一种基于YOLOv5算法的汽车座椅智能温控系统

本发明属于汽车，尤其涉及一种基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统。

背景技术：

1、近年来，随着新能源汽车的高速发展，汽车智能化的发展也呈现出方兴未艾的大好形势。汽车作为与人们日常出行息息相关的交通工具，其舒适性越来越受到人们的重视。随着智能化与数字化时代的到来，越来越多先进的技术也开始下放并应用于汽车领域。

2、现在的汽车座舱已经不局限于满足人们最基本的出行需求，在各种感官体验上，也开始了个性化发展。同时，随着汽车相关技术的发展，人们对汽车乘员舱舒适性的要求也在逐渐提高。针对汽车乘员舱的热舒适性控制也从起初的仅依靠车窗进行自然通风，到安装空调，再到实现空调分区送风，再到如今越来越多的车型配置了座椅通风、座椅加热，功能逐渐完善。

3、但是现存大部分座椅加热模式依旧是传统开关量控制模式，依靠传统的阈值控制无法实现节能减排的目的；同时也无法考虑不同乘客对热舒适性需求的不同。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的在于提供一种基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统，旨在解决上述背景技术中提出的问题。

2、本发明实施例是这样实现的，一种基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统，包括探测模块、控制模块和加热模块；

3、所述探测模块用于采集车舱内平均辐射温度、汽车座椅当前温度以及车舱内空气流速，并利用训练后的yolov5目标检测网络进行乘客衣着识别，采集乘客服装热阻；

4、所述控制模块用于接收探测模块的信息，基于当量温度eqt评价模型，计算乘客此时当量温度，并与当量温度舒适区间进行比较，得到热舒适性评估值；同时采用误差反馈控制模式，通过实时当量温度与热舒适性评估值间的差值调整加热电压；

5、所述加热模块用于根据控制模块的加热电压进行座椅加热，并采集实时座椅温度，传递到控制模块。

6、进一步的技术方案，所述探测模块包括座椅温度传感器、座舱内温度计、气流速度传感器和摄像头；

7、其中，座椅温度传感器布置在座椅表面用以监测ti时刻的座椅温度ta，座舱内温度计用于测量舱内平均辐射温度tr，气流速度传感器负责探测驾驶员身体周围空气流速vair，摄像头配合yolov5算法识别驾驶员穿着衣服种类，从而给出服装热阻icl。

8、进一步的技术方案，所述控制模块包括汽车ecu，用于对各种信息进行处理、判断和决策，传递给加热模块。

9、进一步的技术方案，所述加热模块包括加热元件，布置在驾驶座椅内部，进行座椅加热。

10、进一步的技术方案，所述加热元件可以为电热丝。

11、进一步的技术方案，所述yolov5目标检测网络识别乘客服装热阻预训练过程包括以下步骤：

12、s101、数据准备：

13、准备大量乘客冬季服装图片作为训练集，对图片进行预处理，包括调整大小、归一化、增强等操作，确保输入的图像符合模型的输入要求；运用lamblimg进行框选和标注；最后生成的数据集包括衣物的图像和相应的标签种类；

14、s102、模型选择：

15、选择yolo v5模型进行架构，并根据任务需求（衣服种类，驾驶时的姿势）进行调整和优化；选择预训练的yolo v5权重，用整理好的数据通过此权重训练出适合检测衣物的权重；

16、s103、模型训练：

17、使用准备好的数据集对yolov5模型进行训练；在训练过程中，根据训练的信息与训练的结果调整各种参数以提高模型准确性。

18、进一步的技术方案，探测模块的工作流程包括以下步骤：

19、s201、采集座椅表面温度ta，通过布置在座椅表面的温度传感器采集当前时刻座椅温度；

20、s202、采集车舱内平均辐射温度tr，通过布置在车舱内的座舱内温度计得出当前舱内平均辐射温度tr；

21、s203、采集乘客身体周围空气流速vair，通过布置在车舱内气流速度传感器得出当前空气流速的参数；

22、s204、采集乘客服装热阻icl，通过布置在车舱内的摄像头识别驾驶员衣着，结合摄像头搭载的yolov5目标检测网络，发送乘客服装热阻参数到控制模块。

23、进一步的技术方案，所述控制模块的工作流程包括以下步骤：

24、s301、计算当量温度：通过当量温度eqt评价模型简化公式计算当量温度：

25、；

26、其中， t a为座椅温度， t r 为座舱温度， v air为乘客身体周围空气流速， i cl为乘客所穿衣物服装热阻；

27、s302、确定加热目标温度为26.5℃：由于温度传感器位置布置在座垫位置，与人体大腿接触，故参照人体大腿部位热舒适性进行评估，选定26.5℃为加热的目标温度；

28、s303、通过每次采样获得的乘客实时当量温度 t eq与目标温度 t s的误差决定加热电压u大小，乘用车座椅加热功能输出最大电压为12v，具体调整电压方式如下：

29、；

30、最终，当 t eq达到26.5℃，输出电压为0.6v，座垫温度维持于目标温度。

31、进一步的技术方案，加热模块工作流程包括以下步骤：

32、s401、加热元件接收电压信号后开始发热；

33、s402、布置在座椅表面的温度传感器采集当前时刻座椅表面温度，传递给控制模块，从而完成系统闭环。

34、本发明实施例提供的一种基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统，其有益效果如下：

35、（1）针对传统座椅阈值控制加热模式耗能多的问题，采用误差反馈控制模式显著减少加热能耗，促进节能减排；

36、（2）采用yolov5目标检测网络结合摄像头进行服装识别，准确捕捉乘客穿着的衣服种类，从而得出服装的热阻，为控制系统提供更精准的热舒适性评估参数，提升了系统对乘客个性化需求的响应能力；

37、（3）通过多种传感器获取动态参数，并进行处理、判断和信号传递，能够对座椅加热温度进行必要的控制，为乘坐舒适性提供保障；

38、（4）引入eqt当量温度评价模型，该模型结合多个参数，通过复杂的计算和评估，得出乘客在特定时刻的当量温度。通过与当量温度舒适区间的比较，更加准确地评估乘客的热舒适性。

技术特征：

1.一种基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统，其特征在于，包括探测模块、控制模块和加热模块；

2.根据权利要求1所述的基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统，其特征在于，所述探测模块包括座椅温度传感器、座舱内温度计、气流速度传感器和摄像头；

3.根据权利要求1所述的基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统，其特征在于，所述控制模块包括汽车ecu，用于对各种信息进行处理、判断和决策，传递给加热模块。

4.根据权利要求1所述的基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统，其特征在于，所述加热模块包括加热元件，布置在驾驶座椅内部，进行座椅加热。

5.根据权利要求2所述的基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统，其特征在于，所述yolov5目标检测网络识别乘客服装热阻预训练过程包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统，其特征在于，所述探测模块的工作流程包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统，其特征在于，所述控制模块的工作流程包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的基于yolov5算法的汽车座椅智能温控系统，其特征在于，加热模块工作流程包括以下步骤：

技术总结
本发明适用于汽车技术领域，提供了一种基于YOLOv5算法的汽车座椅智能温控系统，包括探测模块、控制模块和加热模块。该系统通过搭载YOLOv5算法的智能摄像头和各个传感器智能识别乘客信息，确定加热温度；同时采用误差反馈控制模式加热座椅，降低加热能耗。一方面满足了人们对汽车乘员舱舒适性的要求，另一方面适应新能源汽车发展需要，达到节能减排目的。

技术研发人员：王国华,郑晗章,方亚婷,刘杰文,姚长君,王振南,廖思创
受保护的技术使用者：吉林大学
技术研发日：
技术公布日：2024/12/19