[发明专利]一种加强型智能车灯控制方法

说明书

本发明提供一种加强型智能车灯控制方法，包括以下步骤：根获得ADAS可识别范围；根据驾驶员面部图像通过图像识别判断出驾驶员瞳孔位置；解析驾驶员瞳孔位置估算驾驶员视线关注方向；根据驾驶员视线关注方向估算驾驶员关注范围；对比ADAS可识别范围和驾驶员关注范围，当驾驶员关注范围在ADAS的可辨识范围内，对驾驶员关注范围进行可辨识度补强；透过CAN总线解析CAN协议，取得车身讯息，判断车身状态；根据ADAS可识别范围和驾驶员关注范围，结合车身状态发送控制讯号到车灯矩阵控制模组。本发明可以解决仅使用ADAS系统进行智能车灯控制，可能会因为对车外环境的图像识别结果不准确，从而影响对车灯的控制，导致驾驶安全的技术问题。

技术领域

本发明涉及汽车辅助驾驶技术领域，具体涉及一种加强型智能车灯控制方法。

背景技术

现有的智能车灯控制技术主要是通过ADAS系统(高级驾驶辅助系统)对车外环境进行感知，然后对车灯做出合理的控制。例如：当车辆行经弯道时，车灯照射方向跟随弯道改变；当检测到对向车道有来车时，则关闭车灯光照或减弱车灯光照范围，避免来车因为车灯光照过强产生炫目，减低驾驶风险。

但是，现有智能车灯控制技术由于车灯光照范围及模式是来自ADAS系统的视频传感器图像采集及图像识别之后的结果，且光照范围及模式可变，因此可能会出现在光照度不够的情况下，使用ADAS系统进行的图像识别结果不准确，从而影响对车灯的控制，导致驾驶安全问题。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提出一种加强型智能车灯控制方法，以解决现有技术中存在的仅使用ADAS系统进行智能车灯控制，可能会因为对车外环境的图像识别结果不准确，从而影响对车灯的控制，导致驾驶安全的技术问题。

本发明采用的技术方案是，一种加强型智能车灯控制方法，包括以下步骤：

根据音频、视频传感器的音频、视频输入获得ADAS可识别范围；

使用图像采集设备拍摄驾驶员面部图像，根据驾驶员面部图像通过图像识别判断出驾驶员瞳孔位置；

解析驾驶员瞳孔位置估算驾驶员视线关注方向；

根据驾驶员视线关注方向估算驾驶员关注范围；

对比ADAS可识别范围和驾驶员关注范围，当驾驶员关注范围在ADAS的可辨识范围内，对驾驶员关注范围进行图像的可辨识度补强；

透过CAN总线解析CAN协议，取得车身讯息，判断车身状态；

根据ADAS可识别范围和驾驶员关注范围，结合车身状态发送控制讯号到车灯矩阵控制模组。上述技术方案可以实现的技术效果如下：在ADAS可识别范围的基础上结合DMS系统，增加对驾驶员视线或关注点的感知检测，针对驾驶员关注的方向与位置，对车灯做合适的调整及补强控制，可以用来补强驾驶员关注方向或位置的光照，对车灯控制做更合理且合适的操作，对于细微或是不清楚物件可以起到更明显的辅助辨识效果，提高驾驶员辨识度，以及提醒车外行人注意等，用以提高车辆驾驶安全度。

在一种可实现方式中，图像识别采用深度学习图像识别算法，具体按以下步骤进行：

S1、信息获取；

S2、预处理，预处理包括滤波，去噪，平滑；

S3、特征抽取与选择；

S4、分类器设计；

S5、分类决策。

在一种可实现方式中，可辨识度补强采用可见光、不可见光或毫米波雷达。

在一种可实现方式中，补强可辨识度后，将驾驶员关注范围作为再次辨识ADAS可识别范围时的重点辨识范围。