车辆及其遮阳控制方法、控制装置以及存储介质与流程

1.本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种车辆的遮阳控制方法、一种车辆的遮阳控制装置、一种计算机可读存储介质和一种车辆。

背景技术：

2.随着经济的发展，越来越多家庭拥有汽车作为出行的交通工具。伴随着ai(artificial intelligence，人工智能)技术的发展，智能汽车的概念也越来越流行。每到夏季，我们驾车出行就会面临一个问题，如果停车场处于一个露天的情况下，炎炎烈日会把汽车的驾驶室“烤”热到不能坐人。
3.相关技术中通过在汽车内部配置遮阳罩，以实现遮阳的目的，且通过在车内设置遮阳罩开关按键，以供用户控制。但是，当用户驾车或者处于车外时，若想控制遮阳罩，则通过现有的遮阳控制方式非常不方便。

技术实现要素：

4.本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种车辆的遮阳控制方法，采用动作识别作为触发遮阳组件的方式，实现了遮阳组件的智能化控制，提高了用户的使用体验。
5.本发明的第二个目的在于提出一种车辆的遮阳控制装置。
6.本发明的第三个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
7.本发明的第四个目的在于提出一种车辆。
8.为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种车辆的遮阳控制方法，包括：采集目标用户的图像信息；对图像信息进行图像识别；在识别出图像信息中有第一预设动作时，控制车辆的遮阳组件开启。
9.根据本发明实施例的车辆的遮阳控制方法，通过采集目标用户的图像信息，对图像信息进行图像识别，在识别出图像信息中有第一预设动作时，控制车辆的遮阳组件开启。由此，该方法通过采用动作识别作为触发遮阳组件的方式，能够实现了遮阳组件的智能化控制，提高了用户的使用体验。
10.另外，根据本发明实施例的车辆的遮阳控制方法还可以具有如下的附加技术特征：
11.根据本发明的一个实施例，在采集用户的图像信息之前，上述的车辆的遮阳控制方法还包括：采集车辆周围的环境信息；根据环境信息确定目标用户处在预设距离范围内时，生成触发指令；根据触发指令启动车载摄像头。
12.根据本发明的一个实施例，对图像信息进行图像识别，包括：采用人体姿态识别算法确定目标用户的关节点坐标、置信度和关联度；根据关节点坐标、置信度和关联度确定目标用户的整体骨架；根据目标用户的整体骨架获取关节点热力图。
13.根据本发明的一个实施例，第一预设动作包括向上抬手、向前抬腿、手部遮脸、向
下低头中一种或多种。
14.根据本发明的一个实施例，上述的车辆的遮阳控制方法，还包括：在识别出图像信息中有第二预设动作时，控制车辆的遮阳组件关闭。
15.根据本发明的一个实施例，第二预设动作包括：向下抬手、向上抬头、向后踢腿中的一种或多种。
16.根据本发明的一个实施例，遮阳组件包括遮阳帘，遮阳帘设置在车窗和/或天窗上。
17.为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种车辆的遮阳控装置，包括：采集模块，用于采集目标用户的图像信息；识别模块，用于对图像信息进行图像识别；控制模块，用于在识别出图像信息中有第一预设动作时，控制车辆的遮阳组件开启。
18.根据本发明实施例的车辆的遮阳控制装置，通过采集模块采集目标用户的图像信息，并通过识别模块对图像信息进行图像识别，在识别图像信息中有第一预设动作时，控制模块控制车辆的遮阳组件开启。由此，该装置采用动作识别作为触发遮阳组件的方式，能够实现了遮阳组件的智能化控制，提高了用户的使用体验。
19.为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有车辆的遮阳控制程序，该车辆的遮阳控制程序被处理器执行时实现上述的车辆的遮阳控制方法。
20.本发明实施例的计算机可读存储介质，通过执行上述的车辆的遮阳控制方法，实现了遮阳组件的智能化控制，提高了用户的使用体验。
21.为达上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种车辆，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的车辆的遮阳控制程序，处理器执行车辆的遮阳控制程序时，实现上述的车辆的遮阳控制方法。
22.本发明实施例的车辆，通过上述的遮阳控制方法，能够实现了遮阳组件的智能化控制，提高了用户的使用体验。
23.本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
24.图1为根据本发明实施例的车辆的遮阳控制方法的流程图；
25.图2为根据本发明一个实施例的基于openpose算法的关节点示意图；
26.图3为根据本发明一个实施例的基于openpose算法的st-gcn算法的网络结构的示意图；
27.图4为根据本发明一个实施例的基于openpose算法的st-gcn算法的流程示意图；
28.图5为根据本发明实施例的车辆的遮阳控制装置的方框示意图；
29.图6为根据本发明实施例的车辆的方框示意图。
具体实施方式
30.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附
图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
31.下面参考附图描述本发明实施例提出的车辆的遮阳控制方法、车辆的遮阳控制装置、计算机可读存储介质和车辆。
32.图1为根据本发明实施例的车辆的遮阳控制方法的流程图。
33.如图1所示，本发明实施例的车辆的遮阳控制方法可包括：
34.s11，采集目标用户的图像信息。
35.根据本发明的一个实施例，在采集用户的图像信息之前，上述的控制方法还包括：采集车辆周围的环境信息，根据环境信息确定目标用户处在预设距离范围内时，生成触发指令，根据触发指令启动车载摄像头。其中，预设距离范围可根据实际情况进行标定，例如，在车身周围的2m内。
36.具体而言，可通过设置在车上的雷达传感器采集车辆周围的环境信息，在车身周围的一段距离内，如果确定有目标用户存在，生成触发指令给车身控制器，车身控制器根据触发指令控制车载摄像头启动，以使车载摄像头开启采集目标用户的图像信息，其中，图像信息可以为图片，也可以为视频。
37.需要说明的是，目标用户可以在车外的任一位置，该位置处于车载摄像头预设距离范围之内，车载摄像头可以为车身外侧的360度全景汽车摄像头、车辆后视镜上的摄像头、车牌灯位置上的专用摄像头或者车辆保险杠外塑胶件上的车载摄像头等。通过采集车外目标用户图像信息，根据用户图像信息识别结果进行遮阳装置控制，可以实现用户在车外对遮阳装置的控制，即使用户下车前忘记通过遮阳装置对车进行遮阳，也可以在车外控制遮阳装置进行遮阳，避免用户返回车内操作，提高了操作的便利性。
38.另外，目标用户也可以在车内，在接收到目标用户的触发指令，或者语音指令时，采集用户的图像信息。也可以直接根据用户的语音指令，或者触发指令控制遮阳装置开启。
39.s12，对图像信息进行图像识别。
40.根据本发明的一个实施例中，对图像信息进行图像识别，包括：采用人体姿态识别算法确定目标用户的关节点坐标、置信度和关联度，根据关节点坐标、置信度和关联度确定目标用户的整体骨架，根据目标用户的整体骨架获取关节点热力图。
41.具体而言，对图像信息进行图像识别可以采用基于openpose(多人图像中2d姿态估计检测方法)算法的st-gcn(时空图卷积网络)算法。其中，openpose是一种关键点检测算法，如图2所示，图2是本发明一个实施例的基于openpose算法的关节点示意图，主要用于检测图像信息中目标用户的人体关节点(颈部、肩膀、肘部等)并连接成骨骼，进而估计人体姿态的一种算法。
42.openpose(多人图像中2d姿态估计检测方法)算法主要用于识别目标用户的关节信息，具体行为识别算法过程为：输入一幅图像，其中，图像可以为rgb image(rgb彩模式图像)或video sequence(视频序列)。通过vgg(visual geometry group)卷积网络提取关节点特征，得到一组关节点特征图，其中，关节点特征图为目标用户的关节点坐标(2d)。在得到关节点特征图后，使用cnn卷积神经网络提取part confidence maps(关节点置信度)，即目标用户的关节点置信度(x，y，confidence)，其中，x，y为目标用户的关节点坐标(2d)，confidence表示目标用户的关节点置信度，其中，关节点置信度是指像素在关节点的高斯响应，离关节点越近的像素，响应值越大。在上述行为识别算法中，openpose总共估计人体
18个关节点，关节点顺序如图2所示。
43.例如，利用基于openpose算法对一个batch(训练)的视频进行行为识别，则openpose算法的输出为一个5维矩阵(n，c，t，v，m)，其中，n为视频的数量，即batch size(一次训练所选取的样本数数)，c为关节的特征，t为选取的关键帧的数量，v为目标用户的关节数量，m为一帧中的人数。openpose算法中目标用户有18个关节点，coco(openpose算法的骨骼模型)为17个，ntu-rgb+d(动作识别数据集)一般为25个。
44.其中，coco骨骼模型的输出格式为：
45.鼻子-0，脖子-1，右肩-2，右肘-3，右手腕-4，左肩-5，左肘-6，左手-7，右臀-8，右膝盖-9，右脚踝-10，左臀-11，左膝盖-12，左脚踝-13，右眼-14，左眼-15，有耳朵-16，左耳朵-17。
46.ntu-rgb+d(动作识别数据集)是由56880个动作样本组成，包含每个样本的rgb视频、深度图序列、3d骨架数据和红外视频。此数据集由3个相机同时捕获。rgb视频的分辨率为1920
×
1080，深度图和红外视频的分辨率均为512
×
424,3d骨架数据包含每帧25个主要身体关节的三维位置。
47.也就是说，在上述实施例中，openpose算法输入一个batch视频，就会输出得到一个5维矩阵(n，c，t，v，m)，而这也是st-gcn的输入数据。
48.基于st-gcn pipeline(时空图卷积网络)算法的主要任务是从一系列时间连续的骨骼关键点(2d/3d)中识别出正在执行的动作。如图3所示，具体行为识别算法过程为：对输入数据进行多层时空图卷积运算，在时空图(graph)上生成更高层次的特征图(feature maps)，将特征图的数据输入到softmax分类器进行动作分类(action classification)。
49.如图4所示，基于openpose算法的st-gcn算法可包括以下步骤：
50.s41，输入一个动作视频(input video)。
51.s42，通过姿态估计(pose estimation)算法(如openpose算法)获得每一帧人体骨骼节点的2维坐标数据。
52.s43，得到openpose算法的输出为一个5维矩阵(n，c，t，v，m)。
53.s44，将上述5位矩阵数据作为st-gcn算法的输入数据。
54.具体地，st-gcn算法的骨架输入数据具有时间与空间属性，这些属性对运动检测至关重要，st-gcn具备能够从时空维度提取特征的能力，其在gcn中的表现就是能够同时聚合时空维度的信息。
55.需要说明的是，这里的数据通常是一组帧，每一帧都有一组关节坐标。根据给定的关节连接信息和顺序，我们可以构造一个以关节坐标为图节点，人体结构的连接和时间帧的连接为边的时空图(spatial-temporal graph)来作为st-gcn的输入。
56.s45，对输入数据进行多层时空图卷积运算。
57.s46，在时空图上生成更高层次的特征图。
58.s47，将特征图的数据输入到softmax分类器进行动作分类。
59.需要说明的是，图3的网络结构模型采用端对端反向传播(back propagation)的方式进行训练。其中，反向传播算法(back propagation)是目前用来训练人工神经网络(artificial neural network，ann)的最常用且最有效的算法。其主要思想是：
60.(1)将训练集数据输入到ann的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，
这是ann的前向传播过程。
61.(2)由于ann的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层。
62.(3)在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。
63.需要说明的是，上述对车辆的遮阳控制方法的步骤s12所采用的识别方法的实施例，不应理解为对本发明的限制。在其它例子或实施方式或实施例中，可根据本发明来选择，在此不作具体限定。
64.s13，在识别出图像信息中有第一预设动作时，控制车辆的遮阳组件开启。
65.在本发明的一些实施例中，第一预设动作可包括向上抬手、向前抬腿、手部遮脸、向下低头中一种或多种。
66.也就是说，在识别到目标用户有向上抬手遮头的情况，或者先前抬腿，或者手部遮脸，或者向下低头时，说明当前太阳较大，需要进行遮阳操作，此时，直接控制遮阳组件开启。
67.在本发明的一些实施例中，遮阳组件可包括遮阳帘，遮阳帘设置在车窗和/或天窗上。在接收到控制遮阳组件开启的控制指令时，控制遮阳帘打开，以遮住车窗，或者遮住天窗，或者将车窗和天窗同时打开。
68.根据本发明一个实施例，在车辆的遮阳组件处于开启状态时，如果识别出图像信息中有第二预设动作时，控制车辆的遮阳组件关闭。其中，第二预设动作可包括：向下抬手、向上抬头、向后踢腿中的一种或多种。
69.也就是说，可根据实时监测目标用户的动作，控制遮阳组件开启或关闭，满足用户的遮阳需求，提高用户的用车体验。
70.需要说明的是，上述对车辆的遮阳控制方法中的第一或第二预设动作，不应理解为对本发明的限制。在其它例子或实施方式或实施例中，可根据本发明来选择，在此不作具体限定。
71.综上所述，根据本发明实施例的车辆的遮阳控制方法，通过采集目标用户的图像信息，对图像信息进行图像识别，在识别出图像信息中有第一预设动作时，控制车辆的遮阳组件开启。由此，该方法通过采用动作识别作为触发遮阳组件的方式，能够实现了遮阳组件的智能化控制，提高了用户的使用体验。
72.对应上述实施例，本发明还提出了一种车辆的遮阳控制装置。
73.图5为根据本发明实施例的车辆的遮阳控制装置的方框示意图。如图5所示，该车辆的遮阳控制装置100包括采集模块101、识别模块102和控制模块103。
74.其中，采集模块101用于采集目标用户的图像信息。识别模块102用于对图像信息进行图像识别。控制模块103用于在识别出图像信息中有第一预设动作时，控制车辆的遮阳组件开启。
75.根据本发明的一个实施例，采集模块101在采集用户的图像信息之前，还用于：采集车辆周围的环境信息；控制模块103还用于根据环境信息确定目标用户处在预设距离范围内时，生成触发指令，并根据触发指令启动车载摄像头。
76.根据本发明的一个实施例，识别模块102对图像信息进行图像识别，具体用于：采
用人体姿态识别算法确定目标用户的关节点坐标、置信度和关联度；根据关节点坐标、置信度和关联度确定目标用户的整体骨架；根据目标用户的整体骨架获取关节点热力图。
77.根据本发明的一个实施例，第一预设动作包括向上抬手、向前抬腿、手部遮脸、向下低头中一种或多种。
78.根据本发明的一个实施例，控制模块103还用于：在识别出图像信息中有第二预设动作时，控制车辆的遮阳组件关闭。
79.根据本发明的一个实施例，第二预设动作包括：向下抬手、向上抬头、向后踢腿中的一种或多种。
80.根据本发明的一个实施例，遮阳组件包括遮阳帘，遮阳帘设置在车窗和/或天窗上。
81.需要说明的时，本发明实施例的车辆的遮阳控装置中未披露的细节，请参照本发明实施例的车辆的遮阳控方法中所披露的细节，具体这里不再赘述。
82.根据本发明实施例的车辆的遮阳控制装置，通过采集模块采集目标用户的图像信息，并通过识别模块对图像信息进行图像识别，在识别图像信息中有第一预设动作时，控制模块控制车辆的遮阳组件开启。由此，该装置采用动作识别作为触发遮阳组件的方式，能够实现了遮阳组件的智能化控制，提高了用户的使用体验。
83.对应上述实施例，本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质。
84.本发明实施例的计算机可读存储介质，其上存储有车辆的遮阳控制程序，该车辆的遮阳控制程序被处理器执行时实现上述的车辆的遮阳控制方法。
85.本发明实施例的计算机可读存储介质，通过执行上述的车辆的遮阳控制方法，实现了遮阳组件的智能化控制，增加了用户使用的安全性，提高了用户的使用体验。
86.对应上述实施例，本发明实施例还提出了一种车辆。
87.图6为根据本发明实施例的车辆的方框示意图。如图6所示，本发明实施例的车辆200：包括存储器210、处理器220及存储在存储器210上并可在处理器220上运行的车辆的遮阳控制程序，处理器220执行车辆的遮阳控制程序时，实现上述的车辆的遮阳控制方法。
88.本发明实施例的车辆，通过上述的遮阳控制方法，能够实现了遮阳组件的智能化控制，提高了用户的使用体验。
89.需要说明的是，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器
中。
90.应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
91.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
92.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
93.此外，本发明实施例中所使用的“第一”、“第二”等术语，仅用于描述目的，而不可以理解为指示或者暗示相对重要性，或者隐含指明本实施例中所指示的技术特征数量。由此，本发明实施例中限定有“第一”、“第二”等术语的特征，可以明确或者隐含地表示该实施例中包括至少一个该特征。在本发明的描述中，词语“多个”的含义是至少两个或者两个及以上，例如两个、三个、四个等，除非实施例中另有明确具体的限定。
94.在本发明中，除非实施例中另有明确的相关规定或者限定，否则实施例中出现的术语“安装”、“相连”、“连接”和“固定”等应做广义理解，例如，连接可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体，可以理解的，也可以是机械连接、电连接等；当然，还可以是直接相连，或者通过中间媒介进行间接连接，或者可以是两个元件内部的连通，或者两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，能够根据具体的实施情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
95.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
96.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：

1.一种车辆的遮阳控制方法，其特征在于，包括：采集目标用户的图像信息；对所述图像信息进行图像识别；在识别出所述图像信息中有第一预设动作时，控制所述车辆的遮阳组件开启。2.根据权利要求1所述的车辆的遮阳控制方法，其特征在于，在采集用户的图像信息之前，所述方法还包括：采集车辆周围的环境信息；根据所述环境信息确定所述目标用户处在预设距离范围内时，生成触发指令；根据所述触发指令启动车载摄像头。3.根据权利要求1所述的车辆的遮阳控制方法，其特征在于，对所述图像信息进行图像识别，包括：采用人体姿态识别算法确定所述目标用户的关节点坐标、置信度和关联度；根据所述关节点坐标、所述置信度和所述关联度确定所述目标用户的整体骨架；根据所述目标用户的整体骨架获取关节点热力图。4.根据权利要求1所述的车辆的遮阳控制方法，其特征在于，所述第一预设动作包括向上抬手、向前抬腿、手部遮脸、向下低头中一种或多种。5.根据权利要求1所述的车辆的遮阳控制方法，其特征在于，还包括：在识别出所述图像信息中有第二预设动作时，控制所述车辆的遮阳组件关闭。6.根据权利要求5所述的车辆的遮阳控制方法，其特征在于，所述第二预设动作包括：向下抬手、向上抬头、向后踢腿中的一种或多种。7.根据权利要求1-6中任一项所述的车辆的遮阳控制方法，其特征在于，所述遮阳组件包括遮阳帘，所述遮阳帘设置在车窗和/或天窗上。8.一种车辆的遮阳控制装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集目标用户的图像信息；识别模块，用于对所述图像信息进行图像识别；控制模块，用于在识别出所述图像信息中有第一预设动作时，控制所述车辆的遮阳组件开启。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有车辆的遮阳控制程序，该车辆的遮阳控制程序被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的车辆的遮阳控制方法。10.一种车辆，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的车辆的遮阳控制程序，所述处理器执行所述车辆的遮阳控制程序时，实现根据权利要求1-7中任一项所述的车辆的遮阳控制方法。

技术总结

本发明公开了一种车辆及其遮阳控制方法、控制装置以及存储介质，所述方法包括：采集目标用户的图像信息，对图像信息进行图像识别，在识别出图像信息中有第一预设动作时，控制车辆的遮阳组件开启。本发明的遮阳控制方法，采用动作识别作为触发遮阳组件的方式，实现了遮阳组件的智能化控制，提高了用户的使用体验。提高了用户的使用体验。提高了用户的使用体验。