[发明专利]车辆启动方法、装置、存储介质及车辆

说明书

本公开涉及一种车辆启动方法、装置、存储介质及车辆，用于解决现有车辆防盗系数不高的技术问题。该方法包括：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；解析该待识别图像得到人脸图像信息；若人脸图像信息与预设面部图像信息的匹配结果一致，控制车辆执行启动操作。

技术领域

本公开涉及车辆技术领域，具体地，涉及一种车辆启动方法、装置、存储介质及车辆。

背景技术

目前，汽车已经成为人们普遍的代步工具，有关车辆领域的新的应用技术也层出不穷，例如，可以通过无钥匙进入与启动技术(Passive Entry Passive Start，简称PEPS)实现无需按动遥控器即可进入车内以及一键启动发动机等功能。然而现有的PEPS系统在操作过程中存在非法用户在获取智能钥匙后也可以直接启动车辆的漏洞，也就是说，若车主的智能钥匙丢失，可能会面临车辆被盗用的风险，导致车辆的防盗系数不高。

发明内容

本公开的目的是提供一种车辆启动方法、装置、存储介质及车辆，用于解决现有车辆防盗系数不高的技术问题。

为了实现上述目的，本公开实施例的第一方面，提供一种车辆启动方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，所述方法还包括：