一种车载香氛控制方法，控制系统和宠物香氛盒技术方案

本发明专利技术方法提供一种车载香氛控制方法，控制系统和宠物香氛盒，通过在车身布置温度传感器、湿度传感器、红外传感器和光度传感器用以收集环境特征值，利用车载麦克风收集宠物的声音通过声音识别系统识别宠物声音特征数据，利用车载摄像头收集宠物的的图像通过目标检测系统识别宠物的类型特征数据，对上述各特征数据输入到香氛决策模型中，根据神经网络输出预测的结果，从而控制车身底部的香氛盒启动对应浓度和类型的香氛定向释放给宠物。本发明专利技术能够根据相关控制参数释放宠物浓度和对空气浓度范围进行控制，保证香氛气体始终保持在宠物区域，与人用不冲突，同时满足人和宠物需求。同时满足人和宠物需求。同时满足人和宠物需求。

【技术实现步骤摘要】
一种车载香氛控制方法，控制系统和宠物香氛盒


[0001]本专利技术涉及车辆
，具体而言，涉及一种车载香氛控制方法，控制系统和宠物香氛盒。

技术介绍

[0002]目前，车载香氛被广泛应用于汽车内，能够杀灭车内空气中的细菌从而保持车内空气洁净，起到净化空气的作用，此外，车载香氛还能够在狭小的车内空间里营造出清馨可人的空气氛围，以保持车内驾乘人员头脑清醒和镇静，不仅可以有效减少行车事故的发生利于行车安全，还能增添车内雅趣。
[0003]现有的车载香氛系统主要是针对驾驶员和乘客的提供相关服务，而且模式都需要用户设置，或者简单的集中自适应模式，而且香氛种类比较单一，只控制浓度等；没有针对宠物的香氛空气功能，安装位置大多在出风口或者座舱上方位置，同时浓度过高，也不是宠物型香氛试剂，宠物嗅觉敏感闻了人类香氛可能回产生不适。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种车载香氛控制方法，其特征在于，所述方法具体包括：S100：当启动车辆时，获取车内宠物的特征数据。
[0005]S200：对所述特征数据采用香氛决策模型进行数据处理，计算得香氛释放参数。
[0006]S300：根据所述香氛释放参数调节车内香氛类型和浓度。
[0007]上述技术方案中，在车内根据需求布置宠物香氛盒，宠物香氛盒内置常用动物香氛精油以及浓度控制芯片、区域控制芯片，另外，在车身布置温度传感器、湿度传感器、红外传感器和光度传感器用以收集环境特征值，利用车载麦克风收集宠物的声音通过声音识别系统识别宠物声音特征数据，利用车载摄像头收集宠物的的图像通过目标检测系统识别宠物的类型特征数据，对上述各特征数据输入到香氛决策模型中，根据神经网络输出预测的结果，从而控制车身底部的香氛盒启动对应浓度和类型的香氛定向释放给宠物。
[0008]进一步的，所述获取车内宠物的特征数据，至少包括：根据车内的温度、湿度、红外线以及光度获取的环境特征值。
[0009]根据所采集到的车内宠物声音频谱获取的宠物情绪特征值。
[0010]根据所采集到的车内宠物图像获取的宠物类别特征值。
[0011]上述技术方案中，车内的温度、湿度、红外线以及光度获取分别通过温度传感器、湿度传感器、红外传感器和光度传感器，能够保证实时获取车内的环境特征值，提供控制宠物香氛盒的精准度和效率，对车内宠物声音的频谱降噪后输入训练好的神经网络中得到宠物情绪特征值；对车内宠物的图像输入训练好的神经网络中得到宠物类别特征值。
[0012]进一步的，所述步骤S200，具体包括：S201：对所述特征数据进行正则化处理以及归一化处理。
[0013]S202：将处理过的特征数据进行分类，获得每个特征数据对应的香氛参数和概率；
所述香氛参数至少包括香氛浓度以及香氛类型；所述概率至少包括所述香氛浓度对应的概率以及香氛类型对应的概率。
[0014]S203：根据所述宠物类别特征值与预设类别目录判断是否存在不符合当前宠物类型的香氛参数，若存在，则将不符合条件的所述香氛参数剔除，计算剩下的所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数，否则，计算全部所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数。
[0015]上述技术方案中，香氛决策模型为神经网络，属于有监督学习的一种，有监督学习的特点是训练样本集中每个样本有对应的标签，也即每个样本有自己对应的类别，神经网络的激活函数得到的结果实际是特征数据属于哪个类别的概率，例如训练样本集有两个类别：香氛浓度和香氛类型，将特征数据输入神经网络后，得到的结果类别和类别对应概率分别某种香氛类型的概率和某种浓度的概率。
[0016]进一步的，所述预设类别目录包括宠物类型，和与所述宠物类型关联的香氛参数。
[0017]上述技术方案中，预先对不同的宠物类型与对应的香氛浓度和香氛类型建立关联关系并存储,预先设置宠物个体特征，比如体型，品种，年龄，喜好和健康情况，相对应的建立宠物个体特征的对应的香氛浓度和香氛类型的关联关系，能够更加精准的控制宠物香氛盒释放适合的香味。
[0018]进一步的，所述香氛决策模型为卷积神经网络、深度神经网络以及BP神经网络中的任一种。
[0019]进一步的，所述步骤S300，具体包括：S301：将所述香氛释放参数定义为香氛调节器的工作参数。
[0020]S302：根据所述工作参数调节车内香氛类型和浓度，发出与所述香氛释放参数匹配的香味。
[0021]上述技术方案中，香氛盒根据相关控制参数释放宠物浓度和对空气浓度范围进行控制，保证香氛气体始终保持在宠物区域，与人用不冲突。
[0022]作为另一种优选的，本专利技术还提供一种宠物香氛盒控制系统，所述系统至少包括：获取模块，用于当启动车辆时，获取车内宠物的特征数据，并将所述特征数据发送到计算模块。
[0023]计算模块，用于构建香氛决策模型对所述特征数据进行数据处理，计算得香氛释放参数，并将所述调节参数发送至控制模块。
[0024]控制模块，用于根据所述香氛释放参数调节车内香氛类型和浓度。
[0025]进一步的，所述获取模块至少包括：传感器模块，用于根据车内的温度、湿度、红外线以及光度获取的环境特征值；所述传感器模块至少设置有温度传感器、湿度传感器、红外传感器以及光度传感器。
[0026]声音识别模块，用于根据车内宠物声音的频谱获取的宠物情绪特征值。
[0027]目标检测模块，用于根据车内宠物的图像获取的宠物类别特征值。
[0028]进一步的，所述计算模块嵌入式设置有香氛决策模型，所述香氛决策模型至少包括：输入层，用于对所述特征数据进行归一化处理以及正则化处理，将处理过的所述特征数据送至逻辑判别层。
[0029]逻辑判别层，用于将处理过的所述特征数据进行分类，获得每个特征数据的对应的香氛参数和对应的概率；所述香氛参数至少包括香氛浓度以及香氛类型；所述概率至少包括所述香氛浓度对应的概率以及香氛类型对应的概率。
[0030]判断计算层，用于根据所述宠物类别特征值与预设类别目录判断是否存在不符合当前宠物类型的香氛参数，若存在，则将不符合条件的所述香氛参数剔除，计算剩下的所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数，否则，计算全部所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数。
[0031]作为另一种优选的，本专利技术还提供一种宠物香氛盒，所述宠物香氛盒设置于汽车任意处，所述宠物香氛盒与计算机可读存储介质通讯连接，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序；所述计算机程序受一个或者多个处理器控制并执行以实现如上所述的车载香氛控制方法。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：在车身布置温度传感器、湿度传感器、红外传感器和光度传感器用以收集环境特征值，利用车载麦克风收集宠物的声音通过声音识别系统识别宠物声音特征数据，利用车载摄像头收集宠物的的图像通过目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车载香氛控制方法，其特征在于，所述方法具体包括：S100：当启动车辆时，获取车内宠物的特征数据；S200：对所述特征数据采用香氛决策模型进行数据处理，计算得香氛释放参数；S300：根据所述香氛释放参数调节车内香氛类型和浓度。2.根据权利要求1所述的车载香氛控制方法，其特征在于，所述获取车内宠物的特征数据，至少包括：根据车内的温度、湿度、红外线以及光度获取的环境特征值；根据所采集到的车内宠物声音频谱获取的宠物情绪特征值；根据所采集到的车内宠物图像获取的宠物类别特征值。3.根据权利要求2所述的车载香氛控制方法，其特征在于，所述步骤S200，具体包括：S201：对所述特征数据进行正则化处理以及归一化处理；S202：将处理过的特征数据进行分类，获得每个特征数据对应的香氛参数和概率；所述香氛参数至少包括香氛浓度以及香氛类型；所述概率至少包括所述香氛浓度对应的概率以及香氛类型对应的概率；S203：根据所述宠物类别特征值与预设类别目录判断是否存在不符合当前宠物类型的香氛参数，若存在，则将不符合条件的所述香氛参数剔除，计算剩下的所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数，否则，计算全部所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数。4.根据权利要求3所述的车载香氛控制方法，其特征在于，所述预设类别目录包括宠物类型，和与所述宠物类型关联的香氛参数。5.根据权利要求4所述的车载香氛控制方法，其特征在于，所述香氛决策模型为卷积神经网络、深度神经网络以及BP神经网络中的任一种。6.根据权利要求5所述的车载香氛控制方法，其特征在于，所述步骤S300，具体包括：S301：将所述香氛释放参数定义为香氛调节器的工作参数；S302：根据所述工作参数调节车内香氛类型和浓度，发出与所述香氛释放参数匹配的香味。7.一种采用如权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：岳培锋，
申请(专利权)人：南京市德赛西威汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：