CN116945857A - 一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及车内环境监测调节领域，具体公开一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，本发明通过获取汽车车内的人体生理信息，分析汽车车内的生命体存在可能性指数，判断汽车车内是否存在遗留人员，从多个维度对车内遗留人员进行监测评估，避免误判，提高监测结果的准确性；分析汽车的车内环境隐患系数和车内人员体征异常系数，判断汽车是否需要通风，综合考虑车内自身环境和车内人员的身体状况进而分析通风时间，更加灵活智能；分析汽车外部环境的空气质量评价系数，进一步获取汽车的适宜通风方式，结合外部空气环境对汽车通风方式进行选择，从而能够在保证车内乘客舒适安全的同时，兼顾节能环保。
Description
技术领域
本发明涉及车内环境监测调节领域，涉及到一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统。
背景技术
窒息是一种严重的生命威胁，生活中家长将孩子遗忘或者锁在车内，造成孩子窒息发生不幸的事故屡见不鲜，冬季在密闭车内开空调小憩也偶有窒息危险发生。因此，为预防车内人员窒息，监测车内环境参数并进行处理使车内环境达到舒适状态，以避免因高温、缺氧等原因造成安全风险，具有重要意义。
现有的车内环境监测调节方法，存在一些不足：1.车内遗留人员的监测：现有方法监测车内是否有人时，仅从体温角度，没有结合人体的体征或生理信息进行综合评估，如人体的身形、声音和活动等，进而容易误判，使得监测结果的准确性比较低。
2.通风时间的确定：现在方法确定汽车何时开始通风时，将当前的车内环境参数与适宜的车内环境参数进行比较，环境参数的偏差超过阈值或者超过允许偏差范围则进行通风处理，该方式过于僵硬，没有考虑到车内各乘客的体质不同，对于环境的忍耐度也不同，设定的环境参数允许偏差或偏差阈值对于体质较差或者疾病患者不再适用，即在达到通风系统启动条件之前乘客的身体可能已经出现不适，严重时可能威胁乘客的生命安全。
3.通风方式的选择：现有通风方式一般有两种，一是开窗通风，二是开启车内空调和通风系统，现有方法没有结合外部环境对通风方式进行选择，当外部空气环境尚可时，选择开窗，节能降耗，当外部空气污染严重时，选择开启空调和通风系统，营造车内适宜环境，从而使得现有方法无法在保证车内乘客舒适安全的同时，兼顾节能环保。
发明内容
针对上述问题，本发明提出了一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，实现对车内环境监测调节的功能。
本发明解决其技术问题采用的技术方案是：本发明提供一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，包括：车内人体生理信息获取模块：用于获取目标汽车车内的人体生理信息，其中人体生理信息包括人体体温符合系数、人体身形吻合系数、人体活动频繁系数和人体声音匹配度。
车内遗留人员判断模块：用于根据目标汽车车内的人体生理信息，分析目标汽车车内的生命体存在可能性指数，判断目标汽车车内是否存在遗留人员，若存在遗留人员，则执行车内环境参数监测模块。
车内环境参数监测模块：用于获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内的环境参数，其中环境参数包括氧气浓度、二氧化碳浓度、平均温度和湿度，分析目标汽车的车内环境隐患系数。
车内人员体征信息监测模块：用于获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的体征信息，其中体征信息包括心率、呼吸频率和瞳孔直径，分析目标汽车的车内人员体征异常系数。
目标汽车通风需求判断模块：用于根据目标汽车的车内环境隐患系数和车内人员体征异常系数，判断目标汽车是否需要通风，若需要通风，则执行目标汽车通风方式选择模块。
目标汽车通风方式选择模块：用于获取目标汽车外部环境中各种污染物浓度，分析目标汽车外部环境的空气质量评价系数，进一步获取目标汽车的适宜通风方式，其中通风方式包括开窗和启动新风循环系统，并进行处理。
数据库：用于存储人体参考温度和人体三维模型集合。
在上述实施例的基础上，所述车内人体生理信息获取模块的具体分析过程包括：通过红外线传感器获取目标汽车车内各温度区域的温度，将其记为，/>表示第/>个温度区域的编号，/>，提取数据库中存储的人体参考温度，将其记为/>，通过分析公式得到目标汽车车内的人体体温符合系数/>，其中/>表示预设的人体体温波动量阈值。
通过激光扫描仪对目标汽车车内各物体进行扫描，获取目标汽车车内各物体的三维模型，进一步分析目标汽车车内各物体的人体模型相似度，将其记为，/>表示第/>个物体的编号，/>，通过分析公式/>得到目标汽车车内的人体身形吻合系数/>，其中/>表示预设的人体模型相似度阈值。
在上述实施例的基础上，所述车内人体生理信息获取模块的具体分析过程还包括：设定分析周期的时长，按照预设的等时间间隔原则在分析周期内设置各检测时间点，获取分析周期内各检测时间点目标汽车车内各温度区域的温度变化量和各物体的移动距离，将其分别记为，/>表示第/>个检测时间点的编号，/>，通过分析公式得到目标汽车车内的人体活动频繁系数/>，其中/>表示检测时间点的数量，/>分别表示预设的温度区域温度变化量和物体移动距离的阈值，/>分别表示预设的分析周期内第/>个检测时间点目标汽车车内第/>个温度区域的温度变化量和第/>个物体的移动距离。
通过声音传感器获取目标汽车车内声音的特征信息，其中特征信息包括频率、强度、时域和频域，进一步通过声音识别算法分析目标汽车车内的人体声音匹配度，将其记为。
在上述实施例的基础上，所述车内遗留人员判断模块的具体分析过程为：通过分析公式得到目标汽车车内的生命体存在可能性指数/>，其中/>分别表示预设的人体体温符合系数、人体身形吻合系数、人体活动频繁系数和人体声音匹配度的权值。
将目标汽车车内的生命体存在可能性指数与预设的生命体存在可能性指数阈值进行比较，若目标汽车车内的生命体存在可能性指数大于或等于预设的生命体存在可能性指数阈值，则目标汽车车内存在遗留人员。
在上述实施例的基础上，所述车内环境参数监测模块的具体分析过程包括：S1：设定监测周期的时长，按照预设的等时间间隔原则在监测周期内设置各采样时间点。
通过气体传感器获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内的氧气浓度和二氧化碳浓度，将其分别记为和/>，/>表示第/>个采样时间点的编号，/>。
通过温度传感器和湿度传感器分别获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内的平均温度和湿度，将其分别记为。
S2：通过分析公式得到目标汽车车内的氧气浓度隐患系数/>，其中/>表示自然常数，/>表示采样时间点的数量，/>表示预设的车内氧气浓度预警值，/>表示监测周期内第/>个采样时间点目标汽车车内的氧气浓度。
S3：通过分析公式得到目标汽车车内的二氧化碳浓度隐患系数/>，其中/>表示预设的车内二氧化碳浓度预警值，表示监测周期内第/>个采样时间点目标汽车车内的二氧化碳浓度。
S4：通过分析公式得到目标汽车车内的温度隐患系数，其中/>表示预设的车内温度预警值。
S5：通过分析公式得到目标汽车车内的湿度隐患系数/>，其中/>表示预设车内适宜湿度，/>表示预设的车内湿度偏差阈值。
在上述实施例的基础上，所述车内环境参数监测模块的具体分析过程还包括：通过分析公式得到目标汽车的车内环境隐患系数，其中/>分别表示预设的氧气浓度隐患系数、二氧化碳浓度隐患系数、温度隐患系数和湿度隐患系数的权值。
在上述实施例的基础上，所述车内人员体征信息监测模块的具体分析过程为：通过无接触式心率监测设备获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的心率，将其记为，/>表示第/>个人员的编号，/>。
通过无接触式的呼吸监测技术获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的呼吸频率，将其记为。
通过无接触式的瞳孔测量方法，获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的瞳孔直径，将其记为。
通过分析公式得到目标汽车车内各人员的体征异常系数/>，其中/>、/>和/>分别表示监测周期内第/>个采样采样时间点目标汽车车内第/>个人员的心率、呼吸频率和瞳孔直径，/>分别表示预设的人体的心率、呼吸频率和瞳孔直径的波动量阈值，/>分别表示预设的心率、呼吸频率和瞳孔直径的权值。
将目标汽车车内各人员的体征异常系数进行相互比较，将最大体征异常系数记为目标汽车的车内人员体征异常系数。
在上述实施例的基础上，所述目标汽车通风需求判断模块的具体分析过程为：F1：将目标汽车的车内环境隐患系数与预设的车内环境隐患系数阈值进行比对，若目标汽车的车内环境隐患系数大于预设的车内环境隐患系数阈值，则目标汽车需要通风，反之，则执行F2。
F2：将目标汽车的车内人员体征异常系数与预设的车内人员体征异常系数阈值进行比较，若目标汽车的车内人员体征异常系数大于预设的车内人员体征异常系数阈值，则目标汽车需要通风。
在上述实施例的基础上，所述目标汽车通风方式选择模块的具体分析过程包括：通过气体监测仪获取目标汽车外部环境中各种污染物浓度，将其记为，/>表示第/>种污染物的编号，/>。
通过分析公式得到目标汽车外部环境的空气质量评价系数/>，其中/>表示预设的空气质量评价系数修正因子，/>表示预设的第/>种污染物的权重因子。
在上述实施例的基础上，所述目标汽车通风方式选择模块的具体分析过程还包括：将目标汽车外部环境的空气质量评价系数与预设的空气质量评价系数参考值进行比较，若目标汽车外部环境的空气质量评价系数大于或等于预设的空气质量评价系数参考值，则目标汽车的适宜通风方式为开窗，反之，则目标汽车的适宜通风方式为启动新风循环系统。
将目标汽车的适宜通风方式发送至目标汽车的控制终端，进而对目标汽车的通风进行调控。
相对于现有技术，本发明所述的一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统以下有益效果：1.本发明通过获取目标汽车车内的人体体温符合系数、人体身形吻合系数、人体活动频繁系数和人体声音匹配度，分析目标汽车车内的生命体存在可能性指数，进而判断目标汽车车内是否存在遗留人员，从多个维度对车内遗留人员进行监测评估，避免误判，提高监测结果的准确性。
2.本发明通过获取目标汽车车内的环境参数和人员的体征信息，分析目标汽车的车内环境隐患系数和车内人员体征异常系数，进一步判断目标汽车是否需要通风，综合考虑车内自身环境和车内人员的身体状况进而分析通风时间，更加灵活智能。
3.本发明通过分析目标汽车外部环境的空气质量评价系数，获取目标汽车的适宜通风方式，结合外部空气环境对汽车通风方式进行选择，当外部空气环境尚可时，选择开窗，节能降耗，当外部空气污染严重时，选择开启空调和通风系统，营造车内适宜环境，保障车内乘客的安全和提升车内乘客的乘坐舒适感，从而能够在保证车内乘客舒适安全的同时，兼顾节能环保。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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他的附图。
图1为本发明的系统模块连接图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1和图2所示，本发明提供一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，包括车内人体生理信息获取模块、车内遗留人员判断模块、车内环境参数监测模块、车内人员体征信息监测模块、目标汽车通风需求判断模块、目标汽车通风方式选择模块和数据库。
所述车内人体生理信息获取模块与车内遗留人员判断模块连接，车内遗留人员判断模块分别与车内环境参数监测模块和车内人员体征信息监测模块连接，目标汽车通风需求判断模块分别与车内环境参数监测模块和车内人员体征信息监测模块连接，目标汽车通风方式选择模块与目标汽车通风需求判断模块连接，数据库与车内人体生理信息获取模块连接。
所述车内人体生理信息获取模块用于获取目标汽车车内的人体生理信息，其中人体生理信息包括人体体温符合系数、人体身形吻合系数、人体活动频繁系数和人体声音匹配度。
进一步地，所述车内人体生理信息获取模块的具体分析过程包括：通过红外线传感器获取目标汽车车内各温度区域的温度，将其记为，/>表示第/>个温度区域的编号，，提取数据库中存储的人体参考温度，将其记为/>，通过分析公式得到目标汽车车内的人体体温符合系数/>，其中/>表示预设的人体体温波动量阈值。
通过激光扫描仪对目标汽车车内各物体进行扫描，获取目标汽车车内各物体的三维模型，进一步分析目标汽车车内各物体的人体模型相似度，将其记为，/>表示第/>个物体的编号，/>，通过分析公式/>得到目标汽车车内的人体身形吻合系数/>，其中/>表示预设的人体模型相似度阈值。
作为一种优选方案，分析目标汽车车内各物体的人体模型相似度，具体过程为：提取数据库中存储的人体三维模型集合，将目标汽车车内各物体的三维模型与人体三维模型集合进行比对，得到目标汽车车内各物体的三维模型与人体三维模型集合中各人体三维模型的相似度，将目标汽车车内各物体的三维模型与人体三维模型集合中各人体三维模型的相似度进行相互比较，得到目标汽车车内各物体的三维模型与人体三维模型集合中人体三维模型的最大相似度，将其记为目标汽车车内各物体的人体模型相似度。
作为一种优选方案，人体三维模型集合为人体各种姿态对应的三维模型的集合。
进一步地，所述车内人体生理信息获取模块的具体分析过程还包括：设定分析周期的时长，按照预设的等时间间隔原则在分析周期内设置各检测时间点，获取分析周期内各检测时间点目标汽车车内各温度区域的温度变化量和各物体的移动距离，将其分别记为，/>表示第/>个检测时间点的编号，/>，通过分析公式得到目标汽车车内的人体活动频繁系数/>，其中/>表示检测时间点的数量，/>分别表示预设的温度区域温度变化量和物体移动距离的阈值，/>分别表示预设的分析周期内第/>个检测时间点目标汽车车内第/>个温度区域的温度变化量和第/>个物体的移动距离。
作为一种优选方案，获取分析周期内各检测时间点目标汽车车内各温度区域的温度变化量和各物体的移动距离，具体方法为：以获取分析周期内某检测时间点目标汽车车内某温度区域的温度变化量和某物体的移动距离的方法为例：通过红外线传感器获取该温度区域在该检测时间点的温度和在该检测时间点相邻上一检测时间点的温度，两者进行比较，得到该检测时间点目标汽车车内该温度区域的温度变化量。
通过高清摄像机获取该物体在该检测时间点的图像和在该检测时间点相邻上一检测时间点的图像，得到该物体在该检测时间点的轮廓和在该检测时间点相邻上一检测时间点的轮廓，两者进行比对，得到该检测时间点目标汽车车内该物体的移动距离。
进而得到分析周期内各检测时间点目标汽车车内各温度区域的温度变化量和各物体的移动距离。
作为一种优选方案，在通过物体的轮廓获取物体的移动距离时，可以在物体的轮廓上选取标记点，用标记点的移动距离代替物体的移动距离。
通过声音传感器获取目标汽车车内声音的特征信息，其中特征信息包括频率、强度、时域和频域，进一步通过声音识别算法分析目标汽车车内的人体声音匹配度，将其记为。
作为一种优选方案，所述声音识别算法为现有的一种较成熟的技术，此处不加以赘述。
所述车内遗留人员判断模块用于根据目标汽车车内的人体生理信息，分析目标汽车车内的生命体存在可能性指数，判断目标汽车车内是否存在遗留人员，若存在遗留人员，则执行车内环境参数监测模块。
进一步地，所述车内遗留人员判断模块的具体分析过程为：通过分析公式得到目标汽车车内的生命体存在可能性指数/>，其中/>分别表示预设的人体体温符合系数、人体身形吻合系数、人体活动频繁系数和人体声音匹配度的权值。
将目标汽车车内的生命体存在可能性指数与预设的生命体存在可能性指数阈值进行比较，若目标汽车车内的生命体存在可能性指数大于或等于预设的生命体存在可能性指数阈值，则目标汽车车内存在遗留人员。
需要说明的是，本发明通过获取目标汽车车内的人体体温符合系数、人体身形吻合系数、人体活动频繁系数和人体声音匹配度，分析目标汽车车内的生命体存在可能性指数，进而判断目标汽车车内是否存在遗留人员，从多个维度对车内遗留人员进行监测评估，避免误判，提高监测结果的准确性。
所述车内环境参数监测模块用于获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内的环境参数，其中环境参数包括氧气浓度、二氧化碳浓度、平均温度和湿度，分析目标汽车的车内环境隐患系数。
进一步地，所述车内环境参数监测模块的具体分析过程包括：S1：设定监测周期的时长，按照预设的等时间间隔原则在监测周期内设置各采样时间点。
通过气体传感器获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内的氧气浓度和二氧化碳浓度，将其分别记为和/>，/>表示第/>个采样时间点的编号，/>。
通过温度传感器和湿度传感器分别获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内的平均温度和湿度，将其分别记为。
S2：通过分析公式得到目标汽车车内的氧气浓度隐患系数/>，其中/>表示自然常数，/>表示采样时间点的数量，/>表示预设的车内氧气浓度预警值，/>表示监测周期内第/>个采样时间点目标汽车车内的氧气浓度。
S3：通过分析公式得到目标汽车车内的二氧化碳浓度隐患系数/>，其中/>表示预设的车内二氧化碳浓度预警值，表示监测周期内第/>个采样时间点目标汽车车内的二氧化碳浓度。
S4：通过分析公式得到目标汽车车内的温度隐患系数，其中/>表示预设的车内温度预警值。
S5：通过分析公式得到目标汽车车内的湿度隐患系数/>，其中/>表示预设车内适宜湿度，/>表示预设的车内湿度偏差阈值。
进一步地，所述车内环境参数监测模块的具体分析过程还包括：通过分析公式得到目标汽车的车内环境隐患系数/>，其中分别表示预设的氧气浓度隐患系数、二氧化碳浓度隐患系数、温度隐患系数和湿度隐患系数的权值。
作为一种优选方案，目标汽车车内的平均温度表示目标汽车车内各温度区域温度的平均值。
所述车内人员体征信息监测模块用于获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的体征信息，其中体征信息包括心率、呼吸频率和瞳孔直径，分析目标汽车的车内人员体征异常系数。
进一步地，所述车内人员体征信息监测模块的具体分析过程为：通过无接触式心率监测设备获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的心率，将其记为，/>表示第/>个人员的编号，/>。
通过无接触式的呼吸监测技术获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的呼吸频率，将其记为。
通过无接触式的瞳孔测量方法，获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的瞳孔直径，将其记为。
通过分析公式得到目标汽车车内各人员的体征异常系数/>，其中/>、/>和/>分别表示监测周期内第/>个采样采样时间点目标汽车车内第/>个人员的心率、呼吸频率和瞳孔直径，/>分别表示预设的人体的心率、呼吸频率和瞳孔直径的波动量阈值，/>分别表示预设的心率、呼吸频率和瞳孔直径的权值。
将目标汽车车内各人员的体征异常系数进行相互比较，将最大体征异常系数记为目标汽车的车内人员体征异常系数。
作为一种优选方案，无接触式心率监测设备可以为光学传感器或红外线传感器。
在一个具体实施例中，利用红外线传感器测量车内人员的呼吸运动，进一步得到车内人员的呼吸频率。
在一个具体实施例中，通过高清摄像头获取车内人员的眼部图像，进一步得到车内人员的瞳孔直径。
所述目标汽车通风需求判断模块用于根据目标汽车的车内环境隐患系数和车内人员体征异常系数，判断目标汽车是否需要通风，若需要通风，则执行目标汽车通风方式选择模块。
进一步地，所述目标汽车通风需求判断模块的具体分析过程为：F1：将目标汽车的车内环境隐患系数与预设的车内环境隐患系数阈值进行比对，若目标汽车的车内环境隐患系数大于预设的车内环境隐患系数阈值，则目标汽车需要通风，反之，则执行F2。
F2：将目标汽车的车内人员体征异常系数与预设的车内人员体征异常系数阈值进行比较，若目标汽车的车内人员体征异常系数大于预设的车内人员体征异常系数阈值，则目标汽车需要通风。
需要说明的是，本发明通过获取目标汽车车内的环境参数和人员的体征信息，分析目标汽车的车内环境隐患系数和车内人员体征异常系数，进一步判断目标汽车是否需要通风，综合考虑车内自身环境和车内人员的身体状况进而分析通风时间，更加灵活智能。
所述目标汽车通风方式选择模块用于获取目标汽车外部环境中各种污染物浓度，分析目标汽车外部环境的空气质量评价系数，进一步获取目标汽车的适宜通风方式，其中通风方式包括开窗和启动新风循环系统，并进行处理。
进一步地，所述目标汽车通风方式选择模块的具体分析过程包括：通过气体监测仪获取目标汽车外部环境中各种污染物浓度，将其记为，/>表示第/>种污染物的编号，。
通过分析公式得到目标汽车外部环境的空气质量评价系数/>，其中/>表示预设的空气质量评价系数修正因子，/>表示预设的第/>种污染物的权重因子。
作为一种优选方案，目标汽车外部环境中污染物包括但不限于：PM2.5、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、苯和甲醛等。
进一步地，所述目标汽车通风方式选择模块的具体分析过程还包括：将目标汽车外部环境的空气质量评价系数与预设的空气质量评价系数参考值进行比较，若目标汽车外部环境的空气质量评价系数大于或等于预设的空气质量评价系数参考值，则目标汽车的适宜通风方式为开窗，反之，则目标汽车的适宜通风方式为启动新风循环系统。
将目标汽车的适宜通风方式发送至目标汽车的控制终端，进而对目标汽车的通风进行调控。
作为一种优选方案，目标汽车的新风循环系统包括车内的空气过滤器和通风系统。
需要说明的是，本发明通过分析目标汽车外部环境的空气质量评价系数，获取目标汽车的适宜通风方式，结合外部空气环境对汽车通风方式进行选择，当外部空气环境尚可时，选择开窗，节能降耗，当外部空气污染严重时，选择开启空调和通风系统，营造车内适宜环境，保障车内乘客的安全和提升车内乘客的乘坐舒适感，从而能够在保证车内乘客舒适安全的同时，兼顾节能环保。
所述数据库用于存储人体参考温度和人体三维模型集合。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，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，只要不偏离发明的构思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 (10)
1.一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，其特征在于，包括：
车内人体生理信息获取模块：用于获取目标汽车车内的人体生理信息，其中人体生理信息包括人体体温符合系数、人体身形吻合系数、人体活动频繁系数和人体声音匹配度；
车内遗留人员判断模块：用于根据目标汽车车内的人体生理信息，分析目标汽车车内的生命体存在可能性指数，判断目标汽车车内是否存在遗留人员，若存在遗留人员，则执行车内环境参数监测模块；
车内环境参数监测模块：用于获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内的环境参数，其中环境参数包括氧气浓度、二氧化碳浓度、平均温度和湿度，分析目标汽车的车内环境隐患系数；
车内人员体征信息监测模块：用于获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的体征信息，其中体征信息包括心率、呼吸频率和瞳孔直径，分析目标汽车的车内人员体征异常系数；
目标汽车通风需求判断模块：用于根据目标汽车的车内环境隐患系数和车内人员体征异常系数，判断目标汽车是否需要通风，若需要通风，则执行目标汽车通风方式选择模块；
目标汽车通风方式选择模块：用于获取目标汽车外部环境中各种污染物浓度，分析目标汽车外部环境的空气质量评价系数，进一步获取目标汽车的适宜通风方式，其中通风方式包括开窗和启动新风循环系统，并进行处理；
数据库：用于存储人体参考温度和人体三维模型集合。
2.根据权利要求1所述的一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，其特征在于：所述车内人体生理信息获取模块的具体分析过程包括：
通过红外线传感器获取目标汽车车内各温度区域的温度，将其记为，/>表示第/>个温度区域的编号，/>，提取数据库中存储的人体参考温度，将其记为/>，通过分析公式得到目标汽车车内的人体体温符合系数/>，其中/>表示预设的人体体温波动量阈值；
通过激光扫描仪对目标汽车车内各物体进行扫描，获取目标汽车车内各物体的三维模型，进一步分析目标汽车车内各物体的人体模型相似度，将其记为，/>表示第/>个物体的编号，/>，通过分析公式/>得到目标汽车车内的人体身形吻合系数/>，其中/>表示预设的人体模型相似度阈值。
3.根据权利要求2所述的一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，其特征在于：所述车内人体生理信息获取模块的具体分析过程还包括：
设定分析周期的时长，按照预设的等时间间隔原则在分析周期内设置各检测时间点，获取分析周期内各检测时间点目标汽车车内各温度区域的温度变化量和各物体的移动距离，将其分别记为，/>表示第/>个检测时间点的编号，/>，通过分析公式得到目标汽车车内的人体活动频繁系数/>，其中/>表示检测时间点的数量，/>分别表示预设的温度区域温度变化量和物体移动距离的阈值，/>分别表示预设的分析周期内第/>个检测时间点目标汽车车内第/>个温度区域的温度变化量和第/>个物体的移动距离；
通过声音传感器获取目标汽车车内声音的特征信息，其中特征信息包括频率、强度、时域和频域，进一步通过声音识别算法分析目标汽车车内的人体声音匹配度，将其记为。
4.根据权利要求3所述的一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，其特征在于：所述车内遗留人员判断模块的具体分析过程为：
通过分析公式得到目标汽车车内的生命体存在可能性指数/>，其中/>分别表示预设的人体体温符合系数、人体身形吻合系数、人体活动频繁系数和人体声音匹配度的权值；
将目标汽车车内的生命体存在可能性指数与预设的生命体存在可能性指数阈值进行比较，若目标汽车车内的生命体存在可能性指数大于或等于预设的生命体存在可能性指数阈值，则目标汽车车内存在遗留人员。
5.根据权利要求1所述的一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，其特征在于：所述车内环境参数监测模块的具体分析过程包括：
S1：设定监测周期的时长，按照预设的等时间间隔原则在监测周期内设置各采样时间点；
通过气体传感器获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内的氧气浓度和二氧化碳浓度，将其分别记为和/>，/>表示第/>个采样时间点的编号，/>；
通过温度传感器和湿度传感器分别获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内的平均温度和湿度，将其分别记为；
S2：通过分析公式得到目标汽车车内的氧气浓度隐患系数/>，其中/>表示自然常数，/>表示采样时间点的数量，/>表示预设的车内氧气浓度预警值，/>表示监测周期内第/>个采样时间点目标汽车车内的氧气浓度；
S3：通过分析公式得到目标汽车车内的二氧化碳浓度隐患系数/>，其中/>表示预设的车内二氧化碳浓度预警值，/>表示监测周期内第/>个采样时间点目标汽车车内的二氧化碳浓度；
S4：通过分析公式得到目标汽车车内的温度隐患系数/>，其中/>表示预设的车内温度预警值；
S5：通过分析公式得到目标汽车车内的湿度隐患系数/>，其中表示预设车内适宜湿度，/>表示预设的车内湿度偏差阈值。
6.根据权利要求5所述的一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，其特征在于：所述车内环境参数监测模块的具体分析过程还包括：
通过分析公式得到目标汽车的车内环境隐患系数/>，其中/>分别表示预设的氧气浓度隐患系数、二氧化碳浓度隐患系数、温度隐患系数和湿度隐患系数的权值。
7.根据权利要求5所述的一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，其特征在于：所述车内人员体征信息监测模块的具体分析过程为：
通过无接触式心率监测设备获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的心率，将其记为，/>表示第/>个人员的编号，/>；
通过无接触式的呼吸监测技术获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的呼吸频率，将其记为；
通过无接触式的瞳孔测量方法，获取监测周期内各采样时间点目标汽车车内各人员的瞳孔直径，将其记为；
通过分析公式得到目标汽车车内各人员的体征异常系数/>，其中/>、/>和/>分别表示监测周期内第/>个采样采样时间点目标汽车车内第/>个人员的心率、呼吸频率和瞳孔直径，/>分别表示预设的人体的心率、呼吸频率和瞳孔直径的波动量阈值，/>分别表示预设的心率、呼吸频率和瞳孔直径的权值；
将目标汽车车内各人员的体征异常系数进行相互比较，将最大体征异常系数记为目标汽车的车内人员体征异常系数。
8.根据权利要求1所述的一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，其特征在于：所述目标汽车通风需求判断模块的具体分析过程为：
F1：将目标汽车的车内环境隐患系数与预设的车内环境隐患系数阈值进行比对，若目标汽车的车内环境隐患系数大于预设的车内环境隐患系数阈值，则目标汽车需要通风，反之，则执行F2；
F2：将目标汽车的车内人员体征异常系数与预设的车内人员体征异常系数阈值进行比较，若目标汽车的车内人员体征异常系数大于预设的车内人员体征异常系数阈值，则目标汽车需要通风。
9.根据权利要求1所述的一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，其特征在于：所述目标汽车通风方式选择模块的具体分析过程包括：
通过气体监测仪获取目标汽车外部环境中各种污染物浓度，将其记为，/>表示第/>种污染物的编号，/>；
通过分析公式得到目标汽车外部环境的空气质量评价系数，其中/>表示预设的空气质量评价系数修正因子，/>表示预设的第/>种污染物的权重因子。
10.根据权利要求1所述的一种基于车辆防窒息的车内环境监测智能调节控制系统，其特征在于：所述目标汽车通风方式选择模块的具体分析过程还包括：
将目标汽车外部环境的空气质量评价系数与预设的空气质量评价系数参考值进行比较，若目标汽车外部环境的空气质量评价系数大于或等于预设的空气质量评价系数参考值，则目标汽车的适宜通风方式为开窗，反之，则目标汽车的适宜通风方式为启动新风循环系统；
将目标汽车的适宜通风方式发送至目标汽车的控制终端，进而对目标汽车的通风进行调控。
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| CN111907453A (zh) * | 2019-05-10 | 2020-11-10 | 现代自动车株式会社 | 车辆和用于保护留在车辆内的人员的方法 |
| CN113642263A (zh) * | 2021-10-18 | 2021-11-12 | 中科三清科技有限公司 | 基于北斗网格的空气质量预警方法和装置 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107024568A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-08-08 | 胡引翠 | 一种大气质量检测装置和方法 |
| CN109668260A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-23 | 广东美的制冷设备有限公司 | 空气调节装置的控制方法、装置和空气调节装置 |
| CN209700335U (zh) * | 2019-04-08 | 2019-11-29 | 大连理工大学 | 一种基于污染控制和新风需求的车载空气质量控制系统 |
| CN111907453A (zh) * | 2019-05-10 | 2020-11-10 | 现代自动车株式会社 | 车辆和用于保护留在车辆内的人员的方法 |
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