CN117864054A - 车内乘客识别方法及其相关设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种车内乘客识别方法及其相关设备，应用于雷达系统，所述方法包括：探测车内环境，判断是否存在运动对象；若是，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认运动对象的位置信息；根据位置信息，获取运动对象的高度区域的第二雷达点云信息，并根据第一雷达点云信息和第二雷达点云信息，识别运动对象所属的乘客类型；当汽车处于静止且关锁状态时，若识别到指定类型乘客，则发出报警信息。本发明在初始阶段探测车内环境，排除非生物对象引起的误报警。此外，从水平区域和高度区域两个维度拆解运动对象的多项特征，通过多项特征计算，对运动对象所属的乘客类型做精细的识，进一步地排除误报警或漏报警，提升车内遗留乘客的报警的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及汽车安全领域，尤其涉及一种车内乘客识别方法及其相关设备。
背景技术
近年来家庭拥有车辆逐年增加，儿童被遗留在车内的情况时有发生，车内安装毫米波雷达可以实现车内的活体探测。随着智能汽车的发展，有天窗的车辆越来越多，有天窗的车辆，雷达不能安装在车辆中间的顶棚位置，否则会影响天窗的使用。
如果是成年人在车内，成年人如果有需求可以打电话或呼叫求助，或者成年人在车内休息，此时车辆报警会影响到车主的休息，因此有成年人的情况不需要车辆报警。如果有成年人在车内，车辆依旧会报警，一方面耗电，另一方面不必要的情况给车主发送报警信息，会影响车主的使用感，从而影响车辆的口碑。
专利CN116279265A通过摄像头拍摄车内视频图像识别车内是否有活体遗留。但是车内安装摄像头会影响客户的隐私，基于现代社会大家普遍关注自身隐私的情况，该方案有其局限性。
因此，如何提升车内遗留乘客的报警准确度是个急需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种车内乘客识别方法及其相关设备，旨在解决现有技术中车内遗留乘客报警准确率低的技术问题。
第一方面，本发明提供一种车内乘客识别方法，应用于雷达系统，包括：
探测车内环境，判断是否存在运动对象；
若是，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认运动对象的位置信息，其中，车内水平区域包括座椅座面区域和脚垫区域；
根据位置信息，获取运动对象的高度区域的第二雷达点云信息，并根据第一雷达点云信息和第二雷达点云信息，识别运动对象所属的乘客类型，其中，高度区域包括座椅靠背区域和腿部空间，腿部空间垂直于脚垫区域设置；
当汽车处于静止且关锁状态时，若识别到指定类型乘客，则发出报警信息。
优选地，若是，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认运动对象的位置信息的步骤，包括：
将水平区域划分为若干第一区域，分别判断各第一区域的雷达点云密度是否达到第一阈值；
若该第一区域的雷达点云密度达到第一阈值，则判定该第一区域为第一有效区域，根据所有第一有效区域的分布，确认运动对象的位置信息。
优选地，根据位置信息，获取运动对象的高度区域的第二雷达点云信息，并根据第一雷达点云信息和第二雷达点云信息，识别运动对象所属的乘客类型的步骤，包括：
将高度区域划分为若干第二区域，判断各第二区域的雷达点云密度是否达到第二阈值；
若该第二区域的雷达点云密度达到第二阈值，则判定该第二区域为第二有效区域，根据所有第二有效区域，计算运动对象的身材信息，以识别运动对象所属的乘客类型。
优选地，若该第二区域的雷达点云密度达到第二阈值，则判定该第二区域为第二有效区域，根据所有第二有效区域，计算运动对象的身材信息，以识别运动对象的乘客类型的步骤，包括：
将座椅靠背区域划分成头部区域、胸部区域和坐垫区域，分别获取头部区域、脚部区域和坐垫区域的雷达点云密度信息，确定运动对象的头部位置和胸腔位置；
获取腿部空间的雷达点云密度信息，确定运动对象的脚部位置；
根据座椅靠背区域和腿部空间的雷达点云密度信息，计算运动对象的身材信息，
头部位置、胸腔位置、脚部位置，以及身材信息作为权重因子，识别运动对象的乘客类型。
优选地，权重因子还包括呼吸频率，头部位置、胸腔位置、脚部位置，以及身材信息作为权重因子，识别运动对象的乘客类型的步骤，包括：
获取车内乘客的呼吸频率，计算呼吸频率与参考频率的相似度；
若相似度达到第三阈值时，则将呼吸频率作为新的权重因子，参与运动对象的识别。
优选地，头部位置、胸腔位置、脚部位置，以及身材信息作为权重因子，识别运动对象的乘客类型的步骤，包括：
获取汽车所属类型，根据类型，调整各权重因子的赋值，识别乘客类型。
优选地，当汽车处于静止且关锁状态时，若识别到指定类型乘客，则发出报警信息的步骤，包括：
当识别到乘客为儿童时，则发出报警信息。
第二方面，本发明实施例还提供一种车内乘客识别装置，包括：
初检模块，用于探测车内环境，判断是否存在运动对象；
位置确认模块，用于若是，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认运动对象的位置信息，其中，车内水平区域包括座椅座面区域和脚垫区域；
识别模块，用于根据位置信息，获取运动对象的高度区域的第二雷达点云信息，并根据第一雷达点云信息和第二雷达点云信息，识别运动对象所属的乘客类型，其中，高度区域包括座椅靠背区域和腿部空间，腿部空间垂直于脚垫区域设置；
报警模块，用于当汽车处于静止且关锁状态时，若识别到指定类型乘客，则发出报警信息。
第三方面，本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现上述的方法。
第四方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述的方法。
综上所述，本发明的有益效果如下：
本发明在初始阶段就探测车内环境，排除非生物对象引起的误报警。此外，本发明从水平区域和高度区域两个维度拆解运动对象的多项特征，通过多项特征计算，对运动对象所属的乘客类型做精细的识，进一步地排除误报警或漏报警，大幅提升车内遗留乘客的报警的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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，这些均在本发明的保护范围内。
图1为本发明实施例的一种车内乘客识别方法的流程示意图。
图2为本发明实施例的一汽车座椅的水平区域示意图。
图3为本发明实施例的一汽车座椅的高度区域示意图。
图4是本发明实施例的车内乘客识别装置的结构示意图。
图5是本发明实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
请参见图1至3，本发明实施例提供了一种车内乘客识别方法，所述方法包括：
S1：探测车内环境，判断是否存在运动对象；
S2：若是，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认运动对象的位置信息，其中，车内水平区域包括座椅座面区域和脚垫区域；
S2：根据位置信息，获取运动对象的高度区域的第二雷达点云信息，并根据第一雷达点云信息和第二雷达点云信息，识别运动对象所属的乘客类型，其中，高度区域包括座椅靠背区域和腿部空间，腿部空间垂直于所述脚垫区域设置；
S3：当汽车处于静止且关锁状态时，若识别到指定类型乘客，则发出报警信息。
在本发明实施例中，参照图2，将雷达安装在车辆侧边，雷达可以安装在车辆左右任意一侧，雷达能够覆盖车辆座椅以及脚垫区域，且无遮挡，保证雷达固定在车辆上，保持和车辆本身的相对静止，即保证车辆晃动不会导致雷达错位。如图2所示，区域A至C表示后排座椅，区域D至F表示后排脚垫，区域G表示主驾座椅，区域I表示主驾脚垫，区域H表示副驾座椅，区域J表示副驾脚垫。雷达系统探测车内环境，判断是否已存在运动对象。具体原理如下：毫米波雷达接收物体的反射信息，由于人体自带的呼吸心跳，人体在车内不可能处于完全静止状态，因此，只需要检测运动或微动的目标。具体的检测方式为判断同一时间段的多帧数据的一致性。如果车辆内没有活体，相同距离的多帧数据基本一致，他们之间的能量差很小。如果车内存在活体，则活体的动作会使得相同距离的多帧数据存在差异，导致他们之间的能量差增大。当能量差大于阈值时，则认为当前车辆内有微动目标(即活体)，否则认为没有微动目标(即活体)。如果车内没有微动目标，则认为车内不存在运动对象。当车内存在运动对象时，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认运动对象所在的位置。示例性的地，参照图2，当区域H和区域J的雷达点云密度符合阈值时，则认为运动对象存在于副驾。参照图3，确认运动对象所在位置后，则获取运动对象高度区域的第二雷达点云信息，结合第一雷达点云信息和第二雷达点云信息，计算出运动对象的多个特征信息，特征信息包括身高、密度、体积等，以识别运动对象所属的乘客类型。由于法规要求儿童需要坐安全座椅，安全座椅增加了高度，使得儿童在安全座椅上的高度和中小型成年人近似，因此，本方案从水平区域和高度区域两个维度拆解运动对象的多项特征，通过多项特征计算，对运动对象所属的乘客类型做精细的识别，当汽车处于静止且关锁状态时，识别到指定类型的乘客(如儿童)则会报警，否则不报警，以避免误报警或漏报警。除此之外，本方案在初始阶段就探测车内环境，排除非生物对象引起的误报警。综上，本方案在初始阶段就探测车内环境，排除非生物对象引起的误报警，而且，本方案从水平区域和高度区域两个维度拆解运动对象的多项特征，通过多项特征计算，对运动对象所属的乘客类型做精细的识，进一步地排除误报警或漏报警，大幅提升车内遗留乘客的报警的准确度。
参照图2，若是，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认运动对象的位置信息的步骤S2，包括：
S21：将水平区域划分为若干第一区域，分别判断各第一区域的雷达点云密度是否达到第一阈值；
S22：若该所述第一区域的雷达点云密度达到第一阈值，则判定该第一区域为第一有效区域，根据所有第一有效区域的分布，确认运动对象的位置信息。
在本发明实施例中，参照图2，将水平区域划分为区域A至区域J，区域A至C表示后排座椅，区域D至F表示后排脚垫，区域G表示主驾座椅，区域I表示主驾脚垫，区域H表示副驾座椅，区域J表示副驾脚垫。雷达系统可探测车内存在的多个运动对象。首先，雷达系统会获取雷达点云分布在哪些区域(即第一区域)。然后，雷达系统分别判断多个第一区域的雷达点云密度是否达到第一阈值的要求。对于第一区域仅存在零散的几个雷达点，其密度不符合第一阈值的要求，则认为该第一区域不存在运动对象。若第一区域的雷达点云密度达到第一阈值的要求，则认为该第一区域存在运动对象。如果所有第一区域的雷达点云密度均小于第一阈值，则雷达系统认为检测到的微动信息是由于车内杂物晃动，或车内杂物多径反射导致的干扰，实际上车内并不存在运动对象。通过上述措施，可有效分辨出杂物产生的干扰，避免车辆晃动，车内杂物干扰导致的误报警。
参照图3，根据位置信息，获取运动对象的高度区域的第二雷达点云信息，并根据第一雷达点云信息和第二雷达点云信息，识别运动对象所属的乘客类型的步骤S3，包括：
S31：将高度区域划分为若干第二区域，判断各第二区域的雷达点云密度是否达到第二阈值；
S32：若该所述第二区域的雷达点云密度达到第二阈值，则判定该第二区域为第二有效区域，根据所有第二有效区域，计算运动对象的身材信息，以识别所述运动对象所属的乘客类型。
在本发明实施例中，参照图3，将一座椅的高度区域划分为第一高度区域1、第二高度区域2、第三高度区域3、第四高度区域4，第五高度区域5和第六高度区域6，其中，第一高度区域1、第二高度区域2和第三高度区域3包含于座椅靠背区域，第四高度区域4、第五高度区域5和第六高度区域6包含于腿部空间。计算各个高度区域(即第二区域)内雷达点云密度，如果该高度区域内的雷达点云密度低于第二阈值时，则该高度区域视为不存在物体。反之，若该高度区域内的雷达点云密度大于第二阈值时，则确认该高度区域存在物体，为第二有效区域。雷达点云密度的判断方式如下，统计各雷达点与最近的雷达点之间的平均距离，得到密度。当雷达点云密度低于阈值时，则认为该第一区域或第二区域内是由信号间折射干扰导致的，并不是真实存在目标，删除该区域的雷达点云信息。
在本发明实施例中，第一高度区域1对应头部区域，第二高度区域2对应胸部区域，第三高度区域3对应坐垫区域，第四高度区域4对应大腿区域，第五高度区域5对应小腿区域，第六高度区域6对应脚部区域。雷达系统根据六个高度区域的雷达点云信息，计算运动对象的身材信息，并根据身材信息识别运动对象所属的乘客类型。示例性地，若第一高度区域1至第四高度区域4的雷达点云密度均达标，使用3个高度区域的雷达点计算特征，每个雷达点在空间中对应有X、Y、Z坐标。在第一高度区域1中，取车辆内高度最高的N个点计算平均高度作为运动对象的头部高度；取第二高度区域2中间的N个点，取第三高度区域3最低的N个点计算，若该区域的点不足N个，则取所有点，第四高度区域4则取最高的N个点。在取完指定的雷达点后，雷达系统会根据各雷达点的坐标值(x，y，z)计算运动对象的高度和体积。具体地计算过程为，通过Z轴的坐标值计算运动对象的高度，通过X，Y轴坐标值计算面积，再通过面积和高度的计算得到运动对象的体积，从而得到运动对象的身材信息，再根据身材信息判断运动对象所属的乘客类型。示例性地，当运动对象为婴幼儿时，第一高度区域1至第四高度区域4存在符合要求的雷达点云信息，但第五高度区域5和第六高度区域6不存在符合要求的雷达点云信息。因此，可通过第一高度区域1至第四高度区域4的雷达点云信息计算运动对象的身材信息，身材信息包括身高信息、体积信息和体长信息。
为了进一步地提高身材计算的精准度，雷达系统可以取第一高度区域1至第六高度区域6的雷达点云信息，计算运动对象的身材信息。具体地，若第一高度区域1至第六高度区域6的雷达点云密度均达到第二阈值，则证明当前运动对象为非婴幼儿。当第一高度区域1至第五高度区域5存在符合要求的雷达点云信息，同时第六高度区域6不存在符合要求的雷达点云信息，则证明当前运动对象为儿童。为了做进一步的判断，儿童为婴儿还是少儿，我们还需要获取第一高度区域1至第五高度区域5的雷达点的坐标值，计算该运动对象的身高及体积数据，以识别运动对象所属的乘客类型。
参照图3，若该所述第二区域的雷达点云密度达到第二阈值，则判定该第二区域为第二有效区域，根据所有第二有效区域，计算运动对象的身材信息，以识别运动对象的乘客类型的步骤S32，包括：
S321：将座椅靠背区域划分成头部区域、胸部区域和坐垫区域，分别获取头部区域、脚部区域和坐垫区域的雷达点云密度信息，确定运动对象的头部位置和胸腔位置；
S322：获取腿部空间的雷达点云密度信息，确定运动对象的脚部位置；
S323：根据座椅靠背区域和腿部空间的雷达点云密度信息，计算运动对象的身材信息，
S324：头部位置、胸腔位置，脚部位置，以及身材信息作为权重因子，识别运动对象的乘客类型。
在本发明实施例中，雷达系统通过对雷达点的坐标值的计算，可得到运动对象的头部位置、胸腔位置、脚部位置、身材信息等特征值，每个特征赋予不同的权重。雷达系统通过每个特征的特征值及其对应的权重，计算出最后的运动对象的总分值。雷达系统根据总分值与阈值的比较，判断运动对象为儿童或成人，当识别到运动对象为儿童时，则向车主报警。综上，通过多项特征值的综合判断，相比于单一维度的判断，识别乘客的准确率会更高。
进一步地，权重因子还包括呼吸频率，头部位置、胸腔位置、脚部位置，以及身材信息作为权重因子，识别运动对象的乘客类型的步骤S324，包括：
S324A：获取车内乘客的呼吸频率，计算呼吸频率与参考频率的相似度；
S324B：若相似度达到第三阈值时，则将呼吸频率作为新的权重因子，参与运动对象的识别。
在本发明实施例中，在不同的高度区域，在计算胸部位置的同时还可以得到呼吸频率。人体在车内或者安全座椅对儿童的遮挡都会导致呼吸频率的计算不准确，因此需要确定呼吸频率作为特征值的可信度。对于平静无干扰的呼吸运动，其信号特征是正弦波的形式，根据信号计算得到呼吸频率f1，生成频率为f1的正弦波。比较呼吸信号与正弦波之间的相似度，如果两者之间相似度大于阈值时，则认为当前呼吸频率是准确的，可用于乘客识别，根据相似度赋予不同的权重值，相似度越高，则权重值越高。如果相似度低于阈值，则认为当前活体存在动作或遮挡，导致呼吸频率计算不准确，呼吸频率不能作为权重因子。由于肺活量的差异，儿童的呼吸频率会快于成年人，因此将呼吸频率作为特征值能进一步提高乘客识别的准确度。
进一步地，头部位置、胸腔位置、脚部位置，以及身材信息作为权重因子，识别运动对象的乘客类型的步骤S324，包括：
S324a：获取汽车所属类型，根据类型，调整各所述权重因子的赋值，识别乘客类型。
在本发明实施例中，权重因子包括但不限于运动对象的头部位置、胸腔位置、脚部位置，以及身材信息。由于车辆类型的差异，通过不同车型调整各权重因子的赋值，能进一步提高乘客类型的识别准确率。例如，对于小型私家车，车辆顶棚较低，由于雷达测量误差的存在，1米2的儿童与1米5的成年人在座位上的高度相差不大，因此身高、头部位置和胸腔位置的权重赋值较小，脚部位置、体长的权重赋值较高。对于SUV，由于车辆顶棚较高，儿童和成年人在高度上有差别，因此身高、头部位置和胸腔位置的权重赋值较大，脚部位置和体长权重较低。因此，根据车辆类型，灵活地调整权重因子的相应赋值，进一步提升识别的准确率。
参照图4，本发明还提供一种车内乘客识别装置，包括：
初检模块1A，用于探测车内环境，判断是否存在运动对象；
位置确认模块1B，用于若是，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认所述运动对象的位置信息，其中，所述车内水平区域包括座椅座面区域和脚垫区域；
识别模块1C，用于根据所述位置信息，获取所述运动对象的高度区域的第二雷达点云信息，并根据所述第一雷达点云信息和所述第二雷达点云信息，识别所述运动对象所属的乘客类型，其中，所述高度区域包括座椅靠背区域和腿部空间，所述腿部空间垂直于所述脚垫区域设置；
报警模块1D，用于当汽车处于静止且关锁状态时，若识别到指定类型乘客，则发出报警信息。
在本发明实施例中，参照图2，将雷达安装在车辆侧边，雷达可以安装在车辆左右任意一侧，雷达能够覆盖车辆座椅以及脚垫区域，且无遮挡，保证雷达固定在车辆上，保持和车辆本身的相对静止，即保证车辆晃动不会导致雷达错位。如图2所示，区域A至C表示后排座椅，区域D至F表示后排脚垫，区域G表示主驾座椅，区域I表示主驾脚垫，区域H表示副驾座椅，区域J表示副驾脚垫。雷达系统探测车内环境，判断是否已存在运动对象。具体原理如下：毫米波雷达接收物体的反射信息，由于人体自带的呼吸心跳，人体在车内不可能处于完全静止状态，因此，只需要检测运动或微动的目标。具体的检测方式为判断同一时间段的多帧数据的一致性。如果车辆内没有活体，相同距离的多帧数据基本一致，他们之间的能量差很小。如果车内存在活体，则活体的动作会使得相同距离的多帧数据存在差异，导致他们之间的能量差增大。当能量差大于阈值时，则认为当前车辆内有微动目标(即活体)，否则认为没有微动目标(即活体)。如果车内没有微动目标，则认为车内不存在运动对象。当车内存在运动对象时，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认运动对象所在的位置。示例性的地，参照图2，当区域H和区域J的雷达点云密度符合阈值时，则认为运动对象存在于副驾。参照图3，确认运动对象所在位置后，则获取运动对象高度区域的第二雷达点云信息，结合第一雷达点云信息和第二雷达点云信息，计算出运动对象的多个特征信息，特征信息包括身高、密度、体积等，以识别运动对象所属的乘客类型。由于法规要求儿童需要坐安全座椅，安全座椅增加了高度，使得儿童在安全座椅上的高度和中小型成年人近似，因此，本方案从水平区域和高度区域两个维度拆解运动对象的多项特征，通过多项特征计算，对运动对象所属的乘客类型做精细的识别，当汽车处于静止且关锁状态时，识别到指定类型的乘客(如儿童)则会报警，否则不报警，以避免误报警或漏报警。除此之外，本方案在初始阶段就探测车内环境，排除非生物对象引起的误报警。综上，本方案在初始阶段就探测车内环境，排除非生物对象引起的误报警，而且，本方案从水平区域和高度区域两个维度拆解运动对象的多项特征，通过多项特征计算，对运动对象所属的乘客类型做精细的识，进一步地排除误报警或漏报警，大幅提升车内遗留乘客的报警的准确度。
另外，结合图5描述的本发明实施例的车内乘客识别方法可以由电子设备来实现。图5示出了本发明实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
电子设备可以包括处理器以及存储有计算机程序指令的存储器。
具体地，上述处理器可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器通过读取并执行存储器中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种裁片图像自动排版方法。
在一个示例中，电子设备还可包括通信接口和总线。其中，如图5所示，处理器、存储器、通信接口通过总线连接并完成相互间的通信。
通信接口，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
另外，结合上述实施例中的车内乘客识别方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种车内乘客识别方法方法。
需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种车内乘客识别方法，应用于雷达系统，其特征在于，包括：
探测车内环境，判断是否存在运动对象；
若是，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认所述运动对象的位置信息，其中，所述车内水平区域包括座椅座面区域和脚垫区域；
根据所述位置信息，获取所述运动对象的高度区域的第二雷达点云信息，并根据所述第一雷达点云信息和所述第二雷达点云信息，识别所述运动对象所属的乘客类型，其中，所述高度区域包括座椅靠背区域和腿部空间，所述腿部空间垂直于所述脚垫区域设置；
当汽车处于静止且关锁状态时，若识别到指定类型乘客，则发出报警信息。
2.根据权利要求1所述的车内乘客识别方法，其特征在于，所述若是，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认所述运动对象的位置信息的步骤，包括：
将所述水平区域划分为若干第一区域，分别判断各所述第一区域的雷达点云密度是否达到第一阈值；
若该所述第一区域的雷达点云密度达到所述第一阈值，则判定该所述第一区域为第一有效区域，根据所有所述第一有效区域的分布，确认所述运动对象的位置信息。
3.根据权利要求1或2所述的车内乘客识别方法，其特征在于，所述根据所述位置信息，获取所述运动对象的高度区域的第二雷达点云信息，并根据所述第一雷达点云信息和所述第二雷达点云信息，识别所述运动对象所属的乘客类型的步骤，包括：
将所述高度区域划分为若干第二区域，判断各所述第二区域的雷达点云密度是否达到第二阈值；
若该所述第二区域的雷达点云密度达到所述第二阈值，则判定该所述第二区域为第二有效区域，根据所有所述第二有效区域，计算所述运动对象的身材信息，以识别所述运动对象所属的乘客类型。
4.根据权利要求3所述的车内乘客识别方法，其特征在于，所述若该所述第二区域的雷达点云密度达到所述第二阈值，则判定该所述第二区域为第二有效区域，根据所有所述第二有效区域，计算所述运动对象的身材信息，以识别所述运动对象的乘客类型的步骤，包括：
将所述座椅靠背区域划分成头部区域、胸部区域和坐垫区域，分别获取所述头部区域、所述脚部区域和所述坐垫区域的雷达点云密度信息，确定所述运动对象的头部位置和胸腔位置；
获取所述腿部空间的雷达点云密度信息，确定所述运动对象的脚部位置；
根据所述座椅靠背区域和所述腿部空间的雷达点云密度信息，计算所述运动对象的身材信息，
所述头部位置、所述胸腔位置、所述脚部位置，以及所述身材信息作为权重因子，识别所述运动对象的乘客类型。
5.根据权利要求4所述的车内乘客识别方法，其特征在于，所述权重因子还包括呼吸频率，所述头部位置、所述胸腔位置、所述脚部位置，以及所述身材信息作为权重因子，识别所述运动对象的乘客类型的步骤，包括：
获取所述车内乘客的呼吸频率，计算所述呼吸频率与参考频率的相似度；
若所述相似度达到第三阈值时，则将所述呼吸频率作为新的所述权重因子，参与所述运动对象的识别。
6.根据权利要求4或5所述的车内乘客识别方法，其特征在于，所述头部位置、所述胸腔位置、所述脚部位置，以及所述身材信息作为权重因子，识别所述运动对象的乘客类型的步骤，包括：
获取汽车所属类型，根据类型，调整各所述权重因子的赋值，识别所述乘客类型。
7.根据权利要求1所述的车内乘客识别方法，其特征在于，所述当汽车处于静止且关锁状态时，若识别到指定类型乘客，则发出报警信息的步骤，包括：
当识别到乘客为儿童时，则发出报警信息。
8.一种车内乘客识别装置，其特征在于，包括：
初检模块，用于探测车内环境，判断是否存在运动对象；
位置确认模块，用于若是，则获取车内水平区域的第一雷达点云信息，确认所述运动对象的位置信息，其中，所述车内水平区域包括座椅座面区域和脚垫区域；
识别模块，用于根据所述位置信息，获取所述运动对象的高度区域的第二雷达点云信息，并根据所述第一雷达点云信息和所述第二雷达点云信息，识别所述运动对象所属的乘客类型，其中，所述高度区域包括座椅靠背区域和腿部空间，所述腿部空间垂直于所述脚垫区域设置；
报警模块，用于当汽车处于静止且关锁状态时，若识别到指定类型乘客，则发出报警信息。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202311825752.7A CN117864054A (zh) | 2023-12-28 | 2023-12-28 | 车内乘客识别方法及其相关设备 |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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2023
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