一种车载身份识别的方法技术

本发明专利技术公开了一种车载身份识别的方法，包括：在座位下埋设重力感应设备采集重力数据，通过蓝牙模块将重力数据传送到车机系统；预先采集若干次重力数据，车机系统进行算术平均和标准差计算，作为识别标准；用户入座，车机系统将当前采集的重力数据与识别标准比较，识别用户身份。本发明专利技术解决了目前传统的身份识别方法对车载设备改动较大、在车载领域无法快速部署实现的不足，为车载场景的各种基于身份的服务提供了一种可能的更高效的路径。提供了一种可能的更高效的路径。提供了一种可能的更高效的路径。

【技术实现步骤摘要】
一种车载身份识别的方法


[0001]本专利技术涉及一种车载身份识别的方法。

技术介绍

[0002]日常个人使用关联身份识别的业务一般都以手机为载体。各种身份识别方案涉及多种传感设备和算法，如指纹识别、面部识别、声音识别等，使用到了指纹采集设备、图像采集设备和声音采集设备，配套的，还有各种算法和防伪的识别方法。上述身份识别方案，在移动互联网大发展的时代，得到了很好的应用；身份识别也为个人健康凭证的展示起到了真实信息获取的基础和关键作用。
[0003]相比之下，在车载领域，上述身份识别方案的实现就显得薄弱很多。首先是各种传感设备缺乏上车普遍性，个别车型即便配备了音视频采集设备，也很少将其应用于身份识别，配备指纹识别模块的车载系统更是凤毛麟角。其次，身份识别方案在手机上的使用已经满足了几乎所有的应用场景，毕竟手机更便于随身携带，使用频次高于其他所有设备，方案提供商没有较大的动力去开发其他的应用场景。两方面相互影响，造成了目前在车载领域没有很好的身份识别方案的现状。
[0004]但是，随着汽车行业的大发展，各种应用场景和技术方案正在车上进行试验和实现。车身相对手机，又有更多与人接触的机会，从实现基础上说，车载场景可以有相较手机更多的身份识别方法，只是在具体实现过程中，可能对车辆自身的改造成本过大，使得汽车制造商不愿意引入此类方案。此外，车辆的生命周期也较手机更长，大量的存量车如果进行此类改造，成本以及改造后的实现美观度，也是阻碍了此类方案的实现。一些更容易上车，改造成本可控，实现后不影响车辆美观度的方案，亟需应用在车载场景。身份识别方案的上车，也可以为今后更丰富的车联网生态应用上车提供了良好的基础。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种车载身份识别的方法，实现成本可控、易于改造的车载身份识别。
[0006]实现上述目的的技术方案是：
[0007]一种车载身份识别的方法，包括：
[0008]在座位下埋设重力感应设备采集重力数据，通过蓝牙模块将重力数据传送到车机系统；
[0009]预先采集若干次重力数据，车机系统进行算术平均和标准差计算，作为识别标准；
[0010]用户入座，车机系统将当前采集的重力数据与识别标准比较，识别用户身份。
[0011]优选的，重力数据为入座过程重力采样结果，包括：重力最大值、重力稳定值、重力稳定所需时长；
[0012]识别标准指：重力最大值、重力稳定值和重力稳定所需时长各自的算术平均
±
各自的标准差。
[0013]优选的，还包括：
[0014]在识别标准内的重力数据作为采集数据重新进行算术平均和标准差计算，更新识别标准。
[0015]优选的，还包括：
[0016]车机系统存储预先预制的录制语音；
[0017]用户说出当前语音，车机系统对比当前语音和录制语音的内容是否相同，同时对比当前语音的声音频率是否在录制语音的频率范围内，识别用户身份。
[0018]优选的，频率范围通过多次采集声音频率，进行算术平均和标准差计算，作为频率范围。
[0019]优选的，还包括：车机系统通过摄像头对用户进行人脸识别，识别用户身份。
[0020]优选的，还包括：通过测高仪器、倾斜度传感器车辆座椅前后高低、靠背倾斜度，作为采集数据，计算识别辅助标准，配合所述识别标准识别用户身份。
[0021]本专利技术的有益效果是：本专利技术主要依靠重力感应设备和车机系统对重力数据对比分析，实现用户身份识别。结合其他身份识别方案，为丰富车联网生态应用提供一种可行、成本可控、易于改造的身份识别选择。为车载场景的各种基于身份的服务提供了一种可能的更高效的路径。
附图说明
[0022]图1是本专利技术的车载身份识别的方法的流程图。
具体实施方式
[0023]下面将结合附图对本专利技术作进一步说明。
[0024]请参阅图1，本专利技术的车载身份识别的方法，包括下列步骤：
[0025]步骤一，在座位下埋设重力感应设备采集重力数据，通过蓝牙模块将重力数据传送到车机系统。
[0026]步骤二，预先采集若干次重力数据，车机系统进行算术平均和标准差计算，作为识别标准；用户入座，车机系统将当前采集的重力数据与识别标准比较，识别用户身份。其中，本实施例中，重力数据为入座过程重力采样结果，包括：重力最大值、重力稳定值、重力稳定所需时长。
[0027]预先采集3
‑
5次，即驾驶员入座3～5次，采集每次入座全过程重力采样的结果。针对上述重力最大值、重力稳定值、重力稳定所需时长，分别进行算术平均和标准差计算，以重力最大值、重力稳定值和重力稳定所需时长各自的算术平均
±
各自的标准差，作为识别标准。考虑到体重的变化情况，在识别标准内的重力数据作为采集数据重新进行算术平均和标准差计算，更新识别标准。
[0028]本专利技术还可以通过测高仪器、倾斜度传感器车辆座椅前后高低、靠背倾斜度，作为采集数据，计算识别辅助标准，配合所述识别标准识别用户身份。
[0029]在数据区间不重叠的情况下(重力稳定所需时长除外)，可支持多套身份的识别。
[0030]另外实施例中，本专利技术还包括下列步骤：
[0031]车机系统存储预先预制的录制语音；
[0032]用户说出当前语音，车机系统对比当前语音和录制语音的内容是否相同，同时对比当前语音的声音频率是否在录制语音的频率范围内，识别用户身份。例如：预录制语音为“你好，车机”，驾驶员上车后，说出“你好，车机”，被车机语音引擎识别内容相同后，声音频率是否在预录制语音的频率范围之内。
[0033]频率范围根据上述的识别标准同样的方式获得，即：通过多次采集声音频率，进行算术平均和标准差计算，作为频率范围。
[0034]另外实施例中，本专利技术还包括：车机系统通过摄像头对用户进行人脸识别，识别用户身份。
[0035]综上，本专利技术使用体重数据参与车载场景身份识别，结合其他身份识别方案，为丰富车联网生态应用提供一种可行、成本可控、易于改造的身份识别技术。
[0036]通过本专利技术的应用，可以为识别车主及家人，提供安全和定制化服务，例如：驾驶位坐入陌生人的警示提醒；自动调节座椅舒适度至习惯档位；查询健康码、行程码、核酸证明及有效期提醒；在行驶过程中遇到紧急事件或交通事故，重力感应设备可根据数据变化触发救援或紧急联系人电话的拨打。
[0037]以上实施例仅供说明本专利技术之用，而非对本专利技术的限制，有关
的技术人员，在不脱离本专利技术的精神和范围的情况下，还可以作出各种变换或变型，因此所有等同的技术方案也应该属于本专利技术的范畴，应由各权利要求所限定。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车载身份识别的方法，其特征在于，包括：在座位下埋设重力感应设备采集重力数据，通过蓝牙模块将重力数据传送到车机系统；预先采集若干次重力数据，车机系统进行算术平均和标准差计算，作为识别标准；用户入座，车机系统将当前采集的重力数据与识别标准比较，识别用户身份。2.根据权利要求1所述的车载身份识别的方法，其特征在于，重力数据为入座过程重力采样结果，包括：重力最大值、重力稳定值、重力稳定所需时长；识别标准指：重力最大值、重力稳定值和重力稳定所需时长各自的算术平均
±
各自的标准差。3.根据权利要求1所述的车载身份识别的方法，其特征在于，还包括：在识别标准内的重力数据作为采集数据重新进行算术平均和标准差计算，更新识别标准。4.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟臻，
申请(专利权)人：上海优咔网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：