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龍圖騰網獲悉江蘇大學申請的專利一種可識別乘員體型的汽車座椅自動調節系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116476707B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310449949.9，技術領域涉及：B60N2/02；該發明授權一種可識別乘員體型的汽車座椅自動調節系統及方法是由王興銳;何友國;吳佩政;王玉杰設計研發完成，并于2023-04-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種可識別乘員體型的汽車座椅自動調節系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種可識別乘員體型的汽車座椅自動調節系統及方法，利用汽車外安裝的深度相機，在上車前把乘員體型參數識別出來，包括身高、坐高、腿長、臂長等，同時進行人臉識別，把乘員體型參數和人臉綁定起來，乘員上車之后，車內攝像頭識別人臉，如此獲取乘員對應的座位。微控制器根據乘員人臉，找到對應的體型參數，自動調節座椅的前后位置、高度和椅背角度等參數，以自動適應乘員的體型。智能座椅還允許乘員按照自己的習慣去調節座椅，一旦設置好，可以通過云平臺把該乘員最舒適的座椅參數保存下來，等乘員再次上車前，通過人臉識別出這個乘員的身份以后，系統根據其最近一次調節的座椅參數來進行自動調節。

本發明授權一種可識別乘員體型的汽車座椅自動調節系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種可識別乘員體型的汽車座椅自動調節方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟S1：體型參數識別；具體如下 步驟S101：將深度相機與微控制器相連，利用深度相機SDK，識別出乘員的身高、腿長、臂長、小腿長、大腿長、坐高，并識別出乘員的關鍵點的橫向以及豎直方向的坐標，以及乘員距離深度相機縱向的坐標，利用BodyTrackingSDK捕捉人體骨骼關節關鍵點，其中深度相機人體跟蹤識別的骨架包括32個關節，但座椅的高度、角度、前后距離位置調整與駕駛員的上下半身長度、臂長、上半身夾角有關，于是捕捉頭部1、頸部2、胸部脊椎3、肚臍脊椎4、左右鎖骨56、左右肩78、左右手肘910、左右手1112、左右指尖1314、左右髖1516、左右膝1718、左右腳踝1920、左右腳2122這些骨骼特征關鍵點，并將捕捉結果排入隊列，獲取骨骼關節坐標點，最后在RGB圖像中描點、連線； 步驟S102：微控制器利用深度相機采集的圖像數據，對將要上車的乘員進行人臉識別，并與同時識別到的乘員體型參數實現綁定； 步驟S103：上車后，乘員通過人臉識別技術確定乘員的位置；車內攝像頭識別人臉，如此獲取乘員對應的座位； 步驟S2：座椅自動調節；具體如下 步驟S201：設計關鍵關節點參數測定方法，利用Ubuntu操作系統根據關鍵關節點參數測定方法編好程序傳送給微控制器； 所述S201中，關鍵關節點參數測定方法如下： 在直角三維坐標系下，令每個關鍵點關節三維坐標為Pixi,yi,zi，采用歐氏距離計算公式，令dPi,Pj表示i序號對應的關節與j序號對應的關節之間的歐氏距離可表示為： 上半身高度upper_body可表示為： upper_body＝dP2,P42 下半身即腿長length_left,length_right可表示為： length_left＝dP15,P17+dP17,P193 length_right＝dP16,P18+dP18,P204 下半身即腿長lower_body的平均值為： lower_body＝length_left+length_right25 臂長arm_left,arm_right可表示為： arm_left＝dP7,P9+dP9,P11+dP11,P136 arm_right＝dP8,P10+dP10,P12+dP12,P147 臂長arm_length的平均值： arm_length＝arm_left+arm_right28 上半身傾角angle_left，angle_right可表示為： angle_left＝arccos{[d2P5,P15+d2P15,P17-d2P5,P17]2*dP5,P15+dP15,P17}9 angle_right＝arccos{[d2P6,P16+d2P16,P18-d2P6,P18]2*dP6,P16+dP16,P18}10 上半身傾角body_angle的平均值： body_angle＝angle_left+angle_right211 為了評判編寫的程序測算出的關鍵節點值，初步采集大小為1000的數據集，包括站立不動、由遠及近或由近及遠行走姿態，繪制比較不同數據間關系、并簡單線性擬合，根據骨骼關鍵點測量實際上下半身、臂長，與運用深度相機測量所得數據進行對比，并進一步優化處理，因此需要對數據進行處理優化，采用的數據處理方法包括： 1基于聚類的離群點檢測，該方法基于以下假設：正常數據應屬于數據中的一個大而密的簇，靠近它們最近的簇質心，異常數據則不屬于任何簇或屬于小而稀疏的簇，遠離它們最近的簇質心，離群點是聚類的副產品，由于數據流的輸入是動態變化的，這使得有監督的方法基本無從下手，所以無監督的聚類方法更適合數據流的離群檢測，本設計中為動態數據流輸入，因此采用Kmeans聚類方法，考慮將聚類所得小簇數據歸類為異常點，分別對選取四個特征點、兩個特征點兩種方法進行異常檢測，獲得結果； 2基于密度的離群點檢測，非離群點對象周圍的密度與其鄰域周圍的密度類似，而離群點對象周圍的密度顯著不同于其鄰域周圍的密度，通過計算比較基于密度的離群因子LOF大小，判斷是否為正常數據點； 3數據濾波，利用卡爾曼濾波能夠估計信號過去和當前的狀態，減少測量噪聲的影響，同時內存占用小，速度快，可以利用測量讀取值進一步修正狀態，獲取真值； 4數值補償，由于調整座椅需要的人體參數與骨骼關鍵點位置計算所得仍存在差距，同時深度相機采集的深度幀精度和深度相機與物體之間的距離有關，與待掃描物體距離越近，則掃描的數據精度越高，可根據實際測量值對計算值進行補償、校正； 步驟S202：微控制器把識別到的每一個乘員的體型數據，包括身高、腿長、臂長、小腿長、大腿長、坐高，通過通信接口發送給每一個座位的汽車電動座椅內的單片機； 步驟S203：汽車電動座椅內的單片機接收到乘員的體型數據后，根據體型數據和汽車電動座椅參數的對照表，計算該座椅的最佳參數，包括水平位置、高度和椅背角度； 步驟S204：向滾珠絲杠電機、蝸輪蝸桿電機位置調節機構發出指令，要求將汽車電動座椅的水平位置、高度和椅背角度調整到最佳參數； 步驟S205：利用滾珠絲杠電機實現汽車電動座椅水平位置及高度的調節； 步驟S206：利用蝸輪蝸桿電動機調節汽車電動座椅椅背角度； 步驟S207：利用位移傳感器反饋滾珠絲杠電機調節的汽車電動座椅水平位置和高度，利用角度傳感器反饋汽車電動座椅椅背角度； 步驟S208：汽車電動座椅內部的單片機實時將汽車電動座椅當前的參數通過通信接口上報給微控制器，形成閉環控制。

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