一种车载香氛控制方法，控制系统和宠物香氛盒与流程

1.本发明涉及车辆技术领域，具体而言，涉及一种车载香氛控制方法，控制系统和宠物香氛盒。


背景技术：

2.目前，车载香氛被广泛应用于汽车内，能够杀灭车内空气中的细菌从而保持车内空气洁净，起到净化空气的作用，此外，车载香氛还能够在狭小的车内空间里营造出清馨可人的空气氛围，以保持车内驾乘人员头脑清醒和镇静，不仅可以有效减少行车事故的发生利于行车安全，还能增添车内雅趣。
3.现有的车载香氛系统主要是针对驾驶员和乘客的提供相关服务，而且模式都需要用户设置，或者简单的集中自适应模式，而且香氛种类比较单一，只控制浓度等；没有针对宠物的香氛空气功能，安装位置大多在出风口或者座舱上方位置，同时浓度过高，也不是宠物型香氛试剂，宠物嗅觉敏感闻了人类香氛可能回产生不适。


技术实现要素：

4.本发明提供一种车载香氛控制方法，其特征在于，所述方法具体包括：s100：当启动车辆时，获取车内宠物的特征数据。
5.s200：对所述特征数据采用香氛决策模型进行数据处理，计算得香氛释放参数。
6.s300：根据所述香氛释放参数调节车内香氛类型和浓度。
7.上述技术方案中，在车内根据需求布置宠物香氛盒，宠物香氛盒内置常用动物香氛精油以及浓度控制芯片、区域控制芯片，另外，在车身布置温度传感器、湿度传感器、红外传感器和光度传感器用以收集环境特征值，利用车载麦克风收集宠物的声音通过声音识别系统识别宠物声音特征数据，利用车载摄像头收集宠物的的图像通过目标检测系统识别宠物的类型特征数据，对上述各特征数据输入到香氛决策模型中，根据神经网络输出预测的结果，从而控制车身底部的香氛盒启动对应浓度和类型的香氛定向释放给宠物。
8.进一步的，所述获取车内宠物的特征数据，至少包括：根据车内的温度、湿度、红外线以及光度获取的环境特征值。
9.根据所采集到的车内宠物声音频谱获取的宠物情绪特征值。
10.根据所采集到的车内宠物图像获取的宠物类别特征值。
11.上述技术方案中，车内的温度、湿度、红外线以及光度获取分别通过温度传感器、湿度传感器、红外传感器和光度传感器，能够保证实时获取车内的环境特征值，提供控制宠物香氛盒的精准度和效率，对车内宠物声音的频谱降噪后输入训练好的神经网络中得到宠物情绪特征值；对车内宠物的图像输入训练好的神经网络中得到宠物类别特征值。
12.进一步的，所述步骤s200，具体包括：s201：对所述特征数据进行正则化处理以及归一化处理。
13.s202：将处理过的特征数据进行分类，获得每个特征数据对应的香氛参数和概率；
所述香氛参数至少包括香氛浓度以及香氛类型；所述概率至少包括所述香氛浓度对应的概率以及香氛类型对应的概率。
14.s203：根据所述宠物类别特征值与预设类别目录判断是否存在不符合当前宠物类型的香氛参数，若存在，则将不符合条件的所述香氛参数剔除，计算剩下的所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数，否则，计算全部所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数。
15.上述技术方案中，香氛决策模型为神经网络，属于有监督学习的一种，有监督学习的特点是训练样本集中每个样本有对应的标签，也即每个样本有自己对应的类别，神经网络的激活函数得到的结果实际是特征数据属于哪个类别的概率，例如训练样本集有两个类别：香氛浓度和香氛类型，将特征数据输入神经网络后，得到的结果类别和类别对应概率分别某种香氛类型的概率和某种浓度的概率。
16.进一步的，所述预设类别目录包括宠物类型，和与所述宠物类型关联的香氛参数。
17.上述技术方案中，预先对不同的宠物类型与对应的香氛浓度和香氛类型建立关联关系并存储,预先设置宠物个体特征，比如体型，品种，年龄，喜好和健康情况，相对应的建立宠物个体特征的对应的香氛浓度和香氛类型的关联关系，能够更加精准的控制宠物香氛盒释放适合的香味。
18.进一步的，所述香氛决策模型为卷积神经网络、深度神经网络以及bp神经网络中的任一种。
19.进一步的，所述步骤s300，具体包括：s301：将所述香氛释放参数定义为香氛调节器的工作参数。
20.s302：根据所述工作参数调节车内香氛类型和浓度，发出与所述香氛释放参数匹配的香味。
21.上述技术方案中，香氛盒根据相关控制参数释放宠物浓度和对空气浓度范围进行控制，保证香氛气体始终保持在宠物区域，与人用不冲突。
22.作为另一种优选的，本发明还提供一种宠物香氛盒控制系统，所述系统至少包括：获取模块，用于当启动车辆时，获取车内宠物的特征数据，并将所述特征数据发送到计算模块。
23.计算模块，用于构建香氛决策模型对所述特征数据进行数据处理，计算得香氛释放参数，并将所述调节参数发送至控制模块。
24.控制模块，用于根据所述香氛释放参数调节车内香氛类型和浓度。
25.进一步的，所述获取模块至少包括：传感器模块，用于根据车内的温度、湿度、红外线以及光度获取的环境特征值；所述传感器模块至少设置有温度传感器、湿度传感器、红外传感器以及光度传感器。
26.声音识别模块，用于根据车内宠物声音的频谱获取的宠物情绪特征值。
27.目标检测模块，用于根据车内宠物的图像获取的宠物类别特征值。
28.进一步的，所述计算模块嵌入式设置有香氛决策模型，所述香氛决策模型至少包括：输入层，用于对所述特征数据进行归一化处理以及正则化处理，将处理过的所述特征数据送至逻辑判别层。
29.逻辑判别层，用于将处理过的所述特征数据进行分类，获得每个特征数据的对应的香氛参数和对应的概率；所述香氛参数至少包括香氛浓度以及香氛类型；所述概率至少包括所述香氛浓度对应的概率以及香氛类型对应的概率。
30.判断计算层，用于根据所述宠物类别特征值与预设类别目录判断是否存在不符合当前宠物类型的香氛参数，若存在，则将不符合条件的所述香氛参数剔除，计算剩下的所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数，否则，计算全部所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数。
31.作为另一种优选的，本发明还提供一种宠物香氛盒，所述宠物香氛盒设置于汽车任意处，所述宠物香氛盒与计算机可读存储介质通讯连接，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序；所述计算机程序受一个或者多个处理器控制并执行以实现如上所述的车载香氛控制方法。
32.与现有技术相比，本发明的有益效果是：在车身布置温度传感器、湿度传感器、红外传感器和光度传感器用以收集环境特征值，利用车载麦克风收集宠物的声音通过声音识别系统识别宠物声音特征数据，利用车载摄像头收集宠物的的图像通过目标检测系统识别宠物的类型特征数据，对上述各特征数据输入到香氛决策模型中，根据神经网络输出预测的结果，从而控制车身底部的香氛盒启动对应浓度和类型的香氛定向释放给宠物，本发明能够根据相关控制参数释放宠物浓度和对空气浓度范围进行控制，保证香氛气体始终保持在宠物区域，与人用不冲突，同时满足人和宠物需求。
附图说明
33.图1为本发明一种车载香氛控制方法的流程图。
34.图2为香氛释放的示意图。
35.图3为本发明控制系统的示意图。
36.图4为本发明宠物香氛盒的一较佳实施例的示意图。
具体实施方式
37.为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施方式。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。
38.请参考图1，本发明提供一种车载香氛控制方法，其特征在于，所述方法具体包括：s100：当启动车辆时，获取车内宠物的特征数据。
39.s200：对所述特征数据采用香氛决策模型进行数据处理，计算得香氛释放参数。
40.s300：根据所述香氛释放参数调节车内香氛类型和浓度。
41.具体实施过程中，在车内根据需求布置宠物香氛盒，宠物香氛盒内置常用动物香氛精油以及浓度控制芯片、区域控制芯片，另外，在车身布置温度传感器、湿度传感器、红外传感器和光度传感器用以收集环境特征值，利用车载麦克风收集宠物的声音通过声音识别系统识别宠物声音特征数据，利用车载摄像头收集宠物的的图像通过目标检测系统识别宠物的类型特征数据，对上述各特征数据输入到香氛决策模型中，根据神经网络输出预测的
结果，从而控制车身底部的香氛盒启动对应浓度和类型的香氛定向释放给宠物。
42.在本实施例中，所述获取车内宠物的特征数据，至少包括：根据车内的温度、湿度、红外线以及光度获取的环境特征值。
43.根据所采集到的车内宠物声音频谱获取的宠物情绪特征值。
44.根据所采集到的车内宠物图像获取的宠物类别特征值。
45.具体实施过程中，车内的温度、湿度、红外线以及光度获取分别通过温度传感器、湿度传感器、红外传感器和光度传感器，能够保证实时获取车内的环境特征值，提供控制宠物香氛盒的精准度和效率，对车内宠物声音的频谱降噪后输入训练好的神经网络中得到宠物情绪特征值；对车内宠物的图像输入训练好的神经网络中得到宠物类别特征值。
46.其中，根据车内宠物声音的频谱获取的宠物情绪特征值，具体包括：通过车载麦克风获取宠物声音，对宠物声音波形的振幅进行归一化，计算归一化后的波形图的波形包络和振幅平均值，求出波形包络所有的极大值，根据极大值、振幅平均值以及预设时间确定峰值，根据峰值将波形图分为多个片段；计算片段平均值，若片段平均值大于左右相邻片段的平均值，则将片段标记为待识别片段，否则标记为噪声片段；利用待识别片段左右相邻两侧的噪声片段对待识别片段降噪；将降噪后的每个待识别片段的频谱分别输入训练好的神经网络中得到类别及类别对应的概率，根据每个待识别片段的类别、概率和待识别片段之间的时间间距得到宠物情绪特征值。
47.其中，根据车内宠物的图像获取的宠物类别特征值，具体包括：通过车载摄像头获取宠物图像，基于目标检测网络对所述宠物脸进行定位，并采用特征点检测算法对宠物脸的基本部位进行定位提取宠物的面部图像特征，将面部图像特征输入基于神经网络的宠物识别模型得到得到宠物类别及宠物类别对应的概率，根据所述究物类别及宠物类别对应的概率获得所述宠物类型特征数据。
48.在本实施例中，所述步骤s200，具体包括：s201：对所述特征数据进行正则化处理以及归一化处理。
49.s202：将处理过的特征数据进行分类，获得每个特征数据对应的香氛参数和概率；所述香氛参数至少包括香氛浓度以及香氛类型；所述概率至少包括所述香氛浓度对应的概率以及香氛类型对应的概率。
50.s203：根据所述宠物类别特征值与预设类别目录判断是否存在不符合当前宠物类型的香氛参数，若存在，则将不符合条件的所述香氛参数剔除，计算剩下的所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数，否则，计算全部所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数。
51.其中，香氛决策模型为神经网络，属于有监督学习的一种，有监督学习的特点是训练样本集中每个样本有对应的标签，也即每个样本有自己对应的类别，神经网络的激活函数得到的结果实际是特征数据属于哪个类别的概率，例如训练样本集有两个类别：香氛浓度和香氛类型，将特征数据输入神经网络后，得到的结果类别和类别对应概率分别某种香氛类型的概率和某种浓度的概率。
52.示例性的，训练样本集有两个类别：香氛浓度和香氛类型，将各特征数据输入神经网络后，得到以下情况：环境特征值对应香氛浓度概率为0.9，相对应的镇定香氛概率为0.5、安抚香氛的
概率为0.3、舒缓香氛的概率为0.3；宠物情绪特征值对应香氛浓度概率为0.8,相对应的镇定香氛概率为0.6、安抚香氛的概率为0.2、舒缓香氛的概率为0.2；宠物类别特征值对应香氛浓度概率为0.7，相对应的镇定香氛概率为0.3、安抚香氛的概率为0.6、舒缓香氛的概率为0.4；应当理解的是，香氛浓度概率越高，代表香氛浓度越高，即概率对应浓度。
53.进一步的，计算这三个特征数据相同分类的新概率值的平均值为香氛浓度概率为0.8、镇定香氛概率为0.47、安抚香氛的概率为0.37、舒缓香氛的概率为0.30，平均值最大的分类为0.8的香氛浓度以及镇定香氛。
54.在本实施例中，所述预设类别目录包括宠物类型，和与所述宠物类型关联的香氛参数。
55.具体实施过程中，预先对不同的宠物类型与对应的香氛浓度和香氛类型建立关联关系并存储,预先设置宠物个体特征，比如体型，品种，年龄，喜好和健康情况，相对应的建立宠物个体特征的对应的香氛浓度和香氛类型的关联关系，能够更加精准的控制宠物香氛盒释放适合的香味。
56.示例性的，如果是日常宠物则会标记为熟客，作为多模态的一个输入端；另外车身的其他环境传感器也会把收集的环境特征传入香氛决策模型；香氛决策模型根据习惯类别输出控制参数到香氛控制，然后控制车身宠物香氛盒释放对应的浓度和类型香氛。
57.其中，计算这三个特征数据相同分类的新概率值的平均值时，会根据预先设置宠物个体特征排除不符合当前宠物类型的所述香氛参数。
58.在本实施例中，所述香氛决策模型为卷积神经网络、深度神经网络以及bp神经网络中的任一种。
59.在本实施例中，所述步骤s300，具体包括：s301：将所述香氛释放参数定义为香氛调节器的工作参数。
60.s302：根据所述工作参数调节车内香氛类型和浓度，发出与所述香氛释放参数匹配的香味。
61.上述技术方案中，香氛盒根据相关控制参数释放宠物浓度和对空气浓度范围进行控制，保证香氛气体始终保持在宠物区域，与人用不冲突。
62.示例性的，请参考图2，笑脸代表宠物，对于浓度和范围控制在驾仓底部0-50cm高度的宠物活动区域。
63.上述技术方案中，香氛盒根据相关控制参数释放宠物浓度和对空气浓度范围进行控制，保证香氛气体始终保持在宠物区域，与人用不冲突。
64.请参考图3，作为另一种优选的，本发明还提供一种宠物香氛盒控制系统，所述系统至少包括：获取模块，用于当启动车辆时，获取车内宠物的特征数据，并将所述特征数据发送到计算模块。
65.计算模块，用于构建香氛决策模型对所述特征数据进行数据处理，计算得香氛释放参数，并将所述调节参数发送至控制模块。
66.控制模块，用于根据所述香氛释放参数调节车内香氛类型和浓度。
67.在本实施例中，所述获取模块至少包括：传感器模块，用于根据车内的温度、湿度、红外线以及光度获取的环境特征值；所述传感器模块至少设置有温度传感器、湿度传感器、红外传感器以及光度传感器。
68.声音识别模块，用于根据车内宠物声音的频谱获取的宠物情绪特征值。
69.目标检测模块，用于根据车内宠物的图像获取的宠物类别特征值。
70.在本实施例中，所述计算模块嵌入式设置有香氛决策模型，所述香氛决策模型至少包括：输入层，用于对所述特征数据进行归一化处理以及正则化处理，将处理过的所述特征数据送至逻辑判别层。
71.逻辑判别层，用于将处理过的所述特征数据进行分类，获得每个特征数据的对应的香氛参数和对应的概率；所述香氛参数至少包括香氛浓度以及香氛类型；所述概率至少包括所述香氛浓度对应的概率以及香氛类型对应的概率。
72.判断计算层，用于根据所述宠物类别特征值与预设类别目录判断是否存在不符合当前宠物类型的香氛参数，若存在，则将不符合条件的所述香氛参数剔除，计算剩下的所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数，否则，计算全部所述香氛参数对应的概率的平均值，将平均值最大的分类作为所述香氛释放参数。
73.其中，香氛决策模型是通过大量宠物嗅觉行为的海量数据进行训练得来的，运行过程的数据也会及时跟新到云端及时跟新模型帮助模型进化。
74.应当理解的是，控制模块的实施过程如下：根据所述调节香氛参数，确定所述宠物香氛盒内香氛调节器的参数；根据所述宠物香氛盒内香氛调节器的参数，控制香氛调节器对所述宠物香氛盒进行调节，以通过所述宠物香氛盒发出与所述调节香氛参数匹配的香味，具体的，香氛盒里面有香氛控制芯片，会根据输入的香氛种类以及浓度方向等参数，通过加热对应的香氛精油释放香氛气体，控制出风口方向控制范围，通过温度以及加热时长控制浓度。
75.作为另一种优选的，本发明还提供一种宠物香氛盒，所述宠物香氛盒设置于汽车任意处，所述宠物香氛盒与计算机可读存储介质通讯连接，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序；所述计算机程序受一个或者多个处理器控制并执行以实现如上所述的车载香氛控制方法。
76.示例性的，请参考图4，在座舱内布置了4个宠物香氛盒构建车载香氛控制系统，分别为左1宠物香氛盒、左2宠物香氛盒、右1宠物香氛盒和右宠物2香氛盒，内置常用动物香氛精油以及浓度控制芯片、区域控制芯片；在车身布置温度传感器、湿度传感器、红外传感器和光度传感器用以收集环境特征值，利用车载麦克风收集宠物的声音通过声音识别系统识别宠物声音特征数据，利用车载摄像头收集宠物的的图像通过目标检测系统识别宠物的类型特征数据，对上述各特征数据输入到香氛决策模型中，根据神经网络输出预测的结果，从而控制车身底部的香氛盒启动对应浓度和类型的香氛定向释放给宠物，本发明能够根据相关控制参数释放宠物浓度和对空气浓度范围进行控制，保证香氛气体始终保持在宠物区域，与人用不冲突，同时满足人和宠物需求。
77.尽管这里已经参考附图描述了示例实施例，应理解上述示例实施例仅仅是示例性
的，并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改，而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本发明的范围之内。
78.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
79.本发明的各个系统及方法实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的一些模块的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的系统程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
80.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述功能的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个工具或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
81.此外，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。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上， 除非另有明确具体的限定。
82.虽然对本发明的描述是结合以上具体实施例进行的，但是，熟悉本技术领域的人员能够根据上述的内容进行许多替换、修改和变化是显而易见的。因此，所有这样的替代、改进和变化都包括在附后的权利要求的精神和范围内。