车辆参数调节方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本公开涉及车辆技术领域，尤其涉及一种车辆参数调节方法、装置及系统。


背景技术：

2.车辆参数智能调节技术经历了三个发展阶段，从手动调节和电机调节发展到具有记忆功能的调节，其对于用户体验和驾乘安全性起关键作用。
3.目前市场上大部分汽车座椅和外后视镜等车辆参数都是通过乘员手动调节开关来实现，调节时间较为繁琐，耗时较长，且可能需要多次调试才能找到适合用户的最佳位置，体验较差。即使对于具有记忆功能的调节方案，也仅能实现低灵活度的档位切换，在更换驾驶员和搭乘陌生乘员时，有记忆功能的车辆并不能很好地满足陌生乘员的需求。


技术实现要素：

4.为了克服现有技术的不足，本公开提供了一种车辆参数调节方法、车辆参数调节装置、电子设备以及存储介质。
5.根据本公开的第一方面，提供了一种车辆参数调节方法，该方法包括：获取车辆人员的人体特征数据；确定人体特征数据对应的参数调节信号，其中，参数调节信号包括车辆座椅参数调节信号和外后视镜参数信号中的至少一个；根据参数调节信号，调节车辆参数。
6.在本公开的一些实施方式中，获取车辆乘员的人体特征数据包括：对车辆乘员进行图像识别，以获取识别图像；从识别图像中提取人体特征数据。
7.在本公开的一些实施方式中，获取车辆乘员的人体特征数据包括：对识别图像进行人脸检测处理，以获取人体特征数据，人体特征数据包括人脸像素的位置信息。
8.在本公开的一些实施方式中，获取车辆乘员的人体特征数据包括：对识别图像进行骨骼检测处理，以获取上半身关键点的位置信息；对上半身关键点的位置信息进行标注和修正，并将修正后的上半身关键点的位置信息作为人体特征数据。
9.在本公开的一些实施方式中，该方法还包括：将二维空间下的人体特征数据转换为三维人体特征数据。
10.在本公开的一些实施方式中，确定人体特征数据对应的参数调节信号包括：基于人体尺寸参数训练集，对人体体征识别模型进行训练；通过人体体征识别模型，对三维人体特征数据进行处理，以得到下半身关键点的位置信息，其中人体特征数据为修正后的上半身关键点的位置信息。
11.在本公开的一些实施方式中，确定人体特征数据对应的参数调节信号包括：确定修正后的上半身关键点的位置信息和下半身关键点的位置信息对应的座椅参数；根据座椅参数，生成车辆座椅参数调节信号，车辆座椅参数调节信号用于调节车辆座椅。
12.在本公开的一些实施方式中，确定人体特征数据对应的参数调节信号包括：确定转换后的人体特征数据对应的外后视镜参数，其中人体特征数据为人脸像素的位置信息；根据外后视镜参数，生成外后视镜参数信号。
13.在本公开的一些实施方式中，该方法还包括：根据识别图像，确定乘员标识；确定车辆中是否存储有乘员标识对应的参数调节信号；如有，根据乘员标识对应的参数调节信号调节车辆参数。
14.根据本公开的第二方面，提供了一种车辆参数调节装置，该装置包括：数据获取单元，用于获取车辆乘员的人体特征数据；数据处理单元，用于确定人体特征数据对应的参数调节信号，其中，参数调节信号包括车辆座椅参数调节信号和外后视镜参数信号中的至少一个；控制单元，用于根据参数调节信号，调节车辆参数。
15.根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开第一方面描述的车辆参数调节方法。
16.根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，计算机指令用于使计算机执行本公开第一方面描述的车辆参数调节方法。
17.根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开第一方面描述的车辆参数调节方法。
18.根据本公开的第六方面，提供了一种车辆，包括本公开第二方面描述的车辆参数调节装置。
19.本公开提供一种车辆参数调节方法。该方法包括获取车辆乘员的人体特征数据；确定人体特征数据对应的参数调节信号，其中，参数调节信号包括车辆座椅参数调节信号和外后视镜参数信号中的至少一个；根据参数调节信号，调节车辆参数。根据本公开所提供的方案，实现根据车辆乘员体征自适应推送符合不同乘员体征的车辆参数，优化了车辆参数调节方案和车辆参数记忆功能，降低驾乘疲劳度，提升安全性和舒适性。
20.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在代表本技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本技术的范围。本技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
21.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
22.图1为本公开实施例提供的一种车辆参数调节方法的流程示意图；
23.图2为本公开实施例提供的一种车辆参数调节方法的流程示意图；
24.图3为本公开实施例提供的一种车辆参数调节方法的流程示意图；
25.图4为本公开实施例提供的一种人体体征识别模型示意图；
26.图5为本公开实施例提供的一种座椅参数计算模型示意图；
27.图6为本公开实施例提供的模型部署及信号传输路线图；
28.图7为本公开实施例提供的一种车辆参数调节装置的结构示意图；
29.图8为本公开实施例提供的示例电子设备800的示意性框图。
具体实施方式
30.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种
细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
31.下面参考附图描述本公开实施例的车辆参数调节方法、装置、电子设备和存储介质。
32.随着汽车智能网联化带来信息流大量增加，用户对驾乘舒适性和安全性的要求不断提高，目前市场上大部分汽车座椅和外后视镜等车辆参数都是通过乘员手动调节开关来实现，调节时间较为繁琐，耗时较长，且可能需要多次调试才能找到适合用户的最佳位置，体验较差。即使对于具有记忆功能的调节方案，也仅能实现低灵活度的档位切换，在更换驾驶员和搭乘陌生乘员时，有记忆功能的车辆并不能很好地满足陌生乘员的需求。
33.下面结合附图描述本公开提供的车辆参数调节方案。本公开提供的方案能够实现不同乘员体征的自动感知，自动推荐车辆参数，包括但不限于座椅参数和外后视镜最佳视野位置，并通过用户数据积累，实现个性化迭代。
34.图1为本公开实施例所提供的一种车辆参数调节方法的流程示意图。
35.如图1所示，该方法应用于车辆，并且包括如下步骤。
36.步骤101，获取车辆乘员的人体特征数据。
37.在本公开的一种实施方式中，车辆的车载通信系统能够根据预设的视觉感知模型获取用户或乘员的人体特征数据。人体特征数据包括但不限于通过对车内乘员进行图像识别而获取或经过预处理的数据，图像识别包括但不限于通过摄像头识别。
38.可以理解的是，人体特征数据是基于预设视觉感知模型得到的，预设视觉感知模型可以对图像识别得到的识别图像进行数据提取，得到人体特征数据，该人体特征数据用于进行进一步处理。
39.步骤102，确定人体特征数据对应的参数调节信号。
40.在本公开的一种实施方式中，参数调节信号是基于预设数据处理模型对人体特征数据处理之后生成的，该参数调节信号包括但不限于车辆座椅参数调节信号和外后视镜参数信号中的至少一个。可以理解的是，本发明的方案同样可以对其他通过人体数据获得的车辆参数进行调节，本发明不予限制。
41.在一种实施例中，预设数据处理模型用于对经过预设视觉感知模型提取的人体特征数据进行进一步处理，以用于生成车辆参数调节信号。
42.步骤103，根据参数调节信号，调节车辆参数。
43.在本公开的一种实施方式中，生成的参数调节信号可以是一种脉冲信号，例如霍尔数。举例而言，当需要调节座椅参数时，通过霍尔传感器所产生的脉冲数就是座椅的位置信息，可以理解为每一个座椅位置对应各电机不同的脉冲信号，通过数据处理模型输出的霍尔数作为脉冲信号可以输入驱动座椅的电机，从而将座椅参数调节到需要的状态。再例如，当需要调节外后视镜角度时，通过数据处理模型输出的霍尔数可以作为脉冲信号输入到驱动外后视镜的电机，从而调节外后视镜的相关参数。可以理解的是，该参数调节信号可以是一种控制信号，该控制信号可以用于根据计算得到的参数值，将对应车辆设备的相关参数调整到对应的参数值，本发明中不予限制。
44.综上，根据本公开提供的车辆参数调节方法，通过获取车辆乘员的人体特征数据；
确定人体特征数据对应的参数调节信号，其中，参数调节信号包括车辆座椅参数调节信号和外后视镜参数信号中的至少一个；根据参数调节信号，调节车辆参数。根据本公开所提供的方案，实现根据车辆乘员体征自适应推送符合不同乘员体征的车辆参数，优化了车辆参数调节方案和车辆参数记忆功能，降低驾乘疲劳度，提升安全性和舒适性。
45.图2为本公开实施例提供的一种车辆参数调节方法的流程示意图。具体地，该方法包括以下步骤。
46.步骤201，获取车辆乘员的人体特征数据。
47.在本公开的一种实施方式中，步骤201包括：
48.步骤2011，对识别图像进行人脸检测处理，以获取人体特征数据，人体特征数据包括人脸像素的位置信息。
49.在本公开的实施方式中，人脸检测处理是基于人脸检测模型实现的。人脸检测模型可以是使用多任务级联卷积网络(joint face detection and alignment using multi-task cascaded convolutional networks，mtcnn)的联合人脸检测和对齐模型。具体地，该模型的输入为图像数据，即，通过摄像头识别出的图像，该模型的输出为人体特征数据，例如人脸像素的位置信息。
50.在本公开中，人脸像素的位置信息包括包住人脸矩形框的像素位置坐标以及人脸关键点坐标，其中包住人脸矩形框的像素位置坐标具体为矩形框的中心像素坐标和矩形框的长宽坐标，人脸关键点坐标可以包括眼睛、鼻尖、嘴角的像素坐标。模型具体运行方式为从摄像头传回的数据中进行图像采样，对采样出来的图像数据进行初步的人脸相关识别，再进行一步筛选，筛掉效果差的结果，保留效果好的结果，最后进行最终的结果筛选，并且在筛选出的人脸图像上进行眼睛、鼻尖、嘴角的检测，最终输出上述人脸像素的位置信息。
51.应当说明的是，人脸像素的位置信息至少包括眼点位置。
52.可以理解的是，上述人脸像素的位置信息为二维坐标，可以通过二维转三维模型，将该二维像素坐标点转换为三维空间坐标。举例而言，该二维转三维模型有以下两种可选方案。
53.第一种方案采用一种三维人体姿态估计基准模型，将一组二维像素坐标输入该模型中，使用训练好的二维转三维深度学习模型将二维像素坐标转换为三维空间坐标，并输出三维空间坐标结果。
54.第二种方案采用相机模型，基于相机成像原理，使用相机内参(intrinsics)和相机外参(extrinsics)构建公式，输入二维像素坐标并进行矩阵计算，最终计算得到三维空间坐标。
55.在本公开的可选实施例中，二维坐标转三维坐标还可以采用其他方式，在此不予限制。
56.步骤202，确定人体特征数据对应的参数调节信号。
57.在本公开的一种实施方式中，基于预设数据处理模型对人体特征数据进行处理，其中预设数据处理模型包括外后视镜参数计算模型，上述步骤202包括：
58.步骤2021，确定转换后的人体特征数据对应的外后视镜参数，其中人体特征数据为人脸像素的位置信息。
59.在本公开的一些实施例中，将转换为三维数据的人脸像素坐标输入至外后视镜参
数计算模型，从而得到外后视镜参数。其中，外后视镜参数计算模型可以通过数学公式实现，例如，该模型涉及整车参数以及光线反射原理，从而能够通过输入人脸像素坐标来计算最佳的外后视镜位置。
60.本公开的实施例中，通过摄像头获取并识别驾驶员面部图像，确定驾驶员眼点位置，即，上述人脸像素的位置信息；其次，结合整车参数，使用光线反射原理，找到后视镜最佳视野位置。
61.步骤2022，根据外后视镜参数，生成外后视镜参数信号。
62.在本公开中，当车辆的xcu通过外后视镜参数计算模型得到外后视镜的最佳位置参数后，该外后视镜参数将被输入车辆的牵引控制单元dcu，从而生成外后视镜参数信号，以驱动外后视镜的电机进行动作来调节外后视镜的位置和角度。
63.步骤203，根据参数调节信号，调节车辆参数。
64.步骤203的相关描述可以参见图1所示实施例中的步骤103，在此不再赘述。
65.综上，根据本公开提供的车辆参数调节方法，通过获取车辆人员的人脸像素的位置信息，并确定转换后的人体特征数据对应的外后视镜参数，从而调节外后视镜的相关参数，实现根据车辆乘员体征自适应推送符合不同乘员体征的外后视镜参数，无需用户手动调节，并且优化了固定档位的车辆参数记忆功能，实现多级调节，增强车辆智能性，提升驾乘安全性和舒适性。
66.图3为本公开实施例提供的一种车辆参数调节方法的流程示意图。具体地，该方法包括以下步骤。
67.步骤301，获取车辆乘员的人体特征数据。
68.在本公开的一种实施方式中，基于预设数据处理模型对人体特征数据进行处理，其中预设视觉感知模型包括骨骼检测模型，其中步骤301包括：
69.步骤3011，对识别图像进行骨骼检测处理，以获取上半身关键点的位置信息。
70.步骤3012，对上半身关键点的位置信息进行标注和修正，并将修正后的上半身关键点的位置信息作为人体特征数据。
71.在本公开的一些实施例中，骨骼检测处理是基于骨骼检测模型实现的，骨骼检测模型的输入为图像数据，输出为识别到的图像中的人体关键点包括头部、双肩、双肘、双手、胯部、双膝、双脚等二维像素关键点坐标。
72.在本公开的实施例中，该模型具体运行方式为：从摄像头传回的数据中进行图像采样，使用采样出来的图像数据(即，人体数据)输入到热力图回归模型，对图像上的关键位置使用类似热力图的方式进行标注，再提取热力图标注的位置数据输入到坐标修正模型，先把提取出的二维像素坐标转换为三维空间坐标，再使用修正模型对三维模型进行微调最终输出三维空间坐标关键点。
73.通过摄像头扫描的最少数据为人体上半身的图像数据，可以理解的是，摄像头还可以扫描下半身数据，在本公开中不予限制。
74.该模型是需要训练的模型，具体训练数据为包含人体的图像数据和相对应的二维关键点标注数据和三维空间关键点标注数据。模型训练方法在本公开中不予限制。
75.可以理解的是，上述上半身关键点的位置信息为二维坐标，可以通过二维转三维模型，将该二维像素坐标点转换为三维空间坐标。二维坐标转三维坐标采用的方式请参见
图1和图2的实施例，在此不再赘述。
76.步骤302，确定人体特征数据对应的参数调节信号。
77.在本公开的一种实施方式中，基于预设数据处理模型对人体特征数据进行处理，其中预设数据处理模型包括人体体征识别模型，上述步骤302包括：
78.步骤3021，基于人体尺寸参数训练集，对人体体征识别模型进行训练。
79.步骤3022，通过人体体征识别模型，对三维人体特征数据进行处理，以得到下半身关键点的位置信息，其中人体特征数据为修正后的上半身关键点的位置信息。
80.在本公开的实施例中，该人体体征识别模型采用xgboost模型，如图4所示。该模型根据人体数据库中的人体尺寸参数训练集，提前使用人体关键点数据进行训练得到。举例而言，该模型的训练数据为人体上半身的关键点数据，具体为上半身的头部、双肩、双肘、双手关键点数据，标签数据为人体下半身数据，具体包括胯部、双膝、双脚关键点数据。通过将上半身数据输入模型，再对模型的输出数据进行约束进行模型训练，其目标函数为绝对均值误差函数。
81.本领域技术人员可以理解的是，xgboost模型是在gbdt的基础上对boosting算法进行的改进，内部决策树使用回归树。回归树的分裂结点对于平方损失函数而言，拟合的是残差；对于一般损失函数而言，拟合的是残差的近似值。
82.具体地，该模型内部结构为树结构，通过数据输入，使用数据中的每个特征结合树中的每个节点上的判断规则进行判断，根据判断结果选择下一步需要进行到哪个分支节点，以此类推直到叶子结点结束，输出这棵树的结果，再把多棵树的结果进行相加获得最终的结果输出。
83.可以理解的是，上述结果输出为人体其他尺寸，例如下半身关键点坐标。
84.在本公开的实施例中，预设数据处理模型还包括座椅参数计算模型，上述步骤302还包括：
85.步骤3023，确定修正后的上半身关键点的位置信息和下半身关键点的位置信息对应的座椅参数。
86.步骤3024，根据座椅参数，生成车辆座椅参数调节信号，车辆座椅参数调节信号用于调节车辆座椅。
87.在本公开的实施例中，座椅参数是基于座椅参数模型确定的，将修正后的上半身关键点坐标和下半身关键点坐标输入至座椅参数计算模型中，可以得到输出结果，即座椅参数。图5给出了一种座椅参数计算模型的示意图。具体地，输出的座椅参数包括但不限于前后位置、坐垫角度、靠背角度、坐垫高度、腰部支撑量、发泡压陷量中的至少一个，其中，发泡压陷量指人体侵入发泡的厚度。座椅参数可以是车辆上能够调节的任何座椅参数，本发明中不予限制。可以理解的是，该座椅参数计算模型能够根据输入的人体参数得到人体最舒适的座椅参数，
88.在本公开的一种可选实施例中，座椅参数计算模型的输入参数还包括车型参数，其用来计算乘员的相对位置。举例而言，车型为suv和轿车的驾驶姿势是不同的，根据输入的车型参数数据，能够通过模型计算获得该车型下最舒适的座椅位置。
89.在本公开的实施例中，座椅参数计算模型主要是通过回归分析来计算，具体可根据实际效果选择使用相关公式，在本发明中不予限制。
90.在本公开中，当车辆的xcu通过座椅参数计算模型得到最佳座椅参数后，该座椅参数将被输入车辆的车体控制模块bcm，从而生成车辆座椅参数调节信号，以驱动座椅电机进行动作来调节座椅的位置以及各项参数。
91.步骤303，根据参数调节信号，调节车辆参数。
92.步骤303的相关描述可以参见图1所示实施例中的步骤103，在此不再赘述。
93.综上，根据本公开提供的车辆参数调节方法，通过基于预设视觉感知模型，获取人体关键点坐标，并将其输入预设数据处理模型，得到座椅参数，从而调节座椅的相关参数，实现根据车辆乘员体征自适应推送符合不同乘员体征的座椅参数，无需用户手动调节，并且优化了固定档位的车辆参数记忆功能，实现多级调节，增强车辆智能性，提升驾乘安全性和舒适性。
94.上述图1至图3所述实施例中的模型部署以及信号传输还可参见图6，在此不再赘述。
95.在本公开的一些实施例中，该方法还包括：根据识别图像，确定乘员标识；确定车辆中是否存储有乘员标识对应的参数调节信号；如有，根据乘员标识对应的参数调节信号调节车辆参数。
96.可以理解的是，本发明可实现储存人脸信息，调取及识别。当乘员第一次上车时，先进行人脸识别并确定该乘员的标识，该标识是唯一标识该乘员的id，例如虹膜等生物数据。根据获取到的乘员表示，查询有无对应的参数记录，如果有，则可以根据该乘员标识直接调取该乘员对应的车辆参数，并进行调节；如果没有，则为该乘员分配一个id，再识别体态，以进行上述实施例中的参数确定和调节过程。
97.可以理解的是，当车辆根据计算得到的数据调节对应的车辆参数后，乘员可以根据情况对自动调节后的数据进行微调，并将微调后的数据反馈到车辆。
98.换言之，对于体态相近的乘员，车辆可能在乘员首次上车后推送的一样的位置参数，但不同乘员会进行个性化微调，微调后的结果将存储到唯一标识该乘员的id下。
99.另外，上述实施例的车辆参数自动调节功能可以按照用户需要进行手动开启或关闭，其开关触发器设置于车辆上的用户接口，例如屏幕。该功能也可以自动开启，其开启条件为座椅的传感器感测到数据并且车辆上电，当满足开启条件时，车辆启动摄像头开始识别。
100.可以理解的是，本公开中的座椅调节方案适用于所有带有霍尔电机的电动座椅。在一种应用场景中，车辆的一排和二排座椅中间各设置有一个摄像头进行识别。此外，由于车辆上每个座椅配置有独立的乘员sbr占位传感器，车辆中不同位置的座椅参数不同，可以理解为，主副驾座椅通用一种参数，二排的左右座椅通用一种参数，对此本公开中不予限制。
101.与上述的车辆参数调节方法相对应，本公开还提出一种车辆参数调节装置。图7为本公开实施例提供的一种车辆参数调节装置700的结构示意图。如图7所示，该装置包括：
102.数据获取单元710，用于获取车辆人员的人体特征数据。
103.数据处理单元720，用于确定人体特征数据对应的参数调节信号，其中，参数调节信号包括车辆座椅参数调节信号和外后视镜参数信号中的至少一个。
104.控制单元730，用于根据参数调节信号，调节车辆参数。
memory，只读存储器)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到ram(random access memory，随机访问/存取存储器)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、rom 802以及ram 803通过总线804彼此相连。i/o(input/output，输入/输出)接口805也连接至总线804。
118.设备800中的多个部件连接至i/o接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
119.计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于cpu(central processing unit，中央处理单元)、gpu(graphic processing units，图形处理单元)、各种专用的ai(artificial intelligence，人工智能)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、dsp(digital signal processor，数字信号处理器)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如车辆参数调节方法。例如，在一些实施例中，车辆参数调节方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到ram 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行前述车辆参数调节方法。
120.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、fpga(field programmable gate array，现场可编程门阵列)、asic(application-specific integrated circuit，专用集成电路)、assp(application specific standard product，专用标准产品)、soc(system on chip，芯片上系统的系统)、cpld(complex programmable logic device，复杂可编程逻辑设备)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
121.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
122.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计
算机盘、硬盘、ram、rom、eprom(electrically programmable read-only-memory，可擦除可编程只读存储器)或快闪存储器、光纤、cd-rom(compact disc read-only memory，便捷式紧凑盘只读存储器)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
123.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(cathode-ray tube，阴极射线管)或者lcd(liquid crystal display，液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
124.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：lan(local area network，局域网)、wan(wide area network，广域网)、互联网和区块链网络。
125.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务("virtual private server"，或简称"vps")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
126.其中，需要说明的是，人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
127.本公开的实施例还提供一种车辆，为了实现本公开的方法，该车辆包括屏幕，至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，当指令被至少一个处理器执行时，至少一个处理器能能够执行本公开前述实施例中描述的车辆参数调节方法。
128.需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
129.应当理解，本公开中使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换该词语。
130.如本公开和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包
括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
131.其中，在本公开实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，a/b可以表示a或b；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，在本公开实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。
132.本公开中使用的术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。
133.本公开中使用了流程图用来说明根据本公开的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作，可以使用所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
134.以上描述仅为本公开的实施例以及对所运用技术原理的说明，并不用于限制本公开。对于本领域技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

技术特征：
1.一种车辆参数调节方法，其特征在于，包括：获取车辆乘员的人体特征数据；确定所述人体特征数据对应的参数调节信号，其中，所述参数调节信号包括车辆座椅参数调节信号和外后视镜参数信号中的至少一个；根据所述参数调节信号，调节车辆参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆乘员的人体特征数据包括：对所述车辆乘员进行图像识别，以获取识别图像；从所述识别图像中提取所述人体特征数据。3.根据权利要2所述的方法，其特征在于，所述获取车辆乘员的人体特征数据包括：对所述识别图像进行人脸检测处理，以获取所述人体特征数据，所述人体特征数据包括人脸像素的位置信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取车辆乘员的人体特征数据包括：对所述识别图像进行骨骼检测处理，以获取上半身关键点的位置信息；对所述上半身关键点的位置信息进行标注和修正，并将修正后的上半身关键点的位置信息作为所述人体特征数据。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将二维空间下的所述人体特征数据转换为三维人体特征数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述人体特征数据对应的参数调节信号包括：基于人体尺寸参数训练集，对人体体征识别模型进行训练；通过所述人体体征识别模型，对所述三维人体特征数据进行处理，以得到下半身关键点的位置信息，其中所述人体特征数据为所述修正后的上半身关键点的位置信息。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述人体特征数据对应的参数调节信号包括：确定所述修正后的上半身关键点的位置信息和所述下半身关键点的位置信息对应的座椅参数；根据所述座椅参数，生成所述车辆座椅参数调节信号，所述车辆座椅参数调节信号用于调节车辆座椅。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述人体特征数据对应的参数调节信号包括：确定转换后的所述人体特征数据对应的外后视镜参数，其中所述人体特征数据为所述人脸像素的位置信息；根据所述外后视镜参数，生成所述外后视镜参数信号。9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述识别图像，确定乘员标识；确定车辆中是否存储有所述乘员标识对应的参数调节信号；如有，根据所述乘员标识对应的参数调节信号调节所述车辆参数。10.一种车辆参数调节装置，其特征在于，包括：数据获取单元，用于获取车辆乘员的人体特征数据；
数据处理单元，用于确定所述人体特征数据对应的参数调节信号，其中，所述参数调节信号包括车辆座椅参数调节信号和外后视镜参数信号中的至少一个；控制单元，用于根据所述参数调节信号，调节车辆参数。11.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-9中任一项所述的车辆参数调节方法。12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-9中任一项所述的车辆参数调节方法。13.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-9中任一项所述的车辆参数调节方法。14.一种车辆，其特征在于，包括如权利要求10所述的车辆参数调节装置。

技术总结
本公开提供一种车辆参数调节方法。该方法包括获取车辆乘员的人体特征数据；确定人体特征数据对应的参数调节信号，其中，参数调节信号包括车辆座椅参数调节信号和外后视镜参数信号中的至少一个；根据参数调节信号，调节车辆参数。根据本公开所提供的方案，实现根据车辆乘员体征自适应推送符合不同乘员体征的车辆参数，优化了车辆参数调节方案和车辆参数记忆功能，降低驾乘疲劳度，提升安全性和舒适性。提升安全性和舒适性。提升安全性和舒适性。


技术研发人员：陈栋 方绍伟 刘竹清
受保护的技术使用者：北京车和家汽车科技有限公司
技术研发日：2023.04.11
技术公布日：2023/9/7