【手続補正書】
【提出日】令和2年5月22日(2020.5.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【発明の名称】運転環境知能化調整、運転者登録方法及び装置、車両並びにデバイス
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本願は、２０１８年１０月１９日に中国特許局に提出された、出願番号ＣＮ２０１８１１２２４３３７．５、発明の名称「運転環境知能化調整、運転者登録方法及び装置、車両並びにデバイス」の中国特許出願の優先権を主張し、その開示の全てが参照によって本願に組み込まれる。
【０００２】
本願は、コンピュータビジョン技術に関し、特に、運転環境知能化調整、運転者登録方法及び装置、車両並びにデバイスに関する。
【背景技術】
【０００３】
車両の大規模な普及に伴い、運転者の快適度を高めるために、従来技術において、運転者により快適な運転環境を提供するように運転者に応じて個性化設定を行うことが提案されている。
【発明の概要】
【０００４】
本願の実施例は、運転環境知能化調整及び運転者登録の技術的解決手段を提供する。
【０００５】
本願の実施例の一態様によれば、
車載カメラによって取得された運転者の画像の顔特徴を抽出するステップと、
予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された前記顔特徴を認証するステップと、
前記顔特徴認証が成功したことに応答して、予め記憶された登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係に基づいて、前記顔特徴に対応する登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を決定するステップと、
前記車載カメラを設置した車両に前記運転環境個性化設定情報を送信するか、前記運転環境個性化設定情報に基づいて、運転環境を対応的に調整させるように前記車両を制御するステップと、を含む運転環境知能化調整方法を提供する。
【０００６】
本願の実施例の別の態様によれば、
運転者の画像を取得するステップと、
前記画像の顔特徴を抽出するステップと、
運転環境パラメータの設定情報を取得するステップと、
抽出した顔特徴を登録顔特徴として記憶し、前記運転環境パラメータの設定情報を前記登録顔特徴の運転環境個性化設定情報として記憶し、登録顔特徴と前記運転環境個性化設定情報との間の対応関係を確立、記憶するステップと、を含む運転者登録方法を提供する。
【０００７】
本願の実施例の別の態様によれば、
車載カメラによって取得された運転者の画像の顔特徴を抽出するための特徴抽出ユニットと、
予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された前記顔特徴を認証するための顔特徴認証ユニットと、
前記顔特徴認証が成功したことに応答して、予め記憶された登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係に基づいて、前記顔特徴に対応する登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を決定するための環境情報取得ユニットと、
前記車載カメラを設置した車両に前記運転環境個性化設定情報を送信するか、前記運転環境個性化設定情報に基づいて、運転環境を対応的に調整させるように前記車両を制御するための情報処理ユニットと、を含む運転環境知能化調整装置を提供する。
【０００８】
本願の実施例の別の態様によれば、
運転者の画像を取得するための画像取得モジュールと、
前記画像の顔特徴を抽出する顔特徴抽出モジュールと、
運転環境パラメータの設定情報を取得するパラメータ情報取得モジュールと、
抽出した顔特徴を登録顔特徴として記憶し、前記運転環境パラメータの設定情報を前記登録顔特徴の運転環境個性化設定情報として記憶し、登録顔特徴と前記運転環境個性化設定情報との間の対応関係を確立、記憶する登録情報記憶モジュールと、を含む運転者登録装置を提供する。
【０００９】
本願の実施例の別の態様によれば、上記のいずれか一項に記載の運転環境知能化調整装置又は上記のいずれか一項に記載の運転者登録装置を含む車両を提供する。
【００１０】
本願の実施例の別の態様によれば、上記のいずれか一項に記載の運転環境知能化調整装置又は上記のいずれか一項に記載の運転者登録装置を備えるプロセッサを含む電子機器を提供する。
【００１１】
本願の実施例の別の態様によれば、実行可能コマンドを記憶するためのメモリと、
前記メモリと通信して前記実行可能コマンドを実行して上記のいずれか一項に記載の運転環境知能化調整方法又は上記のいずれか一項に記載の運転者登録方法を完了するためのプロセッサと、を含む電子機器を提供する。
【００１２】
本願の実施例の別の態様によれば、コンピュータ読取可能コマンドを記憶するためのコンピュータ記憶媒体であって、前記コマンドが実行されるとき、上記のいずれか一項に記載の運転環境知能化調整方法又は上記のいずれか一項に記載の運転者登録方法の操作を実行することを特徴とするコンピュータ記憶媒体を提供する。
【００１３】
本願の実施例の別の態様によれば、コンピュータ読取可能コードを含むコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ読取可能コードがデバイス上で実行されるとき、前記デバイス中のプロセッサが上記のいずれか一項に記載の運転環境知能化調整方法又は上記のいずれか一項に記載の運転者登録方法を実現するためのコマンドを実行することを特徴とするコンピュータプログラム製品を提供する。
【００１４】
本願の実施例で提供された運転環境知能化調整、運転者登録方法及び装置、車両並びにデバイスによれば、車載カメラによって取得された運転者の画像の顔特徴を抽出し、予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された顔特徴を認証し、顔特徴認証が成功したことに応答して、予め記憶された登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係に基づいて、顔特徴に対応する登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を決定し、車載カメラを設置した車両に運転環境個性化設定情報を送信するか、運転環境個性化設定情報に基づいて、運転環境を対応的に調整させるように車両を制御する。これによって、本願は、顔特徴を運転環境個性化自動設定の登録及び／又は認証手段として、認証の正確率と車両の安全性を高め、更に顔特徴照合に基づいて個性化自動設定を実現し、運転者のプライバシーの保護にも寄与し、運転の快適度、知能化及びユーザ体験を高めた。
【００１５】
以下、図面及び実施例を通じて本願の技術的手段をさらに詳しく説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
明細書の一部を構成する図面は、本願の実施例を説明し、その説明と共に本願の原理を解釈することに用いられる。
【００１７】
図面を参照し、以下の詳細な説明により本願をより明瞭に理解することができる。
【図１】本願の実施例で提供される運転環境知能化調整方法のフローチャートである。
【図２】本願の実施例で提供される運転環境知能化調整方法のまた１つのフローチャートである。
【図３】本願の実施例で提供される運転環境知能化調整方法の選択可能な一例における運転環境個性化設定情報の設置の模式図である。
【図４】本願の実施例で提供される運転環境知能化調整方法のまた１つの実施例における運転環境パラメータの設置のフローチャートである。
【図５】車両座標系とカメラ座標系の位置基準図である。
【図６】カメラ座標系の空間点を車両座標系に平行移動した結果模式図である。
【図７】シート調節においてカメラ座標系と車両座標系を簡略化した模式図である。
【図８】カメラ座標系での座標点（ｘ１，ｚ１）が車両座標系での座標点（ｘ０，ｚ０）に回転した模式図である。
【図９】本願の実施例で提供される運転環境知能化調整の選択可能な一例における一部のフローチャートである。
【図１０】本願の実施例で提供される運転環境知能化調整方法の別の選択可能な例のシステム模式図である。
【図１１】本願の実施例で提供される運転環境知能化調整装置の一構造模式図である。
【図１２】本願の実施例で提供される運転者登録方法のフローチャートである。
【図１３】本願の実施例で提供される運転者登録装置の一構造模式図である。
【図１４】本願の実施例の端末装置又はサーバを実現するのに適する電子機器の構造模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
ここで、図面を参照しながら本願の様々な例示的な実施例を詳細に説明する。なお、特に断らない限り、これらの実施例で記述した部材及びステップの相対的配置、数式及び値は本願の範囲を限定するものではないことに注意すべきである。
【００１９】
同時に、説明の便宜上、図面に示した各部分の寸法は実際の比例関係に従って描いたものではないことを理解すべきである。
【００２０】
以下の少なくとも一つの例示的な実施例に対する説明は実際に説明的なものに過ぎず、本願及びその適用または使用へのなんらの制限にもならない。
【００２１】
関連分野の当業者に既知の技術、方法及び機器については、詳細に説明しない場合があるが、場合によって、前記技術、方法及び機器は明細書の一部と見なすべきである。
【００２２】
なお、類似する符号及び英文字は以下の図面において類似項目を表し、従って、ある一項が一つの図面において定義されれば、以降の図面においてそれをさらに説明する必要がないことに注意すべきである。
【００２３】
本願の実施例はコンピュータシステム／サーバに適用可能であり、それは他の様々な共通または専用計算システム環境または構成と共に動作可能である。コンピュータシステム／サーバとの併用に適する公知の計算システム、環境及び／または構成の例は、車載装置、パーソナルコンピュータシステム、サーバコンピュータシステム、シンクライアント、ファットクライアント、手持ちまたはラップトップデバイス、マイクロプロセッサに基づくシステム、セットトップボックス、プログラマブル消費者用電子機器、ネットワークパソコン、小型コンピュータシステム、大型コンピュータシステム及び前記の任意のシステムを含む分散型クラウドコンピューティング技術環境などを含むが、これらに限定されない。
【００２４】
コンピュータシステム／サーバはコンピュータシステムにより実行されるコンピュータシステム実行可能コマンド（例えば、プログラムモジュール）の一般的な言語環境において記述できる。通常、プログラムモジュールはルーチン、プログラム、目的プログラム、コンポーネント、ロジック、データ構造などを含んでよく、それらは特定のタスクを実行するかまたは特定の抽象データ型を実現する。コンピュータシステム／サーバは分散型クラウドコンピューティング環境において実施でき、分散型クラウドコンピューティング環境において、タスクは通信ネットワークにわたってリンクされた遠隔処理機器により実行される。分散型クラウドコンピューティング環境において、プログラムモジュールは記憶機器を含むローカルまたは遠隔計算システムの記憶媒体に存在してよい。
【００２５】
図１は本願の実施例で提供される運転環境知能化調整方法のフローチャートである。この方法は、端末装置、サーバ、携帯装置、車載装置等のような任意の電子機器によって実行されてよく、図１に示すように、この実施例方法は、以下のステップを含む。
【００２６】
ステップ１１０において、車載カメラによって取得された運転者の画像の顔特徴を抽出する。
【００２７】
選択可能に、運転者の画像は、車両室内（例えば、運転領域、バックミラー又はセンターコンソール等）又は車両室外（例えば、車両のピラー）に設置される撮影装置であってよい車載カメラによって取得されてよく、特徴抽出は、ニューラルネットワークによって運転者の画像に対して特徴抽出を行って、運転者の顔特徴を取得するようにニューラルネットワークによって実現されてよく、更に他の手段によって運転者の画像の顔特徴を抽出してよく、本願の実施例では運転者の画像及び顔特徴を取得する具体的な手段が限定されるものではない。選択可能に、本願の各実施例におけるニューラルネットワークは、それぞれ１つの多層ニューラルネットワーク（即ち、深層ニューラルネットワーク）であってよく、そのうちのニューラルネットワークは、多層畳み込みニューラルネットワーク、例えば、ＬｅＮｅｔ、ＡｌｅｘＮｅｔ、ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ、ＶＧＧ、ＲｅｓＮｅｔ等の任意のニューラルネットワークモデルであってよい。各ニューラルネットワークとしては同じタイプと構造のニューラルネットワークを用いてもよく、異なるタイプ及び／又は構造のニューラルネットワークを用いてもよい。本願の実施例はそれを限定するものではない。
【００２８】
選択可能な一例では、このステップ１１０は、プロセッサによってメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサによって動作する特徴抽出ユニット１１０１によって実現されてもよい。
【００２９】
ステップ１２０において、予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された顔特徴を認証する。
【００３０】
選択可能に、運転者の画像の顔特徴を認識して登録顔特徴との類似度を判断することによって、運転者が認証に合致するか否かを判断してよく、運転者の画像の顔特徴とある登録顔特徴との類似度が所定閾値に到達した（顔特徴がこの登録顔特徴と同じ人に対応した）場合に、この顔特徴の認証が成功したと考えられ、選択可能に、登録顔特徴は携帯端末又は車載端末によって受信されてよく、その登録過程は登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を取得するステップを更に含む。
【００３１】
選択可能に、車両は、１つ又は複数の登録顔特徴を含んでよく、登録顔特徴は、認証時に取得可能なように携帯端末、車載端末のローカル位置又はクラウドデータベースに記憶されてよく、選択可能に、登録顔特徴を記憶すると同時に登録運転者の顔画像を記憶してもよく、登録顔特徴を記憶することは顔画像を記憶することに比べると、メモリ空間が節約され、抽出された顔特徴がコンピュータに認識可能な、顔特徴を表すためのコンピュータ表現となり、顔画像に比べてマスキング処理がなされたものであり、顔特徴に基づいて処理すれば、運転者の生理的プライバシー情報が漏洩しないように保護することに寄与する。
【００３２】
選択可能な一例では、このステップ１２０は、プロセッサによってメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサによって動作する顔特徴認証ユニット１１０２によって実現されてもよい。
【００３３】
ステップ１３０において、顔特徴認証が成功したことに応答して、予め記憶された登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係に基づいて、顔特徴に対応する登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を決定する。
【００３４】
選択可能に、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報を保存することに加えて、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係をも保存したので、顔特徴認証が成功した後、対応関係によって登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報、例えば、車両内ランプ、車両内エアコン温度、車両内音楽スタイル等を取得可能である。
【００３５】
選択可能な一例では、このステップ１３０は、プロセッサによってメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサによって動作する環境情報取得ユニット１１０３によって実現されてもよい。
【００３６】
ステップ１４０において、車載カメラを設置した車両に運転環境個性化設定情報を送信するか、運転環境個性化設定情報に基づいて、運転環境を対応的に調整させるように車両を制御する。
【００３７】
選択可能に、車載端末と通信するサーバ又は携帯端末によって運転環境個性化設定情報を取得した時に、車両を直接設置することができなく、運転環境個性化設定情報を車両に送信してよく、車両の設置が車載装置によって実現される。車載端末に設置された車載装置によって運転環境個性化設定情報を取得した時に、これらの情報に基づいて車両を対応的に調節制御することになり、運転者は使用過程でこれらの設置内容を変更したい場合に、登録端末（例えば、携帯端末又は車載端末）によって運転環境個性化設定情報を改めて設置してよく、車載端末は、登録端末の送信した運転環境個性化設定情報を直接受信するか、クラウドサーバを経由して受信して、運転環境個性化設定情報をリアルタイムに調整することを実現可能である。
【００３８】
選択可能な一例では、このステップ１４０は、プロセッサによってメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサによって動作する情報処理ユニット１１０４によって実現されてもよい。
【００３９】
本願の上記実施例で提供された運転環境知能化調整方法によれば、車載カメラによって取得された運転者の画像の顔特徴を抽出し、予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された顔特徴を認証し、顔特徴認証が成功したことに応答して、予め記憶された登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係に基づいて、顔特徴に対応する登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を決定し、車載カメラを設置した車両に運転環境個性化設定情報を送信するか、運転環境個性化設定情報に基づいて、運転環境を対応的に調整させるように車両を制御する。これによって、本願は、顔特徴を運転環境個性化自動設定の登録及び／又は認証手段として、認証の正確率と車両の安全性を高め、更に顔特徴照合に基づいて個性化自動設定を実現し、運転者のプライバシーの保護にも寄与し、運転の快適度、知能化及びユーザ体験を高めた。
【００４０】
選択可能に、運転環境個性化設定情報は、温度情報、ランプ情報、音楽スタイル情報、シート状態情報、音響設置情報等の中の少なくとも一つを含んでもよいが、それらに限定されない。選択可能に、車両内の温度情報、ランプ情報、音楽スタイル情報、シート状態情報、音響設置情報等の中の一項又は複数項を設置してよく、以上で挙げられた情報の他に、運転環境に影響する他の情報も本願の設置可能な運転環境個性化設定情報となることが当業者に理解される。
【００４１】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、顔特徴認証が失敗したことに応答して、登録請求リマインド情報又は認証失敗リマインド情報を出すステップを更に含む。
【００４２】
選択可能に、登録顔特徴に顔特徴とマッチング可能な登録顔特徴が存在しない時に、請求を受けたデバイス（携帯端末又は車載端末等）は、この運転者がこの車両に登録されたものではなく、運転環境個性化設定情報が取得不可能であることを示す認証失敗リマインド情報を出してもよく、この運転者に対して登録を促す登録請求リマインド情報を出してよく、登録した後この運転者が運転環境個性化設定情報を取得可能である。
【００４３】
図２は本願の実施例で提供される運転環境知能化調整方法のまた１つのフローチャートである。図２に示すように、本願の実施例方法は、以下のステップを含む。
【００４４】
ステップ２１０において、車載カメラによって取得された運転者の画像の顔特徴を抽出する。
【００４５】
本願の実施例におけるステップ２１０は上記実施例のステップ１１０と類似するものであり、上記実施例を参照しながらこのステップを理解してもよく、ここで詳しい説明を省略する。
【００４６】
ステップ２２０において、運転者登録プロセスによって運転者の登録顔特徴、運転環境個性化設定情報及び両者間の対応関係を取得する。
【００４７】
以上のステップ２１０とステップ２２０の順序は調整可能であり、即ち、ステップ２１０を実行してから２２０を実行してもよく、ステップ２２０を実行してからステップ２１０を実行してもよい。
【００４８】
選択可能に、運転者の登録顔特徴、運転環境個性化設定情報及び両者間の対応関係を取得することによって運転者登録を実現する。本願の実施例の運転者登録において登録顔特徴を唯一の認識情報として、登録運転者の認識の正確率を高め、性別等の他の情報を認識情報とするために偽造可能な問題を減少した。
【００４９】
ステップ２３０において、予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された顔特徴を認証する。
【００５０】
本願の実施例におけるステップ２３０は上記実施例のステップ１２０と類似するものであり、上記実施例を参照しながらこのステップを理解してもよく、ここで詳しい説明を省略する。
【００５１】
ステップ２４０において、顔特徴認証が成功したことに応答して、予め記憶された登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係に基づいて、顔特徴に対応する登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を決定する。
【００５２】
本願の実施例におけるステップ２４０は上記実施例のステップ１３０と類似するものであり、上記実施例を参照しながらこのステップを理解してもよく、ここで詳しい説明を省略する。
【００５３】
ステップ２５０において、車載カメラを設置した車両に運転環境個性化設定情報を送信するか、運転環境個性化設定情報に基づいて、運転環境を対応的に調整させるように車両を制御する。
【００５４】
本願の実施例におけるステップ２５０は上記実施例のステップ１４０と類似するものであり、上記実施例を参照しながらこのステップを理解してもよく、ここで詳しい説明を省略する。
【００５５】
本願の実施例は顔特徴認証を行う前に、車両が少なくとも１つの登録顔特徴を取得できるように運転者登録を行う必要があり、そのように運転者の顔特徴が取得された後この顔特徴を認証することができる。選択可能に、運転者登録プロセスは、
運転者の画像を取得するステップと、
画像の顔特徴を抽出するステップと、
運転環境パラメータの設定情報を取得するステップと、
抽出した顔特徴を登録顔特徴として記憶し、運転環境パラメータの設定情報を登録顔特徴の運転環境個性化設定情報として記憶し、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係を確立、記憶するステップと、を含む。
【００５６】
選択可能に、登録を請求した運転者の画像を取得することは、いずれもカメラ等の撮影装置が設置された携帯端末又は車載端末によって実現してよく、カメラによって運転者の画像を取得し、画像に対して顔特徴抽出を行って顔特徴を取得し、デバイスによって運転者の入力した運転環境パラメータの設定情報を受信するか車載端末から車両中で設置された運転パラメータの設置情報を抽出し、また、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報とが一対一に対応することを保証するために、記憶時に、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係を更に保存し、その後で運転環境個性化設定情報を取得する必要がある時に、顔特徴をマッチングすれば、対応関係によって対応する運転環境個性化設定情報を取得でき、複雑な過程が不要であり、顔特徴に基づいて個性化自動設定を実現することで、運転者プライバシーを保護した上で運転環境個性化設定情報を速やかに取得可能である。
【００５７】
図３は本願の実施例で提供される運転環境知能化調整方法の選択可能な一例における運転環境個性化設定情報の設置の模式図である。図３に示すように、携帯端末（例えば、携帯電話、タブレット型コンピュータ等）で設置された運転環境個性化設定情報については登録顔特徴が唯一の認識方式となり、ここで、運転環境個性化設定情報は、温度（ＡＣ  Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）、アンビエントライトの色（Ａｍｂｉｅｎｔ  Ｌｉｇｈｔ  Ｃｏｌｏｒ）及び音楽スタイル（Ｍｕｓｉｃ  Ｓｔｙｌｅ）を含み、この携帯端末に更に登録運転者の顔画像を表示してもよく、更に登録運転者に対して名前（Ｎａｍｅ）を設定してもよく、これらの運転環境個性化設定情報の所在する登録記憶ユニットを携帯端末のレジスターに保存してよく、ここでＮａｍｅは修正可能であり、登録が完了した後、Ｎａｍｅを修正してもよく、例えば、登録時にＡを登録したが、登録後にＢに修正してもよい。以上の運転環境個性化設定情報は設置、変更及び保存が可能であるが、操作を実行する前に、顔特徴を認証する必要があり、認証が成功した後、操作が可能になる。
【００５８】
選択可能に、運転者の画像を取得するステップは、携帯端末及び／又は車載カメラによって運転者の画像を取得するステップを含む。
【００５９】
本実施例では、携帯端末及び／又は車載カメラによって運転者の画像を取得してよく、即ち、運転者が登録を請求する時に、便利な端末を自分で選択して行ってもよく、携帯端末（例えば、携帯電話、タブレット型コンピュータ等）によって登録してもよく、車載端末によって登録してもよく、車載端末によって登録する時に、車載カメラによって運転者の画像を取得し、この時に車載カメラが運転席の前方に設置されたものであってよく、それに対応するように、車載端末での運転環境個性化設定情報の取得は、運転者によって車載端末の対話デバイスを経由して入力するか車載装置によって車両設定データを読み取ることで行ってよい。
【００６０】
選択可能に、携帯端末によって運転者の画像を取得するステップは、携帯端末に記憶された少なくとも１つの画像から運転者の画像を取得するか、携帯端末に設置された撮影装置によって運転者の画像を取得するステップを含む。
【００６１】
本実施例では運転者の画像が携帯端末によって取得され、本願の実施例における携帯端末は、携帯電話、タブレット型コンピュータ等の撮影及び記憶機能を有するデバイスを含むが、それらに限定されなく、携帯端末が撮影及び記憶機能を有するので、運転者画像を取得する形態は、携帯端末に記憶された画像から運転者の画像を選択するか、携帯端末のカメラによって運転者の画像を取得するようになってよい。
【００６２】
選択可能に、運転環境パラメータの設定情報を取得するステップは、携帯端末及び／又は車載装置によって運転環境パラメータの設定情報を受信するステップを含む。
【００６３】
本願の実施例では、登録顔特徴が取得された後、更に対応する運転環境パラメータの設定情報を取得する必要があり、運転環境パラメータは、車両内温度、ライト、音楽スタイル、シート状態、音響設置等の運転環境に関連するパラメータを含むが、それらに限定されなく、これらの環境パラメータはデバイスを経由して運転者によって入力されてよく、例えば、携帯端末によって車両内温度を２２℃に調整し、ライトの色を暖かい黄色に設定する等の設定をする。
【００６４】
選択可能に、運転環境パラメータの設定情報を取得する形態としては、上述したように携帯端末及び／又は車載装置によって受信する他に、車載装置によって車両中の運転環境パラメータの設定情報を取得してもよい。
【００６５】
２種の形態を組み合わせて使用してもよく、単独して使用してもよい。携帯端末で一部の運転環境パラメータを設置し、更に車載装置によって車両中の一部の運転環境パラメータを取得するようにしてもよく、例えば、携帯端末によってライト及び温度を設定し、車載装置によって車両中のシート状態を取得するようにしてもよく、全てのものを車載装置によって取得してもよく、デバイスによって設定する時に、運転者が車両内にいなくて車両の内外環境を充分に知らないことがあるため、設定された情報が不正確である可能性があり、車載装置によって取得されるのは運転者によって手動で調節されたか車両によって自動的に設定された運転者の好みに合わせた設定情報であり、運転者が使用する時に、快適度がより高い。
【００６６】
選択可能に、運転環境パラメータの設定情報を取得するステップは、
車載装置によって車両中の運転環境パラメータの設定情報を取得するステップと、
取得された運転環境パラメータの設定情報に基づいて登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報に対して更新操作を行うステップと、を含む。
【００６７】
上記実施例で記述したように、デバイス（携帯端末等）によって設定する時に、運転者が車両内にいなくて車両の内外環境を充分に知らないことがあるので、設置された情報が不正確である可能性があり、更に、車両走行中に車両の内外環境が変わり、その前に設定された情報が現在の環境に適合しなくなった場合があり、例えば、運転中に外部環境が経時的に暗くなり、運転を容易にするために、この時にランプ情報を変更する必要がある。運転中に運転環境パラメータを調整することが必要とされる場合に、運転者が顔特徴を認証した後車両内の運転環境パラメータを直接設定してよく、設定した後、車載装置によって運転環境パラメータの設定情報を取得し、この運転環境パラメータの設定情報に基づいて登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報に対して更新操作を行って、設定された運転環境個性化設定情報が更に運転者の要求に応えられるようになる。
【００６８】
選択可能に、本願の実施例の方法は、受信した管理コマンドに基づいて、記憶された運転環境個性化設定情報に対して削除、編集、権限設置等の中の少なくとも一つの操作を行うステップを更に含む。
【００６９】
本願の実施例では、権限を有する管理者が管理コマンドによって運転環境個性化設定情報を操作可能であり、例えば、車両所有者は車両中のある運転者の登録顔特徴と運転環境個性化設定情報を削除するか、ある運転者の権限をシート状態調節のみが可能であるなどに制限してよく、運転環境個性化設定情報の操作によって、個性化権限管理が実現された。
【００７０】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係は、携帯端末、サーバ、車載装置等の中の少なくとも１つの位置に記憶される。
【００７１】
本実施例では、登録顔特徴の情報と関係は携帯端末、サーバ又は車載装置等の位置に記憶されてよく、携帯端末に記憶された時に、車載端末と携帯端末とが相互に通信し、車載端末で運転者画像を取得した後、携帯端末から対応する情報をダウンロードして認証したり、顔特徴を携帯端末に伝送して認証して、認証が完了した後携帯端末から運転環境個性化設定情報を車載端末に送信したりしてよく、車載装置に記憶された時に、車載端末が外界と通信せず、車載カメラで取得された運転者の顔特徴を直接車載装置に記憶された登録顔特徴に基づいて認証すればよく、サーバに記憶された時に、サーバと車載装置とが相互に通信することが必要とされ、車載端末で運転者の画像を取得した後、サーバから対応する情報をダウンロードして認証したり、顔特徴をサーバにアップロードして認証して、認証が完了した後サーバから運転環境個性化設定情報を車載端末に送信したりしてよい。
【００７２】
選択可能に、車載カメラを設置した車両に運転環境個性化設定情報を送信する上記実施例におけるステップ１４０は、車両と通信するサーバ又は携帯端末によって車載カメラを設置した車両に運転環境個性化設定情報を送信するステップを含む。
【００７３】
本願の実施例ではサーバ又は携帯端末を認証主体として、サーバ又は携帯端末中で顔特徴認証を実現し、認証が完了した後サーバ又は携帯端末に記憶された運転環境個性化設定情報を車載端末に送信し、どのように運転環境個性化設定情報に基づいて車載端末で設定するかは、サーバ又は携帯端末の管理制御によらず、サーバ又は携帯端末は運転環境個性化設定情報を車載端末に送信することのみを完成する。
【００７４】
選択可能に、運転環境個性化設定情報に基づいて車載カメラを設置した車両の運転環境を対応的に調整する上記実施例におけるステップ１４０は、車載装置によって運転環境個性化設定情報に基づいて車載カメラを設置した車両の運転環境を対応的に調整するステップを含む。
【００７５】
本願の実施例では、車載端末を認証主体として車載装置で顔特徴認証を完成することが実現され、この時に、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報が車載端末に記憶されたこと、又は登録顔特徴と運転環境個性化設定情報が携帯端末又はサーバに記憶されたことが可能であり、運転環境個性化設定情報が車載端末に記憶された時に、車載装置が運転環境個性化設定情報を直接呼び出して車両を対応的に設置するが、運転環境個性化設定情報が携帯端末又はサーバに記憶された時に、携帯端末又はサーバから登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報をダウンロードする必要があり、この運転環境個性化設定情報に基づいて車両を対応的に設置する。
【００７６】
図４は本願の実施例で提供される運転環境知能化調整方法のまた１つの実施例における運転環境パラメータの設置のフローチャートである。この実施例では、運転環境パラメータの設定情報は、シート状態情報を含み、運転環境パラメータの設定情報を取得するステップは、図４に示すように、以下のステップを含む。
【００７７】
ステップ４１０において、運転者の画像を検出して、検出結果を取得する。
【００７８】
車両中に入った運転者の画像を取得し、取得された運転者の画像で検出を実現し、なお、検出はニューラルネットワーク又は他の形態に基づいて実現可能であり、本願の実施例では運転者の画像を検出する具体的な形態が限定されるものではない。
【００７９】
ステップ４２０において、検出結果に基づいて運転者の体型関連情報及び／又は顔高さ情報を決定する。
【００８０】
選択可能に、運転者の体型関連情報の決定と運転者の顔高さ情報の決定は一般に異なる検出結果に対応し、即ち、対応する体型関連情報及び／又は顔高さ情報の検出結果を取得するために、運転者の検出はそれぞれ１つ又は２つのニューラルネットワークによって行ってよく、体型関連情報は、人種、性別等の運転者の乗車関連情報（例えば、太り具合、下肢の長さ情報、骨格の大きさ情報、上肢の長さ情報等）に影響する情報を含んでもよいが、それらに限定されない。例えば、キーポイント検出ネットワークによって顔基準点を検出し、取得された顔基準点によって顔高さ情報を決定し、また、属性検出ニューラルネットワークに基づいて運転者の画像に対して属性検出を行って体型関連情報を決定し、又は、人体又は顔検出の結果によって運転者の体型関連情報を決定してよく、又は、分類ニューラルネットワークによって直接検出して体型関連情報を取得し、例えば、顔認識で得られた性別によって、この運転者の骨格の大きさ情報を取得でき、女性の骨格が小さく、男性の骨格が大きい傾向がある。
【００８１】
検出結果によって体型関連情報及び／又は顔高さ情報を決定する場合に、検出結果をそのまま体型関連情報及び／又は顔高さ情報としてもよく、更に検出結果を処理して体型関連情報及び／又は顔高さ情報を取得してもよい。
【００８２】
ステップ４３０において、体型関連情報及び／又は顔高さ情報に基づいて、運転者のシート状態情報を決定する。
【００８３】
選択可能に、人体の快適な着座姿勢は、着座姿勢の高さだけでなく、体型にも関連し、より快適なシート調節位置を提供するために、本願の実施例は、運転者の体型関連情報及び／又は顔高さ情報を取得することによって、シートの調節情報を決定し、シートの調節情報に基づいて調整したシートによって運転者の着座姿勢をより適切にし、運転者の使用快適度を高めた。
【００８４】
選択可能に、検出結果は、顔基準点座標を含み、
ステップ４１０は、運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、運転者のカメラ座標系での顔基準点座標を取得するステップを含む。
【００８５】
選択可能に、顔基準点は顔における任意の点であってよく、顔キーポイントであってもよく、顔における他の位置点であってもよく、車両走行中に運転者の視野が重要な作用を発揮するので、運転者にとって、運転者の運転中の両眼の高さを保証することで、運転の安全性を高めることができ、従って、顔基準点として目に関連する点、例えば、両眼位置を決定する少なくとも１つのキーポイント又は眉間位置点等を設定してよく、本願の実施例では具体的な顔基準点の数量及び位置が限定されるものではなく、顔の高さを決定できればよい。
【００８６】
いくつかの選択可能な例では、顔基準点は、少なくとも１つの顔キーポイント及び／又は少なくとも１つの顔の他の位置点を含み、ステップ４１０は、運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、運転者のカメラ座標系での少なくとも１つの顔キーポイント座標を取得するステップ、及び／又は、少なくとも１つの顔キーポイント座標に基づいて少なくとも１つの顔の他の位置点を決定するステップを含む。
【００８７】
選択可能に、例えば、顔の２１個のキーポイント、顔の１０６個のキーポイント、顔の２４０個のキーポイントの中の１つ又は複数の顔キーポイントの位置をニューラルネットワークによって決定してよく、異なるネットワークによって取得されたキーポイントの個数が異なり、五官のキーポイントを含んでもよく、又は、顔部輪郭のキーポイントを含んでもよく、キーポイントの疏密度が異なるため、取得されたキーポイントの個数も異なり、取得されたキーポイントの中の１つ又は複数を顔基準点とするには、具体的な状況に応じて異なる部位を選択すればよく、本願の実施例では顔キーポイントの位置と個数が限定されるものではない。
【００８８】
選択可能に、基準点は更に顔キーポイントの検出結果に基づいて決定された顔画像における顔の他の位置点であってもよく、これらの顔の他の位置点はキーポイントでなくてもよく、即ち顔における任意の位置点であってもよいが、その位置が顔キーポイントに基づいて決定されてよく、例えば、眉間位置は両眼のキーポイントと眉のキーポイントに基づいて決定されてよい。
【００８９】
ステップ４２０は、顔基準点座標をカメラ座標系から車両座標系に変換するステップと、車両座標系での顔基準点座標に基づいて運転者の顔高さ情報を決定するステップと、を含む。
【００９０】
選択可能に、顔基準点がカメラの取得した画像から取得されたものであるので、この顔基準点がカメラ座標系に対応し、シート情報を決定する時に、車両座標系下で決定する必要があるので、顔基準点をカメラ座標系から車両座標系に変換する必要がある。
【００９１】
選択可能な一例では、従来の技術でよく用いられていた座標系変換方式を用いて眉間位置座標をカメラ座標系から車両座標系に変換してよく、例えば、図５は車両座標系とカメラ座標系の位置基準図であり、ここで、車両座標系において、ｙ軸が車両前輪車軸であり、ｘ軸が左上縁と平行であり、ｚ軸が地面に垂直に下向きになる。図６はカメラ座標系の空間点を車両座標系に平行移動した結果模式図である。図６に示すように、カメラ座標系原点Ｏｃを車両座標系原点Ｏに平行移動した。車両座標系でＯｃが（Ｘｗｃ，Ｙｗｃ，Ｚｗｃ）であり、カメラ座標系でＯｃが（０，０，０）であるのが既知のことであり、車両座標系原点Ｏ（０，０，０）点に平行移動すると、以下の式があった。
【００９２】
０＝０−Ｘｗｃ                                  式（１）
０＝０−Ｙｗｃ                                  式（２）
０＝０−Ｚｗｃ                                  式（３）
式（１）、（２）、（３）から以下の平行移動ベクトルＴが得られ、
［Ｘｗｃ  Ｙｗｃ  Ｚｗｃ］                          式（４）
座標系の平行移動変換が完了した。
【００９３】
図７はシート調節においてカメラ座標系と車両座標系を簡略化した模式図である。図７に示すように、実際なシート調節過程で、車両座標系でのＸ軸が調整されることなく、そのようにカメラ座標系での座標点の車両座標系への変換が二次元座標系での回転操作に簡略化される。図８はカメラ座標系での座標点（ｘ1,ｚ1）が車両座標系での座標点（ｘ0,ｚ0）に回転した模式図である。図８に示すように、カメラ座標系で運転者頭部座標点が（ｙ1,ｚ1）であると検出したとすれば、角度α、即ちカメラの取付角度を回転すると、車両座標系での座標点（ｘ0,ｚ0）が得られる。
【００９４】
図７の２つの座標系での座標点の変換模式図に基づく変換過程は以下のようになる。
【００９５】
2021504214.tif 000001
式（５）
2021504214.tif 000002
式（６）
2021504214.tif 000003
式（７）
【００９６】
式（５）、（６）、（７）から、以下の式が得られ、
2021504214.tif 000004
式（８）
式（４）、（８）によれば、最後にカメラ座標系での座標点が車両座標系に回転して平行移動した座標は以下のようになる。
2021504214.tif 000005
式（９）
【００９７】
座標系変換によって、運転者の車両での顔高さ情報を決定でき、即ち、顔高さとシートとの間の相対的な位置関係を決定でき、この顔高さ情報に対応する所望のシート状態情報を取得できる。
【００９８】
選択可能に、体型関連情報は、人種情報及び／又は性別情報を含み、
ステップ４１０は、運転者の画像を属性検出のためのニューラルネットワークに入力して属性検出を行って、ニューラルネットワークから出力される属性検出結果を得るステップを含む。
【００９９】
選択可能に、本願の実施例ではニューラルネットワークによって属性検出を実現し、この属性検出結果は運転者の人種情報及び／又は性別情報を含み、選択可能に、このニューラルネットワークは少なくとも１つのブランチを含む分類ネットワークであってよく、１つのブランチを含む場合に、人種情報又は性別情報を分類し、２つのブランチを含む場合に、人種情報と性別情報を分類可能であり、運転者の人種分類と性別分類を決定する。
【０１００】
ステップ４２０は、属性検出結果に基づいて画像に対応する運転者の人種情報及び／又は性別情報を取得するステップを含む。
【０１０１】
選択可能に、性別によっては体型が大きく相違し、上半身の長さが同様な男性と女性は体型が非常に大きく相違するため、対応する快適なシート位置も大きく相違するので、より快適なシート位置を提供するために、運転者の性別情報を取得する必要があり、性別の他に、人種（例えば、黄色人種、白色人種、黒色人種等）によっては体型も大きく相違し、例えば、黒色人種は一般に体型が頑丈で、シートの前後位置により大きい空間が必要とされ、異なる人種については、ビッグデータ計算によって各人種の体型に適応したシート位置基準データを取得することができる。
【０１０２】
選択可能に、ステップ４３０は、予め設定された、体型及び／又は顔高さに関連するシート調節変換関係を取得するステップと、体型関連情報及び／又は顔高さ情報とシート調節変換関係に基づいて、運転者に対応するシート所望状態を決定し、シート所望状態を運転者のシート状態情報とするステップと、を含む。
【０１０３】
選択可能に、シート調節変換関係は、変換公式又は対応関係表等を含んでもよいが、それらに限定されなく、変換公式の場合に、体型及び／又は顔高さを公式に入力してシート所望状態に対応するデータを取得することができ、対応関係表の場合に、直接体型及び／又は顔高さに基づいて関係表で検索してシート所望状態に対応するデータを取得することができ、この対応関係表はビッグデータ統計によって取得されてもよく、又は他の方式で取得されてもよく、本願の実施例では具体的に限定されない。
【０１０４】
選択可能な一例では、シート状態の決定において、人種及び／又は性別によってはシート所望状態が異なり、異なる性別と人種を組み合わせて複数組の対応公式を得てもよく、例えば、黄色人種＋男性が１つのシート調節公式に対応し、具体的にそれぞれの公式に入力される眉間座標（ｘ，ｙ，ｚ）と背凭れ調整角度についてはそれぞれの次元が１つの1変数の３次関数に対応し、例えば、
ｘout＝ａ1ｘ3＋ｂ1ｘ2＋ｃ1ｘ＋ｄ1                式（１０）
ｙout＝ａ2ｙ3＋ｂ2ｙ2＋ｃ2ｙ＋ｄ2                式（１１）
ｚout＝ａ3ｚ3＋ｂ3ｚ2＋ｃ3ｚ＋ｄ3                式（１２）
angleout＝ａ4ｘ3＋ｂ4ｘ2＋ｃ4ｘ＋ｄ4              式（１３）
上記式（１０）、（１１）、（１２）及び（１３）によれば、眉間座標のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向での座標に基づいて、最終的に算出されるシート所望状態（ｘout，ｙout，ｚout，angleout）について最終的なモータ調整分布式によって４つのモータの調整量を決定でき、ここで、ｘoutがシートの前後位置情報を表し、ｙoutがシートクッション傾斜角度の情報を表し、ｚoutがシートの上下位置情報を表し、angleoutが背凭れ傾斜角度の情報を表し、ここで、ａ1,ｂ1,ｃ1,ｄ1,ａ2,ｂ2,ｃ2,ｄ2,ａ3,ｂ3,ｃ3,ｄ3,ａ4,ｂ4,ｃ4,ｄ4が数回の実験で取得された定数である。
【０１０５】
選択可能な別の例では、更に眉間座標のｚ軸方向での座標（即ち、眉間高さ）のみに基づいて最終的に算出されるシート所望状態（ｘout，ｙout，ｚout，angleout）を決定してもよく、以下の式に基づいて実現してよい。
【０１０６】
ｘout＝ａ5ｚ＋ｄ5                式（１４）
ｙout＝ａ6ｚ＋ｄ6                式（１５）
ｚout＝ａ7ｚ＋ｄ7                式（１６）
angleout＝ａ8ｚ＋ｄ8              式（１７）
ただし、ｘoutがシートの前後位置情報を表し、ｙoutがシートクッション傾斜角度の情報を表し、ｚoutがシートの上下位置情報を表し、angleoutが背凭れ傾斜角度の情報を表し、ここで、ａ5,ｄ5,ａ6,ｄ6,ａ7,ｄ7,ａ8,ｄ8が数回の実験で取得された定数である。
【０１０７】
図９は本願の実施例で提供される運転環境知能化調整の選択可能な一例における一部のフローチャートである。図９に示すように、上記実施例では、ステップ４３０は、以下のステップを含む。
【０１０８】
ステップ９０１において、予め設定された、顔高さに関連する第１シート調節変換関係を取得する。
【０１０９】
選択可能に、シート調節変換関係は、変換公式又は対応関係表等を含んでもよいが、それらに限定されなく、変換公式の場合に、顔高さを公式に入力してシート所望状態に対応するデータを取得することができ、対応関係表の場合に、直接顔高さに基づいて関係表で検索してシート所望状態に対応するデータを取得することができ、この対応関係表はビッグデータ統計によって取得されてもよく、又は他の方式で取得されてもよく、本願の実施例では具体的に限定されない。
【０１１０】
ステップ９０２において、顔高さ情報及び第１シート調節変換関係に基づいて、運転者に対応する第１シート所望状態を決定する。
【０１１１】
ステップ９０３において、予め設定された、体型関連情報に関連する第２シート調節変換関係を取得する。
【０１１２】
選択可能に、本実施例では、体型関連情報が第２シート調節変換関係に対応し、この第２シート調節変換関係は第１シート調節変換関係と異なり、その形態として変換公式又は対応関係表等を含んでもよいが、それらに限定されなく、第２シート調節変換関係に体型関連情報及び第１シート所望状態を組み合わせることによって第２シート所望状態を決定できる。
【０１１３】
ステップ９０４において、体型関連情報、第２シート調節変換関係及び第１シート所望状態に基づいて、第２シート所望状態を決定する。
【０１１４】
ステップ９０５において、第２シート所望状態を運転者のシート状態情報とする。
【０１１５】
本実施例は体型関連情報と顔高さ情報を組み合わせることによってシート状態情報を決定し、ここで、体型関連情報における人種と性別を組み合わせて得られた分類数量には限りがあり、また、ある組合、例えば、男性＋黄色人種の組合と決定した限り、このカテゴリーにおける全ての運転者がそれを適用可能であり、個性化程度が不十分であるが、情報が取得しやすく、更に、顔高さ情報がより個別的なものであり、異なる運転者に対応する調節情報がそれぞれ異なることが可能であるので、本実施例は共通情報に個性化情報を組み合わせることによってシート状態情報の正確率を高めた。
【０１１６】
選択可能に、シートの状態情報は、シート調節パラメータの目標値、シートの上下位置情報、シートの前後位置情報、シートの左右位置情報、背凭れ傾斜角度の位置情報、シートクッション傾斜角度の位置情報の中の少なくとも一つの情報を含むが、それらに限定されない。
【０１１７】
選択可能に、シートの多方向調節を実現するために、シートを多方向に調節する必要があり、一般の上下、前後、左右調節量に加えて、背凭れ傾斜角度の情報、シートクッション傾斜角度の情報を更に含む。例えば、シートの調節が最終的に至る上下、左右、前後等の各調節パラメータの目標値を直接出力し、具体的にどのように目標値まで調整するかは、モータ又は他のデバイスによって処理して実現してよい。
【０１１８】
図１０は本願の実施例で提供される運転環境知能化調整方法の別の選択可能な例のシステム模式図である。図１０にこのソフトウェアシステムの模式図を示し、システムは携帯端末アプリ、クラウドサーバ及び車載端末制御器の３つの部分に分けられ、３つの部分の間のデータ伝送がネットワークによって行われ、携帯端末アプリが携帯電話又はタブレット型コンピュータ等の携帯装置にインストールされて顔登録と運転者の運転環境個性化設定情報の設定を実行し、更にデータをクラウドサーバに伝送することができ、車載端末制御器が車両に取り付けられて、車両内のランプの色、温度、音楽再生及びシートの調節制御を実行し、更にカメラによって運転者登録に必要な顔情報をクラウドサーバにアップロードすることができ、クラウドサーバがデータベースによってこのシステムにおけるデータにアクセスする。具体の実施形態は実際の適用に応じて調整可能である。
【０１１９】
当業者であれば、上記方法の実施例の全てまたは一部のステップを実現するにはプログラムによって関連ハードウェアに命令を出すことにより完成できることを理解でき、前記プログラムは、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスクまたは光ディスクなどのプログラムコードを記憶可能である様々な媒体を含むコンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶可能であり、該プログラムは実行される時に、上記方法の実施例のステップを実行する。
【０１２０】
図１１は本願の実施例で提供される運転環境知能化調整装置の一構造模式図である。この実施例の装置は本願の上記の各運転環境知能化調整方法の実施例を実現することに利用可能である。図１１に示すように、この実施例の装置は、
車載カメラによって取得された運転者の画像の顔特徴を抽出するための特徴抽出ユニット１１０１と、
予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された顔特徴を認証するための顔特徴認証ユニット１１０２と、
顔特徴認証が成功したことに応答して、予め記憶された登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係に基づいて、顔特徴に対応する登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を決定するための環境情報取得ユニット１１０３と、
車載カメラを設置した車両に運転環境個性化設定情報を送信するか、運転環境個性化設定情報に基づいて、運転環境を対応的に調整させるように車両を制御するための情報処理ユニット１１０４と、を含む。
【０１２１】
本願の上記実施例で提供された運転環境知能化調整装置によれば、本願は、顔特徴を運転環境個性化自動設定の登録及び／又は認証手段として、認証の正確率と車両の安全性を高め、更に顔特徴照合に基づいて個性化自動設定を実現し、運転者のプライバシーの保護にも寄与し、運転の快適度、知能化及びユーザ体験を高めた。
【０１２２】
選択可能に、運転環境個性化設定情報は、温度情報、ランプ情報、音楽スタイル情報、シート状態情報、音響設置情報の少なくとも一つを含む。
【０１２３】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、本願の実施例の装置は、顔特徴認証が失敗したことに応答して、登録請求リマインド情報又は認証失敗リマインド情報を出すためのリマインド情報ユニットを更に含む。
【０１２４】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、本願の実施例の装置は、運転者登録プロセスによって運転者の登録顔特徴、運転環境個性化設定情報及び両者間の対応関係を取得するための運転者登録ユニットを更に含む。
【０１２５】
選択可能に、運転者登録ユニットは、
運転者の画像を取得するための画像取得モジュールと、
画像の顔特徴を抽出するための顔特徴抽出モジュールと、
運転環境パラメータの設定情報を取得するためのパラメータ情報取得モジュールと、
抽出した顔特徴を登録顔特徴として記憶し、運転環境パラメータの設定情報を登録顔特徴の運転環境個性化設定情報として記憶し、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係を確立、記憶するための登録情報記憶モジュールと、を含む。
【０１２６】
選択可能に、画像取得モジュールは、携帯端末及び／又は車載カメラによって運転者の画像を取得するために用いられる。
【０１２７】
選択可能に、画像取得モジュールは、携帯端末に記憶された少なくとも１つの画像から運転者の画像を取得するか、携帯端末に設置された撮影装置によって運転者の画像を取得するために用いられる。
【０１２８】
選択可能に、パラメータ情報取得モジュールは、携帯端末及び／又は車載装置によって運転環境パラメータの設定情報を受信するために用いられる。
【０１２９】
選択可能に、パラメータ情報取得モジュールは、車載装置によって車両中の運転環境パラメータの設定情報を取得するために用いられる。
【０１３０】
選択可能に、パラメータ情報取得モジュールは、車載装置によって車両中の前記運転環境パラメータの設定情報を取得するステップと、前記取得した運転環境パラメータの設定情報に基づいて前記登録顔特徴に対応する前記運転環境個性化設定情報に対して更新操作を行うステップとを実行することに用いられる。
【０１３１】
選択可能に、運転者登録ユニットは、受信した管理コマンドに基づいて、記憶された運転環境個性化設定情報に対して削除、編集、権限設置等の中の少なくとも一つの操作を行うための情報管理モジュールを更に含む。
【０１３２】
選択可能に、登録顔特徴と前記運転環境個性化設定情報との間の対応関係は、携帯端末、サーバ、車載装置等の中の少なくとも１つの位置に記憶される。
【０１３３】
選択可能に、情報処理ユニットは、車載カメを設置した車両に運転環境個性化設定情報を送信する時に、車両と通信するサーバ又は携帯端末によって車載カメラを設置した車両に運転環境個性化設定情報を送信するために用いられる。
【０１３４】
選択可能に、情報処理ユニットは、運転環境個性化設定情報に基づいて車載カメラを設置した車両の運転環境を対応的に調整させるように制御する時に、車載装置によって運転環境個性化設定情報に基づいて車載カメラを設置した車両の運転環境を対応的に調整するために用いられる。
【０１３５】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、運転環境パラメータの設定情報は、シート状態情報を含み、
パラメータ情報取得モジュールは、運転者の画像を検出して、検出結果を取得するステップと、検出結果に基づいて運転者の体型関連情報及び／又は顔高さ情報を決定するステップと、体型関連情報及び／又は顔高さ情報に基づいて、運転者のシート状態情報を決定するステップとを実行することに用いられる。
【０１３６】
選択可能に、検出結果は、顔基準点座標を含み、
パラメータ情報取得モジュールは、運転者の画像を検出して、検出結果を取得する時に、運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、運転者のカメラ座標系での顔基準点座標を取得するために用いられ、
パラメータ情報取得モジュールは、検出結果に基づいて運転者の顔高さ情報を決定する時に、顔基準点座標をカメラ座標系から車両座標系に変換するステップと、車両座標系での顔基準点座標に基づいて運転者の顔高さ情報を決定するステップとを実行することに用いられる。
【０１３７】
選択可能に、顔基準点は、少なくとも１つの顔キーポイント及び／又は少なくとも１つの顔の他の位置点を含み、
パラメータ情報取得モジュールは、運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、運転者のカメラ座標系での顔基準点座標を取得する時に、運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、運転者のカメラ座標系での少なくとも１つの顔キーポイント座標を取得するステップ、及び／又は、少なくとも１つの顔キーポイント座標に基づいて少なくとも１つの顔の他の位置点を決定するステップを実行することに用いられる。
【０１３８】
選択可能に、体型関連情報は、人種情報及び／又は性別情報を含み、
パラメータ情報取得モジュールは、運転者の画像を検出して、検出結果を取得する時に、運転者の画像を属性検出のためのニューラルネットワークに入力して属性検出を行って、ニューラルネットワークから出力される属性検出結果を得るために用いられ、
パラメータ情報取得モジュールは、検出結果に基づいて運転者の体型関連情報を決定する時に、属性検出結果に基づいて画像に対応する運転者の人種情報及び／又は性別情報を取得するために用いられる。
【０１３９】
選択可能に、パラメータ情報取得モジュールは、体型関連情報及び／又は顔高さ情報に基づいて、運転者のシート状態情報を決定する時に、予め設定された、体型及び／又は顔高さに関連するシート調節変換関係を取得するステップと、体型関連情報及び／又は顔高さ情報とシート調節変換関係に基づいて、運転者に対応するシート所望状態を決定し、シート所望状態を運転者のシート状態情報とするステップとを実行することに用いられる。
【０１４０】
選択可能に、パラメータ情報取得モジュールは、体型関連情報及び／又は顔高さ情報に基づいて、運転者のシート状態情報を決定する時に、予め設定された、顔高さに関連する第１シート調節変換関係を取得するステップと、顔高さ情報及び第１シート調節変換関係に基づいて、運転者に対応する第１シート所望状態を決定するステップと、予め設定された、体型関連情報に関連する第２シート調節変換関係を取得するステップと、体型関連情報、第２シート調節変換関係及び第１シート所望状態に基づいて、第２シート所望状態を決定するステップと、第２シート所望状態を運転者のシート状態情報とするステップとを実行することに用いられる。
【０１４１】
選択可能に、シートの状態情報は、シート調節パラメータの目標値、シートの上下位置情報、シートの前後位置情報、シートの左右位置情報、背凭れ傾斜角度の位置情報、シートクッション傾斜角度の位置情報の中の少なくとも一つの情報を含む。
【０１４２】
本開示の実施例で提供された運転環境知能化調整装置のいずれか１つの実施例の動作プロセス、設置形態及び対応の技術的効果については、全て本開示の上記の対応方法の実施例の具体的な説明を参照してよく、ページ数に限りがあるので、ここで詳しい説明を省略する。
【０１４３】
図１２は本願の実施例で提供される運転者登録方法のフローチャートである。この方法は、端末装置、サーバ、携帯装置、車載装置等のような任意の電子機器によって実行されてよく、図１２に示すように、この実施例の方法は、以下のステップを含む。
【０１４４】
ステップ１２１０において、運転者の画像を取得する。
【０１４５】
選択可能に、登録を請求した運転者の画像の取得は、いずれもカメラ等の撮影装置が設置された携帯端末又は車載端末によって実現してよく、カメラによって運転者の画像を取得する。
【０１４６】
選択可能な一例では、このステップ１２１０は、プロセッサによってメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサによって動作する画像取得モジュール１３０１によって実現されてもよい。
【０１４７】
ステップ１２２０において、画像の顔特徴を抽出する。
【０１４８】
選択可能に、畳み込みニューラルネットワークによって画像に対して特徴抽出を行って顔特徴を取得してもよく、他の手段によって画像の顔特徴を取得してもよく、本願の実施例では顔特徴を取得する具体的な手段は限定されるものではない。
【０１４９】
選択可能な一例では、このステップ１２２０は、プロセッサによってメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサによって動作する顔特徴抽出モジュール１３０２によって実現されてもよい。
【０１５０】
ステップ１２３０において、運転環境パラメータの設定情報を取得する。
【０１５１】
選択可能に、登録を請求した運転者の画像の取得は、いずれもカメラ等の撮影装置が設置された携帯端末又は車載端末によって実現してよく、カメラによって運転者の画像を取得する。
【０１５２】
選択可能な一例では、このステップ１２３０は、プロセッサによってメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサによって動作するパラメータ情報取得モジュール１３０３によって実現されてもよい。
【０１５３】
ステップ１２４０において、抽出した顔特徴を登録顔特徴として記憶し、運転環境パラメータの設定情報を登録顔特徴の運転環境個性化設定情報として記憶し、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係を確立、記憶する。
【０１５４】
選択可能な一例では、このステップ１２４０は、プロセッサによってメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサによって動作する登録情報記憶モジュール１３０４によって実現されてもよい。
【０１５５】
本願の実施例では、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報とが一対一に対応することを保証するために、記憶時に、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係を更に保存し、その後で運転環境個性化設定情報を取得する必要がある時に、顔特徴をマッチングすれば、対応関係によって対応する運転環境個性化設定情報を取得でき、複雑な過程が不要であり、顔特徴に基づいて個性化自動設定を実現することで、運転者プライバシーを保護した上で運転環境個性化設定情報を速やかに取得可能である。
【０１５６】
選択可能に、運転環境個性化設定情報は、温度情報、ランプ情報、音楽スタイル情報、シート状態情報、音響設置情報等の中の少なくとも一つを含む。
【０１５７】
本願の実施例で設置された運転環境個性化設定情報は、運転者の個人的な習慣により合致したより快適な運転環境を運転者に提供でき、即ち、同一車両のそれぞれの運転者に対して異なる運転環境を設置可能であり、個性化程度がより高く、運転の快適度が高くなり、選択可能に、車両内の温度情報、ランプ情報、音楽スタイル情報、シート状態情報、音響設置情報等の中の１種又は複数種の情報を設定可能であり、以上で挙げられた情報に加えて、運転環境に影響する他の情報も同様に本願で設置し得る運転環境個性化設定情報となることが当業者に理解される。
【０１５８】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、ステップ１２１０は、携帯端末及び／又は車載カメラによって運転者の画像を取得するステップを含む。
【０１５９】
本実施例では、携帯端末及び／又は車載カメラによって運転者の画像を取得してよく、即ち、運転者が登録を請求する時に、便利な端末を自分で選択して行ってもよく、携帯端末（例えば、携帯電話、タブレット型コンピュータ等）によって登録してもよく、車載端末によって登録してもよく、車載端末によって登録する時に、車載カメラによって運転者の画像を取得し、この時に車載カメラが運転席の前方に設置されたものであってよく、それに対応するように、車載端末での運転環境個性化設定情報の取得は、運転者によって車載端末の対話デバイスを経由して入力するか車載装置によって車両設定データを読み取ることで行ってよい。
【０１６０】
選択可能に、携帯端末によって運転者の画像を取得するステップは、携帯端末に記憶された少なくとも１つの画像から運転者の画像を取得するか、携帯端末に設置された撮影装置によって運転者の画像を取得するステップを含む。
【０１６１】
本実施例では運転者の画像が携帯端末によって取得され、本願の実施例における携帯端末は、携帯電話、タブレット型コンピュータ等の撮影及び記憶機能を有するデバイスを含むが、それらに限定されなく、携帯端末が撮影及び記憶機能を有するので、運転者画像を取得する形態は、携帯端末に記憶された画像から運転者の画像を選択するか、携帯端末のカメラによって運転者の画像を取得するようになってよい。
【０１６２】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、ステップ１２３０は、携帯端末及び／又は車載装置によって運転環境パラメータの設定情報を受信するステップを含む。
【０１６３】
本願の実施例では、登録顔特徴が取得された後、更に対応する運転環境パラメータの設定情報を取得する必要があり、運転環境パラメータは、車両内温度、ライト、音楽スタイル、シート状態、音響設置等の運転環境に関連するパラメータを含むが、それらに限定されなく、これらの環境パラメータはデバイスを経由して運転者によって入力されてよく、例えば、携帯端末によって車両内温度を２２℃に調整し、ライトの色を暖かい黄色に設定する等の設定をする。
【０１６４】
選択可能に、運転環境パラメータの設定情報を取得する方式としては、上述したように携帯端末及び／又は車載装置によって受信することに加えて、車載装置によって車両中の運転環境パラメータの設定情報を取得してもよい。
【０１６５】
２種の形態を組み合わせて使用してもよく、単独して使用してもよい。携帯端末で一部の運転環境パラメータを設置し、更に車載装置によって車両中の一部の運転環境パラメータを取得するようにしてもよく、例えば、携帯端末によってライト及び温度を設定し、車載装置によって車両中のシート状態を取得するようにしてもよく、全てのものを車載装置によって取得してもよく、デバイスによって設定する時に、運転者が車両内にいなくて車両の内外環境を充分に知らないことがあるため、設定された情報が不正確である可能性があり、車載装置によって取得されるのは運転者によって手動で調節されたか車両によって自動的に設定された運転者の好みに合わせた設定情報であり、運転者が使用する時に、快適度がより高い。
【０１６６】
選択可能に、ステップ１２３０は、車載装置によって車両中の運転環境パラメータの設定情報を取得するステップと、取得された運転環境パラメータの設定情報に基づいて登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報に対して更新操作を行うステップと、を含む。
【０１６７】
上記実施例で記述したように、デバイス（携帯端末等）によって設定する時に、運転者が車両内にいなくて車両の内外環境を充分に知らないことがあるので、設置された情報が不正確である可能性があり、更に、車両走行中に車両の内外環境が変わり、その前に設定された情報が現在の環境に適合しなくなった場合があり、例えば、運転中に外部環境が経時的に暗くなり、運転を容易にするために、この時にランプ情報を変更する必要がある。運転中に運転環境パラメータを調整することが必要とされる場合に、運転者が顔特徴を認証した後車両内の運転環境パラメータを直接設定してよく、設定した後、車載装置によって運転環境パラメータの設定情報を取得し、この運転環境パラメータの設定情報に基づいて登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報に対して更新操作を行って、設定された運転環境個性化設定情報が更に運転者の要求に応えられるようになる。
【０１６８】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、本願の実施例の方法は、受信した管理コマンドに基づいて、記憶された運転環境個性化設定情報に対して削除、編集、権限設置等の中の少なくとも一つの操作を行うステップを更に含む。
【０１６９】
本願の実施例では、権限を有する管理者が管理コマンドによって運転環境個性化設定情報を操作可能であり、例えば、車両所有者は車両中のある運転者の登録顔特徴と運転環境個性化設定情報を削除するか、ある運転者の権限をシート状態調節のみが可能であるなどに制限してよく、運転環境個性化設定情報の操作によって、個性化権限管理が実現された。
【０１７０】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係は、携帯端末、サーバ、車載装置等の中の少なくとも１つの位置に記憶される。
【０１７１】
本実施例では、登録顔特徴の情報と関係は携帯端末、サーバ又は車載装置等の位置に記憶されてよく、携帯端末に記憶された時に、車載端末と携帯端末とが相互に通信し、車載端末で運転者画像を取得した後、携帯端末から対応する情報をダウンロードして認証したり、顔特徴を携帯端末に伝送して認証して、認証が完了した後携帯端末から運転環境個性化設定情報を車載端末に送信したりしてよく、車載装置に記憶された時に、車載端末が外界と通信せず、車載カメラで取得された運転者の顔特徴を直接車載装置に記憶された登録顔特徴に基づいて認証すればよく、サーバに記憶された時に、サーバと車載装置とが相互に通信することが必要とされ、車載端末で運転者の画像を取得した後、サーバから対応する情報をダウンロードして認証したり、顔特徴をサーバにアップロードして認証して、認証が完了した後サーバから運転環境個性化設定情報を車載端末に送信したりしてよい。
【０１７２】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、運転環境パラメータの設定情報は、シート状態情報を含み、
ステップ１２３０は、運転者の画像を検出して、検出結果を取得するステップと、
検出結果に基づいて運転者の体型関連情報及び／又は顔高さ情報を決定するステップと、体型関連情報及び／又は顔高さ情報に基づいて、運転者のシート状態情報を決定するステップと、を含む。
【０１７３】
この実施例の方針は上記図４に示す運転環境知能化調整方法のまた１つの実施例の方針と同様であって、上記図４で記述した実施例での説明が全て本実施例に適合すると考えられ、参照しながら理解してよく、ここで詳しい説明を省略する。
【０１７４】
選択可能に、検出結果は、顔基準点座標を含み、
運転者の画像を検出して、検出結果を取得するステップは、運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、運転者のカメラ座標系での顔基準点座標を取得するステップを含み、
検出結果に基づいて運転者の顔高さ情報を決定するステップは、顔基準点座標をカメラ座標系から車両座標系に変換するステップと、車両座標系での顔基準点座標に基づいて運転者の顔高さ情報を決定するステップと、を含む。
【０１７５】
この実施例の方針は上記運転環境知能化調整方法における対応実施例の方針と同様であって、上記運転環境知能化調整方法の対応実施例での説明が全て本実施例に適合すると考えられ、それを参照しながら理解してよく、ここで詳しい説明を省略する。
【０１７６】
選択可能に、顔基準点は、少なくとも１つの顔キーポイント及び／又は少なくとも１つの顔の他の位置点を含み、
運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、運転者のカメラ座標系での顔基準点座標を取得するステップは、運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、運転者のカメラ座標系での少なくとも１つの顔キーポイント座標を取得するステップ、及び／又は、少なくとも１つの顔キーポイント座標に基づいて少なくとも１つの顔の他の位置点を決定するステップを含む。
【０１７７】
この実施例の方針は上記運転環境知能化調整方法における対応実施例の方針と同様であって、上記運転環境知能化調整方法の対応実施例での説明が全て本実施例に適合すると考えられ、それを参照しながら理解してよく、ここで詳しい説明を省略する。
【０１７８】
選択可能に、体型関連情報は、人種情報及び／又は性別情報を含み、
運転者の画像を検出して、検出結果を取得するステップは、運転者の画像を属性検出のためのニューラルネットワークに入力して属性検出を行って、ニューラルネットワークから出力される属性検出結果を得るステップを含み、
検出結果に基づいて運転者の体型関連情報を決定するステップは、属性検出結果に基づいて画像に対応する運転者の人種情報及び／又は性別情報を取得するステップを含む。
【０１７９】
この実施例の方針は上記運転環境知能化調整方法における対応実施例の方針と同様であって、上記運転環境知能化調整方法の対応実施例での説明が全て本実施例に適合すると考えられ、それを参照しながら理解してよく、ここで詳しい説明を省略する。
【０１８０】
選択可能に、体型関連情報及び／又は顔高さ情報に基づいて、運転者のシート状態情報を決定するステップは、
予め設定された、体型及び／又は顔高さに関連するシート調節変換関係を取得するステップと、
体型関連情報及び／又は顔高さ情報とシート調節変換関係に基づいて、運転者に対応するシート所望状態を決定し、シート所望状態を運転者のシート状態情報とするステップと、を含む。
【０１８１】
この実施例の方針は上記運転環境知能化調整方法における対応実施例の方針と同様であって、上記運転環境知能化調整方法の対応実施例での説明が全て本実施例に適合すると考えられ、それを参照しながら理解してよく、ここで詳しい説明を省略する。
【０１８２】
選択可能に、体型関連情報及び顔高さ情報に基づいて、運転者のシート状態情報を決定するステップは、
予め設定された、顔高さに関連する第１シート調節変換関係を取得するステップと、
顔高さ情報及び第１シート調節変換関係に基づいて、運転者に対応する第１シート所望状態を決定するステップと、
予め設定された、体型関連情報に関連する第２シート調節変換関係を取得するステップと、
体型関連情報、第２シート調節変換関係及び第１シート所望状態に基づいて、第２シート所望状態を決定するステップと、
第２シート所望状態を運転者のシート状態情報とするステップと、を含む。
【０１８３】
この実施例の方針は上記運転環境知能化調整方法における対応実施例の方針と同様であって、上記運転環境知能化調整方法の対応実施例での説明が全て本実施例に適合すると考えられ、それを参照しながら理解してよく、ここで詳しい説明を省略する。
【０１８４】
選択可能に、シートの状態情報は、シート調節パラメータの目標値、シートの上下位置情報、シートの前後位置情報、シートの左右位置情報、背凭れ傾斜角度の位置情報、シートクッション傾斜角度の位置情報の中の少なくとも一つの情報を含む。
【０１８５】
この実施例の方針は上記運転環境知能化調整方法における対応実施例の方針と同様であって、上記運転環境知能化調整方法の対応実施例での説明が全て本実施例に適合すると考えられ、それを参照しながら理解してよく、ここで詳しい説明を省略する。
【０１８６】
当業者であれば、上記方法の実施例の全てまたは一部のステップを実現するにはプログラムによって関連ハードウェアに命令を出すことにより完成できることを理解でき、前記プログラムは、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスクまたは光ディスクなどのプログラムコードを記憶可能である様々な媒体を含むコンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶可能であり、該プログラムは実行される時に、上記方法の実施例のステップを実行する。
【０１８７】
図１３は本願の実施例で提供される運転者登録装置の一構造模式図である。この実施例の装置は、本願の上記の各運転者登録方法の実施例を実現することに利用可能である。図１３に示すように、この実施例の装置は、
運転者の画像を取得するための画像取得モジュール１３０１と、
前記画像の顔特徴を抽出する顔特徴抽出モジュール１３０２と、
運転環境パラメータの設定情報を取得するパラメータ情報取得モジュール１３０３と、
抽出した顔特徴を登録顔特徴として記憶し、運転環境パラメータの設定情報を登録顔特徴の運転環境個性化設定情報として記憶し、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係を確立、記憶する登録情報記憶モジュール１３０４と、を含む。
【０１８８】
本願の実施例では、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報とが一対一に対応することを保証するために、記憶時に、登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係を更に保存し、その後で運転環境個性化設定情報を取得する必要がある時に、顔特徴をマッチングすれば、対応関係によって対応する運転環境個性化設定情報を取得でき、複雑な過程が不要であり、顔特徴に基づいて個性化自動設定を実現することで、運転者プライバシーを保護した上で運転環境個性化設定情報を速やかに取得可能である。
【０１８９】
選択可能に、運転環境個性化設定情報は、温度情報、ランプ情報、音楽スタイル情報、シート状態情報、音響設置情報等の中の少なくとも一つの情報を含む。
【０１９０】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、画像取得モジュールは、携帯端末及び／又は車載カメラによって運転者の画像を取得するために用いられる。
【０１９１】
選択可能に、画像取得モジュールは、携帯端末に記憶された少なくとも１つの画像から運転者の画像を取得するか、携帯端末に設置された撮影装置によって運転者の画像を取得するために用いられる。
【０１９２】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、パラメータ情報取得モジュール１３０３は、携帯端末及び／又は車載装置によって運転環境パラメータの設定情報を受信するために用いられる。
【０１９３】
選択可能に、パラメータ情報取得モジュール１３０３は、車載装置によって車両中の運転環境パラメータの設定情報を取得するために用いられる。
【０１９４】
選択可能に、パラメータ情報取得モジュール１３０３は、車載装置によって車両中の運転環境パラメータの設定情報を取得するステップと、取得された運転環境パラメータの設定情報に基づいて登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報に対して更新操作を行うステップとを実行することに用いられる。
【０１９５】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、本願の実施例の装置は、受信した管理コマンドに基づいて、記憶された運転環境個性化設定情報に対して削除、編集、権限設置等の中の少なくとも一つの操作を行うための情報管理モジュールを更に含む。
【０１９６】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、登録顔特徴と前記運転環境個性化設定情報との間の対応関係は、携帯端末、サーバ、車載装置等の中の少なくとも１つの位置に記憶される。
【０１９７】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、運転環境パラメータの設定情報は、シート状態情報を含み、
パラメータ情報取得モジュールは、運転者の画像を検出して、検出結果を取得するステップと、検出結果に基づいて運転者の体型関連情報及び／又は顔高さ情報を決定するステップと、体型関連情報及び／又は顔高さ情報に基づいて、運転者のシート状態情報を決定するステップとを実行することに用いられる。
【０１９８】
１つ又は複数の選択可能な実施例では、検出結果は、顔基準点座標を含み、
パラメータ情報取得モジュールは、運転者の画像を検出して、検出結果を取得する時に、運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、運転者のカメラ座標系での顔基準点座標を取得するために用いられ、
パラメータ情報取得モジュールは、検出結果に基づいて運転者の顔高さ情報を決定する時に、顔基準点座標をカメラ座標系から車両座標系に変換するステップと、
車両座標系での顔基準点座標に基づいて運転者の顔高さ情報を決定するステップとを実行することに用いられる。
【０１９９】
選択可能に、顔基準点は、少なくとも１つの顔キーポイント及び／又は少なくとも１つの顔の他の位置点を含み、
パラメータ情報取得モジュールは、運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、運転者のカメラ座標系での顔基準点座標を取得する時に、運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、運転者のカメラ座標系での少なくとも１つの顔キーポイント座標を取得するステップ、及び／又は、少なくとも１つの顔キーポイント座標に基づいて少なくとも１つの顔の他の位置点を決定するステップを実行することに用いられる。
【０２００】
選択可能に、体型関連情報は、人種情報及び／又は性別情報を含み、
パラメータ情報取得モジュールは、運転者の画像を検出して、検出結果を取得する時に、運転者の画像を属性検出のためのニューラルネットワークに入力して属性検出を行って、ニューラルネットワークから出力される属性検出結果を得るために用いられ、
パラメータ情報取得モジュールは、検出結果に基づいて運転者の体型関連情報を決定する時に、属性検出結果に基づいて画像に対応する運転者の人種情報及び／又は性別情報を取得するために用いられる。
【０２０１】
選択可能に、パラメータ情報取得モジュールは、体型関連情報及び／又は顔高さ情報に基づいて、運転者のシート状態情報を決定する時に、予め設定された、体型及び／又は顔高さに関連するシート調節変換関係を取得するステップと、体型関連情報及び／又は顔高さ情報とシート調節変換関係に基づいて、運転者に対応するシート所望状態を決定し、シート所望状態を運転者のシート状態情報とするステップとを実行することに用いられる。
【０２０２】
選択可能に、パラメータ情報取得モジュールは、体型関連情報及び顔高さ情報に基づいて、運転者のシート状態情報を決定する時に、予め設定された、顔高さに関連する第１シート調節変換関係を取得するステップと、顔高さ情報及び第１シート調節変換関係に基づいて、運転者に対応する第１シート所望状態を決定するステップと、予め設定された、体型関連情報に関連する第２シート調節変換関係を取得するステップと、体型関連情報、第２シート調節変換関係及び第１シート所望状態に基づいて、第２シート所望状態を決定するステップと、第２シート所望状態を運転者のシート状態情報とするステップとを実行することに用いられる。
【０２０３】
選択可能に、シートの状態情報は、シート調節パラメータの目標値、シートの上下位置情報、シートの前後位置情報、シートの左右位置情報、背凭れ傾斜角度の位置情報、シートクッション傾斜角度の位置情報の中の少なくとも一つの情報を含む。
【０２０４】
本開示の実施例で提供された運転者登録装置のいずれか１つの実施例の動作過程、設置形態及び対応する技術的効果については、いずれも本開示の上記の対応する方法実施例の具体的な説明を参照してもよく、ページ数に限りがあるので、ここで詳しい説明を省略する。
【０２０５】
本願の実施例の別の態様によれば、上記のいずれか１つの実施例で提供された運転環境知能化調整装置又は上記のいずれか１つの実施例で提供された運転者登録装置を含む車両を提供する。
【０２０６】
本願の実施例のまた１つの態様よれば、上記のいずれか１つの実施例で提供された運転環境知能化調整装置又は上記のいずれか１つの実施例で提供された運転者登録装置を備えるプロセッサを含む電子機器を提供する。
【０２０７】
本願の実施例の更に別の態様によれば、、実行可能コマンドを記憶するためのメモリと、
メモリと通信してこの実行可能コマンドを実行して上記のいずれか１つの実施例で提供された運転環境知能化調整方法又は上記のいずれか１つの実施例で提供された運転者登録方法の操作を完了するためのプロセッサと、を含む電子機器を提供する。
【０２０８】
本願の実施例の更にまた１つの態様によれば、コンピュータ読取可能コマンドを記憶するためのコンピュータ記憶媒体であって、このコマンドが実行されると、上記のいずれか１つの実施例で提供された運転環境知能化調整方法又は上記のいずれか１つの実施例で提供された運転者登録方法の操作を実行するコンピュータ記憶媒体を提供する。
【０２０９】
本願の各実施例におけるニューラルネットワークは、それぞれ１つの多層ニューラルネットワーク（即ち、深層ニューラルネットワーク）、例えば、多層の畳み込みニューラルネットワークであってよく、例えば、ＬｅＮｅｔ、ＡｌｅｘＮｅｔ、ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ、ＶＧＧ、ＲｅｓＮｅｔ等の任意のニューラルネットワークモデルであってよい。それぞれのニューラルネットワークとしては、同じタイプと構造のニューラルネットワークを用いてもよく、異なるタイプと構造のニューラルネットワークを用いてもよい。本願の実施例はそれを限定するものではない。
【０２１０】
本願の実施例は、例えば、携帯端末、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット型コンピュータ、サーバなどであってよい電子機器を更に提供する。以下、本願の実施例の端末装置又はサーバを実現するのに適する電子機器１４００の構造模式図を示す図１４を参照し、図１４に示すように、電子機器１４００は１つ又は複数のプロセッサ、通信部などを含み、前記１つ又は複数のプロセッサは、例えば、１つ又は複数の中央処理装置（ＣＰＵ）１４０１、及び／又は１つ又は複数の専用プロセッサであり、専用プロセッサは加速ユニット１４１３としてよく、画像プロセッサ（ＧＰＵ）、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ及び他のＡＳＩＣチップのような専用プロセッサ等を含むが、それらに限定されなく、プロセッサは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１４０２に記憶された実行可能コマンド又は記憶部１４０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１４０３にロードされた実行可能コマンドによって各種の適切な動作及び処理を実現することができる。通信部１４１２はネットワークカードを含んでよいが、それに限定されなく、前記ネットワークカードはＩＢ（Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ）ネットワークカードを含んでよいが、それに限定されない。
【０２１１】
プロセッサは読み取り専用メモリ１４０２及び／又はランダムアクセスメモリ１４０３と通信して実行可能コマンドを実行し、通信バス１４０４を介して通信部１４１２に接続され、通信部１４１２を介して他のターゲットデバイスと通信してよく、それにより本願の実施例で提供されるいずれか一項の方法に対応する操作を完成し、例えば、車載カメラによって取得された運転者の画像の顔特徴を抽出し、予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された顔特徴を認証し、顔特徴認証が成功したことに応答して、予め記憶された登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係に基づいて、顔特徴に対応する登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を決定し、車載カメラを設置した車両に運転環境個性化設定情報を送信するか、運転環境個性化設定情報に基づいて、運転環境を対応的に調整させるように車両を制御する。
【０２１２】
また、ＲＡＭ１４０３には、装置の動作に必要な各種のプログラムやデータが格納されていてもよい。ＣＰＵ１４０１、ＲＯＭ１４０２及びＲＡＭ１４０３はバス１４０４を介して相互に接続される。ＲＡＭ１４０３を有する場合に、ＲＯＭ１４０２は選択可能なモジュールである。ＲＡＭ１４０３は実行可能コマンドを格納するか、または動作時に実行可能コマンドをＲＯＭ１４０２に書き込み、実行可能コマンドによって中央処理装置１４０１に上記通信方法に対応する操作を実行させる。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス１４０５もバス１４０４に接続される。通信部１４１２は、統合的に設置されてもよく、複数のサブモジュール（例えば複数のＩＢネットワークカード）を有し、通信バスのリンク上にあるように設置されてもよい。
【０２１３】
キーボード、マウスなどを含む入力部１４０６と、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイー（ＬＣＤ）など及びスピーカなどを含む出力部１４０７と、ハードディスクなどを含む記憶部１４０８と、ＬＡＮカード、モデムなどのネットワークインターフェイスカードを含む通信部１４０９とがＩ／Ｏインターフェイス１４０５に接続されている。通信部１４０９は例えばインターネットのようなネットワークを介して通信処理を行う。ドライブ１４１０も必要に応じてＩ／Ｏインターフェイス１４０５に接続される。磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル媒体１４１１は、必要に応じてドライブ１４１０上に装着され、そこから読み出されたコンピュータプログラムを必要に応じて記憶部１４０８にインストールする。
【０２１４】
なお、図１４に示す構造は選択可能な一実施形態に過ぎず、具体的な実践過程では、実際の必要に応じて上記図１４の部品の数及び種類を選択、削除、追加、または置換することができ、異なる機能部品の設置上でも、分離設置または統合設置などの実施形態を採用でき、例えば加速ユニット１４１３とＣＰＵ１４０１は分離設置するかまたは加速ユニット１４１３をＣＰＵ１４０１に統合するようにしてよく、通信部は分離設置するか、またはＣＰＵ１４０１又は加速ユニット１４１３に統合設置することなども可能であることを説明する必要がある。これらの置換可能な実施形態はいずれも本願の保護範囲に属する。
【０２１５】
特に、本願の実施例によれば、フローチャートを参照しながら上述したプロセスはコンピュータソフトウェアプログラムとして実現できる。例えば、本願の実施例はコンピュータプログラム製品を含み、それは機械可読媒体に有形に具現化された、フローチャートに示す方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムを含み、プログラムコードは本願の実施例により提供される方法のステップを対応して実行する対応のコマンドを含んでよく、例えば、車載カメラによって取得された運転者の画像の顔特徴を抽出し、予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された顔特徴を認証し、顔特徴認証が成功したことに応答して、予め記憶された登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係に基づいて、顔特徴に対応する登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を決定し、車載カメラを設置した車両に運転環境個性化設定情報を送信するか、運転環境個性化設定情報に基づいて、運転環境を対応的に調整させるように車両を制御する。このような実施例では、該コンピュータプログラムは通信部１４０９によってネットワークからダウンロード及びインストールされ、及び／又はリムーバブル媒体１４１１からインストールされ得る。中央処理ユニット（ＣＰＵ）１４０１によって該コンピュータプログラムを実行する時に、本願の方法で限定された上記機能を実行する。
【０２１６】
本明細書における様々な実施例は漸進的に説明され、各実施例は他の実施例との相違点に集中して説明したが、各実施例間の同一または類似の部分については相互に参照すればよい。システム実施例については、それは基本的に方法実施例に対応するので、説明は比較的簡単であり、関連部分は方法実施例の説明の一部を参照すればよい。
【０２１７】
本願の方法及び装置は、様々な形態で実現され得る。例えば、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアの任意の組合わせによって本願の方法及び装置を実現することができる。前記方法のステップのための上記順序は説明することのみを目的とし、本願の方法のステップは、特に断らない限り、以上で具体的に説明した順序に限定されない。また、いくつかの実施例では、本願は記録媒体に記憶されたプログラムとしてもよく、これらのプログラムは本願の方法を実現するための機械可読コマンドを含む。従って、本願は本願の方法を実行するためのプログラムが記憶された記録媒体も含む。
【０２１８】
本願の説明は、例示及び説明のために提示されたものであり、網羅的なものでありもしくは開示された形式に本願を限定するというわけでない。当業者にとっては多くの修正及び変形を加えることができるのは明らかであろう。実施例は本願の原理及び実際応用をより明瞭に説明するため、かつ当業者が本願を理解して特定用途に適した各種の修正を加えた各種の実施例を設計可能にするように選択され説明されたものである。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載カメラによって取得された運転者の画像の顔特徴を抽出するステップと、
予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された前記顔特徴を認証するステップと、
前記顔特徴認証が成功したことに応答して、予め記憶された登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係に基づいて、前記顔特徴に対応する登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を決定するステップと、
前記車載カメラを設置した車両に前記運転環境個性化設定情報を送信するか、前記運転環境個性化設定情報に基づいて、運転環境を対応的に調整させるように前記車両を制御するステップと、を含むことを特徴とする運転環境知能化調整方法。
【請求項２】
前記予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された前記顔特徴を認証する前記ステップの前に、
運転者登録プロセスによって運転者の登録顔特徴、運転環境個性化設定情報及び両者間の対応関係を取得するステップを更に含み、
前記運転者登録プロセスは、
運転者の画像を取得するステップと、
前記画像の顔特徴を抽出するステップと、
運転環境パラメータの設定情報を取得するステップと、
抽出した顔特徴を登録顔特徴として記憶し、前記運転環境パラメータの設定情報を前記登録顔特徴の運転環境個性化設定情報として記憶し、登録顔特徴と前記運転環境個性化設定情報との間の対応関係を確立、記憶するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記運転環境パラメータの設定情報を取得するステップは、
携帯端末及び／又は車載装置によって前記運転環境パラメータの設定情報を受信するステップ、
車載装置によって車両中の前記運転環境パラメータの設定情報を取得するステップ、及び
車載装置によって車両中の前記運転環境パラメータの設定情報を取得し、前記取得した運転環境パラメータの設定情報に基づいて前記登録顔特徴に対応する前記運転環境個性化設定情報に対して更新操作を行うステップのうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記登録顔特徴と前記運転環境個性化設定情報との間の対応関係は、携帯端末、サーバ、車載装置の中の少なくとも１つの位置に記憶され、
前記車載カメラを設置した車両に前記運転環境個性化設定情報を送信するステップは、
前記車両と通信するサーバ又は携帯端末によって、前記車載カメラを設置した車両に前記運転環境個性化設定情報を送信するステップ、及び
車載装置によって前記運転環境個性化設定情報に基づいて前記車載カメラを設置した車両の運転環境を対応的に調整するステップのうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
前記運転環境パラメータの設定情報は、シート状態情報を含み、
運転環境パラメータの設定情報を取得するステップは、
前記運転者の画像を検出して、検出結果を取得するステップと、
前記検出結果に基づいて前記運転者の体型関連情報及び／又は顔高さ情報を決定するステップと、
前記体型関連情報及び／又は前記顔高さ情報に基づいて、前記運転者のシート状態情報を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２又は３に記載の方法。
【請求項６】
前記検出結果は、顔基準点座標を含み、
運転者の画像を検出して、検出結果を取得するステップは、
前記運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、前記運転者のカメラ座標系での顔基準点座標を取得するステップを含み、
前記検出結果に基づいて前記運転者の顔高さ情報を決定するステップは、
前記顔基準点座標を前記カメラ座標系から車両座標系に変換するステップと、
前記車両座標系での顔基準点座標に基づいて前記運転者の顔高さ情報を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記顔基準点は、少なくとも１つの顔キーポイント及び／又は少なくとも１つの顔の他の位置点を含み、
前記運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、前記運転者のカメラ座標系での顔基準点座標を取得するステップは、
前記運転者の画像に対して顔基準点検出を行って、前記運転者のカメラ座標系での少なくとも１つの顔キーポイント座標を取得するステップ、及び／又は、
前記少なくとも１つの顔キーポイント座標に基づいて少なくとも１つの顔の他の位置点を決定するステップを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記体型関連情報は、人種情報及び／又は性別情報を含み、
運転者の画像を検出して、検出結果を取得するステップは、
前記運転者の画像を属性検出のためのニューラルネットワークに入力して属性検出を行って、ニューラルネットワークから出力される属性検出結果を得るステップを含み、
前記検出結果に基づいて前記運転者の体型関連情報を決定するステップは、
前記属性検出結果に基づいて前記画像に対応する運転者の人種情報及び／又は性別情報を取得するステップを含むことを特徴とする請求項５〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記体型関連情報及び／又は前記顔高さ情報に基づいて、前記運転者のシート状態情報を決定するステップは、
予め設定された、体型及び／又は顔高さに関連するシート調節変換関係を取得するステップと、
前記体型関連情報及び／又は前記顔高さ情報と前記シート調節変換関係に基づいて、前記運転者に対応するシート所望状態を決定して、前記シート所望状態を前記運転者のシート状態情報とするステップと、を含むことを特徴とする請求項５〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記体型関連情報及び前記顔高さ情報に基づいて、前記運転者のシート状態情報を決定するステップは、
予め設定された、顔高さに関連する第１シート調節変換関係を取得するステップと、
前記顔高さ情報及び前記第１シート調節変換関係に基づいて、前記運転者に対応する第１シート所望状態を決定するステップと、
予め設定された、体型関連情報に関連する第２シート調節変換関係を取得するステップと、
前記体型関連情報、前記第２シート調節変換関係及び前記第１シート所望状態に基づいて、第２シート所望状態を決定するステップと、
前記第２シート所望状態を前記運転者のシート状態情報とするステップと、を含むことを特徴とする請求項５〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
運転者の画像を取得するステップと、
前記画像の顔特徴を抽出するステップと、
運転環境パラメータの設定情報を取得するステップと、
抽出した顔特徴を登録顔特徴として記憶し、前記運転環境パラメータの設定情報を前記登録顔特徴の運転環境個性化設定情報として記憶し、登録顔特徴と前記運転環境個性化設定情報との間の対応関係を確立、記憶するステップと、を含むことを特徴とする運転者登録方法。
【請求項１２】
車載カメラによって取得された運転者の画像の顔特徴を抽出するための特徴抽出ユニットと、
予め記憶された少なくとも１つの登録顔特徴に基づいて抽出された前記顔特徴を認証するための顔特徴認証ユニットと、
前記顔特徴認証が成功したことに応答して、予め記憶された登録顔特徴と運転環境個性化設定情報との間の対応関係に基づいて、前記顔特徴に対応する登録顔特徴に対応する運転環境個性化設定情報を決定するための環境情報取得ユニットと、
前記車載カメラを設置した車両に前記運転環境個性化設定情報を送信するか、前記運転環境個性化設定情報に基づいて、運転環境を対応的に調整させるように前記車両を制御するための情報処理ユニットと、を含むことを特徴とする運転環境知能化調整装置。
【請求項１３】
運転者の画像を取得するための画像取得モジュールと、
前記画像の顔特徴を抽出する顔特徴抽出モジュールと、
運転環境パラメータの設定情報を取得するパラメータ情報取得モジュールと、
抽出した顔特徴を登録顔特徴として記憶し、前記運転環境パラメータの設定情報を前記登録顔特徴の運転環境個性化設定情報として記憶し、登録顔特徴と前記運転環境個性化設定情報との間の対応関係を確立、記憶する登録情報記憶モジュールと、を含むことを特徴とする運転者登録装置。
【請求項１４】
電子機器であって、
前記電子機器は、請求項１２に記載の運転環境知能化調整装置を含み、又は、
前記電子機器は、請求項１３に記載の運転者登録装置を含み、又は、
前記電子機器は、実行可能コマンドを記憶するためのメモリと、前記メモリと通信して前記実行可能コマンドを実行して請求項１〜１０のいずれか一項に記載の運転環境知能化調整方法又は請求項１１に記載の運転者登録方法を完了するためのプロセッサと、を含むことを特徴とする電子機器。
【請求項１５】
コンピュータ読取可能コマンドを記憶するためのコンピュータ記憶媒体であって、前記コマンドが実行されるとき、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の運転環境知能化調整方法又は請求項１１に記載の運転者登録方法の操作を実行することを特徴とするコンピュータ記憶媒体。
【請求項１６】
コンピュータ読取可能コードを含むコンピュータプログラムであって、前記コンピュータ読取可能コードがデバイス上で実行されるとき、前記デバイス中のプロセッサが請求項１〜１０のいずれか一項に記載の運転環境知能化調整方法又は請求項１１に記載の運転者登録方法を実現するためのコマンドを実行することを特徴とするコンピュータプログラム。