一种智能识别选择情景模式的系统与方法技术方案

本发明专利技术公开了一种智能识别选择情景模式的系统与方法，车辆内部预设有情景模拟系统，用于智能识别当前车辆行驶环境，并基于预设的车辆情景模式输出对应的模拟情景，当所述情景模拟系统处于开启状态时，包括如下内容：图像采集模块：采集当前行驶环境图像；情景分布模块：存放预设的车辆情景模式；图像识别模块：将所述行驶环境图像与所述预设的车辆情景模式匹配；语音提示模块：通过语音播报模式，提示用户进入情景模拟系统；自定义情景模块：用户手动添加车辆情景模式。通过智能识别选择情景模式，可以迅速根据当前车辆行驶环境进入环境情景模式，给用户带来更好的驾驶体验和舒适环境。境。境。

【技术实现步骤摘要】
一种智能识别选择情景模式的系统与方法


[0001]本专利技术涉及车辆智能识别
，具体涉及一种智能识别选择情景模式的系统与方法。

技术介绍

[0002]随着时代的发展，尤其是车辆技术的发展，现代社会中有越来越的车辆，但是，现代车辆更多的是作为一种代步工具出现，而消费者对车辆的要求越来高，使车辆更趋向于智能化的发展，但目前市面上的车辆都难以完全满足消费者对车辆有更人性化以及智能化的需求。
[0003]目前市面上的智能化车辆具备GPS定位系统、道路状况信息系统、紧急警报系统以及自动驾驶系统，通过车辆环境感知系统和信息终端，实现人、车、路的信息交换。智能车辆集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体，是世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。
[0004]虽然现在市面上的车辆已经给用户带来巨大的体验，但是，目前还没有智能系统可以全局模拟车辆的行驶环境，通过自动提示用户切换至情景模拟场景，给用户带来更大的驾驶体验与舒适环境。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种智能识别选择情景模式的系统与方法，以解决现有技术中存在的上述问题。
[0006]一种智能识别选择情景模式的系统，包括：
[0007]车辆内部预设的情景模拟系统，用于智能识别当前车辆行驶环境，并基于预设的车辆情景模式输出对应的模拟情景；所述情景模拟系统包括：
[0008]图像采集模块：采集当前行驶环境图像；
[0009]情景分布模块：存放预设的车辆情景模式；
[0010]图像识别模块：将所述行驶环境图像与所述预设的车辆情景模式匹配；
[0011]语音提示模块：通过语音播报模式，提示用户进入情景模拟系统；
[0012]自定义情景模块：用户手动添加车辆情景模式。
[0013]进一步地，所述图像采集模块，包括：
[0014]图像模型：基于车辆内部的摄像头对当前行驶环境的图像进行采集，
[0015]将采集到的图像使用预先训练的神经网络进行轮廓识别，并将所述轮廓识别中的特征信息从图像中提取出来，根据所述特征信息的内容构建为图像模型。
[0016]进一步地，所述情景分布模块，包括：
[0017]在所述情景模拟系统中预设车辆情景模式，所述预设车辆情景模式为当前车辆中现有且可供用户使用的车辆情景模式，对当前车辆情景模式中的内容构建特征模型，所述
特征模型分为属性特征、形状特征与局部特征；
[0018]所述属性特征，为预设车辆情景模式中的车辆驾驶时的环境特点；所述形状特征，为预设车辆情景模式中的车辆驾驶时车辆周边所存在各种物体轮廓的集合；所述局部特征为预设车辆情景模式中环境图像的局部特征信息。
[0019]进一步地，所述图像识别模块，包括：
[0020]关键点提取单元：将所述图像模型中的特征信息提取至少一个关键点，根据所述至少一个关键点的描述确定第一特征图；
[0021]权重确定单元：根据卷积网络神经计算所述当前车辆情景模式中特征模型中图像样本的权重值与所述第一特征图的权重值，并将所述特征模型中图像样本的权重值与第一特征图的权重值进行加权求和，根据所述加权求和的值确定第二特征图；
[0022]匹配单元：将所述第一特征图与所述第二特征图进行匹配，判定当前车辆行驶环境信息。
[0023]进一步地，所述匹配单元，包括：
[0024]位置推测子单元：情景模拟系统搜集当前车辆所处环境中物体的多个所述原始特征信息，推测当前车辆所处位置信息，并将所述位置信息的推测结果储存；
[0025]匹配子单元：根据图像识别中的匹配算法，将所述第一特征图与所述第二特征图进行匹配，通过神经网络计算第一特征图与第二特征图的图像样本相似度，根据所述图像样本相似度与所述位置推测单元的存储结果判断当前车辆行驶所处环境。
[0026]进一步地，所述语音提示模块，包括：
[0027]选择情景模拟系统中与所述匹配相似度的值达到所设定的阈值范围内的预设车辆情景模式，则确定为当前的车辆情景模式匹配成功，情景模拟系统立即自动开启语音提示，询问用户是否要开启情景模式系统，若用户确认开启语音播报模式，则对当前车辆的行驶环境进行语音播报；
[0028]若匹配相似度的值未达到所设定的阈值范围内，则确定为当前的车辆情景模式匹配不成功，并询问用户是否添加自定义情景。
[0029]进一步地，所述匹配相似度的值未达到所设定的阈值范围内，包括：
[0030]添加提示单元：当预设的车辆情景模式与当前车辆行驶环境不配时，则询问用户是否进行环境自定义添加；
[0031]深度学习单元：对当前车辆行驶环境进行特征提取，情景模拟系统对所述特征提取的内容进行深度学习，并构建成为一种新的预设车辆情景模式，用户对所述新的预设车辆情景模式命名，提供下一次车辆情景模式的匹配。
[0032]一种智能识别选择情景模式的方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0033]步骤S801：基于车辆内部的摄像头对当前行驶环境的图形进行采集，并从中提取特征信息；
[0034]步骤S802：在情景分布模块中预存已经设定完成的车辆情景模式，提取所述车辆情景模式与当前车辆行驶环境进行匹配；若匹配成功，执行步骤S803，若匹配不成功，执行步骤S804；
[0035]步骤S803：开启语音播报模式，提示用户是否进入情景模拟系统；
[0036]步骤S804：由用户自定义添加车辆情景模式，基于情景模拟系统的深度学习单元
提取当前车辆行驶环境的特征信息，构建新的车辆情景模式。
[0037]进一步地，所述步骤S803中，包括：
[0038]步骤S8031，对所述预存已经设定完成的车辆情景模式设定危险预警，所述危险预警为车辆情景模式中预设的可能的危险情况；
[0039]步骤S8032，对当车辆行驶至某一环境时，若当前环境匹配成功情景模拟系统中预存已经设定完成的车辆情景模式，情景模拟系统搜寻当前行驶环境是否存在安全隐患，若存在，则对用户发出危险预警，若不存在，则继续对当前行驶环境进行语音播报。
[0040]进一步地，步骤S804中，所述基于情景模拟系统的深度学习单元提取当前车辆行驶环境的特征信息，包括：
[0041]步骤S8041：获取当前行驶环境的图像，基于深度学习的语义分割算法对所述当前行驶环境的图像进行语义分割，提取图像中包括季节不变的区域，去除当前行驶环境跟随季节变化而产生变化的环境图像；
[0042]步骤S8042：在所述环境图像中提取用于构造新的车辆情景模式的特征信息，所述特征信息进一步包括根据语义分割环境图像的形状、颜色、距离的参数，通过所述参数形成若干张虚拟场景图，情景模拟系统根据若干张虚拟场景图进行深度学习，并构建新的预设车辆情景模式。
[0043]与现有技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能识别选择情景模式的系统，其特征在于，包括：车辆内部预设的情景模拟系统，用于智能识别当前车辆行驶环境，并基于预设的车辆情景模式输出对应的模拟情景；所述情景模拟系统包括：图像采集模块：采集当前行驶环境图像；情景分布模块：存放预设的车辆情景模式；图像识别模块：将所述行驶环境图像与所述预设的车辆情景模式匹配；语音提示模块：通过语音播报模式，提示用户进入情景模拟系统；自定义情景模块：用户手动添加车辆情景模式。2.根据权利要求1所述的一种智能识别选择情景模式的系统，其特征在于，所述图像采集模块，包括：图像模型：基于车辆内部的摄像头对当前行驶环境的图像进行采集，将采集到的图像使用预先训练的神经网络进行轮廓识别，并将所述轮廓识别中的特征信息从图像中提取出来，根据所述特征信息的内容构建为图像模型。3.根据权利要求1所述的一种智能识别选择情景模式的系统，其特征在于，所述情景分布模块，包括：在所述情景模拟系统中预设车辆情景模式，所述预设车辆情景模式为当前车辆中现有且可供用户使用的车辆情景模式，对当前车辆情景模式中的内容构建特征模型，所述特征模型分为属性特征、形状特征与局部特征；所述属性特征，为预设车辆情景模式中的车辆驾驶时的环境特点；所述形状特征，为预设车辆情景模式中的车辆驾驶时车辆周边所存在各种物体轮廓的集合；所述局部特征为预设车辆情景模式中环境图像的局部特征信息。4.根据权利要求1所述的一种智能识别选择情景模式的系统，其特征于，所述图像识别模块，包括：关键点提取单元：将所述图像模型中的特征信息提取至少一个关键点，根据所述至少一个关键点的描述确定第一特征图；权重确定单元：根据卷积网络神经计算所述当前车辆情景模式中特征模型中图像样本的权重值与所述第一特征图的权重值，并将所述特征模型中图像样本的权重值与第一特征图的权重值进行加权求和，根据所述加权求和的值确定第二特征图；匹配单元，将所述第一特征图与所述第二特征图进行匹配，判定当前车辆行驶环境信息。5.根据权利要求1所述的一种智能识别选择情景模式的系统，其特征在于，所述匹配单元，包括：位置推测子单元：情景模拟系统搜集当前车辆所处环境中物体的多个所述原始特征信息，推测当前车辆所处位置信息，并将所述位置信息的推测结果储存；匹配子单元：根据图像识别中的匹配算法，将所述第一特征图与所述第二特征图进行匹配，通过神经网络计算第一特征图与第二特征图的图像样本相似度，根据所述图像样本相似度与所述位置推测单元的存储结果判断当前车辆行驶所处环境。6.根据利要求1所述的一种智能识别选择情景模式的系统，其特征在于所述语音提示模块，包括：
选择情景模拟系统中与所述匹配相似度的值达到所设定的阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：向红伟，顾焰，甘茂煌，
申请(专利权)人：深圳市蓝鲸智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：