一种车辆电动尾门控制方法及设备与流程

1.本技术涉及自动控制技术领域，具体涉及一种车辆电动尾门控制方法及设备。


背景技术：

2.目前传统的车辆的电动尾门打开方式主要是按键式和感应式两种。按键式的方案中，需要用户触碰尾门上的控制开关来打开；感应式的方案中，往往通过加装特殊的电容或传感器在车辆后保险杠中，通过脚踢特定的部位或者感应到对应区域内有物体来判断打开车辆尾门。
3.但这两种方法都有一些缺点：在按键式的方案中，用户如手提或环抱重物，则需要先放下物体，操作较为不便。感应式的方案虽然解决了这一问题，但仍然需要用户靠近车辆，但当用户携带的物体较为宽大时，例如快递员携带的大件纸箱，阻止了用户靠近车辆，不方便用户进行开启触发动作。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术实施例提供一种车辆电动尾门控制方法及设备，以实现无需用户施展特定的动作，即可打开车辆尾门，提高灵活性。
5.为解决上述问题，本技术实施例提供的技术方案如下：
6.在本技术实施例第一方面，提供了一种车辆电动尾门控制方法，该方法可以包括：
7.当检测到存在用户靠近电动尾门时，获取所述用户与所述电动尾门的距离，所述用户为携带有所述车辆的遥控钥匙的用户；
8.当所述距离满足预设条件时，获取待识别图像；
9.将所述待识别图像输入图像分类模型中，获取所述图像分类模型输出的分类结果，所述图像分类模型是根据训练图像以及所述训练图像对应的分类标签训练生成的，所述分类结果包括未携带货物和携带货物；
10.当所述分类结果为携带货物时，控制所述电动尾门开启。
11.在一种可能的实现方式中，所述携带货物包括可见身高环抱货物、不可见身高环抱货物或提拎货物，所述当所述分类结果为携带货物时，所述控制所述电动尾门开启，包括：
12.当所述分类结果为所述可见身高环抱货物或提拎货物时，则根据所述用户的身高、增益系数以及电动尾门最大开启程度确定所述电动尾门的第一目标开启程度；
13.控制所述电动尾门打开所述第一目标开启程度；
14.当所述分类结果为所述不可见身高环抱货物时，则根据所述货物高度、所述用户的可见部分身高、以及电动尾门最大开启程度确定所述电动尾门的第二目标开启程度；
15.控制所述电动尾门打开所述第二目标开启程度。
16.在一种可能的实现方式中，所述控制所述电动尾门打开所述第一目标开启程度或第二目标开启程度，包括：
17.控制电动尾门锁打开；
18.控制尾门撑杆动作直至所述电动尾门的开启程度为所述第一目标开启程度或所述第二目标开启程度。
19.在一种可能的实现方式中，当所述距离满足预设条件时，获取包括所述用户的待识别图像之前，所述方法还包括：
20.控制蜂鸣器工作，以提示所述用户正在采集图像，保持站立不动。
21.在一种可能的实现方式中，所述方法包括：
22.当所述距离发生变动时，则控制所述电动尾门不开启。
23.在一种可能的实现方式中，检测用户靠近电动尾门，包括：
24.根据射频识别rfid天线接收的感应信号确定存在用户靠近电动尾门，所述感应信号为遥控钥匙所发射的信号。
25.在一种可能的实现方式中，所述车辆包括至少两个rfid天线，所述获取所述用户与所述电动尾门的距离，包括：
26.根据各个所述rfid天线的场强位置信息确定所述用户与所述电动尾门的距离。
27.在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
28.根据各个所述rfid天线的场强位置信息确定所述用户相对于所述电动尾门的方向信息。
29.在一种可能的实现方式中，获取待识别图像后，将所述待识别图像输入图像分类模型之前，所述方法还包括：
30.根据所述距离以及所述方向信息判断所述待识别图像中是否存在目标区域，所述目标区域为所述用户所在的区域；
31.如果是，则将仅包括目标区域的待识别图像输入图像分类模型，获取所述图像分类模型输出的分类结果；
32.如果否，则控制所述电动尾门不开启。
33.在一种可能的实现方式中，当所述分类结果为携带货物时，所述方法还包括：
34.根据图像采集设备的高度、所述距离、所述方向信息以及所述待识别图像获取货物高度以及用户的身高或用户的可见部分身高。
35.在本技术实施例第二方面，提供了一种车辆电动尾门控制设备，所述设备包括：至少两个射频识别rfid天线、图像采集装置、控制器，所述rfid天线和所述图像采集装置位于所述电动尾门的外侧；
36.所述rfid天线，用于接收遥控钥匙所发射的感应信号，并转发给所述控制器；
37.所述控制器，用于根据各个所述rfid天线所转发的所述感应信号确定所述用户与所述电动尾门的距离；
38.所述控制器，还用于当所述距离满足预设条件时，控制图像采集装置采集待识别图像；
39.所述控制器，还用于利用图像分类模型对所述待识别图像进行分类，获取分类结果，所述分类结果包括未携带货物和携带货物；
40.所述控制器，还用于当所述分类结果为携带货物时，控制所述电动尾门开启。
41.在一种可能的实现方式中，所述设备还包括：电动尾门锁、尾门撑杆以及尾门撑杆
电机；
42.所述控制器，具体用于控制所述尾门锁打开，并控制所述尾门撑杆电机升起所述尾门撑杆，以打开所述电动尾门。
43.在一种可能的实现方式中，所述设备还包括：蜂鸣器；
44.所述控制器，还用于当所述距离满足预设条件时，控制所述蜂鸣器工作，以提示所述用户正在采集图像，保持站立不动。
45.由此可见，本技术实施例具有如下有益效果：
46.本技术实施例，当检测到有用户靠近电动尾门时，则获取用户与电动尾门的距离。当该距离满足预设条件时，获取待识别图像。也就是，当用户靠近车辆时且该距离到达预设距离时，则采集电动尾门前方的图像作为待识别图像。再将待识别图像输入预先训练的图像分类模型中，以获取该待识别图像对应的分类结果。其中，分类结果包括未携带货物和携带货物。当分类结果为携带货物时，则控制电动尾门开启。即，本技术实施例通过采集图像以及图像识别的方式确定是否打开电动尾门，无需用户进行额外的触发动作，提高用户使用体验。
附图说明
47.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
48.图1为本技术实施例提供的一种车辆电动尾门控制方法流程图；
49.图2为本技术实施例提供的一种距离确定示意图；
50.图3为本技术实施例提供的一种区域标注示意图；
51.图4为本技术实施例提供的一种分类结果示意图；
52.图5为本技术实施例提供的一种应用场景示意图；
53.图6为本技术实施例提供的一种车辆电动尾门控制框架图；
54.图7为本技术实施例提供的一种车辆电动尾门控制设备结构图。
具体实施方式
55.为使本技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本技术实施例作进一步详细的说明。
56.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
57.发明人在对传统的电动尾门控制方法研究中发现，用户需要实施特定的动作才可以触发电动尾门的开启，而在用户携带、环抱大物件的情况下，可能会对用户的动作产生干扰，导致其不方便触发电动尾门的开启，灵活性较低。
58.再者，传统的电动尾门开启程度往往通过用户预先设定并存储在本地，开启时，根据预先设定的开启程度控制电动尾打开。然而，通常情况下，用于运输货物的车辆使用人很
多，每个用户的身材高矮往往有很大的差别，且每次放置的物品尺寸也存在差别。当前的控制方法无法根据用户个体以及物品尺寸的具体大小来决定电动尾门的开启程度，需要用户频繁更改设定，影响用户使用体验。
59.基于此，本技术实施例提供了一种车辆电动尾门控制方法，具体地，预先训练生成可以进行图像分类的图像分类模型，同时，实时检测是否有用户靠近电动尾门。当检测到存在用户靠近电动尾门时，获取该用户与电动尾门的距离。当该距离满足预设条件时，获取待识别图像。即，采集电动尾门前方包括用户的图像。将该待识别图像输入图像分类模型中，获取该图像分类模型输出的分类结果，该分类结果包括未携带货物和携带货物。当分类结果为携带货物时，控制电动尾门开启。也就是，当用户靠近电动尾门时，通过图像识别该用户携带货物，进而控制电动尾门开启，无需施展特定的动作，提高灵活性。
60.进一步地，当确定该用户为携带货物时，还可以进一步通过图像处理技术获取用户的身高和/或货物的高度，进而确定电动尾门的开启程度，无需用户设定开启程度。而且，可以根据具体情况控制电动尾门实现不同的开启程度，提高用户使用体验。
61.为便于理解本技术实施例提供的控制方法，下面将结合附图对该控制方法进行说明。
62.方法实施例一
63.参见图1，该图为本技术实施例提供的一种车辆电动尾门控制方法流程图，如图1所示，该方法可以包括：
64.s101：当检测到存在用户靠近电动尾门时，获取该用户与电动尾门的距离。
65.本实施例中，控制器可以实时检测是否有用户靠近电动尾门，以便在检测到存在用户靠近电动尾门时，获取该用户与电动尾门的距离。其中，该用户为携带有该车辆的遥控钥匙的用户。
66.具体地，在电动尾门处可以包括射频识别(radio frequency identification，rfid)天线，该rfid天线可以接收遥控钥匙发射的感应信号，以便验证用户所携带的遥控钥匙的合法性。因此，当rfid天线接收到遥控钥匙发射的感应信号后，将该感应信号发送给控制器，以使得控制器可以检测到有用户靠近电动尾门。
67.在一些实现方式中，控制器可以通过rfid天线与遥控钥匙之间产生的不同场强位置信息获取该用户与电动尾门的距离。在该情况下，该车辆至少包括两个rfid天线，以根据两个rfid天线各自所形成的场强的交点确定用户与电动尾门的距离。进一步地，控制器还可以不同场强位置信息确定该用户相对于电动尾门的方向信息。例如，图2所示的场景示意图，在该示意图中包括3个rfid天线
⑦
，分别位于电动尾门的外侧底部。根据3个rfid天线与遥控钥匙
⑧
之间产生的不同场强位置信息确定用户相对于车辆的距离以及方向信息。
68.s102：当该距离满足预设条件时，获取待识别图像。
69.本实施例中，控制器可以实时获取用户与电动尾门的距离，当该距离满足预设条件时，则控制图像采集装置采集待识别图像，以获取电动尾门前方的待识别图像。
70.在具体实现时，为获取比较清晰的待识别图像，可以预先标定距离，当用户与电动尾门的距离达到预先标定距离时，则控制图像采集装置开始采集待识别图像。为进一步地获取高质量的待识别图像，在图像采集装置时，可以提示用户在当前位置站立保持不动。具体地，当距离满足预设条件时，控制器控制蜂鸣器工作，以提示用户正在采集图像，保持站
立不动。例如，控制蜂鸣器响起，持续3秒，提示用户图像采集装置正在采集图像。
71.当用户并不是要打开电动尾门时，其可能忽略蜂鸣器的提示，继续移动，此时，控制器通过rfid天线检测到该rfid天线与遥控钥匙之间所产生的场强位置信息发生较大变化以及用户与电动尾门的距离发生变动时，则控制电动尾门不动作。即控制电动尾门不开启。
72.在一些实现方式中，当获取到待识别图像时，为增强该待识别图像的图像特征，还可以对获取的多张待识别图像进行预处理，利用处理后的图像执行s103。例如，删除质量较差的图像、去除图像噪点和干扰信息、灰度化等处理。
73.在一些实现方式中，在利用待识别图像执行s103之前，还可以根据距离以及方向信息判断该待识别图像中是否存在目标区域，该目标区域为所述用户所在的区域。具体地，控制器在获取到待识别图像后，可以根据待识别图像所包括的人数进行区域划分。然后，根据距离以及方向信息确定所划分的区域中是否存在目标用户的区域，该目标用户是指携带遥控钥匙的用户。例如，图3所示的区域划分示意图，在该示意图中，共划分出4个区域，分布为区域a、区域b、区域c和区域d。其中，区域d为背景区域。控制器根据距离和方向信息确定出存在目标区域，即区域a。
74.s103：将待识别图像输入图像分类模型中，获取该图像分类模型输出的分类结果。
75.本实施例，当获取待识别图像后，将该待识别图像输入图像分类模型中，以获取该待识别图像对应的分类结果。其中，分类结果可以包括未携带货物和携带货物。进一步地，携带货物类别还可以根据货物相对于用户的位置进一步进行划分，例如，可见身高环抱货物、不可见身高环抱货物以及提拎货物。例如，图4所示的分类结果，类型1为未携带货物、类型2为可见身高环抱货物、类型3为不可见身高环抱货物、类型4为提拎货物。
76.其中，图像分类模型是根据训练图像以及训练图像对应的分类标签训练生成的。具体地，在训练阶段，可以采集大量的不同类型的图像，利用语义分割标注的方式对图像中的人员区域、货物区域以及背景区域进行划分，并标注每张图像对应的分类标签，即所述的类型。采用神经网络模型训练方法训练生成图像分类模型。
77.具体地，该待识别图像可以为预先处理后的图像，也可以在控制器检测到待识别图像包括目标区域后，对该待识别图像进行切割，获取仅包括目标区域的待识别图像，以利用该仅包括目标区域的待识别图像的进行分类识别。
78.s104：当分类结果为携带货物时，控制电动尾门开启。
79.本实施例中，当获取到分类结果为携带货物时，控制器可以控制电动尾门开启。
80.在一些实现方式中，为了适应不同用户的身高或货物的尺寸以实现不同的开启程度，当分类结果为携带货物时，控制器还可以根据图像采集设备的高度、距离、方向信息确定图像距离与实际距离之间的映射关系，进而根据该映射关系以及待识别图像中货物的高度或用户的身高，确定货物的实际高度以及用户的实际身高或用户的可见部分实际身高。
81.具体地，当分类结果为可见身高环抱货物或提拎货物时，获取用户的实身高，并根据该用户的身高、预设增益系数以及电动尾门最大开启程度确定电动尾门的第一目标开启程度，控制该电动尾门打开第一目标开启程度。
82.当分类结果为不可见身高环抱货物时，获取用户货物高度、用户的可见部分身高，并根据货物高度、用户的可见部分身高以及电动尾门最大开启程度确定电动尾门的第二目
标开启程度，控制该电动尾门开启第二目标开启程度。
83.具体地，控制器控制电动尾门锁打开，进而控制尾门撑杆动作直至该电动尾门的开启程度为第一目标开启程度或第二目标开启程度。其中，尾门撑杆的位置信息可以通过尾门撑杆上的位置传感器获得。
84.通过上述描述可知，当检测到有用户靠近电动尾门时，则获取用户与电动尾门的距离。当该距离满足预设条件时，获取待识别图像。也就是，当用户靠近车辆时且该距离到达预设距离时，则采集电动尾门前方的图像作为待识别图像。再将待识别图像输入预先训练的图像分类模型中，以获取该待识别图像对应的分类结果。其中，分类结果包括未携带货物和携带货物。当分类结果为携带货物时，则控制电动尾门开启。即，本技术实施例通过采集图像以及图像识别的方式确定是否打开电动尾门，无需用户进行额外的触发动作，提高用户使用体验。
85.方法实施例二
86.为便于理解本技术实施例，将结合图5所示的应用场景示意图进行说明。其中，图5中的分布为
①
控制器、
②
电动尾门锁、
③
尾门撑杆电机、
④
尾门撑杆、
⑤
尾门、
⑥
广角环视摄像头、
⑦
3根rfid天线、
⑧
遥控钥匙、
⑨
蜂鸣器、
⑩
货物、y1尾门打开程度、y2用户身高、y3货物高度、y4拍摄图像中可见用户区域部分高度。参见图6所示处理框架图，具体包括如下步骤：
87.s1：获取训练图像以及该训练图像对应的分类标签，训练生成图像分类模型。
88.s2：当存在用户靠近车辆时，利用rfid天线以及遥控钥匙所产生的场强位置信息获取用户相对于车辆的方位以及距离。
89.s3：判断场强位置信息是否发生大幅度变化，如果是，执行s9；否则，执行s4。
90.s4：控制器控制图像采集装置采集待识别图像，并对该待识别图像进行预处理。
91.s5a：控制器在预处理后的图像中进行区域标注。
92.s5b：判断所标注的区域中是否存在目标区域，如果是，执行s6a；否则，执行s9。
93.s6a：将预处理后的图像输入图像分类模型中，获取分类结果，并判断该分类结果是否为无携带货物，如果是，则执行s9；否则，执行s6b。
94.s6b：获取图像中用户区域、货物区域以及高度信息。
95.例如，图5所示，该分类结果为不可见身高环抱货物，则获取的高度信息分别为货物高度y3、用户可见部分高度y4。
96.s7：根据上述高度信息计算电动尾门的开启程度y1。
97.s8：控制尾门撑杆电机升起尾门撑杆至对应的开启程度。
98.s9：不打开电动尾门。
99.设备实施例
100.基于上述方法实施例，本技术实施例还提供了一种车辆电动尾门控制设备，参见图7所示的设备结构图，该设备可以包括：至少两个射频识别rfid天线701、图像采集装置702以及控制器703。其中，rfid天线和所述图像采集装置位于所述电动尾门700的外侧。
101.所述rfid天线701，用于接收遥控钥匙所发射的感应信号，并转发给所述控制器；
102.所述控制器703，用于根据各个所述rfid天线701所转发的所述感应信号确定所述用户与所述电动尾门700的距离；
103.所述控制器703，还用于当所述距离满足预设条件时，控制图像采集装置702采集待识别图像；
104.所述控制器703，还用于利用图像分类模型对所述待识别图像进行分类，获取分类结果，所述分类结果包括未携带货物和携带货物；
105.所述控制器703，还用于当所述分类结果为携带货物时，控制所述电动尾门开启。
106.在一些实现方式中，所述设备还包括：电动尾门锁704、尾门撑杆705以及尾门撑杆电机706；
107.所述控制器703，具体用于控制所述尾门锁704打开，并控制所述尾门撑杆电机706升起所述尾门撑杆705，以打开所述电动尾门。
108.在一些实现方式中，所述设备还包括：蜂鸣器707；
109.所述控制器703，还用于当所述距离满足预设条件时，控制所述蜂鸣器707工作，以提示所述用户正在采集图像，保持站立不动。
110.在一些实现方式中，所述图像采集装置为广角环视摄像头。
111.需要说明的是，本实施例中各个模块的具体实现可以参见上述方法实施例，本实施例在此再赘述。
112.通过上述可知，本技术无需大幅改动现有的硬件方案，仅需增加数个车辆电动尾门的rfid天线点，以及通过预先的图像分类模型和控制策略，即可完成打开车辆后尾门，无须用户施展特定的动作，在用户环抱重物时比较方便，灵活度较高。而且，能够实现根据用户的身高和携带物体大小自动设定车辆后尾门开启程度，比较适合于快递专用的运输车辆等使用用户数量较多，个体身高差异较大的场合，避免了人为设定尾门打开程度。
113.需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统或装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
114.应当理解，在本技术中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于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：只存在a，只存在b以及同时存在a和b三种情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
115.还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
116.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执
行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
117.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。