[發(fā)明專利]一種汽車啟動系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810138516.0
• 申請日: 2018-02-10
• 公開（公告）號: CN108437933B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發(fā)明（設計）人: 楊金源
• 申請（專利權(quán)）人: 聊城市敏銳信息科技有限公司
• 主分類號: B60R25/25
• 分類號: B60R25/25
• 代理公司: 北京高航知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11530
• 代理人: 秦瑞

1.一種汽車啟動系統(tǒng)，其特征在于，包括：人臉攝像頭、處理器，車身控制模塊、存儲器、無鑰匙啟動系統(tǒng)和發(fā)動機，其中：所述人臉攝像頭與所述處理器連接，用于獲取駕駛員的人臉圖像；所述處理器連接所述車身控制模塊和存儲器，用于對獲取的人臉圖像進行識別比對，向所述車身控制模塊發(fā)送控制信號；所述車身控制模塊連接無鑰匙啟動系統(tǒng)，用于控制所述無鑰匙啟動系統(tǒng)啟動發(fā)動機；所述無鑰匙啟動系統(tǒng)連接發(fā)動機，用于啟動發(fā)動機；所述存儲器用于儲存人臉信息；

其中，所述處理器包括人臉圖像處理模塊，用于對獲取的人臉圖像進行識別處理，分析比較獲取的人臉圖像和在存儲器內(nèi)的人臉信息；

所述人臉圖像處理模塊包括：圖像預處理單元，人臉檢測單元，人臉特征提取單元，人臉比對單元和比對信息建立單元，其中：所述圖像預處理單元用于對獲取的人臉圖像進行預處理，獲取預處理后的人臉圖像；所述人臉檢測單元，用于對預處理后的人臉圖像進行人臉檢測處理，確定所述預處理后的人臉圖像的人臉部分；所述人臉比對單元，用于對所述人臉部分進行人臉識別處理，并和存儲器中的人臉信息進行比對，生成相應的控制信號；

所述人臉檢測單元，具體包括：

(1)將預處理后的人臉圖像U分割為N個圖像區(qū)域{δ_n}_{n＝1,2,…,N}；

(2)分別根據(jù)所述預處理后的人臉圖像U的顏色特征和紋理特征獲取預處理后的人臉圖像U的顏色特征圖像和紋理特征圖像

(3)獲取區(qū)域δ_n的顏色特征和紋理特征的顯著性，其中采用的函數(shù)為：

其中，x∈δ_n，δ_nk∈N(δ_n)，

式中，和分別表示區(qū)域δ_n的顏色特征和紋理特征的顯著性，N(δ_n)表示區(qū)域δ_n的所有相鄰區(qū)域的集合，K＝|N(δ_n)|，表示區(qū)域δ_nk的坐標，表示像素點x和區(qū)域δ_nk中心坐標之間的距離，其中，表示區(qū)域δ_nk的顏色區(qū)域級別顯著性，其中γ_{α_Y}(δ_nk)表示區(qū)域δ_nk的顏色全局區(qū)域?qū)Ρ榷龋瑆(δ_nk,δ_b)表示全局控制因子，其中w(δ_nk,δ_b)＝1+{-D(δ_nk,δ_b)}，D(δ_nk,δ_b)表示區(qū)域δ_nk和區(qū)域δ_b的歐氏距離，和分別表示區(qū)域δ_nk和區(qū)域δ_b的顏色特征，γ_{β_Y}(δ_nk)表示區(qū)域δ_nk的顏色背景對比度，B_p表示預處理后的人臉圖像U的上、下、左和右邊界區(qū)域，表示區(qū)域B_p的顏色特征，表示區(qū)域δ_nk的紋理區(qū)域級別顯著性，γ_{α_Z}(δ_nk)表示區(qū)域δ_nk的紋理全局區(qū)域?qū)Ρ榷龋头謩e表示區(qū)域δ_nk和區(qū)域δ_b的紋理特征，γ_{β_Z}(δ_nk)表示區(qū)域δ_nk的紋理背景對比度，表示區(qū)域B_p的紋理特征，γ_ω(δ_nk)表示區(qū)域δ_nk的中心先驗，表示區(qū)域δ_nk的坐標，o_{U_center}表示預處理后的人臉圖像U中心的坐標；

則有，其中，和分別表示預處理后的人臉圖像U的顏色特征和紋理特征的顯著性；

(4)獲取顯著性區(qū)域中心先驗后關(guān)于顏色特征和紋理特征的單尺度顯著性，其中采用的函數(shù)為：

其中，

式中，o_k表示像素點k的坐標，o_{s_center}表示顯著性區(qū)域中心的坐標，表示在中融入了顯著性區(qū)域中心先驗后的關(guān)于顏色特征的單尺度顯著性，表示在中融入了顯著性區(qū)域中心先驗后的關(guān)于紋理特征的單尺度顯著性；

(5)獲取多尺度顏色顯著性和多尺度紋理顯著性，其中采用的函數(shù)為：

式中，和分別為多尺度顏色顯著性和多尺度紋理顯著性，和分別表示第r個尺度的單尺度顏色顯著性和單尺度紋理顯著性，表示第r層顯著性圖像的信息熵，其中H表示顯著性圖像的大小，P_r(n)表示第r層顯著性圖像中像素點n的概率分布，

(6)獲取多特征多尺度全局區(qū)域?qū)Ρ榷蕊@著性，其中采用的函數(shù)為：

式中，表示圖像的多特征多尺度全局區(qū)域?qū)Ρ榷蕊@著性；

(7)根據(jù)最終顯著性圖像進行自適應分割，檢測最終顯著性圖像中的人臉，并確定預處理后的人臉圖像U中的人臉部分。