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一种基于图像识别和人工智能的汽车 外 后视镜自动调整的系统和方法

阅读：68发布：2024-02-10

专利汇可以提供一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统和方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统和方法，包括数据采集单元、中央控制器和后视镜系统，所述数据采集单元信号连接于中央控制器，所述中央控制器电性连接于后视镜系统，且中央控制器上电性连接有触控屏，所述中央控制器信号连接于服务器，所述服务器通过无线网络连接有用户终端，所述中央控制器包括处理模块和控制模块，所述处理模块包括CPU和存储模块，所述控制模块包括分析测量单元、预测单元、决策单元和执行单元，所述后视镜系统包括机械系统，通过因素分析及预测，决策，执行系统，可以提高车辆在某些变道，调头等行驶姿态的安全性，降低车辆和人员损失或伤亡。，下面是一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统和方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，包括数据采集单元、中央控制器和后视镜系统，其特征在于：所述数据采集单元信号连接于中央控制器，所述中央控制器电性连接于后视镜系统，且中央控制器上电性连接有触控屏，所述中央控制器信号连接于服务器，所述服务器通过无线网络连接有用户终端，所述中央控制器包括处理模块和控制模块，所述处理模块包括CPU和存储模块，所述控制模块包括分析测量单元、预测单元、决策单元和执行单元，所述后视镜系统包括机械系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，其特征在于：所述数据采集单元包括摄像模块、拍照模块、雷达模块和噪声模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，其特征在于：所述机械系统连接有电机。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，其特征在于：所述无线网络包括2G、3G和4G网络。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，其特征在于：所述用户终端包括手机、平板电脑和手提笔记本电脑。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，其特征在于：所述服务器包括数据库，所述数据库采用的是SQL Server 2000，所述数据库包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、数据库实施和运行维护。
7.根据权利要求2所述的一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，其特征在于：所述摄像模块和拍照模块均为高清监控摄像头，所述雷达模块为毫米波雷达传感器，所述噪声模块为噪声传感器。
8.根据权利要求7所述的一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，其特征在于：所述毫米波雷达传感器的波长范围1-10mm，频率为30-300GHz。
9.一种根据权利要求1所述的基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：通过数据采集单元收集车辆道路前方相关的视频，图片或者雷达数据，进行降噪、剔除异常值、平滑以及标准化处理；
S2：数据传输给中央控制器，通过分析测量单元找到车身和即将进入的路面的几何位置和角度关系；
S3：通过预测单元经过预处理后的相关数据利用人工智能算法和机器学习算法进行分析，对外后视镜的开启角度进行预测；
S4：利用决策单元对得到的预测值，根据车辆速度等综合状况进一步更新与优化；
S5：通过执行单元的决策单元的指令，向外后视镜系统发出指令，通过外后视镜内部电机和机械系统调节外后视镜开启；
S6：中央控制器将数据通过服务器和无线网络传输给用户终端，用户终端用于留存。

说明书全文

一种基于图像识别和人工智能的汽车 外 后视镜自动调整的系

统和方法

技术领域

[0001] 本发明属于汽车外后视镜技术领域，具体为一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，同时本发明还涉及一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的方法。

背景技术

[0002] 汽车后视镜位于汽车头部的左右两侧，以及汽车内部的前方。汽车后视镜反映汽车后方、侧方和下方的情况，使驾驶者可以间接的看清楚这些位置的情况，它起着“第二只眼睛”的作用，扩大了驾驶者的视野范围。汽车后视镜属于重要安全件，它的镜面、外形和操纵都颇讲究。后视镜的质量及安装都有相应的行业标准，不能随意。

[0003] 现有的汽车外后视镜在使用时，当遇到需要变道、调头等行驶状态时，汽车外后视镜调整不便，缺少一种能够进行图像识别、分析预测、决策和执行的系统，为此提出一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统和方法。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于提供一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统和方法，通过因素分析及预测，决策，执行系统，可以提高车辆在某些变道，调头等行驶姿态的安全性，降低车辆和人员损失或伤亡，以解决上述背景技术中提出现有技术中的问题。

[0005] 为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

[0006] 一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，包括数据采集单元、中央控制器和后视镜系统，所述数据采集单元信号连接于中央控制器，所述中央控制器电性连接于后视镜系统，且中央控制器上电性连接有触控屏，所述中央控制器信号连接于服务器，所述服务器通过无线网络连接有用户终端，所述中央控制器包括处理模块和控制模块，所述处理模块包括CPU和存储模块，所述控制模块包括分析测量单元、预测单元、决策单元和执行单元，所述后视镜系统包括机械系统。

[0007] 优选的，所述数据采集单元包括摄像模块、拍照模块、雷达模块和噪声模块。

[0008] 优选的，所述机械系统连接有电机。

[0009] 优选的，所述无线网络包括2G、3G和4G网络。

[0010] 优选的，所述用户终端包括手机、平板电脑和手提笔记本电脑。

[0011] 优选的，所述服务器包括数据库，所述数据库采用的是SQL Server 2000，所述数据库包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、数据库实施和运行维护。

[0012] 优选的，所述摄像模块和拍照模块均为高清监控摄像头，所述雷达模块为毫米波雷达传感器，所述噪声模块为噪声传感器。

[0013] 优选的，所述毫米波雷达传感器的波长范围1-10mm，频率为30-300GHz。

[0014] 本发明还提供一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的方法，包括以下步骤：

[0015] S1：通过数据采集单元收集车辆道路前方相关的视频，图片或者雷达数据，进行降噪、剔除异常值、平滑以及标准化处理；

[0016] S2：数据传输给中央控制器，通过分析测量单元找到车身和即将进入的路面的几何位置和角度关系；

[0017] S3：通过预测单元经过预处理后的相关数据利用人工智能算法和机器学习算法进行分析，对外后视镜的开启角度进行预测；

[0018] S4：利用决策单元对得到的预测值，根据车辆速度等综合状况进一步更新与优化；

[0019] S5：通过执行单元的决策单元的指令，向外后视镜系统发出指令，通过外后视镜内部电机和机械系统调节外后视镜开启；

[0020] S6：中央控制器将数据通过服务器和无线网络传输给用户终端，用户终端用于留存。

[0021] 本发明的技术效果和优点：本发明提出的一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，与现有技术相比，具有以下优点：

[0022] 1、本发明通过数据采集单元收集车辆道路前方相关的视频，图片或者雷达数据，进行降噪、剔除异常值、平滑以及标准化处理，通过中央控制器进行因素分析及预测，决策，执行系统，可以提高车辆在某些变道，调头等行驶姿态的安全性，降低车辆和人员损失或伤亡，同时由中央控制器将数据通过服务器和无线网络传输给用户终端，用户终端用于留存，方便用户查看，便于留存信息数据。附图说明

[0023] 图1为本发明的系统框图；

[0024] 图2为本发明的数据采集单元模块图。

具体实施方式

[0025] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0026] 本发明提供了如图1-2所示的一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的系统，包括数据采集单元、中央控制器和后视镜系统，所述数据采集单元信号连接于中央控制器，所述中央控制器电性连接于后视镜系统，且中央控制器上电性连接有触控屏，所述中央控制器信号连接于服务器，所述服务器通过无线网络连接有用户终端，所述中央控制器包括处理模块和控制模块，所述处理模块包括CPU和存储模块，所述控制模块包括分析测量单元、预测单元、决策单元和执行单元，所述后视镜系统包括机械系统。

[0027] 较佳地，所述数据采集单元包括摄像模块、拍照模块、雷达模块和噪声模块；通过摄像模块、拍照模块、雷达模块和噪声模块收集车辆道路前方相关的视频，图片或者雷达数据。

[0028] 较佳地，所述机械系统连接有电机；通过电机和机械系统调节外后视镜开启。

[0029] 较佳地，所述无线网络包括2G、3G和4G网络；通过无线网络将数据传输给用户终端。

[0030] 较佳地，所述用户终端包括手机、平板电脑和手提笔记本电脑。

[0031] 较佳地，所述服务器包括数据库，所述数据库采用的是SQL Server 2000，所述数据库包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、数据库实施和运行维护。

[0032] 较佳地，所述摄像模块和拍照模块均为高清监控摄像头，所述雷达模块为毫米波雷达传感器，所述噪声模块为噪声传感器。

[0033] 较佳地，所述毫米波雷达传感器的波长范围1-10mm，频率为30-300GHz。

[0034] 本发明还提供一种基于图像识别和人工智能的汽车外后视镜自动调整的方法，包括以下步骤：

[0035] S1：通过数据采集单元收集车辆道路前方相关的视频，图片或者雷达数据，进行降噪、剔除异常值、平滑以及标准化处理；

[0036] S2：数据传输给中央控制器，通过分析测量单元找到车身和即将进入的路面的几何位置和角度关系；

[0037] S3：通过预测单元经过预处理后的相关数据利用人工智能算法和机器学习算法进行分析，对外后视镜的开启角度进行预测；

[0038] S4：利用决策单元对得到的预测值，根据车辆速度等综合状况进一步更新与优化；

[0039] S5：通过执行单元的决策单元的指令，向外后视镜系统发出指令，通过外后视镜内部电机和机械系统调节外后视镜开启；

[0040] S6：中央控制器将数据通过服务器和无线网络传输给用户终端，用户终端用于留存。

[0041] 综上所述：本发明通过数据采集单元收集车辆道路前方相关的视频，图片或者雷达数据，进行降噪、剔除异常值、平滑以及标准化处理，通过中央控制器进行因素分析及预测，决策，执行系统，可以提高车辆在某些变道，调头等行驶姿态的安全性，降低车辆和人员损失或伤亡，同时由中央控制器将数据通过服务器和无线网络传输给用户终端，用户终端用于留存，方便用户查看，便于留存信息数据。

[0042] 最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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