[發明專利]一種車輛控制方法、裝置及車輛

在審

• 申請號: 202211187809.0
• 申請日: 2022-09-28
• 公開（公告）號: CN115635969A
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發明（設計）人: 王若冰;何曉偉;曹欣凱;賀曉峰;韓國富;虞凌志;朱亞;吳杰;林一馳;車泉輝;王春亞;高遠;徐益明
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司寧波市北侖區供電公司;國網浙江省電力有限公司寧波供電公司
• 主分類號: B60W40/09
• 分類號: B60W40/09;B60W40/04;G06V40/16;G06V20/59;G06V20/58;G06V10/82;G06N3/04
• 代理公司: 北京隆源天恒知識產權代理有限公司 11473
• 代理人: 林安堂

1.一種車輛控制方法，其特征在于，包括：

獲取駕駛員的面容圖像和車輛前方的實時路況圖像；

根據所述面容圖像識別所述駕駛員的身份信息，根據所述身份信息在身份信息數據庫中確定所述駕駛員的駕駛習慣信息，所述身份信息數據庫中包括對應的所述身份信息和所述駕駛習慣信息；

采用深度學習算法對所述實時路況圖像進行數據分析，得到實時路況信息；根據所述駕駛習慣信息和實時路況信息確定駕駛參數，根據所述駕駛參數控制車輛運動；

獲取車輛按照所述駕駛參數運動時所述駕駛員的人臉圖像，提取所述人臉圖像中所述駕駛員的笑容和頭部擺動角度，根據所述笑容和所述頭部擺動角度確定所述駕駛員的情緒指數；

根據所述情緒指數調整所述駕駛參數，根據調整后的駕駛參數控制車輛運動。

2.根據權利要求1所述的車輛控制方法，其特征在于，所述根據所述身份信息在身份信息數據庫中確定所述駕駛員的駕駛習慣信息包括：

判斷所述身份信息數據庫中是否存儲有所述駕駛員的駕駛習慣信息；

若是，則讀取對應的所述駕駛習慣信息；若否，在所述身份信息數據庫中對所述身份信息進行建檔。

3.根據權利要求1所述的車輛控制方法，其特征在于，所述采用深度學習算法對所述實時路況圖像進行數據分析，得到實時路況信息包括：

采用訓練好的深度卷積神經網絡對所述實時路況圖像進行卷積處理，得到所述實時路況圖像的當前特征組合；

將所述當前特征組合與預設數據庫中的目標特征組合進行匹配，根據匹配結果確定所述當前特征組合對應的所述實時路況信息，其中，所述預設數據庫中包括相對應的目標特征組合和目標路況信息。

4.根據權利要求3所述的車輛控制方法，其特征在于，所述深度卷積神經網絡包括依次連接的多個第一卷積層、多個第一池化層、多個第二卷積層、多個第二池化層和多個第三卷積層；

所述采用訓練好的深度卷積神經網絡對所述實時路況圖像進行卷積處理包括：

將所述實時路況圖像輸入多個所述第一卷積層進行卷積處理，得到多個第一特征映射；

將所有所述第一特征映射輸入多個所述第一池化層進行池化處理，得到多個第一池化運算映射；

將所有所述第一池化運算映射輸入多個所述第二卷積層進行卷積處理，得到多個第二特征映射；

將所有所述第二特征映射輸入多個所述第二池化層進行池化處理，得到多個第二池化運算映射；

將所有所述第二池化運算映射輸入多個所述第三卷積層進行卷積處理，得到多個第三特征映射，所有所述第三特征映射組成所述特征組合。

5.根據權利要求1所述的車輛控制方法，其特征在于，所述情緒指數包括微笑指數和搖頭指數，所述頭部擺動角度包括抬頭角度、平面旋轉角度和搖頭角度，所述根據所述笑容和所述頭部擺動角度確定所述駕駛員的情緒指數包括：

根據所述笑容和所述頭部擺動角度采用第一公式確定所述微笑指數和所述搖頭指數，所述第一公式包括：

其中，smile表示所述微笑指數，shakeindex表示所述搖頭指數，V1表示所述笑容，V2表示所述抬頭角度，V3表示所述平面旋轉角度，V4表示所述搖頭角度。

6.根據權利要求5所述的車輛控制方法，其特征在于，所述根據所述情緒指數調整所述駕駛參數包括：

根據所述微笑指數和所述搖頭指數采用第二公式確定所述駕駛員對車輛當前運動情況的評分，所述第二公式包括：

X＝[5/(1+e^{-(0.25*smile-1.2*shakeindex)/10})]，

其中，X表示車輛當前運動情況的評分，smile表示所述微笑指數，shakeindex表示所述搖頭指數；

將所述評分與預設閾值進行對比，當所述評分大于或等于所述預設閾值時，保持所述駕駛參數不變；當所述評分小于所述預設閾值時，結合所述實時路況信息調整所述駕駛參數。