JP2022534284A - 車両ドアのロック解除を制御する方法、装置、車両、デバイス、媒体及びプログラム - Google Patents

Abstract

本開示は、車両ドアのロック解除を制御する方法、装置、車両、デバイス、媒体及びプログラムを提供する。当該方法は、車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得することと、取得された画像内の顔画像に対して品質検出を行うことと、品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、顔画像に基づいて顔検出を行うことと、顔画像に対する顔検出が通過した場合、車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御することと、を含む。このように、本開示の実施例では、車両ドアのロック解除を制御する方法は、プロセス全体でユーザがいかなる操作を実行する必要がなく、かつデバイスの損耗が少なく、車両の所有者が車両に近づくプロセスで車両ドアの自動ロック解除を実現でき、使用がより便利となる。【選択図】図１

Description

（関連出願への相互参照）
本開示は、出願番号が２０２０１０３５５６９９．９であり、出願日が２０２０年４月２９日である中国特許出願に基づいて提案され、当該中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許出願の全ての内容がここで参照として本開示に組み込まれる。

本開示は、画像処理技術分野に関し、具体的には、車両ドアのロック解除を制御する方法、装置、車両、デバイス、媒体及びプログラムに関する。

現在の自動車エレクトロニクス産業は急速に発展しており、便利で快適な乗車体験は、ユーザによりますます注目され、その中、インテリジェント化された車両ドアロック解除は、現在の乗車体験のハイライトである。関連技術では、ユーザが車両ドアのロック解除を制御するのは不便であることがよく発生する。

本開示の実施例は、車両ドアのロック解除を制御する方法、装置、車両、デバイス、媒体及びプログラムを少なくとも提供する。

本開示の実施例による車両ドアのロック解除を制御する方法は、
車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、前記車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得することと、
取得された前記画像内の顔画像に対して品質検出を行うことと、
前記品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、前記顔画像に基づいて顔検出を行うことと、
前記顔画像に対する顔検出が通過した場合、前記車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御することと、を含む。このように、車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、前記車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得し、取得された画像内の顔画像に対して品質検出を行い、品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、顔画像に基づいて顔検出を行い、顔画像に対する顔検出が通過した場合、車の少なくとも１つの車両ドアロックがロック解除され、プロセス全体でユーザがいかなる操作を実行する必要がなく、デバイスの損耗も少なく、車両の所有者が車両に車両に近づくプロセスで車両ドアのロック解除を実現でき、使用がより便利となる。

一部の実施例では、前記方法は、
前記画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第１の予め設定された時間内に収集された画像において顔画像が検出されないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御することをさらに含む。

一部の実施例では、前記方法は、
前記品質検出の結果が予め設定された条件を満たさない場合、ヒント情報を出力することをさらに含む。

一部の実施例では、前記方法は、
第２の予め設定された時間内に前記品質検出の結果がいずれも予め設定された条件を満たさないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御することをさらに含む。

一部の実施例では、前記方法は、
前記画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第３の予め設定された時間内に、取得された画像内の顔画像の顔検出がいずれも通過しないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御することをさらに含む。

一部の実施例では、前記車の画像収集モジュールは、
人体と車両との間の距離が予め設定された距離よりも小さいことが検出される場合、
車両ドアのロック解除命令が受信される場合、
車に設けられたブルートゥースモジュールが予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索する場合、
車に設けられたブルートゥースモジュールが予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索し、ペアリングが成功する場合のうちの少なくとも１つの場合でウェイクアップされる。

一部の実施例では、前記品質検出は、輝度検出、頭部姿態検出、ボケ程度検出、解像度検出及び遮蔽程度検出のうちの少なくとも１つを含む。

一部の実施例では、前記品質検出が輝度検出を含む場合について、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うことは、
前記顔画像内の複数の画素点のそれぞれの画素値に基づいて、前記複数の画素点の平均輝度値を確定することと、
前記平均輝度値が第１の輝度閾値よりも大きく且つ第２の輝度閾値未満である場合、前記顔画像の輝度検出結果が前記予め設定された条件のうちの輝度条件を満たすことを確定することであって、ここで、前記第１の輝度閾値が前記第２の輝度閾値未満であることと、を含む。

一部の実施例では、前記品質検出が頭部姿態検出を含む場合について、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うことは、
前記顔画像に対して頭部姿態検出を行い、前記顔画像内の顔の頭部姿態情報を取得することであって、前記頭部姿態情報には顔のピッチ角とヨー角が含まれることと、
前記ピッチ角の絶対値がピッチ角閾値未満であり且つ前記ヨー角の絶対値がヨー角閾値未満である場合、前記顔画像の頭部姿態検出結果が前記予め設定された条件のうちの頭部姿態条件を満たすことを確定することと、を含む。

一部の実施例では、前記品質検出が前記ボケ程度検出を含む場合について、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うことは、
前記顔画像に対してキーポイント検出を行い、前記顔画像における顔画像内の複数のキーポイントのそれぞれの位置情報を取得することと、
複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの位置情報に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定することと、
前記顔画像の明瞭度値が明瞭度閾値よりも大きい場合、前記顔画像のボケ程度検出結果が前記予め設定された条件のうちの明瞭度条件を満たすことを確定することと、を含む。

一部の実施例では、複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの位置情報に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定することは、
前記各キーポイントについて、前記各キーポイントの位置情報に基づいて、当該キーポイント位置に隣接する複数のターゲット画素点を確定することと、
前記各キーポイントに対応する各ターゲット画素点の画素値に基づいて、前記各キーポイントの明瞭度値を確定することと、
複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの明瞭度値に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定することと、を含む。

一部の実施例では、前記品質検出が遮蔽程度検出を含む場合について、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うことは、
前記顔画像に対してキーポイント検出を行い、顔画像内の複数のキーポイントのそれぞれに対応するキーポイント検出結果を取得することと、
前記複数のキーポイントのそれぞれに対応するキーポイント検出結果に基づいて、前記顔画像の遮蔽程度値を確定することと、
前記遮蔽程度値が遮蔽程度値閾値未満である場合、前記顔画像の遮蔽程度検出結果が前記予め設定された条件のうちの遮蔽程度条件を満たすことを確定することと、を含む。

一部の実施例では、前記顔画像に基づいて顔検出を行うことは、
オフラインでロードされた顔検出モデルを用い、前記顔画像に対して顔検出を行うことを含む。

一部の実施例では、下記の方法を用いて前記顔検出モデルをオフラインでロードする：
前記顔検出モデルを暗号化モードから平文モードに変換し、平文モードに変換された顔検出モデルを車両ロック制御システムのヘッダーファイルに書き込み、
前記顔検出モデルをオフラインでロードするように、前記ヘッダーファイルを静的にコンパイルする。

一部の実施例では、前記顔画像に対して顔検出を行うことは、
前記顔画像に基づいて顔身元認証及び生体検出を行うことを含む。

本開示の実施例による車両ドアのロック解除を制御する装置は、
車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、前記車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得するように構成される応答モジュールと、
取得された前記画像内の顔画像に対して品質検出を行うように構成される品質検出モジュールと、
前記品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、前記顔画像に基づいて顔検出を行うように構成される顔検出モジュールと、
前記顔画像に対する顔検出が通過した場合、前記車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御するように構成される車両ロック制御モジュールと、を備える。

一部の実施例において、前記車両ドアのロック解除を制御する装置は、
前記画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第１の予め設定された時間内に収集された画像において顔画像が検出されないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御するように構成される第１の制御モジュールをさらに備える。

一部の実施例において、前記車両ドアのロック解除を制御する装置は、
前記品質検出の結果が予め設定された条件を満たさない場合、ヒント情報を出力するように構成されるヒントモジュールをさらに備える。

一部の実施例において、前記車両ドアのロック解除を制御する装置は、
第２の予め設定された時間内に前記品質検出の結果がいずれも予め設定された条件を満たさないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御するように構成される第２の制御モジュールをさらに備える。

一部の実施例において、前記車両ドアのロック解除を制御する前記装置は、
前記画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第３の予め設定された時間内に、取得された画像内の顔画像の顔検出がいずれも通過しないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御するように構成される第３の制御モジュールをさらに備える。

一部の実施例では、前記車の画像収集モジュールは、
人体と車両との間の距離が予め設定された距離よりも小さいことが検出される場合、
車両ドアロックのロック解除命令が受信される場合、
車に設けられたブルートゥースモジュールが予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索する場合、
車に設けられたブルートゥースモジュールが予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索し、ペアリングが成功する場合のうちの少なくとも１つの場合でウェイクアップされる。

一部の実施例では、前記品質検出は、輝度検出、頭部姿態検出、ボケ程度検出、解像度検出及び遮蔽程度検出のうちの少なくとも１つを含む。

一部の実施例では、前記品質検出が輝度検出を含む場合について、前記品質検出モジュールは、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うときに、前記顔画像内の複数の画素点のそれぞれの画素値に基づいて、前記複数の画素点の平均輝度値を確定し、
前記平均輝度値が第１の輝度閾値よりも大きく且つ第２の輝度閾値未満である場合、前記顔画像の輝度検出結果が前記予め設定された条件のうちの輝度条件を満たすことを確定するように構成され、ここで、前記第１の輝度閾値が前記第２の輝度閾値未満である。

一部の実施例では、前記品質検出が頭部姿態検出を含む場合について、前記品質検出モジュールは、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うときに、前記顔画像に対して頭部姿態検出を行い、前記顔画像内の顔の頭部姿態情報を取得し、前記頭部姿態情報には顔のピッチ角とヨー角が含まれ、
前記ピッチ角の絶対値がピッチ角閾値未満であり且つ前記ヨー角の絶対値がヨー角閾値未満である場合、前記顔画像の頭部姿態検出結果が前記予め設定された条件のうちの頭部姿態条件を満たすことを確定するように構成される。

一部の実施例では、前記品質検出が前記ボケ程度検出を含む場合について、前記品質検出モジュールは、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うときに、前記顔画像に対してキーポイント検出を行い、前記顔画像における顔画像内の複数のキーポイントのそれぞれの位置情報を取得し、
複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの位置情報に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定し、
前記顔画像の明瞭度値が明瞭度閾値よりも大きい場合、前記顔画像のボケ程度検出結果が前記予め設定された条件のうちの明瞭度条件を満たすことを確定するように構成される。

一部の実施例では、前記品質検出モジュールは、複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの位置情報に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定するときに、前記各キーポイントについて、前記各キーポイントの位置情報に基づいて、当該キーポイント位置に隣接する複数のターゲット画素点を確定し、
前記各キーポイントに対応する各ターゲット画素点の画素値に基づいて、前記各キーポイントの明瞭度値を確定し、
複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの明瞭度値に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定するように構成される。

一部の実施例では、前記品質検出が遮蔽程度検出を含む場合について、前記品質検出モジュールは、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うときに、前記顔画像に対してキーポイント検出を行い、顔画像内の複数のキーポイントのそれぞれに対応するキーポイント検出結果を取得し、
前記複数のキーポイントのそれぞれに対応するキーポイント検出結果に基づいて、前記顔画像の遮蔽程度値を確定し、
前記遮蔽程度値が遮蔽程度値閾値未満である場合、前記顔画像の遮蔽程度検出結果が前記予め設定された条件のうちの遮蔽程度条件を満たすことを確定するように構成される。

一部の実施例では、前記顔検出モジュールは、前記顔画像に基づいて顔検出を行うときに、オフラインでロードされた顔検出モデルを用い、前記顔画像に対して顔検出を行うように用いられる。

一部の実施例において、前記車両ドアのロック解除を制御する装置は、
下記の方法を用いて前記顔検出モデルをオフラインでロードするように構成されるロードモジュールをさらに備える：
前記顔検出モデルを暗号化モードから平文モードに変換し、平文モードに変換された顔検出モデルを車両ロック制御システムのヘッダーファイルに書き込み、
前記顔検出モデルをオフラインでロードするように、前記ヘッダーファイルを静的にコンパイルする。

一部の実施例では、前記顔検出モジュールは、前記顔画像に基づいて顔検出を行うときに、前記顔画像に基づいて顔身元認証及び生体検出を行うように構成される。

本開示の実施例による車両は、車体と、車体に設けられた画像収集モジュールとを備え、前記車体には車両制御システムが更に設けられ、
前記画像収集モジュールは、画像を収集するように構成され、
前記車両制御システムは、上記の実施例のいずれか１つに記載される車両のロック解除を制御する方法を用いて、前記車体上の車両ドアロックのロック解除を制御するように構成される。

本開示の実施例による電子デバイスは、プロセッサ、メモリを備え、前記メモリにはプロセッサの実行可能な機械読み取り可能な命令が記憶され、前記プロセッサは、前記メモリに記憶された機械読み取り可能な命令を実行するように用いられ、前記機械読み取り可能な命令が前記プロセッサに実行される場合、上記実施例、又は上記実施例のいずれか一つの可能な実施形態のステップを実行する。

本開示によるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータプログラムが記憶されており、当該コンピュータプログラムが実行される場合、上記実施例、又は上記実施例のいずれか一つの可能な実施形態のステップを実行する。

本開示の実施例によるコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能なコードを含み、前記コンピュータ読み取り可能なコードがコンピュータで運行する場合、前記コンピュータが上記のいずれか一つの車両ドアのロック解除を制御する方法を実行する。

本開示は、車両ドアのロック解除を制御する方法、装置、車両、デバイス、媒体及びプログラムを提供する。当該方法は、車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得することと、取得された画像内の顔画像に対して品質検出を行うスことと、品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、顔画像に基づいて顔検出を行うことと、顔画像に対する顔検出が通過した場合、車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御することと、を含む。このように、本開示の実施例では、車両ドアのロック解除を制御する方法は、プロセス全体でユーザがいかなる操作を実行する必要がなく、かつデバイスの損耗が少なく、車両の所有者が車両に近づくプロセスで車両ドアの自動ロック解除を実現でき、使用がより便利となる。

本開示の上記目的、特徴と利点がより明確且つ理解しやすくなるために、以下に好適な実施例を特に挙げて添付の図面と組み合わせて次のように詳しく説明する。

本開示の実施例における技術的解決策をより明確に説明するために、以下に実施例に必要な図面を簡単に紹介するが、ここでの図面は、明細書に組み込まれて本明細書の一部を構成し、これらの図面は、本開示に合致する実施例を示し、明細書とともに本開示の技術的解決策を説明するために用いられる。以下の図面が本開示の一部の実施例のみを示すため、範囲を制限するものと見なされるべきではなく、当業者にとっては、創造的な労働をすることなく、これらの図面に基づいて他の関連する図面を取得することもできることを理解すべきである。
本開示の実施例による車両ドアのロック解除を制御する方法のフローチャートである。 本開示の実施例の車両ドアのロック解除を制御する方法を適用するシステムアーキテクチャ概略図である。 本開示の実施例による画像収集モジュールと人体との相互関係の一例の図である。 本開示の実施例による車両ドアのロック解除を制御する方法の具体的な例の図である。 本開示の実施例による車両ドアのロック解除を制御する装置の構造的概略図である。 本開示の実施例による電子デバイスの構造的概略図である。

本開示の実施例の目的、技術的解決策及び利点をより明確にするために、以下に本開示の実施例の図面と組み合わせて、本開示の実施例における技術的解決策を明確かつ全面的に説明し、明らかに、説明される実施例は、本開示の実施例の一部だけであり、全ての実施例ではない。通常、本明細書の図面に記載及び図示される本開示の実施例の構成要素は、様々な異なる構成で配置及び設計されてもよい。したがって、以下に添付の図面に提供される本開示の実施例の詳細な説明は、保護が要求される本開示の範囲を制限することを意図するものではなく、本開示の選択された実施例を示すものだけである。本開示の実施例に基づき、当業者が創造的な労働を要せずに得られた全ての他の実施例は、本開示の保護範囲に属する。

研究により、現在の自動車エレクトロニクス産業は急速に発展しており、便利で快適な乗車体験は、ユーザによりますます注目されることがわかり、インテリジェント化された車両ドアロック解除は、現在の乗車体験のハイライトである。現在、車両ドアのロック解除には以下の２つの方式がある。

１）ロックを車のキーで解除することであって、例えば、車両の所有者は、車のロックを無線で制御できる車のキーを身につけ、車両の所有者が車に一定の距離に近づくと、車のキーを用いて車両ドアのロック解除を無線で制御する。このような方式では、車両の所有者が車のキーを身につける必要があり、車のキーが紛失されると、車のロックを解除できなくなり、かつ車のキーは、通常、大きくて持ちにくい。さらに、この方法は、ユーザが使用することに便利ではない。

２）ロックを指紋で解除することであって、車には指紋識別デバイスが設けられており、車両の所有者の指紋が指紋識別デバイスによって予め入力され、認証するときに、車両の所有者は、指紋識別デバイスにより指紋認証及びマッチングを行う。このようなロック解除方式では、車両の所有者が車のキーを身につける必要がないが、指紋識別デバイスは、磨損しやすく、使用するときに損耗が大きく、使用回数の増加に伴い、ユーザがロックを一回解除できなくなる可能性があり、ユーザが指紋を繰り返し入力して検証する必要があり、したがって、ユーザが使用することにも便利ではない。

上記の解決策の存在する欠陥については、すべて発明者が実践と慎重な研究を行った後で得た結果であり、したがって、上記の問題の発見プロセス、及び上記の問題に対して以下の本開示によって提案される解決策は、すべて発明者が本開示のプロセスで本開示に対して行った貢献であるべきである。

上記の研究に基づき、本開示は、車両ドアのロック解除を制御する方法、装置、車両、デバイス、媒体及びプログラムを提供する。車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得し、取得された画像内の顔画像に対して品質検出を行い、品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、顔画像に基づいて顔検出を行い、顔画像に対する顔検出が通過した場合、車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御し、これにより、プロセス全体でユーザがいかなる操作を実行する必要がなく、デバイスの損耗も少なく、車両の所有者が車両に近づくプロセスで車両ドアのロック解除を実現でき、使用がより便利となる。

類似の記号及びアルファベットが以下の添付図面で類似のアイテムを表することに注意すべきであり、したがって、あるアイテムが１つの添付の図面で定義されると、後の添付図面でそれをさらに定義及び解釈する必要がない。

本実施例の理解を容易にするために、まず、本開示の実施例で開示される車両ドアのロック解除を制御する方法を詳細に紹介し、本開示の実施例によって提供される車両ドアのロック解除を制御する方法の実行本体は、一般的に一定のコンピューティング機能を備えたコンピュータデバイスであり、当該コンピュータデバイスは、例えば端末デバイス、サーバー又は他の処理デバイスを備え、端末デバイスは、ユーザデバイス（ＵＥ：Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、移動デバイス、ユーザ端末、端末、セルラー電話、コードレス電話、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ハンドヘルドデバイス、コンピューティングデバイス及びウェアラブルデバイスなどであってもよく、他の処理デバイスは、例えば車両と一体に設けられた車両制御システムである。一部の可能な実現方式では、この車両ドアのロック解除を制御する方法は、プロセッサがメモリに記憶されたコンピュータ読み取り可能な命令を呼び出すことで実現されてもよい。

１つの可能な実施形態では、実行本体がサーバーである場合に対して、車両制御システムは、サーバーと無線で通信することができ、車両制御システムは、人が車両に近づくことを監視した後、画像を取得するように車に取り付けられた画像収集モジュールを制御し、当該画像をサーバーに送信し、サーバーは、取得された画像に基づいて、本開示の実施例によって提供される車両ドアのロック解除を制御する方法を実行し、ロック解除命令を車両制御システムに送信して車両ドアのロック解除を制御する。このように、サーバーと車両制御システムとの間のインタラクションにより車両ドアのロック解除が実現され、ユーザが使用することに便利を与え、また、車両ドアのロック解除を制御する主な計算タスクがサーバーで実行されるため、車両制御システムのハードウェアに対するニーズが低減され、車両のコストが効果的に削減される。

別の可能な実施形態では、実行本体が端末デバイスである場合に対して、端末デバイスは、車両制御システムと無線で通信することができ、車両制御システムは、人が車両に近づくことを監視した後、画像を取得するように車両に取り付けられた画像収集モジュールを制御し、画像を端末デバイスに送信し、端末デバイスは、車両制御システムから送信された画像に基づいて、本開示の実施例によって提供される車両ドアのロック解除を制御する方法を実行し、ロック解除命令を車両制御システムに送信して車両ドアのロック解除を制御する。

又は、端末デバイスは、車両との距離が予め設定された距離よりも小さいことを監視した後、画像を取得するように端末デバイスに取り付けられた画像収集モジュールを制御し、当該画像に基づいて本開示の実施例によって提供される車両ドアのロック解除を制御する方法を実行し、ロック解除命令を車両制御システムに送信して車両ドアのロック解除を制御する。

このように、端末デバイス自体が、ユーザが常に使用する携帯デバイスであるため、ユーザが常に使用する携帯デバイスに基づいて車両ドアのロック解除を行うと、ユーザが追加の車のキーを身につける必要がないながら、ユーザがいつでも車両ドアのロック解除を制御することに便利を与え、使用がより便利になる。

別の可能な実施形態では、実行本体が車両制御システムである場合に対して、車両制御システムは、車両の所有者が車両に近づくか否かをリアルタイムで監視することができ、車両の所有者が車両に近づくことが監視された後、画像を取得するように車両に取り付けられた画像収集モジュールを制御し、当該画像に基づいて、本開示の実施例によって提供される車両ドアのロック解除を制御する方法を実行する。

このように、車両制御システムにより車両ドアのロック解除を制御し、ユーザは、いかなる操作を実行する必要がなく、車両ドアのロック解除を制御するキーを持つ必要もなく、使用が便利で迅速である。

また、本開示の実施例によって提供される車両ドアのロック解除を制御する方法は、他の実行本体があり得ることに注意すべきであり、又は実行本体と他の主体との間のインタラクションにより、車両ドアのロック解除を制御し、ここで説明を省略する。

以下、実行本体が車両制御システムであることを例として、本開示の実施例によって提供される車両ドアのロック解除を制御する方法を説明する。

図１を参照すると、本開示の実施例による車両ドアのロック解除を制御する方法のフローチャートである。前記方法は、ステップＳ１０１－Ｓ１０４を含み、ここで、
Ｓ１０１において、車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得する。

Ｓ１０２において、取得された画像内の顔画像に対して品質検出を行う。

Ｓ１０３において、品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、顔画像に基づいて顔検出を行う。

Ｓ１０４において、顔画像に対する顔検出が通過した場合、車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御する。

図２は本開示の実施例による車両ドアのロック解除を制御する方法を適用できるシステムアーキテクチャ概略図である。図２に示すように、当該システムアーキテクチャには車両端末２０１、ネットワーク２０２及び車両ドアロック解除制御端末２０３が含まれる。１つの例示的なアプリケーションへのサポートを実現するために、車両端末２０１と車両ドアロック解除制御端末２０３は、ネットワーク２０２によって通信接続を確立し、車両端末２０１は、ネットワーク２０２を介して、画像収集モジュールによって収集された画像を車両ドアロック解除制御端末２０３に報告し、車両ドアロック解除制御端末２０３は、受信された画像に応答して、当該画像に基づいて、画像内の顔画像に対して品質検出を行い、品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、顔画像に基づいて顔検出を行い、顔画像に対する顔検出が通過した場合、車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御する。最後、車両ドアロック解除制御端末２０３は当該車両ドアロック解除情報をネットワーク２０２にアップロードし、ネットワーク２０２を介して車両端末２０１に送信する。

例として、車両端末２０１は、車載画像収集デバイスを含むことができ、車両ドアロック解除制御端末２０３は、視覚情報処理機能を備えた車載視覚処理デバイス又はリモートサーバーを含むことができる。ネットワーク２０２は、有線接続又は無線接続を採用することができる。ここで、車両ドアロック解除制御端末が車載視覚処理デバイスである場合、車両端末２０１は、有線接続により車載視覚処理デバイスと通信接続し、例えばバスを介してデータ通信を行うことができ、車両ドアロック解除制御端末がリモートサーバーである場合、車両端末２０１は、無線ネットワークを介してリモートサーバーとのデータインタラクションを行うことができる。

又は、一部のシーンでは、車両端末２０１は、車載画像収集モジュールを有する車載視覚処理デバイスであってもよく、カメラを有する車載ホストとして具体的に実現される。この場合、本開示の実施例の車両ドアのロック解除を制御する方法は、車両端末２０１によって実行されてもよく、上記のシステムアーキテクチャには、ネットワーク２０２及び車両ドアロック解除制御端末２０３が含まれなくてもよい。

以下に上記のＳ１０１－Ｓ１０４についてそれぞれ詳しく説明する。

Ｉ：上記のＳ１０１において、車の画像収集モジュールは、以下のａ１－ａ４のうちの少なくとも１つの場合でウェイクアップされる。

ａ１：人体と車両との間の距離が予め設定された距離よりも小さいことが検出される場合。

この場合、例えば、車両には赤外線センサー、距離測定センサーなどが設けられてもよく、赤外線センサー及び／又は距離測定センサーにより、人体と車両との間の距離が予め設定された距離よりも小さいか否かを検出する。

また、例えば、ジグビー（Ｚｉｇｂｅｅ）、無線周波数識別技術（ＲＦＩＤ：Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）などの近距離無線通信技術により、携帯電話、スマートブレスレットなどの車両の所有者が身につける移動端末を検出できるか否かをリアルタイムで監視することができ、近距離通信の通信距離が通常、比較的に限られるため、車両の所有者のスマートデバイスを検出できる場合、車両の所有者のスマートデバイスが車両から一定の距離内に入ったことを意味し、このときに車両の所有者と車両との間の距離は、予め設定された距離よりも小さいと考えられる。このように、人体と車両との間の距離が予め設定された距離よりも小さいことが検出されると、車両ドアロックのロック解除プロセスをアクティブ化することができ、車両の所有者に対して意図的な検出を行い、車両の所有者以外の人が車両に近づくときの検出を減らすことができる。

具体的な予め設定された距離は、実際のニーズに応じて設定されてもよい。

ａ２：車両ドアロックのロック解除命令が受信される場合。

ここで、車両ドアロックのロック解除命令は、例えば、音声命令であり、ユーザは、車両制御システムに音声を予め入力することができ、当該音声にマッチングする音声命令が受信された後、車の画像収集モジュールをウェイクアップする必要があると考え、当該音声命令が例えば予め設定された音声であり、例えば、ユーザが車両の名称を設定することができ、車両制御システムは、外部の音声をリアルタイムで監視し、検出された音声に車両の名称が含まれる場合、車の画像収集モジュールをウェイクアップする必要があると考える。

当該音声命令は、例えば、ユーザが携帯電話、スマートブレスレットなどの身につける移動端末を介して送信する命令などの、他のデバイスを介して送信される命令であり、これにより、車両ドアロックのロック解除命令を受信すると、ユーザが車両ロックのロック解除プロセスを制御することに便利を与えることができる。

具体的な車両ロック制御命令は、他の受信方式もあり得て、詳細について、ここでは説明を省略する。

ａ３：車に設けられたブルートゥースモジュールが予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索する場合。

ここで、ブルートゥースデバイスは、例えば、携帯電話、スマートブレスレットなどのユーザが身につける移動端末である。車に設けられたブルートゥース検索モジュールは、予め設定された識別子を有する近くにあるブルートゥースデバイスを周期的に検索し、検索した場合、車の画像収集モジュールをウェイクアップする。

ａ４：車に設けられたブルートゥースモジュールは、予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索し、ペアリングが成功する場合。

ここで、車に設けられたブルートゥースモジュールは、予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索し、ペアリングが成功した後、車の画像収集モジュールがウェイクアップされ、車両制御システムは、車に取り付けられた画像収集モジュールにより画像を取得し、このとき、取得された画像には、顔が含まれる可能性があり、顔が含まれない可能性もある。したがって、１つの可能な実施形態では、まず、取得された画像に対して顔傍受処理を行い、顔画像が取得できる場合、その後のステップを実行し、顔画像が傍受できない場合、画像を取得するように画像収集モジュールを再度制御する。ここで、画像収集モジュールは、例えば、両眼カメラ、３次元カメラのうちの少なくとも１つを含む。画像収集モジュールの取り付け位置は、例えば、車のＢピラーであり、これにより、車に設けられたブルートゥースモジュールが予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索したことにより、車は、車両の所有者を正確に識別することが容易になることができる。

別の可能な実施形態では、車両制御システムは、車に取り付けられた画像収集モジュールにより、持続時間長が予め設定された時間長であるビデオを取得し、当該ビデオには複数の画像が含まれ、複数のビデオ内の画像をスクリーニングし、例えば、ビデオ内の複数の画像に対して顔傍受処理を行うことができ、この場合、例えば少なくとも１つの顔画像を取得することができ、取得された顔画像が複数である（同一の画像から傍受される可能性があり、異なる画像から傍受される可能性もある）場合、取得された各画像をＳ１０２における顔画像としてその後の処理を実行する。

１つの可能な実施形態では、本開示の実施例は、車両での画像収集モジュールの具体的な取り付け方法の例を提供する。図３に示すように、画像収集モジュールの撮影角度のカバー範囲は、垂直方向に、１．４メートルから１．９メートルの高さの人々をカバーし、画像収集モジュールの取り付け高さが１．５メートルであり、画像収集モジュールの光軸は、車両シャーシが位置する平面との角度が上向きに２．５度であり、垂直方向との角度が７５度であり、取得された画像の解像度は、１２８０×９６０であり、ここで、１２８０が垂直方向の画像のサイズである。

なお、上記の例は、画像収集モジュールの取り付け方法のみを示すことに注意すべきであり、画像収集モジュールは、車種、車高、及び車両が向く群衆などに応じて、他の取り付け方式を採用してもよく、ここで説明を省略する。

本開示の別の実施例では、画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第１の予め設定された時間内に収集された画像において顔画像が検出されないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御する。これにより、画像収集モジュールが長時間動作状態にあるために消費する電力が節約され、同時に、画像収集モジュールは、間違った収集操作を実行した後に迅速にシャットダウンすることができる。

その後、例えば指紋検索、ユーザがインテリジェント端末によって車両ドアのロック解除を制御することなどの他の方式を採用して車両ドアのロック解除を制御することができる。

ＩＩ：上記のＳ１０２において、品質検出は、下記のｂ１－ｂ５のうちの少なくとも１つを含むが、これらに限定される。

ｂ１：輝度検出。

具体的な実施例では、例えば、下記の方式を採用して顔画像に対して輝度検出を行うことができる。

顔画像内の複数の画素点のそれぞれの画素値に基づいて、複数の画素点の平均輝度値を確定する。

平均輝度値が第１の輝度閾値よりも大きく且つ第２の輝度閾値未満である場合、顔画像の輝度検出結果が予め設定された条件のうちの輝度条件を満たすことを確定し、ここで、第１の輝度閾値が第２の輝度閾値未満である。

ここで、例えば、顔画像内のすべての画素点をトラバースし、トラバースされた画素点の輝度値に基づき、トラバースされた画素点の輝度値を確定し、その後、トラバースされたすべての画素点の輝度値に基づいて、平均輝度を確定することができる。

例示的に、顔画像内の複数の画素点の平均輝度値

は、次の式（１）を満たす：

（１）。

ここで、

が顔画像の幅を表し、

が顔画像の高さを表し、

が顔画像のカラーチャネルの数を表し、

が顔画像の左上隅にある画素点の座標値を表し、

が画像の任意の一つの画素点の輝度の式を表す。

例示的に、任意の一つの画素点の輝度値は、異なるカラーチャネルでの当該画素点の画素値の加重和である。

例えば、顔画像がＲＧＢフォーマットの画像である場合、Ｒチャネルに対応する重みは０．３であり、Ｇチャネルに対応する重みは０．５９であり、Ｂチャネルに対応する重みは０．１１である。

任意の一つの画素点

に対して、当該画素点の輝度値は、次の式を満たす：

なお、上記輝度値の計算方法は、画素点の量の一例に過ぎず、他の方法を採用して画素点の輝度値を計算することもできることに注意すべきである。

また、例えば、顔画像において予め設定された数の画素点をランダムで確定し、次に確定された、予め設定された数の画素点のうちの各画素点の画素値に基づいて、予め設定された数の画素点のうちの各画素点の輝度値を確定し、次にすべての予め設定された数の画素点の画素値に基づいて、顔画像に対応する平均輝度値を確定することができる。

本開示の別の実施例では、車にフィルランプを設けることもでき、平均輝度値が第２の輝度閾値以上であることが検出される場合、フィルランプのオンを制御し、ユーザの顔のために光を補充する。

このように、本開示の実施例では、顔画像に対して輝度検出を行うことにより、過度に明るい顔画像と過度に暗い顔画像が低減され、顔画像が過度に露出され又は顔画像が過度に暗くて引き起こされるその後の顔検出の難度が増大することが回避され、顔検出の精度が向上する。

ｂ２：頭部姿態検出。

具体的な実施例では、例えば、下記の方式を採用して顔画像に対して頭部姿態検出を行うことができる：
顔画像に対して頭部姿態検出を行い、顔画像内の顔の頭部姿態情報を取得し、頭部姿態情報には顔のピッチ角とヨー角が含まれる。

ピッチ角の絶対値がピッチ角閾値未満であり且つヨー角の絶対値がヨー角閾値未満である場合、顔画像の頭部姿態検出結果が予め設定された条件のうちの頭部姿態条件を満たすことを確定する。

また、顔画像に対して頭部姿態検出を行うときに、例えば、顔画像内の複数の顔キーポイントを識別し、次に、顔画像内の顔キーポイントの座標に基づいて頭部姿態の回転行列と並進行列を確定することができる。次に回転行列と並進行列に基づいて、頭部姿態情報を確定する。

ここで、頭部姿態情報は、

として表される。

ここで

がピッチ角、即ち人が頭を上げ又は下げる角度として表され、

がヨー角、即ち人の頭部が左右に回転する角度として表され、

がロール角、即ち人が頭を左右に振る角度として表される。

ピッチ角の絶対値がピッチ角閾値以上であると、又はヨー角の絶対値がヨー角閾値以上であると、顔が顔画像に出現する領域は少なくなり、この場合、顔画像に基づいて当該顔画像に対応する人が合法であるか否かを識別する精度及び実現可能性は低い。したがって、ピッチ角の絶対値がピッチ角閾値未満であり且つヨー角の絶対値がヨー角閾値未満である場合、ステップＳ１０３での顔識別プロセスを実行する必要がある。

このように、本開示の実施例では、顔画像に対して頭部姿態検出を行うことにより、顔が顔画像に出現する領域が少なすぎることを減少し、顔が顔画像に出現する領域が少なすぎるため、顔検出の精度が低くなるという問題を回避する。

ｂ３：ボケ程度検出。

具体的な実施例では、例えば、下記の方法を採用して顔画像に対してボケ程度検出を行うことができる：
顔画像に対してキーポイント検出を行い、顔画像における、顔画像内の複数のキーポイントのそれぞれの位置情報を取得する。

複数のキーポイントのうちの各キーポイントの位置情報に基づいて、顔画像の明瞭度値を確定する。

顔画像の明瞭度値が明瞭度閾値よりも大きい場合、顔画像のボケ程度検出結果が予め設定された条件のうちの明瞭度条件を満たすことを確定する。

ここで、例えば、下記の方法を採用して顔画像の明瞭度値を確定することができる。

各キーポイントについて、各キーポイントの位置情報に基づいて、当該キーポイント位置に隣接する複数のターゲット画素点を確定する。

各キーポイントに対応する各ターゲット画素点の画素値に基づいて、各キーポイントの明瞭度値を確定する。

複数キーポイントのうちの各キーポイントの明瞭度値に基づいて、顔画像の明瞭度値を確定する。

例示的に、顔画像内の顔のキーポイントの数がＭ個とすると、当該顔画像の明瞭度値

は次式（２）を満たす：

（２）。

ここで、

は、ｍ番目のキーポイントの明瞭度値を表し、かつ

は下記の式（３）を満たす：

（３）。

は、ｍ番目のキーポイントの座標を表す。

、

、

、

は、それぞれｍ番目のキーポイント位置に隣接する４つのターゲット画素点の座標を表す。

このように、本開示の実施例では、顔画像に対してボケ程度検出を行うことにより、顔画像がぼけすぎて顔検出の精度が低下する問題が減少される。同時に、キーポイントを用いて顔を正確に位置決めし、顔画像内のキーポイントの位置によってラプラス勾配での近似した顔のボケ程度を計算し、顔画像の背景による顔の明瞭度値への干渉を回避し、明瞭度値の精度を向上させる。

ｂ４：解像度の検出。

具体的な実施例では、顔画像が取得された後、顔画像の解像度を検出し、顔画像の解像度が予め設定された解像度閾値未満であり、即ち顔が小さい場合、顔画像に含まれる顔特徴は少なく、解像度の低い顔画像に基づく顔識別の精度が低下するため、顔識別の精度を確保するために、顔画像に対して解像度検出を行う必要がある。

ｂ５：遮蔽程度検出。

具体的な実施例では、例えば、下記の方式を採用して顔画像に対して遮蔽程度検出を行うことができる。

顔画像に対してキーポイント検出を行い、顔画像内の複数のキーポイントのそれぞれに対応するキーポイント検出結果を取得する。

複数のキーポイントのそれぞれに対応するキーポイント検出結果に基づいて、顔画像の遮蔽程度値を確定する。

遮蔽程度値が遮蔽程度値閾値未満である場合、顔画像の遮蔽程度検出結果が予め設定された条件のうちの遮蔽程度条件を満たすことを確定する。

ここで、取得された顔画像では、顔が建物、人が着る衣服、アクセサリーなどの障害物によって遮蔽されている可能性がある。顔画像内の顔がある程度遮蔽されると、それに対する顔識別の精度が低下する。顔識別の精度を保証するために、顔画像に対して遮蔽程度検出を行う必要がある。

例示的に、顔のキーポイントが合計Ｍ個であると仮定し、例えば、予めトレーニングされた顔キーポイント検出モデルを用いて、顔画像のキーポイント検出を行うことができ、取得されたキーポイント検出結果には、顔画像内の検出され得るキーポイントの座標値を検出が含まれる。あるキーポイントの座標値が存在すると、当該キーポイントが遮蔽されないことを特徴付け、あるキーポイントの座標値が空であると、当該キーポイントが遮蔽されることを特徴付ける。

顔画像の遮蔽程度

は例えば下記の式（４）を満たす：

（４）。

ここで、

は下記の式（５）を満たす：

（５）。

ここで、ｍがｍ番目のキーポイントを表す。

が高いほど、顔の遮蔽程度が厳しくなることを特徴付けるため、遮蔽程度値閾値を設定し、遮蔽程度値が当該遮蔽値閾値未満である場合にのみ、顔画像に対してＳ１０３における顔識別プロセスを実行する。

本開示の実施例では、顔画像に対して遮蔽程度検出を行うことにより、障害物による顔の過度遮蔽によって引き起こされる顔検出の精度が低下する問題が減少される。

このように、本開示の実施例では、様々な品質検出のソリューションを与えることにより、品質検出における誤操作の現象を回避し、さらに検出のインテリジェンス及び信頼性を向上させる。

本開示の別の実施例では、第２の予め設定された時間内に品質検出の結果がいずれも予め設定された条件を満たさないことに応答して、休眠状態に入るように画像収集モジュールを制御する。これにより、画像収集モジュールが長時間動作状態にあるために消費する電力が節約され、同時に、画像収集モジュールは、間違った収集操作を実行した後に迅速にシャットダウンすることもできる。

ＩＩＩ：上記のＳ１０３において、品質検出の結果が予め設定された条件を満たした後、例えば、オフラインでロードされた顔検出モデルを用いて顔画像に対して顔検出を行うことができる。このように、本開示の実施例では、顔検出モデルを予めオフラインでロードし、さらに車両ロックのロック解除を制御するときに、様々なモデルをリアルタイムでロードする必要がなく、応答速度がより速い。

具体的には、顔検出モデルは、例えば、下記の方法を用いてオフラインでロードされてもよい。

顔検出モデルを暗号化モードから平文モードに変換し、平文モードに変換された顔検出モデルを車両ロック制御システムのヘッダーファイルに書き込む。

顔検出モデルをオフラインでロードするように、ヘッダーファイルを静的にコンパイルする。

ここで、オフラインローディングは、例えば、車両が工場を離れる時、又はユーザが車両の車両ロック制御システムを初めて設ける時、又は顔検出モデルが更新された後などに完了されてもよい。このように、平文モードに変換された顔検出モデルを車両ロック制御システムのヘッダーファイルに書き込み、静的にコンパイルすることにより、顔検出モデルのオフラインロードプロセスのロバスト性を向上させることができる。

このように、車両の車両ロック制御システムがウェイクアップされた後、顔検出モデルをリアルタイムでロードする必要がないため、車両制御システムの応答速度が速くなる。

具体的な実施例では、顔画像の顔検出は、例えば、顔画像に対する顔身元認証及び生体検出を含む。

例示的に、車両制御システムには車両の所有者の顔テンプレート画像が記憶され、当該顔テンプレート画像は少なくとも１つあり、かつ異なるテンプレートの顔画像における顔の角度は異なる。顔画像に対して身元認証を行う場合、例えば、顔画像内の複数のキーポイントを検出し、次に顔画像のキーポイントをそれぞれ各顔テンプレート画像内の顔キーポイントとマッチングして、顔画像のそれぞれと各顔テンプレート画像とのマッチング度合いを取得することができ、顔画像と予め設定された数の顔テンプレート画像とのマッチング度合いが予め設定されたマッチング度合い閾値よりも大きい場合、顔画像に対する顔マッチング検出が通過する。

また、顔画像に対して生体検出を行い、例えば、車両に取り付けられた画像収集モジュールにより、予め設定された時間長のビデオを取得し、次にビデオにおける複数の画像に対して、ここで、その中の少なくとも１人の複数の顔が異なり、同じ人に属する複数の顔画像がビデオにおける異なる画像に属し、各々の人に対して、この人の複数の顔画像に対して品質検出をそれぞれ行い、その中から少なくとも２つの顔画像を確定し、少なくとも２つの顔画像の間の違い特徴に基づいて、２つの顔画像に対応する人が生体であるか否かを確定することができる。生体であることが確認されると、顔画像に対する生体検出が通過する。

ここで、例えば、予めトレーニングされた生体検出モデルに基づいて顔画像に対して生体検出を行うことができる。

このように、本開示の実施例では、顔身元認証により合法的なユーザの検証が実現され、生体検出により、写真を用いて車両制御システムを詐欺及び攻撃して車両を盗むことを効果的に防止することができる。

本開示の別の実施例では、顔画像の品質検出が予め設定された条件を満たさない場合、ヒント情報も出力され、例えば、品質検出の具体的な結果に基づいて音声などのヒント情報をユーザに送信することができ、品質検出に遮蔽程度検出が含まれ、かつ遮蔽程度が通過しない場合、「遮蔽面積が大きすぎる」をユーザにヒントし、品質検出に輝度検出が含まれ、かつ輝度検出が通過しない場合、「現在の光線が暗すぎる」をユーザにヒントすることなどがある。具体的には、実際のニーズに応じて設定してもよい。このように、ユーザが、検出が通過しないという情報をリアルタイムで知って関連する措置を講じるように、品質検出の具体的な結果に基づいてヒント情報をユーザに送信する。

本開示の別の実施例では、顔画像を取得するためのモデル、顔画像の品質検出プロセスで用いられるモデルは、すべて予めオフラインでロードされてもよく、ロード方式は、上記の顔検出モデルのオフラインロード方式と類似し、ここでは説明を省略する。

本開示の別の実施例では、画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第３の予め設定された時間内に、取得された画像内の顔画像の顔検出がいずれも通過しないことに応答して、休眠状態に入るように画像収集モジュールを制御する。このように、上記のいくつかの画像収集モジュールが休眠状態に入るように制御されることの一つまたは複数により、車両ドアのロック解除プロセスが一定の時間内に制限され、ロック解除プロセスに入った後にデッドロック状態になることが防止される。

本開示の実施例では、車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得し、取得された画像内の顔画像に対して品質検出を行い、品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、顔画像に基づいて顔検出を行い、顔画像に対する顔検出が通過した場合、車の少なくとも１つの車両ドアロックがロック解除され、プロセス全体ではユーザがいかなる操作を実行する必要がなく、デバイスの損耗も少なく、車両の所有者が車両に近づくプロセスで車両ドアロックのロック解除を実現でき、使用がより便利となる。

当業者は、具体的な実施形態の上記の方法において、各ステップの書き込み順序が厳密な実行順序を意味して実施プロセスに対する制限を構成するものではなく、各ステップの具体的な実行順序がその機能及び可能な内部論理で確定されるべきであることを理解できる。

図４に示すように、本開示の実施例による車両ドアのロック解除を制御する方法の具体的な例は以下のステップを含む。

Ｓ４０１において、車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得する。

Ｓ４０２において、画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第１の予め設定された時間内に収集された画像において顔画像を検出できるか否かを検出し、そうでない場合、Ｓ４０３にジャンプし、そうである場合、Ｓ４０４にジャンプする。

Ｓ４０３において、画像収集モジュールは、休眠状態に入るように制御される。終了する。

Ｓ４０４において、取得された画像内の顔画像に対して品質検出を行い、品質検出は、輝度検出、頭部姿態検出、ボケ程度検出、解像度検出及び遮蔽程度検出を含む。

Ｓ４０５において、第２の予め設定された時間内に品質検出の結果が予め設定された条件を満たすか否かを判定し、そうでない場合、Ｓ４０３にジャンプし、そうである場合、Ｓ４０６にジャンプする。

Ｓ４０６において、顔画像に基づいて顔検出を行う。

Ｓ４０７において、画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第３の予め設定された時間内に、取得された画像内の顔画像に対する顔検出が通過するか否かを判定し、そうでない場合、Ｓ４０３にジャンプし、そうである場合、Ｓ４０８にジャンプする。

Ｓ４０８において、車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御する。終了する。

このように、上記のプロセスにより、一回の車両ドアのロック解除の制御プロセスが実現される。

同一の発明概念に基づいて、本開示の実施例において車両ドアのロック解除を制御するの方法に対応する車両ドアのロック解除を制御する装置が提供される。本開示の実施例における装置が問題を解決する方法は、本開示の実施例の上記の車両ドアのロック解除を制御する方法と類似するため、装置の実施については、方法の実施を参照することができ、重複点について説明を省略する。

図５に示すように、それは本開示の実施例による車両ドアのロック解除を制御する装置５の概略図である。前記装置５は、応答モジュール５１、品質検出モジュール５２、顔検出モジュール５３及び車両ロック制御モジュール５４を備え、ここで、
応答モジュール５１は、車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、前記車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得するように構成され、
品質検出モジュール５２は、取得された前記画像内の顔画像に対して品質検出を行うように構成され、
顔検出モジュール５３は、前記品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、前記顔画像に基づいて顔検出を行うように構成され、
車両ロック制御モジュール５４は、前記顔画像に対する顔検出が通過した場合、前記車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御するように構成される。

本開示の実施例では、車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得し、取得された画像内の顔画像に対して品質検出を行い、品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、顔画像に基づいて顔検出を行い、顔画像に対する顔検出が通過した場合、車の少なくとも１つの車両ドアロックがロック解除されることにより、プロセス全体ではユーザがいかなる操作を実行する必要がなく、デバイスの損耗も少なく、車両の所有者が車両に近づくプロセスで車両ドアのロック解除を実現でき、使用がより便利となる。

１つの可能な実施形態では、前記車両ドアのロック解除を制御する装置５は、前記画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第１の予め設定された時間内に収集された画像において顔画像が検出されないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御するように構成される第１の制御モジュール５５をさらに備える。

１つの可能な実施形態では、前記車両ドアのロック解除を制御する装置５は、前記品質検出の結果が予め設定された条件を満たさない場合、ヒント情報を出力するように構成されるヒントモジュール５６をさらに備える。

１つの可能な実施形態では、前記車両ドアのロック解除を制御する装置５は、第２の予め設定された時間内に前記品質検出の結果がいずれも予め設定された条件を満たさないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御するように構成される第２の制御モジュール５７をさらに備える。

１つの可能な実施形態では、前記車両ドアのロック解除を制御する装置５は、前記画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第３の予め設定された時間内に、取得された画像内の顔画像の顔検出がいずれも通過しないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御するように構成される第３の制御モジュール５８をさらに備える。

１つの可能な実施形態では、前記車の画像収集モジュールは、人体と車両との間の距離が予め設定された距離よりも小さいことが検出される場合、車両ドアのロック解除命令が受信される場合、車に設けられたブルートゥースモジュールが予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索する場合、車に設けられたブルートゥースモジュールが予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索し、ペアリングが成功する場合の少なくとも１つの場合でウェイクアップされる。

１つの可能な実施形態では、前記品質検出は、輝度検出、頭部姿態検出、ボケ程度検出、解像度検出及び遮蔽程度検出のうちの少なくとも１つを含む。

１つの可能な実施形態では、前記品質検出が輝度検出を含む場合について、前記品質検出モジュール５２は、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うときに、前記顔画像内の複数の画素点のそれぞれの画素値に基づいて、前記複数の画素点の平均輝度値を確定し、
前記平均輝度値が第１の輝度閾値よりも大きく且つ第２の輝度閾値未満である場合、前記顔画像の輝度検出結果が前記予め設定された条件のうちの輝度条件を満たすことを確定するように構成され、ここで、前記第１の輝度閾値が前記第２の輝度閾値未満である。

１つの可能な実施形態では、前記品質検出が頭部姿態検出を含む場合について、前記品質検出モジュール５２は、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うときに、前記顔画像に対して頭部姿態検出を行い、前記顔画像内の顔の頭部姿態情報を取得し、前記頭部姿態情報には顔のピッチ角とヨー角が含まれ、
前記ピッチ角の絶対値がピッチ角閾値未満であり且つ前記ヨー角の絶対値がヨー角閾値未満である場合、前記顔画像の頭部姿態検出結果が前記予め設定された条件のうちの頭部姿態条件を満たすことを確定するように構成される。

１つの可能な実施形態では、前記品質検出が前記ボケ程度検出を含む場合について、前記品質検出モジュール５２は、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うときに、前記顔画像に対してキーポイント検出を行い、前記顔画像における、顔画像内の複数のキーポイントのそれぞれの位置情報を取得し、
複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの位置情報に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定し、
前記顔画像の明瞭度値が明瞭度閾値よりも大きい場合、前記顔画像のボケ程度検出結果が前記予め設定された条件のうちの明瞭度条件を満たすことを確定するように構成される。

１つの可能が実施形態では、前記品質検出モジュール５２は、複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの位置情報に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定するときに、前記各キーポイントについて、前記各キーポイントの位置情報に基づいて、当該キーポイント位置に隣接する複数のターゲット画素点を確定し、
前記各キーポイントに対応する各ターゲット画素点の画素値に基づいて、前記各キーポイントの明瞭度値を確定し、
複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの明瞭度値に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定するように構成される。

１つの可能な実施形態では、前記品質検出が遮蔽程度検出を含む場合について、前記品質検出モジュール５２は、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うときに、前記顔画像に対してキーポイント検出を行い、顔画像内の複数のキーポイントのそれぞれに対応するキーポイント検出結果を取得し、
前記複数のキーポイントのそれぞれに対応するキーポイント検出結果に基づいて、前記顔画像の遮蔽程度値を確定し、
前記遮蔽程度値が遮蔽程度値閾値未満である場合、前記顔画像の遮蔽程度検出結果が前記予め設定された条件のうちの遮蔽程度条件を満たすことを確定するように構成される。

１つの可能な実施形態では、前記顔検出モジュール５３は、前記顔画像に基づいて顔検出を行うときに、オフラインでロードされた顔検出モデルを用い、前記顔画像に対して顔検出を行うように用いられる。

１つの可能な実施形態では、前記車両ドアのロック解除を制御する装置５は、下記の方法を用いて、前記顔検出モデルをオフラインでロードするように用いられるロードモジュール５９をさらに備える：
前記顔検出モデルを暗号化モードから平文モードに変換し、平文モードに変換された顔検出モデルを車両ロック制御システムのヘッダーファイルに書き込み、
前記顔検出モデルをオフラインでロードするヨウニ、前記ヘッダーファイルを静的にコンパイルする。

１つの可能な実施形態では、前記顔検出モジュール５３は、前記顔画像に基づいて顔検出を行うときに、前記顔画像に基づいて顔身元認証及び生体検出を行うように構成される。

装置内の各モジュールの処理プロセス、及び各モジュールの間のインタラクションプロセスの説明については、上記の方法の実施例における関連する説明を参照することができるが、ここでは詳細には説明しない。

本開示の実施例による車両は、車体と、車体に設けられた画像収集モジュールとを備え、前記車体には車両制御システムが更に設けられ、
前記画像収集モジュールは、画像を収集するように構成され、
前記車両制御システムは、本開示の実施例のいずれか１つに記載される車両のロック解除を制御する方法を用いて、前記車体上の車両ドアロックのロック解除を制御するように構成される。

本開示の実施例は、電子デバイス６をさらに提供する。図６に示すように、それは本開示の実施例によるコンピュータデバイス６の構造的概略図である。前記コンピュータデバイス６は、
プロセッサ６１とメモリ６２とを備え、前記メモリ６２には前記プロセッサ６１２の実行可能な機械読み取り可能な命令が記憶され、コンピュータデバイスが運行する場合、前記機械読み取り可能な命令が下記のステップを実現するために前記プロセッサに実行される：
車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、前記車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得し、
取得された前記画像内の顔画像に対して品質検出を行い、
前記品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、前記顔画像に基づいて顔検出を行い、
前記顔画像に対する顔検出が通過した場合、前記車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御する。

上記命令の具体的な実行プロセスについては、本開示の実施例に記載される車両ドアのロック解除を制御する方法のステップを参照することができるが、ここでは説明を省略する。

本開示の実施例によるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータプログラムが記憶されており、当該コンピュータプログラムがプロセッサに実行される時に上記方法の実施例に記載される車両ドアのロック解除を制御する方法のステップを実行する。ここで、当該記憶媒体は、揮発性コンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は不揮発性コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であってもよい。

本開示の実施例によって提供される車両ドアのロック解除を制御する方法のコンピュータプログラム製品は、プログラムコードを記憶するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含み、前記プログラムコードに含まれる命令は、上記方法の実施例に記載された車両ドアのロック解除を制御する方法のステップを実行するために用いられてもよく、具体的には、上記方法の実施例を参照することができ、ここでは説明を省略する。

本開示の実施例によるコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能なコードを含み、当該コンピュータ読み取り可能なコードが電子デバイスで運行する場合、電子デバイスでのプロセッサが上記のいずれかの実施例に記載れる車両ドアのロック解除を実現するための方法を実行する。当該コンピュータプログラム製品は、具体的にはハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。本開示の一部の実施例では、前記コンピュータプログラム製品は、コンピュータ記憶媒体として具体化され、本開示の一部の実施例では、コンピュータプログラム製品は、ソフトウェア開発キット（ＳＤＫ：Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｋｉｔ）などのソフトウェア製品として具体化される。

当業者は、便利及び簡潔に説明するために、上記説明されたシステムと装置との具体的な動作プロセスについて、前記方法の実施例における対応するプロセスを参照できることを明確に理解することができ、ここで説明を省略する。本開示で提供されるいくつかの実施例では、開示されるシステム、装置及び方法は、他の方式により実現されてもよいと理解すべきである。上記説明された装置の実施例は例示的なものだけであり、例えば、前記ユニットの区分は、論理機能的区分だけであり、実際に実施するときに他の区分モードもあり得て、また、例えば複数のユニット又は構成要素は組み合わせられてもよく又は別のシステムに統合されてもよく、又は一部の特徴は無視されてもよく、又は実行されなくてもよい。また、示される又は議論される相互結合又は直接結合又は通信接続は一部の通信インターフェース、装置又はユニットを介する間接的結合又は通信接続であってもよく、電気的、機械的又は他の形態であってもよい。

分離部材として説明された前記ユニットは、物理的に分離するものであってもよく又は物理的に分離するものでなくてもよく、ユニットとして表示された部材は物理的ユニットであってもよく又は物理的ユニットでなくてもよく、即ち１つの箇所に位置してもよく、又は複数のネットワークユニットに分布されてもよい。実際のニーズに応じてその中の一部又は全てのユニットを選択して本実施例の解決策の目的を達成することができる。

また、本開示の各実施例における各機能ユニットは、１つの処理ユニットに統合されてもよく、個々のユニットは単独で物理に存在してもよく、２つ又は２つ以上のユニットは、１つのユニットに統合されてもよい。

前記機能は、ソフトウェア機能ユニットの形態で実現され且つ独立した製品として販売又は用いられる時に、プロセッサで実行可能な不揮発性コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づき、本開示の技術的解決策は本質的に又は従来技術に寄与する部分又は当該技術的解決策の部分がソフトウェア製品の形で実現されてもよく、当該コンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体に記憶され、コンピュータ装置（パーソナルコンピュータ、サーバー、又はネットワークデバイス等であってもよい）に本開示の各実施例に記載される方法の全て又は一部のステップを実行させるためのいくつかの命令を含む。前記の記憶媒体は、ＵＳＢフラッシュディスク、モバイルハードディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク又は光ディスク等のプログラムコードを記憶できる様々な媒体を含む。

最後に説明すべきものとして、上記実施例は、本開示の具体的な実施形態だけであり、本開示の技術的解決策を説明するためのものであり、それを制限しないものではなく、本開示の保護範囲は、これに限定されず、上記実施例を参照して本開示を詳細に説明するが、当業者は、いかなる当業者が本開示で開示される技術範囲で、依然として上記実施例に記載される技術的解決策を変更し、又は変化を容易に想到し、又はその中の一部の技術特徴に対して同等の入れ替えを行うことができ、これらの変更、変化又は入れ替えが対応する技術的解決策の本質を、本発明の実施例における技術的解決策の精神及び範囲から逸脱させなく、全て本開示の保護範囲に含まれるべきであることを理解すべきである。したがって、本開示の保護範囲は、特許請求の範囲の保護範囲に従うべきである。

本開示は、車両ドアのロック解除を制御する方法、装置、車両、デバイス、媒体及びプログラムを提供し、ここで、車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、前記車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得し、取得された前記画像内の顔画像に対して品質検出を行い、前記品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、前記顔画像に基づいて顔検出を行い、前記顔画像に対する顔検出が通過した場合、前記車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御する。

Claims (20)

1. 車両ドアのロック解除を制御する方法であって、
   車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、前記車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得することと、
   取得された前記画像内の顔画像に対して品質検出を行うことと、
   前記品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、前記顔画像に基づいて顔検出を行うことと、
   前記顔画像に対する顔検出が通過した場合、前記車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御することと、を含む、
   前記車両ドアのロック解除を制御する方法。
2. 前記方法は、
   前記画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第１の予め設定された時間内に収集された画像において顔画像が検出されないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御することをさらに含むことを特徴とする
   請求項１に記載の方法。
3. 前記方法は、
   前記品質検出の結果が予め設定された条件を満たさない場合、ヒント情報を出力することをさらに含むことを特徴とする
   請求項１に記載の方法。
4. 前記方法は、
   第２の予め設定された時間内に前記品質検出の結果がいずれも予め設定された条件を満たさないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御することをさらに含むことを特徴とする
   請求項３に記載の方法。
5. 前記方法は、
   前記画像収集モジュールがウェイクアップされた後の第３の予め設定された時間内に、取得された画像内の顔画像の顔検出がいずれも通過しないことに応答して、休眠状態に入るように前記画像収集モジュールを制御することをさらに含むことを特徴とする
   請求項１に記載の方法。
6. 前記車の画像収集モジュールは、
   人体と車両との間の距離が予め設定された距離よりも小さいことが検出される場合、
   車両ドアのロック解除命令が受信される場合、
   車に設けられたブルートゥースモジュールが予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索する場合、
   車に設けられたブルートゥースモジュールが予め設定された識別子を有するブルートゥースデバイスを検索し、ペアリングが成功する場合のうちの少なくとも１つの場合でウェイクアップされることを特徴とする
   請求項１－５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記品質検出は、輝度検出、頭部姿態検出、ボケ程度検出、解像度検出及び遮蔽程度検出のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする
   請求項１－６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記品質検出が輝度検出を含む場合について、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うことは、
   前記顔画像内の複数の画素点のそれぞれの画素値に基づいて、前記複数の画素点の平均輝度値を確定することと、
   前記平均輝度値が第１の輝度閾値よりも大きく且つ第２の輝度閾値未満である場合、前記顔画像の輝度検出結果が前記予め設定された条件のうちの輝度条件を満たすことを確定することであって、ここで、前記第１の輝度閾値が前記第２の輝度閾値未満であることと、を含むことを特徴とする
   請求項７に記載の方法。
9. 前記品質検出が頭部姿態検出を含む場合について、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うことは、
   前記顔画像に対して頭部姿態検出を行い、前記顔画像内の顔の頭部姿態情報を取得することであって、前記頭部姿態情報には顔のピッチ角とヨー角が含まれることと、
   前記ピッチ角の絶対値がピッチ角閾値未満であり且つ前記ヨー角の絶対値がヨー角閾値未満である場合、前記顔画像の頭部姿態検出結果が前記予め設定された条件のうちの頭部姿態条件を満たすことを確定することと、を含むことを特徴とする
   請求項７又は８に記載の方法。
10. 前記品質検出が前記ボケ程度検出を含む場合について、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うことは、
    前記顔画像に対してキーポイント検出を行い、前記顔画像における顔画像内の複数のキーポイントのそれぞれの位置情報を取得することと、
    複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの位置情報に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定することと、
    前記顔画像の明瞭度値が明瞭度閾値よりも大きい場合、前記顔画像のボケ程度検出結果が前記予め設定された条件のうちの明瞭度条件を満たすことを確定することと、を含むことを特徴とする
    請求項７－９のいずれか一項に記載の方法。
11. 複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの位置情報に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定することは、
    前記各キーポイントについて、前記各キーポイントの位置情報に基づいて、当該キーポイント位置に隣接する複数のターゲット画素点を確定することと、
    前記各キーポイントに対応する各ターゲット画素点の画素値に基づいて、前記各キーポイントの明瞭度値を確定することと、
    複数の前記キーポイントのうちの各キーポイントの明瞭度値に基づいて、前記顔画像の明瞭度値を確定することと、を含むことを特徴とする
    請求項１０に記載の方法。
12. 前記品質検出が遮蔽程度検出を含む場合について、取得された前記顔画像に対して品質検出を行うことは、
    前記顔画像に対してキーポイント検出を行い、顔画像内の複数のキーポイントのそれぞれに対応するキーポイント検出結果を取得することと、
    前記複数のキーポイントのそれぞれに対応するキーポイント検出結果に基づいて、前記顔画像の遮蔽程度値を確定することと、
    前記遮蔽程度値が遮蔽程度値閾値未満である場合、前記顔画像の遮蔽程度検出結果が前記予め設定された条件のうちの遮蔽程度条件を満たすことを確定することと、を含むことを特徴とする
    請求項７－１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記顔画像に基づいて顔検出を行うことは、
    オフラインでロードされた顔検出モデルを用い、前記顔画像に対して顔検出を行うことを含むことを特徴とする
    請求項１－１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 下記の方法を用いて前記顔検出モデルをオフラインでロードする：
    前記顔検出モデルを暗号化モードから平文モードに変換し、平文モードに変換された顔検出モデルを車両ロック制御システムのヘッダーファイルに書き込み、
    前記顔検出モデルをオフラインでロードするように、前記ヘッダーファイルを静的にコンパイルすることを特徴とする
    請求項１３に記載の方法。
15. 前記顔画像に基づいて顔検出を行うことは、
    前記顔画像に基づいて顔身元認証及び生体検出を行うことを含むことを特徴とする
    請求項１－１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 車両ドアのロック解除を制御する装置であって、
    車の画像収集モジュールがウェイクアップされることに応答して、前記車の画像収集モジュールによって収集された画像を取得するように構成される応答モジュールと、
    取得された前記画像内の顔画像に対して品質検出を行うように構成される品質検出モジュールと、
    前記品質検出の結果が予め設定された条件を満たす場合、前記顔画像に基づいて顔検出を行うように構成される顔検出モジュールと、
    前記顔画像に対する顔検出が通過した場合、前記車の少なくとも１つの車両ドアロックのロック解除を制御するように構成される車両ロック制御モジュールと、を備える、
    前記車両ドアのロック解除を制御する装置。
17. 車両であって、
    車体と、車体に設けられた画像収集モジュールとを備え、前記車体には車両制御システムが更に設けられ、
    前記画像収集モジュールは、画像を収集するように構成され、
    前記車両制御システムは、請求項１－１５のいずれか一項に記載される車両のロック解除を制御する方法を用いて、前記車体上の車両ドアロックのロック解除を制御するように構成される、
    前記車両。
18. 電子デバイスであって、
    プロセッサ、メモリを備え、
    前記メモリには、前記プロセッサの実行可能な機械読み取り可能な命令が記憶され、前記プロセッサは、前記メモリに記憶された機械読み取り可能な命令を実行するように構成され、前記機械読み取り可能な命令が前記プロセッサに実行される場合、前記プロセッサは、請求項１－１５のいずれか一項に記載の車両ドアのロック解除を制御する方法のステップを実行する、
    前記電子デバイス。
19. コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムが電子デバイスに実行される場合、前記電子デバイスは、請求項１－１５のいずれか一項に記載の車両ドアのロック解除を制御する方法のステップを実行する、
    前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
20. コンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能なコードを含み、前記コンピュータ読み取り可能なコードが電子デバイスで運行する場合、前記電子デバイスのプロセッサは、請求項１－１５のいずれか一項に記載の車両ドアのロック解除を制御するための方法を実行する、
    前記コンピュータプログラム。

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