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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种基于YOLOv5算法的汽车座椅智能温控系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119142230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411658117.9，技术领域涉及：B60N2/56；该发明授权一种基于YOLOv5算法的汽车座椅智能温控系统是由王国华;郑晗章;方亚婷;刘杰文;姚长君;王振南;廖思创设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv5算法的汽车座椅智能温控系统在说明书摘要公布了：本发明适用于汽车技术领域，提供了一种基于YOLOv5算法的汽车座椅智能温控系统，包括探测模块、控制模块和加热模块。该系统通过搭载YOLOv5算法的智能摄像头和各个传感器智能识别乘客信息，确定加热温度；同时采用误差反馈控制模式加热座椅，降低加热能耗。一方面满足了人们对汽车乘员舱舒适性的要求，另一方面适应新能源汽车发展需要，达到节能减排目的。

本发明授权一种基于YOLOv5算法的汽车座椅智能温控系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5算法的汽车座椅智能温控系统，其特征在于，包括探测模块、控制模块和加热模块；所述探测模块用于采集车舱内平均辐射温度、汽车座椅当前温度以及车舱内空气流速，并利用训练后的YOLOv5目标检测网络进行乘客衣着识别，采集乘客服装热阻；所述控制模块用于接收探测模块的信息，基于当量温度EQT评价模型，计算乘客此时当量温度，并与当量温度舒适区间进行比较，得到热舒适性评估值；同时采用误差反馈控制模式，通过实时当量温度与热舒适性评估值间的差值调整加热电压；所述加热模块用于根据控制模块的加热电压进行座椅加热，并采集实时座椅温度，传递到控制模块；所述YOLOv5目标检测网络识别乘客服装热阻预训练过程包括以下步骤：S101、数据准备：准备大量乘客冬季服装图片作为训练集，对图片进行预处理，确保输入的图像符合模型的输入要求；运用lamblimg进行框选和标注；最后生成的数据集包括衣物的图像和相应的标签种类；S102、模型选择：选择YOLOv5模型进行架构，并根据任务需求进行调整和优化；选择预训练的YOLOv5权重，用整理好的数据通过此权重训练出适合检测衣物的权重；S103、模型训练：使用准备好的数据集对YOLOv5模型进行训练；在训练过程中，根据训练的信息与训练的结果调整各种参数以提高模型准确性；所述探测模块的工作流程包括以下步骤：S201、采集座椅表面温度ta，通过布置在座椅表面的温度传感器采集当前时刻座椅温度；S202、采集车舱内平均辐射温度tr，通过布置在车舱内的座舱内温度计得出当前舱内平均辐射温度tr；S203、采集乘客身体周围空气流速vair，通过布置在车舱内气流速度传感器得出当前空气流速的参数；S204、采集乘客服装热阻Icl，通过布置在车舱内的摄像头识别驾驶员衣着，结合摄像头搭载的YOLOv5目标检测网络，发送乘客服装热阻参数到控制模块；所述控制模块的工作流程包括以下步骤：S301、计算当量温度：通过当量温度EQT评价模型简化公式计算当量温度： ；其中，ta为座椅温度，tr为座舱温度，vair为乘客身体周围空气流速，Icl为乘客所穿衣物服装热阻；S302、确定加热目标温度为26.5℃：由于温度传感器位置布置在座垫位置，与人体大腿接触，故参照人体大腿部位热舒适性进行评估，选定26.5℃为加热的目标温度；S303、通过每次采样获得的乘客实时当量温度Teq与目标温度Ts的误差决定加热电压U大小，乘用车座椅加热功能输出最大电压为12V，具体调整电压方式如下： ；最终，当Teq达到26.5℃，输出电压为0.6V，座垫温度维持于目标温度。

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