CN116506738B - 用于叉车的无线摄像自动控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及叉车无线摄像控制领域，具体涉及用于叉车的无线摄像自动控制方法及系统，获取环境光照强度以及V通道环境图像；根据环境光照强度和V通道环境图像亮度值计算环境特征；通过回归拟合得到环境特征预测函数；根据前后数据采集时刻叉车运行路线方向角的差值得到叉车运行路线变化量；根据叉车运行路线变化量以及环境特征预测函数自适应得到下一数据采集时刻的预测环境特征；根据环境特征差异值、当前数据采集时刻叉车无线摄像头的曝光时长以及下一时刻预测环境特征得到下一时刻叉车无线摄像头的自适应曝光时长。从而实现叉车无线摄像的自适应调控，提高叉车无线摄像自动调控效率。

Description

用于叉车的无线摄像自动控制方法及系统

技术领域

本申请涉及叉车无线摄像控制领域，具体涉及用于叉车的无线摄像自动控制方法及系统。

背景技术

叉车主要用于货物的取放，仓库环境光线较差且环境复杂，叉车驾驶员在驾驶叉车时，货物会挡到驾驶员的视线，或货物放置位置较高，使驾驶员看不到货物所要放置的位置，导致货物碰撞损坏问题；或者在驾驶的过程中出现一些事故，而导致纠纷。因此，大多叉车都通过安装无线摄像头来辅助相关工作人员，叉车无线监控摄像头可以起到协助工作人员安全放置货物和记录视频的作用，可通过叉车摄像头的安装调节增加驾驶可视视线，避免盲点和事故的发生，提高驾驶安全性。

但是，当叉车无线摄像头的相机参数设定不佳或者参数固定时，针对仓库不同的环境，叉车无线摄像头采集的图像数据将会出现质量不佳信息不够准确的问题，导致叉车驾驶员在进行货物取放时出现较大误差，严重时将导致驾驶过程中出现安全事故问题。

综上所述，为提高叉车无线摄像头对于驾驶员的辅助作用，保证叉车无线摄像头的图像采集效果，为叉车驾驶员提供较为准确可靠的信息，本发明将通过环境光照强度以及环境特征对叉车无线摄像头的摄像曝光时长进行自适应调控，以实现对叉车无线摄像头的自动控制，能够保证在不同亮度信息环境下采集的视频图像数据不会出现过曝、欠曝等质量问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供用于叉车的无线摄像自动控制方法及系统，以解决现有的问题。

本发明的用于叉车的无线摄像自动控制方法及系统采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了面向智能戒指的手势视觉交互方法，该方法包括以下步骤：

获取环境光照强度；通过叉车无线摄像头获取环境RGB图像；

将环境RGB图像转换成环境HSV图像，获取V通道环境图像；

根据V通道环境图像中所有像素点亮度值的均值得到V通道环境图像亮度值；

根据环境光照强度和V通道环境图像亮度值得到环境特征；

根据历史数据采集时刻的环境特征通过回归拟合得到环境特征预测函数；

根据当前数据采集时刻叉车运行方向角与下一数据采集时刻叉车运行方向角的角度差值得到叉车运行变化量；

当叉车运行变化量低于变化量阈值时，根据当前数据采集时刻及之前数个数据采集时刻的环境特征结合环境特征预测函数得到下一数据采集时刻的预测环境特征；

当叉车运行变化量高于变化量阈值时，根据下一数据采集时刻叉车运行方向以及当前V通道环境图像像素点的亮度值得到当前V通道环境图像的优化亮度值；根据当前环境光照强度和当前V通道环境图像的优化亮度值得到当前数据采集时刻的优化环境特征；根据当前数据采集时刻的优化环境特征以及当前数据采集时刻之前的数个数据采集时刻的环境特征结合环境特征预测模型得到下一数据采集时刻的预测环境特征；

根据当前数据采集时刻的环境特征与下一数据采集时刻的预测环境特征的差值绝对值得到环境特征差异值；

当环境特征差异值低于环境特征差异阈值时，根据当前数据采集时刻叉车无线摄像头的曝光时长得到下一数据采集时刻的自适应曝光时长；

当环境特征差异值高于环境特征差异阈值时，根据环境特征差异值、当前数据采集时刻叉车无线摄像头的曝光时长以及下一数据采集时刻的预测环境特征得到下一数据采集时刻叉车无线摄像头的自适应曝光时长；

根据初始环境光照强度以及初始V通道环境图像得到初始环境特征；根据初始环境特征得到初始曝光时长；根据初始曝光时长以及叉车无线摄像头的自适应曝光时长实现叉车无线摄像的自动控制。

优选的，所述根据环境光照强度和V通道环境图像亮度值得到环境特征，表达式为：

式中，e为自然常数，E为环境特征，I为环境光照强度，L为V通道环境图像中所有像素点的亮度均值，为相乘操作。

优选的，所述根据下一数据采集时刻叉车运行路线方向以及当前V通道环境图像像素点的亮度值得到当前V通道环境图像的优化亮度值，包括的具体步骤为：过当前V通道环境图像的中心点做竖直垂线，将当前V通道环境图像分为左右两部分，将偏向下一数据采集时刻叉车运行路线方向的一部分的像素点的亮度值均值作为当前V通道环境图像的优化亮度值。

优选的，所述根据当前环境光照强度和当前V通道环境图像的优化亮度值得到当前数据采集时刻的优化环境特征，表达式为：

式中，e为自然常数，为优化环境特征，I为环境光照强度，/>为V通道环境图像的优化亮度值，/>为相乘操作。

优选的，所述根据当前数据采集时刻叉车无线摄像头的曝光时长得到下一数据采集时刻的自适应曝光时长，具体为：将下一数据采集时刻叉车无线摄像头的自适应曝光时长设置为与当前数据采集时刻叉车无线摄像头曝光时长相同。

优选的，所述根据环境特征差异值、当前数据采集时刻叉车无线摄像头的曝光时长以及下一数据采集时刻的预测环境特征得到下一数据采集时刻叉车无线摄像头的自适应曝光时长，表达式为：

式中，分别为数据采集时刻i+1、数据采集时刻i对应的叉车无线摄像头曝光时长，/>分别为数据采集时刻i+1、数据采集时刻i的环境特征，/>为环境特征差异值，/>为调控系数，/>为相乘操作。

优选的，所述根据初始环境特征得到初始曝光时长，表达式为：

式中，为初始曝光时长，/>为限定系数，/>为避免分母为零的参数，/>为初始环境特征，/>为相乘操作。

第二方面，本发明提供了用于叉车的无线摄像自动控制系统，包括处理器和存储器，上述处理器用于处理存储在上述存储器中的指令，以实现上述的用于叉车的无线摄像自动控制方法。

本发明至少具有如下有益效果：

本发明通过环境光照强度传感器以及图像信息对环境综合亮度信息进行准确提取，避免仅通过光照传感器检测环境光照强度时距离远精度差、环境适应性差等问题，同时，本发明通过实际环境亮度信息对叉车无线摄像头的曝光时长进行自适应调控，解决了叉车无线摄像头固定曝光参数在不同环境亮度下进行图像采集时出现的过曝、欠曝等图像质量问题，能够为叉车驾驶员提供准确可靠的信息；

本发明通过对下一数据采集时刻的环境特征进行自适应预测，解决了由于叉车运行路线转换过大导致的环境特征预测精度不高的问题，进一步，通过预测的环境特征可对下一数据采集时刻的叉车无线摄像头曝光时长进行自适应调控，能够降低叉车无线摄像头参数调节过程中的功耗损失，避免叉车无线摄像头参数调整过于频繁导致无线摄像头功耗增加的情况。

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和优点，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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它附图。

图1为本发明提供的用于叉车的无线摄像自动控制方法及系统的流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的用于叉车的无线摄像自动控制方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的用于叉车的无线摄像自动控制方法及系统的具体方案。

本发明一个实施例提供的用于叉车的无线摄像自动控制方法及系统。

具体的，本实施例的用于叉车的无线摄像自动控制方法及系统提供了如下的用于叉车的无线摄像自动控制方法，请参阅图1，该方法包括以下步骤：

步骤S001，通过光照传感器采集环境光照强度，并通过叉车无线摄像头采集环境RGB图像，对环境RGB图像进行颜色空间转换，获取V通道环境图像。

首先，本实施例将通过光照传感器对环境光照进行采集，为避免光照传感器远距离精度差、环境适应性差等缺点，同时，为提高对叉车运行过程中环境特征的提取精度，准确检测叉车当前运行环境，本实施例将通过叉车无线摄像头采集叉车前方的图像，记为环境RGB图像，用于对叉车前方环境图像进行采集。为更加贴合人眼视觉特征，本实施例将通过颜色空间转换算法得到环境RGB图像对应的环境HSV图像，获取V通道环境图像，通过图像数据对环境的亮度信息进行检测。颜色空间转换算法以及RGB颜色空间转换到HSV颜色空间的具体过程均为现有公知技术，不在本实施例做详细阐述。光照传感器以及无线摄像头的安装位置实施者也可进行自行部署。

本实施例中叉车无线摄像头安装在叉车的前方，视角与叉车运行方向保持一致，需要说明的是，考虑到叉车无线摄像头以及光照传感器都有固定存储容量，为降低数据删减频率，加长数据删减周期，同时提高叉车无线摄像头自动调控效率，本实施例将对光照传感器光照数据采集时间间隔以及叉车无线摄像头的图像采集时间间隔进行设定，相邻光照数据采集时间间隔以及环境图像采集时间间隔实施者可自行设定，本实施例将其设置为3s。需要说明的时，光照传感器环境光照强度采集时刻与叉车无线摄像头环境RGB图像采集时刻保持一致。

至此，即可通过光照传感器提取局部范围的环境光照强度，同时可通过叉车无线摄像头对当前环境的环境RGB图像进行采集，得到V通道环境图像，用于对当前环境综合状况进行准确表征。

步骤S002，通过环境光照强度以及对V通道环境图像的分析，提取环境特征，并根据环境特征预测函数对下一数据采集时刻的环境特征进行预测，对环境特征进行分析，构建叉车无线摄像头曝光时长自适应调控模型。

叉车运行环境复杂，前进、倒车也有很大盲区，全靠叉车驾驶员探头查看路况容易出现纰漏，叉车无线摄像头主要用于对叉车运行过程中的环境进行视频图像采集，以便辅助叉车驾驶员清楚的了解前方环境，能极大的减少叉车驾驶员驾驶行驶时的视野盲区，减少叉车在光线昏暗的仓库工作时的危险性，同时辅助驾驶员操作叉车精准地取放货物。但是考虑到仓库等实际环境较为复杂，环境整体亮度不均，若叉车无线摄像头设置固定的摄像参数，当针对环境亮度不均的仓库进行图像采集时，将会导致采集的图像数据质量不佳，出现过曝、欠曝的问题，无法给叉车驾驶员提供准确可靠的信息，因此，本实施例将根据环境光照强度以及V通道环境图像的亮度值对环境特征进行提取，用于对环境综合状况进行准确表征，能够检测环境整体亮度信息，环境特征提取过程具体为：

基于V通道环境图像，本实施例将对环境中的亮度的信息进行提取，将V通道环境图像中所有像素点的亮度均值作为V通道环境图像的亮度值；

根据环境光照强度以及V通道环境图像的亮度值，构建环境特征，用于对环境状况进行表征，能够对环境的亮度信息进行综合检测，环境特征表达式具体为：

式中，e为自然常数，E为环境特征，用于对当前环境的综合亮度信息进行表征，I为环境光照强度，L为V通道环境图像的亮度值，在本实施例中，利用对/>进行归一化处理，实施者可根据具体实施场景选择其他归一化处理的方法；

至此，即可根据上述方法获取叉车运行过程中的环境特征，实现对环境整体亮度信息的综合检测。

进一步，为降低叉车无线摄像头参数调节过程中的功耗损失，避免叉车无线摄像头参数调整过于频繁导致无线摄像头功耗增加的情况，同时，考虑到环境亮度信息具有一定的连续性，存在渐变效果，在短时间内无需对叉车无线摄像头参数进行持续调控，因此，本实施例根据历史数据采集时刻的环境特征通过回归拟合得到环境特征预测函数，进而根据当前数据采集时刻环境特征以及当前数据采集时刻之前数个数据采集时刻的环境特征结合环境特征预测函数。通过AR自回归模型得到环境特征预测函数，环境特征预测函数表达式具体为：

式中，、/>分别为数据采集时刻i+1、数据采集时刻i、数据采集时刻i-1以及数据采集时刻i-s对应的环境特征，s为自回归阶数，实施者可自行设定，本实施例设置为s=15，c为常数项，/>为随机误差项，实施者可自行设定，本实施例设置为0.5，/>分别为数据采集时刻i、数据采集时刻i-1以及数据采集时刻i-s对应的待定系数。通过历史数据采集时刻的环境特征对环境特征预测函数进行拟合，得到各个待定系数以及常数项。需要说明的是，AR自回归模型以及具体的拟合计算过程均为现有公知技术，不在本实施例做详细阐述；

根据环境特征预测函数计算下一数据采集时刻的预测环境特征，进一步，考虑到叉车实际运行过程中当运行路线发生较大变化时，则前后数据采集时刻对应的叉车运行环境的整体亮度可能存在明显的变化，根据当前数据采集时刻及之前的数个数据采集时刻的环境特征对下一数据采集时刻环境特征进行预测时，无法根据叉车实际运行状况对下一数据采集时刻的环境特征进行自适应修正，将会导致下一数据采集时刻的环境特征预测出现偏差，因此，为提高下一数据采集时刻环境特征的预测精度，本实施例将计算当前数据采集时刻叉车运行路线方向角与下一数据采集时刻叉车运行路线方向角的角度差值，将该角度差值的绝对值作为叉车运行路线变化量，根据叉车运行路线变化量对下一数据采集时刻的预测环境特征进行自适应优化，具体为：

当叉车运行路线变化量低于变化量阈值时，根据当前数据采集时刻及之前的数个数据采集时刻的环境特征结合环境特征预测函数得到下一数据采集时刻的预测环境特征，也即将当前数据采集时刻及之前的数个数据采集时刻的环境特征代入环境特征预测函数，计算下一数据采集时刻的预测环境特征，需要说明的是，变化量阈值实施者可自行设定，本实施例中将变化量阈值设定为60°；

当叉车运行路线变化量高于变化量阈值时，则叉车在下一数据采集时刻的运行方向将发生较大的转变，因此，本实施例将对当前数据采集时刻的环境特征进行优化，根据下一数据采集时刻叉车运行路线方向以及当前V通道环境图像像素点的亮度值得到当前V通道环境图像的优化亮度值，过当前V通道环境图像的中心点做竖直垂线，将当前V通道环境图像分为左右两部分，将偏向下一数据采集时刻叉车运行路线方向的一部分的像素点的亮度值均值作为当前V通道环境图像的优化亮度值，然后根据当前环境光照强度和当前V通道环境图像的优化亮度值得到当前数据采集时刻的优化环境特征，表达式为：

式中，e为自然常数，为优化环境特征，I为环境光照强度，/>为V通道环境图像的优化亮度值，/>为相乘操作。对V通道环境图像的亮度值进行优化，可避免将当前数据采集时刻的V通道环境图像所有像素点均参与环境亮度值计算导致准确性低的问题；最后，将当前数据采集时刻的优化环境特征以及当前数据采集时刻之前数个数据采集时刻的环境特征值代入环境特征预测模型，得到下一数据采集时刻的预测环境特征，实现对下一数据采集时刻预测环境特征的自适应修正。

得到下一数据采集时刻对应的预测环境特征后，根据当前数据采集时刻的环境特征与下一数据采集时刻的预测环境特征的差值绝对值得到环境特征差异值，环境特征差异值记为。当环境特征差异值/>低于环境特征差异阈值时，下一数据采集时刻环境的整体亮度信息与当前数据采集时刻环境的整体亮度信息差异较小，为避免频繁调控叉车无线摄像头摄像参数导致功耗较高的问题，则将下一数据采集时刻叉车无线摄像头的自适应曝光时长设置为与当前数据采集时刻叉车无线摄像头曝光时长相同，也即下一数据采集时刻叉车无线摄像头曝光时长保持不变，需要说明的是环境特征差异阈值实施者可自行设定，本实施例设置为0.3；否则，当环境特征差异值/>高于环境特征差异阈值时，下一数据采集时刻的环境整体亮度信息与当前数据采集时刻的整体亮度信息差异程度较高，为保证所采集的图像亮度满足要求，避免图像过曝或者欠曝的情况，本实施例将对下一数据采集时刻的叉车无线摄像头曝光时长进行自适应调控，因此，当环境特征差异值/>高于环境特征差异阈值时，根据环境特征差异值、当前数据采集时刻叉车无线摄像头的曝光时长以及下一数据采集时刻的预测环境特征得到下一数据采集时刻叉车无线摄像头的自适应曝光时长，自适应曝光时长表达式为：

式中，式中，分别为数据采集时刻i+1、数据采集时刻i对应的叉车无线摄像头曝光时长，/>分别为数据采集时刻i+1、数据采集时刻i的环境特征，/>为环境特征差异值，/>为调控系数，用于控制叉车无线摄像头参数的调控范围，调控系数取值实施者自行设定，本实施例中/>，/>为相乘操作。

其中，对于叉车无线摄像头，本实施例将对其初始曝光时长进行设定，本实施例中在叉车启动之前通过光照传感器采集初始环境光照强度，通过叉车无线摄像头采集初始环境图像，并得到初始V通道环境图像，根据初始环境光照强度以及初始V通道环境图像得到初始环境特征，初始环境特征为叉车启动之前当下环境的环境特征。进一步，根据初始环境特征得到初始曝光时长，初始曝光时长表达式为：

式中，为限定系数，用于限定初始曝光时长范围，实施者可自行设定，本实施例将其设置为/>，/>为避免分母为零的参数，实施者自行设定，本实施例设置为/>。

至此，即可根据本实施例上述方法对环境特征进行提取，并对当前数据采集时刻的环境特征进行优化，保证下一数据采集时刻预测环境特征的预测精度；最终根据当前数据采集时刻与下一数据采集时刻的环境特征差异值、当前数据采集时刻叉车无线摄像头的曝光时长以及下一数据采集时刻的预测环境特征，对下一数据采集时刻叉车无线摄像头曝光时长进行自适应调控，实现对叉车无线摄像头的自动调控，降低叉车无线摄像设备的功耗，保证叉车无线摄像头所采集图像信息的可靠性，以便为叉车驾驶员提供较为准确可靠的视觉信息。

进一步，本实施例还提出了用于叉车的无线摄像自动控制系统，该系统包括处理器和存储器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现面向智能戒指的手势视觉交互方法的步骤。

综上所述，本发明实施例通过环境光照强度传感器以及图像信息对环境综合亮度信息进行准确提取，避免仅通过光照传感器采集环境光照强度远距离精度差、环境适应性差等问题，同时，本发明通过实际环境亮度信息对叉车无线摄像头的曝光时长进行自适应调控，解决了叉车无线摄像头固定曝光参数在不同环境亮度下进行图像采集时出现的过曝、欠曝等图像质量问题，能够为叉车驾驶员提供准确可靠的信息；

本发明实施例通过对下一数据采集时刻的环境特征进行自适应预测，解决了由于叉车运行路线转换过大导致的环境特征预测精度不高的问题，进一步，通过预测的环境特征可对下一数据采集时刻的叉车无线摄像头曝光时长进行自适应调控，能够降低叉车无线摄像头参数调节过程中的功耗损失，避免叉车无线摄像头参数调整过于频繁导致无线摄像头功耗增加的情况。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；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，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.用于叉车的无线摄像自动控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取环境光照强度；通过叉车无线摄像头获取环境RGB图像；

将环境RGB图像转换成环境HSV图像，获取V通道环境图像；

根据V通道环境图像中所有像素点亮度值的均值得到V通道环境图像亮度值；

根据环境光照强度和V通道环境图像亮度值得到环境特征；

根据历史数据采集时刻的环境特征通过回归拟合得到环境特征预测函数；

根据当前数据采集时刻叉车运行方向角与下一数据采集时刻叉车运行方向角的角度差值得到叉车运行变化量；

当叉车运行变化量低于变化量阈值时，根据当前数据采集时刻及之前数个数据采集时刻的环境特征结合环境特征预测函数得到下一数据采集时刻的预测环境特征；

当叉车运行变化量高于变化量阈值时，根据下一数据采集时刻叉车运行方向以及当前V通道环境图像像素点的亮度值得到当前V通道环境图像的优化亮度值；根据当前环境光照强度和当前V通道环境图像的优化亮度值得到当前数据采集时刻的优化环境特征；根据当前数据采集时刻的优化环境特征以及当前数据采集时刻之前的数个数据采集时刻的环境特征结合环境特征预测模型得到下一数据采集时刻的预测环境特征；

根据当前数据采集时刻的环境特征与下一数据采集时刻的预测环境特征的差值绝对值得到环境特征差异值；

当环境特征差异值低于环境特征差异阈值时，根据当前数据采集时刻叉车无线摄像头的曝光时长得到下一数据采集时刻的自适应曝光时长；

当环境特征差异值高于环境特征差异阈值时，根据环境特征差异值、当前数据采集时刻叉车无线摄像头的曝光时长以及下一数据采集时刻的预测环境特征得到下一数据采集时刻叉车无线摄像头的自适应曝光时长；

根据初始环境光照强度以及初始V通道环境图像得到初始环境特征；根据初始环境特征得到初始曝光时长；根据初始曝光时长以及叉车无线摄像头的自适应曝光时长实现叉车无线摄像的自动控制。

2.如权利要求1所述的用于叉车的无线摄像自动控制方法，其特征在于，所述根据环境光照强度和V通道环境图像亮度值得到环境特征，表达式为：

式中，e为自然常数，E为环境特征，I为环境光照强度，L为V通道环境图像中所有像素点的亮度均值，为相乘操作。

3.如权利要求1所述的用于叉车的无线摄像自动控制方法，其特征在于，所述根据下一数据采集时刻叉车运行方向以及当前V通道环境图像像素点的亮度值得到当前V通道环境图像的优化亮度值，包括的具体步骤为：过当前V通道环境图像的中心点做竖直垂线，将当前V通道环境图像分为左右两部分，将偏向下一数据采集时刻叉车运行路线方向的一部分的像素点的亮度值均值作为当前V通道环境图像的优化亮度值。

4.如权利要求1所述的用于叉车的无线摄像自动控制方法，其特征在于，所述根据当前环境光照强度和当前V通道环境图像的优化亮度值得到当前数据采集时刻的优化环境特征，表达式为：

式中，e为自然常数，为优化环境特征，I为环境光照强度，/>为V通道环境图像的优化亮度值，/>为相乘操作。

5.如权利要求1所述的用于叉车的无线摄像自动控制方法，其特征在于，所述根据当前数据采集时刻叉车无线摄像头的曝光时长得到下一数据采集时刻的自适应曝光时长，具体为：将下一数据采集时刻叉车无线摄像头的自适应曝光时长设置为与当前数据采集时刻叉车无线摄像头曝光时长相同。

6.如权利要求1所述的用于叉车的无线摄像自动控制方法，其特征在于，所述根据环境特征差异值、当前数据采集时刻叉车无线摄像头的曝光时长以及下一数据采集时刻的预测环境特征得到下一数据采集时刻叉车无线摄像头的自适应曝光时长，表达式为：

式中，分别为数据采集时刻i+1、数据采集时刻i对应的叉车无线摄像头曝光时长，/>为环境特征差异值，/>分别为数据采集时刻i+1、数据采集时刻i的环境特征，/>为调控系数，/>为相乘操作。

7.如权利要求1所述的用于叉车的无线摄像自动控制方法，其特征在于，所述根据初始环境特征得到初始曝光时长，表达式为：

式中，为初始曝光时长，/>为限定系数，/>为避免分母为零的参数，/>为初始环境特征，/>为相乘操作。

8.用于叉车的无线摄像自动控制系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令以实现所述权利要求1-7中任一项所述的用于叉车的无线摄像自动控制方法。