[发明专利]基于信号灯倒计时识别的自学习智能起停系统

说明书

本发明公开了一种基于信号灯倒计时识别的自学习智能起停系统，其数据采集及预处理模块在各种不同的交通环境下采集车前方交通场景视频和速度时间序列数据；交通信号灯倒计时数据识别模块检测出信号灯倒计时的位置，并识别出倒计时的颜色和数字；智能起停控制模块根据当前车辆的速度与车辆和信号灯之间的距离，预测车辆到达信号灯前的时间，并根据倒计时数字信息，使用智能起停控制算法判断车辆是否需要关闭发动机；自学习模块，实际的交通场景复杂多变，在每次预测后，将根据实际的情况存储数据，并在积累一定的数据后，重新训练模型，使用新的模型完成控制算法的判断。本发明根据不同交通环境和当前驾驶人的驾驶习惯进行自学习。

技术领域

本发明涉及发动机怠速起停控制技术领域，尤其涉及信号灯倒计时时间识别和智能控制系统的自学习性。

背景技术

随着车辆排放标准越来越严格，很多车辆为了满足标准都安装了自动起停系统。在NEDC(New European Driving Cycle)工况下，自动起停系统的节油率能够达到3.37％-5.04％。NEDC是欧洲油耗及排放评定标准，如今国内的汽车企业，在评价开发车型相对同级别其他竞争车型的燃油经济性优劣时，也通常采用NEDC循环工况油耗来进行对比分析。但是在国内，与NEDC工况不同，车辆主体以私家车为主，主要用于上下班出行，绝大部分时间都行驶于城市道路。城市道路上设置了密集的信号灯，导致车辆频繁地怠速起停。频繁地怠速起停带来了很多负面影响：1)车载电气系统的故障率明显增高；2)严重缩短蓄电池的使用寿命；3)大大加剧起动机的磨损；4)短时间怠速，启动发动机将比怠速带来更多的燃油消耗。有学者研究表示，一台排量1489mL、直列4缸16气门的发动机，怠速时的油耗是0.18mL/s，启动一次发动机的油耗为1.2mL，怠速时间6.7s以上才能节约燃油消耗，这也就意味着大量的红绿灯导致的短时怠速起停发动机造成了更大的燃油消耗。

发明内容

本发明针对现有的自动起停技术的不足，提供了一种基于信号灯倒计时识别的自学习智能怠起停系统，能够综合考虑交通信号灯的倒计时时间和汽车运行工况数据判断汽车在红灯前的怠速时间，并能够在实际的应用中，根据不同交通环境和当前驾驶人的驾驶习惯进行自学习，适应多变的环境和不同驾驶员的驾驶习惯。

本发明包括数据采集及预处理模块、交通信号灯倒计时数据识别模块、智能起停控制模块和自学习模块；

数据采集及预处理模块在各种不同的交通环境下采集车前方交通场景视频和速度时间序列数据；

交通信号灯倒计时数据识别模块检测出信号灯倒计时的位置，并识别出倒计时的颜色和数字；

智能起停控制模块根据当前车辆的速度与车辆和信号灯之间的距离，预测车辆到达信号灯前的时间，并根据倒计时数字信息，使用智能起停控制算法判断车辆是否需要关闭发动机；

自学习模块，实际的交通场景复杂多变，在每次预测后，将根据实际的情况存储数据，并在积累一定的数据后，重新训练模型，使用新的模型完成控制算法的判断。

所述的数据采集及预处理模块在各种不同交通环境下采集车前方交通场景视频和速度时间序列数据；对恶劣天气图像使用暗通道假设，向导滤波等进行图像预处理；对预处理后视频图像转换成等尺寸图像，并与速度时间序列一一对应。

所述的交通信号灯倒计时数据识别模块对信号灯倒计时检测，通过对不同颜色空间的通道分量设定阈值获得信号灯倒计时的候选区域，并通过大小、位置、形状信息对候选区域进行筛选，并通过机器学习算法确定候选区域中的倒计时信号灯的位置；信号灯倒计时数字识别，根据信号灯倒计时的位置截取信号灯图像，并将两位倒计时数字分成两幅个位数字图像，并通过机器学习算法识别出数字。