[发明专利]基于神经网络的智能车灯控制系统及其方法

说明书

本申请公开了一种基于神经网络的智能车灯控制系统及其方法，该系统包括：摄像装置，用于采集车辆前方的视频数据，并与视频处理器数据连接；所述视频处理器，用于采用训练后的深度学习型神经网络模型识别所述视频数据各帧图像中的目标，得到目标预判信息，根据所述目标预判信息产生控制指令，所述视频处理器与LED阵列控制模块控制连接；所述LED阵列控制模块，用于根据所述控制指令，控制LED显示阵列。该系统能根据行驶过程中获得的目标信息，自动控制车灯LED显示阵列实现车灯自动调节。本申请的又一方面还提供了该系统的控制方法。

技术领域

本申请涉及一种基于神经网络的智能车灯控制系统及其方法，属于智能交通监控领域。

背景技术

开车时，常需根据前方路况变更车道，变更车道时，需要及时开启转向灯，并及时变更方向。变更车道前，是否开启转向灯需要驾驶人员自行人工控制。依靠人工开/闭转向灯，可靠性较低，时常发生遗忘或开灯不及时，进而导致各类事故发生。

现有解决方法为，通过在驾驶装置中增设陀螺仪，通过陀螺仪识别驾驶人员的转向动作，控制转向灯的开闭。但该方案无法做到提前预判车辆运动情况，只有车辆已经开始转弯或者已经变更车道的时候，才能触发转向车灯，车灯开启时间已经滞后。

驾驶车辆过程中，根据交通法规规定，隧道内行驶需要开启前车灯。人工控制车灯开启常出现滞后或遗忘的情况，进而导致各类事故的发生。

现有解决方法为：当车辆驶入隧道时，由于隧道中亮度较低，通过在车辆前端加装感光装置，随着车辆驶入隧道，亮度进一步降低后，才能触发该感光装置，自动调整车辆照明装置亮度。一般需要进入隧道当采光亮度变化时才开启或切换灯光，这个时间点容易导致事故。

车辆行驶过程中，事故高发常是因为车辆前方突然出现人或障碍物。

现有技术中基本都是靠人眼识别，手动切换灯光，一是要靠司机的眼睛来判断行人或者障碍物，再快速反应，二是司机判断后再切换灯光通知行人，时间上已经滞后，容易造成事故。

发明内容

根据本申请的一个方面，提供了一种基于神经网络的智能车灯控制系统，该系统能根据行驶过程中获得的目标信息，自动控制车灯LED显示阵列实现车灯自动调节。

所述基于神经网络的智能车灯控制系统，其特征在于，包括：

摄像装置，用于采集车辆前方的视频数据，并与视频处理器数据连接；

所述视频处理器，用于采用训练后的深度学习型神经网络模型识别所述视频数据各帧图像中的目标，得到目标预判信息，根据所述目标预判信息产生控制指令，所述视频处理器与LED阵列控制模块控制连接；

所述LED阵列控制模块，用于根据所述控制指令，控制LED显示阵列。

可选地，所述控制LED显示阵列包括：控制LED显示阵列进行远光灯/近光灯切换、车灯亮度调节或车灯在车前聚光点位置根据所述目标预判信息的行驶方向转向。

可选地，所述控制LED显示阵列包括：控制LED显示阵列进行远光灯/近光灯切换、车灯亮度调节或车灯在车前聚光点位置根据目标预判信息行驶方向转向。对于LED显示阵列的控制手段，包括但不限于通过控制LED显示阵列各单元的供电功耗和显示亮度，组合实现远光灯/近光灯切换、车灯亮度调节或车灯在车前聚光点位置随行驶方向转向。

可选地，所述摄像装置安装在车灯本体中央；所述视频处理器集成在所述车灯本体中。

可选地，所述目标预判信息按位置信息、紧急优先度依序给予预判和提示。

可选地，所述LED阵列控制模块通过控制所述LED显示陈列中各单元的输出功率实现亮度调整。