CN116923237A - 大灯控制方法、系统、设备及计算机存储介质 - Google Patents

大灯控制方法、系统、设备及计算机存储介质 Download PDF

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Zhejiang Geely Holding Group Co Ltd
Zhejiang Remote Commercial Vehicle R&D Co Ltd
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Abstract

本申请公开了一种大灯控制方法、系统、设备及计算机存储介质，涉及车辆控制技术领域，所述大灯控制方法应用于大灯控制系统，所述大灯控制系统包括车灯控制器和信息采集器，所述大灯控制方法的步骤包括：获取所述信息采集器的采集信息，并根据所述采集信息确定车辆当前所处环境的区域场景；确定所述区域场景中的目标对象，根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域；基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制。本申请提高了辆大灯控制准确率。

Description

大灯控制方法、系统、设备及计算机存储介质
技术领域
本申请涉及车辆控制技术领域，尤其涉及一种大灯控制方法、系统、设备及计算机存储介质。
背景技术
随着车辆照明技术的发展，用户对于照明的要求也越来越高，在希望满足车辆正常照明的同时进一步扩展车辆大灯的功能性，这也对车辆大灯的控制提出了更高的要求。
传统的大灯控制方式是通过人为依据实际环境进行判断是否切换远近光灯。这种大灯控制方式存在很大的缺陷，存在车辆大灯需要人为进行控制切换的问题。即，这种大灯控制方式会由于车辆大灯需要人为进行控制切换造成车辆大灯的控制准确率不高。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种大灯控制方法、系统、设备和存储介质，旨在解决车辆大灯控制准确率不高的技术问题。
为实现上述目的，本申请提供一种大灯控制方法，所述大灯控制方法应用于大灯控制系统，所述大灯控制系统包括车灯控制器和信息采集器，所述大灯控制方法的步骤包括：
获取所述信息采集器的采集信息，并根据所述采集信息确定车辆当前所处环境的区域场景；
确定所述区域场景中的目标对象，根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域；
基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制。
可选地，所述信息采集器包括雷达和摄像头，所述获取所述信息采集器的采集信息的步骤，包括：
获取所述摄像头采集的目标图像，并确定所述目标图像中的场景信息；其中，所述场景信息包括所述目标图像中的初始对象信息；
基于所述雷达采集所述目标图像的成像区域中的矢量信息；其中，所述矢量信息包括所述初始目标对象信息中对象的速度、距离或角速度中的至少一种；
获取车辆的车载主机发送的行车信息，并汇总所述场景信息、所述矢量信息和所述行车信息作为采集信息；其中，所述行车信息包括车速信息、转向信息和大灯开关信息。
可选地，所述获取摄像头采集的目标图像的步骤之后，包括：
确定所述目标图像的图像清晰度，并检测所述图像清晰度是否小于预设的图像清晰度阈值；
若所述图像清晰度大于或等于所述图像清晰度阈值，则执行所述确定所述目标图像中的场景信息的步骤；
若所述图像清晰度小于所述图像清晰度阈值，则基于所述目标图像确定异常识别结果，根据所述异常识别结果执行相应的异常应对方案，并执行所述确定所述目标图像对应的图像清晰度的步骤。
可选地，所述根据所述异常识别结果执行相应的异常应对方案的步骤，包括：
若所述异常识别结果与预设的雾气结霜状态匹配，则执行预设的除霜的异常应对方案；
若所述异常识别结果与预设的尘土污渍状态匹配，则执行预设的除渍的异常应对方案。
可选地，所述根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域的步骤，包括：
确定所述采集信息中的行车信息，并基于所述行车信息确定不同参照时间点的灯光覆盖区域；
确定所述目标对象在不同参照时间点的目标区域，并基于不同参照时间点确定所述灯光覆盖区域与所述目标区域之间全部的交集区域作为弱光控制区域。
可选地，所述基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制的步骤，包括：
确定所述弱光控制区域在所述大灯中映射的全部控制区域，并确定各所述控制区域对应的控制时间；
基于所述控制时间对所述大灯的各所述控制区域进行区域弱光控制。
可选地，所述大灯控制系统还包括数字微镜控制器，所述方法还包括：
若所述车灯控制器接收到车灯投影指令，则确定所述车灯投影指令的投影图像，基于所述投影图像确定大灯投影控制指令；
基于所述数字微镜控制器确定所述大灯投影控制指令对应的微透镜调节信息，并基于所述微透镜调节信息控制所述大灯进行投影。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种大灯控制系统，所述大灯控制系统，包括车灯控制器、信息采集器、大灯和数字微镜控制器，所述信息采集器包括雷达、车载主机和摄像头；
所述雷达、所述车载主机、所述摄像头和所述数字微镜控制器分别与所述车灯控制器连接，所述数字微镜控制器与所述大灯连接；
其中，所述车灯控制器用于获取所述信息采集器的采集信息，并根据所述采集信息确定车辆当前所处环境的区域场景；确定所述区域场景中的目标对象，根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域；基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制。
本申请还提供一种大灯控制设备，所述大灯控制设备包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的所述大灯控制方法的程序，所述大灯控制方法的程序被处理器执行时可实现如上述的大灯控制方法的步骤。
本申请还提供一种计算机存储介质所述计算机存储介质上存储有实现大灯控制方法的程序，所述实现大灯控制方法的程序被处理器执行以实现如上述大灯控制方法的步骤。
本申请的技术方案提供了一种大灯控制方法应用于大灯控制系统，所述大灯控制系统包括车灯控制器和信息采集器，通过获取所述信息采集器的采集信息，并根据所述采集信息确定车辆当前所处环境的区域场景；确定所述区域场景中的目标对象，根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域；基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制。通过基于采集信息确定区域场景，进而基于区域场景中的目标对象确定的大灯的弱光控制区域进行区域弱光控制，进而可以避免车辆大灯需要人为进行控制切换的现象，本申请的大灯控制方法不仅可以实现区域弱光控制，进而提高了大灯的功能性，而且还通过区域场景对车辆大灯进行控制可以避免人为的错误切换，进而提高了车辆大灯控制准确率。
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。
为了更清楚地说明本申请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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的大灯控制设备结构示意图；
图2为本申请大灯控制方法的流程示意图；
图3为本申请大灯控制方法一的流程图；
图4为本申请大灯控制系统模块示意图；
图5为本申请大灯控制方法的功能示意图；
图6为本申请大灯的一结构示意图；
图7为本申请大灯控制方法的一场景示意图。
附图标号说明：
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的大灯控制设备结构示意图。
如图1所示，该大灯控制设备可以包括：处理器0003，例如中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)，通信总线0001、获取接口0002，处理接口0004，存储器0005。其中，通信总线0001用于实现这些组件之间的连接通信。获取接口0002可以包括信息采集系统、获取单元比如计算机，可选获取接口0002还可以包括标准的有线接口、无线接口。处理接口0004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器0005可以是高速的随机存取存储器
(RandomAccessMemory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-VolatileMemory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器0005可选的还可以是独立于前述处理器0003的存储系统。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对大灯控制设备的限定，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。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器0005中可以包括操作系统、获取接口模块、执行接口模块以及大灯控制程序。
在图1所示的大灯控制设备中，通信总线0001主要用于实现组件之间的连接通信；获取接口0002主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；处理接口0004主要用于连接部署端(用户端)，与部署端进行数据通信；本发明大灯控制设备中的处理器0003、存储器0005可以设置在大灯控制设备中，所述大灯控制设备通过处理器0003调用存储器0005中存储的大灯控制程序，并执行本发明实施例提供的大灯控制方法。示例性的，处理器0003为车灯控制器。
为了下述各实施例的描述清楚简洁，首先给出一种大灯控制方法的实现的简要介绍：
现有车辆大灯的控制是直接是根据实际的环境为依据，而最为常见的控制方式是对整个大灯的远近光的切换，而整个控制中未考虑到控制准确率的问题，例如，整个车辆大灯需要人工对外部灯罩进行维护，如檫洗清洁等操作，进而大大降低了整个大灯控制的智能性。基于以上问题，提出了本申请技术方案。
本申请通过一种大灯控制方法应用于大灯控制系统，所述大灯控制系统包括车灯控制器和信息采集器，通过获取所述信息采集器的采集信息，并根据所述采集信息确定车辆当前所处环境的区域场景；确定所述区域场景中的目标对象，根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域；基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制。通过基于采集信息确定区域场景，进而基于区域场景中的目标对象确定的大灯的弱光控制区域进行区域弱光控制，进而可以避免车辆大灯需要人为进行控制切换的现象，本申请的大灯控制方法不仅可以实现区域弱光控制，进而提高了大灯的功能性，而且还通过区域场景对车辆大灯进行控制可以避免人为的错误切换，进而提高了车辆大灯控制准确率。
基于上述硬件结构，提出本发明大灯控制方法实施例。
本发明实施例提供了一种大灯控制方法，参照图2，图2为本发明一种大灯控制方法的流程示意图，所述大灯控制方法应用于大灯控制系统，所述大灯控制系统包括车灯控制器和信息采集器，所述大灯控制方法的步骤包括：
步骤S10，获取所述信息采集器的采集信息，并根据所述采集信息确定车辆当前所处环境的区域场景；
近年，随着LED(LightEmittingDiode，发光二极管)作为新型照明光源的技术发展，LED已逐渐适用于汽车照明光源硬件，随着LED的普及，基于LED照明的LED大灯开始应用于当前车型上。因为在其他领域的LED矩阵灯光相较于传统灯光，由多个LED灯组成，每个LED发光元件均可以由电源控制模块单独打开、调暗和关闭，在数量足够的情况下，矩阵式LED大灯(即大灯)可以组合不同的灯光图形。当前在市场上出现的矩阵式LED像素较低，智能程度较低。
在本实施例中的大灯通过DLP(DigitalLightProcession，数字光处理灯光系统)，大灯可轻松实现远近光切换、场景投射、图案显示、迎宾等功能。在智能灯光工作场景里，障碍物主要包括行人、汽车、卡车、道路标识等。障碍物之间可能存在不同程度的遮挡，甚至由于暴雨、大雪、大雾等极端天气，障碍物的外观可能会模糊，从而导致高清摄像头的检测性能大大降低。与高清摄像头相比，毫米波雷达受到极端天气的影响较小，在空间探测方面可轻松获得目标的速度矢量，但毫米波雷达无法测量物体的轮廓，对静止的目标物体难以区分。
在本实施例中，整个控制流程是在大灯控制系统中的车灯控制器进行控制执行，通过获取信息采集器的采集信息，并根据采集信息确定车辆当前所处环境的区域场景。其中，采集信息是指信息采集器采集的车辆内外部的信息，如车外环境，车内速度等，此处确定区域场景可以依据预设的场景算法模型和采集信息进行确定，预设的场景算法模型是指场景算法模型，可以是最为基本的场景构建模型或者其他算法模型，根据预设的场景算法模型和所述采集信息确定区域场景信息的步骤，包括：确定所述采集信息中的所述场景信息，并确定所述采集信息中的所述矢量信息；确定将所述场景信息和所述矢量信息作为输入时预设的场景算法模型对应的输出结果，并将所述输出结果作为区域场景信息。在对区域场景信息进行确定的过程中，通过确定采集信息中的场景信息和矢量信息，进而将场景信息和矢量信息作为预设的场景算法模型的输入，并确定预设的场景算法模型的输出结果作为区域场景信息。其中，预设的场景算法模型是指依据场景信息及矢量信息确定整个区域场景的模型，例如，常用的场景构建模型或者算法。进而可以依据采集的信息确定车辆所处的场景，进而基于场景进行大灯的控制，提高了大灯的功能性。区域场景是指采集信息采集的车辆外部的场景，进而为后续车辆大灯控制提供了控制依据。
步骤S20，确定所述区域场景中的目标对象，根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域；
在本实施例中，通过确定区域场景中的目标对象，进而根据目标对象和采集信息确定弱光控制区域。也就是基于目标对象确定如何对大灯进行弱光控制，进而可以避免常用大灯控制只能进行远近光切换且需要用户对环境进行判断后执行切换操作的问题，在此处步骤中还会有基于区域场景确定灯光照射范围内的信息作为目标对象，也就是说最初可能是人员A在摄像头采集的图像中，进而通过雷达确定人员A的矢量信息，如速度位置等，进而确定待矢量信息的人员A，构建包含人员A的区域场景，当人员A在区域场景中处于灯光照射范围内时，则会将人员A作为目标对象。其中，目标对象是区域场景中的需要控制灯光控制的对象，例如行人、车辆、反光物等，弱光控制区域是指对大灯进行弱光控制的区域，如最中间位置的200个LED灯的照射区域，此处将大灯分为多个小灯控制，进而可以实现整个亮度的区域变化，提供了大灯控制的智能性以及整个大灯的功能性扩展，以及可以基于环境、对象进行自动判断，避免了人为判断的感知错误，进而提高了车辆大灯控制准确率，进一步保护了整个车辆驾驶的行驶安全。
步骤S30，基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制。
在本实施例中，最终就会基于弱光控制区域对大灯(前文提及的大灯)进行区域弱光控制。例如，在目标对象确定的是行人位置，进而基于当前车速、转向灯信息生成行人位置和灯光照射区域对应的控制指令，如，初始时间为行人位置在中间100个LED发出的灯光的区域，就会控制中间100个LED发出弱光或者近光，而依据当前车速、转向等信息确定随时间推移行人位置在灯光的区域的变化规律是：每秒向右变化20个LED的位置，进而基于变化的区域进行控制区域弱光，进而可以保证整个控制的智能性以及大大提高了整个大灯的环境适应能力，并提高了用户的使用体验，以及保证了驾驶安全性。
通过采用毫米波雷达(雷达的一种)和高清摄像头(摄像头的一种)双重采集的策略，能够提高行车目标识别的准确度，可以通过CAN传输环境感知、目标预测等大量数据给整车主机；根据工况执行实时的安全照明策略，提升矩阵LED的灵敏程度，相比普通矩阵LED照明提高了驾驶质感。
进一步，本实施例还提供了一种大灯控制方法一的流程图，参照图3，在本实施例中，通过摄像头识别面罩的姿态，进而检测图像清晰度是否低于阈值，进而基于摄像头采集的特征判断当前状态，其中，图像为摄像头，如高清摄像头采集的目标图像。进而通过识别为尘土污渍时，则启动清洗电机，并启动前灯雨刮，进而实现对大灯面罩上尘土污渍的清洗，即执行预设的除渍的异常应对方案；当识别为雾气结霜时，则启动加热系统，进而实现对大灯面罩上雾气结霜的清洗，即执行预设的除霜的异常应对方案。
其中，识别方式可以是依据图像中的特征确定尘土污渍或者雾气结霜，也可以是其他识别方式，进而在摄像头采集的图像清晰度不低于阈值时，关闭清洗或者加热装置，即执行确定所述目标图像中的场景信息的步骤。进而通过尘土污渍或者雾气结霜的清洁可以保证整个车灯控制的智能性。
参照图6，图6为大灯的一结构示意图，智能灯光系统包括左大灯和右大灯，可以在其中一个大灯内设置摄像头(可以为高清摄像头220)和雷达(可以为毫米波雷达210)，也可以在两个大灯同时设置摄像头和雷达。以设置摄像头和雷达的大灯为例，高清摄像头220与毫米波雷达210布置在大灯内前部位置，主要对车辆前方的目标进行识别与检测：识别车辆、行人、隧道、道路场景后输出相应的路照光形，在灯光的近光显示区域，投射转向标识、限速标识、LOGO标识等，DLP模块510为大灯，与常用大灯不同的是，本实施例的大灯由多个LED组成，进而可以实现等每个小的LED的控制，而并非是一种整体控制的方式。该大灯内还设置除霜加热模块100与整个大灯的面罩600连接，还设置大灯雨刮装置300和大灯清洗装置400，在需要清洗时则启动大灯雨刮装置300和大灯清洗装置400对大灯的面罩600进行清洗，进而可以通过除霜加热模块100、大灯雨刮装置300和大灯清洗装置400对面罩600进行清洗，可以保证后续采集图像的准确性，也可以提高整个大灯控制的智能性的同时提高驾驶安全。
进一步的，参照图5，图5为大灯控制方法的功能示意图，整个系统通过高清摄像头和毫米波雷达分别获取行人/车辆/标牌/隧道的标识信息和矢量速度信息，同时还会获取其他的辅助信息。例如，方向盘的转角信息、开关的灯光开关信息和制动区域的制动状态信号以及车载主机的车速开关和传输阈值信息给车载主机进行控制。进而将以上信息传回车灯控制器，进而实现灯光或者投影请求，通过控制智能像素前照灯驱动模块以实现自动远近光、行人防眩目、车辆防眩目、隧道自动开灯、车辆示宽投影、自适应弯道、车辆示宽、道路标识投影和其他用户自定义的功能，进而提高了大灯的功能性，同时在智能控制上的智能性也进一步提高。
本实施例的大灯控制方法应用于大灯控制系统，所述大灯控制系统包括车灯控制器和信息采集器，通过获取所述信息采集器的采集信息，并根据所述采集信息确定车辆当前所处环境的区域场景；确定所述区域场景中的目标对象，根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域；基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制。通过基于采集信息确定区域场景，进而基于区域场景中的目标对象确定的大灯的弱光控制区域进行区域弱光控制，进而可以避免车辆大灯需要人为进行控制切换的现象，本申请的大灯控制方法不仅可以实现区域弱光控制，进而提高了大灯的功能性，而且还通过区域场景对车辆大灯进行控制可以避免人为的错误切换，进而提高了车辆大灯控制准确率。
进一步地，基于本发明大灯控制方法第一实施例，提出本发明大灯控制方法第二实施例，大灯控制方法包括：
进一步的，所述信息采集器包括雷达和摄像头，所述获取所述信息采集器的采集信息的步骤，包括：
步骤S11，获取所述摄像头采集的目标图像，并确定所述目标图像中的场景信息；其中，所述场景信息包括所述目标图像中的初始对象信息；
步骤S12，基于所述雷达采集所述目标图像的成像区域中的矢量信息；其中，所述矢量信息包括所述初始目标对象信息中对象的速度、距离和角速度中的至少一种；
在本实施例中，信息采集器至少包括雷达和摄像头，也可以包括其他的采集的器件，如直接获取车载主机的车内的信息。实际应用中是基于摄像头，可以是高清摄像头负责采集目标对象和环境的场景数据，雷达，可以是毫米波雷达则负责采集摄像头不便于采集的距离、速度、角速度等，将二者采集的信息传输到灯具内部MCU(MicrocontrollerUnit，微控制单元)，采用深度学习的模型算法处理分析出视觉内目标信息，精准灵敏地控制灯内DMD(DigitalMicromirrorDevice，数字微镜设备)模块，自动降低路人或者其他车辆所在区域的亮度；通过高清摄像头与毫米波雷达探测能力的相互补充，提高智能灯光的感知能力，帮助更好的应对复杂场景的检测任务，不再需要驾驶员手动切换远近光，给予驾驶员更好的驾驶体验与安全保护。通过获取摄像头采集的目标图像，进而确定目标图像中的场景信息，其中，所述场景信息包括所述目标图像中的初始标对象信息，同时基于雷达采集目标图像的成像区域中的矢量信息，其中，所述矢量信息包括初始目标对象信息中对象的速度、距离和角速度中的至少一种，目标图像是指摄像头采集的图像，进而确定目标图像中的静态的目标对象信息和环境信息，初始对象信息是指目标图像中的行人、车辆、植被等不含矢量信息或者其他信息的对象，环境信息是指目标图像中的环境，例如乡村小路，城市十字路口等，因为摄像头只能采集到静态的信息作为整个场景信息，而雷达可以采集目标图像中的矢量信息，其中，矢量信息包括所述目标图像中全部对象的速度、距离和角速度中的至少一种，如存在一辆车车速为0，或者人的速度为5m/min，并位置为由东向西，距车辆20m。也就采集目标图像各个可移动物的动态信息，矢量信息是指含动态信息的信息，动态信息就如速度、距离和角速度等，进而可以确定整个车辆所处的外部信息，进而为车辆控制提供了控制依据。
步骤S13，获取车辆的车载主机发送的行车信息，并汇总所述场景信息、所述矢量信息和所述行车信息作为采集信息；其中，所述行车信息包括车速信息、转向信息和大灯开关信息。
在本实施例中，在高清摄像头负责采集目标对象和环境的场景数据及毫米波雷达则负责采集摄像头不便于采集的距离、速度、角速度等信息之后，就会获取车辆的车载主机发送的行车信息，最终将车载主机发送的车辆信息、场景信息和矢量信息汇总为采集信息，其中，行车信息包括车速信息、转向信息、大灯开关信息，此处三个信息可以同时进行，也可以分开依次进行。行车信息是指车的内部信息，车载主机获取的信息可以进行控制的辅助判断，如车速信息和转向信息确定人在车里的位置，大灯开关信息可以确定是否进行开启或者是否进行控制。此处充分考虑了车辆自身的控制因素，例如，夜间车辆未开灯，而已经采集场景信息和矢量信息就不会进行大灯的控制，再例如车辆速度较大和车辆速度较小的大灯的控制存在差异，因为不同的速度影响大灯的控制切换频率，如速度快则需要较快切换大灯控制，以防止出现控制延时造成整个控制的准确率不高的问题，通过将以上信息汇总得到采集信息，进而可以保证车辆大灯控制的准确率。
进一步地，基于本发明大灯控制方法第一实施例和/或第二实施例，提出本发明大灯控制方法第三实施例，大灯控制方法包括：
进一步的，获取摄像头采集的目标图像的步骤之后，包括：
步骤a，确定所述目标图像的图像清晰度，并检测所述图像清晰度是否小于预设的图像清晰度阈值；
步骤b，若所述图像清晰度大于或等于所述图像清晰度阈值，则执行所述确定所述目标图像中的场景信息的步骤；
在本实施例中，在执行整个控制流程时，会存在对图像进行清晰度判断以便于提高检测所提供图像的准确率。通过在获取摄像头采集的目标图像之后，确定目标图像的图像清晰度，此处确定图像清晰度可以是直接确定中的特征，基于特征确定清晰度，也可以是其他确定清晰度的方式，在此不予限定。图像清晰度是指图像的清晰度，进而检测图像清晰度是否小于预设的图像清晰度阈值，在图像清晰度大于或等于预设的图像清晰度阈值，则执行所述确定所述目标图像中的场景信息的步骤。也就是说在图像清晰度符合要求时才会执行后续的步骤，以便于整个基于图像处理的准确率。预设的图像清晰度阈值是指用户自定义的阈值，如可以较为清楚的确定目标图像中的信息的清晰度阈值，也可以是较高的清晰度阈值，在此以实际用户的设定为准，不予限定。通过清晰度的判断，进而可以保证目标图像中获取信息的准确性，也为后续控制保证了控制的准确率。
步骤c，若所述图像清晰度小于所述图像清晰度阈值，则基于所述目标图像确定异常识别结果，根据所述异常识别结果执行相应的异常应对方案，并执行所述确定所述目标图像对应的图像清晰度的步骤。
在本实施例中，当图像清晰度小于预设的图像清晰度阈值，就会基于目标图像确定异常识别结果，进而根据异常识别结果执行相应的异常应对方案，并执行所述确定所述目标图像对应的图像清晰度的步骤。其中，异常识别结果是指对灯面罩上的污渍确定的结果，异常应对方案是指针对不同异常识别结果对应的处理方案，如图3中的启动清洗电机、前灯雨刮和启动加热系统的异常应对方案。
示例性的，对于高清摄像头和毫米波雷达来说，如果前灯透明面罩上粘连雾气和污渍、粉尘时，将对高清摄像头和雷达天线产生遮挡，影响信号采集；这时高清摄像头自动识别灯具表面污染程度，开启大灯雨刮和清洗系统对灯具表面进行清洗，并对清洗系统水量实时监控，在缺水时提醒车辆使用人员；如果是雾气和霜，则开启加热系统。基于应对复杂工作环境，在大灯上加装了大灯雨刮清洗系统、大灯电加热除霜系统，降低粉尘、雨雾、冰冻等气候环境条件对大灯内高清摄像头和雷达的工作影响。识别过程可以是确定前灯透明面罩上的污渍面积及分布规律，进而确定为雾气结霜或者尘土污渍，并在清洁之后再次执行确定所述目标图像中的场景信息的步骤，当一直循环在确定所述目标图像对应的图像清晰度的步骤时，则生成提示指令提醒用户，以防止因为除雾气结霜或者尘土污渍的其他因素影响造成循环的现象，例如高清摄像头和毫米波雷达的镜面上的污渍。通过污渍的确定进而可以保证后续图像中信息处理的准确率，同时进一步提高了大灯控制的准确率。
进一步的，所述根据所述异常识别结果执行相应的异常应对方案的步骤，包括：
步骤d，若所述异常识别结果与预设的雾气结霜状态匹配，则执行预设的除霜的异常应对方案；
步骤e，若所述异常识别结果与预设的尘土污渍状态匹配，则执行预设的除渍的异常应对方案。
在本实施例中，在信息采集器中的高清摄像头和毫米波雷达受到镜头表面和天线前部的污渍、粉尘等遮挡物干扰比较大，容易导致系统误判或者引起系统停止工作，进而通过识别结果对污渍、粉尘等遮挡物进行清洁处理，以保证整个采集信息的准确率。如，若异常识别结果与预设的雾气结霜状态匹配，则执行预设的除霜的异常应对方案，即触发加热指令控制对面罩进行加热除霜，预设的除霜的异常应对方案即图3中的控制启动加热系统的方案，若异常识别结果与预设的尘土污渍状态匹配，则预设的除渍的异常应对方案，即触发预设的清洗指令控制对面罩进行清洗除渍，预设的除渍的异常应对方案即图3中的控制清洗的方案，即启动清洗电机和前灯雨刮的方案。
示例性的，预设的雾气结霜状态是指前灯透明面罩存在雾气结霜，而判断可以为分布较均匀、下部分较集中，预设的尘土污渍状态是指前灯透明面罩存在尘土污渍，而判断可以为分布不均匀、区域集性高，也可以是其他的判断依据，预设的加热指令是指控制系统中的除霜加热模块进行加热的指令，可以是直接电阻加热或者温水管道的循环加热，预设的清洗指令是指控制系统中大灯清洗装置进行清洗的指令，可以是直接水管道的出水清洗，在大灯清洗装置和除霜加热模块执行清洗和加热之后，就会控制系统中的大灯雨刮装置将前灯透明面罩的水珠清洁，也就是说无论是加热指令还是清洗指令之后都以雨刮工作指令执行结束之后执行后续步骤，雨刮工作指令是指控制大灯雨刮装置中的雨刮进行工作的指令。进而通过系统中的大灯雨刮装置、除霜加热模块和大灯清洗装置对前灯透明面罩进行清洁，进而可以保证后续摄像头或者雷达采集外部图像信息及矢量信息的准确性，并最终保证了整个大灯控制的准确性。
进一步地，基于本发明大灯控制方法第一实施例、第二实施例和/或第三实施例，提出本发明大灯控制方法第四实施例，大灯控制方法包括：
进一步的，根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域的步骤，包括：
步骤f，确定所述采集信息中的行车信息，并基于所述行车信息确定不同参照时间点的灯光覆盖区域；
步骤j，确定所述目标对象在不同参照时间点的目标区域，并基于不同参照时间点确定所述灯光覆盖区域与所述目标区域之间全部的交集区域作为弱光控制区域。
在本实施例中，在确定弱光控制区域时，通过确定采集信息中的行车信息，并基于行车信息确定不同参照时间点的灯光覆盖区域，不同参照时间点是指不同时间点，其中不同参照时间点的目标区域为图7中不同时间点行人区域与灯光覆盖区域的关系，如当前时刻关系、前一时刻关系和下一时刻关系等。灯光覆盖区域是指灯光的照射区域，可以体现在图像中的区域，再确定目标对象在不同参照时间点的目标区域，最终基于不同参照时间点确定灯光覆盖区域与目标区域之间全部的交集区域作为弱光控制区域，目标区域是指用户所在的区域，具体化的，此处的目标区域在针对人员而言可以为颈部以上的区域，针对车辆时为前车窗的区域，针对反射物而言时为反射物正对可反射区域，交集区域是指区域的重叠部分。为便于理解，提出了一种场景示意图，参照图7，图7为大灯控制方法的一场景示意图，图中通过a1-a3说明了目标区域与灯光覆盖区域的关系，如a1所示为T1时刻的行人区域(即目标区域)与灯光覆盖区域的交集关系，即行人完全在灯光范围内，a2所示为T2时刻的行人区域(即目标区域)与灯光覆盖区域的交集关系，即行人部分在灯光范围内，a3所示为T3时刻的行人区域(即目标区域)与灯光覆盖区域的交集关系，即行人完全在灯光范围外，其中T1-T3为连续时刻，行人区域变化可以依据雷达得到的行人的矢量信息得到T1-T3的区域，灯光覆盖区域可以依据行车信息中的车速、转向等信息得到T1-T3的区域，进而确定a1-a3对应的交集区域作为弱光控制区域，交集区域可以存在多个，也可以存在一个，如行人或者车辆只在瞬间出现在灯光覆盖区域内的极限情况。通过交集区域的确定进而可以保证灯光调节的准确性，进而可以保证车辆驾驶的安全性。
进一步的，基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制的步骤，包括：
步骤h，确定所述弱光控制区域在所述大灯中映射的全部控制区域，并确定各所述控制区域对应的控制时间；
步骤i，基于所述控制时间对所述大灯的各所述控制区域进行区域弱光控制。
在本实施例中，在基于以上步骤得到弱光控制区域之后，就会确定弱光控制区域在所述大灯中映射的全部控制区域，进而确定控制区域对应的控制时间，最终基于控制时间对所述大灯的各所述控制区域进行区域弱光控制。其中，控制区域是指控制弱光的区域，控制时间是指区域对应的时间，可参照图7的b1-b2图，在行人区域与灯光覆盖区域的示意如b1所示，对应的该行人区域在大灯中对应的区域就会如b2所示，进而可以确定每个弱光控制区域对应的全部在大灯中的控制区域，而如果b1为T4时刻的情况，就会确定T4时刻为控制时间，如后2s之后情况如b1所示，对应的在灯中的区域如b2所示，则会在2s之后控制b2所示的区域发出弱光。如大灯存在10000个小的LED，最初车辆位置需要减弱中间20个小的LED的发光，但随着车辆信息的转向，下一秒变为中间20个小的LED的左边20个小的LED弱发光，进而在每一秒变化为向左变化20个小的LED弱发光为亮度变化指令，进而可以保证整个区域LED发光控制的准确性，可以提高整个大灯控制的功能性。
进一步地，基于本发明大灯控制方法第一实施例、第二实施例、第三实施例和/或第四实施例，提出本发明大灯控制方法第五实施例，大灯控制方法包括：
进一步的，所述大灯控制系统还包括数字微镜控制器，所述方法还包括：
步骤A10，若所述车灯控制器接收到车灯投影指令，则确定所述车灯投影指令的投影图像，基于所述投影图像确定大灯投影控制指令；
步骤A20，基于所述数字微镜控制器确定所述大灯投影控制指令对应的微透镜调节信息，并基于所述微透镜调节信息控制所述大灯进行投影。
在本实施例中，在对整个大灯进行控制时，还会存在大灯投影的控制。在投影时用的图像或者影像可以通过OTA(Over-the-AirTechnology)空中下载技术)升级，也可以由用户自定义输入车机，这些图像信息通过CAN(ControllerAreaNetwork，控制局域网)通信传输到灯内SOC(System-on-a-Chip，系统级芯片)的EEPROM(ElectricallyErasableProgrammableRead-OnlyMemory，带电可擦可编程只读存储器)；灯内SOC将影像实时传输到DMD控制器，DMD通过调节每个可移动微透镜，来实现影像的展示。还可以通过大灯作为汽车对外交互的重要方式，通过识别道路标志和特征，可以在道路上投影对应的信息；车灯内MCU与整车主机连接,接收天气信息、交通状况等信息，并通过DLP灯光系统投放到车辆前方路面，在车辆启动等场景下提供用户更好的用车体验。在车灯控制器接收到车灯投影指令，则确定车灯投影指令对应的投影图像，并确定投影图像对应的大灯投影控制指令，进而基于数字微镜控制器确定所述大灯投影控制指令对应的微透镜调节信息，以基于微透镜调节信息控制所述大灯进行投影。其中，车灯投影指令是指需要大灯进行投影的指令，投影图像是指需要进行投影的图像，大灯投影控制指令是指实现投影图像需要对大灯如何进行控制的指令，微透镜调节信息是指调节微透镜的信息，因为最终投影是基于微透镜调节实现的，故最终生成的是微透镜调节信息，以便对微透镜进行调节，实现投影。整个投影可以是导航转向投影(以防止用户导航未听清，直接看矩阵的大灯投影可以进行驾驶)、车宽投影(行人清晰知道车辆宽度，以防误判造成刮伤)、音乐播放或者天气播放(提高大灯的功能性)，以及路标投影(例如变道的虚实线、弯道投影等)，通过以上大灯控制方式，进而可以扩展大灯的功能性。
本发明还提供一种大灯控制系统模块示意图，参照图4，所述大灯控制系统包括车灯控制器10(可以包括MCU11和SOC12)、信息采集器20、大灯30(包括左灯31和右灯32)和数字微镜控制器40(包括第一DMD41和第二DMD42)，所述信息采集器20包括雷达21、车载主机23和摄像头22；
所述雷达21、所述车载主机23、所述摄像头22和所述数字微镜控制器40分别与所述车灯控制器10连接，所述数字微镜控制器40与所述大灯30连接；
其中，所述车灯控制器10用于获取所述信息采集器20的采集信息，并根据所述采集信息确定车辆当前所处环境的区域场景；确定所述区域场景中的目标对象，根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域；基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制。
在本实施例中，在通过车灯控制器10对数据处理后，识别目标车辆，结合通过CAN网络接收来自整车的车速、转向盘角度、转向、车辆状态等信号，经过信息计算后通过LVDS控制DMD来实现自动远近光切换、车辆投影和行人防眩目功能，同时将高清摄像头与毫米波雷达识别采集的路面信息通过CAN总线反馈给整车。左灯31和右灯32是指单独被控制的LED灯，也可以为左灯31包括一DMD41和第一DLP模块51，右灯41包括二DMD42和第二DLP模块52，在此不对左右灯进行具体限定。大灯雨刮清洗系统、大灯电加热除霜较好解决了环境气候的影响。车灯控制器10和雷达21、车载主机23和摄像头22使用CAN总线和LVDS(Low-VoltageDifferential Signaling，低振幅差分信号)通信，车灯控制器10通过CAN总线接入毫米波雷达，通过LVDS接入高清摄像头。进而通过车灯控制器10实现大灯的功能性和智能性，同时整个大灯的控制不是简单依据人为判断，进而可以提高大灯控制准确率。
可选地，所述车灯控制器，还用于：
获取所述摄像头采集的目标图像，并确定所述目标图像中的场景信息；其中，所述场景信息包括所述目标图像中的初始对象信息；
基于所述雷达采集所述目标图像的成像区域中的矢量信息；其中，所述矢量信息包括所述初始目标对象信息中全部对象的速度、距离或角速度中的至少一种；
获取车辆的车载主机发送的行车信息，并将所述场景信息、所述矢量信息和所述行车信息汇总为采集信息；其中，所述行车信息包括车速信息、转向信息和大灯开关信息。
可选地，所述车灯控制器，还用于：
确定所述目标图像的图像清晰度，并检测所述图像清晰度是否小于预设的图像清晰度阈值；
若所述图像清晰度大于或等于所述图像清晰度阈值，则执行所述确定所述目标图像中的场景信息的步骤；
若所述图像清晰度小于所述图像清晰度阈值，则基于所述目标图像确定异常识别结果，根据所述异常识别结果执行相应的异常应对方案，并执行所述确定所述目标图像对应的图像清晰度的步骤。
可选地，所述车灯控制器，还用于：
若所述异常识别结果与预设的雾气结霜状态匹配，则执行预设的除霜的异常应对方案；
若所述异常识别结果与预设的尘土污渍状态匹配，则执行预设的除渍的异常应对方案。
可选地，所述车灯控制器，还用于：
确定所述采集信息中的行车信息，并基于所述行车信息确定不同参照时间点的灯光覆盖区域；
确定所述目标对象在不同参照时间点的目标区域，并基于不同参照时间点确定所述灯光覆盖区域与所述目标区域之间全部的交集区域作为弱光控制区域。
可选地，所述车灯控制器，还用于：
确定所述弱光控制区域在所述大灯中映射的全部控制区域，并确定各所述控制区域对应的控制时间；
基于所述控制时间对所述大灯的各所述控制区域进行区域弱光控制。
可选地，所述车灯控制器，还用于：
若所述车灯控制器接收到车灯投影指令，则确定所述车灯投影指令的投影图像，基于所述投影图像确定大灯投影控制指令；
基于所述数字微镜控制器确定所述大灯投影控制指令对应的微透镜调节信息，并基于所述微透镜调节信息控制所述大灯进行投影。
上述各程序模块所执行的方法可参照本发明大灯控制方法各个实施例，此处不再赘述。
本发明还提供一种大灯控制设备。
本发明设备包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的大灯控制程序，所述大灯控制程序被处理器执行时实现如上所述的大灯控制方法的步骤。
本发明还提供一种计算机存储介质，计算机存储介质为计算机可读存储介质，本发明存储介质上存储有大灯控制程序，所述大灯控制程序被处理器执行时实现如上所述的大灯控制方法的步骤。
其中，在所述处理器上运行的大灯控制程序被执行时所实现的方法可参照本发明大灯控制方法各个实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种大灯控制方法，其特征在于，所述大灯控制方法应用于大灯控制系统，所述大灯控制系统包括车灯控制器和信息采集器，所述大灯控制方法的步骤包括：
获取所述信息采集器的采集信息，并根据所述采集信息确定车辆当前所处环境的区域场景；
确定所述区域场景中的目标对象，根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域；
基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制。
2.如权利要求1所述的大灯控制方法，其特征在于，所述信息采集器包括雷达和摄像头，所述获取所述信息采集器的采集信息的步骤，包括：
获取所述摄像头采集的目标图像，并确定所述目标图像中的场景信息；其中，所述场景信息包括所述目标图像中的初始对象信息；
基于所述雷达采集所述目标图像的成像区域中的矢量信息；其中，所述矢量信息包括所述初始目标对象信息中对象的速度、距离或角速度中的至少一种；
获取车辆的车载主机发送的行车信息，并汇总所述场景信息、所述矢量信息和所述行车信息作为采集信息；其中，所述行车信息包括车速信息、转向信息和大灯开关信息。
3.如权利要求2所述的大灯控制方法，其特征在于，所述获取摄像头采集的目标图像的步骤之后，包括：
确定所述目标图像的图像清晰度，并检测所述图像清晰度是否小于预设的图像清晰度阈值；
若所述图像清晰度大于或等于所述图像清晰度阈值，则执行所述确定所述目标图像中的场景信息的步骤；
若所述图像清晰度小于所述图像清晰度阈值，则基于所述目标图像确定异常识别结果，根据所述异常识别结果执行相应的异常应对方案，并执行所述确定所述目标图像对应的图像清晰度的步骤。
4.如权利要求3所述的大灯控制方法，其特征在于，所述根据所述异常识别结果执行相应的异常应对方案的步骤，包括：
若所述异常识别结果与预设的雾气结霜状态匹配，则执行预设的除霜的异常应对方案；
若所述异常识别结果与预设的尘土污渍状态匹配，则执行预设的除渍的异常应对方案。
5.如权利要求1所述的大灯控制方法，其特征在于，所述根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域的步骤，包括：
确定所述采集信息中的行车信息，并基于所述行车信息确定不同参照时间点的灯光覆盖区域；
确定所述目标对象在不同参照时间点的目标区域，并基于不同参照时间点确定所述灯光覆盖区域与所述目标区域之间全部的交集区域作为弱光控制区域。
6.如权利要求1所述的大灯控制方法，其特征在于，所述基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制的步骤，包括：
确定所述弱光控制区域在所述大灯中映射的全部控制区域，并确定各所述控制区域对应的控制时间；
基于所述控制时间对所述大灯的各所述控制区域进行区域弱光控制。
7.如权利要求1-6任一项所述的大灯控制方法，其特征在于，所述大灯控制系统还包括数字微镜控制器，所述方法还包括：
若所述车灯控制器接收到车灯投影指令，则确定所述车灯投影指令的投影图像，基于所述投影图像确定大灯投影控制指令；
基于所述数字微镜控制器确定所述大灯投影控制指令对应的微透镜调节信息，并基于所述微透镜调节信息控制所述大灯进行投影。
8.一种大灯控制系统，其特征在于，所述大灯控制系统包括车灯控制器、信息采集器、大灯和数字微镜控制器，所述信息采集器包括雷达和摄像头；
所述雷达、车载主机、所述摄像头和所述数字微镜控制器分别与所述车灯控制器连接，所述数字微镜控制器与所述大灯连接；
其中，所述车灯控制器用于获取所述信息采集器的采集信息，并根据所述采集信息确定车辆当前所处环境的区域场景；确定所述区域场景中的目标对象，根据所述目标对象和所述采集信息确定弱光控制区域；基于所述弱光控制区域对所述大灯进行区域弱光控制。
9.一种大灯控制设备，其特征在于，所述大灯控制设备包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的大灯控制程序，所述大灯控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述大灯控制方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有实现大灯控制方法的程序，所述实现大灯控制方法的程序被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述大灯控制方法的步骤。
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