CN113212126B - 应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法及*** - Google Patents
应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法及***,属于车内环境调节方法***技术领域,涉及智能交通物联网应用服务,所述应用于汽车座舱自适应实时智能调控方法包括以下步骤:步骤S1:将小尺寸的液晶膜单元拼接形成大尺寸的液晶膜拼接结构,复合形成多位点汽车用前挡风玻璃。本发明中,跟踪速度和准确率均较高,在不需要大量迭代的情况下能够准确的跟踪汽车驾驶员眼睛的位置,达到了实时的效果,不仅具有较高的检测准度,而且能完全满足实时要求,多重检测技术,抗干扰能力强,无需驾驶人员手掌脱离方向盘扳动遮光板进行遮阳,能够根据驾驶人员的实际情况进行自适应控制,且还能够根据语音控制进行自动调控遮光效果。
Description
技术领域
本发明属于车内环境调节方法***技术领域,尤其涉及一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法及***。
背景技术
随着汽车技术的发展,车辆的功能日益丰富,为车主驾驶和使用提供了极大的便利,如中国专利公开的“一种基于环境变化的车内环境自适应调节方法及***”(专利号:CN108791309B),该专利所解决的技术问题是,在调节车内温度的时候,通常要手动调节,司机在开车时手动调节车内温度会产生一定的安全隐患,对于调节车内光强的调节,除了车内开灯这种方式外,就是通过开窗和关窗的方式,汽车左右两侧的窗户为了遮挡阳光,避免阳光直接照射在车内,尤其是夏季),会在玻璃窗上贴上一层太阳膜,在车内人员被阳光晒到时,车内人员会选择开启关闭窗户,但是,如果汽车两侧均关闭窗户,会影响车内的亮度,但是车辆在行驶过程中通常是无法打开窗户的(比如车辆在高速公路上行驶时,因此,目前车内环境的调节方式并不人性化,且该专利通根据车辆两侧不同的光照强度变化而改变光照调节,考虑到了车辆由于行驶方向不同、时间不同的具体情况,提供了非常好的客户体验,同时,人工手动调节的优先级能够高于自动调节的优先级,使得在智能自动调节不适用于具体的车内人员的情况下,能够人性化地手动调节,已解决此技术问题,但是该专利仍存有一些不足之处,考虑的较为片面,未能够考虑到前挡风玻璃光照对驾驶人员的干扰,现有的汽车用前挡风玻璃抗干扰,仍是使用手动式遮光板,需要驾驶人员手掌脱离方向盘扳动遮光板进行遮阳,这样效果较为固定,无法根据驾驶人员的实际情况进行自适应控制,且光照强度检测设备存在一些不足,对光的敏感度不够,易受环境影响特别是对温度敏感,***的可靠性和稳定性有待提高,且成本不低,因此,现阶段亟需一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法及***来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于:为了解决考虑的较为片面,未能够考虑到前挡风玻璃光照对驾驶人员的干扰,现有的汽车用前挡风玻璃抗干扰,仍是使用手动式遮光板,需要驾驶人员手掌脱离方向盘扳动遮光板进行遮阳,这样效果较为固定,无法根据驾驶人员的实际情况进行自适应控制,且光照强度检测设备存在一些不足,对光的敏感度不够,易受环境影响特别是对温度敏感,***的可靠性和稳定性有待提高,且成本不低的问题,而提出的一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法及***。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法,所述应用于汽车座舱自适应实时智能调控方法包括以下步骤:
步骤S1:将小尺寸的液晶膜单元拼接形成大尺寸的液晶膜拼接结构,复合形成多位点汽车用前挡风玻璃;
步骤S21:检测汽车前挡风玻璃迎面光照强度,采用最小二乘法建立BH1750FVI的输出和输入光照强度之间的特性曲线,微型单片机再根据特性曲线处理光信号;
步骤S22:进行汽车驾驶员人眼跟踪,基于规则的人眼定位,经过肤色滤波后人脸区域,利用卡尔曼滤波法,进行汽车驾驶员人眼跟踪;
步骤S23:对汽车驾驶员眼睛张开角度检测,利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、嫡和边际分布二阶矩作为特征向量,并使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的;
步骤S24:对语音指令进行识别;
步骤S3:汽车用前挡风玻璃透光度自适应实时智能调控,找出汽车驾驶员舒适度查找表中最接近的环境亮度值,将最接近的环境亮度值对应的工作场景下的驱动信号作为查找结果,并将查找结果发送至驱动装置,驱动装置根据所述驱动信号驱动PDLC调光玻璃。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S1具体为:
步骤S11:按一定规律将若干个小尺寸的液晶膜单元平铺在无尘的工作平台上;
步骤S12:对邻接设置的两块小尺寸液晶膜单元电性连接,形成大尺寸的液晶膜拼接结构;
步骤S13:将大尺寸的液晶膜拼接结构复合进汽车用两层前挡风玻璃中间,经高温高压胶合后一体成型汽车前挡风玻璃产品。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S21具体为:
步骤S211:汽车前挡风玻璃对应主驾驶处外部光线照射到光敏二极管PD上时会产生光电流;
步骤S212:通过运算放大器AMP将光电流转换为PD电压;
步骤S213:由A/D转换器将PD电压转换为微型单片机能够识别的数字数据。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S213还包括:微型单片机自动采集光照强度特性曲线标定需要的数据,并根据特性曲线计算未知光照强度数据处理工作,微型单片机采用最小二乘法建立BH1750FVI的输出和输入光照强度之间的特性曲线,微型单片机再根据特性曲线处理光信号。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S22具体为:
步骤S221:对车辆驾驶人员的面部肤色进行分割,根据汽车驾驶员人脸肤色在YCbCr空间内的非线性关系,经过了非线形分段色彩变换得到的色彩空间用YCbCr2来表示;
步骤S222:通过前面所建立的肤色高斯分布,能够得到汽车驾驶员人脸图像中任意一个像素点属于皮肤的概率,对于某像素点s,先将其从RGB空间转换到YCbCr空间,再将其转换到YCbCr2颜色空间,得到色度值(Cb',Cr');
步骤S223:计算被检测的彩色图像各像素点的肤色似然度,并得到整幅图像的最大肤色似然度,每一点像素的肤色似然度除以最大肤色似然度所得到的值,作为该像素点的灰度值表征这个像素点属于皮肤的概率,从而得到肤色似然图像,然后经过阀值设定,得到肤色的分割图像;
步骤S224:输入的汽车驾驶员人脸图像经肤色分割后,得到包含人脸区域在内的二值图像,对图像进行腐蚀操作以去除存在的孤立噪声;
步骤S225:利用8连通算法对人脸图像进行分割处理,并计算各连通域大小,以滤除面积相对较小的区域;
步骤S226:基于规则的人眼定位,经过肤色滤波后人脸区域都包含一定数目的洞,这是因为人的眉毛眼睛鼻孔和嘴部位不是肤色,易形成二值图像中的洞,若某个区域不存在洞或洞的个数少于一定的数目,则可将该区域排除;
步骤S227:计算各洞的面积,排除面积过小的洞;
步骤S228:利用卡尔曼滤波法,进行汽车驾驶员人眼跟踪。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S221还包括:先将皮肤区域中每个像素点R、G、B转换成Y、Cb、Cr表示,得到每个像素点的色度值(Cb,Cr),然后将皮肤区域中每个像素点通过非线性分段变换,变换到YCbCr2,坐标空间,统计色度为CbCr2的像素点数,得到色度分布图,将色度分布图的数值除以其最大值,得到归一化色度分布图,即肤色分布能够通过高斯模型N(m,C)表示,其中m是均值,C是协方差阵。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S23具体为:
步骤S231:首先精确提取眼睛区域;
步骤S232:然后利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、嫡和边际分布二阶矩作为特征向量;
步骤S233:最后使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S3包括:
步骤S31:中央控制器根据接收到关于进行汽车驾驶员人眼跟踪信息、前挡风玻璃迎面光照强度以及汽车驾驶员眼睛张开角度检测结果控制汽车前挡风玻璃对应区域内的透光强度;
步骤S32:中央控制器还会根据接收到亮或暗输入的语音指令,自动控制该控制区域的透光度。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S3具体为:中央控制器根据接收到汽车驾驶员人眼跟踪信息、前挡风玻璃迎面光照强度以及汽车驾驶员眼睛张开角度检测结果,找出汽车驾驶员舒适度查找表中最接近的环境亮度值,将最接近的环境亮度值对应的工作场景下的驱动信号作为查找结果,并将查找结果发送至驱动装置,驱动装置根据所述驱动信号驱动PDLC调光玻璃。
一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控***,包括:
光照强度检测模块,用于检测汽车前挡风玻璃迎面光照强度;
汽车驾驶员人眼跟踪模块,用于进行汽车驾驶员人眼跟踪;
眼睛张开角度检测模块,用于对汽车驾驶员眼睛张开角度检测;
语音指令接收模块,用于对语音指令进行识别;
自适应实时智能调控模块,用于汽车用前挡风玻璃透光度自适应实时智能调控。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
本发明中,光照强度检测***,其性能稳定,能准确检测光照强度的值,是够适用于对光照要求较高的汽车前挡风玻璃上,卡尔曼滤波是以均方误差极小为判据的一种滤波处理方法,它使用在前一帧获得的信息来估计当前帧的状态,因此跟踪速度和准确率均较高,在不需要大量迭代的情况下能够准确的跟踪汽车驾驶员眼睛的位置,达到了实时的效果,不仅具有较高的检测准度,而且能完全满足实时要求,多重检测技术,抗干扰能力强,无需驾驶人员手掌脱离方向盘扳动遮光板进行遮阳,能够根据驾驶人员的实际情况进行自适应控制,且,还能够根据语音控制进行自动调控遮光效果。
附图说明
图1为本发明提出的一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法及***的光照强度自适应实时智能控制的流程图;
图2为本发明提出的一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法及***的模块结构示意图。
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它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2,本发明提供一种技术方案:
一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法,所述应用于汽车座舱自适应实时智能调控方法包括以下步骤:
步骤S1:将小尺寸的液晶膜单元拼接形成大尺寸的液晶膜拼接结构,复合形成多位点汽车用前挡风玻璃;
步骤S21:检测汽车前挡风玻璃迎面光照强度,采用最小二乘法建立BH1750FVI的输出和输入光照强度之间的特性曲线,微型单片机再根据特性曲线处理光信号;
步骤S22:进行汽车驾驶员人眼跟踪,基于规则的人眼定位,经过肤色滤波后人脸区域,利用卡尔曼滤波法,进行汽车驾驶员人眼跟踪;
步骤S23:对汽车驾驶员眼睛张开角度检测,利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、嫡和边际分布二阶矩作为特征向量,并使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的;
步骤S24:对语音指令进行识别;
步骤S3:汽车用前挡风玻璃透光度自适应实时智能调控,找出汽车驾驶员舒适度查找表中最接近的环境亮度值,将最接近的环境亮度值对应的工作场景下的驱动信号作为查找结果,并将查找结果发送至驱动装置,驱动装置根据所述驱动信号驱动PDLC调光玻璃。
具体的,如图1所示,所述步骤S1具体为:
步骤S11:按一定规律将若干个小尺寸的液晶膜单元平铺在无尘的工作平台上;
步骤S12:对邻接设置的两块小尺寸液晶膜单元电性连接,形成大尺寸的液晶膜拼接结构;
步骤S13:将大尺寸的液晶膜拼接结构复合进汽车用两层前挡风玻璃中间,经高温高压胶合后一体成型汽车前挡风玻璃产品。
具体的,如图1所示,所述步骤S21具体为:
步骤S211:汽车前挡风玻璃对应主驾驶处外部光线照射到光敏二极管PD上时会产生光电流;
步骤S212:通过运算放大器AMP将光电流转换为PD电压;
步骤S213:由A/D转换器将PD电压转换为微型单片机能够识别的数字数据。
具体的,如图1所示,所述步骤S213还包括:微型单片机自动采集光照强度特性曲线标定需要的数据,并根据特性曲线计算未知光照强度数据处理工作,微型单片机采用最小二乘法建立BH1750FVI的输出和输入光照强度之间的特性曲线,微型单片机再根据特性曲线处理光信号。
具体的,如图1所示,所述步骤S22具体为:
步骤S221:对车辆驾驶人员的面部肤色进行分割,根据汽车驾驶员人脸肤色在YCbCr空间内的非线性关系,经过了非线形分段色彩变换得到的色彩空间用YCbCr2来表示,YChCr坐标空间到YCbCr2坐标空间的转换公式为:
其中:
将皮肤区域中每个像素点R、G、B转换成Y、Cb、Cr表示,得到每个像素点的色度值(Cb,Cr)。
将皮肤区域中每个像素点通过非线性分段变换,变换到YCbCr2,坐标空间,统计色度为CbCr2的像素点数,得到色度分布图,将色度分布图的数值除以其最大值,得到归一化色度分布图,即肤色分布能够通过高斯模型N(m,C)表示,其中m是均值,C是协方差阵:
步骤S222:通过前面所建立的肤色高斯分布,能够得到汽车驾驶员人脸图像中任意一个像素点属于皮肤的概率,对于某像素点s,先将其从RGB空间转换到YCbCr空间,再将其转换到YCbCr2颜色空间,得到色度值(Cb',Cr'),那么这个像素的肤色概率密度即肤色似然度能够通过下面的式子计算得到:
步骤S223:计算被检测的彩色图像各像素点的肤色似然度,并得到整幅图像的最大肤色似然度,每一点像素的肤色似然度除以最大肤色似然度所得到的值,作为该像素点的灰度值表征这个像素点属于皮肤的概率,从而得到肤色似然图像,然后经过阀值设定,得到肤色的分割图像;
步骤S224:输入的汽车驾驶员人脸图像经肤色分割后,得到包含人脸区域在内的二值图像,对图像进行腐蚀操作以去除存在的孤立噪声,设X为腐蚀算子,M腐蚀操作前的图像,为腐蚀操作后的图像,为腐蚀结构元素,其中结构描述见下式:
步骤S225:利用8连通算法对人脸图像进行分割处理,并计算各连通域大小,以滤除面积相对较小的区域;
步骤S226:基于规则的人眼定位,经过肤色滤波后人脸区域都包含一定数目的洞,这是因为人的眉毛眼睛鼻孔和嘴部位不是肤色,易形成二值图像中的洞,若某个区域不存在洞或洞的个数少于一定的数目,则可将该区域排除;
步骤S227:计算各洞的面积,排除面积过小的洞;
步骤S228:利用卡尔曼滤波法,进行汽车驾驶员人眼跟踪。
具体的,如图1所示,所述步骤S221还包括:先将皮肤区域中每个像素点R、G、B转换成Y、Cb、Cr表示,得到每个像素点的色度值(Cb,Cr),然后将皮肤区域中每个像素点通过非线性分段变换,变换到YCbCr2,坐标空间,统计色度为CbCr2的像素点数,得到色度分布图,将色度分布图的数值除以其最大值,得到归一化色度分布图,即肤色分布能够通过高斯模型N(m,C)表示,其中m是均值,C是协方差阵。
具体的,如图1所示,所述步骤S23具体为:
步骤S231:首先精确提取眼睛区域;
步骤S232:然后利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、嫡和边际分布二阶矩作为特征向量;
步骤S233:最后使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的。
具体的,如图1所示,所述步骤S3包括:
步骤S31:中央控制器根据接收到关于进行汽车驾驶员人眼跟踪信息、前挡风玻璃迎面光照强度以及汽车驾驶员眼睛张开角度检测结果控制汽车前挡风玻璃对应区域内的透光强度;
步骤S32:中央控制器还会根据接收到亮或暗输入的语音指令,自动控制该控制区域的透光度。
具体的,如图1所示,所述步骤S3具体为:中央控制器根据接收到汽车驾驶员人眼跟踪信息、前挡风玻璃迎面光照强度以及汽车驾驶员眼睛张开角度检测结果,找出汽车驾驶员舒适度查找表中最接近的环境亮度值,将最接近的环境亮度值对应的工作场景下的驱动信号作为查找结果,并将查找结果发送至驱动装置,驱动装置根据所述驱动信号驱动PDLC调光玻璃。
一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控***,包括:
光照强度检测模块,用于检测汽车前挡风玻璃迎面光照强度;
汽车驾驶员人眼跟踪模块,用于进行汽车驾驶员人眼跟踪;
眼睛张开角度检测模块,用于对汽车驾驶员眼睛张开角度检测;
语音指令接收模块,用于对语音指令进行识别;
自适应实时智能调控模块,用于汽车用前挡风玻璃透光度自适应实时智能调控。
工作原理:使用时,
步骤S1:将小尺寸的液晶膜单元拼接形成大尺寸的液晶膜拼接结构,复合形成多位点汽车用前挡风玻璃;
步骤S11:按一定规律将若干个小尺寸的液晶膜单元平铺在无尘的工作平台上;
步骤S12:对邻接设置的两块小尺寸液晶膜单元电性连接,形成大尺寸的液晶膜拼接结构;
步骤S13:将大尺寸的液晶膜拼接结构复合进汽车用两层前挡风玻璃中间,经高温高压胶合后一体成型汽车前挡风玻璃产品;
步骤S21:检测汽车前挡风玻璃迎面光照强度;
步骤S211:汽车前挡风玻璃对应主驾驶处外部光线照射到光敏二极管PD上时会产生光电流;
步骤S212:通过运算放大器AMP将光电流转换为PD电压;
步骤S213:由A/D转换器将PD电压转换为微型单片机能够识别的数字数据,微型单片机自动采集光照强度特性曲线标定需要的数据,并根据特性曲线计算未知光照强度数据处理工作,微型单片机采用最小二乘法建立BH1750FVI的输出和输入光照强度之间的特性曲线,微型单片机再根据特性曲线处理光信号;
步骤S22:进行汽车驾驶员人眼跟踪;
步骤S221:对车辆驾驶人员的面部肤色进行分割,根据汽车驾驶员人脸肤色在YCbCr空间内的非线性关系,经过了非线形分段色彩变换得到的色彩空间用YCbCr2来表示,先将皮肤区域中每个像素点R、G、B转换成Y、Cb、Cr表示,得到每个像素点的色度值(Cb,Cr),然后将皮肤区域中每个像素点通过非线性分段变换,变换到YCbCr2,坐标空间,统计色度为CbCr2的像素点数,得到色度分布图,将色度分布图的数值除以其最大值,得到归一化色度分布图,即肤色分布能够通过高斯模型N(m,C)表示,其中m是均值,C是协方差阵;
步骤S222:通过前面所建立的肤色高斯分布,能够得到汽车驾驶员人脸图像中任意一个像素点属于皮肤的概率,对于某像素点s,先将其从RGB空间转换到YCbCr空间,再将其转换到YCbCr2颜色空间,得到色度值(Cb',Cr');
步骤S223:计算被检测的彩色图像各像素点的肤色似然度,并得到整幅图像的最大肤色似然度,每一点像素的肤色似然度除以最大肤色似然度所得到的值,作为该像素点的灰度值表征这个像素点属于皮肤的概率,从而得到肤色似然图像,然后经过阀值设定,得到肤色的分割图像;
步骤S231:首先精确提取眼睛区域;
步骤S232:然后利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、嫡和边际分布二阶矩作为特征向量;
步骤S233:最后使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的;
步骤S224:输入的汽车驾驶员人脸图像经肤色分割后,得到包含人脸区域在内的二值图像,对图像进行腐蚀操作以去除存在的孤立噪声;
步骤S225:利用8连通算法对人脸图像进行分割处理,并计算各连通域大小,以滤除面积相对较小的区域;
步骤S226:基于规则的人眼定位,经过肤色滤波后人脸区域都包含一定数目的洞,这是因为人的眉毛眼睛鼻孔和嘴部位不是肤色,易形成二值图像中的洞,若某个区域不存在洞或洞的个数少于一定的数目,则可将该区域排除;
步骤S227:计算各洞的面积,排除面积过小的洞;
步骤S228:利用卡尔曼滤波法,进行汽车驾驶员人眼跟踪;
步骤S23:对汽车驾驶员眼睛张开角度检测;
步骤S24:对语音指令进行识别;
步骤S3:汽车用前挡风玻璃透光度自适应实时智能调控;
步骤S31:中央控制器根据接收到关于进行汽车驾驶员人眼跟踪信息、前挡风玻璃迎面光照强度以及汽车驾驶员眼睛张开角度检测结果控制汽车前挡风玻璃对应区域内的透光强度;
步骤S32:中央控制器还会根据接收到亮或暗输入的语音指令,自动控制该控制区域的透光度,中央控制器根据接收到汽车驾驶员人眼跟踪信息、前挡风玻璃迎面光照强度以及汽车驾驶员眼睛张开角度检测结果,找出汽车驾驶员舒适度查找表中最接近的环境亮度值,将最接近的环境亮度值对应的工作场景下的驱动信号作为查找结果,并将查找结果发送至驱动装置,驱动装置根据所述驱动信号驱动PDLC调光玻璃。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法,其特征在于,所述应用于汽车座舱自适应实时智能调控方法包括以下步骤:
步骤S1:将小尺寸的液晶膜单元拼接形成大尺寸的液晶膜拼接结构,复合形成多位点汽车用前挡风玻璃;
步骤S21:检测汽车前挡风玻璃迎面光照强度,采用最小二乘法建立BH1750FVI的输出和输入光照强度之间的特性曲线,微型单片机再根据特性曲线处理光信号;
步骤S22:进行汽车驾驶员人眼跟踪,基于规则的人眼定位,经过肤色滤波后人脸区域,利用卡尔曼滤波法,进行汽车驾驶员人眼跟踪;
步骤S23:对汽车驾驶员眼睛张开角度检测,利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、嫡和边际分布二阶矩作为特征向量,并使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的;
步骤S24:对语音指令进行识别;
步骤S3:汽车用前挡风玻璃透光度自适应实时智能调控,找出汽车驾驶员舒适度查找表中最接近的环境亮度值,将最接近的环境亮度值对应的工作场景下的驱动信号作为查找结果,并将查找结果发送至驱动装置,驱动装置根据所述驱动信号驱动PDLC调光玻璃;
所述步骤S3具体为:中央控制器根据接收到汽车驾驶员人眼跟踪信息、前挡风玻璃迎面光照强度以及汽车驾驶员眼睛张开角度检测结果,找出汽车驾驶员舒适度查找表中最接近的环境亮度值,将最接近的环境亮度值对应的工作场景下的驱动信号作为查找结果,并将查找结果发送至驱动装置,驱动装置根据所述驱动信号驱动PDLC调光玻璃;
所述步骤S1具体为:
步骤S11:按一定规律将若干个小尺寸的液晶膜单元平铺在无尘的工作平台上;
步骤S12:对邻接设置的两块小尺寸液晶膜单元电性连接,形成大尺寸的液晶膜拼接结构;
步骤S13:将大尺寸的液晶膜拼接结构复合进汽车用两层前挡风玻璃中间,经高温高压胶合后一体成型汽车前挡风玻璃产品。
2.根据权利要求1所述的应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法,其特征在于,所述步骤S21具体为:
步骤S211:汽车前挡风玻璃对应主驾驶处外部光线照射到光敏二极管PD上时会产生光电流;
步骤S212:通过运算放大器AMP将光电流转换为PD电压;
步骤S213:由A/D转换器将PD电压转换为微型单片机能够识别的数字数据。
3.根据权利要求2所述的应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法,其特征在于,所述步骤S213还包括:微型单片机自动采集光照强度特性曲线标定需要的数据,并根据特性曲线计算未知光照强度数据处理工作,微型单片机采用最小二乘法建立BH1750FVI的输出和输入光照强度之间的特性曲线,微型单片机再根据特性曲线处理光信号。
4.根据权利要求3所述的应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法,其特征在于,所述步骤S22具体为:
步骤S221:对车辆驾驶人员的面部肤色进行分割,根据汽车驾驶员人脸肤色在YCbCr空间内的非线性关系,经过了非线形分段色彩变换得到的色彩空间用YCbCr2来表示;
步骤S222:通过前面所建立的肤色高斯分布,能够得到汽车驾驶员人脸图像中任意一个像素点属于皮肤的概率,对于某像素点s,先将其从RGB空间转换到YCbCr空间,再将其转换到YCbCr2颜色空间,得到色度值(Cb',Cr');
步骤S223:计算被检测的彩色图像各像素点的肤色似然度,并得到整幅图像的最大肤色似然度,每一点像素的肤色似然度除以最大肤色似然度所得到的值,作为该像素点的灰度值表征这个像素点属于皮肤的概率,从而得到肤色似然图像,然后经过阀值设定,得到肤色的分割图像;
步骤S224:输入的汽车驾驶员人脸图像经肤色分割后,得到包含人脸区域在内的二值图像,对图像进行腐蚀操作以去除存在的孤立噪声;
步骤S225:利用8连通算法对人脸图像进行分割处理,并计算各连通域大小,以滤除面积相对较小的区域;
步骤S226:基于规则的人眼定位,经过肤色滤波后人脸区域都包含一定数目的洞,这是因为人的眉毛眼睛鼻孔和嘴部位不是肤色,易形成二值图像中的洞,若某个区域不存在洞或洞的个数少于一定的数目,则可将该区域排除;
步骤S227:计算各洞的面积,排除面积过小的洞;
步骤S228:利用卡尔曼滤波法,进行汽车驾驶员人眼跟踪。
5.根据权利要求4所述的应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法,其特征在于,所述步骤S221还包括:先将皮肤区域中每个像素点R、G、B转换成Y、Cb、Cr表示,得到每个像素点的色度值(Cb,Cr),然后将皮肤区域中每个像素点通过非线性分段变换,变换到YCbCr2,坐标空间,统计色度为CbCr2的像素点数,得到色度分布图,将色度分布图的数值除以其最大值,得到归一化色度分布图,即肤色分布能够通过高斯模型N(m,C)表示,其中m是均值,C是协方差阵。
6.根据权利要求5所述的应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法,其特征在于,所述步骤S23具体为:
步骤S231:首先精确提取眼睛区域;
步骤S232:然后利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、嫡和边际分布二阶矩作为特征向量;
步骤S233:最后使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的。
7.根据权利要求6所述的应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法,其特征在于,步骤S3包括:
步骤S31:中央控制器根据接收到关于进行汽车驾驶员人眼跟踪信息、前挡风玻璃迎面光照强度以及汽车驾驶员眼睛张开角度检测结果控制汽车前挡风玻璃对应区域内的透光强度;
步骤S32:中央控制器还会根据接收到亮或暗输入的语音指令,自动控制汽车前挡风玻璃对应区域的透光度。
8.一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控***,其用于实施权利要求1所述的一种应用于汽车的座舱自适应实时智能调控方法,其特征在于,包括:
光照强度检测模块,用于检测汽车前挡风玻璃迎面光照强度;
汽车驾驶员人眼跟踪模块,用于进行汽车驾驶员人眼跟踪;
眼睛张开角度检测模块,用于对汽车驾驶员眼睛张开角度检测;
语音指令接收模块,用于对语音指令进行识别;
自适应实时智能调控模块,用于汽车用前挡风玻璃透光度自适应实时智能调控。
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