

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文檔簡介
1、安全帶有效發(fā)揮乘員約束保護(hù)作用的前提是乘員已佩戴安全帶且佩戴規(guī)范?,F(xiàn)有關(guān)于安全帶智能檢測的研究多針對(duì)安全帶佩戴與否,而佩戴是否規(guī)范(如:形式錯(cuò)誤、松緊不適、高低不當(dāng)?shù)龋┑膯栴}則仍未引起充分重視。為確實(shí)促進(jìn)三點(diǎn)式安全帶的正確有效應(yīng)用,本文借助印有紅外敏感表面涂層標(biāo)記的三點(diǎn)式安全帶,基于機(jī)器視覺及數(shù)字圖像處理技術(shù),提出一種基于機(jī)器視覺的安全帶佩戴提醒系統(tǒng)。論文主要研究內(nèi)容如下:
?。?)搭建應(yīng)用于安全帶在不同佩戴模式下的數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)
2、平臺(tái),設(shè)計(jì)并實(shí)施不同光照環(huán)境及乘員不同顏色圖案衣著下的車輛行駛實(shí)驗(yàn)。目的在于獲取車輛起步后駕駛員安全帶不同佩戴模式(如:未佩戴安全帶、只佩戴肩帶、只佩戴腰帶、肩帶腰帶佩戴松弛、佩戴過高、佩戴過低以及規(guī)范佩戴等)下的視頻信息,經(jīng)過后期數(shù)據(jù)處理,最終獲得圖像樣本共計(jì)72000張,為后續(xù)安全帶檢測算法設(shè)計(jì)與系統(tǒng)驗(yàn)證提供圖像數(shù)據(jù)支持。
?。?)以基于標(biāo)記的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)了安全帶標(biāo)記快速識(shí)別定位算法。在此基礎(chǔ)上分別設(shè)計(jì)數(shù)量閾值算
3、法、模糊聚類閾值算法、曲線擬合松弛度算法和肩部外輪廓交點(diǎn)定位算法,分別用以判斷乘員安全帶是否佩戴、佩戴形式是否正確、松緊程度是否恰當(dāng)、高低位置是否合適,從而實(shí)現(xiàn)乘員安全帶是否已規(guī)范佩戴的檢測目標(biāo)。
?。?)為讓安全帶檢測算法能在車載上應(yīng)用,分別采用自主開發(fā)DSP硬件系統(tǒng)和在樹莓派上做應(yīng)用集成兩種硬件方案,并結(jié)合紅外光成像原理以及樹莓派的硬件特點(diǎn),設(shè)計(jì)了紅外攝像頭及聲光報(bào)警模塊。軟件系統(tǒng)則采用 Qt設(shè)計(jì)軟件的人機(jī)交互界面,以安全帶
4、檢測算法為核心,設(shè)計(jì)了“基于標(biāo)記的安全帶佩戴規(guī)范性檢測軟件”。以此為基礎(chǔ)在樹莓派上進(jìn)行了軟硬件的集成以及代碼移植,并根據(jù)樹莓派GPIO的硬件特點(diǎn),基于WiringPi庫函數(shù)設(shè)計(jì)了聲光報(bào)警模塊的控制算法。
?。?)針對(duì)本研究所開發(fā)的軟硬件系統(tǒng)各檢測功能模塊進(jìn)行測試及安全帶檢測算法驗(yàn)證。經(jīng)測試,軟硬件系統(tǒng)各模塊工作正常,各種檢測模式能達(dá)到預(yù)期的結(jié)果。安全帶檢測算法驗(yàn)證結(jié)果表明:在各種成像條件和圖像背景干擾下,算法準(zhǔn)確率分別為95.4
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