一种汽车座椅控制方法、装置、存储介质及设备与流程

本申请涉及汽车控制，具体而言，涉及一种汽车座椅控制方法、装置、存储介质及设备。

背景技术：

1、随着汽车工业水平的提高，人们对汽车舒适性的要求越来越高，除了要求座椅能够使用舒适，还要求座椅的调节足够简便，以便乘坐人员能够尽快将座椅调整到适合自己的角度。当前，汽车厂商在座椅设计方案上，对于控制按钮有一定的简化，减少了座椅上的控制调节按钮，将座椅的控制接口放在中控交互屏幕中，因此，座椅乘客可以通过点击交互屏幕进行座椅调整。然而，对于部分乘客来说，这种调节方式需要一定的学习时间才可以掌握，从而导致这部分乘客的使用体验较差。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种汽车座椅控制方法、装置、存储介质及设备，旨在解决相关技术中的汽车座椅调节方式存在的便捷性较低，影响乘客的使用体验的问题。

2、第一方面，本申请提供的一种汽车座椅控制方法，包括：获取汽车内部的乘客图像，再对所述乘客图像进行预处理；通过分类器算法对预处理后的乘客图像进行手部位置识别，根据识别结果确定发出手部动作的乘客所在的座椅位置，并根据手势模板对预处理后的乘客图像进行动态手势分类，确定所述乘客对汽车座椅的期望调节动作；基于所述座椅位置和所述期望调节动作，生成对应的控制指令；所述控制指令用于控制所述座椅位置对应的汽车座椅执行所述期望调节动作。

3、在上述实现过程中，获取汽车内部的乘客图像，再对该乘客图像进行预处理，利用分类器算法对预处理后的乘客图像进行手部位置识别，以判断出手部动作的发出者所在的座椅位置，同时根据手势模板对预处理后的乘客图像进行动态手势分类，得出乘客对汽车座椅的期望调节动作，最后基于确定的座椅位置和期望调节动作，生成对应的控制指令，以使该座椅位置对应的汽车座椅执行相应的期望调节动作。如此，实现对汽车座椅的准确控制，操作便捷，有效提升乘客的使用体验。

4、进一步地，在一些例子中，所述乘客图像是在接收到唤醒指令的情况下获取的；所述唤醒指令是目标传感器或信号接收器接收到车内乘客输入的启动指令后产生的信号。

5、在上述实现过程中，设置唤醒机制，车内乘客可以向汽车内部的目标传感器或信号接收器输入启动指令，该目标传感器或信号接收器收到启动指令后，向汽车内置处理器输入唤醒指令，以唤醒处理器执行后续操作，这样，降低能耗浪费，同时提升汽车座椅控制的准确性。

6、进一步地，在一些例子中，所述对所述乘客图像进行预处理，包括：对所述乘客图像进行灰度化，得到目标灰度图像；采用非局部均值滤波算法对所述目标灰度图像进行处理，得到降噪后图像；通过拉普拉斯算子对所述降噪后图像进行全局增强，得到预处理后的乘客图像。

7、在上述实现过程中，在获取到乘客图像后，对乘客图像进行预处理，包括灰度化处理、全局图像降噪和全局图像增强，这样，有效减少图像噪点，提高图像边缘质量，为后续的手部位置识别和动态手势分类奠定了良好的数据基础。

8、进一步地，在一些例子中，所述分类器算法是改进的支持向量机算法；所述改进的支持向量机算法是利用粒子群优化算法优化支持向量机算法的惩罚因子和核函数参数而得到的。

9、在上述实现过程中，使用基于pso算法的svm算法来实现手部位置识别，利用pso算法优化svm中的惩罚因子和核函数参数，从而有效地提高分类准确率和稳定性。

10、进一步地，在一些例子中，所述粒子群优化算法的个体加速因子是粒子极值和粒子适应度的比值，社会加速因子是全体粒子的极值和所述粒子适应度的比值；所述粒子群优化算法的惯性因子基于以下公式计算得到：

11、

12、式中，ω为惯性因子；randx为区间[0,1]内的随机值。

13、在上述实现过程中，对加速因子和惯性因子进行改进，其中的个体加速因子取粒子极值和粒子适应度的比值，社会加速因子取全体粒子的极值和粒子适应度的比值，而惯性因子引入随机数值，这样，提高搜索效率和全局搜索能力，进而提高手部位置识别的效率和精度。

14、进一步地，在一些例子中，所述根据手势模板对预处理后的乘客图像进行动态手势分类，确定所述乘客对汽车座椅的期望调节动作，包括：将预处理后的乘客图像输入手势分类模型，根据所述手势分类模型的输出结果确定所述乘客对汽车座椅的期望调节动作；所述手势分类模型通过计算输入图像中的动态手势和各手势模板之间的相似度，将所述动态手势进行分类。

15、在上述实现过程中，通过机器学习算法训练一个手势分类模型，由该手势分类模型计算输入图像中的动态手势和各手势模板之间的相似度，并根据计算的相似度将动态手势进行分类，从而得到乘客对汽车座椅的期望调节动作，这样，提高了动态手势分类的效率。

16、进一步地，在一些例子中，所述手势分类模型采用软动态时间规整算法对预处理后的乘客图像进行动态手势分类。

17、在上述实现过程中，采用soft-dtw算法实现动态手势分类，既保证了动态手势分类的效率，还提高了乘客在控制过程中的容错性。

18、第二方面，本申请提供的一种汽车座椅控制装置，包括：获取模块，用于获取汽车内部的乘客图像，再对所述乘客图像进行预处理；识别模块，用于通过分类器算法对预处理后的乘客图像进行手部位置识别，根据识别结果确定发出手部动作的乘客所在的座椅位置，并根据手势模板对预处理后的乘客图像进行动态手势分类，确定所述乘客对汽车座椅的期望调节动作；生成模块，用于基于所述座椅位置和所述期望调节动作，生成对应的控制指令；所述控制指令用于控制所述座椅位置对应的汽车座椅执行所述期望调节动作。

19、第三方面，本申请提供的一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的方法的步骤。

20、第四方面，本申请提供的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指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一项所述的方法。

21、第五方面，本申请提供的一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任一项所述的方法。

22、本申请公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本申请公开的上述技术即可得知。

23、为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

技术特征：

1.一种汽车座椅控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述乘客图像是在接收到唤醒指令的情况下获取的；所述唤醒指令是目标传感器或信号接收器接收到车内乘客输入的启动指令后产生的信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述乘客图像进行预处理，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类器算法是改进的支持向量机算法；所述改进的支持向量机算法是利用粒子群优化算法优化支持向量机算法的惩罚因子和核函数参数而得到的。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述粒子群优化算法的个体加速因子是粒子极值和粒子适应度的比值，社会加速因子是全体粒子的极值和所述粒子适应度的比值；所述粒子群优化算法的惯性因子基于以下公式计算得到：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据手势模板对预处理后的乘客图像进行动态手势分类，确定所述乘客对汽车座椅的期望调节动作，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述手势分类模型采用软动态时间规整算法对预处理后的乘客图像进行动态手势分类。

8.一种汽车座椅控制装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结本申请提供一种汽车座椅控制方法、装置、存储介质及设备，该方法中，获取汽车内部的乘客图像，再对该乘客图像进行预处理，利用分类器算法对预处理后的乘客图像进行手部位置识别，以判断出手部动作的发出者所在的座椅位置，同时根据手势模板对预处理后的乘客图像进行动态手势分类，得出乘客对汽车座椅的期望调节动作，最后基于确定的座椅位置和期望调节动作，生成对应的控制指令，以使该座椅位置对应的汽车座椅执行相应的期望调节动作。如此，实现对汽车座椅的准确控制，操作便捷，有效提升乘客的使用体验。技术研发人员：邹海斌,曹澳,陈智文受保护的技术使用者：广汽埃安新能源汽车股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/20