野利用红外摄像机捕捉热成像的图像75W恢复至具有像素 的多值图像，其具有代表各个溫度值的颜色或强度。基于选择包括考虑环境溫度条件的暴 露的皮肤的预期溫度的预定的溫度范围，多值热成像的图像被压缩为二值图像76,使得例 如落在预定范围内的像素变为白色并且所有其它像素变为黑色。因此，图像76包含溫度 图，在其中，白色像素的区域相当于车辆乘员的皮肤的暴露面积。在所示出的示例中，头部 区域81和臂/手部区域82和83在溫度图76中是可辨别的。然而，图像噪声导致区域81 至83包含分散的黑色像素，其使得该区域更难由控制器自动检测到。
[0029] 图像77包含进一步处理的图像，在其中，已经合并了落在预定溫度范围内的像素 的区域，所W该区域变成大体上连续的，其具有清晰的边界并且在该区域内没有分散的黑 色像素。如下所述，可通过过滤利用滑动窗口连续地重新赋予每个像素值W与各自周围的 像素的大多数匹配来执行合并。
[0030] 因为识别到的区域的数量可能超过可操纵的出风口的数量，检测到的区域可根据 尺寸排列W允许最大的尺寸被选择用于瞄准，如图像78中所示。在图像79中，定位每个所 选择的连续区域的形屯、88,W便为控制相应的出风口提供精确的目标。
[0031] 本发明的优选的方法示出在图6中，其中，在步骤90中测量外部环境溫度和内部 客舱溫度。优选地，可通过解锁或打开口W指示车辆的行驶周期即将开始来开始执行该方 法。在步骤91中，捕捉初始热成像的图像，例如，当任何乘员在乘客舱内部就座之前。初始 图像允许记录和识别任何特别突出的红外"热点"。在步骤92,响应于如通过来自步骤90 的溫度测量值和来自步骤91的初始红外图像识别到的初始条件来激活HVAC系统。此外， HVAC系统的初始激活可基于针对溫度设定点和鼓风机速度的历史HVAC设置或者根据由制 造商所设计的默认控制值，该历史HVAC设置是由驾驶员针对与W前的行程相似的条件所 设置的。可WW传统的方式确定激活HVAC的时间，例如，当通过无线控制器远程启动车辆 发动机时或当驾驶员利用点火开关进入车辆并启动发动机或其它动力装置时。
[0032] 响应于点火开关接通，随着驾驶员坐在相应的位置，在步骤93捕捉热成像的图 像。在步骤93中的图像可潜在地包含额外的乘员，其将会存在于即将到来的行驶周期中。 利用捕捉的热成像的图像，在步骤94确定目标区域。在步骤95调节各个HVAC气流出风口 的方向和/或聚集点。可选择地，也可调节HVAC系统的出风口溫度和鼓风机速度或强度。 在预定时间段At之后，在步骤96可捕捉到新的热成像的图像。因为当捕捉到后续热成像 的图像时HVAC系统有效地影响溫度环境，可通过气流的出现掩饰图像中的期望的皮肤特 征。运种影响会特别出现在当鼓风机W更高的速度运行的时候。为了减少图像中已处理的 空气的溫度信号的出现，在步骤97执行检查，W确定鼓风机风扇速度是否超过阔值。如果 否，那么在步骤94确定后续图像中的目标区域并且之后在步骤95调节HVAC输出。如果风 扇速度超过阔值，那么在步骤98过滤后续热成像的图像，W移除图像中已处理的气流的影 响。基于如典型的热成像的图像中所看到的气流的端流性质可执行过滤（例如，可从图形 中删除具有某一纹理的图像区域）。可选择地，在捕捉热成像的图像期间可暂时减少或完全 关闭风扇速度。
[0033] 图7示出了用于更详细地确定目标区域的优选方法。在步骤100,利用测量到的内 部和外部环境溫度选择预定溫度范围，该预定溫度范围用于识别图像中表示乘员的皮肤的 区域。外部溫度指示乘员的皮肤是否通过外部条件从正常体溫上升或下降。内部客舱溫度 帮助识别车辆内的内表面（例如，头枕）的预期溫度。W经验为主地确定预定溫度范围，W 便包括预期的皮肤溫度，而不包括尽可能多的内部车辆表面。优选地，预定范围的值存储在 HVAC控制电路内或对HVAC控制电路可取得的查找表中。
[0034] 根据内部和外部溫度的指标值使查找表系统化。图8示出了一个示例，其用于指 定对应于一个特定的外部溫度的溫度范围并表示使内部溫度改变的变化范围。预定范围具 有由曲线107限定的最大值和由曲线108限定的最小值。针对在曲线107和108的低端的 内部溫度，由曲线107和108的各自的值限定预定范围110。针对内部溫度的其它值（在相 同的外部溫度），在113所指示的更高的内部溫度可获得不同的预定范围，例如，范围111。 图8代表针对高的外部环境溫度获得的曲线（即，需要HVAC降溫的情况下）。在外部条件 变热期间，典型地显著加热车辆的内部，从而使得辨别皮肤溫度更加简单。因此，范围111 比范围110的预定范围更宽。在更溫和的溫度，可能更难辨别来自身体结构的皮肤溫度，因 此需要在110的更窄的范围。
[0035] 图9代表更冷的外部溫度（即，需要加热乘客舱的情况下），其具有分别限定预定 溫度范围的最大和最小溫度的曲线114和115。再次，在更极端（更冷）的溫度下可能更容 易辨别图像中的乘员的皮肤，因此指定更宽的预定范围。在更溫和的溫度下，其再次变得更 难辨别乘员皮肤并且预定范围更窄。
[0036] 返回至图7,利用预定范围将热成像的图像压缩（即，转换）成溫度图，该溫度图将 第一像素值（例如，针对白色的二进制的"1")赋予到落在预定溫度范围内的每个像素并且 如果其对应于预定范围之外的溫度则赋予第二像素值（例如，针对黑色的二进制的"0")。 二值溫度图的一部分示出在图10中。有阴影的正方形120对应于在预定范围之外的溫度 图中的黑色像素，并且没有阴影的正方形121对应于在预定范围内的热成像的图像中的白 色像素，其表示潜在的目标。
[0037] 针对矩阵实验室（Matl油）的W下所写的代码展示了将热成像的图像压缩成黑色 和白色溫度图并显示生成的图像。
[003引 ％Findtargetareas:
[0039]tol二 90 ;
[0040] div二 30 ;
[0041] r 二 252 ;
[0042] g 二 243 ;
[0043] b 二 102 ;
[0044] img2a二img( :，：，1);
[0045]img2b二img(:，：，2);
[004糾 img2c二img( :，：，3);
[0047]idxl 二 find(img2a> max(0, r-tol)&img2a< min(255, r+tol));
[0048]idx2 二 find(img2b> max(0, g-tol)&img2b< min(255, g+tol));
[0049]idx3 二 find(img2c> max(0, b-tol)&img2c< min口55, b+tol));
[0050]idx=intersect(idxl，intersect(idx2,idx3));
[0051]img2a二zeros(size(img2a));
[0052]img2b二zeros(size(img2b));
[0053]img2c二zeros(size(img2c));
[00日4] img2a(idx)二 255 ;
[00日日]img2b(idx)二 255 ;
[00日6] img2c(idx)二 255 ;
[0057]img2 二（img2a*0. 2989+img2b*0. 5870+img2c*0. 1140);
[00日引 ax(2)二subplot(I，5, 2);
[0059]imshow(img2/25 巧
[0060] % -------------
[0061] 在图7的步骤102,根据滑动窗口通过过滤合并潜在的目标区域。如图11所示， 滑动窗口优选由W像素123为中屯、的像素阵列122组成。在过滤期间，在每个潜在的中必 像素遍于热成像的图像之上扫描窗口 122,通过将针对每个中屯、像素的值被再赋予合并的 图像中的新的值，使得在那个位置，针对滑动窗口内的溫度图的像素，其新的值匹配大多数 值。在图11所示的位置，例如，将赋予中屯、像素123二进制值0,因为窗口 122内的大多数 像素是黑色的。W等效的方式陈述，确定窗口 122内的所有像素的平均值（例如，对白色像 素计数并除W由窗口所覆盖的像素的数量），通过0或1附近的生成的平均值W确定将要赋 予中屯、像素123的值。图13示出了合并的图像，具有保持黑色的像素123。
[0062] 图12示出了针对在相同的行中W下一个像素124为中屯、的滑动窗口 122的后续 位置。因为W该滑动窗口 122的新的位置为边界的大多数像素是黑色的，在图13的合并的 图像中像素124依然是黑色的。当滑动窗口 122W相同的作用移动至下一个位置，求像素 125的值，并且在示出的示例中，大多数值仍然是黑色的。因此，在图13中，像素125转换 成值〇(即，白色）。因此，过滤导致潜在目标区域的实际边界的一些微调整。另一方面，当 其达到目