详情

原文传递智能汽车电动座椅

专利名称：	智能汽车电动座椅
摘要：	智能汽车电动座椅，包括电动座椅、座椅感知模块、前端摄像头、智能控制系统、座椅控制系统、座椅调节机构和信息获取模块。本发明有益效果为：提供一种智能汽车电动座椅，将人脸识别技术和智能控制技术想结合，实现了电动座椅的自主记忆和电动座椅的自动化调节，无需人工干预。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	浙江;33
申请人：	浙江宏立至信汽车部件制造有限公司
发明人：	朱丹;牟春盛
专利状态：	有效
申请日期：	2019-07-15T00:00:00+0800
发布日期：	2019-10-25T00:00:00+0800
申请号：	CN201910633014.X
公开号：	CN110370996A
分类号：	B60N2/02(2006.01);B;B60;B60N;B60N2
申请人地址：	315336 浙江省宁波市杭州湾新区滨海一路389号
主权项：	1.智能汽车电动座椅，其特征是，包括电动座椅、座椅感知模块、前端摄像头、智能控制系统、座椅控制系统、座椅调节机构和信息获取模块，当座椅感知模块检测到电动座椅上有人时，即令前端摄像头采集人脸图像，智能控制系统对采集得到的人脸图像进行处理和识别，并与数据库中存储的人脸图像进行匹配，当匹配成功后，将对应的电动座椅的调节参数发送至座椅控制系统，由座椅控制系统根据所述调节参数控制座椅调节机构对电动座椅进行调节，当人脸匹配不成功时，座椅感知模块检测电动座椅是否移动，当检测到电动座椅存在移动时，即令信息获取模块获取电动座椅的调节参数，并将采集得到的调节参数发送至智能控制系统，智能控制系统将接收到的调节参数和对应的人脸图像存储于数据库。 2.根据权利要求1所述的智能汽车电动座椅，其特征是，座椅调节机构包括座椅高低调节机构、座椅前后调节机构和座椅靠背调节机构，所述座椅高低调节机构用于对电动座椅的高低进行调节，所述座椅前后调节机构用于对电动座椅的前后进行调节，所述座椅靠背调节机构用于对电动座椅的靠背进行调节。 3.根据权利要求2所述的智能汽车电动座椅，其特征是，智能控制系统对采集得到的人脸图像进行处理，包括图像去噪处理和图像分割处理，所述图像去噪处理用于去除采集得到的人脸图像中的噪声污染，所述图像分割处理用于对去噪后的人脸图像进行目标分割。 4.根据权利要求3所述的智能汽车电动座椅，其特征是，采用基于粒子群优化的多阈值图像分割法对去噪后的人脸图像进行图像分割处理，将Otsu类间方差作为粒子群算法的适应度函数，通过寻优确定多阈值分割算法中的最优阈值。 5.根据权利要求4所述的智能汽车电动座椅，其特征是，在粒子群算法的寻优过程中，采用下列方式对粒子群算法中粒子的位置和步长进行更新，具体包括： (1)定义粒子i在第(k+1)次迭代时所对应的更新概率为则的计算公式为：式中，O表示粒子群算法的搜索维度，表示粒子i在第k次迭代时对应的适应度值，表示粒子l在第k次迭代时的适应度值，L表示种群中的粒子数； (2)粒子i产生[0,1]内均匀分布的随机数，如果产生的随机数大于粒子i对应的更新概率则粒子i的位置更新公式为：式中，表示粒子i更新后的位置，表示第k次迭代时粒子i的位置； (3)粒子i产生[0,1]内均匀分布的随机数，如果产生的随机数小于粒子i对应的更新概率则采用下式对粒子i的位置和步长进行更新：式中，表示粒子i更新后的位置，表示第k次迭代时粒子i的位置，Vik+1表示第(k+1)次迭代时粒子i的步长，Vik表示第k次迭代时粒子i的步长，表示粒子i在第k次迭代时的惯性权重，且ωstart表示算法最初的惯性权重取值，ωend表示算法结束时的惯性权重取值，k表示算法当前的迭代次数，kmax表示算法的最大迭代次数，表示粒子i在第k次迭代时对应的适应度值，表示粒子i在第(k-1)次迭代时对应的适应度值，c1和c2为普通学习系数，且c1和c2为[1,2]之间的常数,rand1和rand2为介于[0,1]间的任意数,Pk表示在第k次迭代时种群中粒子位置的均值，α为调节参数，且O表示粒子群算法的搜索维度，L表示种群中的粒子数，gk表示第k次迭代时的全局最优值，β为调节参数，且β的计算公式为：式中，gj表示第j次迭代时的全局最优值，g(j-1)表示第(j-1)次迭代时的全局最优值，h(gj)表示全局最优值gj对应的适应度值，h(g(j-1))表示全局最优值g(j-1)对应的适应度值，k表示当前的迭代次数，kmax表示最大迭代次数。
所属类别：	发明专利