一种车门控制方法及装置、电子设备和存储介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种车门控制方法及装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.目前，公共交通工具(例如，公交车)的开关操作往往由驾驶员主观控制，由于驾驶员感知范围的局限性和人判断的主观性，会发生乘客尚未完成下车就关闭车门的情况，威胁到正在下车乘客的人身安全。


技术实现要素：

3.本公开提出了一种车门控制技术方案。
4.根据本公开的一方面，提供了一种车门控制方法，包括：
5.获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像；
6.基于所述深度图像和所述深度图像传感器与车门的门框的水平距离，确定所述乘客与车门的门框的相对位置关系；
7.在所述相对位置关系指示所述乘客位于所述车门的门框范围内的情况下，抑制所述车辆接收到的关车门指令。
8.在一种可能的实现方式中，所述基于所述深度图像和所述深度图像传感器与车门的水平距离，确定所述乘客与车门的门框的相对位置关系，包括：
9.基于所述深度图像，确定所述乘客的至少一个人体关键点的位置以及所述至少一个人体关键点与所述深度传感器之间的第一距离；
10.基于所述至少一个人体关键点的位置、所述至少一个人体关键点与所述深度传感器之间的第一距离、以及所述深度图像传感器与车门的门框范围的水平距离，确定所述至少一个人体关键点、所述车门的门框范围、以及所述深度图像传感器的相对位置关系；
11.根据所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系确定所述乘客与所述车门的门框的相对位置关系。
12.在一种可能的实现方式中，所述基于所述至少一个人体关键点的位置、所述至少一个人体关键点与所述深度传感器之间的第一距离、以及所述深度图像传感器与车门的门框的水平距离，确定所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系，包括：
13.确定所述深度图像传感器与所述至少一个关键点的连线与所述车门的门框所在垂直面的交点，并计算所述深度传感器与所述交点之间的第二距离；
14.根据所述第一距离和所述第二距离的比较结果，确定所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系。
15.在一种可能的实现方式中，所述根据所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系确定所述乘客与所述车门的门框的相对位置关
系，包括以下至少一项：
16.在多个预设的所述人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第一条件的情况下，确定所述乘客离开所述车辆且远离车门的门框范围；
17.在多个预设的所述人体关键点中的任一人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第二条件的情况下，确定所述乘客位于所述车门的门框范围内；
18.在多个预设的所述人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第三条件的情况下，确定所述乘客在所述车辆内且远离车门的门框范围；
19.其中，所述第一条件包括：所述第一距离大于所述第二距离且所述第一距离与所述第二距离的差大于第一阈值；
20.所述第二条件包括：所述第一距离与所述第二距离的绝对差小于第一阈值；
21.所述第三条件包括：所述的第一距离小于所述第二距离且所述第一距离与所述第二距离的绝对差大于第一阈值。
22.在一种可能的实现方式中，所述多个预设的所述人体关键点包括：头顶关键点，肩部关键点，肘部关键点，手部关键点，腿部关键点，脚部关键点。
23.在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
24.根据所述深度图像传感器采集的车门区域的图像信息检测车门区域的乘客；
25.所述获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像，包括：
26.在检测到车门区域的乘客，且接收到关车门指令的情况下，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像。
27.在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
28.根据所述深度图像传感器采集的车门区域的图像信息检测车门区域是否存在有下车意图的乘客；
29.所述获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像，包括：
30.在检测到车门区域存在有下车意图的乘客，且接收到关车门指令的情况下，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像。
31.在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
32.在所述相对位置关系指示所述乘客离开所述车辆且远离车门、并且接收到关车门指令的情况下，控制所述车门关闭。
33.在一种可能的实现方式中，所述深度传感器设置于所述车辆顶棚上朝向所述车门的位置。
34.根据本公开的一方面，提供了一种车门控制装置，包括：
35.获取模块，用于获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像；
36.关系确定模块，用于基于所述深度图像和所述深度图像传感器与车门的门框的水平距离，确定所述乘客与车门的门框的相对位置关系；
37.抑制模块，用于在所述相对位置关系指示所述乘客位于所述车门的门框范围内的
情况下，抑制所述车辆接收到的关车门指令。
38.在一种可能的实现方式中，所述关系确定模块，用于基于所述深度图像，确定所述乘客的至少一个人体关键点的位置以及所述至少一个人体关键点与所述深度传感器之间的第一距离；基于所述至少一个人体关键点的位置、所述至少一个人体关键点与所述深度传感器之间的第一距离、以及所述深度图像传感器与车门的门框的水平距离，确定所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系；根据所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系确定所述乘客与所述车门的门框的相对位置关系。
39.在一种可能的实现方式中，所述关系确定模块，用于确定所述深度图像传感器与所述至少一个关键点的连线与所述车门的门框所在垂直面的交点，并计算所述深度传感器与所述交点之间的第二距离；根据所述第一距离和所述第二距离的比较结果，确定所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系。
40.在一种可能的实现方式中，所述关系确定模块，用于执行以下至少一项：
41.在多个预设的所述人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第一条件的情况下，确定所述乘客离开所述车辆且远离车门的门框范围；
42.在多个预设的所述人体关键点中的任一人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第二条件的情况下，确定所述乘客位于所述车门的门框范围内；
43.在多个预设的所述人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第三条件的情况下，确定所述乘客在所述车辆内且远离车门的门框范围；
44.其中，所述第一条件包括：所述第一距离大于所述第二距离且所述第一距离与所述第二距离的差大于第一阈值；
45.所述第二条件包括：所述第一距离与所述第二距离的绝对差小于第一阈值；
46.所述第三条件包括：所述的第一距离小于所述第二距离且所述第一距离与所述第二距离的绝对差大于第一阈值。
47.在一种可能的实现方式中，所述多个预设的所述人体关键点包括：头顶关键点，肩部关键点，肘部关键点，手部关键点，腿部关键点，脚部关键点。
48.在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
49.乘客检测模块，用于根据所述深度图像传感器采集的车门区域的图像信息检测车门区域的乘客；
50.所述获取模块，用于在检测到车门区域的乘客，且接收到关车门指令的情况下，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像。
51.在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
52.下车意图检测模块，用于根据所述深度图像传感器采集的车门区域的图像信息检测车门区域是否存在有下车意图的乘客；
53.所述获取模块，用于在检测到车门区域存在有下车意图的乘客，且接收到关车门指令的情况下，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像。
54.在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
55.控制模块，用于在所述相对位置关系指示所述乘客离开所述车辆且远离车门、并且接收到关车门指令的情况下，控制所述车门关闭。
56.在一种可能的实现方式中，所述深度传感器设置于所述车辆顶棚上朝向所述车门的位置。
57.根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。
58.根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
59.在本公开实施例中，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像；基于所述深度图像和所述深度图像传感器与车门的门框的水平距离，确定所述乘客与车门的门框的相对位置关系；在所述相对位置关系指示所述乘客位于所述车门的门框范围内的情况下，抑制所述车辆接收到的关车门指令。由此，通过基于检测到的车门区域的乘客的深度图像，能够准确地确定乘客的位置，准确性较高，并且可基于深度图像和深度图像传感器与车门的门框的水平距离，即可确定乘客与车门的门框的相对位置关系，无需对车门和门框等车体信息进行检测，即可确定车门区域的乘客与车门的门框的相对位置关系，提高了车门控制过程中的效率。且在相对位置关系指示乘客位于车门的门框范围内的情况下，抑制车辆接收到的关车门指令，实现防夹乘客的效果。
60.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
61.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
62.图1示出根据本公开实施例的车门控制方法的流程图。
63.图2示出本公开实施例提供的一个乘员和门框之间的位置关系示意图。
64.图3示出本公开实施例提供的车门控制装置的框图。
65.图4示出本公开实施例提供的一种电子设备800的框图。
66.图5示出本公开实施例提供的一种电子设备1900的框图。
具体实施方式
67.以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
68.在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
69.本文中术语“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，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括a、b、c中的至少一种，可以表示包括从a、b和c构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
70.另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
71.目前，公共交通工具在靠站上下乘客时，往往是司机通过查看车门侧的后视镜或者安装于车门处的摄像头采集的影像来判断车门范围内是否有乘客，然后通过人工控制车门的开关，这种凭司机观看的方式来决定打开或者关闭车门的运行方式，主观性较强，导致乘客存在被车门夹住的风险。
72.此外，针对一些在车门门框中安装检测器的方式，由于检测器存在盲区，对于人手等较小的部位可能无法准确地检测到，且往往由于灵敏度不高，而容易引发事故的发生。
73.在本公开实施例中，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像；基于所述深度图像和所述深度图像传感器与车门的门框的水平距离，确定所述乘客与车门的门框的相对位置关系；在所述相对位置关系指示所述乘客位于所述车门的门框范围内的情况下，抑制所述车辆接收到的关车门指令。由此，通过基于检测到的车门区域的乘客的深度图像，能够准确地确定乘客的位置，准确性较高，并且可基于深度图像和深度图像传感器与车门的水平距离，即可确定乘客与车门的相对位置关系，无需对车门和门框等车体信息进行检测，即可确定车门区域的乘客与车门的门框的相对位置关系，提高了车门控制过程中的效率。且在相对位置关系指示乘客位于车门的门框范围内的情况下，抑制车辆接收到的关车门指令，实现防夹乘客的效果。
74.在一种可能的实现方式中，该方法的执行主体可以是安装于交通工具上的智能驾驶控制装置。在一种可能的实现方式中，该方法可以由终端设备或服务器或其它处理设备执行。其中，终端设备可以是车载设备、用户设备(user equipment，ue)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(personal digital assistant，pda)、手持设备、计算设备或者可穿戴设备等。其中，车载设备可以是车舱内的车机或者域控制器，还可以是adas(advanced driving assistance system，高级驾驶辅助系统)、oms(occupant monitoring system，乘员监控系统)或者dms(driver monitoring system，驾驶员监控系统)中用于执行车门控制方法的设备主机等。在一些可能的实现方式中，所述车门控制方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
75.为便于描述，本说明书一个或多个实现方式中，车门控制方法的执行主体可以是车辆中的车载设备，后文以执行主体为车载设备为例，对该方法的实施方式进行介绍。可以理解，该方法的执行主体为车载设备只是一种示例性的说明，并不应理解为对该方法的限定。
76.图1示出根据本公开实施例的车门控制方法的流程图，如图1所示，所述车门控制方法包括：
77.在步骤s11中，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像。
78.这里的车门区域为交通工具的车门附近的区域，例如，交通工具的舱内靠近车门的区域，以及舱外靠近车门的区域。该车门可以是上客门，也可以是下客门。交通工具可以
是车辆、飞行设备、船舶等，这里的车辆可以是公共交通车辆，例如公交车、地铁、火车等等，此外，这里的车辆还可以是私家车、共享汽车、网约车、出租车、货车等类型的车辆中的至少一种，本公开对车辆的具体类型不作限定。
79.这里的深度图像传感器可以采集物体的深度信息。在一个示例中，深度图像传感器可以为搭载飞行时间(tof，time of flight)传感器或结构光传感器的彩色图像传感器或红外图像传感器，或者深度图像传感器也可以是双目图像传感器等等。其中，tof传感器利用信号在两个异步收发机(或被反射面)之间往返的飞行时间来测量节点间的距离；双目传感器通过两个摄像头，来感知物体的深度信息；结构光传感器可以为编码结构光传感器或者散斑结构光传感器。
80.通过深度图像传感器能够采集车门区域的包含深度信息的图像，可以获得高精度的深度信息。
81.在步骤s12中，基于所述深度图像和所述深度图像传感器与车门的门框的水平距离，确定所述乘客与车门的门框的相对位置关系。
82.深度图像包含乘客的深度信息，乘客的深度信息能够表征乘客在坐标系中的位置信息，该坐标系可以是以传感器为坐标原点建立的坐标系，或者也可以是世界坐标系，本公开对此不作限定。
83.可选地，深度图像中每个像素点的深度信息表示该像素点所代表的物体与深度图像传感器之间的距离。进而，根据深度图像，可以确定乘客与深度图像传感器的距离。
84.乘客与车门的门框的相对位置关系，用于表征乘客是否在门框范围内，这里的门框范围，可以是门框所框中的空间区域，由于门框的四条边往往是处于同一平面，因此，门框的四条边所框中的平面区域，即可视为门框范围。如果乘客在门框范围内，则在车门关闭时会存在被夹的可能。
85.深度图像传感器与车门的门框的水平距离，具体可以是传感器与门框所在平面的距离，即传感器在该平面上做垂线的长度。由于门框往往是垂直于地面的，且门框在车辆中的位置和大小均是固定不变的，因此，在门框垂直于地面的情况下，在确定了传感器与门框在水平方向上的第一距离的情况下，即可确定整个门框的位置。
86.深度图像传感器与车门的门框的水平距离可以是预先测量的，例如，可以直接通过测量传感器到门框所在的平面之间的距离来得到。或者，在深度图像传感器安装时，可以获取器安装位置参数，安装位置参数中包含深度传感器的定位点与车门的门框之间的水平距离。对于更多的该水平距离的方法，此处不做赘述。
87.显然，基于深度图像能够确定乘客的位置信息，基于深度图像传感器与车门的门框的水平距离，能够确定车门门框的位置，因此，即可确定车门区域的乘客与车门的门框的相对位置关系，具体可参见本公开提供的可能的实现方式，此处不做赘述。
88.在步骤s13中，在所述相对位置关系指示所述乘客位于所述车门的门框范围内的情况下，抑制所述车辆接收到的关车门指令。
89.关车门指令可以是由驾驶员操作控制元件发出的，或者，在无人驾驶或自动驾驶场景中，车辆在到达目的地并检测到乘客下车后可以自动发出关车门指令。这时，若根据步骤s12获得的相对位置关系判定乘客位于所述车门的门框范围内，则可以抑制由驾驶员或车辆控制器自动触发的关车门指令。
90.本公开实施例提供的车门控制方法可以在停车场景下执行，例如，在驾驶员发出关车门指令后执行的，在相对位置关系指示乘客位于门框范围内的情况下，往往表明车门关闭会夹到乘客，则抑制车辆接收到的关车门指令，以免夹到乘客，安全性较高。
91.在本公开实施例中，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像；基于所述深度图像和所述深度图像传感器与车门的水平距离，确定所述乘客与车门的相对位置关系；在所述相对位置关系指示所述乘客位于所述车门的门框范围内的情况下，抑制所述车辆接收到的关车门指令。由此，通过基于检测到的车门区域的乘客的深度图像，能够准确地确定乘客的位置，准确性较高，并且可基于深度图像和深度图像传感器与车门的水平距离，即可确定乘客与车门的相对位置关系，无需对车门和门框等车体信息进行检测，即可确定车门区域的乘客与车门的门框的相对位置关系，提高了车门控制过程中的效率。且在相对位置关系指示乘客位于车门的门框范围内的情况下，抑制车辆接收到的关车门指令，实现防夹乘客的效果。
92.在一种可能的实现方式中，所述基于所述深度图像和所述深度图像传感器与车门的水平距离，确定所述乘客与车门的相对位置关系，包括：基于所述深度图像，确定所述乘客的至少一个人体关键点的位置以及所述至少一个人体关键点与所述深度传感器之间的第一距离；基于所述至少一个人体关键点的位置、所述至少一个人体关键点与所述深度传感器之间的第一距离、以及所述深度图像传感器与车门的门框的水平距离，确定所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系；根据所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系确定所述乘客与所述车门的门框的相对位置关系。
93.深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像中，会包含车门区域中的事物的深度信息，该深度信息能够表征事物的与深度传感器之间的距离，那么，基于深度图像进行人体关键点检测，即可确定乘客的至少一个人体关键点的位置以及至少一个人体关键点与所述深度传感器之间的第一距离。
94.在一种可能的实现方式中，基于所述至少一个人体关键点的位置、所述至少一个人体关键点与所述深度传感器之间的第一距离、以及所述深度图像传感器与车门的门框的水平距离，确定所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系，包括：确定所述深度图像传感器与所述至少一个关键点的连线与所述车门的门框所在垂直面的交点，并计算所述深度传感器与所述交点之间的第二距离；根据所述第一距离和所述第二距离的比较结果，确定所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器三者的相对位置关系。
95.需要说明的是，人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器三者的相对位置关系可以包括三者之中的任一者相对于其他两者的位置关系，在一个示例性的情形中，在水平方向(平行于地面的方向)上，人体关键点位于车门的门框远离深度传感器的一侧，换言之，车门的门框在水平方向上位于人体关键点和深度传感器之间。
96.请参阅图2，为本公开实施例提供的一个乘员和门框之间的位置关系示意图。其中，深度图像传感器a与乘客的某一关键点b之间的连线为ab，ab与车门的门框所在垂直面的交点c，深度图像传感器与所述交点之间的第二距离即为连线ac的长度。
97.ac的长度b可以基于夹角与距离a来确定，具体可以通过公式(1)来确定。
[0098][0099]
其中夹角α为ab与水平方向的夹角，在一种可能的实现方式中，该夹角的具体确定方式如下：获取深度图像传感器采集的车门区域的影像信息；对所述影像信息进行人体关键点检测，确定检测到的关键点在所述影像信息中的坐标；基于预先标定的影像中的坐标与夹角的对应关系，确定与检测到的关键点的坐标对应的夹角，作为目标线段ab与水平方向的夹角。
[0100]
深度图像传感器不仅可以采集深度信息，还可以采集车门区域的影像信息，该深度图像传感器，例如可以是同时具备深度信息采集功能和rgb图像采集功能的传感器。
[0101]
在一种可能的实现方式中，所述深度传感器设置于所述车辆顶棚上朝向所述车门的位置，如图2所示的a点的位置。
[0102]
在一个示例中，该传感器可以位于靠近车门的车辆舱内的顶部，朝向车门一侧。该影像信息可以是rgb影像，也可以是红外影像。影像信息可以包括单帧图像，也可以包括视频流，或者还可以包括视频流中的多帧图像，本公开对影像信息的具体类型不作限定。
[0103]
在获取车门区域的影像信息后，可以对影像信息进行人体关键点检测，在检测到人体关键点的情况下，即可确定车门区域存在乘客。对人体关键点的检测方式可以有多种，作为该实现方式的一个示例，可以预先设置要检测的多个人体关键点，例如，可以设置人体骨架中包含17个关键点，分别指示人体的各部位，例如，头部、手、肘等部位，通过检测这17个关键点，来确定车门区域是否存在乘客。
[0104]
作为该实现方式的另一个示例，可以将影像信息输入骨干网络，经由骨干网络对影像信息进行特征提取，得到特征图，然后基于特征图来检测人体的关键点的位置。其中，骨干网络可以采用resnet、mobilenet等网络结构，在此不做限定。
[0105]
传感器可以是固定于车辆舱体内部的，由于传感器的位置是固定的，因此，在影像中不同位置即对应不同的角度。那么，在确定了人体关键点后，可以基于人体关键点在影像信息(例如，二维图像)中的坐标，来确定人体关键点与传感器之间的连线和水平方向的夹角。具体可以预先标定影像中的坐标与夹角的对应关系，即影像中的坐标对应的夹角是多少，然后基于预先标定的影像中的坐标与夹角的对应关系，来确定与检测到的关键点的坐标对应的夹角，作为目标线段与水平方向的夹角，目标线段为深度图像传感器与人体关键点连接的连线。
[0106]
此外，基于影像信息中关键点的坐标，还可以确定传感器采集到的深度信息中乘客的关键点的深度信息。传感器采集的影像信息和深度信息在坐标上是具备一一对应关系的，该对应关系也可以预先标定。那么，在确定了传感器采集的影像信息中关键点的坐标后，即可根据该坐标，确定与该坐标对应的深度信息，即为人体关键点的深度信息。
[0107]
由此，通过传感器采集的车门区域的影像信息，以及预先标定的影像中的坐标与夹角的对应关系，即可确定出影像信息中检测到的关键点的坐标对应的夹角，作为目标线段与水平方向的夹角，得到的夹角的准确率较高。
[0108]
在确定夹角α后，由于深度图像传感器与车门的门框的水平距离a也是已知的，显然，即可基于公式(1)确定ac的长度b，即为深度传感器与交点之间的第二距离。
[0109]
然后，根据第一距离和第二距离的比较结果，即可确定至少一个人体关键点、车门
的门框、以及深度图像传感器的相对位置关系。
[0110]
在本公开实施例中，确定所述深度图像传感器与所述至少一个关键点的连线与所述车门的门框所在垂直面的交点，并计算所述深度传感器与所述交点之间的第二距离；根据所述第一距离和所述第二距离的比较结果，确定所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系。由此，深度图像传感器与至少一个关键点的连线与车门的门框所在垂直面的交点，即可准确地计算深度传感器与所述交点之间的第二距离，准确地确定出至少一个人体关键点、车门的门框、以及深度图像传感器的相对位置关系，可以准确地实现车门防夹。
[0111]
在一种可能的实现方式中，所述根据所述至少一个人体关键点、所述车门的门框以及所述深度图像传感器的相对位置关系确定所述乘客与所述车门的门框的相对位置关系，包括以下至少一项：在多个预设的所述人体关键点与所述车门的门框围、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第一条件的情况下，确定所述乘客离开所述车辆且远离车门的门框范围；在多个预设的所述人体关键点中的任一人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第二条件的情况下，确定所述乘客位于所述车门的门框范围内；在多个预设的所述人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第三条件的情况下，确定所述乘客在所述车辆内且远离车门的门框范围。
[0112]
其中，所述第一条件包括：所述第一距离大于所述第二距离且所述第一距离与所述第二距离的差大于第一阈值；所述第二条件包括：所述第一距离与所述第二距离的绝对差小于第一阈值；所述第三条件包括：所述的第一距离小于所述第二距离且所述第一距离与所述第二距离的绝对差大于第一阈值。
[0113]
乘客与所述车门的门框的相对位置关系，可以包括以下至少一项：乘客离开所述车辆且远离车门的门框范围；乘客位于车门的门框范围内；乘客在所述车辆内且远离车门的门框范围。
[0114]
具体地，在多个预设的所述人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第一条件的情况下，确定所述乘客离开所述车辆且远离车门的门框范围。该第一条件包括：所述第一距离大于所述第二距离且所述第一距离与所述第二距离的差大于第一阈值。其中，第一阈值可以是预先设定的经验阈值。
[0115]
在多个预设的所述人体关键点中的任一人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第二条件的情况下，确定所述乘客位于所述车门的门框范围内。该第二条件包括：所述第一距离与所述第二距离的绝对差小于第一阈值。
[0116]
在多个预设的所述人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第三条件的情况下，确定所述乘客在所述车辆内且远离车门的门框范围。第三条件包括：所述的第一距离小于所述第二距离且所述第一距离与所述第二距离的绝对差大于第一阈值。
[0117]
在本公开实施例中，能够根据至少一个人体关键点、车门的门框、以及深度图像传感器的相对位置关系，准确地确定乘客与车门的门框的相对位置关系，以准确地基于该相对位置关系实现车门防夹。
[0118]
在一种可能的实现方式中，多个预设的所述人体关键点包括：头顶关键点，肩部关
键点，肘部关键点，手部关键点，腿部关键点，脚部关键点。
[0119]
此外，人体关键点还可以是人体骨架的其他关键点，分别指示人体的各部位，例如，头部、手、肘、膝等部位。
[0120]
在本公开实施例中，通过监测上述人体关键点，实现对乘客的检测，以准确地确定乘客与车门的相对位置关系，以准确地基于该相对位置关系实现车门防夹。
[0121]
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述深度图像传感器采集的车门区域的图像信息检测车门区域的乘客；所述获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像，包括：在检测到车门区域的乘客，且接收到关车门指令的情况下，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像。
[0122]
可以通过图像目标检测技术，来检测车门区域是否存在乘客，具体地，可以对图像信息进行人体关键点检测，在检测到人体关键点的情况下，即可确定车门区域存在乘客。对人体关键点的检测方式可以有多种，作为该实现方式的一个示例，可以预先设置要检测的多个人体关键点，例如，可以设置人体骨架中包含17个关键点，分别指示人体的各部位，例如，头部、手、肘等部位，通过检测这17个关键点，来确定车门区域是否存在乘客。
[0123]
作为该实现方式的另一个示例，可以将图像信息输入骨干网络，经由骨干网络对图像信息进行特征提取，得到特征图，然后基于特征图来检测人体的关键点的位置，进而检测车门区域的乘客。其中，骨干网络可以采用resnet、mobilenet等网络结构，在此不做限定。
[0124]
本公开实施例的执行场景可以是接收到人工触发的关门指令时才执行，那么，在检测到车门区域存在乘客后，且接收到关车门指令的情况下，即可获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像，然后执行本公开提供的车门控制方法，以免驾驶员观察不准而夹到乘客。
[0125]
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述深度图像传感器采集的车门区域的图像信息检测车门区域是否存在有下车意图的乘客；所述获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像，包括：在检测到车门区域存在有下车意图的乘客，且接收到关车门指令的情况下，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像。
[0126]
可以基于深度图像传感器采集的车门区域的视频流，来识别乘客靠近车门的动作，来识别是否有下车意图的乘客，在识别到乘客靠近车门的动作的情况下，即可确定有存在下车意图的乘客。
[0127]
或者在下车刷卡的公交车场景中，可以通过视频流识别乘客刷卡动作，来识别是否有下车意图的乘客，在识别到乘客刷卡动作的情况下，即可确定有存在下车意图的乘客。
[0128]
具体识别乘客靠近车门的动作以及乘客刷卡动作的实现方式，可以基于resnet、mobilenet等网络结构来实现，本公开对此不做赘述。
[0129]
本公开实施例的执行场景可以是接收到关车门指令时才执行，那么，车门区域存在有下车意图的乘客，且接收到所述关车门指令的情况下，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像，即可获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像，然后执行本公开提供的车门控制方法，以免驾驶员观察不准而夹到乘客。
[0130]
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：在所述相对位置关系指示所述乘客
离开所述车辆且远离车门、并且接收到关车门指令的情况下，控制所述车门关闭。
[0131]
在相对位置关系指示乘客离开车辆且远离车门、并且接收到关车门指令的情况下，表明不存在乘客被车门夹到的风险，即可执行关闭车门的指令。
[0132]
上述关车门指令可以是由驾驶员发出的。在无人驾驶场景中，上述关车门指令可以是由车辆控制器发出的。其中，驾驶员发出的关车门指令，可以是通过驾驶员等人的操作触发的关车门指令。在本公开提供的一个或多个实施例中，可以是在接收到驾驶员发出的关车门指令的情况下，来检测车门区域的乘客是否位于门框范围内，并确定是否抑制关车门的指令。即，人工触发的关车门指令并不会直接下发给控制车门关闭的车门控制单元，而是先发送至本方法的执行主体，以进一步判断是否向控制车门关闭的车门控制单元发送关车门指令。
[0133]
由此，虽然驾驶员人工方式或车辆控制器在到达站点或目的地之后自动触发了关车门指令，但是，具体是否将关车门指令下发给控制车门关闭的车门控制单元，仍需通过本方法检测乘客是否处于门框范围内，在相对位置关系指示乘客位于车门的门框范围内的情况下，抑制车辆接收到的关车门指令，以提高乘客的安全性，同时，还可以发出语音提醒，来提醒乘客即将关闭车门，注意安全。
[0134]
下面对本公开实施例的一个应用场景进行说明。请参阅图2，该应用场景为公交车下客场景，在该应用场景中，位于公交车下客门处的tof摄像头采集下客车门区域的影像信息和深度信息，通过影像信息来检测车门区域的人体关键点；在检测到人体关键点的情况下，通过深度信息得到摄像头和关键点的连线相对于水平方向的夹角α；使用关键点和摄像头连线相对于水平方向的夹角α，以及摄像头与车门门框在水平方向上的距离a，通过公式(1)计算距离b；将tof摄像头获取到的关键点距摄像头的直线距离ab和b进行比较，如果ab大于b则说明该关键点已经远离门框范围；按照上述逻辑判断同一乘客的所有关键点是否都已经脱离门框，如果有任意一关键点未脱离门框范围，则暂时抑制车门控制单元收到的司机关门指令，直到所有关键点都已经脱离门框范围再进行关门动作。
[0135]
在该应用场景中，公交车驾驶员在观察到下车乘客下车完成后，操作关闭车门，摄像头开始感知判断是否所有人员都已经离开车门范围，如果感知范围中检测到人体关键点尚未离开车门范围，则暂不关闭，直到识别出所有关键点都离开车门范围，然后关闭车门。
[0136]
可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
[0137]
此外，本公开还提供了车门控制装置、电子设备、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任一种车门控制方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。
[0138]
图3示出根据本公开实施例的车门控制装置的框图，如图3所示，所述装置包括：
[0139]
获取模块31，用于获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像；
[0140]
关系确定模块32，用于基于所述深度图像和所述深度图像传感器与车门的门框水平距离，确定所述乘客与车门的门框的相对位置关系；
[0141]
抑制模块33，用于在所述相对位置关系指示所述乘客位于所述车门的门框内的情况下，抑制所述车辆接收到的关车门指令。
[0142]
在一种可能的实现方式中，所述关系确定模块，用于基于所述深度图像，确定所述乘客的至少一个人体关键点的位置以及所述至少一个人体关键点与所述深度传感器之间的第一距离；基于所述至少一个人体关键点的位置、所述至少一个人体关键点与所述深度传感器之间的第一距离、以及所述深度图像传感器与车门的门框的水平距离，确定所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系；根据所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系确定所述乘客与所述车门的门框的相对位置关系。
[0143]
在一种可能的实现方式中，所述关系确定模块，用于确定所述深度图像传感器与所述至少一个关键点的连线与所述车门的门框所在垂直面的交点，并计算所述深度传感器与所述交点之间的第二距离；根据所述第一距离和所述第二距离的比较结果，确定所述至少一个人体关键点、所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系。
[0144]
在一种可能的实现方式中，所述关系确定模块，用于执行以下至少一项：
[0145]
在多个预设的所述人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第一条件的情况下，确定所述乘客离开所述车辆且远离车门的门框范围；
[0146]
在多个预设的所述人体关键点中的任一人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第二条件的情况下，确定所述乘客位于所述车门的门框范围内；
[0147]
在多个预设的所述人体关键点与所述车门的门框、以及所述深度图像传感器的相对位置关系均满足第三条件的情况下，确定所述乘客在所述车辆内且远离车门的门框范围；
[0148]
其中，所述第一条件包括：所述第一距离大于所述第二距离且所述第一距离与所述第二距离的差大于第一阈值；
[0149]
所述第二条件包括：所述第一距离与所述第二距离的绝对差小于第一阈值；
[0150]
所述第三条件包括：所述的第一距离小于所述第二距离且所述第一距离与所述第二距离的绝对差大于第一阈值。
[0151]
在一种可能的实现方式中，所述多个预设的所述人体关键点包括：头顶关键点，肩部关键点，肘部关键点，手部关键点，腿部关键点，脚部关键点。
[0152]
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
[0153]
乘客检测模块，用于根据所述深度图像传感器采集的车门区域的图像信息检测车门区域的乘客；
[0154]
所述获取模块，用于在检测到车门区域的乘客，且接收关车门指令的情况下，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像。
[0155]
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
[0156]
下车意图检测模块，用于根据所述深度图像传感器采集的车门区域的图像信息检测车门区域是否存在有下车意图的乘客；
[0157]
所述获取模块，用于在检测到车门区域存在有下车意图的乘客，且接收到关车门
指令的情况下，获取车辆内部的深度图像传感器采集的车门区域乘客的深度图像。
[0158]
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
[0159]
控制模块，用于在所述相对位置关系指示所述乘客离开所述车辆且远离车门、并且接收到关车门指令的情况下，控制所述车门关闭。
[0160]
在一种可能的实现方式中，所述深度传感器设置于所述车辆顶棚上朝向所述车门的位置。
[0161]
该方法与计算机系统的内部结构存在特定技术关联，且能够解决如何提升硬件运算效率或执行效果的技术问题(包括减少数据存储量、减少数据传输量、提高硬件处理速度等)，从而获得符合自然规律的计算机系统内部性能改进的技术效果。
[0162]
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
[0163]
本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是易失性或非易失性计算机可读存储介质。
[0164]
本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。
[0165]
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可读代码在电子设备的处理器中运行时，所述电子设备中的处理器执行上述方法。
[0166]
电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。
[0167]
图4示出根据本公开实施例的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是用户设备(user equipment，ue)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(personal digital assistant，pda)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等终端设备。
[0168]
参照图4，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
[0169]
处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
[0170]
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0171]
电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
[0172]
多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
[0173]
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
[0174]
i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
[0175]
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如互补金属氧化物半导体(cmos)或电荷耦合装置(ccd)图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
[0176]
通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如无线网络(wi-fi)、第二代移动通信技术(2g)、第三代移动通信技术(3g)、第四代移动通信技术(4g)、通用移动通信技术的长期演进(lte)、第五代移动通信技术(5g)或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
[0177]
在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
[0178]
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成
上述方法。
[0179]
本公开涉及增强现实领域，通过获取现实环境中的目标对象的图像信息，进而借助各类视觉相关算法实现对目标对象的相关特征、状态及属性进行检测或识别处理，从而得到与具体应用匹配的虚拟与现实相结合的ar效果。示例性的，目标对象可涉及与人体相关的脸部、肢体、手势、动作等，或者与物体相关的标识物、标志物，或者与场馆或场所相关的沙盘、展示区域或展示物品等。视觉相关算法可涉及视觉定位、slam、三维重建、图像注册、背景分割、对象的关键点提取及跟踪、对象的位姿或深度检测等。具体应用不仅可以涉及跟真实场景或物品相关的导览、导航、讲解、重建、虚拟效果叠加展示等交互场景，还可以涉及与人相关的特效处理，比如妆容美化、肢体美化、特效展示、虚拟模型展示等交互场景。可通过卷积神经网络，实现对目标对象的相关特征、状态及属性进行检测或识别处理。上述卷积神经网络是基于深度学习框架进行模型训练而得到的网络模型。
[0180]
图5示出根据本公开实施例的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器或终端设备。参照图5，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
[0181]
电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如微软服务器操作系统(windows server
tm
)，苹果公司推出的基于图形用户界面操作系统(mac os x
tm
)，多用户多进程的计算机操作系统(unix
tm
),自由和开放原代码的类unix操作系统(linux
tm
)，开放原代码的类unix操作系统(freebsd
tm
)或类似。
[0182]
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
[0183]
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
[0184]
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
[0185]
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外
部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
[0186]
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
[0187]
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
[0188]
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
[0189]
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
[0190]
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、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、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令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。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，两个连续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动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。
[0191]
该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实
施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(software development kit，sdk)等等。
[0192]
上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
[0193]
本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
[0194]
若本技术技术方案涉及个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理个人信息前，已明确告知个人信息处理规则，并取得个人自主同意。若本技术技术方案涉及敏感个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理敏感个人信息前，已取得个人单独同意，并且同时满足“明示同意”的要求。例如，在摄像头等个人信息采集装置处，设置明确显著的标识告知已进入个人信息采集范围，将会对个人信息进行采集，若个人自愿进入采集范围即视为同意对其个人信息进行采集；或者在个人信息处理的装置上，利用明显的标识/信息告知个人信息处理规则的情况下，通过弹窗信息或请个人自行上传其个人信息等方式获得个人授权；其中，个人信息处理规则可包括个人信息处理者、个人信息处理目的、处理方式以及处理的个人信息种类等信息。
[0195]
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。