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申请/专利权人：东风汽车集团股份有限公司

摘要：本发明提供了一种雨雾识别方法、清扫系统和计算机可读存储介质，属于汽车设备控制技术领域。该雨雾识别方法能够基于前挡风玻璃上的实际雨雾图像对雨刮的刮刷速度进行实时控制，保证和提供驾驶员清晰的前方视野，避免其分心操作，提高驾驶员的驾驶体验。该清扫系统具有实现上述雨雾识别方法的功能。该计算机可读存储介质能够存储计算机指令，该计算机指令被处理器执行时能够实现上述雨雾识别方法。

主权项：1.一种雨雾识别方法，其特征在于，包括：获取多组刮刷数据，所述多组刮刷数据包括多种不同雨雾大小情况下，驾驶员将雨刮调节到的刮刷速度；获取多组雨雾图像数据，所述多组雨雾图像数据与所述多组刮刷数据一一对应，每组所述雨雾图像数据均包括所述雨刮刮刷前的雨雾图像和刮刷后的雨雾图像；基于所述多组刮刷数据和所述多组雨雾图像数据建立神经网络模型，包括基于多个雨雾天气、多个用户、多辆车辆，可搜集到大样本量的雨刮刮刷前、后的雨雾图像和最优刮刷速度的矩阵数据信息，通过对采集到的刮刷前、后的雨雾图像进行前处理，包括去噪、平滑处理，保证图像精准可用，将处理后的刮刷前、后的雨雾图像和刮刷速度数据矩阵分为训练集和验证集两部分，初步定义为所述训练集占70％，所述验证集占30％，再然后，构建神经网络，导入所述训练集的所述雨雾图像进行特征提取，特征提取的综合因子是图像模糊度，由此构建出图像模糊度的模型，经过所述图像模糊度的模型构建以及所述训练集数据的导入和训练，最终利用神经网络模型得到最优刮刷速度与刮刷前、后图像模糊度的初步函数对应关系，将前述30％的所述验证集进一步导入所述刮刷速度和刮刷前、后图像模糊度的模型进行符合度验证，得到最终的图像模糊度与刮刷速度的函数对应关系；获取第一实时图像数据，所述第一实时图像数据包括所述刮刷前的雨雾图像；遍历所述神经网络模型中的所述多组雨雾图像数据，利用所述神经网络模型确定第一输出数据，所述第一输出数据为与所述第一实时图像数据相匹配的一组所述雨雾图像数据以及与该组所述雨雾图像数据对应的所述刮刷数据，基于所述第一输出数据对所述雨刮的速度进行调节，以调节到与所述第一输出数据相对应的所述刮刷速度，包括将第一实时图像数据与第一输出数据进行对比，若第一实时图像数据与第一输出数据相匹配，输出第一控制指令，第一控制指令用于指示启动雨刮；获取第二实时图像数据，第二实时图像数据包括刮刷后的雨雾图像；将第二实时图像数据与第一输出数据进行对比，若第二实时图像数据与第一输出数据相匹配，输出第二控制指令，第二控制指令用于指示雨刮保持刮刷速度；或者，若第二实时图像数据与第一输出数据不匹配，输出第三控制指令，第三控制指令用于指示对雨刮的速度进行调节，直到第二实时图像数据与第一输出数据相匹配；若遍历神经网络模型中的多组雨雾图像数据，无法找到与第一实时图像数据相匹配的一组雨雾图像数据，则获取手动调节数据，手动调节数据为驾驶员将雨刮实时调节到的刮刷速度，并将手动调节数据输入神经网络模型中，对神经网络模型进行训练；使用训练好的神经网络模型确定第二输出数据，第二输出数据包括手动调节数据、刮刷前的雨雾图像和刮刷后的雨雾图像，基于第二输出数据对雨刮的速度进行调节，以调节到与第二输出数据相对应刮刷速度。

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