[發(fā)明專利]一種基于人體識別的減輕交通事故的車窗系統(tǒng)及控制方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010760012.X
• 申請日: 2020-07-31
• 公開（公告）號: CN111931621A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊國為;遲潔茹;于騰;李鐘曉;莊曉東;祁少華;李耀
• 申請（專利權(quán)）人: 青島大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06T5/00;G06T5/20;B60R16/023
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11491
• 代理人: 趙紅霞

1.一種基于人體識別的減輕交通事故的車窗控制方法，其特征在于，所述基于人體識別的減輕交通事故的車窗控制方法，具體包括：

步驟一，通過人體掃描模塊利用攝像掃描器對人體進行掃描采集人體圖像，車速監(jiān)測模塊利用車速傳感器監(jiān)測車行駛速度數(shù)據(jù)；

步驟二，根據(jù)掃描采集人體圖像和行駛速度數(shù)據(jù)，主控模塊對數(shù)據(jù)進行處理分析，主控模塊分別控制人體掃描模塊、車速監(jiān)測模塊、識別模塊、緩沖模塊、減速模塊、通風(fēng)模塊、關(guān)閉模塊和顯示模塊各個模塊的正常運行；

步驟三，主控模塊控制識別模塊利用識別程序根據(jù)人體圖像識別人體信息；

步驟四，主控模塊控制緩沖模塊利用緩沖機構(gòu)對碰撞進行緩沖；

步驟五，主控模塊控制減速模塊利用減速閥對車輛進行減速，通風(fēng)模塊控制車窗通風(fēng)，關(guān)閉模塊對車窗進行自動關(guān)閉操作；

步驟六，通過顯示模塊利用顯示器顯示掃描采集的人體圖像、車速監(jiān)測結(jié)果、識別結(jié)果；

根據(jù)人體圖像識別人體信息，對人體進行識別的過程為：

(1)圖像的提取；

對于圖像，采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別，識別結(jié)果為類別概率序列(C₁，P₁)，(C₂，P₂)，……(C_n,P_n)，所述類別概率序列按照概率排序，具體為P₁≥P₂≥……≥P_n；采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有但不限于AlexNet，GoogLeNet，VGG，Inception，ResNet；

(2)圖像識別，取前m項識別結(jié)果(C₁，P₁)，(C₂，P₂)，……(C_m,P_m)(m≤n)，參與后續(xù)處理；

(3)采用向量近似度對圖像識別結(jié)果進行過濾提升識別準(zhǔn)確性：

記兩個姿態(tài)向量V₁，V₂之間的近似度為d_v1,v2；近似度越近，表示兩個詞意義越相近；對于每一個類別序列的姿態(tài)向量V_Ci，計算離V_Ci最近的姿態(tài)量序列的姿態(tài)向量V_nj，最近距離為d_vci,nj；

(4)設(shè)定距離閾值t，當(dāng)d_vci,nj大于t時，表示d_vci,nj大于t的類別與圖像描述文本關(guān)聯(lián)度低，丟棄該類別；

(5)余下的序列以最近距離為依據(jù)進行排序，最近距離小的類別排在前面，作為最終的圖像識別結(jié)果；

所述人體掃描模塊對采集的人體圖像進行去噪過程為：

將采集的人體圖像，建立相應(yīng)的人體去噪集；在人體圖像集中選擇需要處理的去噪圖像，確定相應(yīng)的圓形鄰域；

確定圓形鄰域中的像素灰度值，并對像素灰度值進行排序；選擇像素的中間值，作為該圓形鄰域中的像素灰度值；

將重新確定的像素灰度值圓形鄰域，在獲取的人體圖像中，按照順序進行移動，利用中值濾波對圖像進行平滑處理。

2.如權(quán)利要求1所述基于人體識別的減輕交通事故的車窗控制方法，其特征在于，所述步驟(3)中，計算離V_Ci最近的姿態(tài)量序列的姿態(tài)向量V_nj，最近距離為d_vci,nj，具體包括：

選擇余弦距離方法或歐氏距離方法計算姿態(tài)向量間距離；姿態(tài)量序列N₁,N₂,…N_k的姿態(tài)向量，記為V_n1,V_n2,…V_nk；假定候選結(jié)果C_m的姿態(tài)向量為V_cm；分別計算V_cm和V_n1,V_n2,…V_nk的距離，記為d_vcm,n1,d_vcm,n2,…,d_vcm,nk；則，最近距離d_vcm,vn＝min(d_vcm,n1,d_vcm,n2,…,d_vcm,nk)。