CN117549832A - 一种车内滞留人员的安全预警***及预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于车辆安全技术领域，公开了一种车内滞留人员的安全预警***及预警方法，其中所述安全预警***包括信号采集模块、图像采集模块和警报控制模块。所述信号采集模块用于在锁车状态下采集车辆内部空间的环境信号；所述图像采集模块通过CAN总线与所述环境信号采集模块连接、并配置成响应于所述环境信号而启动采集车辆内部空间的图像信息；所述警报控制模块通过CAN总线与所述环境信号采集模块和图像采集模块连接、并配置成通过识别所述环境信号和图像信息执行安全警报，且所述安全警报包括：识别所述图像信息包括儿童图像时所执行的第一警报、以及识别所述图像信息为***像且所述环境信号超过预定值时所执行的第二警报。
Description
技术领域
本发明属于车辆安全技术领域，具体涉及一种车内滞留人员的安全预警***及预警方法。
背景技术
随着现代社会经济水平的不断提高，汽车已成为人们日常出行中不可或缺的代步工具，而随着乘用车量的增加，各种用车安全问题也越来越多，例如：若车辆处于锁车状态，车内滞留人员存在安全隐患。
综上可知，为保证用车安全，提出一种能够准确检测车内滞留儿童安全状况的预警***及方法是十分必要的。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，本发明的目的在于提供一种车内滞留人员的安全预警***及预警方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种车内滞留人员的安全预警***，包括：
信号采集模块，用于在锁车状态下采集车辆内部空间的环境信号；
图像采集模块，通过CAN总线与所述环境信号采集模块连接、并配置成响应于所述环境信号而启动采集车辆内部空间的图像信息；
警报控制模块，通过CAN总线与所述环境信号采集模块和图像采集模块连接、并配置成通过识别所述环境信号和图像信息执行安全警报，且该安全警报包括：识别所述图像信息包括儿童图像时所执行的第一警报、以及识别所述图像信息为***像且所述环境信号超过预定值时所执行的第二警报。
优选的，所述信号采集模块包括用于采集车内座椅压力信号的压力传感器、用于采集车内CO2浓度信号的二氧化碳传感器、用于采集车内温度信号的温度传感器、以及用于检测人体红外信号的红外线传感器。
优选的，所述图像采集模块配置成响应于所述红外线传感器检测到人体红外信号时而启动采集车辆内部空间的图像信息。
优选的，所述图像信息包括全局图像与局部图像。
优选的，所述警报控制模块包括图像识别单元、信号判断单元和执行单元，其中：
所述图像识别单元基于YOLO深度学习算法识别所述图像信息；
所述信号判断单元用于判断所述座椅压力信号、所述CO2浓度信号、所述温度信号是否超过对应预定值；
所述执行单元用于执行所述第一警报或者第二警报。
优选的，所述执行单元包括本地警报器和/或远程警报器。
作为一个总的发明构思，本发明还提供如下技术方案：
一种车内滞留人员的安全预警方法，包括：
锁车状态下，采集车辆内部空间的环境信号；
响应于所述环境信号采集车辆内部空间的图像信息；
通过识别所述环境信号和图像信息执行安全警报，且所述安全警报包括：识别所述图像信息包括儿童图像时所执行的第一警报、以及识别所述图像信息为***像且所述环境信号超过预定值时所执行的第二警报。
优选的，所述环境信号包括车辆内部的座椅压力信号、CO2浓度信号以及温度信号。
优选的，所述环境信号还包括人体红外信号，且响应于所述环境信号中包括人体红外信号时采集车辆内部空间的图像信息。
优选的，通过识别所述环境信号和图像信息执行安全警报时包括：
基于YOLO深度学习算法识别所述图像信息；
当识别所述图像信息包括儿童图像时，通过本地警报器和/或远程警报器执行第一警报；
当识别所述图像信息为***像且所述座椅压力信号、所述CO2浓度信号、所述温度信号均超过对应预定值时，通过本地警报器和/或远程警报器执行第二警报。
本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：
在本发明的安全预警***及预警方法中，使用多种传感器进行锁车状态下车内信息的准确检测，由此有效保证车内状况监测的准确；另外，采用YOLO深度学习算法进行车内图像信息的准确识别，以此精准判断车内被困人员的身份特征，并根据身份特征针对性的执行安全警报，既有效保证滞留儿童的安全性，又能避免不必要的报警行为。
附图说明
图1为本发明安全预警***的结构图；
图2为本发明安全预警方法的流程图。
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做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。
如图1所示，为本发明所提供的车内滞留人员的安全预警***的结构图，由图可知，该安全预警***包括基于CAN总线相互连接的信号采集模块100、图像采集模块200和警报控制模块300。
在一个实施例中，信号采集模块100用于在锁车状态下采集车辆内部空间的环境信号，图像采集模块200配置成响应于所述环境信号而启动采集车辆内部空间的图像信息，警报控制模块300配置成通过识别所述环境信号和图像信息执行安全警报。
进一步的，信号采集模块100具体包括用于采集车内座椅压力信号的压力传感器、用于采集车内CO2浓度信号的二氧化碳传感器、用于采集车内温度信号的温度传感器、以及用于检测人体红外信号的红外线传感器。
进一步的，图像采集模块200配置成响应于所述红外线传感器检测到人体红外信号时而启动采集车辆内部空间的图像信息，且图像信息包括车辆内部的全局图像与局部图像；
进一步的，警报控制模块300包括图像识别单元、信号判断单元和执行单元；图像识别单元基于YOLO深度学习算法识别所述图像信息，信号判断单元用于判断所述座椅压力信号、所述CO2浓度信号、所述温度信号是否超过对应预定值，执行单元用于安全警报。
可选的，安全警报包括：识别所述图像信息包括儿童图像时所执行的第一警报、以及识别所述图像信息为***像且所述环境信号超过预定值时所执行的第二警报。作为示例，CO2浓度对应的预定值可以参考我国《室内空气质量标准》(例如，GB/T18883-2002)的规定进行预设。例如，CO2浓度预定值可以选择为0.1％。然而，可以理解的是，上述CO2浓度预定值可以根据我国《室内空气质量标准》的变化而变化。
另外，关于执行单元优选包括本地警报器和/或远程警报器，由此当基于执行单元执行第一警报或者第二警报时，不仅可通过本地警报器在车辆内部或外部产生报警，还可基于无线通讯由远程警报器产生报警，以此快速实现远程呼救。
如图2所示，为本发明所提供的车内滞留人员的安全预警方法的流程图，由图可知，该安全预警方法主要包括如下步骤：
锁车状态下，采集车辆内部空间的环境信号；
响应于所述环境信号采集车辆内部空间的图像信息；
通过识别所述环境信号和图像信息执行安全警报，且所述安全警报包括：识别所述图像信息包括儿童图像时所执行的第一警报、以及识别所述图像信息为***像且所述环境信号超过预定值时所执行的第二警报。
在一个实施例中，所述安全预警方法的详细步骤如下：
S1.检测车辆状态，且当车辆为锁车状态时，使安全预警***中的信号采集模块100由睡眠状态切换至唤醒状态；
S2.经由包含压力传感器、二氧化碳传感器、温度传感器和红外线传感器的信号采集模块100采集车辆内部空间的环境信号；
S3.根据红外线传感器所检测的人体红外信号判断锁车状态下车辆内部是否存在滞留人员；
是，进入步骤S4；
否，重复步骤S2；
S4.唤醒安全预警***中的图像采集模块200，并经由图像采集模块200采集车辆内部空间的图像信息，且该图像信息包括车辆内部的全局图像与局部图像，其局部图像具体指超过压力预定值的座椅所对应的区域；
S5.由安全预警***警报控制模块300中的图像识别单元基于YOLO深度学习算法识别所述图像信息；
当识别所述图像信息包括儿童图像时，通过本地警报器和/或远程警报器执行第一警报，且第一警报具体指立即执行声音、文字、图像等多方位警报；
当识别所述图像信息为***像且所述座椅压力信号、所述CO2浓度信号、所述温度信号均超过对应预定值时，通过本地警报器和/或远程警报器执行第二警报，且第二警报至少包括立即执行声音、文字警报。
综上可知，通过本发明提出的车内滞留人员的安全预警***及预警方法，实现车辆锁车状态下车内环境的准确监控，具体依靠红外线传感器准确识别车内是否有滞留人员，通过图像识别进一步判断滞留人员的身份特征，以此形成不同预警危险等级，进而及时执行本地和/或远程的安全警报，有效保证滞留人员的人身安全。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种车内滞留人员的安全预警***，其特征在于，包括：
信号采集模块，用于在锁车状态下采集车辆内部空间的环境信号；
图像采集模块，通过CAN总线与所述环境信号采集模块连接、并配置成响应于所述环境信号而启动采集车辆内部空间的图像信息；
警报控制模块，通过CAN总线与所述环境信号采集模块和图像采集模块连接、并配置成通过识别所述环境信号和图像信息执行安全警报，且所述安全警报包括：识别所述图像信息包括儿童图像时所执行的第一警报、以及识别所述图像信息为***像且所述环境信号超过预定值时所执行的第二警报。
2.根据权利要求1所述的安全预警***，其特征在于：所述信号采集模块包括用于采集车内座椅压力信号的压力传感器、用于采集车内CO2浓度信号的二氧化碳传感器、用于采集车内温度信号的温度传感器、以及用于检测人体红外信号的红外线传感器。
3.根据权利要求2所述的安全预警***，其特征在于：所述图像采集模块配置成响应于所述红外线传感器检测到人体红外信号时而启动采集车辆内部空间的图像信息。
4.根据权利要求1或3所述的安全预警***，其特征在于：所述图像信息包括全局图像与局部图像。
5.根据权利要求2所述的安全预警***，其特征在于：所述警报控制模块包括图像识别单元、信号判断单元和执行单元；
所述图像识别单元基于YOLO深度学习算法识别所述图像信息；
所述信号判断单元用于判断所述座椅压力信号、所述CO2浓度信号、所述温度信号是否超过对应预定值；
所述执行单元用于执行所述第一警报或者第二警报。
6.根据权利要求5所述的安全预警***，其特征在于：所述执行单元包括本地警报器和/或远程警报器。
7.一种车内滞留人员的安全预警方法，其特征在于，包括：
锁车状态下，采集车辆内部空间的环境信号；
响应于所述环境信号采集车辆内部空间的图像信息；
通过识别所述环境信号和图像信息执行安全警报，且所述安全警报包括：识别所述图像信息包括儿童图像时所执行的第一警报、以及识别所述图像信息为***像且所述环境信号超过预定值时所执行的第二警报。
8.根据权利要求7所述的安全预警方法，其特征在于：所述环境信号包括车辆内部的座椅压力信号、CO2浓度信号以及温度信号。
9.根据权利要求8所述的安全预警方法，其特征在于：所述环境信号还包括人体红外信号，且响应于所述环境信号中包括人体红外信号时采集车辆内部空间的图像信息。
10.根据权利要求7所述的安全预警方法，其特征在于，通过识别所述环境信号和图像信息执行安全警报时包括：
基于YOLO深度学习算法识别所述图像信息；
当识别所述图像信息包括儿童图像时，通过本地警报器和/或远程警报器执行第一警报；
当识别所述图像信息为***像且所述座椅压力信号、所述CO2浓度信号、所述温度信号均超过对应预定值时，通过本地警报器和/或远程警报器执行第二警报。
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