一种气囊控制方法，应用，系统及车辆技术方案

本申请提供一种气囊控制方法，应用，系统及车辆；所述气囊控制方法具体包括：随机获取面部数据样本和碰撞数据样本，并对其进行预处理和划分成相应的训练集的和测试集；根据相应的训练集提取用户特征因子和碰撞特征因子，并基于所述用户特征因子和碰撞特征因子构建气囊控制模型；然后通过训练集对所述气囊控制模型进行训练，获得气囊优化控制模型；再进一步根据所述气囊优化控制模型对所述测试集进行气囊控制测试，以在预设条件下控制气囊弹出。本申请可以提高用户特征数据识别的准确性，提高气囊控制的稳定性、安全性和可靠性；并且实现方式较为简单，需要的成本较低。需要的成本较低。需要的成本较低。

【技术实现步骤摘要】
一种气囊控制方法，应用，系统及车辆


[0001]本申请涉及车辆安全
，特别涉及一种气囊控制方法，应用，系统及车辆。

技术介绍

[0002]在车辆安全系统中，气囊属于一种重要的被动安全装置，主要用于在碰撞事故发生时缓冲乘客的撞击力，保护人身体免受伤害。
[0003]现有的气囊控制系统通常会考虑用户的面部特征和面部转向等因素，但是在实际应用中，用户的面部特征数据的采集往往会受到光照、遮挡和面部表情等变化因素的影响，从而导致面部特征识别准确率下降，以在后续控制气囊弹出时存在安全风险；并且现有的气囊控制系统基于多源数据，这需要整合和分析不同类型的数据源，需要较为复杂的数据处理和融合技术，对技术开发人员的要求较高，在一定程度上增加了开发和实施成本及难度。

技术实现思路

[0004]本申请为解决上述技术问题，提供一种可根据用户特征因子和碰撞特征因子智能化调节气囊弹出，进而在最大程度上保护用户的气囊控制方法，应用，系统及车辆。
[0005]具体的，本申请提供有一种气囊控制方法，所述气囊控制方法包括以下步骤：S100：随机获取多种用户状态的面部数据样本，和多种碰撞因素下的碰撞数据样本，并分别对所述面部数据样本和碰撞数据样本进行预处理；将预处理后的面部数据样本按一预设比例划分为第一训练集和第一测试集，以及将预处理后的碰撞数据样本按同一预设比例划分为第二训练集和第二测试集。
[0006]S200：根据所述第一训练集和第二训练集分别提取用户特征因子和碰撞特征因子，并基于所述用户特征因子和碰撞特征因子构建气囊控制模型；通过所述第一训练集和第二训练集对所述气囊控制模型进行训练，获得气囊优化控制模型。
[0007]S300：根据所述气囊优化控制模型对所述第一测试集和第二测试集进行气囊控制测试，以在预设条件下控制气囊弹出。
[0008]所述气囊控制方法可以根据用户特征因子和碰撞特征因子构建气囊控制模型，进而通过该气囊控制模型对采集的面部数据样本和碰撞数据样本的训练集进行训练，以获得可以智能化调节气囊弹出的气囊优化控制模型。
[0009]上述方法可以针对不同用户特征和碰撞特征获得更准确的气囊优化控制模型，提高用户特征数据识别的准确性，和提高气囊控制的稳定性、安全性和可靠性；并且上述气囊控制方法实现方式较为简单，需要的成本较低。
[0010]所述用户状态至少包括面部表情和面部朝向；所述碰撞因素至少包括碰撞强度和碰撞方向。
[0011]获取多种用户状态下的面部数据样本，以及多种碰撞因素下的碰撞数据样本，使得后续的训练结果更具代表性和准确性。
[0012]所述步骤S100中的预处理至少包括：数据清洗、缺失值填充、异常值和不一致值数据平滑，以及归一化处理。
[0013]通过上述预处理，以便于后续的训练和测试，可以提高所述面部数据样本和碰撞数据样本的准确性，进而进一步提高后续所提取的用户特征因子和碰撞特征因子的准确性，避免因数据提取错误而导致后续气囊控制模型训练效果不好，以致气囊误触造成事故发生。
[0014]所述用户特征因子至少包括用户的面部关键点、坐高、体型姿态和头部姿态；所述面部关键点至少包括双眼瞳孔和嘴巴。
[0015]获取用户特征因子可以作为后续气囊气体释放和调节座椅头枕预测的参照，该智能化设置在气囊触发时可以在一定程度上起到保护用户的作用。
[0016]所述碰撞特征因子至少包括发生碰撞时的速度和方向盘的角度。
[0017]车辆发生碰撞时的速度和方向盘的角度即可表示当前车辆的碰撞强度和碰撞方向，通过分析速度和角度这两个参数，即可获得当前车辆的行驶状态。
[0018]所述步骤S200中，获得气囊优化控制模型具体包括：通过决策树、支持向量机和神经网络中的任意一种对所述气囊控制模型进行训练，并实时结合用户特征因子和碰撞特征因子，以及应用场景对气囊控制模型进行优化，以获得最终的气囊优化控制模型；所述优化至少包括交叉验证和网格搜索。
[0019]实时对气囊控制模型进行优化，以获得气囊优化控制模型，可以进一步提高模型的稳定性、安全性和可靠性。
[0020]在步骤S200之后，还包括：将训练好的气囊优化控制模型集成到系统中，并根据用户的坐高、体型姿态和头部姿态进行气囊气体释放体积和座椅头枕高度调节的预测。
[0021]根据用户特征因子控制气囊气体体积的释放预测，使得气囊气体可以随着用户特征因子进行智能化释放，进一步使得该气囊优化控制模型的适用性更加广泛；根据用户特征因子调节座椅头枕高度的预测，使得气囊弹出位置可以适应不同用户，以在一定程度上保护用户不受伤害。
[0022]基于同一构思，本申请还提供一种气囊控制方法的应用，应用于对设置于座椅椅背顶部的中间位置处的气囊进行控制，包括以下步骤：S101：实时采集当前车辆的行驶数据，及用户特征数据；所述用户特征数据至少包括用户的双眼瞳孔、嘴巴、坐高、体型姿态和头部姿态。
[0023]S201：通过所述气囊优化控制模型对所述行驶数据和用户特征数据进行分析，以在预设条件下控制气囊弹出。
[0024]上述应用通过行驶数据和用户特征数据，来实现气囊对用户的智能化保护；并且当本申请应用在颈部气囊时，可以在气囊弹出后，给用户的头颈提供一个强有力的支撑，从而在碰撞事故中减少用户头颈的受伤概率；此外，上述应用还提高了车辆的被动安全性。
[0025]还包括：根据所述用户特征数据调节座椅头枕至相应高度；以及根据所述头部姿态确定用户的面部朝向和头部运动状态，以根据所述双眼瞳孔、嘴巴、面部朝向和头部运动状态确定该用户的体征状态。
[0026]根据用户特征数据调节座椅头枕高度，使得气囊弹出位置跟随用户特征数据变
化，使得气囊控制更具智能化，并且在一定程度上可以保护用户头颈免受伤害。
[0027]根据用户特征数据中的部分数据确定用户的体征状态，以在发生碰撞事故时可以检测用户的状态，确保用户的生命安全。
[0028]基于同一构思，本申请还提供一种气囊控制方法的应用系统，所述系统包括：数据获取模块：用于实时采集当前车辆的行驶数据和用户特征数据。
[0029]分析模块：用于通过气囊优化控制模型对所述行驶数据和用户特征数据进行分析。
[0030]控制模块：用于根据所述分析模块的分析结果控制气囊在预设条件下弹出。
[0031]通过上述系统可以实现气囊根据用户特征数据和行驶数据对用户进行智能化保护。
[0032]所述分析模块包括：预处理单元：用于对获取到的面部数据样本和碰撞数据样本进行预处理。
[0033]特征提取单元：用于根据预处理单元的预处理结果提取用户特征因子和碰撞特征因子。
[0034]训练单元：用于基于所述特征提取单元构建气囊控制模型，并对所述气囊控制模型进行训练。
[0035]优化单元：用于对所述气囊控制模型进行优化，以获得气囊优化控制模型。
[0036]基于同一构思，本申请还提供一种车辆，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种气囊控制方法，其特征在于，所述气囊控制方法包括以下步骤：S100：随机获取多种用户状态的面部数据样本，和多种碰撞因素下的碰撞数据样本，并分别对所述面部数据样本和碰撞数据样本进行预处理；将预处理后的面部数据样本按一预设比例划分为第一训练集和第一测试集，以及将预处理后的碰撞数据样本按同一预设比例划分为第二训练集和第二测试集；S200：根据所述第一训练集和第二训练集分别提取用户特征因子和碰撞特征因子，并基于所述用户特征因子和碰撞特征因子构建气囊控制模型；通过所述第一训练集和第二训练集对所述气囊控制模型进行训练，获得气囊优化控制模型；S300：根据所述气囊优化控制模型对所述第一测试集和第二测试集进行气囊控制测试，以在预设条件下控制气囊弹出。2.根据权利要求1所述的气囊控制方法，其特征在于，所述用户状态至少包括面部表情和面部朝向；所述碰撞因素至少包括碰撞强度和碰撞方向；所述步骤S100中的预处理至少包括：数据清洗、缺失值填充、异常值和不一致值数据平滑，以及归一化处理。3.根据权利要求1所述的气囊控制方法，其特征在于，所述用户特征因子至少包括用户的面部关键点、坐高、体型姿态和头部姿态；所述面部关键点至少包括双眼瞳孔和嘴巴；所述碰撞特征因子至少包括发生碰撞时的速度和方向盘的角度。4.根据权利要求3所述的气囊控制方法，其特征在于，所述步骤S200中，获得气囊优化控制模型具体包括：通过决策树、支持向量机和神经网络中的任意一种对所述气囊控制模型进行训练，并实时结合用户特征因子和碰撞特征因子，以及应用场景对气囊控制模型进行优化，以获得最终的气囊优化控制模型；所述优化至少包括交叉验证和网格搜索。5.根据权利要求4所述的气囊控制方法，其特征在于，在步骤S200之后，还包括：将训练好的气囊优化控制...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈婷婷，
申请(专利权)人：惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：