基于車載機器視覺的安全帶識別方法研究.pdf

1、為提高安全帶佩戴率，論文從三點式安全帶使用過程中存在的問題出發(fā)，分析三點式安全帶的不同佩戴方式對乘員損傷的影響，利用車載機器視覺對其進行識別，提出安全帶識別評價方法，構建滿足實時性和高精度要求的識別模型，實現(xiàn)了嵌入式車載安全帶監(jiān)控系統(tǒng)設計。論文研究內容包括:
　　1)三點式安全帶使用情況調查與分析。針對我國典型城市安全帶的使用狀況展開調查，結果顯示，安全帶使用過程中存在兩類問題:不規(guī)范佩戴安全帶和卷曲佩戴安全帶。其中，導致安全帶佩

2、戴提示系統(tǒng)失效的不規(guī)范佩戴行為包括:單獨使用安全帶帶扣、預佩戴和僅系肩帶;卷曲佩戴包括:肩帶卷曲、腰帶卷曲和嚴重卷曲。
　　2)三點式安全帶的不同佩戴方式對乘員損傷影響。采用MADYMO構建乘員約束系統(tǒng)模型，并驗證模型的有效性。運用該模型進行三點式安全帶在不同佩戴方式下的乘員損傷分析，結果表明:車輛碰撞時，預佩戴安全帶的乘員將從座椅位置飛出;僅系肩帶將產(chǎn)生明顯的下潛、滑移運動。上述情況均導致乘員受到致命性損傷。相比正確使用三點式安

3、全帶，卷曲佩戴將導致乘員各項損傷指標明顯上升。因此，對三點式安全帶不同的佩戴方式進行識別，為充分發(fā)揮安全帶應有的保護作用，具有積極意義。
　　3)車載視頻監(jiān)控平臺搭建及安全帶圖像采集試驗設計。搭建安全帶圖像采集試驗平臺，在CCD傳感器性能參數(shù)、紅外補光裝置和特殊材料安全帶等方面展開具體研究;設計并實施不同光線環(huán)境下的車輛行駛試驗，采集獲得安全帶不同佩戴方式下的乘員圖像信息;研究適用于安全帶識別的圖像預處理技術，為構建安全帶識別的多

4、特征參數(shù)模型奠定基礎。
　　4)構建滿足實時性要求的安全帶識別模型。針對安全帶在線檢測的要求，采用主成分分析法降維后的安全帶空間參數(shù)特征作為輸入向量，選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為分類器，構建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的安全帶識別模型，以滿足實時性要求。引入遺傳算法(GA)對其內部參數(shù)進行優(yōu)化，構建基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的安全帶識別實時性模型，以滿足準確性要求。通過硬件在環(huán)測試(HIL)和模型在環(huán)測試(MIL)驗證了模型的實時性和準確性。
　　

5、5)構建滿足高精度要求的卷曲佩戴識別模型。提取安全帶結構參數(shù)的統(tǒng)計特征值作為輸入向量，選用支持向量機(SVM)作為模型核心分類器，以交叉驗證方法對內部參數(shù)進行選擇，采用粒子群算法(PSO)對其進行優(yōu)化，構建基于PSO-SVM的高精度識別模型，并進行軟件在環(huán)測試以驗證代碼的有效性，從而將其應用于高精度離線檢測之中。
　　6)實現(xiàn)了嵌入式車載安全帶監(jiān)控系統(tǒng)的設計。從分析車載系統(tǒng)對軟硬件的性能要求著手，探討了DSP內核高速處理數(shù)據(jù)的特點

6、以及ARM內核控制和管理的功能，選擇ICETEK-DM642-B評估板作為硬件平臺，實現(xiàn)了基于嵌入式技術的安全帶識別系統(tǒng)的設計;完成系統(tǒng)功能的總體設計和功能模塊的軟件設計，并進行程序優(yōu)化。
　　論文研究的創(chuàng)新點如下:
　　1)提出基于車載機器視覺識別安全帶的方法，搭建嵌入式車載安全帶識別系統(tǒng)平臺;
　　2)揭示了三點式安全帶的不同佩戴方式（不規(guī)范佩戴和卷曲佩戴）與乘員損傷之間的關系;
　　3)提出安全帶識別的實時