CN116456551B - 一种汽车氛围灯智能控制系统 - Google Patents

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CN116456551B CN202310712915.4A CN202310712915A CN116456551B CN 116456551 B CN116456551 B CN 116456551B CN 202310712915 A CN202310712915 A CN 202310712915A CN 116456551 B CN116456551 B CN 116456551B
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Abstract

本发明涉及汽车氛围灯智能控制技术领域，具体公开一种汽车氛围灯智能控制系统，该系统包括：目标汽车历史使用参数获取模块、使用人员偏好色度分析模块、使用人员目标色度分析模块、目标汽车初始氛围灯色度设置模块、目标汽车行驶过程检测模块、目标汽车行驶过程色度自调控分析模块、目标汽车行驶过程亮度自调控分析模块、调控终端和云数据库，本发明保障了汽车初始氛围灯设置的观赏性和舒适性，从而提高了驾驶人员和乘载人员在汽车行驶过程中的体验感，本发明保障了驾驶人员在驾驶汽车时的安全，避免出现驾驶人员疲劳的现象，降低了驾驶人员和乘载人员的身体损害和精神损害，从而降低了汽车驾驶的风险性。

Description

一种汽车氛围灯智能控制系统
技术领域
本发明涉及汽车氛围灯智能控制技术领域，具体而言，涉及一种汽车氛围灯智能控制系统。
背景技术
随着汽车出行的日益普及，车主对于汽车驾乘体验的要求也逐渐提高，而在车内氛围照明方面，安装氛围灯已成为一种普遍的选择。为了满足用户更高的需求，汽车氛围灯不再只是简单地为车内打造炫酷的照明效果，而是融合了智能化控制技术，实现个性化、可编程、自动化的调节和控制，汽车氛围灯智能控制技术在提升汽车驾驶体验、打造舒适、时尚的车内空间方面起到重要作用，因此，对汽车氛围灯进行智能控制是极其有必要的。
现有技术中对汽车氛围灯进行智能控制在一定程度上可以满足当前要求，但是还存在一定的缺陷，其具体体现在以下几个层面：（1）现有技术中在设置初始氛围灯色度时大多依据目标汽车上一次熄火时的氛围灯进行设置，汽车在使用过程中的驾驶人员和乘载人员大多是固定的，汽车的驾驶人员和乘载人员在历史使用汽车的过程中会调控氛围灯，因此，可以依据汽车的驾驶人员和乘载人员的偏好氛围灯色度对汽车的初始氛围灯进行初始设置，现有技术对这一层面的忽视导致汽车初始氛围灯设置的观赏性、实时性和舒适度不高，进而降低了驾驶人员和乘载人员在汽车行驶过程中的体验感，从而影响汽车相关公司的使用评价，不利于汽车相关公司的长期可持续发展。
（2）现有技术对驾驶人员的疲劳氛围灯色度的关注度不高，现有技术对这一层面的忽视导致容易出现驾驶人员自调节的氛围灯色度不利于驾驶人员行驶汽车的现象，进而难以保障驾驶人员在驾驶汽车时的安全，易出现驾驶人员疲劳的现象，从而给驾驶人员和乘载人员带来身体损害和精神损害，提高了汽车驾驶的风险性。
发明内容
为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种汽车氛围灯智能控制系统，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种汽车氛围灯智能控制系统，包括：目标汽车历史使用参数获取模块，用于从目标汽车的运行平台获取目标汽车对应的历史使用参数。
使用人员偏好色度分析模块，用于依据目标汽车对应的历史使用参数分析目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的各偏好氛围灯色度。
使用人员目标色度分析模块，用于分析目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的目标氛围灯初始色度。
目标汽车初始氛围灯色度设置模块，用于对目标汽车对应的当前驾驶人员和当前各乘载人员进行人脸图像采集，进而分析目标汽车对应的当前氛围灯调控数据，其中当前氛围灯调控数据包括当前驾驶人员对应的预计氛围灯调控色度和当前各乘载人员对应的预计氛围灯调控色度，并据此进行初始氛围灯设置。
目标汽车行驶过程检测模块，用于对目标汽车行驶过程中的内外部环境进行检测，进而得到目标汽车在各布设时间点的外部光照强度和内部光照强度，并实时获取目标汽车对应的车内交谈语音。
目标汽车行驶过程色度自调控分析模块，用于判断目标汽车在当前时间段是否需要进行氛围灯色度调控，若需要，则分析目标汽车在当前时间段对应的需求色度。
目标汽车行驶过程亮度自调控分析模块，用于判断目标汽车在各布设时间点是否需要进行氛围灯亮度调控，若需要，则将布设时间点标记为亮度调控时间点，并据此分析目标汽车在各亮度调控时间点对应的需求亮度。
调控终端，用于对目标汽车进行色度调控和亮度调控。
云数据库，用于存储优秀评价关键字集合和批评评价关键字集合，存储各疲劳氛围灯色度，并存储各类关键字集合及其对应的调控色度。
进一步地，所述历史使用参数包括各次行驶对应的驾驶人员所属的氛围灯调控参数、各乘载人员所属的氛围灯调控参数和熄火时间点，其中氛围灯调控参数包括各次氛围灯调控对应的调控色度和调控时间点。
进一步地，所述当前氛围灯调控数据包括当前驾驶人员对应的预计氛围灯调控色度和当前各乘载人员对应的预计氛围灯调控色度。
进一步地，所述目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的各偏好氛围灯色度，其具体分析方法为：依据目标汽车对应的历史使用参数分析目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的各待解析调控色度。
统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度的总调控次数，其中/>表示为各驾驶人员的编号，/>，/>表示为各次行驶的编号，/>，/>表示为各待解析调控色度的编号，/>，并统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的氛围灯总调控次数/>，从而据此构建目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度对应的调控频率/>。
分析目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的偏好指数，其中/>为行驶的总次数，/>、/>分别为预设的待解析调控色度所属的调控频率、调控时长对应的权重影响因子，/>表示为目标汽车所属第/>个驾驶人员对应第/>个待解析调控色度的调控时长评估指数。
依据目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的偏好指数分析目标汽车所属各驾驶人员对应的各偏好氛围灯色度。
同理，分析目标汽车所属各乘载人员对应的各偏好氛围灯色度。
进一步地，所述目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的调控时长评估指数，其具体分析方法为：从目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的氛围灯调控参数中提取各次氛围灯调控对应的调控色度和调控时间点/>，其中/>表示为各次氛围灯调控的编号，/>，进而据此分析目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各次氛围灯调控所属调控色度的调控时长/>。
依据目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各次氛围灯调控所属调控色度的调控时长统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度的总调控时长，进而统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的氛围灯总调控时长/>。
基于目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度的总调控时长，筛选目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的最大总调控时长和最小总调控时长/>。
分析目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的调控时长评估指数，其中/>为预定义的最大总调控时长与最小总调控时长对应的允许误差，/>、/>分别为预定义的调控时长占比、最大总调控时长与最小总调控时长差值对应的占比因子。
进一步地，所述目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的目标氛围灯初始色度，其具体分析方法为：从目标汽车内部运行后台获取目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的各偏好氛围灯色度的交谈语音，据此构建目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各偏好氛围灯色度的交谈关键字集合，其中/>表示为各偏好氛围灯色度的编号，。
从云数据库中提取优秀评价关键字集合和批评评价关键字集合/>。
分析目标汽车所属各驾驶人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数，其中/>、/>分别为预定义的优秀评价、批评评价对应的权值因子。
同理，分析目标汽车所属各乘载人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数。
将目标汽车所属各驾驶人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数按照从大到小的顺序进行排序，进而将排在首位的偏好氛围灯色度与云数据库中存储的各疲劳氛围灯色度进行对比，若均对比不成功，则将该偏好氛围灯色度标记为目标氛围灯初始色度，反之，则将排在首位下一位的偏好氛围灯色度按照上述方式进行处理，进而得到目标汽车所属各驾驶人员的目标氛围灯初始色度。
依据目标汽车所属各乘载人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数筛选最大推荐指数对应的偏好氛围灯色度，并将其作为目标汽车所属各乘载人员的目标氛围灯初始色度。
进一步地，所述目标汽车在当前时间段对应的需求色度，其具体分析方法为：依据实时获取的目标汽车对应的车内交谈语音提取当前时间段对应的车内交谈语音，并结合云数据库中存储的各类关键字集合分析当前时间段对应的车内交谈语音关键字与各类关键字集合的相似系数。
将当前时间段对应的车内交谈语音关键字与各类关键字集合的相似系数与预设的相似系数阈值进行对比，若当前时间段对应的车内交谈语音关键字与某类关键字集合的相似系数大于或等于相似系数阈值，则进行以下分析：
依据当前时间段对应的车内交谈语音关键字与各类关键字集合的相似系数筛选最大相似系数对应的某类关键字集合，并将该类关键字集合作为当前时间段对应的目标类关键字集合，进而依据云数据库中存储的各类关键字集合对应的调控色度筛选目标类关键字集合对应的调控色度，并将当前时间段对应的目标类关键字集合所属的调控色度作为当前时间段对应的需求色度。
反之，则判定当前时间段不需要进行氛围灯色度调控。
进一步地，所述目标汽车所属各亮度调控时间点对应的需求亮度，其具体分析方法为：将目标汽车在各布设时间点的外部光照强度减去内部光照强度，进而得到目标汽车在各布设时间点的光照强度差值。
依据目标汽车在各布设时间点的光照强度差值判断目标汽车在各布设时间点是否需要进行氛围灯亮度调控，并分析目标汽车所属的各亮度调控时间点。
将目标汽车所属各亮度调控时间点对应的光照强度差值导入到预设的光照强度差值与调控亮度值的关系图中，进而得到目标汽车所属各亮度调控时间点对应的亮度调控值，将其作为需求亮度，进而得到目标汽车所属各亮度调控时间点对应的需求亮度。
相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：（1）本发明在目标汽车历史使用参数获取模块中获取目标汽车对应的历史使用参数，进而为后续使用人员偏好色度的分析奠定了基础。
（2）本发明在使用人员偏好色度分析模块中依据目标汽车对应的历史使用参数分析驾驶人员和乘载人员的偏好氛围灯色度，弥补了现有技术对这一层面的忽视的缺陷，进而保障了汽车初始氛围灯设置的观赏性和舒适性，从而提高了驾驶人员和乘载人员在汽车行驶过程中的体验感，有利于提高汽车相关公司的使用评价，保障汽车相关公司的长期可持续发展。
（3）本发明在使用人员目标色度分析模块中对驾驶人员的偏好氛围灯色度进行疲劳氛围灯色度的剔除，进而避免出现驾驶人员的氛围灯色度不利于驾驶人员行驶汽车的现象，保障驾驶人员在驾驶汽车时的安全，避免出现驾驶人员疲劳的现象，降低了驾驶人员和乘载人员的身体损害和精神损害，从而降低了汽车驾驶的风险性。
（4）本发明在目标汽车初始氛围灯色度设置模块中对汽车的初始氛围灯色度进行设置，进而保障驾驶人员和乘载人员氛围灯色度设置的合理性。
（5）本发明在目标汽车行驶过程检测模块中对目标汽车行驶过程中的内外部环境进行检测，进而为后续目标汽车行驶过程色度、亮度自调控提供了数据支持。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的模块连接示意图。
图2为本发明的流程示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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，都属于本发明保护的范围。
参照图1和图2所示，本发明提供一种汽车氛围灯智能控制系统，包括：目标汽车历史使用参数获取模块、使用人员偏好色度分析模块、使用人员目标色度分析模块、目标汽车初始氛围灯色度设置模块、目标汽车行驶过程检测模块、目标汽车行驶过程色度自调控分析模块、目标汽车行驶过程亮度自调控分析模块、调控终端和云数据库。
所述目标汽车历史使用参数获取模块与使用人员偏好色度分析模块连接，使用人员偏好色度分析模块与使用人员目标色度分析模块连接，使用人员目标色度分析模块与目标汽车初始氛围灯色度设置模块连接，目标汽车初始氛围灯色度设置模块与目标汽车行驶过程检测模块连接，目标汽车行驶过程检测模块分别与目标汽车行驶过程色度自调控分析模块和目标汽车行驶过程亮度自调控分析模块连接，目标汽车行驶过程色度自调控分析模块和目标汽车行驶过程亮度自调控分析模块均与调控终端连接，云数据库分别与使用人员目标色度分析模块和目标汽车行驶过程色度自调控分析模块连接。
所述目标汽车历史使用参数获取模块，用于从目标汽车的运行平台获取目标汽车对应的历史使用参数。
在本发明的具体实施例中，所述历史使用参数包括各次行驶对应的驾驶人员所属的氛围灯调控参数、各乘载人员所属的氛围灯调控参数和熄火时间点，其中氛围灯调控参数包括各次氛围灯调控对应的调控色度和调控时间点。
本发明在目标汽车历史使用参数获取模块中获取目标汽车对应的历史使用参数，进而为后续使用人员偏好色度的分析奠定了基础。
所述使用人员偏好色度分析模块，用于依据目标汽车对应的历史使用参数分析目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的各偏好氛围灯色度。
在本发明的具体实施例中，所述目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的各偏好氛围灯色度，其具体分析方法为：依据目标汽车对应的历史使用参数分析目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的各待解析调控色度。
需要说明的是，所述目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的各待解析调控色度，其具体分析方法为：从目标汽车对应的历史使用参数中提取各次行驶对应的驾驶人员和各乘载人员，并将其进行汇总，进而得到目标汽车对应的各驾驶人员和各乘载人员，从而获取目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员在各次行驶对应的氛围灯调控参数。
依据目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各次氛围灯调控所属的调控色度，进而将相同的调控色度进行归类，并将归类后的各相同调控色度标记为各待解析调控色度，从而得到目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度。
统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度的总调控次数，其中/>表示为各驾驶人员的编号，/>，/>表示为各次行驶的编号，/>，/>表示为各待解析调控色度的编号，/>，并统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的氛围灯总调控次数/>，从而据此构建目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度对应的调控频率/>。
分析目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的偏好指数，其中/>为行驶的总次数，/>、/>分别为预设的待解析调控色度所属的调控频率、调控时长对应的权重影响因子，/>表示为目标汽车所属第/>个驾驶人员对应第/>个待解析调控色度的调控时长评估指数。
依据目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的偏好指数分析目标汽车所属各驾驶人员对应的各偏好氛围灯色度。
需要说明的是，将目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的偏好指数与预设的偏好指数阈值进行对比，若目标汽车所属某驾驶人员对应某待解析调控色度的偏好指数大于或等于偏好指数阈值，则将该待解析调控色度标记为偏好氛围灯色度，进而得到目标汽车所属各驾驶人员对应的各偏好氛围灯色度。
同理，分析目标汽车所属各乘载人员对应的各偏好氛围灯色度。
在本发明的具体实施例中，所述目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的调控时长评估指数，其具体分析方法为：从目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的氛围灯调控参数中提取各次氛围灯调控对应的调控色度和调控时间点/>，其中/>表示为各次氛围灯调控的编号，/>，进而据此分析目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各次氛围灯调控所属调控色度的调控时长/>。
需要说明的是，所述目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各次氛围灯调控所属调控色度的调控时长，其具体计算公式为：，其中/>为目标汽车所属第/>个驾驶人员在第/>次行驶对应第/>次氛围灯调控所属调控色度的调控时间点，/>为目标汽车所属第/>个驾驶人员在第/>个次行驶对应的熄火时间点。
依据目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各次氛围灯调控所属调控色度的调控时长统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度的总调控时长，进而统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的氛围灯总调控时长/>。
基于目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度的总调控时长，筛选目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的最大总调控时长和最小总调控时长/>。
分析目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的调控时长评估指数，其中/>为预定义的最大总调控时长与最小总调控时长对应的允许误差，/>、/>分别为预定义的调控时长占比、最大总调控时长与最小总调控时长差值对应的占比因子。
本发明在使用人员偏好色度分析模块中依据目标汽车对应的历史使用参数分析驾驶人员和乘载人员的偏好氛围灯色度，弥补了现有技术对这一层面的忽视的缺陷，进而保障了汽车初始氛围灯设置的观赏性和舒适性，从而提高了驾驶人员和乘载人员在汽车行驶过程中的体验感，有利于提高汽车相关公司的使用评价，保障汽车相关公司的长期可持续发展。
所述使用人员目标色度分析模块，用于分析目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的目标氛围灯初始色度。
在本发明的具体实施例中，所述目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的目标氛围灯初始色度，其具体分析方法为：从目标汽车内部运行后台获取目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的各偏好氛围灯色度的交谈语音，据此构建目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各偏好氛围灯色度的交谈关键字集合，其中/>表示为各偏好氛围灯色度的编号，/>。
需要说明的是，目标汽车所属各驾驶人员对应各偏好氛围灯色度的交谈语音为目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各偏好氛围灯色度到下一次氛围灯调控之间的语音。
还需要说明的是，构建目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各偏好氛围灯色度的交谈关键字集合，其具体方法为：将目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的各偏好氛围灯色度的交谈语音转化为语音文本，进而从中提取若干关键字，从而构建目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各偏好氛围灯色度的交谈关键字集合。
从云数据库中提取优秀评价关键字集合和批评评价关键字集合/>。
分析目标汽车所属各驾驶人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数，其中/>、/>分别为预定义的优秀评价、批评评价对应的权值因子。
同理，分析目标汽车所属各乘载人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数。
将目标汽车所属各驾驶人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数按照从大到小的顺序进行排序，进而将排在首位的偏好氛围灯色度与云数据库中存储的各疲劳氛围灯色度进行对比，若均对比不成功，则将该偏好氛围灯色度标记为目标氛围灯初始色度，反之，则将排在首位下一位的偏好氛围灯色度按照上述方式进行处理，进而得到目标汽车所属各驾驶人员的目标氛围灯初始色度。
依据目标汽车所属各乘载人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数筛选最大推荐指数对应的偏好氛围灯色度，并将其作为目标汽车所属各乘载人员的目标氛围灯初始色度。
本发明在使用人员目标色度分析模块中对驾驶人员的偏好氛围灯色度进行疲劳氛围灯色度的剔除，进而避免出现驾驶人员的氛围灯色度不利于驾驶人员行驶汽车的现象，保障驾驶人员在驾驶汽车时的安全，避免出现驾驶人员疲劳的现象，降低了驾驶人员和乘载人员的身体损害和精神损害，从而降低了汽车驾驶的风险性。
所述目标汽车初始氛围灯色度设置模块，用于对目标汽车对应的当前驾驶人员和当前各乘载人员进行人脸图像采集，进而分析目标汽车对应的当前氛围灯调控数据，并据此进行初始氛围灯设置。
在本发明的具体实施例中，所述当前氛围灯调控数据包括当前驾驶人员对应的预计氛围灯调控色度和当前各乘载人员对应的预计氛围灯调控色度。
需要说明的是，所述目标汽车对应的当前氛围灯调控数据，其具体分析方法为：将采集的目标汽车对应的当前驾驶人员的人脸图像与云数据库中存储的各驾驶人员的人脸图像进行对比，若目标汽车的当前驾驶人员与某驾驶人员的人脸图像匹配成功，则获取该驾驶人员对应的目标氛围灯初始色度，并将其作为目标汽车的当前驾驶人员的预计氛围灯调控色度。
同理，将采集的目标汽车对应当前各乘载人员的人脸图像与云数据库中存储的各乘载人员的人脸图像进行对比，分析目标汽车对应当前各乘载人员的预计氛围灯调控色度。
还需要说明的是，依据当前驾驶人员对应的预计氛围灯调控色度对目标汽车驾驶人员对应座椅的氛围灯进行色度调控，同理，对当前各乘载人员对应座椅的氛围灯进行色度调控。
本发明在目标汽车初始氛围灯色度设置模块中对汽车的初始氛围灯色度进行设置，进而保障驾驶人员和乘载人员氛围灯色度设置的合理性。
所述目标汽车行驶过程检测模块，用于对目标汽车行驶过程中的内外部环境进行检测，进而得到目标汽车在各布设时间点的外部光照强度和内部光照强度，并实时获取目标汽车对应的车内交谈语音。
需要说明的是，通过目标汽车的光敏电阻对汽车内外部光照强度进行检测。
本发明在目标汽车行驶过程检测模块中对目标汽车行驶过程中的内外部环境进行检测，进而为后续目标汽车行驶过程色度、亮度自调控提供了数据支持。
所述目标汽车行驶过程色度自调控分析模块，用于判断目标汽车在当前时间段是否需要进行氛围灯色度调控，若需要，则分析目标汽车在当前时间段对应的需求色度。
在本发明的具体实施例中，所述目标汽车在当前时间段对应的需求色度，其具体分析方法为：依据实时获取的目标汽车对应的车内交谈语音提取当前时间段对应的车内交谈语音，进而将其转换成当前时间段对应的车内交谈语音文本。
将当前时间段对应的车内交谈语音文本划分为若干关键字，进而得到当前时间段对应的车内交谈语音关键字集合。
从云数据库中提取各类关键字集合，进而分析当前时间段对应的车内交谈语音关键字与各类关键字集合的相似系数。
需要说明的是，各类关键字集合，其具体为运动类关键字集合、自然类关键字集合和健康类关键字集合等，在一个具体的实施例中，运动类关键字集合中的关键字具体为走、跑和动等，自然类关键字集合中的关键字具体为树、林和草等，健康类关键字集合具体为瘦、胖和健等。
需要说明的是，当前时间段对应的车内交谈语音关键字与各类关键字集合的相似系数，其具体计算公式为：，其中/>为当前时间段对应的车内交谈语音关键字集合，/>为第/>类关键字集合，/>表示为各类关键字集合的编号，/>。
将当前时间段对应的车内交谈语音关键字与各类关键字集合的相似系数与预设的相似系数阈值进行对比，若当前时间段对应的车内交谈语音关键字与某类关键字集合的相似系数大于或等于相似系数阈值，则进行以下分析：依据当前时间段对应的车内交谈语音关键字与各类关键字集合的相似系数筛选最大相似系数对应的某类关键字集合，并将该类关键字集合作为当前时间段对应的目标类关键字集合，进而依据云数据库中存储的各类关键字集合对应的调控色度筛选目标类关键字集合对应的调控色度，并将当前时间段对应的目标类关键字集合所属的调控色度作为当前时间段对应的需求色度。
反之，则判定当前时间段不需要进行氛围灯色度调控。
所述目标汽车行驶过程亮度自调控分析模块，用于判断目标汽车在各布设时间点是否需要进行氛围灯亮度调控，若需要，则将布设时间点标记为亮度调控时间点，并据此分析目标汽车在各亮度调控时间点对应的需求亮度。
在本发明的具体实施例中，所述目标汽车所属各亮度调控时间点对应的需求亮度，其具体分析方法为：将目标汽车在各布设时间点的外部光照强度减去内部光照强度，进而得到目标汽车在各布设时间点的光照强度差值。
依据目标汽车在各布设时间点的光照强度差值判断目标汽车在各布设时间点是否需要进行氛围灯亮度调控，并分析目标汽车所属的各亮度调控时间点。
需要说明的是，依据目标汽车在各布设时间点的光照强度差值判断目标汽车在各布设时间点是否需要进行氛围灯亮度调控，其具体判断方法为：将目标汽车在各布设时间点的光照强度差值与预定义的允许光照强度差值范围进行对比，若目标汽车在某布设时间点的光照强度差值处于允许光照强度差值范围之内，则判定目标汽车在该布设时间点不需要进行氛围灯亮度调控，反之，则判定目标汽车在该布设时间点需要进行氛围灯亮度调控。
将目标汽车所属各亮度调控时间点对应的光照强度差值导入到预设的光照强度差值与调控亮度值的关系图中，进而得到目标汽车所属各亮度调控时间点对应的亮度调控值，将其作为需求亮度，进而得到目标汽车所属各亮度调控时间点对应的需求亮度。
所述调控终端，用于对目标汽车进行色度调控和亮度调控。
所述云数据库，用于存储优秀评价关键字集合和批评评价关键字集合，存储各疲劳氛围灯色度，并存储各类关键字集合及其对应的调控色度。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种汽车氛围灯智能控制系统，其特征在于，包括：
目标汽车历史使用参数获取模块，用于从目标汽车的运行平台获取目标汽车对应的历史使用参数；
使用人员偏好色度分析模块，用于依据目标汽车对应的历史使用参数分析目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的各偏好氛围灯色度；
使用人员目标色度分析模块，用于分析目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的目标氛围灯初始色度；
目标汽车初始氛围灯色度设置模块，用于对目标汽车对应的当前驾驶人员和当前各乘载人员进行人脸图像采集，进而分析目标汽车对应的当前氛围灯调控数据，并据此进行初始氛围灯设置；
目标汽车行驶过程检测模块，用于对目标汽车行驶过程中的内外部环境进行检测，进而得到目标汽车在各布设时间点的外部光照强度和内部光照强度，并实时获取目标汽车对应的车内交谈语音；
目标汽车行驶过程色度自调控分析模块，用于判断目标汽车在当前时间段是否需要进行氛围灯色度调控，若需要，则分析目标汽车在当前时间段对应的需求色度；
目标汽车行驶过程亮度自调控分析模块，用于判断目标汽车在各布设时间点是否需要进行氛围灯亮度调控，若需要，则将布设时间点标记为亮度调控时间点，并据此分析目标汽车在各亮度调控时间点对应的需求亮度；
调控终端，用于对目标汽车进行色度调控和亮度调控；
云数据库，用于存储优秀评价关键字集合和批评评价关键字集合，存储各疲劳氛围灯色度，并存储各类关键字集合及其对应的调控色度。
2.根据权利要求1所述的一种汽车氛围灯智能控制系统，其特征在于：所述历史使用参数包括各次行驶对应的驾驶人员所属的氛围灯调控参数、各乘载人员所属的氛围灯调控参数和熄火时间点，其中氛围灯调控参数包括各次氛围灯调控对应的调控色度和调控时间点。
3.根据权利要求1所述的一种汽车氛围灯智能控制系统，其特征在于：所述当前氛围灯调控数据包括当前驾驶人员对应的预计氛围灯调控色度和当前各乘载人员对应的预计氛围灯调控色度。
4.根据权利要求2所述的一种汽车氛围灯智能控制系统，其特征在于：所述目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的各偏好氛围灯色度，其具体分析方法为：
依据目标汽车对应的历史使用参数分析目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的各待解析调控色度；
统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度的总调控次数，其中/>表示为各驾驶人员的编号，/>，/>表示为各次行驶的编号，/>，/>表示为各待解析调控色度的编号，/>，并统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的氛围灯总调控次数/>，从而据此构建目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度对应的调控频率/>；
分析目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的偏好指数，其中/>为行驶的总次数，/>、/>分别为预设的待解析调控色度所属的调控频率、调控时长对应的权重影响因子，/>表示为目标汽车所属第/>个驾驶人员对应第/>个待解析调控色度的调控时长评估指数；
依据目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的偏好指数分析目标汽车所属各驾驶人员对应的各偏好氛围灯色度；
同理，分析目标汽车所属各乘载人员对应的各偏好氛围灯色度；
所述目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的调控时长评估指数，其具体分析方法为：
从目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的氛围灯调控参数中提取各次氛围灯调控对应的调控色度和调控时间点，其中/>表示为各次氛围灯调控的编号，/>，进而据此分析目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各次氛围灯调控所属调控色度的调控时长/>；
依据目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各次氛围灯调控所属调控色度的调控时长统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度的总调控时长，进而统计目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的氛围灯总调控时长/>；
基于目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各待解析调控色度的总调控时长，筛选目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的最大总调控时长和最小总调控时长/>；
分析目标汽车所属各驾驶人员对应各待解析调控色度的调控时长评估指数，其中/>为预定义的最大总调控时长与最小总调控时长对应的允许误差，/>、/>分别为预定义的调控时长占比、最大总调控时长与最小总调控时长差值对应的占比因子。
5.根据权利要求1所述的一种汽车氛围灯智能控制系统，其特征在于：所述目标汽车所属各驾驶人员和各乘载人员对应的目标氛围灯初始色度，其具体分析方法为：
从目标汽车内部运行后台获取目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应的各偏好氛围灯色度的交谈语音，据此构建目标汽车所属各驾驶人员在各次行驶对应各偏好氛围灯色度的交谈关键字集合，其中/>表示为各偏好氛围灯色度的编号，/>；
从云数据库中提取优秀评价关键字集合和批评评价关键字集合/>；
分析目标汽车所属各驾驶人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数，其中/>、/>分别为预定义的优秀评价、批评评价对应的权值因子；
同理，分析目标汽车所属各乘载人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数；
将目标汽车所属各驾驶人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数按照从大到小的顺序进行排序，进而将排在首位的偏好氛围灯色度与云数据库中存储的各疲劳氛围灯色度进行对比，若均对比不成功，则将该偏好氛围灯色度标记为目标氛围灯初始色度，反之，则将排在首位下一位的偏好氛围灯色度按照上述方式进行处理，进而得到目标汽车所属各驾驶人员的目标氛围灯初始色度；
依据目标汽车所属各乘载人员的各偏好氛围灯色度对应的推荐指数筛选最大推荐指数对应的偏好氛围灯色度，并将其作为目标汽车所属各乘载人员的目标氛围灯初始色度。
6.根据权利要求1所述的一种汽车氛围灯智能控制系统，其特征在于：所述目标汽车在当前时间段对应的需求色度，其具体分析方法为：
依据实时获取的目标汽车对应的车内交谈语音提取当前时间段对应的车内交谈语音，并结合云数据库中存储的各类关键字集合分析当前时间段对应的车内交谈语音关键字与各类关键字集合的相似系数；
将当前时间段对应的车内交谈语音关键字与各类关键字集合的相似系数与预设的相似系数阈值进行对比，若当前时间段对应的车内交谈语音关键字与某类关键字集合的相似系数大于或等于相似系数阈值，则进行以下分析：
依据当前时间段对应的车内交谈语音关键字与各类关键字集合的相似系数筛选最大相似系数对应的某类关键字集合，并将该类关键字集合作为当前时间段对应的目标类关键字集合，进而依据云数据库中存储的各类关键字集合对应的调控色度筛选目标类关键字集合对应的调控色度，并将当前时间段对应的目标类关键字集合所属的调控色度作为当前时间段对应的需求色度；
反之，则判定当前时间段不需要进行氛围灯色度调控。
7.根据权利要求1所述的一种汽车氛围灯智能控制系统，其特征在于：所述目标汽车所属各亮度调控时间点对应的需求亮度，其具体分析方法为：
将目标汽车在各布设时间点的外部光照强度减去内部光照强度，进而得到目标汽车在各布设时间点的光照强度差值；
依据目标汽车在各布设时间点的光照强度差值判断目标汽车在各布设时间点是否需要进行氛围灯亮度调控，并分析目标汽车所属的各亮度调控时间点；
将目标汽车所属各亮度调控时间点对应的光照强度差值导入到预定义的光照强度差值与调控亮度值的关系图中，进而得到目标汽车所属各亮度调控时间点对应的亮度调控值，将其作为需求亮度，进而得到目标汽车所属各亮度调控时间点对应的需求亮度。
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