[發(fā)明專利]基于人工智能的車門自動解鎖方法

在審

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• 申請日: 2020-10-13
• 公開（公告）號: CN112215161A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳艷;展影影
• 申請（專利權(quán)）人: 陳艷
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;B60R25/20;G01B21/16
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1.一種基于人工智能的車門自動解鎖方法，其特征在于，該方法包括：

步驟1，傳感器檢測車輛附近行人與車輛的距離，若距離小于第一距離閾值的時間達(dá)到第一時間閾值，則判斷行人可能有乘車意圖，觸發(fā)攝像頭采集車門附近的目標(biāo)行人圖像；

步驟2，對目標(biāo)行人圖像進(jìn)行分析，得到目標(biāo)行人的三維關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)、目標(biāo)行人是否存在上身前傾的判斷結(jié)果、目標(biāo)行人是否存在伸手行為的判斷結(jié)果；

步驟3，若目標(biāo)行人存在上身前傾和伸手行為，根據(jù)三維關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)計算目標(biāo)行人的姿勢變化參數(shù)，姿勢變化參數(shù)包括：身體重心點(diǎn)與下身骨架近似直線的垂直距離a、將身體重心點(diǎn)和根節(jié)點(diǎn)連接所得的第一線段與下身骨架近似線段的角度b、伸手手部關(guān)鍵點(diǎn)與上身骨架近似線段的垂直距離c、將伸手手部關(guān)鍵點(diǎn)和雙肩中心點(diǎn)連接所得的第二線段與上身骨架近似線段的角度d；

步驟4，將同一時刻的姿勢變化參數(shù)組成參數(shù)向量，并將參數(shù)向量按照時間戳組成乘車趨勢參數(shù)張量，輸入乘車意圖預(yù)測時序分析模型進(jìn)行分析，輸出目標(biāo)行人的乘車意圖預(yù)測結(jié)果，若目標(biāo)行人有乘車意圖，控制車門自動解鎖。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括：在步驟4之前執(zhí)行以下步驟：

對各姿勢變化參數(shù)進(jìn)行增強(qiáng)建模、增強(qiáng)變化趨勢建模，得到各姿勢變化參數(shù)對應(yīng)的增強(qiáng)參數(shù)、增強(qiáng)變化趨勢參數(shù)，作為步驟4中的姿勢變化參數(shù)。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述增強(qiáng)建模、增強(qiáng)變化趨勢建模包括：其中，分別為a的增強(qiáng)參數(shù)、a的增強(qiáng)變化趨勢參數(shù)、b的增強(qiáng)參數(shù)、b的增強(qiáng)變化趨勢參數(shù)、c的增強(qiáng)參數(shù)、c的增強(qiáng)變化趨勢參數(shù)、d的增強(qiáng)參數(shù)、d的增強(qiáng)變化趨勢參數(shù)，A、B、C、D分別為歸一化處理后的a、b、c、d，p₁、p₂、q₁、q₂、r₁、r₂、s₁、s₂為補(bǔ)償系數(shù)；w為增益系數(shù)；為建模所得的姿勢變化參數(shù)。

4.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，歸一化處理為：

其中，X為歸一化后的姿勢變化參數(shù)，x為當(dāng)前姿勢變化參數(shù)，x_min、x_max分別為姿勢變化參數(shù)的最小值、最大值，w為增益系數(shù)。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括：利用關(guān)鍵點(diǎn)檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)行人圖像進(jìn)行分析，得到目標(biāo)行人關(guān)鍵點(diǎn)熱力圖，進(jìn)行后處理得到目標(biāo)行人二維關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)；所述攝像頭為RGB-D相機(jī)，結(jié)合相機(jī)得到的深度信息將目標(biāo)行人二維關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)變換為三維關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括：利用前傾判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)行人圖像進(jìn)行分析，得到目標(biāo)行人是否存在上身前傾的判斷結(jié)果。

7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括：利用伸手判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)行人圖像進(jìn)行分析，得到目標(biāo)行人是否存在伸手行為的判斷結(jié)果。

8.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根節(jié)點(diǎn)為左右髖部中心點(diǎn)。

9.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述下身骨架近似線段為根節(jié)點(diǎn)與雙腳連線中心點(diǎn)的連線，所述上身骨架近似線段為根節(jié)點(diǎn)與雙肩連線中心點(diǎn)的連線。

10.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述乘車意圖預(yù)測分析模型基于時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。