[发明专利]车辆启动方法、装置、存储介质及车辆

权利要求书

1.一种车辆启动方法，其特征在于，所述方法包括：

在检测到无钥匙进入与启动系统发生预设触发事件时，获取至少一帧位于目标区域内的待识别图像；

解析所述待识别图像得到人脸图像信息；

若所述人脸图像信息与预设面部图像信息的匹配结果一致，控制所述车辆执行启动操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解析所述待识别图像得到人脸图像信息，包括：

基于Viola-jones框架的面部识别算法遍历所述待识别图像，得到所述待识别图像的至少一个子图像的矩形特征信息；

将每一所述矩形特征信息依次通过级联的多个目标分类器，以筛选得到包括人脸特征的目标矩形特征信息，其中，每一所述目标分类器是通过多个基础分类器按照Adaboost算法训练得到的，所述基础分类器的权值可自适应调节；

根据所述目标矩形特征信息确定人脸图像信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标分类器是通过如下方式构建的：

确定样本数据的权值分布，所述样本数据包括矩形特征信息及该矩形特征信息对应的分类标签，所述分类标签用于表征所述矩形特征信息对应的子图像是否包含人脸特征；

将所述样本数据的矩形特征信息作为输入训练样本数据，将该样本数据的分类标签作为输出训练样本数据训练得到多个基础分类器；

将多个所述基础分类器按照Adaboost算法迭代训练得到目标分类器，其中，所述目标分类器中的每一基础分类器的权值可自适应调节。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标矩形特征信息确定人脸图像信息，包括：

根据目标矩形特征信息确定所述待识别图像中的人脸特征点以及所述人脸特征点的数量；

通过金字塔KLT跟踪算法迭代计算每一所述人脸特征点的光流值，以对每一所述人脸特征点进行跟踪；

若所述人脸特征点的数量处于预设阈值范围内，且跟踪过程中每一相邻帧之间丢失的人脸特征点数量均小于预设数量，根据所述待识别图像的人脸特征点确定人脸图像信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述人脸特征点的数量不处于预设阈值范围内，或者跟踪过程中任一相邻帧之间丢失的人脸特征点数量大于等于预设数量，控制所述车辆保持锁止并执行提醒操作。

6.一种车辆启动装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于在检测到无钥匙进入与启动系统发生预设触发事件时，获取至少一帧位于目标区域内的待识别图像；

解析模块，用于解析所述待识别图像得到人脸图像信息；

控制模块，用于在所述人脸图像信息与预设面部图像信息的匹配结果一致时，控制所述车辆执行启动操作。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述解析模块包括：

遍历子模块，用于基于Viola-jones框架的面部识别算法遍历所述待识别图像，得到所述待识别图像的至少一个子图像的矩形特征信息；

筛选子模块，用于将每一所述矩形特征信息依次通过级联的多个目标分类器，以筛选得到包括人脸特征的目标矩形特征信息，其中，每一所述目标分类器是通过多个基础分类器按照Adaboost算法训练得到的，所述基础分类器的权值可自适应调节；

确定子模块，用于根据所述目标矩形特征信息确定人脸图像信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述目标分类器是通过如下方式构建的：

确定样本数据的权值分布，所述样本数据包括矩形特征信息及该矩形特征信息对应的分类标签，所述分类标签用于表征所述矩形特征信息对应的子图像是否包含人脸特征；

将所述样本数据的矩形特征信息作为输入训练样本数据，将该样本数据的分类标签作为输出训练样本数据训练得到多个基础分类器；

将多个所述基础分类器按照Adaboost算法迭代训练得到目标分类器，其中，所述目标分类器中的每一基础分类器的权值可自适应调节。