[發(fā)明專(zhuān)利]一種駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)方法和裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010697463.3
• 申請(qǐng)日: 2020-07-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111860312A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬哲;金忠孝
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海汽車(chē)集團(tuán)股份有限公司;上海汽車(chē)工業(yè)（集團(tuán)）總公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;B60H1/00;E05F15/71
• 代理公司: 北京信遠(yuǎn)達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11304
• 代理人: 趙興華

1.一種駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)方法，應(yīng)用于汽車(chē)，其特征在于，所述駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)方法包括步驟：

利用所述汽車(chē)內(nèi)多角度設(shè)置的攝像頭采集車(chē)內(nèi)駕乘人員的影像；

利用骨骼檢測(cè)模型對(duì)所述影像進(jìn)行處理，提取所述駕乘人員的多個(gè)骨骼關(guān)鍵點(diǎn)；

利用基于隱馬爾科夫算法的乘客行為識(shí)別模型對(duì)所述多個(gè)骨骼關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行處理，得到所述駕乘人員的乘客行為；

根據(jù)所述乘客行為和環(huán)境參數(shù)對(duì)所述汽車(chē)的駕乘環(huán)境進(jìn)行調(diào)節(jié)。

2.如權(quán)利要求1所述的駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)方法，其特征在于，所述影像包括可見(jiàn)光影像和/或紅外光影像。

3.如權(quán)利要求1所述的駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)方法，其特征在于，所述利用骨骼檢測(cè)模型對(duì)所述影像進(jìn)行處理，包括步驟：

利用基于HRNet網(wǎng)絡(luò)的骨骼檢測(cè)模型對(duì)所述影像進(jìn)行處理；

或者，利用基于OpenPose網(wǎng)絡(luò)的骨骼檢測(cè)模型對(duì)所述影像進(jìn)行處理。

4.如權(quán)利要求1所述的駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述乘車(chē)行為和環(huán)境參數(shù)對(duì)所述汽車(chē)的駕乘環(huán)境進(jìn)行調(diào)節(jié)，包括步驟：

基于關(guān)懷服務(wù)決策樹(shù)對(duì)所述乘車(chē)行為和所述環(huán)境參數(shù)進(jìn)行處理，得到調(diào)節(jié)參數(shù)；

根據(jù)所述調(diào)節(jié)參數(shù)對(duì)所述汽車(chē)的溫度、車(chē)窗開(kāi)度和風(fēng)量的部分或全部進(jìn)行調(diào)節(jié)。

5.如權(quán)利要求1～4任一項(xiàng)所述的駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)方法，其特征在于，還包括步驟：

基于Baum_Welch算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到所述乘客行為識(shí)別模型。

6.一種駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)裝置，應(yīng)用于汽車(chē)，其特征在于，所述駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)裝置包括：

影像采集模塊，用于接收所述汽車(chē)內(nèi)多角度設(shè)置的攝像頭采集車(chē)內(nèi)駕乘人員的影像；

第一處理模塊，用于利用骨骼檢測(cè)模型對(duì)所述影像進(jìn)行處理，提取所述駕乘人員的多個(gè)骨骼關(guān)鍵點(diǎn)；

第二處理模塊，用于利用基于隱馬爾科夫算法的乘客行為識(shí)別模型對(duì)所述多個(gè)骨骼關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行處理，得到所述駕乘人員的乘客行為；

調(diào)節(jié)執(zhí)行模塊，用于根據(jù)所述乘客行為和環(huán)境參數(shù)對(duì)所述汽車(chē)的駕乘環(huán)境進(jìn)行調(diào)節(jié)。

7.如權(quán)利要求6所述的駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)裝置，其特征在于，所述影像包括可見(jiàn)光影像和/或紅外光影像。

8.如權(quán)利要求6所述的駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)裝置，其特征在于，所述第一處理模塊包括：

第一處理單元，用于利用基于HRnet網(wǎng)絡(luò)的骨骼檢測(cè)模型對(duì)所述影像進(jìn)行處理；

或者，第二處理單元，用于利用基于OpenPose網(wǎng)絡(luò)的骨骼檢測(cè)模型對(duì)所述影像進(jìn)行處理。

9.如權(quán)利要求6所述的駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)裝置，其特征在于，所述調(diào)節(jié)執(zhí)行模塊包括：

環(huán)境計(jì)算單元，用于基于關(guān)懷服務(wù)決策樹(shù)對(duì)所述乘車(chē)行為和所述環(huán)境參數(shù)進(jìn)行處理，得到調(diào)節(jié)參數(shù)；

參數(shù)調(diào)節(jié)單元，用于根據(jù)所述調(diào)節(jié)參數(shù)對(duì)所述汽車(chē)的溫度、車(chē)窗開(kāi)度和風(fēng)量的部分或全部進(jìn)行調(diào)節(jié)。

10.如權(quán)利要求6～9任一項(xiàng)所述的駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)裝置，其特征在于，還包括：

模型訓(xùn)練模塊，用于基于Baum_Welch算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到所述乘客行為識(shí)別模型。

11.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有程序代碼，所述程序代碼被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的駕乘環(huán)境調(diào)節(jié)方法的各個(gè)步驟。