一种基于图像识别的车辆智能雨刮控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于图像识别的车辆智能雨刮控制方法及系统，方法包括以下实时在线检测步骤：加载深度学习模型初始化图像识别单元；实时采集车辆前挡风玻璃图像并存储；对实时采集的车辆前挡风玻璃图像执行基于深度学习的雨水检测、基于深度学习的灰尘检测、前挡风玻璃清晰度检测；通过判断是否到检测到雨水、灰尘以及前挡风玻璃清晰度是否低于预设阈值，相应控制雨刷及喷水器的工作。本发明专利技术采用基于深度学习算法的图像识别技术检测前挡风玻璃行车状态，有效提高了雨水、灰尘和清晰度检测的准确度，通过自动控制可以消除前挡风玻璃上的雨水、灰尘和泥水，保证驾驶人员良好的视野。

Vehicle intelligent wiper control method and system based on image recognition

The invention relates to a method and system of intelligent wiper control for vehicles based on image recognition. The method comprises the following real-time online detection steps: loading depth learning model to initialize the image recognition unit; collecting and storing the vehicle windshield image in real-time; and performing depth-based detection on the real-time collected vehicle windshield image. Learning rain detection, dust detection based on depth learning, front windshield sharpness detection; by judging whether to detect rain, dust and front windshield sharpness is lower than the preset threshold, corresponding control wiper and sprinkler work. The method adopts image recognition technology based on depth learning algorithm to detect the driving state of the front windshield, effectively improves the accuracy of rain, dust and clarity detection, and can eliminate rain, dust and mud on the front windshield by automatic control, so as to ensure the driver's good vision.

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的车辆智能雨刮控制方法及系统
本专利技术属于车辆电控设备控制领域，具体涉及一种基于图像识别的车辆智能雨刮控制方法及其系统。
技术介绍
车辆智能雨刮系统普遍通过雨滴传感器检测是否下雨及雨量大小，从而为车辆智能灯光系统、智能雨刷系统、智能车窗系统提供自动控制信号，确保行车安全。常见的雨滴传感器一般都安装在风挡玻璃的顶部中间位置，主要有流量式雨滴传感器、静电式雨滴传感器、压电式雨滴传感器，红外线式雨滴传感器。但是，流量式雨滴传感器、静电式雨滴传感器、压电式雨滴传感器装在车辆外部，容易受到环境的污染，准确度较低，且无法检测灰尘和清晰度；红外线雨量传感器虽然装在车辆内部，但感应范围小，无法检测超出感应范围的雨水、泥水或脏物，也无法检测灰尘和清晰度。因此，现有技术仍需要进一步专利技术及改进。
技术实现思路
本专利技术的目的在于公开一种基于图像识别的车辆智能雨刮控制方法，以提高对车辆前挡风玻璃的雨水检测的准确度，同时还可以检测灰尘以及清晰度，通过自动控制消除前挡风玻璃上的雨水、灰尘和泥水，保证驾驶人员良好的视野。同时相应公开一种基于图像识别的车辆智能雨刮控制系统。本专利技术公开的一种基本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像识别的车辆智能雨刮控制方法，其特征在于，包括以下实时在线检测步骤：A1、加载深度学习模型初始化图像识别单元；A2、实时采集车辆前挡风玻璃图像并存储；A3、对实时采集的车辆前挡风玻璃图像执行基于深度学习的雨水检测、基于深度学习的灰尘检测、前挡风玻璃清晰度检测；A4、判断是否到检测到雨水，若是则控制雨刷工作，转入步骤A7；若否则执行步骤A5；A5、判断是否检测到灰尘，若是则控制雨刷及喷水器同时工作，转入步骤A7；若否则执行步骤A6；A6、判断前挡风玻璃清晰度是否低于预设阈值，若是则控制雨刷及喷水器同时工作；A7、一次控制结束。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的车辆智能雨刮控制方法，其特征在于，包括以下实时在线检测步骤：A1、加载深度学习模型初始化图像识别单元；A2、实时采集车辆前挡风玻璃图像并存储；A3、对实时采集的车辆前挡风玻璃图像执行基于深度学习的雨水检测、基于深度学习的灰尘检测、前挡风玻璃清晰度检测；A4、判断是否到检测到雨水，若是则控制雨刷工作，转入步骤A7；若否则执行步骤A5；A5、判断是否检测到灰尘，若是则控制雨刷及喷水器同时工作，转入步骤A7；若否则执行步骤A6；A6、判断前挡风玻璃清晰度是否低于预设阈值，若是则控制雨刷及喷水器同时工作；A7、一次控制结束。2.根据权利要求1所述的基于图像识别的车辆智能雨刮控制方法，其特征在于，还包括以下定时离线训练步骤：B1、读取存储的深度学习模型，所述深度学习模型包括雨水检测深度学习模型、灰尘检测深度学习模型；B2、读取存储的车辆前挡风玻璃图像；B3、基于fine-tune的方式利用车辆前挡风玻璃图像对深度学习模型进...

【专利技术属性】
技术研发人员：綦科，李耿先，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：广东,44