即将亮度高于阈值的置255，亮度低于阈值的置0，得到如图6和图7所示的二值化效果图，进而得到图像亮度，根据图像亮度计算图像信息中的亮度占比。灰度处理和二值化处理可以提高运算效率。
步骤S320，将亮度占比与第一预设阈值进行比较，若亮度占比大于或等于第一预设阈值，则判定为白天；若亮度占比小于第一预设阈值，则判定为夜间。
在本发明的一个实施例中，将亮度占比即白色区域占比与第一预设阈值进行比较，若白色区域占比大于或等于第一预设阈值，则判定为白天，如图6所示的车灯控制方法中的图像信息为白天的二值化效果图；若白色区域占比小于第一预设阈值，则判定为夜间，如图7所示的车灯控制方法中的图像信息为夜间的二值化效果图。其中，第一预设阈值是可以调节的。
请参阅图8，图8示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的建筑特征识别的流程示意图。如图8所示，在一示例性的实施例中车灯控制方法中的建筑特征识别至少包括步骤S810至步骤S820，详细介绍如下：
步骤S810，将图像信息进行建筑特征识别，得到隧道特征信息，特征识别包括建筑特征识别。
在本发明的一个实施例中，将图像信息进行灰度处理，得到如图9所示的车灯控制方法中的图像信息为隧道的灰度效果图，再将灰度效果图进行二值化处理，即将亮度高于阈值的置255，亮度低于阈值的置0，得到如图10所示的车灯控制方法中的图像信息为隧道的二值化效果图，灰度处理和二值化处理可以提高运算效率。
步骤S820，将隧道特征信息与第一预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算图像信息的隧道亮度占比，若隧道亮度占比大于或等于第二预设阈值，则判定为驶出隧道；若隧道亮度占比小于第二预设阈值，则判定为驶入隧道。
在本发明的一个实施例中，将二值化效果图经过边缘检测和霍夫圆检测，得到隧道特征信息，将隧道特征信息与第一预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算隧道亮度占比即圆内白色区域占比，作为隧道的可信度，若隧道亮度占比大于或等于第二预设阈值，则判定为驶出隧道；若隧道亮度占比小于第二预设阈值，则判定为驶入隧道。避免传统的光线传感器因为隧道光线较强而不打开车灯的情况，适用性更广。
请参阅图11，图11示出了根据本发明一个实施例的车灯控制方法中的天气特征识别的流程示意图。如图11所示，在一示例性的实施例中车灯控制方法中的天气特征识别至少包括步骤S1110至步骤S1120，详细介绍如下：
步骤S1110，将图像信息进行天气特征识别，得到天气特征信息，特征识别包括天气特征识别。
在本发明的一个实施例中，将图像信息进行天气特征识别，包括但不限于雾、雨、雪、沙尘等低能见度的情况，得到天气特征信息。例如，可以通过模糊检测的方式得到天气特征信息。适用场景更多，通用性更强。
步骤S1120，将天气特征信息与第二预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算图像信息的可见度，若可见度大于或等于第三预设阈值，则判定为可见度高；若可见度占比小于第三预设阈值，则判定为可见度低。
在本发明的一个实施例中，若判定为雾霾天，则控制自动打开大灯、雾灯及示廓灯。
在本发明的一个实施例中，当摄像头出现遮挡或故障时，采用智能网联系统获取车辆位置信息、车机隧道信号、车辆当前经纬度信息、当前时间信息和当前天气信息；根据车辆位置信息和车机隧道信号判定车辆为驶入隧道或驶出隧道；根据车辆位置信息、车辆当前经纬度信息和当前时间信息判定为夜间或白天，并根据车辆当前经纬度信息季节矫正夜间时间区域；根据当前时间信息和当前天气信息判定为可见度低或可见度高。防止因当摄像头出现遮挡或故障时，智能控制车辆车灯开关状态不准确，提高了控制精准度和适用场景。
在本发明的一个实施例中，控制车灯开启的优先级为判定为夜间时车灯开启的优先级和判定为可见度低时车灯开启的优先级相同，都高于判定为驶入隧道时车灯开启的优先级；控制车灯关闭的优先级为判定为驶出隧道时车灯关闭的优先级和判定为可见度高时车灯关闭的优先级相同，都高于判定为白天时车灯关闭的优先级。
请参阅图12，图12示出了根据本发明一个实施例的车灯控制装置的框图。该装置可以应用于图1所示的实施环境，并具体配置在计算机设备102中。该装置也可以适用于其它的示例性实施环境，并具体配置在其它设备中，本实施例不对该装置所适用的实施环境进行限制。
如图12所示，该示例性的车灯控制装置1200的框图包括：获取模块1210、第一识别模块1220、第二识别模块1230、控制模块1240。其中，获取模块，用于获取图像信息，图像信息包括车辆当前环境图像信息；第一识别模块，用于对图像信息进行亮度识别，得到第一识别结果，第一识别结果包括图像信息中的亮度占比，将第一识别结果与预设阈值进行比较，得到第一控制参数；第二识别模块，用于对图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，第二识别结果包括图像信息中的外部环境特征，将第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数；控制模块，用于基于第一控制参数和/或第二控制参数，控制车辆的车灯开关状态。
需要说明的是，上述实施例所提供的车灯控制装置与上述实施例所提供的车灯控制方法属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。上述实施例所提供的车灯控制装置在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能，本处也不对此进行限制。
本发明的实施例还提供了一种车灯控制系统，包括：摄像头、车灯处理器、车灯控制器、智能网联系统、车灯开关；摄像头与车灯处理器电性连接，获取图像信息，图像信息包括车辆当前环境图像信息；车灯处理器与车灯控制器电性连接，对图像信息进行亮度识别，得到第一识别结果，第一识别结果包括图像信息中的亮度占比，将第一识别结果与预设阈值进行比较，得到第一控制参数；或者对图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，第二识别结果包括图像信息中的外部环境特征，将第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数；车灯控制器与车灯开关电性连接，基于第一控制参数和/或第二控制参数，控制车辆的车灯开关状态；智能网联系统与车灯控制器电性连接，获取车辆位置信息、车机隧道信号、车辆当前经纬度信息、当前时间信息和当前天气信息；车灯开关与车灯控制器电性连接，执行车辆的车灯开关。需要说明的是，本实施例提供的车灯控制系统仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得电子设备实现上述各个实施例中提供的车灯控制方法。
图13示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是，图13示出的电子设备的计算机系统1300仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图13所示，计算机系统1300包括中央处理单元（Central Processing Unit，CPU）1301，其可以根据存储在只读存储器（Read-Only Memory，ROM）1302中的程序或者从储存部分1308加载到随机访问存储器（Random Access Memory，RAM）1303中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述各个实施例提供的方法。在RAM 1303中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 1301、ROM 1302以及RAM 1303通过总线1304彼此相连。输入/输出（Input /Output，I/O）接口1305也连接至总线1304。
以下部件连接至I/O接口1305：包括键盘、鼠标等的输入部分1306；包括诸如阴极射线管（Cathode Ray Tube，CRT）、液晶显示器（Liquid Crystal Display，LCD）等以及扬声器等的输出部分1307；包括硬盘等的储存部分1308；以及包括诸如LAN（Local AreaNetwork，局域网）卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1309。通信部分1309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1310也根据需要连接至I/O接口1305。可拆卸介质1311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分1308。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1311被安装。在该计算机程序被中央处理单元（CPU）1301执行时，执行本发明的系统中限定的各种功能。
需要说明的是，本发明实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM）、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本发明的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上述各个实施例中提供的车灯控制方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
本申请的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的车灯控制方法。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (6)
1.一种车灯控制方法，其特征在于，包括：
获取图像信息，所述图像信息包括车辆当前环境图像信息；
对所述图像信息通过灰度处理和二值化处理进行亮度识别，得到图像亮度，根据所述图像亮度计算所述图像信息中的亮度占比，将所述亮度占比与第一预设阈值进行比较，得到第一控制参数，若所述亮度占比大于或等于第一预设阈值，则判定为白天；若所述亮度占比小于第一预设阈值，则判定为夜间；
对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数；
其中，对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数包括，将所述图像信息进行建筑特征识别，得到隧道特征信息，所述特征识别包括所述建筑特征识别，所述建筑特征识别包括边缘检测和霍夫圆检测；将所述隧道特征信息与第一预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算所述图像信息的隧道亮度占比，若所述隧道亮度占比大于或等于第二预设阈值，则判定为驶出隧道；若所述隧道亮度占比小于第二预设阈值，则判定为驶入隧道，所述隧道亮度占比为所述建筑特征识别得到的圆的圆内白色区域占比；
其中，对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数还包括，将所述图像信息进行天气特征识别，得到天气特征信息，所述特征识别包括所述天气特征识别；将所述天气特征信息与第二预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算所述图像信息的可见度，若所述可见度大于或等于第三预设阈值，则判定为可见度高；若所述可见度占比小于第三预设阈值，则判定为可见度低；
基于所述第一控制参数和/或第二控制参数，控制车辆的车灯开关状态；
其中，控制车灯开启的优先级为判定为夜间时车灯开启的优先级和判定为可见度低时车灯开启的优先级相同，都高于判定为驶入隧道时车灯开启的优先级；控制车灯关闭的优先级为判定为驶出隧道时车灯关闭的优先级和判定为可见度高时车灯关闭的优先级相同，都高于判定为白天时车灯关闭的优先级。
2.根据权利要求1所述的车灯控制方法，其特征在于，还包括：
当摄像头出现遮挡或故障时，采用智能网联系统获取车辆位置信息、车机隧道信号、车辆当前经纬度信息、当前时间信息和当前天气信息；
根据所述车辆位置信息和所述车机隧道信号判定车辆为驶入隧道或驶出隧道；
根据所述车辆位置信息、所述车辆当前经纬度信息和所述当前时间信息判定为夜间或白天；
根据当前时间信息和当前天气信息判定为可见度低或可见度高。
3.一种车灯控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取图像信息，所述图像信息包括车辆当前环境图像信息；
第一识别模块，用于对所述图像信息通过灰度处理和二值化处理进行亮度识别，得到图像亮度，根据所述图像亮度计算所述图像信息中的亮度占比，将所述亮度占比与第一预设阈值进行比较，得到第一控制参数，若所述亮度占比大于或等于第一预设阈值，则判定为白天；若所述亮度占比小于第一预设阈值，则判定为夜间；
第二识别模块，用于对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数；
其中，对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数包括，将所述图像信息进行建筑特征识别，得到隧道特征信息，所述特征识别包括所述建筑特征识别，所述建筑特征识别包括边缘检测和霍夫圆检测；将所述隧道特征信息与第一预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算所述图像信息的隧道亮度占比，若所述隧道亮度占比大于或等于第二预设阈值，则判定为驶出隧道；若所述隧道亮度占比小于第二预设阈值，则判定为驶入隧道，所述隧道亮度占比为所述建筑特征识别得到的圆的圆内白色区域占比；
其中，对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数还包括，将所述图像信息进行天气特征识别，得到天气特征信息，所述特征识别包括所述天气特征识别；将所述天气特征信息与第二预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算所述图像信息的可见度，若所述可见度大于或等于第三预设阈值，则判定为可见度高；若所述可见度占比小于第三预设阈值，则判定为可见度低；
控制模块，用于基于所述第一控制参数和/或第二控制参数，控制车辆的车灯开关状态；
其中，控制车灯开启的优先级为判定为夜间时车灯开启的优先级和判定为可见度低时车灯开启的优先级相同，都高于判定为驶入隧道时车灯开启的优先级；控制车灯关闭的优先级为判定为驶出隧道时车灯关闭的优先级和判定为可见度高时车灯关闭的优先级相同，都高于判定为白天时车灯关闭的优先级。
4.一种车灯控制系统，其特征在于，包括：摄像头、车灯处理器、车灯控制器、智能网联系统、车灯开关；
所述摄像头与车灯处理器电性连接，获取图像信息，所述图像信息包括车辆当前环境图像信息；
所述车灯处理器与所述车灯控制器电性连接，对所述图像信息通过灰度处理和二值化处理进行亮度识别，得到图像亮度，根据所述图像亮度计算所述图像信息中的亮度占比，将所述亮度占比与第一预设阈值进行比较，得到第一控制参数，若所述亮度占比大于或等于第一预设阈值，则判定为白天；若所述亮度占比小于第一预设阈值，则判定为夜间；或者对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数包括，将所述图像信息进行建筑特征识别，得到隧道特征信息，所述特征识别包括所述建筑特征识别，所述建筑特征识别包括边缘检测和霍夫圆检测；将所述隧道特征信息与第一预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算所述图像信息的隧道亮度占比，若所述隧道亮度占比大于或等于第二预设阈值，则判定为驶出隧道；若所述隧道亮度占比小于第二预设阈值，则判定为驶入隧道，所述隧道亮度占比为所述建筑特征识别得到的圆的圆内白色区域占比；对所述图像信息进行特征识别，得到第二识别结果，所述第二识别结果包括所述图像信息中的外部环境特征，将所述第二识别结果与预设的环境特征进行匹配，得到第二控制参数还包括，将所述图像信息进行天气特征识别，得到天气特征信息，所述特征识别包括所述天气特征识别；将所述天气特征信息与第二预设环境特征进行匹配，若匹配成功，则计算所述图像信息的可见度，若所述可见度大于或等于第三预设阈值，则判定为可见度高；若所述可见度占比小于第三预设阈值，则判定为可见度低；
所述车灯控制器与车灯开关电性连接，基于所述第一控制参数和/或第二控制参数，控制车辆的车灯开关状态；其中，控制车灯开启的优先级为判定为夜间时车灯开启的优先级和判定为可见度低时车灯开启的优先级相同，都高于判定为驶入隧道时车灯开启的优先级；控制车灯关闭的优先级为判定为驶出隧道时车灯关闭的优先级和判定为可见度高时车灯关闭的优先级相同，都高于判定为白天时车灯关闭的优先级；
所述智能网联系统与车灯控制器电性连接，获取车辆位置信息、车机隧道信号、车辆当前经纬度信息、当前时间信息和当前天气信息；
所述车灯开关与车灯控制器电性连接，执行车辆的车灯开关。
5.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如权利要求1或2任一项所述的车灯控制方法。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1或2任一项所述的车灯控制方法。
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