[實用新型]機動車雨刷自動控制系統有效
| 申請號： | 201921639698.6 | 申請日： | 2019-09-27 |
| 公開（公告）號： | CN210822158U | 公開（公告）日： | 2020-06-23 |
| 發明（設計）人： | 吳土孫 | 申請（專利權）人： | 深圳市豪恩汽車電子裝備股份有限公司 |
| 主分類號： | B60S1/08 | 分類號： | B60S1/08 |
| 代理公司： | 深圳市翼智博知識產權事務所(普通合伙) 44320 | 代理人： | 黃莉 |
| 地址： | 518110 廣東省深圳市龍華區大浪街道同勝社區工業*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 機動車 雨刷 自動控制系統 | ||
【權利要求書】：
1.一種機動車雨刷自動控制系統，其特征在于，包括：
攝像裝置，用于實時采集對應安裝有雨刷的擋風玻璃的圖像；
圖像識別模塊，與所述攝像裝置相連，所述圖像識別模塊是基于深度學習卷積神經網絡模型的圖像識別模塊，用于對所述攝像裝置傳來的所述擋風玻璃的圖像進行識別，根據識別結果確定降落在所述擋風玻璃上的降水強度并產生和輸出對應的降水強度信號；
控制器，與所述圖像識別模塊和所述雨刷的驅動器相連，用于根據所述降水強度信號發出對應的控制信號給所述驅動器來驅動所述雨刷按照與所述降水強度相適配的頻率在擋風玻璃外表面來回刮動。
2.如權利要求1所述的機動車雨刷自動控制系統，其特征在于，所述圖像識別模塊包括：
第一存儲器，用于存儲所述攝像裝置傳來的擋風玻璃的圖像；
第二存儲器，預先存儲有所述深度學習卷積神經網絡模型；
數據處理芯片，用于調用所述深度學習卷積神經網絡模型對所述擋風玻璃的圖像進行識別，并根據識別結果產生和輸出對應的降水強度信號。
3.如權利要求1或2所述的機動車雨刷自動控制系統，其特征在于，所述深度學習卷積神經網絡模型是SqueezeDet模型。
4.如權利要求1所述的機動車雨刷自動控制系統，其特征在于，所述攝像裝置為安裝于機動車上的行車記錄儀的攝像頭。
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