JP2022091755A - 車両のドアロック解除方法及び装置、システム、車両、電子機器並びに記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (19)
- 車両に設置される少なくとも1つの距離センサによって前記車両外の目標対象物と前記車両との間の距離を取得することと、
前記距離が所定の条件を満たすことに応じて、前記車両に設置される画像取得モジュールを、前記目標対象物の第1画像を取得するようにウェイクアップして制御することと、
前記第1画像に基づいて顔認識を行うことと、
前記第1画像に基づいて前記目標対象物の解錠権限情報を取得し、前記解錠権限情報に基づいて権限認証を行うことと、
顔認識及び権限認証の成功に応じて、前記車両の少なくとも1つのドアロックのうち前記目標対象物に解錠権限が持たれるドアロックにドアロック解除コマンドを送信することと、を含むことを特徴とする車両のドアロック解除方法。 - 前記所定の条件は、
前記距離が所定の距離閾値より小さいことと、
前記距離が所定の距離閾値より小さくなる持続時間が所定の時間閾値に達することと、
持続時間の期間に取得される前記距離が、前記目標対象物が前記車両に近づいていることを示すこととのうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの距離センサは、ブルートゥース距離センサを含み、
前記車両に設置される少なくとも1つの距離センサによって前記車両外の目標対象物と前記車両との間の距離を取得することは、
外部装置と前記ブルートゥース距離センサとのブルートゥースによるペアリング接続を確立することと、
前記ブルートゥースによるペアリング接続の成功に応じて、前記ブルートゥース距離センサによって前記外部装置を持っている目標対象物と前記車両との間の第1距離を取得することと、を含み、
又は、
前記少なくとも1つの距離センサは、超音波距離センサを含み、
前記車両に設置される少なくとも1つの距離センサによって前記車両外の目標対象物と前記車両との間の距離を取得することは、
前記車両の車室外部に設置される前記超音波距離センサによって前記目標対象物と前記車両との間の第2距離を取得することを含み、
又は、
前記少なくとも1つの距離センサは、ブルートゥース距離センサ及び超音波距離センサを含み、
前記車両に設置される少なくとも1つの距離センサによって前記車両外の目標対象物と前記車両との間の距離を取得することは、外部装置と前記ブルートゥース距離センサとのブルートゥースによるペアリング接続を確立することと、前記ブルートゥースによるペアリング接続の成功に応じて、前記ブルートゥース距離センサによって前記外部装置を持っている目標対象物と前記車両との間の第1距離を取得することと、前記超音波距離センサによって前記目標対象物と前記車両との間の第2距離を取得することと、を含み、
前記距離が所定の条件を満たすことに応じて、前記車両に設置される画像取得モジュールを、前記目標対象物の第1画像を取得するようにウェイクアップして制御することは、前記第1距離及び前記第2距離が所定の条件を満たすことに応じて、前記車両に設置される画像取得モジュールを、前記目標対象物の第1画像を取得するようにウェイクアップして制御することを含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 前記所定の条件は、第1所定の条件及び第2所定の条件を含み、
前記第1所定の条件は、前記第1距離が所定の第1距離閾値より小さいことと、前記第1距離が所定の第1距離閾値より小さくなる持続時間が所定の時間閾値に達することと、持続時間の期間に取得される前記第1距離が、前記目標対象物が前記車両に近づいていることを示すこととのうちの少なくとも1つを含み、
前記第2所定の条件は、前記第2距離が前記第1距離閾値より小さい所定の第2距離閾値より小さいことと、前記第2距離が所定の第2距離閾値より小さくなる持続時間が所定の時間閾値に達することとを含み、
及び/又は、
前記第1距離及び前記第2距離が所定の条件を満たすことに応じて、前記車両に設置される画像取得モジュールを、前記目標対象物の第1画像を取得するようにウェイクアップして制御することは、
前記第1距離が第1所定の条件を満たすことに応じて、前記車両に設置される顔認識システムをウェイクアップすることと、
前記第2距離が第2所定の条件を満たすことに応じて、ウェイクアップされた前記顔認識システムによって、前記目標対象物の第1画像を取得するように前記画像取得モジュールを制御することと、を含むことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記距離センサは超音波距離センサであり、前記所定の距離閾値は、算出されて得た、前記車両外の対象物と前記車両との間の距離の閾値の基準値を示す距離閾値基準値、及び前記車両外の対象物と前記車両との間の距離の閾値のオフセット値を示す所定の距離閾値オフセット値に基づいて決定されることを特徴とする請求項2~4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記所定の距離閾値は前記距離閾値基準値と前記所定の距離閾値オフセット値との差に等しく、
及び/又は、
前記距離閾値基準値は、車両のイグニッションオフ後の特定期間の前記車両外の対象物と前記車両との間の距離の平均値を示す車両のイグニッションオフ後の距離平均値と、ドアロック解除可能な最大距離のうちの最小値を取り、
及び/又は、
前記距離閾値基準値は周期的に更新されることを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記距離センサは超音波距離センサであり、前記所定の時間閾値は、算出されて得た、前記車両外の対象物と前記車両との間の距離が前記所定の距離閾値より小さくなる時間の閾値の基準値を示す時間閾値基準値、及び前記車両外の対象物と前記車両との間の距離が前記所定の距離閾値より小さくなる時間の閾値のオフセット値を示す時間閾値オフセット値に基づいて決定されることを特徴とする請求項2~6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記所定の時間閾値は前記時間閾値基準値と前記時間閾値オフセット値との和に等しく、
及び/又は、
前記時間閾値基準値は、前記超音波距離センサの水平方向検知角度、前記超音波距離センサの検知半径、対象物サイズ及び対象物速度のうちの1つ又は複数に基づいて決定されることを特徴とする請求項7に記載の方法。 - 種別ごとの対象物サイズ、種別ごとの対象物速度、前記超音波距離センサの水平方向検知角度及び前記超音波距離センサの検知半径に基づいて、種別ごとの対象物に対応する候補基準値を決定することと、
種別ごとの対象物に対応する候補基準値のうちの最大値を前記時間閾値基準値として決定することを含むことを特徴とする請求項8に記載の方法。 - 前記顔認識は、生体検出及び顔認証を含み、
前記第1画像に基づいて顔認識を行うことは、
前記画像取得モジュールの画像センサによって前記第1画像を取得し、前記第1画像及び予め登録された顔特徴に基づいて顔認証を行うことと、
前記画像取得モジュールの深度センサによって前記第1画像に対応する第1深度マップを取得することと、
前記第1画像に基づいて前記第1深度マップを更新して、第2深度マップを得ることと、
前記第1画像及び前記第2深度マップに基づいて、前記目標対象物の生体検出結果を決定することと、を含むことを特徴とする請求項1~9のいずれか一項に記載の方法。 - 前記第1画像に基づいて前記第1深度マップを更新して、第2深度マップを得ることは、
前記第1画像に基づいて、前記第1深度マップにおける深度失効画素の深度値を更新して前記第2深度マップを得ることを含み、
及び/又は、
前記第1画像に基づいて前記第1深度マップを更新して、第2深度マップを得ることは、
前記第1画像に基づいて、前記第1画像における複数の画素の、深度予測値及び前記複数の画素同士の関連度を示す関連情報を決定することと、
前記複数の画素の深度予測値及び関連情報に基づいて前記第1深度マップを更新して、第2深度マップを得ることと、を含むことを特徴とする請求項10に記載の方法。 - 前記複数の画素の深度予測値及び関連情報に基づいて前記第1深度マップを更新して、第2深度マップを得ることは、
前記第1深度マップにおける深度失効画素を決定することと、
前記複数の画素の深度予測値から前記深度失効画素の深度予測値及び前記深度失効画素の複数の周辺画素の深度予測値を取得することと、
前記複数の画素の関連情報から前記深度失効画素と前記深度失効画素の複数の周辺画素との関連度を取得することと、
前記深度失効画素の深度予測値、前記深度失効画素の複数の周辺画素の深度予測値、及び前記深度失効画素と前記深度失効画素の周辺画素との関連度に基づいて、前記深度失効画素の更新後の深度値を決定することと、を含み、
及び/又は、
前記第1画像に基づいて、前記第1画像における複数の画素の深度予測値を決定することは、
前記第1画像及び前記第1深度マップに基づいて、前記第1画像における複数の画素の深度予測値を決定することを含み、
及び/又は、
前記第1画像に基づいて、前記第1画像における複数の画素同士の関連情報を決定することは、
前記第1画像を関連度検出ニューラルネットワークに入力し処理して、前記第1画像における複数の画素の関連情報を得ることを含むことを特徴とする請求項11に記載の方法。 - 前記深度失効画素の深度予測値、前記深度失効画素の複数の周辺画素の深度予測値、及び前記深度失効画素と前記深度失効画素の複数の周辺画素との関連度に基づいて、前記深度失効画素の更新後の深度値を決定することは、
前記深度失効画素の周辺画素の深度予測値、及び前記深度失効画素と前記深度失効画素の複数の周辺画素との関連度に基づいて、前記深度失効画素の深度関連値を決定することと、
前記深度失効画素の深度予測値及び前記深度関連値に基づいて、前記深度失効画素の更新後の深度値を決定することと、を含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記第1画像に基づいて前記第1深度マップを更新することは、
前記第1画像に対して目標検出を行って、前記目標対象物の所在領域を得ることと、
前記目標対象物の所在領域の画像に対してキーポイント検出を行って、前記第1画像における前記目標対象物のキーポイント情報を得ることと、
前記目標対象物のキーポイント情報に基づいて、前記第1画像から前記目標対象物の画像を取得することと、
前記目標対象物の画像に基づいて、前記第1深度マップを更新することと、を含むことを特徴とする請求項10~13のいずれか一項に記載の方法。 - 前記第1画像に基づいて前記第1深度マップを更新して、第2深度マップを得ることは、
前記第1深度マップから前記目標対象物の深度マップを取得することと、
前記第1画像に基づいて前記目標対象物の深度マップを更新して、前記第2深度マップを得ることと、を含み、
及び/又は、
前記第1画像及び前記第2深度マップに基づいて、前記目標対象物の生体検出結果を決定することは、
前記第1画像及び前記第2深度マップを生体検出ニューラルネットワークに入力し処理して、前記目標対象物の生体検出結果を得ることを含み、
及び/又は、
前記第1画像及び前記第2深度マップに基づいて、前記目標対象物の生体検出結果を決定することは、
前記第1画像に対して特徴抽出処理を行って、第1特徴情報を得ることと、
前記第2深度マップに対して特徴抽出処理を行って、第2特徴情報を得ることと、
前記第1特徴情報及び前記第2特徴情報に対して融合処理を行って、第3特徴情報を得ることと、
前記第3特徴情報に基づいて、前記目標対象物が生体である確率を得ることと、
前記目標対象物が生体である確率に基づいて、前記目標対象物の生体検出結果を決定することと、を含むことを特徴とする請求項10~14のいずれか一項に記載の方法。 - 前記解錠権限情報は、前記目標対象物に解錠権限が持たれるドアの情報、前記目標対象物の解錠権限の期間、前記目標対象物に対応する解錠権限の回数のうちの少なくとも1つを含む、ことを特徴とする請求項1~15のいずれか一項に記載の方法。
- プロセッサと、
プロセッサにより実行可能なコマンドを記憶するためのメモリと、を含み、
前記プロセッサは請求項1~16のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されることを特徴とする電子機器。 - コンピュータプログラムコマンドが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムコマンドは、プロセッサにより実行されると、請求項1~16のいずれか一項に記載の方法を実現させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
- コンピュータ読み取り可能なコードを含むコンピュータプログラムであって、前記コンピュータ読み取り可能なコードは、電子機器で動作すると、前記電子機器のプロセッサに請求項1~16のいずれか一項に記載の方法を実現するためのコマンドを実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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