[发明专利]用于训练和/或优化乘员监控系统的方法

说明书

本发明涉及用于训练和/或优化车辆的乘员监控系统的方法以及这种乘员监控系统，该乘员监控系统用于自动化识别车辆中人员的姿势和/或手势，其中借助乘员监控系统检测车辆中人员的姿势和/或手势，其中获得由与乘员监控系统不同的检测装置检测的关于车辆中人员对操纵元件的操纵或对触敏元件的触摸的信息，而且其中在使用获得的关于对操纵元件的操纵或对触敏元件的触摸的信息和借助乘员监控系统确定的关于人员的姿势和/或手势的信息的情况下，乘员监控系统关于对车辆中人员的姿势和/或手势的自动化识别方面被训练和/或优化，其中这些信息在时间上彼此对应。

技术领域

本发明涉及一种用于训练和/或优化车辆的乘员监控系统的方法以及一种用于执行该方法的计算单元和一种用于执行该方法的计算机程序。

背景技术

在现代车辆中存在所谓的乘员监控系统（也称作“Occupant MonitoringSystems”），所述乘员监控系统可被用于安全相关的功能，诸如监控驾驶员是否至少有一只手在方向盘上或者检查人员是否好好地坐在后座。这同样可以被用于舒适性功能、诸如车辆中的手势控制。

发明内容

按照本发明，提出了具有专利独立权利要求的特征的一种用于训练和/或优化乘员监控系统的方法以及一种用于执行该方法的计算单元和一种用于执行该方法的计算机程序。有利的设计方案是从属权利要求以及随后的描述的主题。

本发明涉及对车辆的乘员监控系统的训练和/或优化，该乘员监控系统用于对车辆中的人员的姿势和/或手势的自动化识别或被设立用于此，如开头已经简述的那样。这种用于自动化地识别人员的姿势或手势或者人员的诸如手臂或还有手那样的身体部分的系统通常必须在使用之前被训练。为此，可以向通常利用机器学习和例如（人工）神经网络来工作的这种系统提供例如多个图像或视频片段，这些图像或视频片段显示出某个手势或姿势。借此，原则上虽然可以对不同的手势或姿势或它们的识别进行训练，然而系统精度取决于为训练提供的数据的质量。也可能有问题的是：车辆中的人员表现异常，这可能导致错误识别。

改善这种系统的精度的途径例如是在线训练或实时训练。不过，在这种情况下难以发现确切已知的姿势或手势。然而，这是必要的，以便借助于训练来改善系统。

本发明正始于此并且提出：为了进行训练，也使用如下信息，所述信息来自与乘员监控系统不同的检测装置而且所述信息能够实现对姿势或手势的明确确定，原因在于所述信息包含关于车辆中的人员对操纵元件的操纵或对触敏元件的触摸的信息。

乘员监控系统为了检测人员的姿势和/或手势而可具有如下检测装置中的至少一个检测装置：摄像机、TOF传感器、雷达、红外传感器、麦克风和热像仪。也可设想的是多个相同的检测装置和/或这些检测装置的（任意）组合。车辆中的元件例如可以是旋钮（例如用于调节收音机的音量）、按键（例如在收音机上或用于电动车窗升降器）或者变速杆。易于理解的是：该方法也可以针对这些操纵元件中的每个操纵元件以相同方式被执行。

在使用借助于（与乘员监控系统不同的）检测装置所确定的关于对操纵元件的操纵或对触敏元件的触摸的信息和借助于乘员监控系统所确定的关于人员的姿势和/或手势的信息（这些信息在时间上彼此对应）的情况下，乘员监控系统关于对车辆中的人员的姿势和/或手势的自动化识别方面被训练和/或被优化。借此，尤其可以改善或改进乘员监控系统的用于识别姿势或手势的算法。关于可以如何对这种算法进行训练的具体方式和方法，此处不应该详细探讨，而是应该参阅相对应的文献（例如Rummery Niranjan的“OnlineQ-Learning using Connectionist Systems”，1994年）。

在此，本发明的一个特别的优点在于，灵活使用如下事实；人员在使用车辆期间对在现代车辆中通常总归电或电子地发挥作用并因而提供相对应的信号的元件进行操纵或触摸，以便向乘员监控系统提供数据来进行训练或优化。就这方面来说，也适宜的是：将元件本身或者该元件的一个或多个组件或者还有分配给该元件的控制单元用作与乘员监控系统不同的检测装置。