本技术涉及汽车控制，具体涉及一种基于视觉识别的车内安全防护方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、在当前的汽车安全技术领域，车内儿童作为高风险群体，其安全防护措施虽已取得一定进展，但仍存在显著不足。现有的防护手段主要包括儿童座椅、车窗控制、儿童锁及儿童遗留监控系统等，这些方法在一定程度上提升了儿童乘车安全，但局限性亦不容忽视。具体而言，儿童座椅虽能有效保护较小儿童在行车过程中的安全，却难以完全避免儿童误触车门、车窗、座椅调节等关键开关的风险，对于不适用儿童座椅的儿童，其在车内的自由活动更是潜藏诸多安全隐患，而当前基于图像识别的防护系统，主要聚焦于识别儿童乘客类型及其座位区域，却未能深入识别儿童可能的危险操作，特别是车内按键误触这一常见风险源，导致行车过程中的安全隐患依旧突出。
2、此外，当前通常选择通过图像识别技术控制儿童锁，确保碰撞后自动解锁及行车自动落锁，但这些措施更多关注于碰撞后的安全应对，而非行车过程中对儿童行为的实时监控与干预。因此，现有专利在提升车内儿童行车安全性方面尚显不足，亟需一种更全面、高效的防护系统及方法，以实现对儿童乘车安全的全方位保障。
技术实现思路
1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本技术提供一种基于视觉识别的车内安全防护方法、装置、设备及存储介质，以解决上述技术问题。
2、本技术提供的一种基于视觉识别的车内安全防护方法，所述方法包括：采集目标车辆的原始车内图像；利用机器学习算法对所述原始车内图像进行图像特征识别，以得到识别结果，所述识别结果至少包括车内乘客的关键部位特征、车内的潜在危险区域，以及乘客的姿态和动作；利用三维重建技术确定乘客的关键部位与潜在危险区域之间的相对位置，计算得到相对距离，并将所述相对距离与预设安全距离进行比较，所述预设安全距离基于乘客姿态和动作确定；当所述相对距离小于预设安全距离时生成车身报警信息，并基于所述车身报警信息激活报警装置和防误触功能，以实现车内安全防护。
3、于本技术的一实施例中，所述基于视觉识别的车内安全防护方法还包括：采集车辆当前行驶信息和车内各功能按钮的当前开关状态，所述当前行驶信息至少包括当前车速和当前挡位，所述当前开关状态至少包括车窗开关状态和车门开关状态；将所述当前车速、当前挡位、当前车窗开关状态，以及当前车门开关状态与预设危险等级信息做匹配，以得到车速危险等级、挡位危险等级、车窗危险等级，以及车门危险等级；基于预设权重比例计算所述车速危险等级、挡位危险等级、车窗危险等级，以及车门危险等级得到综合危险等级，并根据所述综合危险等级对所述车身报警信息进行调整，以生成目标报警信息。
4、于本技术的一实施例中，基于所述车身报警信息激活报警装置和防误触功能，包括：向所述报警装置发出报警指令，以触发所述报警装置发出报警信息，所述报警信息包括声音信息、灯光信息、图像信息中的至少一种；向防误触执行单元发出防误触控制指令，触发所述防误触执行单元执行防误触动作，以禁用或限制所述车内潜在危险区域的功能，所述防误触动作包括切断对应区域的电源、启动机械锁止机构中的至少一种。
5、于本技术的一实施例中，对所述原始车内图像进行图像特征识别，包括：对所述原始车内图像进行图像预处理，以得到处理后的待识别图像，所述图像预处理包括图像降噪、增强对比度、灰度转换中至少一种；基于深度神经网络模型对预处理后的待识别图像进行特征提取，以得到车内乘客关键部位的关键特征和车内潜在危险区域的位置特征；对所述关键特征和所述位置特征进行分类处理，得到所述关键特征的第一坐标和所述位置特征的第二坐标，以基于所述第一坐标和所述第二坐标计算所述关键特征和所述位置特征的距离。
6、于本技术的一实施例中，所述基于视觉识别的车内安全防护方法还包括：所述方法还包括：利用深度学习算法分析乘客的身高、体型，以及面部特征数据，以识别乘客是否为儿童或成年人；若乘客的识别结果为儿童，增加报警策略的敏感度，降低预设安全距离阈值，并加快响应速度；若乘客的识别结果为成年人，则保持报警策略的默认敏感度和响应速度，维持预设安全距离阈值。
7、于本技术的一实施例中，基于乘客姿态和动作确定预设安全距离，包括：识别乘客的姿态和动作，所述姿态至少包括坐姿、站立，以及斜躺，所述动作至少包括手臂摆动、头部转动，以及身体倾斜；根据乘客的姿态，确定乘客与车内结构之间的最小安全间隙，并根据乘客的动作幅度和频率，评估乘客身体移动方向；基于所述最小安全距离动态调整所述预设安全距离得到第一距离阈值，所述第一距离阈值大于所述最小安全间隙；若身体移动方向是靠近危险区域方向或乘客类别为儿童，则减小所述第一距离阈值，得到预设安全距离阈值。
8、于本技术的一实施例中，其特征在于，所述方法还包括：获取所述车内原始图像的采集时间，基于所述采集时间对所述车内原始图像进行排序，以得到图像序列；对所述图像序列进行时间序列分析，识别出车内乘客的行为模式，所述行为模式包括手势和运动轨迹中至少之一；结合所述行为模式和图像特征识别的结果生成定制化报警策略。
9、本技术提供一种基于视觉识别的车内安全防护系统，所述系统包括：视觉摄像头，用于采集目标车辆的原始车内图像；视觉信息处理单元，用于利用机器学习算法对所述原始车内图像进行图像特征识别，以得到识别结果，所述识别结果至少包括车内乘客的关键部位特征、车内的潜在危险区域，以及乘客的姿态和动作；车身域控制器，用于相对位置计算单元，用于利用三维重建技术确定乘客的关键部位与潜在危险区域之间的相对位置，计算得到相对距离，并将所述相对距离与预设安全距离进行比较，所述预设安全距离基于乘客姿态和动作确定；报警装置和防误触执行单元，用于当所述相对距离小于预设安全距离时生成车身报警信息，并基于所述车身报警信息激活报警装置和防误触功能，以实现车内安全防护。
10、本技术提供一种电子设备，包括处理器、存储器和通信总线；所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接；所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现如上所述的基于视觉识别的车内安全防护方法。
11、本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行如上所述的基于视觉识别的车内安全防护方法。
12、本技术的有益效果：本技术中的基于视觉识别的车内安全防护方法、装置、设备及存储介质，其核心在于，通过高精度采集目标车辆的原始车内图像，并对这些图像进行深入的图像特征识别，从而精确识别出车内乘客的关键部位特征，如头部、手部等，以及车内潜在危险区域的位置，如车门开关、车窗控制按钮、中控台上的各类功能按键等；并在成功识别出这些关键信息后进一步根据识别结果，实时计算乘客关键部位与车内潜在危险区域之间的相对距离，并将计算得到的相对距离与预设的安全距离进行比较，而后基于其比较结果生成车身报警信息，以实现车内安全防护。该方法实现了对车内乘客，尤其是儿童的关键部位特征以及车内潜在危险区域的精准识别，不仅能够及时发现并预警可能的危险操作，如儿童误触车内按键，从而有效避免由此可能引发的各种意外和风险，还能在行车过程中显著降低安全隐患，为乘客提供一个更加安全、舒适的乘车环境。
13、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，并不能限制本技术。
1.一种基于视觉识别的车内安全防护方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于视觉识别的车内安全防护方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于视觉识别的车内安全防护方法，其特征在于，基于所述车身报警信息激活报警装置和防误触功能，包括：
4.根据权利要求1所述的基于视觉识别的车内安全防护方法，其特征在于，对所述原始车内图像进行图像特征识别，包括：
5.根据权利要求1所述的基于视觉识别的车内安全防护方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的基于视觉识别的车内安全防护方法，其特征在于，基于乘客姿态和动作确定预设安全距离，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的基于视觉识别的车内安全防护方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种基于视觉识别的车内安全防护装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器和通信总线；所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接；所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现如权利要求1-7任一项所述的基于视觉识别的车内安全防护方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行如权利要求1-7任一项所述的基于视觉识别的车内安全防护方法。
