控制车门的方法、装置及系统的制作方法
【专利摘要】本申请公开了控制车门的方法、装置及系统。所述方法的一【具体实施方式】包括：当监测到车辆的行驶状态变化信息时，获取对应所述行驶状态变化信息的车内监测信息和车外监测信息；将所述车内监测信息和车外监测信息导入预先训练的车门控制模型进行匹配得到车门控制指令；根据所述车门控制指令控制车门的开启或关闭。该实施方式保证了车门开启或关闭的准确性和安全性。
【专利说明】
控制车门的方法、装置及系统
技术领域
[0001 ]本申请涉及信息处理技术领域，具体涉及汽车控制技术领域，尤其涉及控制车门的方法、装置及系统。
【背景技术】
[0002]车辆的状态通常可以分为行驶状态或静止状态。考虑到安全因素，车辆在行驶状态时，车门是不允许打开的，只有车辆在静止状态时，车门才会根据情况打开。
[0003]尽管车门是在车辆静止时打开的，但仍然会发生很多事故。例如，车内乘客在车辆静止准备打开车门时，往往只能获取到车辆周围一定范围内的信息，而无法对逐渐靠近的车辆、其他车辆或行人做出准确判断。当车门被打开时，其他车辆或行人可能出现在车门打开的位置，由此造成车辆的损坏，甚至危及人身安全。
【发明内容】
[0004]本申请提供了控制车门的方法、装置及系统，以解决【背景技术】中提到的问题。
[0005]第一方面，本申请提供了一种控制车门的方法，所述方法包括:当监测到车辆的行驶状态变化信息时，获取对应所述行驶状态变化信息的车内监测信息和车外监测信息，所述行驶状态变化信息包括由运动到静止的状态信息或停车等待状态信息，所述车内监测信息包括车内图像信息和车内声音信息，所述车外监测信息包括车外图像信息和车外声音信息;将所述车内监测信息和车外监测信息导入预先训练的车门控制模型进行匹配得到车门控制指令，所述车门控制模型用于表征车内监测信息和车外监测信息与车门控制指令的对应关系，所述车门控制指令包括开启车门的车门信息和开启车门的时间信息，或关闭车门的车门信息和关闭车门的时间信息;根据所述车门控制指令控制车门的开启或关闭。
[0006]第二方面，本申请提供了一种控制车门的装置，所述装置包括:监测信息获取单元，用于在监测到车辆的行驶状态变化信息时，获取对应所述行驶状态变化信息的车内监测信息和车外监测信息，所述行驶状态变化信息包括由运动到静止的状态信息或停车等待状态信息，所述车内监测信息包括车内图像信息和车内声音信息，所述车外监测信息包括车外图像信息和车外声音信息；车门控制指令获取单元，用于将所述车内监测信息和车外监测信息导入预先训练的车门控制模型进行匹配得到车门控制指令，所述车门控制模型用于表征车内监测信息和车外监测信息与车门控制指令的对应关系，所述车门控制指令包括开启车门的车门信息和开启车门的时间信息，或关闭车门的车门信息和关闭车门的时间信息;执行单元，用于根据所述车门控制指令控制车门的开启或关闭。
[0007]第三方面，本申请提供了一种控制车门的系统，所述系统包括上述第二方面的控制车门的装置。
[0008]本申请提供的控制车门的方法、装置及系统，首先在监测到车辆的行驶状态变化信息时，获取车内监测信息和车外监测信息，以获取全面的车辆信息;然后将车内监测信息和车外监测信息导入车门控制模型进行匹配得到车门控制指令，能够对车门的开启或关闭做出准确判断，最后根据车门控制指令控制车门的开启或关闭，最大程度地保证了车门开启或关闭的准确性和安全性。
【附图说明】
[0009]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
[0010]图1a是根据本申请的控制车门的方法的流程图；
[0011]图1b是根据本申请的建立图像识别模型的流程图；
[0012]图1c是根据本申请的建立声音识别模型的流程图；
[0013]图2是根据本实施例的控制车门的方法的应用场景的一个示意图；
[0014]图3是根据本申请的控制车门的装置的一个结构示意图；
[0015]图4是根据本申请的终端设备的一个实施例的结构示意图。
【具体实施方式】
[0016]下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
[0017]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0018]图1a示出了控制车门的方法的流程图100。如图1a所示，本实施例的控制车门的方法包括以下步骤:
[0019]步骤101，当监测到车辆的行驶状态变化信息时，获取对应所述行驶状态变化信息的车内监测信息和车外监测信息。
[0020]车辆在行驶时，车门不允许被打开，当车辆处于静止状态时，车门可以被打开。因此，在车辆由运动到静止时，车门可以被打开;在车辆处于静止状态时，车门也可以被打开。可见，行驶状态变化信息可以通过速度监测设备或GPS信号来确定。
[0021]在对车门是否被打开进行判断时，需要考虑车内监测信息和车外监测信息。其中，车内监测信息包括车内人员说话的内容，例如，“我要下车”、“开门”、“我下去XXX” ；车内监测信息还可以包括车内的图像信息，例如，车内人员的面部图像、车内人员的位置图像。车外监测信息包括车外的声音信息，例如，车辆周围其他车辆的声音、车辆周围行人(尤其是老年人和未成年人)的声音、车主的声音、车主家人和朋友的声音，根据这些声音还能确定其他车辆和行人相对于车辆的距离和方向；车外监测信息包括车外的图像信息，例如，车主的位置图像、车主家人及朋友的位置图像、车辆所处的环境图像、周围的其他车辆的图像或行人的图像。因此，本实施例的行驶状态变化信息包括由运动到静止的状态信息或停车等待状态信息。所述车内监测信息包括车内图像信息和车内声音信息，所述车外监测信息包括车外图像信息和车外声音信息。上述的车内监测信息和车外监测信息可以通过车载摄像头和录音设备获得。
[0022]步骤102，将所述车内监测信息和车外监测信息导入预先训练的车门控制模型进行匹配得到车门控制指令。
[0023]其中，所述车门控制模型用于表征车内监测信息和车外监测信息与车门控制指令的对应关系，所述车门控制指令包括开启车门的车门信息和开启车门的时间信息，或关闭车门的车门信息和关闭车门的时间信息。
[0024]车门控制模型通过采集到的车内监测信息和车外监测信息训练得来，用于通过对车内车外的声音信息和图像信息的分析，确定车主及相关人员的意图，进而控制车门在指定的时间打开或关闭。
[0025]在本实施例的一些可选的实现方式中，本实施例方法还包括建立车门控制模型的步骤，可以包括以下步骤:
[0026]第一步，分别建立图像识别模型和声音识别模型。
[0027]由上述描述可知，车内监测信息和车外监测信息分别包括图像信息和声音信息。因此，需要分别建立对应的图像识别模型和声音识别模型，根据识别出的图像结果和声音结果确定对应的车门控制指令。即，所述图像识别模型用于表征车内图像信息和车外图像信息与车门控制指令的对应关系，所述声音识别模型用于表征车内声音信息和车外声音信息与车门控制指令的对应关系。
[0028]第二步，为所述图像识别模型和声音识别模型配置不同的权值，将加权后的所述图像识别模型和声音识别模型组合得到车门控制模型。
[0029]对于不同的车主、车主的家人及朋友而言，他们上车或下车常出现的动作习惯和说话习惯(包括说话内容、说话音色)都有自己的特点，并且，通过某个动作或声音能够得到更准确的判断。为此，可以为相应的图像识别模型和声音识别模型配置权值，并且权值不能相同，必须一个权值大，另一个权值小，否则出现图像识别模型和声音识别模型的判断结果不一致时，无法给出确切的车门控制指令。
[0030]在本实施例的一些可选的实现方式中，建立图像识别模型的流程图1021如图1b所示，可以包括以下步骤:
[0031]步骤10211，分别从历史车内图像信息和历史车外图像信息中提取车内样本图像信息和对应所述车内样本图像信息的车外样本图像信息。
[0032]在训练图像识别模型之前，需要先采集各种图像信息(即历史车内图像信息和历史车外图像信息)，例如，驾驶员面部图像信息、车内人员的位置图像信息、车内人员的动作图像信息，车外人员的位置图像信息、车外人员的动作图像信息、距离车设定距离内的图像信息(如汽车尾部的图像信息、汽车轮胎处的图像信息)等。获取到上述的各种图像信息后，从这些图像信息中挑选出与车辆开门或关门相关的图像信息作为样本图像信息。例如，将从人员在车内、开车门、人员下车、关车门对应的图像信息作为下车的样本图像信息;将人员在车外、开车门、人员上车、关车门对应的图像信息作为上车的样本图像信息。还可以将上车或下车时车尾处的图像信息或轮胎处的图像信息作为样本图像信息，进一步提高了上车或下车的安全性。
[0033]步骤10212，分别从所述车内样本图像信息和车外样本图像信息中筛选出符合第一设定条件的车内样本图像特征信息和车外样本图像特征信息。
[0034]其中，所述第一设定条件包括时间条件、动作条件和位置条件中的至少一项。
[0035]获取到下车的样本图像信息和上车的样本图像信息后，通过下车的样本图像信息和上车的样本图像信息对应的时间、动作和位置提取对应的样本图像特征信息。例如，下车过程和上车过程对应的各个样本图像信息的时间先后顺序信息、动作变化信息和位置变化信息等。
[0036]步骤10213，查找对应所述车内样本图像特征信息和车外样本图像特征信息的第一历史车门控制指令。
[0037]获取到车内样本图像特征信息和车外样本图像特征信息后，可以确定具体的下车行为和上车行为，进而得到对应的第一历史车门控制指令，所述第一历史车门控制指令包括开门指令或关门指令，还可以包括具体开哪个车门。
[0038]步骤10214，利用机器学习方法，基于所述车内样本图像特征信息、车外样本图像特征信息和第一历史车门控制指令，训练得到图像识别模型。
[0039]通过现有的多种机器学习方法，将车内样本图像特征信息和车外样本图像特征信息作为输入信息，将第一历史车门控制指令作为输出信息，建立车内样本图像特征信息和车外样本图像特征信息与第一历史车门控制指令的对应关系，得到图像识别模型。
[0040]在本实施例的一些可选的实现方式中，建立声音识别模型的流程图1022如图1c所示，可以包括以下步骤:
[0041]步骤10221，分别从历史车内声音信息和历史车外声音信息中提取车内样本声音信息和对应所述车内样本声音信息的车外样本声音信息。
[0042]在训练声音识别模型之前，需要先采集各种声音信息(即历史车内声音信息和历史车外声音信息)，例如，驾驶员的声音信息(包括男声、女声、口音)、车内其他人员的声音信息(据此进一步可以判断其他人员在车内的位置)、车内音响或广播的声音信息、车外其他车辆的声音信息、车外行人的声音信息、车外非机动车的声音。获取到上述各种声音信息后，从这些声音信息中挑选出与车辆开门或关门相关的声音信息作为样本声音信息。例如，将从人员在车内、开车门、人员下车、关车门对应的声音信息作为下车的样本声音信息;将人员在车外、开车门、人员上车、关车门对应的声音信息作为上车的样本声音信息。还可以将上车或下车时其他车辆的声音信息和行人的声音信息作为样本声音信息，进一步提高了上车或下车的安全性。
[0043]步骤10222，分别从所述车内样本声音信息和车外样本声音信息中筛选出符合第二设定条件的车内样本声音特征信息和车外样本声音特征信息。
[0044]其中，所述第二设定条件包括语音内容条件、语音方向条件和设备声音条件中的至少一项。
[0045]获取到下车的样本声音信息和上车的样本声音信息后，通过下车的样本声音信息和上车的样本声音信息对应的语音内容(“下车”、“我下去XXX”)、语音方向和设备声音(空调声音、广播声音、发动机声音)提取对应的样本声音特征信息。例如，下车过程和上车过程对应的各个样本图像信息的语音内容变化信息、语音方向变化信息和设备声音变化信息等。
[0046]步骤10223，查找对应所述车内样本声音特征信息和车外样本声音特征信息的第二历史车门控制指令。
[0047]获取到车内样本声音特征信息和车外样本声音特征信息后，可以确定具体的下车行为和上车行为，进而得到对应的第二历史车门控制指令，所述第二历史车门控制指令包括开门指令或关门指令，还可以包括具体开哪个车门。
[0048]步骤10224，利用机器学习方法，基于所述车内样本声音特征信息、车外样本声音特征信息和第二历史车门控制指令，训练得到声音识别模型。
[0049]通过现有的多种机器学习方法，将车内样本声音特征信息和车外样本声音特征信息作为输入信息，将第二历史车门控制指令作为输出信息，建立车内样本声音特征信息和车外样本声音特征信息与第二历史车门控制指令的对应关系，得到声音识别模型。
[0050]在本实施例的一些可选的实现方式中，所述将所述车内监测信息和车外监测信息导入预先训练的车门控制模型进行匹配得到车门控制指令可以包括以下步骤:
[0051]第一步，将所述车内监测信息的车内图像信息和车外监测信息的车外图像信息导入所述图像识别模型，得到第一车门控制指令。
[0052]得到上述图像识别模型后，将当前的车内图像信息和车外图像信息导入所述图像识别模型，得到第一车门控制指令，第一车门控制指令可以包括控制哪个车门、何时开和何时关。
[0053]第二步，将所述车内监测信息的车内声音信息和车外监测信息的车外声音信息导入所述声音识别模型，得到第二车门控制指令。
[0054]得到第二车门控制指令的过程与得到第一车门控制指令类似，此处不再赘述。
[0055]第三步，当所述第一车门控制指令和第二车门控制指令相同时，则车门控制指令与所述第一车门控制指令或第二车门控制指令相同，否则，车门控制指令与所述第一车门控制指令和第二车门控制指令中权值较大者相同。
[0056]其中，所述第一车门控制指令和第二车门控制指令中权值较大者相同。
[0057]通过图像识别模型得到的第一车门控制指令和通过声音识别模型得到的第二车门控制指令可能相同，也可能不同，当第一车门控制指令和第二车门控制指令相同时，说明开门或关门的可能性很高；当第一车门控制指令和第二车门控制指令不同时，说明图像信息和声音信息得到的结果不同，此时，需要根据对图像识别模型和声音识别模型的权值进行判断。权值的大小决定图像识别模型和声音识别模型的优先级，通过图像识别模型和声音识别模型得到的第一车门控制指令和第二车门控制指令也与该权值对应。当第一车门控制指令和第二车门控制指令不同时，车门控制指令与权值较大的车门控制指令(第一车门控制指令或第二车门控制指令)相同。即，车门控制指令与图像识别模型和声音识别模型中权值较大者得到的第一车门控制指令或第二车门控制指令相同。
[0058]步骤103，根据所述车门控制指令控制车门的开启或关闭。
[0059]得到车门控制指令后，可以控制车门上的电机来控制车门的开启或关闭。
[0060]在本实施例的一些可选的实现方式中，所述根据所述车门控制指令控制车门的开启和关闭可以包括以下两种情况:
[0061]第一种，当所述行驶状态变化信息为由运动到静止的状态信息时，根据所述车门控制指令开启车门，并且在第一设定时间内没有人上车或下车时，关闭车门，否则，保持车门关闭状态。
[0062]车门控制指令通常包括开启车门和关闭车门，当车门控制指令为开启车门时，则打开车门，并且检测有人上车或下车时，保持车门打开状态，在上车或下车完成时，关闭车门；当车门控制指令为关闭车门时，由于车辆运动到静止过程中，车门本来就是关闭的，因此，保持车门关闭状态即可。
[0063]第二种，当所述行驶状态变化信息为停车等待状态信息时，根据所述车门控制指令开启车门，并且在第二设定时间内没有人上车或下车时，关闭车门，否则，保持车门关闭状态。
[0064]停车等待状态时对车门的控制过程与车辆由运动到静止时对车门的控制过程类似，此处不再赘述。
[0065]继续参见图2，图2是根据本实施例的控制车门的方法的应用场景的一个示意图。图2显示了汽车A在红绿灯出停止时的情况。由上述分析可知，本申请的技术方案在由运动到静止和停车等待时会获取车内监测信息和车外监测信息，进而控制车门的开启或关闭。如果在停车位停车，则根据车内监测信息和车外监测信息得到的第一车门控制指令和第二车门控制指令相同的比例会很多，容易做出正确判断。本实施例在行驶过程中遇到红绿灯停下来的情况来对本申请技术方案进行说明。在红绿灯处汽车A停止，监测到汽车A的行驶状态变化信息，此时获取车内监测信息和车外监测信息。此时，车外监测信息能够检测到有行人在汽车周围快速移动的图像信息和声音信息，以及其他车辆及摩托车的图像信息和声音信息，还能获得红绿灯的图像。此时，即使检测到车内存在有“下车”之类的声音信息，或下车动作图像，通过车门控制模型得到的车门控制指令也是保持车门关闭的操作。同理，当车辆为停车状态，并且车内无人时(此时的车门应该是关闭的)，如果在车的周围出现了其他车辆或行人，即使检测到车外人员的与开门对应的图像信息和声音信息，车门控制模型得到的车门控制指令也是保持车门关闭的操作。
[0066]本申请的上述实施例提供的方法，首先在监测到车辆的行驶状态变化信息时，获取车内监测信息和车外监测信息，以获取全面的车辆信息;然后将车内监测信息和车外监测信息导入车门控制模型进行匹配得到车门控制指令，能够对车门的开启或关闭做出准确判断，最后根据车门控制指令控制车门的开启或关闭，最大程度地保证了车门开启或关闭的准确性和安全性。
[0067]进一步参考图3，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种控制车门的装置的一个实施例，该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应。
[0068]如图3所示，本实施例上述的控制车门的装置300包括:监测信息获取单元301、车门控制指令获取单元302和执行单元303。其中，监测信息获取单元301用于在监测到车辆的行驶状态变化信息时，获取对应所述行驶状态变化信息的车内监测信息和车外监测信息，所述行驶状态变化信息包括由运动到静止的状态信息或停车等待状态信息，所述车内监测信息包括车内图像信息和车内声音信息，所述车外监测信息包括车外图像信息和车外声音信息;车门控制指令获取单元302用于将所述车内监测信息和车外监测信息导入预先训练的车门控制模型进行匹配得到车门控制指令，所述车门控制模型用于表征车内监测信息和车外监测信息与车门控制指令的对应关系，所述车门控制指令包括开启车门的车门信息和开启车门的时间信息，或关闭车门的车门信息和关闭车门的时间信息;执行单元303用于根据所述车门控制指令控制车门的开启或关闭。
[0069]在本实施例的一些可选的实现方式中，控制车门的装置300还包括:车门控制模型构建单元(图中未示出)，用于建立车门控制模型，包括:模型构建子单元(图中未示出)和模型组合子单元(图中未示出)。其中，模型构建子单元用于分别建立图像识别模型和声音识别模型，所述图像识别模型用于表征车内图像信息和车外图像信息与车门控制指令的对应关系，所述声音识别模型用于表征车内声音信息和车外声音信息与车门控制指令的对应关系；模型组合子单元用于为所述图像识别模型和声音识别模型配置不同的权值，将加权后的所述图像识别模型和声音识别模型组合得到车门控制模型。
[0070]在本实施例的一些可选的实现方式中，所述模型构建子单元包括图像识别模型训练模块(图中未示出)，包括:样本图像信息提取子模块(图中未示出)、样本图像特征信息提取子模块(图中未示出)、第一历史车门控制指令查找子模块(图中未示出)和图像识别模型训练子模块(图中未示出)。其中，样本图像信息提取子模块用于分别从历史车内图像信息和历史车外图像信息中提取车内样本图像信息和对应所述车内样本图像信息的车外样本图像信息;样本图像特征信息提取子模块用于分别从所述车内样本图像信息和车外样本图像信息中筛选出符合第一设定条件的车内样本图像特征信息和车外样本图像特征信息，所述第一设定条件包括时间条件、动作条件和位置条件中的至少一项；第一历史车门控制指令查找子模块用于查找对应所述车内样本图像特征信息和车外样本图像特征信息的第一历史车门控制指令，所述第一历史车门控制指令包括开门指令或关门指令；图像识别模型训练子模块用于利用机器学习方法，基于所述车内样本图像特征信息、车外样本图像特征信息和第一历史车门控制指令，训练得到图像识别模型。
[0071]在本实施例的一些可选的实现方式中，所述模型构建子单元包括声音识别模型训练模块(图中未示出)，包括:样本声音信息提取子模块(图中未示出)、样本声音特征信息提取子模块(图中未示出)、第二历史车门控制指令查找子模块(图中未示出)和声音识别模型训练子模块(图中未示出)。其中，样本声音信息提取子模块用于分别从历史车内声音信息和历史车外声音信息中提取车内样本声音信息和对应所述车内样本声音信息的车外样本声音信息;样本声音特征信息提取子模块用于分别从所述车内样本声音信息和车外样本声音信息中筛选出符合第二设定条件的车内样本声音特征信息和车外样本声音特征信息，所述第二设定条件包括语音内容条件、语音方向条件和设备声音条件中的至少一项;第二历史车门控制指令查找子模块用于查找对应所述车内样本声音特征信息和车外样本声音特征信息的第二历史车门控制指令，所述第二历史车门控制指令包括开门指令或关门指令；声音识别模型训练子模块用于利用机器学习方法，基于所述车内样本声音特征信息、车外样本声音特征信息和第二历史车门控制指令，训练得到声音识别模型。
[0072]在本实施例的一些可选的实现方式中，所述车门控制指令获取单元302包括:第一车门控制指令获取子单元(图中未示出)、第二车门控制指令获取子单元(图中未示出)和车门控制指令确定子单元(图中未示出)。其中，第一车门控制指令获取子单元用于将所述车内监测信息的车内图像信息和车外监测信息的车外图像信息导入所述图像识别模型，得到第一车门控制指令;第二车门控制指令获取子单元用于将所述车内监测信息的车内声音信息和车外监测信息的车外声音信息导入所述声音识别模型，得到第二车门控制指令;车门控制指令确定子单元用于当所述第一车门控制指令和第二车门控制指令相同时，则车门控制指令与所述第一车门控制指令或第二车门控制指令相同，否则，车门控制指令与所述第一车门控制指令和第二车门控制指令中权值较大者相同。
[0073]在本实施例的一些可选的实现方式中，所述执行单元303包括第一执行子单元(图中未示出)和第二执行子单元(图中未示出)。其中，第一执行子单元用于在所述行驶状态变化信息为由运动到静止的状态信息时，根据所述车门控制指令开启车门，在第一设定时间内没有人上车或下车时，关闭车门，否则，保持车门关闭状态;第二执行子单元用于在所述行驶状态变化信息为停车等待状态信息时，根据所述车门控制指令开启车门，在第二设定时间内没有人上车或下车时，关闭车门，否则，保持车门关闭状态。
[0074]本实施例还提供了一种控制车门的系统，所述系统包括上述的控制车门的装置。
[0075]下面参考图4，其示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备的计算机系统400的结构示意图。
[0076]如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元(CPU)401，其可以根据存储在只读存储器(R0M)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM403中，还存储有系统400操作所需的各种程序和数据。CPU40UR0M402以及RAM403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
[0077]以下部件连接至I/O接口405:包括触控输入屏幕等的输入部分406;包括诸如液晶显示器(IXD)以及扬声器等的输出部分407;包括闪存、硬盘等的存储部分408;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口 405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。
[0078]特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，上述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。
[0079]附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0080]描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为:一种处理器包括监测信息获取单元、车门控制指令获取单元和执行单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。例如，执行单元还可以被描述为“用于执行车门控制指令的单元”。
[0081]作为另一方面，本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质，该非易失性计算机存储介质可以是上述实施例中上述装置中所包含的非易失性计算机存储介质;也可以是单独存在，未装配入终端中的非易失性计算机存储介质。上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个设备执行时，使得上述设备:当监测到车辆的行驶状态变化信息时，获取对应所述行驶状态变化信息的车内监测信息和车外监测信息，所述行驶状态变化信息包括由运动到静止的状态信息或停车等待状态信息，所述车内监测信息包括车内图像信息和车内声音信息，所述车外监测信息包括车外图像信息和车外声音信息；
[0082]将所述车内监测信息和车外监测信息导入预先训练的车门控制模型进行匹配得到车门控制指令，所述车门控制模型用于表征车内监测信息和车外监测信息与车门控制指令的对应关系，所述车门控制指令包括开启车门的车门信息和开启车门的时间信息，或关闭车门的车门信息和关闭车门的时间信息；
[0083]根据所述车门控制指令控制车门的开启或关闭。
[0084]以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请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所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。例如上述特征与本申请中公开的(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。
【主权项】
1.一种控制车门的方法，其特征在于，所述方法包括: 当监测到车辆的行驶状态变化信息时，获取对应所述行驶状态变化信息的车内监测信息和车外监测信息，所述行驶状态变化信息包括由运动到静止的状态信息或停车等待状态信息，所述车内监测信息包括车内图像信息和车内声音信息，所述车外监测信息包括车外图像信息和车外声音信息； 将所述车内监测信息和车外监测信息导入预先训练的车门控制模型进行匹配得到车门控制指令，所述车门控制模型用于表征车内监测信息和车外监测信息与车门控制指令的对应关系，所述车门控制指令包括开启车门的车门信息和开启车门的时间信息，或关闭车门的车门信息和关闭车门的时间信息； 根据所述车门控制指令控制车门的开启或关闭。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 建立车门控制模型的步骤，包括: 分别建立图像识别模型和声音识别模型，所述图像识别模型用于表征车内图像信息和车外图像信息与车门控制指令的对应关系，所述声音识别模型用于表征车内声音信息和车外声音信息与车门控制指令的对应关系； 为所述图像识别模型和声音识别模型配置不同的权值，将加权后的所述图像识别模型和声音识别模型组合得到车门控制模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立图像识别模型包括: 分别从历史车内图像信息和历史车外图像信息中提取车内样本图像信息和对应所述车内样本图像信息的车外样本图像信息； 分别从所述车内样本图像信息和车外样本图像信息中筛选出符合第一设定条件的车内样本图像特征信息和车外样本图像特征信息，所述第一设定条件包括时间条件、动作条件和位置条件中的至少一项； 查找对应所述车内样本图像特征信息和车外样本图像特征信息的第一历史车门控制指令，所述第一历史车门控制指令包括开门指令或关门指令； 利用机器学习方法，基于所述车内样本图像特征信息、车外样本图像特征信息和第一历史车门控制指令，训练得到图像识别模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立声音识别模型包括: 分别从历史车内声音信息和历史车外声音信息中提取车内样本声音信息和对应所述车内样本声音信息的车外样本声音信息； 分别从所述车内样本声音信息和车外样本声音信息中筛选出符合第二设定条件的车内样本声音特征信息和车外样本声音特征信息，所述第二设定条件包括语音内容条件、语音方向条件和设备声音条件中的至少一项； 查找对应所述车内样本声音特征信息和车外样本声音特征信息的第二历史车门控制指令，所述第二历史车门控制指令包括开门指令或关门指令； 利用机器学习方法，基于所述车内样本声音特征信息、车外样本声音特征信息和第二历史车门控制指令，训练得到声音识别模型。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述车内监测信息和车外监测信息导入预先训练的车门控制模型进行匹配得到车门控制指令包括: 将所述车内监测信息的车内图像信息和车外监测信息的车外图像信息导入所述图像识别模型，得到第一车门控制指令； 将所述车内监测信息的车内声音信息和车外监测信息的车外声音信息导入所述声音识别模型，得到第二车门控制指令； 当所述第一车门控制指令和第二车门控制指令相同时，则车门控制指令与所述第一车门控制指令或第二车门控制指令相同，否则，车门控制指令与所述第一车门控制指令和第二车门控制指令中权值较大者相同。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述车门控制指令控制车门的开启和关闭包括: 当所述行驶状态变化信息为由运动到静止的状态信息时，根据所述车门控制指令开启车门，并且在第一设定时间内没有人上车或下车时，关闭车门，否则，保持车门关闭状态；当所述行驶状态变化信息为停车等待状态信息时，根据所述车门控制指令开启车门，并且在第二设定时间内没有人上车或下车时，关闭车门，否则，保持车门关闭状态。7.一种控制车门的装置，其特征在于，所述装置包括: 监测信息获取单元，用于在监测到车辆的行驶状态变化信息时，获取对应所述行驶状态变化信息的车内监测信息和车外监测信息，所述行驶状态变化信息包括由运动到静止的状态信息或停车等待状态信息，所述车内监测信息包括车内图像信息和车内声音信息，所述车外监测信息包括车外图像信息和车外声音信息； 车门控制指令获取单元，用于将所述车内监测信息和车外监测信息导入预先训练的车门控制模型进行匹配得到车门控制指令，所述车门控制模型用于表征车内监测信息和车外监测信息与车门控制指令的对应关系，所述车门控制指令包括开启车门的车门信息和开启车门的时间信息，或关闭车门的车门信息和关闭车门的时间信息； 执行单元，用于根据所述车门控制指令控制车门的开启或关闭。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括: 车门控制模型构建单元，用于建立车门控制模型，包括: 模型构建子单元，用于分别建立图像识别模型和声音识别模型，所述图像识别模型用于表征车内图像信息和车外图像信息与车门控制指令的对应关系，所述声音识别模型用于表征车内声音信息和车外声音信息与车门控制指令的对应关系； 模型组合子单元，用于为所述图像识别模型和声音识别模型配置不同的权值，将加权后的所述图像识别模型和声音识别模型组合得到车门控制模型。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述模型构建子单元包括图像识别模型训练丰吴块，包括: 样本图像信息提取子模块，用于分别从历史车内图像信息和历史车外图像信息中提取车内样本图像信息和对应所述车内样本图像信息的车外样本图像信息； 样本图像特征信息提取子模块，用于分别从所述车内样本图像信息和车外样本图像信息中筛选出符合第一设定条件的车内样本图像特征信息和车外样本图像特征信息，所述第一设定条件包括时间条件、动作条件和位置条件中的至少一项； 第一历史车门控制指令查找子模块，用于查找对应所述车内样本图像特征信息和车外样本图像特征信息的第一历史车门控制指令，所述第一历史车门控制指令包括开门指令或关门指令； 图像识别模型训练子模块，用于利用机器学习方法，基于所述车内样本图像特征信息、车外样本图像特征信息和第一历史车门控制指令，训练得到图像识别模型。10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述模型构建子单元包括声音识别模型训练t吴块，包括: 样本声音信息提取子模块，用于分别从历史车内声音信息和历史车外声音信息中提取车内样本声音信息和对应所述车内样本声音信息的车外样本声音信息； 样本声音特征信息提取子模块，用于分别从所述车内样本声音信息和车外样本声音信息中筛选出符合第二设定条件的车内样本声音特征信息和车外样本声音特征信息，所述第二设定条件包括语音内容条件、语音方向条件和设备声音条件中的至少一项； 第二历史车门控制指令查找子模块，用于查找对应所述车内样本声音特征信息和车外样本声音特征信息的第二历史车门控制指令，所述第二历史车门控制指令包括开门指令或关门指令； 声音识别模型训练子模块，用于利用机器学习方法，基于所述车内样本声音特征信息、车外样本声音特征信息和第二历史车门控制指令，训练得到声音识别模型。11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述车门控制指令获取单元包括: 第一车门控制指令获取子单元，用于将所述车内监测信息的车内图像信息和车外监测信息的车外图像信息导入所述图像识别模型，得到第一车门控制指令； 第二车门控制指令获取子单元，用于将所述车内监测信息的车内声音信息和车外监测信息的车外声音信息导入所述声音识别模型，得到第二车门控制指令； 车门控制指令确定子单元，用于当所述第一车门控制指令和第二车门控制指令相同时，则车门控制指令与所述第一车门控制指令或第二车门控制指令相同，否则，车门控制指令与所述第一车门控制指令和第二车门控制指令中权值较大者相同。12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述执行单元包括: 第一执行子单元，用于在所述行驶状态变化信息为由运动到静止的状态信息时，根据所述车门控制指令开启车门，并且在第一设定时间内没有人上车或下车时，关闭车门，否则，保持车门关闭状态； 第二执行子单元，用于在所述行驶状态变化信息为停车等待状态信息时，根据所述车门控制指令开启车门，并且在第二设定时间内没有人上车或下车时，关闭车门，否则，保持车门关闭状态。13.—种控制车门的系统，其特征在于，所述系统包括权利要求7-12任一项所述的控制车门的装置。
【文档编号】E05F15/70GK105909116SQ201610274787
【公开日】2016年8月31日
【申请日】2016年4月28日
【发明人】郑媛媛
【申请人】百度在线网络技术（北京）有限公司