CN112277594B - 一种车辆天窗遮阳帘的控制方法与*** - Google Patents

一种车辆天窗遮阳帘的控制方法与*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种车辆天窗遮阳帘的控制方法与***，其中方法包括实时获取车内的图像数据；在遮阳帘自动控制模式运行时，根据预先建立的乘客识别模型和所述图像数据判断车辆的载客条件是否得到满足；当所述载客条件得到满足时，提取所述图像数据中对应的人脸图像信息；基于所述人脸图像信息计算相应乘客的闭眼时间、单位时间内的有效闭眼次数，并以此确定乘客的睡眠状态；以所述睡眠状态控制车辆对应天窗遮阳帘的开启或关闭。本发明实施例提供的车辆天窗遮阳帘的控制方法与***，实现了车内状态的感知判断和分析，无需驾驶员或乘客手动操作，也无需依靠主观判断，推进了车辆天窗遮阳帘控制的智能化进程。

Description

一种车辆天窗遮阳帘的控制方法与***
技术领域
本发明涉及车辆控制技术领域，尤其是涉及一种车辆天窗遮阳帘的控制方法与***。
背景技术
车辆天窗安装于车顶，能够增加新鲜空气的进入，促进车内空气流通，有效降低车内噪音，同时也能够让乘客享受到更大的光照面积，开阔视野，减轻长途乘坐的压抑感，提高乘坐体验。
随着极端天气的频繁出现，高温和强烈的日光会通过车辆天窗照射进入车内空间，导致车内空间的温度的急剧上升，这会造成驾驶员晒伤或者影响乘客休息，降低乘坐体验，为此，通常会在车辆的天窗上设置遮阳帘。
现如今，车辆天窗遮阳帘需要由乘客或驾驶员进行主观判断是否需要遮阳，再人为手动控制遮阳帘的开启或关闭，控制效率较低，操作不便，若由驾驶员亲自手动操作则会分散驾驶员的注意力，对行车安全造成危害，且在长途行驶的过程中，车内乘客容易睡着，无法及时对遮阳帘做出有效的控制，导致车内空间在强光下的温度急剧升高，影响乘客休息。
发明内容
本发明提供一种车辆天窗遮阳帘的控制方法与***，以解决现有的车辆天窗遮阳帘的控制效率较低，操作不便的技术问题，通过设计能够自动控制车辆天窗遮阳帘的控制策略，推进了车辆天窗遮阳帘控制的智能化进程。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种车辆天窗遮阳帘的控制方法，包括：
实时获取车内的图像数据；
在遮阳帘自动控制模式运行时，根据预先建立的乘客识别模型和所述图像数据判断车辆的载客条件是否得到满足；
当所述载客条件得到满足时，提取所述图像数据中对应的人脸图像信息；
基于所述人脸图像信息计算相应乘客的闭眼时间、单位时间内的有效闭眼次数，并以此确定乘客的睡眠状态；
以所述睡眠状态控制车辆对应天窗遮阳帘的开启或关闭。
作为其中一种优选方案，所述乘客识别模型的建立，包括：
获取车内非驾驶座的原始图像集合；
从所述原始图像集合中筛选出非驾驶座的坐标点作为识别特征点；
基于神经网络技术对所述识别特征点进行训练；
以训练后的所述识别特征点构建所述乘客识别模型。
作为其中一种优选方案，所述当所述载客条件得到满足时，提取所述图像数据中对应的人脸图像信息的步骤，包括：
根据所述乘客识别模型，在非驾驶座上识别出乘客时，判断车辆的所述载客条件得到满足；
获取原始人脸图像集合；
从所述原始人脸图像集合中筛选出头部特征作为人脸特征点；
基于神经网络技术对所述人脸特征点进行训练，构建人脸识别模型；
基于所述人脸识别模型提取所述图像数据中对应的人脸图像信息。
作为其中一种优选方案，所述以所述睡眠状态控制车辆对应天窗遮阳帘的开启或关闭的步骤，包括：
当判断乘客的所述睡眠状态为清醒时，控制车辆对应天窗遮阳帘的开启；
当判断乘客的所述睡眠状态为入睡时，控制车辆对应天窗遮阳帘的关闭；其中，所述车辆对应天窗遮阳帘的关闭包括：车辆对应天窗遮阳帘的全部关闭、车辆对应天窗遮阳帘的部分关闭。
作为其中一种优选方案，所述当判断乘客的所述睡眠状态为入睡时，控制车辆对应天窗遮阳帘的关闭的步骤，包括：
分别获取所述图像数据中的车内光照区域坐标、所述人脸图像信息中的人脸位置坐标；
计算所述车内光照区域坐标与所述人脸位置坐标的重合度与重合时间；
基于所述人脸位置坐标的重合度与所述重合时间控制所述车辆对应天窗遮阳帘执行以下动作中的至少一种：开启、全部关闭或部分关闭。
本发明另一实施例提供了一种车辆天窗遮阳帘的控制***，包括图像获取装置与控制器，所述控制器被配置为：
接收车内的所述图像获取装置发送的图像数据；
在遮阳帘自动控制模式运行时，根据预先建立的乘客识别模型和所述图像数据判断车辆的载客条件是否得到满足；
当所述载客条件得到满足时，提取所述图像数据中对应的人脸图像信息；
基于所述人脸图像信息计算相应乘客的闭眼时间、单位时间内的有效闭眼次数，并以此确定乘客的睡眠状态；
以所述睡眠状态控制车辆对应天窗遮阳帘的开启或关闭。
作为其中一种优选方案，所述控制器还被配置为：
获取车内非驾驶座的原始图像集合；
从所述原始图像集合中筛选出非驾驶座的坐标点作为识别特征点；
基于神经网络技术对所述识别特征点进行训练；
以训练后的所述识别特征点构建所述乘客识别模型。
作为其中一种优选方案，所述控制器还被配置为：
根据所述乘客识别模型，在非驾驶座上识别出乘客时，判断车辆的所述载客条件得到满足；
获取原始人脸图像集合；
从所述原始人脸图像集合中筛选出头部特征作为人脸特征点；
基于神经网络技术对所述人脸特征点进行训练，构建人脸识别模型；
基于所述人脸识别模型提取所述图像数据中对应的人脸图像信息。
作为其中一种优选方案，所述控制器还被配置为：
当判断乘客的所述睡眠状态为清醒时，控制车辆对应天窗遮阳帘的开启；
当判断乘客的所述睡眠状态为入睡时，控制车辆对应天窗遮阳帘的关闭；其中，所述车辆对应天窗遮阳帘的关闭包括：车辆对应天窗遮阳帘的全部关闭、车辆对应天窗遮阳帘的部分关闭。
作为其中一种优选方案，所述控制器还被配置为：
分别获取所述图像数据中的车内光照区域坐标、所述人脸图像信息中的人脸位置坐标；
计算所述车内光照区域坐标与所述人脸位置坐标的重合度与重合时间；
基于所述人脸位置坐标的重合度与所述重合时间控制所述车辆对应天窗遮阳帘执行以下动作中的至少一种：开启、全部关闭或部分关闭。
相比于现有技术，本发明实施例的有益效果在于，实时采集反映车内状态的图像数据，实时判断乘客的睡眠状态，及时对车辆天窗遮阳帘进行有效的控制，实现了车内状态的感知、判断和分析，以及决策控制，无需驾驶员或乘客手动操作，也无需依靠主观判断，实现了车辆天窗遮阳帘的智能化自主控制，且整个控制策略不会分散驾驶员的注意力，保证了乘客的睡眠状态，提高了车辆天窗遮阳帘的控制效率，推进了车辆天窗遮阳帘控制的智能化进程，给驾乘者和乘客带来了方便和舒适的行车体验。
附图说明
图1是本发明其中一种实施例中的车辆天窗遮阳帘的控制方法的流程示意图；
图2是本发明其中一种实施例中的车辆天窗遮阳帘的控制逻辑图；
图3是本发明其中一种实施例中的基于人脸位置控制遮阳帘的控制逻辑图；
图4是本发明其中一种实施例中的车辆天窗遮阳帘的控制***的结构示意图；
其中，1、图像获取装置；2、控制器；3、遮阳帘控制开关。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本申请描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有定义，本发明所使用的所有的技术和科学术语与属于本的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本发明中说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明，对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
本发明一实施例提供了一种车辆天窗遮阳帘的控制方法，具体的，请参见图1，图1示出为本发明其中一种实施例中的车辆天窗遮阳帘的控制方法的流程示意图，其中包括：
S1、实时获取车内的图像数据，其中图像数据至少包括图像或者视频流；
S2、在遮阳帘自动控制模式运行时，根据预先建立的乘客识别模型和所述图像数据判断车辆的载客条件是否得到满足；其中，当遮阳帘打开时进入遮阳帘自动控制模式；
S3、当所述载客条件得到满足时，提取所述图像数据中对应的人脸图像信息；其中，人脸图像信息至少包括人脸的眼睛部位的图像信息；
S4、基于所述人脸图像信息计算相应乘客的闭眼时间、单位时间内的有效闭眼次数，并以此确定乘客的睡眠状态；优选地，例如当乘客的闭眼持续时间达到预设时间阈值区间时，例如10秒到2分钟之间，则判断乘客的睡眠状态为入睡。
S5、以所述睡眠状态控制车辆对应天窗遮阳帘的开启或关闭。
应当说明的是，车辆天窗，特别是全景天窗具有诸多优点，其开设面积大，能够保持车内空气清新，迅速除去车内异味；车内人员通过天窗抬头看天时能够获得较佳的视觉享受；在车辆高速行驶时，相对于侧开窗能更有效降低车内噪音；车辆天窗也可以迅速降低车内温度，提高暴晒环境下的散热效果。但是，有其利必有其弊，车辆天窗也不例外，现如今的车辆天窗遮阳帘的控制效率较低，操作不便，为解决上述问题，发明人经大量实验研究发现，配置本发明实施例中的上述控制策略能够实现车辆天窗遮阳帘的智能化自主控制，给驾乘者和乘客带来了方便和舒适的行车体验。
本发明实施例中的遮阳帘优选为电动遮阳帘，其连接有相应的控制电机以执行开启或关闭的动作。此外，遮阳帘自动控制模式的开启可以通过车机接口读取遮阳帘开关的开闭状态，如读取OBD(全称为On Board Diagnostics，车载自动诊断***)接口的信息，判断遮阳帘是否打开，从而相应进入遮阳帘自动控制模式。当然，也可以在车辆控制台或多功能方向盘上设置对应的功能开关，来选择功能开启或者功能关闭，只有打开功能开关，才会相应进入遮阳帘自动控制模式。
优选地，在上述实施例中，所述乘客识别模型，其具体的构建包括：
S21、获取车内非驾驶座的原始图像集合；
S22、从所述原始图像集合中筛选出非驾驶座的坐标点作为识别特征点；
S23、基于神经网络技术对所述识别特征点进行训练；
S24、以训练后的所述识别特征点构建所述乘客识别模型。
需要说明的是，原始图像集合包括车内非驾驶座在有人时和无人时的图像数据，将这些图像作为训练集，训练神经网络模型，通过上述处理得到乘客识别模型，所述乘客识别模型记录有后座和副驾驶座的图像在整个车内空间图像中的相对位置坐标，根据所述相对位置坐标，提取对应位置上的局部图像，与车上无人时的图像比对，确定后座和副驾驶座上是否有人，从而为后续车辆的载客条件是否得到满足提供数据支撑。
优选地，在上述实施例中，步骤S3：所述当所述载客条件得到满足时，提取所述图像数据中对应的人脸图像信息的步骤，包括：
S31、根据所述乘客识别模型，在非驾驶座上识别出乘客时，判断车辆的所述载客条件得到满足；
S32、获取原始人脸图像集合；
S33、从所述原始人脸图像集合中筛选出头部特征作为人脸特征点；
S34、基于神经网络技术对所述人脸特征点进行训练，构建人脸识别模型；
S35、基于所述人脸识别模型提取所述图像数据中对应的人脸图像信息。
与乘客识别模型的步骤类似，本发明实施例中的人脸识别模型的构建也是依靠神经网络技术，通过获取大量的人脸图像，提取头部的特征，训练神经网络模型，从而获得人脸识别模型。
优选地，在上述实施例中，步骤S5：所述以所述睡眠状态控制车辆对应天窗遮阳帘的开启或关闭的步骤，包括：
S51、当判断乘客的所述睡眠状态为清醒时，控制车辆对应天窗遮阳帘的开启；
S52、当判断乘客的所述睡眠状态为入睡时，控制车辆对应天窗遮阳帘的关闭；其中，所述车辆对应天窗遮阳帘的关闭包括：车辆对应天窗遮阳帘的全部关闭、车辆对应天窗遮阳帘的部分关闭。此外，在本发明实施例中，优选为根据睡着乘客的具***置判断车辆对应天窗遮阳帘的后续步骤，例如，如果是副驾驶的乘客进入睡眠状态，则控制遮阳帘全部关闭；如果是后座的乘客进入睡眠状态，则控制遮阳帘后半部分关闭。当然，由于不同的车型、天窗大小、位置、数量各有差异，具体的控制策略还需要结合实际的情况作具体分析。
在本发明实施例中，可以具体地判断睡着的乘客人脸的位置，控制遮阳帘关闭至刚好完全遮挡乘客脸部的位置，从而实现遮阳帘的智能化控制。优选地，上述步骤S52：当判断乘客的所述睡眠状态为入睡时，控制车辆对应天窗遮阳帘的关闭的步骤，包括：
S521、分别获取所述图像数据中的车内光照区域坐标、所述人脸图像信息中的人脸位置坐标；
S522、计算所述车内光照区域坐标与所述人脸位置坐标的重合度与重合时间；
S523、基于所述人脸位置坐标的重合度与所述重合时间控制所述车辆对应天窗遮阳帘执行以下动作中的至少一种：开启、全部关闭或部分关闭。
具体的，请参见图2，图2示出为本发明其中一种实施例中的车辆天窗遮阳帘的控制逻辑图，首先，由设置在车辆后视镜上的摄像头拍摄车内空间的图像或者视频流，然后判断车辆的遮阳帘是否打开，当遮阳帘打开时运行遮阳帘自动控制模式，接着将车内图像数据输入至预先建立的乘客识别模型中，判断车辆后座和副驾驶座是否有人，当检测识别出乘客时，判断载客条件得到满足，提取所述图像数据中对应的人脸图像信息，其中，所述人脸图像信息至少包括乘客人脸的眼睛部位的图像，然后基于所述人脸图像信息计算相应乘客的闭眼时间、单位时间内的有效闭眼次数，并以此确定乘客的睡眠状态，其中，优选地，可以将人脸图像信息输入预先设置的用于判断是否闭眼的分类模型中，得到人脸图像是否闭眼的结果，当结果为闭眼时，判断乘客的闭眼时间是否持续达到一定的时间阈值，进而得到乘客的睡眠状态，从而使得控制器根据乘客的睡眠状态下发控制遮阳帘自动关闭的相关指令，其中，优选地，当入睡乘客的具***置是副驾驶座时，控制遮阳帘全部关闭，当入睡乘客的具***置是后座时，控制遮阳帘后半部分关闭。
具体的，请参见图3，图3示出为本发明实施例中基于人脸位置控制遮阳帘的控制逻辑图，其中，可以根据图像数据中的光暗度差别来识别阳光照射区域的位置；进而根据重合度判断人脸位置是否位于阳光照射区域内，根据重合时间判断人脸在阳光照射区域内的持续时间，其中重合度代表乘客人脸在阳光照射下的区域比例，重合时间代表乘客在阳光照射下的睡眠时间，通过对重合度与重合时间的计算，为遮阳帘的正确控制提供理论依据，减少误操作；当重合度与重合时间满足预设阈值时，控制遮阳帘关闭移动至人脸位置坐标完全位于阳光照射区域的位置之外，说明遮阳帘已经遮挡住直射人脸的阳光；当人脸位置坐标始终完全位于阳光照射区域的位置之外时，控制器即可退出控制程序，否则，继续控制遮阳帘进行移动。
本发明另一实施例提供了一种车辆天窗遮阳帘的控制***，具体的，请参见图4，图4示出为本发明实施例中的车辆天窗遮阳帘的控制***的结构示意图，其中包括图像获取装置1与控制器2(图中还展示了遮阳帘控制开关3)，所述控制器2被配置为：
接收车内的所述图像获取装置发送的图像数据；
在遮阳帘自动控制模式运行时，根据预先建立的乘客识别模型和所述图像数据判断车辆的载客条件是否得到满足；
当所述载客条件得到满足时，提取所述图像数据中对应的人脸图像信息；
基于所述人脸图像信息计算相应乘客的闭眼时间、单位时间内的有效闭眼次数，并以此确定乘客的睡眠状态；
以所述睡眠状态控制车辆对应天窗遮阳帘的开启或关闭。
应当说明的是，在本发明实施例中，图像获取装置1优选为摄像头，为了更为全面地获取车内图像，其优选为大角度的摄像头，例如拍摄角度为160度以上的广角摄像头，其与控制器连接，此外，摄像头的安装位置由具体的车型与视角决定，优选为安装在内后视镜上。
优选地，车辆天窗遮阳帘还设有遮阳帘控制开关，控制开关优选设置于车内的仪表盘上，方便驾驶员操作。本发明实施例中的控制器不仅控制遮阳帘自动关闭，而且连接摄像头和遮阳帘开关，优选地，控制器可以是现有的车机，在所述现有车机上增加摄像头接口和控制程序，也可以是将摄像头和控制器处理芯片集成一体机，输出接口通过有线或无线蓝牙连接遮阳帘控制开关。
优选地，在上述实施例中，所述控制器2还被配置为：
获取车内非驾驶座的原始图像集合；
从所述原始图像集合中筛选出非驾驶座的坐标点作为识别特征点；
基于神经网络技术对所述识别特征点进行训练；
以训练后的所述识别特征点构建所述乘客识别模型。
优选地，在上述实施例中，所述控制器2还被配置为：
根据所述乘客识别模型，在非驾驶座上识别出乘客时，判断车辆的所述载客条件得到满足；
获取原始人脸图像集合；
从所述原始人脸图像集合中筛选出头部特征作为人脸特征点；
基于神经网络技术对所述人脸特征点进行训练，构建人脸识别模型；
基于所述人脸识别模型提取所述图像数据中对应的人脸图像信息。
优选地，在上述实施例中，所述控制器2还被配置为：
当判断乘客的所述睡眠状态为清醒时，控制车辆对应天窗遮阳帘的开启；
当判断乘客的所述睡眠状态为入睡时，控制车辆对应天窗遮阳帘的关闭；其中，所述车辆对应天窗遮阳帘的关闭包括：车辆对应天窗遮阳帘的全部关闭、车辆对应天窗遮阳帘的部分关闭。
优选地，在上述实施例中，所述控制器2还被配置为：
分别获取所述图像数据中的车内光照区域坐标、所述人脸图像信息中的人脸位置坐标；
计算所述车内光照区域坐标与所述人脸位置坐标的重合度与重合时间；
基于所述人脸位置坐标的重合度与所述重合时间控制所述车辆对应天窗遮阳帘执行以下动作中的至少一种：开启、全部关闭或部分关闭。
本发明实施例提供的车辆天窗遮阳帘的控制方法与***，实时采集反映车内状态的图像数据，实时判断乘客的睡眠状态，及时对车辆天窗遮阳帘进行有效的控制，实现了车内状态的感知、判断和分析，以及决策控制，无需驾驶员或乘客手动操作，也无需依靠主观判断，实现了车辆天窗遮阳帘的智能化自主控制，且整个控制策略不会分散驾驶员的注意力，保证了乘客的睡眠状态，提高了车辆天窗遮阳帘的控制效率，推进了车辆天窗遮阳帘控制的智能化进程，给驾乘者和乘客带来了方便和舒适的行车体验。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种车辆天窗遮阳帘的控制方法，其特征在于，包括：
实时获取车内的图像数据；
在遮阳帘自动控制模式运行时，根据预先建立的乘客识别模型和所述图像数据判断车辆的载客条件是否得到满足；
当所述载客条件得到满足时，提取所述图像数据中对应的人脸图像信息；
基于所述人脸图像信息计算相应乘客的闭眼时间、单位时间内的有效闭眼次数，并以此确定乘客的睡眠状态；
以所述睡眠状态控制车辆对应天窗遮阳帘的开启或关闭；
所述以所述睡眠状态控制车辆对应天窗遮阳帘的开启或关闭的步骤，包括：
当判断乘客的所述睡眠状态为清醒时，控制车辆对应天窗遮阳帘的开启；
当判断乘客的所述睡眠状态为入睡时，控制车辆对应天窗遮阳帘的关闭；其中，所述车辆对应天窗遮阳帘的关闭包括：车辆对应天窗遮阳帘的全部关闭、车辆对应天窗遮阳帘的部分关闭；
所述当判断乘客的所述睡眠状态为入睡时，控制车辆对应天窗遮阳帘的关闭的步骤，包括：
分别获取所述图像数据中的车内光照区域坐标、所述人脸图像信息中的人脸位置坐标；
计算所述车内光照区域坐标与所述人脸位置坐标的重合度与重合时间；
基于所述人脸位置坐标的重合度与所述重合时间控制所述车辆对应天窗遮阳帘执行以下动作中的至少一种：开启、全部关闭或部分关闭。
2.如权利要求1所述的车辆天窗遮阳帘的控制方法，其特征在于，所述乘客识别模型的建立，包括：
获取车内非驾驶座的原始图像集合；
从所述原始图像集合中筛选出非驾驶座的坐标点作为识别特征点；
基于神经网络技术对所述识别特征点进行训练；
以训练后的所述识别特征点构建所述乘客识别模型。
3.如权利要求1所述的车辆天窗遮阳帘的控制方法，其特征在于，所述当所述载客条件得到满足时，提取所述图像数据中对应的人脸图像信息的步骤，包括：
根据所述乘客识别模型，在非驾驶座上识别出乘客时，判断车辆的所述载客条件得到满足；
获取原始人脸图像集合；
从所述原始人脸图像集合中筛选出头部特征作为人脸特征点；
基于神经网络技术对所述人脸特征点进行训练，构建人脸识别模型；
基于所述人脸识别模型提取所述图像数据中对应的人脸图像信息。
4.一种车辆天窗遮阳帘的控制***，包括图像获取装置与控制器，其特征在于，所述控制器被配置为：
接收车内的所述图像获取装置发送的图像数据；
在遮阳帘自动控制模式运行时，根据预先建立的乘客识别模型和所述图像数据判断车辆的载客条件是否得到满足；
当所述载客条件得到满足时，提取所述图像数据中对应的人脸图像信息；
基于所述人脸图像信息计算相应乘客的闭眼时间、单位时间内的有效闭眼次数，并以此确定乘客的睡眠状态；
以所述睡眠状态控制车辆对应天窗遮阳帘的开启或关闭；
所述以所述睡眠状态控制车辆对应天窗遮阳帘的开启或关闭的步骤，包括：
当判断乘客的所述睡眠状态为清醒时，控制车辆对应天窗遮阳帘的开启；
当判断乘客的所述睡眠状态为入睡时，控制车辆对应天窗遮阳帘的关闭；其中，所述车辆对应天窗遮阳帘的关闭包括：车辆对应天窗遮阳帘的全部关闭、车辆对应天窗遮阳帘的部分关闭；
所述控制器还被配置为：
分别获取所述图像数据中的车内光照区域坐标、所述人脸图像信息中的人脸位置坐标；
计算所述车内光照区域坐标与所述人脸位置坐标的重合度与重合时间；
基于所述人脸位置坐标的重合度与所述重合时间控制所述车辆对应天窗遮阳帘执行以下动作中的至少一种：开启、全部关闭或部分关闭。
5.如权利要求4所述的车辆天窗遮阳帘的控制***，其特征在于，所述控制器还被配置为：
获取车内非驾驶座的原始图像集合；
从所述原始图像集合中筛选出非驾驶座的坐标点作为识别特征点；
基于神经网络技术对所述识别特征点进行训练；
以训练后的所述识别特征点构建所述乘客识别模型。
6.如权利要求4所述的车辆天窗遮阳帘的控制***，其特征在于，所述控制器还被配置为：
根据所述乘客识别模型，在非驾驶座上识别出乘客时，判断车辆的所述载客条件得到满足；
获取原始人脸图像集合；
从所述原始人脸图像集合中筛选出头部特征作为人脸特征点；
基于神经网络技术对所述人脸特征点进行训练，构建人脸识别模型；
基于所述人脸识别模型提取所述图像数据中对应的人脸图像信息。
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