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  • 一種基于語音交互和人臉識別的智能汽車啟動制動管理系統及方法與流程

    文檔序號:26100077發布日期:2021-07-30 18:10
    一種基于語音交互和人臉識別的智能汽車啟動制動管理系統及方法與流程

    本發明屬于汽車啟動制動管理技術領域,涉及到一種基于語音交互和人臉識別的智能汽車啟動制動管理系統及方法。



    背景技術:

    隨著社會生產技術的不斷提高和物聯網技術的不斷發展,現在的汽車行業也逐漸走向智能化,現有的智能汽車已經可以實現人機交互的功能,為了保障智能汽車行駛的安全性和穩定性,對智能汽車的啟動和制動管理是十分有必要的;

    現有的智能汽車啟動與制動管理主要集中于對汽車行駛速度和制動距離進行管理和分析,缺乏對汽車啟動前對駕駛人員身份的確認和對采集的指令信息發出人員的確認,因此,現有的智能汽車啟動與制動管理方式還存在了一定的弊端,一方面,現有的智能汽車啟動與制動管理管理內容具有片面性,無法保障對智能汽車的管理效率,一方面,現有的智能汽車啟動與制動管理沒有對指令進行甄別,無法保障指令執行的精準性,另一方面,現有智能汽車啟動與制動管理無法保障行駛的安全性和穩定性。



    技術實現要素:

    鑒于此,為解決上述背景技術中所提出的問題,現提出一種基于語音交互和人臉識別的智能汽車啟動制動管理系統及方法,實現了對智能汽車啟動制動的高效管理;

    本發明的目的可以通過以下技術方案實現:

    本發明第一方面提出了一種基于語音交互和人臉識別的智能汽車啟動制動管理系統,該基于語音交互和人臉識別的智能汽車啟動制動管理系統包括啟動子系統、制動子系統和數據倉庫;

    所述啟動子系統包括人員圖像采集模塊、駕駛人員分析模塊、車主用戶終端、啟動指令采集模塊、汽車安全檢測與分析模塊、啟動指令人員確認模塊和啟動指令執行終端;

    所述人員圖像采集模塊用于對主駕駛人員對應的人臉圖像進行采集,進而獲取該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像,進而將該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像發送至駕駛人員分析模塊;

    所述駕駛人員分析模塊用于接收人員圖像采集模塊發送的該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像,進而將該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像對該汽車歷史高頻使用人員對應的人臉圖像進行對比篩選,若該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像不屬于該汽車高頻使用人員對應的人臉圖像,則將該汽車主駕駛人員記為陌生駕駛人員,進而將該汽車陌生駕駛人員對應的人臉圖像發送至車主用戶終端;

    所述車主用戶終端用于接收駕駛人員分析模塊發送的該汽車陌生駕駛人員對應的人臉圖像,并進行身份確認和駕駛許可確認;

    啟動指令采集模塊用于當該主駕駛人員完成身份認證和駕駛認證后采集該汽車人員發送的啟動指令語音信息,進而獲取該汽車該采集時間點對應的啟動指令語音信息,進而將采集的該汽車人員發送的啟動指令語音信息進行降噪和濾波處理,并通過語音識別技術轉化為啟動子系統可識別的啟動指令文本信息;

    所述汽車安全檢測與分析模塊用于當啟動指令采集模塊采集到啟動指令語音信息時,對該汽車車內安全和車外環境安全進行檢測和分析,進而判斷該汽車車內安全和車外環境安全是否符合啟動指令要求,若該汽車車內安全和車外環境安全均符合啟動指令要求,進而發送啟動安全指令至啟動指令執行終端;

    啟動指令人員確認模塊用于當啟動指令采集模塊采集到啟動指令語音信息時,對啟動指令發出的人員進行確認,其中,啟動指令人員確認模塊包括啟動指令聲源確認和啟動指令口形確認,進而判斷該啟動指令人員是否為主駕駛位置人員,若該啟動指令人員為主駕駛位置人員,進而符合啟動指令執行要求,發送啟動執行指令至該汽車對應的啟動指令執行終端;

    所述啟動指令執行終端用于接收啟動安全檢測與分析模塊發送的啟動安全指令和啟動指令人員確認模塊發送的啟動執行指令,當啟動指令執行終端接收到啟動安全指令和啟動執行指令,進而調取該汽車對應的啟動設備進行啟動;

    所述制動子系統包括制動指令采集模塊、制動環境檢測與分析模塊、制動指令人員確認模塊和制動指令執行終端;

    所述制動指令采集模塊用于對該汽車人員發出的制動指令進行采集,進而獲取該采集時間點對應的制動指令語音信息,進而將采集的制動指令語音信息進行降噪和濾波處理,進而通過語音是被技術轉化為制動子系統可識別的制動指令文本信息;

    所述制動環境檢測與分析模塊用于當制動指令采集模塊采集到制動語音信息時,對汽車外部制動區域對應的環境進行檢測和分析,進而對該汽車制動區域對應的環境安全進行判斷,該汽車制動區域環境符合制動指令要求,進而發送制動環境符合指令至制動指令執行終端;

    所述制動指令人員確認模塊用于當制動指令采集模塊采集到制動語音信息時,對制動指令語音信息對應的發出人員進行確認,若該制動指令發出人員為該汽車主駕駛位置人員,進而發送制動執行指令至制動指令執行終端;

    所述制動指令執行終端用于接收制動環境檢測模塊發送的制動環境符合指令和制動指令人員確認模塊發送的制動執行指令,進而調取該汽車對應的制動設備進行制動;

    本發明第二方面提出了一種基于語音交互和人臉識別的智能汽車啟動方法,該方法包括以下步驟:

    a1、信息錄入:該汽車對應的歷史高頻使用人員對應的人臉圖像進行平臺錄入;

    a2、圖像采集:對主駕駛人員對應的人臉圖像進行采集,進而獲取該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像;

    a3、圖像篩選:將該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像對該汽車歷史高頻使用人員對應的人臉圖像進行對比篩選,分析該汽車主駕駛為人員對應的身份,若該汽車主駕駛位置對應的人員為陌生人員,將該汽車陌生駕駛人員對應的人臉圖像發送至該汽車車主對應的用戶終端;

    a4、身份確認:車主通過用戶端對該汽車住駕駛位置人員對飲過的身份進行確認,并進行駕駛許可確認;

    a5、啟動指令采集:當該主駕駛人員完成身份和駕駛認證后采集人員發送的啟動指令語音信息,并進行降噪、濾波和語音識別處理;

    a6、啟動安全檢測與分析:當采集到啟動指令語音信息時,對該汽車車內安全和車外環境安全進行檢測和分析;

    a7、啟動指令人員確認:當采集到啟動指令語音信息時,對啟動指令發出的人員進行確認;

    a8、啟動指令執行:當確認該啟動指令人員為主駕駛位置人員并且該汽車車內安全和車外環境安全均符合啟動指令要求,調取該汽車對應的啟動設備進行啟動;

    本發明第三方面提出了一種基于語音交互和人臉識別的智能汽車制動方法,該方法包括以下步驟:

    h1、制動指令采集:對該汽車人員發出的制動指令進行采集,進而獲取該采集時間點對應的制動指令語音信息,并進行降噪、濾波和語音識別處理;

    h2、制動環境檢測:當采集到制動語音信息時,對汽車外部的制動區域對應的環境進行檢測和分析,并對該汽車制動區域對應的環境安全進行判斷;

    h3、制動指令人員確認:當采集到制動語音信息時,對制動指令語音信息對應的發出人員進行確認;

    h4、制動執行:當該制動指令發出人員為該汽車主駕駛位置人員并且該汽車制動區域環境符合制動指令要求,進而調取該汽車對應的制動設備進行制動。

    進一步地,所述啟動子系統還包括人員身份信息錄入模塊,所述人員身份信息錄入模塊用于將該汽車歷史高頻使用人員對應的人臉圖像進行平臺錄入,進而將錄入的該汽車歷史高頻使用人員對應的人臉圖像發送至駕駛人員分析模塊。

    進一步地,所述歷史高頻使用人員的獲取方法為:獲取該汽車歷史使用人員對應的人臉圖像和車主對應的人圖像,進而將該汽車對應的歷史使用人員對應的人臉圖像進行相互對比,進而統計該汽車對應的歷史使用人數,將該汽車對應的歷史使用人員按照使用時間的先后順序進行編號,依次標記為1,2,...i,...n,進而獲取該汽車歷史使用人員對應的歷史使用次數,并記為h,進而將該汽車各歷史使用人員對應的歷史使用次數與該汽車人員平均使用次數進行對比,若該汽車某歷史使用人員對應的歷史使用次數低于或等于汽車人員平均使用次數,則將該歷史使用人員進行系統過濾,若該汽車某歷史使用人員對應的歷史使用次數高于汽車人員平均使用次數,則將歷史使用人員記為該汽車高頻使用人員,其中,汽車人員平均使用次數計算公式為表示該汽車人員平均使用次數,hd表示該汽車第d個歷史使用人員對應的歷史使用次數,d表示該汽車歷史使用人員編號,d=1,2,...i,...n,n表示該汽車歷史使用人員數量。

    進一步地,所述該汽車車內安全檢測與分析包括若干安全檢測單元,其分別用于對車門安全檢測與分析和座位安全帶檢測與分析,進而利用全檢測單元中汽車車門感應器對該汽車各車門進行檢測,進而獲取該汽車各車門位置對應的閉合狀態,若該汽車某車門位置對應的閉合狀態為未閉合,進而調取該車門位置對應的車門警示燈和蜂鳴器進行警示,若該汽車各車門位置對應的閉合狀態均為閉合,則判斷該車門安全符合啟動指令要求,同時利用安全檢測單元中壓力傳感器和霍爾傳感器對該汽車各座位和各座位安全帶進行檢測,進而獲取該汽車各座位安全帶對應的使用狀態,若該汽車某座位壓力傳感器檢測到數據但該座位安全鎖扣內部霍爾傳感器沒有檢測到數據,則判斷該位置人員未系安全帶,進而調取該座位對應的安全帶警示燈和蜂鳴器進行警示,若該汽車各座位壓力傳感器和各座位對應的安全鎖扣內部霍爾傳感器均檢測到數據,進而判斷該汽車該座位安全帶安全符合啟動指令要求。

    進一步地,所述啟動安全檢測與分析模塊中對車外環境安全檢測主要利用該汽車前端攝像頭對該汽車前端環境進行圖像采集,進而獲取該汽車前端對應的環境圖像,若該汽車前端對應的環境圖像中沒有出現障礙物,則判斷該汽車外部環境安全符合啟動指令要求,若該汽車前端對應的環境圖像中出現障礙物,則判斷該汽車外部環境安全不符合啟動指令要求,進而利用汽車內部的麥克風進行存在障礙物語音播報提醒。

    進一步地,所述啟動指令聲源確認具體確認過程為:根據采集的啟動指令語音信息,進而通過深度學習對該采集時間點該汽車對應的啟動指令語音信息進行聲源位置獲取,進而獲取該采集時間點該汽車啟動指令語音對應的聲源位置,進而將該汽車主駕駛位置人員對應的位置與該汽車啟動指令語音對應的聲源位置進行匹配對比,若該汽車主駕駛位置人員對應的位置與該汽車啟動指令語音對應的聲源位置不一致,則判斷該啟動指令人員不為該汽車主駕駛位置人員,若該汽車主駕駛位置人員對應的位置與該汽車啟動指令對應的聲源位置一致,則判斷該啟動指令人員位置處于該汽車主駕駛位置,進而進行口形確認。

    進一步地,所述啟動指令口形確認用于對該汽車啟動指令發出人員進行確認,進而根據該啟動指令語音信息采集時間點采集的該汽車主駕駛位置人員對應的人臉圖象,進而提取該主駕駛位置人員人臉圖像對應的特征,進而將該主駕駛位置人員對應的人臉圖像按照五官所在位置進行圖像分割,進而提取該主駕駛位置人員對應的嘴部特征圖像,進而提取該主駕駛位置人員對應的口形特征,將該汽車主駕駛位置人員對應的口形特征與啟動指令對應的口形特征進行對比,若該汽車主駕駛位置人員對應的口形特征與啟動指令對應的口形特征一致,進而判斷該啟動指令發出人員為主駕駛位置人員。

    進一步地,所述對汽車外部的制動區域對應的環境進行檢測和分析的具體過程為:利用該汽車外部的攝像頭對該汽車制動區域對應的環境進行圖像,進而獲取該制動區域對應的圖像,進而提取該汽車制動區域對應的圖像特征,將該制動區域對應的特征圖像與各障礙類型對應的特征圖像進行匹配對比,若該制動區域對應的特征圖像屬于各障礙類型對應的特征圖像,則判斷該汽車制動區域環境不符合制動指令要求,若該制動區域對應的特征圖像不屬于各障礙類型對應的特征圖像,進而判斷該汽車制動區域環境符合制動指令要求。

    進一步地,所述制動指令人員確認模塊的具體確認過程為:依據啟動指令口形確認方法,進而獲取該制動指令語音信息采集時間點該主駕駛位置人員對應的口形特征,進而將該汽車主駕駛位置人員對應的口形特征與制動指令對應的口形特征進行對比,若該汽車主駕駛位置人員對應的口形特征與制動指令對應的口形特征進行一致,則判斷該制動指令發出人員為該汽車主駕駛位置人員,若該汽車主駕駛位置人員對應的口形特征與制動指令對應的口形特征進行不一致,則判斷該制動指令發出人員不為該汽車主駕駛位置人員。

    進一步地,所述數據倉庫用于存儲啟動指令對應的口形特征、制動指令對應的口形特征和各障礙類型對應的特征圖像。

    本發明的有益效果:

    (1)本發明提供的一種基于語音交互和人臉識別的智能汽車啟動制動管理系統,通過啟動子系統和制動子系統,對該汽車駕駛人員身份、啟動指令發出人員身份、啟動環境、制動指令發出人員身份和制動區域環境進行了詳細的檢測和分析,進而有效的解決了現有的智能汽車啟動與制動管理管理內容具有片面性并且無法保障對智能汽車的管理效率的問題,通過對指令進行甄別,進而保障了指令執行的精準性,同時大大的提高了行駛的安全性和穩定性。

    (2)本發明在啟動子系統,通過啟動指令發出人員的確認、啟動車內安全的確認和車外環境安全的確認,有效的避免了多人指令系統甄別混亂的問題,同時有效的保障了汽車啟動的安全,大大降低了交通事故的發生概率。

    (3)本發明在制動子系統通過制動區域環境安全和制動指令發出人員的確認,大大的提高了汽車的制動效率,同時解決了汽車其他人員指令對汽車指令執行的干擾。

    附圖說明

    為了更清楚地說明本發明實施例的技術方案,下面將對實施例描述所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例,對于本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動的前提下,還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

    圖1為本發明系統連接示意圖;

    圖2為本發明啟動子系統模塊連接示意圖;

    圖3為本發明制動子系統模塊連接示意圖;

    圖4為本發明啟動方法實施步驟圖;

    圖5為本發明制動方法實施步驟圖。

    具體實施方式

    下面將結合本發明實施以上內容僅僅是對本發明的構思所作的舉例和說明,所屬本技術領域的技術人員對所描述的具體實施例做各種各樣的修改或補充或采用類似的方式替代,只要不偏離發明的構思或者超越本權利要求書所定義的范圍,均應屬于本發明的保護范圍。

    請參閱圖1所示,一種基于語音交互和人臉識別的智能汽車啟動制動管理系統,該基于語音交互和人臉識別的智能汽車啟動制動管理系統包括啟動子系統、制動子系統和數據倉庫;

    所述數據倉庫用于存儲啟動指令對應的口形特征、制動指令對應的口形特征和各障礙類型對應的特征圖像。

    本發明實施例通過啟動子系統和制動子系統,對該汽車駕駛人員身份確認、啟動指令人員確認、啟動環境安全、制動指令人員確認和制動區域環境安全進行了詳細的檢測和分析,進而有效的解決了現有的智能汽車啟動與制動管理管理內容具有片面性并且無法保障對智能汽車的管理效率的問題,通過對指令進行甄別,進而保障了指令的可執行性,同時大大的提高了行駛的安全性和穩定性。

    請參閱圖2所示,所述啟動子系統包括人員身份信息錄入模塊、人員圖像采集模塊、駕駛人員分析模塊、車主用戶終端、啟動指令采集模塊、汽車安全檢測與分析模塊、啟動指令人員確認模塊和啟動指令執行終端;

    所述人員身份信息錄入模塊用于將該汽車歷史高頻使用人員對應的人臉圖像進行平臺錄入,進而將錄入的該汽車歷史高頻使用人員對應的人臉圖像發送至駕駛人員分析模塊;

    其中,歷史高頻使用人員的獲取方法為:獲取該汽車歷史使用人員對應的人臉圖像和車主對應的人圖像,進而將該汽車對應的歷史使用人員對應的人臉圖像進行相互對比,進而統計該汽車對應的歷史使用人數,將該汽車對應的歷史使用人員按照使用時間的先后順序進行編號,依次標記為1,2,...i,...n,進而獲取該汽車歷史使用人員對應的歷史使用次數,并記為h,進而將該汽車各歷史使用人員對應的歷史使用次數與該汽車人員平均使用次數進行對比,若該汽車某歷史使用人員對應的歷史使用次數低于或等于汽車人員平均使用次數,則將該歷史使用人員進行系統過濾,若該汽車某歷史使用人員對應的歷史使用次數高于汽車人員平均使用次數,則將歷史使用人員記為該汽車高頻使用人員,其中,汽車人員平均使用次數計算公式為表示該汽車人員平均使用次數,hd表示該汽車第d個歷史使用人員對應的歷史使用次數,d表示該汽車歷史使用人員編號,d=1,2,...i,...n,n表示該汽車歷史使用人員數量。

    所述人員圖像采集模塊用于對主駕駛人員對應的人臉圖像進行采集,進而獲取該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像,進而將該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像發送至駕駛人員分析模塊;

    所述駕駛人員分析模塊用于接收人員圖像采集模塊發送的該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像和人員身份信息錄入模塊發送的該汽車歷史高頻使用人員對應的人臉圖像,進而將該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像對該汽車歷史高頻使用人員對應的人臉圖像進行對比篩選,若該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像不屬于該汽車高頻使用人員對應的人臉圖像,則將該汽車主駕駛人員記為陌生駕駛人員,進而將該汽車陌生駕駛人員對應的人臉圖像發送至車主用戶終端;

    所述車主用戶終端用于接收駕駛人員分析模塊發送的該汽車陌生駕駛人員對應的人臉圖像,并進行身份確認和駕駛許可確認;

    啟動指令采集模塊用于當該主駕駛人員完成身份認證和駕駛認證后采集該汽車人員發送的啟動指令語音信息,進而獲取該汽車該采集時間點對應的啟動指令語音信息,進而將采集的該汽車人員發送的啟動指令語音信息進行降噪和濾波處理,并通過語音識別技術轉化為啟動子系統可識別的啟動指令文本信息;

    所述汽車安全檢測與分析模塊用于當啟動指令采集模塊采集到啟動指令語音信息時,對該汽車車內安全和車外環境安全進行檢測和分析,進而判斷該汽車車內安全和車外環境安全是否符合啟動指令要求,若該汽車車內安全和車外環境安全均符合啟動指令要求,進而發送啟動安全指令至啟動指令執行終端;

    具體地,該汽車車內安全檢測與分析包括若干安全檢測單元,其分別用于對車門安全檢測與分析和座位安全帶檢測與分析,進而利用全檢測單元中汽車車門感應器對該汽車各車門進行檢測,進而獲取該汽車各車門位置對應的閉合狀態,若該汽車某車門位置對應的閉合狀態為未閉合,進而調取該車門位置對應的車門警示燈和蜂鳴器進行警示,若該汽車各車門位置對應的閉合狀態均為閉合,則判斷該車門安全符合啟動指令要求,同時利用安全檢測單元中壓力傳感器和霍爾傳感器對該汽車各座位和各座位安全帶進行檢測,進而獲取該汽車各座位安全帶對應的使用狀態,若該汽車某座位壓力傳感器檢測到數據但該座位安全鎖扣內部霍爾傳感器沒有檢測到數據,則判斷該位置人員未系安全帶,進而調取該座位對應的安全帶警示燈和蜂鳴器進行警示,若該汽車各座位壓力傳感器和各座位對應的安全鎖扣內部霍爾傳感器均檢測到數據,進而判斷該汽車該座位安全帶安全符合啟動指令要求。

    具體地,所述啟動安全檢測與分析模塊中對車外環境安全檢測主要利用該汽車前端攝像頭對該汽車前端環境進行圖像采集,進而獲取該汽車前端對應的環境圖像,若該汽車前端對應的環境圖像中沒有出現障礙物,則判斷該汽車外部環境安全符合啟動指令要求,若該汽車前端對應的環境圖像中出現障礙物,則判斷該汽車外部環境安全不符合啟動指令要求,進而利用汽車內部的麥克風進行存在障礙物語音播報提醒。

    啟動指令人員確認模塊用于當啟動指令采集模塊采集到啟動指令語音信息時,對啟動指令發出的人員進行確認,其中,啟動指令人員確認模塊包括啟動指令聲源確認和啟動指令口形確認,進而判斷該啟動指令人員是否為主駕駛位置人員,若該啟動指令人員為主駕駛位置人員,進而符合啟動指令執行要求,發送啟動執行指令至該汽車對應的啟動指令執行終端;

    具體地,啟動指令聲源確認具體確認過程為:根據采集的啟動指令語音信息,進而通過深度學習對該采集時間點該汽車對應的啟動指令語音信息進行聲源位置獲取,進而獲取該采集時間點該汽車啟動指令語音對應的聲源位置,進而將該汽車主駕駛位置人員對應的位置與該汽車啟動指令語音對應的聲源位置進行匹配對比,若該汽車主駕駛位置人員對應的位置與該汽車啟動指令語音對應的聲源位置不一致,則判斷該啟動指令人員不為該汽車主駕駛位置人員,若該汽車主駕駛位置人員對應的位置與該汽車啟動指令對應的聲源位置一致,則判斷該啟動指令人員位置處于該汽車主駕駛位置,進而進行口形確認。

    具體地,啟動指令口形確認用于對該汽車啟動指令發出人員進行確認,進而根據該啟動指令語音信息采集時間點采集的該汽車主駕駛位置人員對應的人臉圖象,進而提取該主駕駛位置人員人臉圖像對應的特征,進而將該主駕駛位置人員對應的人臉圖像按照五官所在位置進行圖像分割,進而提取該主駕駛位置人員對應的嘴部特征圖像,進而提取該主駕駛位置人員對應的口形特征,將該汽車主駕駛位置人員對應的口形特征與啟動指令對應的口形特征進行對比,若該汽車主駕駛位置人員對應的口形特征與啟動指令對應的口形特征一致,進而判斷該啟動指令發出人員為主駕駛位置人員。

    所述啟動指令執行終端用于接收啟動安全檢測與分析模塊發送的啟動安全指令和啟動指令人員確認模塊發送的啟動執行指令,當啟動指令執行終端接收到啟動安全指令和啟動執行指令,進而調取該汽車對應的啟動設備進行啟動;

    本發明實施例在啟動子系統,通過啟動指令發出人員的確認、啟動車內安全的確認和車外環境安全的確認,有效的避免了多人指令系統甄別混亂的問題,同時有效的保障了汽車啟動的安全,大大降低了交通事故的發生概率。

    請參閱圖3所示,所述制動子系統包括制動指令采集模塊、制動環境檢測與分析模塊、制動指令人員確認模塊和制動指令執行終端;

    所述制動指令采集模塊用于對該汽車人員發出的制動指令進行采集,進而獲取該采集時間點對應的制動指令語音信息,進而將采集的制動指令語音信息進行降噪和濾波處理,進而通過語音是被技術轉化為制動子系統可識別的制動指令文本信息;

    所述制動環境檢測與分析模塊用于當制動指令采集模塊采集到制動語音信息時,對汽車外部制動區域對應的環境進行檢測和分析,進而對該汽車制動區域對應的環境安全進行判斷,該汽車制動區域環境符合制動指令要求,進而發送制動環境符合指令至制動指令執行終端;

    其中,對汽車外部的制動區域對應的環境進行檢測和分析的具體過程為:利用該汽車外部的攝像頭對該汽車制動區域對應的環境進行圖像,進而獲取該制動區域對應的圖像,進而提取該汽車制動區域對應的圖像特征,將該制動區域對應的特征圖像與各障礙類型對應的特征圖像進行匹配對比,若該制動區域對應的特征圖像屬于各障礙類型對應的特征圖像,則判斷該汽車制動區域環境不符合制動指令要求,若該制動區域對應的特征圖像不屬于各障礙類型對應的特征圖像,進而判斷該汽車制動區域環境符合制動指令要求。

    所述制動指令人員確認模塊用于當制動指令采集模塊采集到制動語音信息時,對制動指令語音信息對應的發出人員進行確認,若該制動指令發出人員為該汽車主駕駛位置人員,進而發送制動執行指令至制動指令執行終端;

    具體地,制動指令人員確認模塊的具體確認過程為:依據啟動指令口形確認方法,進而獲取該制動指令語音信息采集時間點該主駕駛位置人員對應的口形特征,進而將該汽車主駕駛位置人員對應的口形特征與制動指令對應的口形特征進行對比,若該汽車主駕駛位置人員對應的口形特征與制動指令對應的口形特征進行一致,則判斷該制動指令發出人員為該汽車主駕駛位置人員,若該汽車主駕駛位置人員對應的口形特征與制動指令對應的口形特征進行不一致,則判斷該制動指令發出人員不為該汽車主駕駛位置人員。

    所述制動指令執行終端用于接收制動環境檢測模塊發送的制動環境符合指令和制動指令人員確認模塊發送的制動執行指令,進而調取該汽車對應的制動設備進行制動;

    本發明實施例在制動子系統通過制動區域環境安全和制動指令發出人員的確認,大大的提高了汽車的制動效率,同時解決了汽車其他人員指令對汽車指令執行的干擾。

    請參閱圖4所示,本發明提出了一種基于語音交互和人臉識別的智能汽車啟動方法,該方法包括以下步驟:

    a1、信息錄入:該汽車對應的歷史高頻使用人員對應的人臉圖像進行平臺錄入;

    a2、圖像采集:對主駕駛人員對應的人臉圖像進行采集,進而獲取該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像;

    a3、圖像篩選:將該汽車主駕駛位人員對應的人臉圖像對該汽車歷史高頻使用人員對應的人臉圖像進行對比篩選,分析該汽車主駕駛為人員對應的身份,若該汽車主駕駛位置對應的人員為陌生人員,將該汽車陌生駕駛人員對應的人臉圖像發送至該汽車車主對應的用戶終端;

    a4、身份確認:車主通過用戶端對該汽車住駕駛位置人員對飲過的身份進行確認,并進行駕駛許可確認;

    a5、啟動指令采集:當該主駕駛人員完成身份和駕駛認證后采集人員發送的啟動指令語音信息,并進行降噪、濾波和語音識別處理;

    a6、啟動安全檢測與分析:當采集到啟動指令語音信息時,對該汽車車內安全和車外環境安全進行檢測和分析;

    a7、啟動指令人員確認:當采集到啟動指令語音信息時,對啟動指令發出的人員進行確認;

    a8、啟動指令執行:當確認該啟動指令人員為主駕駛位置人員并且該汽車車內安全和車外環境安全均符合啟動指令要求,調取該汽車對應的啟動設備進行啟動;

    請參閱圖5所示,本發明提出了一種基于語音交互和人臉識別的智能汽車制動方法,該方法包括以下步驟:

    h1、制動指令采集:對該汽車人員發出的制動指令進行采集,進而獲取該采集時間點對應的制動指令語音信息,并進行降噪、濾波和語音識別處理;

    h2、制動環境檢測:當采集到制動語音信息時,對汽車外部的制動區域對應的環境進行檢測和分析,并對該汽車制動區域對應的環境安全進行判斷;

    h3、制動指令人員確認:當采集到制動語音信息時,對制動指令語音信息對應的發出人員進行確認;

    h4、制動執行:當該制動指令發出人員為該汽車主駕駛位置人員并且該汽車制動區域環境符合制動指令要求,進而調取該汽車對應的制動設備進行制動。

    以上內容僅僅是對本發明的構思所作的舉例和說明,所屬本技術領域的技術人員對所描述的具體實施例做各種各樣的修改或補充或采用類似的方式替代,只要不偏離發明的構思或者超越本權利要求書所定義的范圍,均應屬于本發明的保護范圍。

    再多了解一些
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