车辆驾驶座姿态调节方法、系统、装置及存储介质与流程

本发明涉及车辆控制，尤其是一种车辆驾驶座姿态调节方法、系统、装置及存储介质。

背景技术：

1、随着汽车智能网联化的发展，车辆监测及控制技术也越来越智能化。车辆驾驶座的姿态调节影响到驾驶员驾驶车辆的舒适度，目前大多是通过驾驶员在落座之后再手动进行驾驶座姿态的调节，效率低下，且可能会存在驾驶座初始姿态与驾驶员身形不匹配从而影响驾驶员落座的情形，影响了驾驶员的驾驶体验。相关技术中，通过传感器采集驾驶员的人体特征信息，通过控制装置或者人机交互装置控制座椅执行机构对驾驶座姿态进行调节，一定程度上可以提高驾驶座姿态调节的效率，但这类方法无法从全局角度获取驾驶员的关键点姿态，仅根据局部特征信息进行驾驶座姿态调节的准确度较低，同样影响了驾驶员的驾驶体验。

技术实现思路

1、本发明的目的在于至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一。

2、为此，本发明实施例的一个目的在于提供一种车辆驾驶座姿态调节方法，该方法提高了车辆驾驶座姿态调节的效率和准确度，从而提高了驾驶员的驾驶体验。

3、本发明实施例的另一个目的在于提供一种车辆驾驶座姿态调节系统。

4、为了达到上述技术目的，本发明实施例所采取的技术方案包括：

5、第一方面，本发明实施例提供了一种车辆驾驶座姿态调节方法，包括以下步骤：

6、获取目标驾驶员的人体全身图像，根据所述人体全身图像确定所述目标驾驶员的人体尺寸信息，进而根据所述人体尺寸信息对目标驾驶座进行初始姿态调节；

7、当检测到所述目标驾驶员乘坐于所述目标驾驶座上，获取所述目标驾驶员的人体前视图像、人体侧视图像以及人体俯视图像；

8、将所述人体前视图像、所述人体侧视图像以及所述人体俯视图像输入到预先训练好的关键点姿态识别模型，得到所述目标驾驶员的人体关键点姿态数据；

9、根据所述人体关键点姿态数据确定对应的驾驶座姿态参数，并根据所述驾驶座姿态参数对所述目标驾驶座进行姿态优化调节。

10、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述获取目标驾驶员的人体全身图像，根据所述人体全身图像确定所述目标驾驶员的人体尺寸信息，进而根据所述人体尺寸信息对目标驾驶座进行初始姿态调节这一步骤，其具体包括：

11、通过设置在目标车辆外侧的第一图像采集装置获取所述目标驾驶员的人体全身图像；

12、对所述人体全身图像进行边缘检测和轮廓提取得到所述目标驾驶员的人体轮廓图像，并根据所述人体轮廓图像确定所述目标驾驶员的人体尺寸信息；

13、根据所述人体尺寸信息确定对应的第一座椅姿态参数和第一方向盘姿态参数，进而根据所述第一座椅姿态参数和所述第一方向盘姿态参数对所述目标驾驶座进行初始姿态调节。

14、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述当检测到所述目标驾驶员乘坐于所述目标驾驶座上，获取所述目标驾驶员的人体前视图像、人体侧视图像以及人体俯视图像这一步骤，其具体包括：

15、通过设置在所述目标驾驶座的座椅上的压力传感器确定所述目标驾驶员乘坐于所述目标驾驶座上；

16、通过设置在所述目标驾驶座的仪表盘上方和下方的第二图像采集装置获取所述目标驾驶员的人体前视图像；

17、通过设置在所述目标驾驶座的车门内侧的第三图像采集装置获取所述目标驾驶员的人体侧视图像；

18、通过设置在所述目标驾驶座的上方车顶的第四图像采集装置获取所述目标驾驶员的人体俯视图像。

19、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述车辆驾驶座姿态调节方法还包括预先训练所述关键点姿态识别模型的步骤，其具体包括：

20、获取预设的多个关键点姿态样本数据，并确定各所述关键点姿态样本数据对应的关键点姿态标签，所述关键点姿态样本数据包括测试乘员的人体前视样本图像、人体侧视样本图像以及人体俯视样本图像；

21、根据所述关键点姿态样本数据和对应的所述关键点姿态标签构建训练数据集；

22、将所述训练数据集输入到预先构建的卷积神经网络进行训练，得到训练好的所述关键点姿态识别模型；

23、其中，所述关键点姿态标签包括头部姿态标签、手部姿态标签、躯干姿态标签、腰部姿态标签、腿部姿态标签以及脚部姿态标签中的至少一种。

24、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述将所述训练数据集输入到预先构建的卷积神经网络进行训练，得到训练好的所述关键点姿态识别模型这一步骤，其具体包括：

25、将所述训练数据集输入到所述卷积神经网络，识别得到关键点姿态识别结果；

26、根据所述人体关键点姿态识别结果和所述关键点姿态标签确定所述卷积神经网络的损失值；

27、根据所述损失值通过反向传播算法更新所述卷积神经网络的模型参数，并返回将所述训练数据集输入到所述卷积神经网络这一步骤；

28、当所述损失值达到预设的第一阈值或迭代次数达到预设的第二阈值，停止训练，得到训练好的所述关键点姿态识别模型。

29、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述人体关键点姿态数据确定对应的驾驶座姿态参数，并根据所述驾驶座姿态参数对所述目标驾驶座进行姿态优化调节这一步骤，其具体包括：

30、获取预设的驾驶座姿态参数池，所述驾驶座姿态参数池包括多个第一映射关系，所述第一映射关系为预先构建的人体关键点姿态与驾驶座姿态的映射关系；

31、根据所述人体关键点姿态数据在所述驾驶座姿态参数池中匹配得到对应的驾驶座姿态参数；

32、通过车身控制器根据所述驾驶座姿态参数对所述目标驾驶座进行姿态优化调节；

33、其中，所述驾驶座姿态参数包括座椅位置、方向盘位置、座椅坐垫高度、座椅坐垫长度、座椅靠背倾斜度、座椅靠背长度、座椅头枕高度、座椅头枕倾斜度、座椅腰托高度以及座椅腿托高度中的至少一种。

34、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述车辆驾驶座姿态调节方法还包括以下步骤：

35、获取所述目标驾驶员的人脸图像信息，根据所述人脸图像信息与所述驾驶座姿态参数生成第二映射关系，并将所述第二映射关系存储到所述驾驶座姿态参数池；

36、其中，所述第二映射关系用于当再次检测到所述目标驾驶员的人脸图像信息，自动匹配输出对应的所述驾驶座姿态参数，并根据所述驾驶座姿态参数对所述目标驾驶座进行姿态调节。

37、第二方面，本发明实施例提供了一种车辆驾驶座姿态调节系统，包括：

38、初始姿态调节模块，用于获取目标驾驶员的人体全身图像，根据所述人体全身图像确定所述目标驾驶员的人体尺寸信息，进而根据所述人体尺寸信息对目标驾驶座进行初始姿态调节；

39、图像获取模块，用于当检测到所述目标驾驶员乘坐于所述目标驾驶座上，获取所述目标驾驶员的人体前视图像、人体侧视图像以及人体俯视图像；

40、关键点姿态识别模块，用于将所述人体前视图像、所述人体侧视图像以及所述人体俯视图像输入到预先训练好的关键点姿态识别模型，得到所述目标驾驶员的人体关键点姿态数据；

41、姿态优化调节模块，用于根据所述人体关键点姿态数据确定对应的驾驶座姿态参数，并根据所述驾驶座姿态参数对所述目标驾驶座进行姿态优化调节。

42、第三方面，本发明实施例提供了一种车辆驾驶座姿态调节装置，包括：

43、至少一个处理器；

44、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

45、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现上述的一种车辆驾驶座姿态调节方法。

46、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行上述的一种车辆驾驶座姿态调节方法。

47、本发明的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到：

48、本发明实施例获取目标驾驶员的人体全身图像，根据人体全身图像确定目标驾驶员的人体尺寸信息，进而根据人体尺寸信息对目标驾驶座进行初始姿态调节，当检测到目标驾驶员乘坐于目标驾驶座上，获取目标驾驶员的人体前视图像、人体侧视图像以及人体俯视图像；将人体前视图像、人体侧视图像以及人体俯视图像输入到预先训练好的关键点姿态识别模型，得到目标驾驶员的人体关键点姿态数据，然后根据人体关键点姿态数据确定对应的驾驶座姿态参数，并根据驾驶座姿态参数对目标驾驶座进行姿态优化调节。本发明实施例在驾驶员上车前获取其人体全身图像并确定其人体尺寸信息，根据该人体尺寸信息对驾驶座进行初始姿态调节，便于驾驶员落座进行后续姿态调节；当检测到驾驶员落座后，基于其人体前视图像、人体侧视图像、人体俯视图像以及预先训练好的关键点姿态识别模型可以准确确定驾驶员的人体关键点姿态数据，从而可以根据该人体关键点姿态数据获取对应的驾驶座姿态参数并对驾驶座姿态的进行二次优化调节，提高了车辆驾驶座姿态调节的效率和准确度，从而提高了驾驶员的驾驶体验。