【技术实现步骤摘要】
一种感知车内人员吸烟并自动调节空气流动与净化的方法及系统
[0001]本专利技术属于车内空气检测/净化领域，尤其涉及一种感知车内人员吸烟并自动调节空气流动与净化的系统。
技术介绍
[0002]图像识别：是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。
[0003]空气检测：狭义的主要是从应用的角度，重点研究的是室内空气检测。它是指室内指装饰材料、家具等含有的对人体有害的物质，释放到家居、办公环境中造成的装修污染，来检测空气质量。车窗与气候控制：是指控制车窗升降与空调温度、风量、风向以及内外循环。
[0004]空气净化：指针对室内的各种环境问题提供杀菌消毒、降尘除霾、祛除有害装修残留以及异味等整体解决方案，提高改善生活、办公条件，增进身心健康。目前相关技术如下：
[0005](1)名爵HS抽烟模式：只要对车说出“我要抽烟”四个字，它就会自动打开天窗和通风系统。此技术只能语音控制，控制方式单一且不够智能，而且结果只是打开天窗和通风系统。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种感知车内人员吸烟并自动调节空气流动与净化的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：判断检测车内是否有人员吸烟；步骤2：如果检测到人员吸烟，根据车外天气及空气质量判断能否打开对应车窗或开启循环模式进行排烟；步骤3：当不允许打开车窗或开启合适循环模式时，调整风向，将烟雾吹入空气净化进风口加速对烟气的净化。2.根据权利要求1所述的一种感知车内人员吸烟并自动调节空气流动与净化的方法，其特征在于，步骤1的具体方法如下：步骤1.1：采集车内图像，利用人脸识别算法判断车内人员乘坐分布；步骤1.2：根据采集的车内图像，使用神经网络模型识别出是否存在传统香烟及电子雾化烟；该神经网络模型是通过以下方法训练得到的：采集传统香烟和电子雾化烟的图片，并对其进行标注形成数据集，以上述数据集训练神经网络模型得到识别传统香烟和电子雾化烟的神经网络模型；步骤1.3：利用采集的车内实时图像，即视频连续帧进行香烟烟雾识别：步骤1.3.1：使用无监督学习的图像检测算法，对车内视频连续帧进行检测，识别出图像中变化的区域标记为发生运动变化的区域；步骤1.3.2：利用烟色区域检测，对步骤1.3.1发生运动变化的区域进行视频连续帧中的颜色进行分析，通过在YUV颜色空间中使用基于阈值的方法来识别烟雾颜色区域，如果图像像素的亮度高于阈值，则将其标记为疑似烟雾；步骤1.3.3：对步骤1.3.2中的标记为疑似烟雾的区域进行边缘、模糊度、几何形状、纹理特征值提取；步骤1.3.4:将步骤1.3.3中提取的特征值通过贝叶斯模型进行分析计算，当计算值大于阈值时判断为存在烟雾；步骤1.4：判断(1)通过神经网络模型识别出是否传统香烟及电子雾化烟；(2)通过图像识别出是否香烟烟雾；(3)烟雾探测传感器探测是否探测到烟雾，如果(1)
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(3)两项识别的结果为是时，即认为存在吸烟行为。3.根据权利要求1或2所述的一种感知车内人员吸烟并自动调节空气流动与净化的方法，其特征在于，步骤2的具体方法如下：步骤2.1：当检测到车内有人员吸烟时，检测车外空气质量达到预设的优良标准,当车外空气质量达到预设的标准时，则自动打开外循环进行排烟；步骤2.2：当检测到车内有人员吸烟时，通过雨量传感器发现车外没有下雨；当雨量传感器发现车外没有下雨时，打开对应侧车窗或天窗至合适位置进行排烟，并在车内人员吸烟结束后将车窗自动复原为原有状态。4.根据权利要求1或2所述的一种感知车内人员吸烟并自动调节空气流动与净化的方法，其特征在于，步骤3还包括如下方法：通过图像采集装置捕获烟雾运动方向，判断当前烟雾是否吹向空气净化进风口，如果没有吹向空气净化进风口，则根据烟雾的流动方向实时调节出风的方向及风量，形成有效的风道控制烟雾吹向空气净化进风口。
5.一种感知车内人员吸烟并自动调节空气流动与净化的系统，其特征在于，该系统包括如下模块：烟雾检测模块：判断检测车内是否有人员吸烟；空气检测模块：如果检...
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