车辆尾门控制方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开一种车辆尾门控制方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：在SOC上电后，监测车辆尾门状态；在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，获取车辆后视摄像头捕获的图像；将所述图像输入预先学习好的识别模型中进行识别；在识别到有效人脸数据后，根据人脸框图对所述车辆尾门的开启高度进行控制。由此，通过该自动控制尾门开启高度软件，可实现用户靠近尾门时自动开启尾门，且会根据用户身高控制尾门开启高度，照顾到身高较低的用户，从而提升了车辆尾门开启高度的灵活性和准确性，同时也提升了用户体验。提升了用户体验。提升了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
车辆尾门控制方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及车辆控制领域，尤其涉及一种车辆尾门控制方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着车辆智能化控制水平的发展，对车辆控制的软件不断完善，其中包括控制车辆尾门开启的软件。
[0003]目前，控制车辆尾门开启高度的软件中，其算法依赖于用户的站姿，所以测算可能会有误差，当用户正向站立直面摄像头时测算数据最准确，如果用户弯腰，则可能会出现误识别。

技术实现思路

[0004]本申请的主要目的在于提供一种车辆尾门控制方法、装置、设备及存储介质，可实现用户靠近尾门时自动开启尾门，且会根据用户身高控制尾门开启高度，照顾到身高较低的用户，提升车辆尾门开启高度的灵活性和准确性，改善用户体验。
[0005]为实现上述目的，本申请实施例提供一种车辆尾门控制方法，所述方法包括以下步骤：
[0006]在SOC上电后，监测车辆尾门状态；
[0007]在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，获取车辆后视摄像头捕获的图像；
[0008]将所述图像输入预先学习好的识别模型中进行识别；
[0009]在识别到有效人脸数据后，根据人脸框图对所述车辆尾门的开启高度进行控制。
[0010]可选地，所述在SOC上电后，监测车辆尾门状态的步骤包括：
[0011]在SOC上电后，检测携带车辆智能钥匙的用户是否靠近车辆尾门；
[0012]若是，则开启车辆尾门，并监测车辆尾门状态。
[0013]可选地，所述在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，获取车辆后视摄像头捕获的图像的步骤包括：
[0014]在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，使用OpenCV打开车辆后视摄像头，获取车辆后视摄像头拍摄的图像。
[0015]可选地，所述在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，获取车辆后视摄像头捕获的图像的步骤之后还包括：
[0016]通过OpenCV处理捕获的最新的图像，将所述图像剪切为360*240大小的图像数据。
[0017]可选地，所述将所述图像输入预先学习好的识别模型中进行识别的步骤包括：
[0018]通过TensorFlow Lite读取预置到车机中的模型文件detect.tflite，构建TensorFlow Lite解释器，运行预先学习好的识别模型；
[0019]将剪切后的图像输入至所述TensorFlow Lite解释器中，将所述剪切后的图像与预先学习好的识别模型中进行推理对比，获得相似度；
[0020]若所述相似度大于或等于预设相似度，则识别得到有效人脸数据。
[0021]可选地，所述在识别到有效人脸数据后，根据人脸框图对所述车辆尾门的开启高度进行控制的步骤包括：
[0022]在识别到有效人脸数据后，计算人脸框图顶端到整张图像顶端的间距；
[0023]当所述间距大于预设间距时，确定用户身高低于预设高度，控制尾门停止增加开启高度。
[0024]可选地，所述将所述图像输入预先学习好的识别模型中进行识别的步骤之前还包括：
[0025]在linux环境下搭建TensorFlow环境；
[0026]使用labelImg开源库标记目标轮廓，得到标记好的素材图片；
[0027]基于标记好的素材图片进行学习，生成学习好的TensorFlow模型；
[0028]将学习好的TensorFlow模型文件转为对应平台识别文件detect.tflite。
[0029]本申请实施例还提出一种车辆尾门控制装置，所述装置包括：
[0030]监测模块，用于在SOC上电后，监测车辆尾门状态；
[0031]获取模块，用于在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，获取车辆后视摄像头捕获的图像；
[0032]识别模块，用于将所述图像输入预先学习好的识别模型中进行识别；
[0033]控制模块，用于在识别到有效人脸数据后，根据人脸框图对所述车辆尾门的开启高度进行控制。
[0034]本申请实施例还提出一种车载设备，所述车载设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆尾门控制程序，所述车辆尾门控制程序被所述处理器执行时实现如上所述的车辆尾门控制方法。
[0035]本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被处理器执行时实现如上所述的车辆尾门控制方法。
[0036]本申请实施例提出的车辆尾门控制方法、装置、设备及存储介质，在SOC上电后，监测车辆尾门状态；在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，获取车辆后视摄像头捕获的图像；将所述图像输入预先学习好的识别模型中进行识别；在识别到有效人脸数据后，根据人脸框图对所述车辆尾门的开启高度进行控制。由此，通过该自动控制尾门开启高度软件，可实现用户靠近尾门时自动开启尾门，且会根据用户身高控制尾门开启高度，照顾到身高较低的用户，比如身高低于160cm的用户，从而提升了车辆尾门开启高度的灵活性和准确性，同时也提升了用户体验。
附图说明
[0037]图1为本申请车辆尾门控制装置所属终端设备的功能模块示意图；
[0038]图2为本申请车辆尾门控制系统的架构图；
[0039]图3为本申请本车辆尾门控制方法第一示例性实施例的流程示意图；
[0040]图4为本申请本车辆尾门控制方法第二示例性实施例的流程示意图。
[0041]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0042]应当理解，此处所描述的具体实施案例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0043]本申请实施例的主要解决方案是：在SOC上电后，监测车辆尾门状态；在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，获取车辆后视摄像头捕获的图像；将所述图像输入预先学习好的识别模型中进行识别；在识别到有效人脸数据后，根据人脸框图对所述车辆尾门的开启高度进行控制。由此，通过该自动控制尾门开启高度软件，可实现用户靠近尾门时自动开启尾门，且会根据用户身高控制尾门开启高度，照顾到身高较低的用户，比如身高低于160cm的用户，从而提升了车辆尾门开启高度的灵活性和准确性，同时也提升了用户体验。
[0044]本申请实施例涉及的技术术语：
[0045][0046]本申请实施例考虑到，目前控制车辆尾门开启高度的软件中，其算法依赖于用户的站姿，所以测算可能会有误差，当用户正向站立直面摄像头时测算数据最准确，如果用户弯腰，则可能会出现误识别。
[0047]本申请提出解决方案，可实现用户靠近尾门时自动开启尾门，且会根据用户身高控制尾门开启高度，照顾到身高较低的用户，提升车辆尾门开启高度的灵活性和准确性，改善用户体验。
[0048]具体地，参照图1，图1为本申请车辆尾门控制装置所属终端设备的功能模块示意图。该车辆尾门控制装置为基于终端设备的、能够进行数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆尾门控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：在SOC上电后，监测车辆尾门状态；在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，获取车辆后视摄像头捕获的图像；将所述图像输入预先学习好的识别模型中进行识别；在识别到有效人脸数据后，根据人脸框图对所述车辆尾门的开启高度进行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在SOC上电后，监测车辆尾门状态的步骤包括：在SOC上电后，检测携带车辆智能钥匙的用户是否靠近车辆尾门；若是，则开启车辆尾门，并监测车辆尾门状态。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，获取车辆后视摄像头捕获的图像的步骤包括：在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，使用OpenCV打开车辆后视摄像头，获取车辆后视摄像头拍摄的图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在监测到所述车辆尾门进入开启状态后，获取车辆后视摄像头捕获的图像的步骤之后还包括：通过OpenCV处理捕获的最新的图像，将所述图像剪切为360*240大小的图像数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述图像输入预先学习好的识别模型中进行识别的步骤包括：通过TensorFlow Lite读取预置到车机中的模型文件detect.tflite，构建TensorFlow Lite解释器，运行预先学习好的识别模型；将剪切后的图像输入至所述TensorFlow Lite解释器中，将所述剪切后的图像与预先学习好的识别模型中进行推理对比，获得相似度；若所述相似度大于或等于预设相似度，则识别得到有效人脸数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在识别到有效...

【专利技术属性】
技术研发人员：李涛，谢彬彬，庄育和，陈祺，
申请(专利权)人：深圳市航盛电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：