[發(fā)明專利]一種車輛智能電控設(shè)備集成控制方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810307942.2 | 申請日: | 2018-04-08 |
| 公開(公告)號: | CN108556795A | 公開(公告)日: | 2018-09-21 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 綦科 | 申請(專利權(quán))人: | 廣州大學(xué) |
| 主分類號: | B60S1/02 | 分類號: | B60S1/02;B60S1/08;B60Q1/08 |
| 代理公司: | 北京市盈科律師事務(wù)所 11344 | 代理人: | 江錦利 |
| 地址: | 510000 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 車輛前擋風(fēng)玻璃 前擋風(fēng)玻璃 圖像 車輛智能 電控設(shè)備 集成控制 實(shí)時(shí)采集 霧氣 檢測 雨水 實(shí)時(shí)在線檢測 圖像識別單元 車輛傳感器 模型初始化 清晰度檢測 灰塵檢測 雨水檢測 除霧器 噴水器 大燈 加載 霧水 雨刷 預(yù)設(shè) 學(xué)習(xí) 存儲 采集 | ||
本發(fā)明涉及一種車輛智能電控設(shè)備集成控制方法及系統(tǒng),方法包括以下實(shí)時(shí)在線檢測步驟:加載深度學(xué)習(xí)模型初始化圖像識別單元;實(shí)時(shí)采集車輛前擋風(fēng)玻璃圖像并存儲;對實(shí)時(shí)采集的車輛前擋風(fēng)玻璃圖像執(zhí)行基于深度學(xué)習(xí)的雨水檢測、基于深度學(xué)習(xí)的灰塵檢測、前擋風(fēng)玻璃清晰度檢測以及前擋風(fēng)玻璃霧水檢測;通過判斷是否到檢測到雨水、灰塵、霧氣以及前擋風(fēng)玻璃清晰度是否低于預(yù)設(shè)閾值,相應(yīng)控制雨刷、大燈、噴水器以及除霧器的工作。本發(fā)明僅需采集車輛前擋風(fēng)玻璃圖像,通過對車輛前擋風(fēng)玻璃圖像的識別實(shí)現(xiàn)雨水、灰塵、清晰度和霧氣檢測,減少了車輛傳感器數(shù)量和類型。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于車輛電控設(shè)備控制領(lǐng)域,具體涉及一種包括雨刮、噴水器、除霧器、大燈在內(nèi)的車輛智能電控設(shè)備集成控制方法及其系統(tǒng)。
背景技術(shù)
現(xiàn)有車輛電器控制系統(tǒng)一般都是獨(dú)立的子系統(tǒng),采用各自獨(dú)立的傳感器和控制模塊,例如智能燈光系統(tǒng)采用光線傳感器及燈光控制模塊調(diào)節(jié)大燈的亮度和角度,智能雨刷系統(tǒng)采用雨滴傳感器及雨刷控制模塊控制雨刷和噴水器工作,智能除霧系統(tǒng)采用濕度和溫度傳感器及除霧控制模塊控制空調(diào)工作,致使車輛傳感器及控制模塊類型和數(shù)量眾多,整車電器控制系統(tǒng)復(fù)雜。
其次,智能雨刷系統(tǒng)所用的雨滴傳感器主要有流量式雨滴傳感器、靜電式雨滴傳感器、壓電式雨滴傳感器,紅外線式雨滴傳感器,其中流量式雨滴傳感器、靜電式雨滴傳感器、壓電式雨滴傳感器裝在車輛外部,容易受到環(huán)境的污染,準(zhǔn)確度較低,且無法檢測灰塵和清晰度;紅外線雨量傳感器雖然裝在車輛內(nèi)部,但感應(yīng)范圍小,無法檢測超出感應(yīng)范圍的雨水、泥水或臟物,也無法檢測灰塵和清晰度。
再者,智能除霧系統(tǒng)一般采用濕度和溫度結(jié)合的傳感器,雖然體積小、價(jià)格便宜,但只能通過檢測車內(nèi)溫度和濕度來預(yù)測起霧的可能性,卻“看不到”任何霧氣的出現(xiàn),因此,在溫度和濕度正常,但有霧氣出現(xiàn)的情況下,智能除霧系統(tǒng)將不工作。
因此,現(xiàn)有技術(shù)仍需要進(jìn)一步發(fā)明及改進(jìn)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于公開一種車輛智能電控設(shè)備集成控制方法,以提高對車輛前擋風(fēng)玻璃的雨水、灰塵、清晰度及霧氣檢測的準(zhǔn)確度,同時(shí)減少車輛傳感器數(shù)量及類型。同時(shí)相應(yīng)公開一種車輛智能電控設(shè)備集成控制系統(tǒng)。
本發(fā)明公開的一種車輛智能電控設(shè)備集成控制方法,包括以下實(shí)時(shí)在線檢測步驟:
A1、加載深度學(xué)習(xí)模型初始化圖像識別單元;
A2、實(shí)時(shí)采集車輛前擋風(fēng)玻璃圖像并存儲;
A3、對實(shí)時(shí)采集的車輛前擋風(fēng)玻璃圖像執(zhí)行基于深度學(xué)習(xí)的雨水檢測、基于深度學(xué)習(xí)的灰塵檢測、前擋風(fēng)玻璃清晰度檢測以及前擋風(fēng)玻璃霧水檢測;
A4、判斷是否到檢測到雨水,若是則控制雨刷及大燈同時(shí)工作,轉(zhuǎn)入步驟A8;若否則執(zhí)行步驟A5;
A5、判斷是否檢測到灰塵,若是則控制雨刷及噴水器同時(shí)工作,轉(zhuǎn)入步驟A8;若否則執(zhí)行步驟A6;
A6、判斷是否檢測到霧氣,若是則控制雨刷及除霧器同時(shí)工作,轉(zhuǎn)入步驟A8;若否則執(zhí)行步驟A7;
A7、判斷前擋風(fēng)玻璃清晰度是否低于預(yù)設(shè)閾值,若是則控制雨刷及噴水器同時(shí)工作;
A8、一次控制結(jié)束。
進(jìn)一步的,還包括以下定時(shí)離線訓(xùn)練步驟:
B1、讀取存儲的深度學(xué)習(xí)模型,所述深度學(xué)習(xí)模型包括雨水檢測深度學(xué)習(xí)模型、灰塵檢測深度學(xué)習(xí)模型;
B2、讀取存儲的車輛前擋風(fēng)玻璃圖像;
B3、基于fine-tune的方式利用車輛前擋風(fēng)玻璃圖像對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行離線訓(xùn)練;
B4、將訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型重新更新存儲。
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