一种基于虹膜识别的自动驾驶系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于虹膜识别的自动驾驶系统，其包括身份验证模块、道路信息获取模块、路况数据处理模块和车辆驾驶模块；所述身份验证模块用于通过虹膜识别技术对驾驶员的身份进行验证，并在驾驶员的身份通过验证时，启动道路信息采集模块；所述道路信息获取模块用于获取道路的路况数据，并将所述路况数据传输到路况数据处理模块；所述路况数据处理模块用于根据所述路况数据得到车辆的控制参数，并将所述控制参数传输到车辆驾驶模块；所述车辆驾驶模块用于根据所述控制参数控制车辆进行自动驾驶。通过虹膜识别对驾驶员的身份进行验证，身份验证通过后再启动汽车进行自动驾驶，有效防止汽车钥匙被别人拿到后，车辆容易被别人开走。

【技术实现步骤摘要】
一种基于虹膜识别的自动驾驶系统
本专利技术涉及垃圾处理领域，具体涉及一种基于虹膜识别的自动驾驶系统。
技术介绍
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。进行自动驾驶一般需要进行身份验证，现有技术中，汽车一般是通过钥匙的方式来对驾驶者的身份进行验证。一般是将钥匙插进钥匙孔中，转动钥匙启动汽车，或者是采用一键点火启动的方式，只要钥匙跟汽车之间的距离处于预设的范围内时，直接按下车内的一键点火按钮便可以启动汽车。然后再启动汽车的自动驾驶功能，但是这两种启动方式都不安全，只要别人拿到钥匙，便可以将车开走。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供了一种基于虹膜识别的自动驾驶系统，其包括身份验证模块、道路信息获取模块、路况数据处理模块和车辆驾驶模块；所述身份验证模块用于通过虹膜识别技术对驾驶员的身份进行验证，并在驾驶员的身份通过验证时，启动道路信息采集模块；所述道路信息获取模块用于获取道路的路况数据，并将所述路况数据传输到路况数据处理模块；所述路况数据处理模块用于根据所述路况数据得到车辆的控制参数，并将所述控制参数传输到车辆驾驶模块；所述车辆驾驶模块用于根据所述控制参数控制车辆进行自动驾驶。本专利技术的有益效果为：本专利技术通过虹膜识别的方式来对驾驶员的身份进行验证，在身份验证通过后再启动汽车进行自动驾驶，可以有效地防止出现汽车钥匙被别人拿到，车辆就容易被别人开走的问题。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1，为本专利技术一种基于虹膜识别的自动驾驶系统的一种示例性实施例图。附图标记：身份验证模块1、道路信息获取模块2、路况数据处理模块3和车辆驾驶模块4。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。参见图1，本专利技术的一种基于虹膜识别的自动驾驶系统，其包括身份验证模块1、道路信息获取模块2、路况数据处理模块3和车辆驾驶模块4；所述身份验证模块1用于通过虹膜识别技术对驾驶员的身份进行验证，并在驾驶员的身份通过验证时，启动道路信息采集模块；所述道路信息获取模块2用于获取道路的路况数据，并将所述路况数据传输到路况数据处理模块3；所述路况数据处理模块3用于根据所述路况数据得到车辆的控制参数，并将所述控制参数传输到车辆驾驶模块4；所述车辆驾驶模块4用于根据所述控制参数控制车辆进行自动驾驶。在一种实施例中，所述基于虹膜识别的自动驾驶系统还包括虹膜录入模块和远程控制模块，所述虹膜录入模块用于驾驶员录入自己的虹膜信息，所述远程控制模块用于驾驶员远程对车辆进行控制。在一种实施例中，所述虹膜录入模块包括虹膜摄像机和补光灯；所述远程控制模块包括移动终端和固定终端，所述移动终端包括手机、平板电脑；所述固定终端包括台式电脑。在一种实施例中，所述身份验证模块1包括获取子模块、分割子模块、归一化子模块、降噪子模块、特征提取子模块、特征编码子模块、特征对比子模块；所述获取子模块用于获取包含驾驶员的虹膜图像，并传输到分割子模块；所述分割子模块用于从所述虹膜图像中将虹膜区域分割出来，得到虹膜区域图像；所述归一化子模块用于对所述虹膜区域图像进行归一化处理，得到归一化图像；所述降噪子模块用于对所述归一化图像进行降噪处理，得到降噪图像；所述特征提取子模块用于对所述降噪图像进行特征提取，获得驾驶员的虹膜特征；所述特征编码子模块用于根据所述虹膜特征计算驾驶员的虹膜的特征编码；所述特征对比子模块用于将所述特征编码与预存的特征编码模板进行对比，计算两者的相似度，并将所述相似度与预设的相似度阈值进行对比，从而确定驾驶员是否通过身份验证。在一种实施例中，所述对所述归一化图像进行降噪处理，得到降噪图像，包括：对于归一化图像中像素点(x,y)，其灰度值表示为f(x,y)，对其采用如下公式进行降噪处理：式中，af(x,y)表示对像素点(x,y)进行滤波的结果，α、β分别表示预设的权重比例参数，H表示像素点(x,y)的预设大小的邻域的像素点的坐标的集合，(i,j)表示H中的元素的坐标，g(i,j)表示所述领域中，位置为(i,j)的像素点的灰度值，δ和ψ表示预设的常数参数，GS表示高斯滤波的标准差，λ(i,j)表示位置为(i,j)的像素点和像素点(x,y)之间的欧氏距离，zs(x,y)表示zs(x,y)的邻域的像素点的噪声估计值，表示位置为(i,j)的像素点水平梯度值，p(i,j)表示位置为(i,j)的像素点竖直梯度值。本专利技术上述实施例，在降噪时充分考虑了像素点(x,y)的邻域的影响，对邻域中的不同影响因素采用加权求和的方式进行融合，从而使得降噪效果更为准确。具体地，考虑了邻域的噪声估计值、像素点(x,y)与其邻域中的像素点之间的欧式距离，像素点(x,y)与其邻域中的像素点之间的像素值差异，以及邻域中的像素点的梯度值，可以自适应地对不同的像素点进行降噪，有效地避免了出现传统的降噪方式中使用同一滤波公式进行全局降噪，造成细节丢失的问题。有利于提高虹膜特征提取的准确性。在一种实施例中，所述对所述降噪图像进行特征提取，获得驾驶员的虹膜特征，包括：使用Gabor算法对所述降噪图像进行特征提取，获得驾驶员的虹膜特征。在一种实施例中，所述将所述相似度与预设的相似度阈值进行对比，从而确定驾驶员是否通过身份验证，包括：若所述相似度大于预设的相似度阈值，则确定驾驶员通过身份验证，否则，驾驶员没有通过身份验证。在一种实施例中，所述道路信息获取模块2包括毫米波雷达、激光雷达、路况摄像头；所述毫米波雷达和激光雷达均用于获取车辆四周的雷达数据；所述路况摄像头用于获取道路的路况数据。在一种实施例中，所述路况数据包括障碍物的位置、道路标线、交通信号灯的状态和前车距离。在一种实施例中，所述控制参数包括车速、方向。最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本专利技术的技术方案，而非对本专利技术保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本专利技术作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本专利技术的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本专利技术技术方案的实质和范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于虹膜识别的自动驾驶系统，其特征在于，其包括身份验证模块、道路信息获取模块、路况数据处理模块和车辆驾驶模块；/n所述身份验证模块用于通过虹膜识别技术对驾驶员的身份进行验证，并在驾驶员的身份通过验证时，启动道路信息采集模块；/n所述道路信息获取模块用于获取道路的路况数据，并将所述路况数据传输到路况数据处理模块；/n所述路况数据处理模块用于根据所述路况数据得到车辆的控制参数，并将所述控制参数传输到车辆驾驶模块；/n所述车辆驾驶模块用于根据所述控制参数控制车辆进行自动驾驶。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于虹膜识别的自动驾驶系统，其特征在于，其包括身份验证模块、道路信息获取模块、路况数据处理模块和车辆驾驶模块；
所述身份验证模块用于通过虹膜识别技术对驾驶员的身份进行验证，并在驾驶员的身份通过验证时，启动道路信息采集模块；
所述道路信息获取模块用于获取道路的路况数据，并将所述路况数据传输到路况数据处理模块；
所述路况数据处理模块用于根据所述路况数据得到车辆的控制参数，并将所述控制参数传输到车辆驾驶模块；
所述车辆驾驶模块用于根据所述控制参数控制车辆进行自动驾驶。


2.根据权利要求1所述的一种基于虹膜识别的自动驾驶系统，其特征在于，所述基于虹膜识别的自动驾驶系统还包括虹膜录入模块和远程控制模块，所述虹膜录入模块用于驾驶员录入自己的虹膜信息，所述远程控制模块用于驾驶员远程对车辆进行控制。


3.根据权利要求2所述的一种基于虹膜识别的自动驾驶系统，其特征在于，所述虹膜录入模块包括虹膜摄像机和补光灯；所述远程控制模块包括移动终端和固定终端，所述移动终端包括手机、平板电脑；所述固定终端包括台式电脑。


4.根据权利要求1所述的一种基于虹膜识别的自动驾驶系统，其特征在于，所述身份验证模块包括获取子模块、分割子模块、归一化子模块、降噪子模块、特征提取子模块、特征编码子模块、特...

【专利技术属性】
技术研发人员：张祥，
申请(专利权)人：广州傲马科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44