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        瀝青罐車在途風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        2022-08-05 03:06:56樊金禹張瀚坤郭承進(jìn)高立曉
        山東交通科技 2022年3期
        關(guān)鍵詞:駕駛員系統(tǒng)

        樊金禹,張瀚坤,郭承進(jìn),高立曉,李 穎

        (1.山東高速物資儲(chǔ)運(yùn)有限公司,山東 淄博 255000;2.山東省交通科學(xué)研究院,山東 濟(jì)南 250031;3.山東省路域安全與應(yīng)急保障交通運(yùn)輸行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東 濟(jì)南 250102)

        1 研究背景

        據(jù)公安部統(tǒng)計(jì),截至2021 年9 月,載貨汽車保有量達(dá)3 242 萬(wàn)輛,占汽車總量的10.91%,而貨車引起的責(zé)任事故更是占汽車責(zé)任事故總量的30.5%,遠(yuǎn)高于貨車保有量占汽車總量的比例。其中因?yàn)轳{駛盲區(qū)所導(dǎo)致的交通事故約占17.1%,造成的傷亡人數(shù)占貨車責(zé)任事故總量的27.81%。

        通過(guò)事故分析發(fā)現(xiàn),大型車輛事故率高的主要原因:(1)由于大型車輛自身具有“長(zhǎng)、寬、高”的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),駕駛員無(wú)法通過(guò)右側(cè)后視鏡及時(shí)觀察到車輛右側(cè)路況,存在右轉(zhuǎn)盲區(qū);同時(shí),大車在右轉(zhuǎn)彎時(shí),內(nèi)前輪轉(zhuǎn)彎半徑大于內(nèi)后輪轉(zhuǎn)彎半徑,存在內(nèi)輪差盲區(qū)。(2)由于運(yùn)輸路程遠(yuǎn)、時(shí)間長(zhǎng),易出現(xiàn)疲勞駕駛現(xiàn)象,導(dǎo)致駕駛員對(duì)車輛的操控精度下降,產(chǎn)生事故風(fēng)險(xiǎn)隱患。(3)由于瀝青運(yùn)輸具有單次運(yùn)輸量大、價(jià)值高的特點(diǎn),瀝青失竊或泄露事件也時(shí)有發(fā)生,不僅給運(yùn)輸公司造成了經(jīng)濟(jì)損害,也給道路留下安全隱患,危害公眾安全。

        國(guó)內(nèi)已有相關(guān)對(duì)大型車輛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用,此方向研究開展初期,不少基于車聯(lián)網(wǎng)的車載終端設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了對(duì)車輛運(yùn)行狀態(tài)及駕駛過(guò)程中視頻數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ),但并未對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的提取與分析[1-3]。隨著技術(shù)的發(fā)展,李磊磊[4]開發(fā)的大型貨車視野盲區(qū)層疊式預(yù)警系統(tǒng),可依據(jù)貨車轉(zhuǎn)彎速度與角度計(jì)算盲區(qū)范圍,發(fā)出預(yù)警提醒行人或其他車輛避讓。張洋[5]設(shè)計(jì)的罐車在途實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)合了GPS 定位技術(shù)與罐體監(jiān)測(cè)技術(shù),可將車輛GPS 信息與罐體監(jiān)測(cè)信息上傳至云端,在網(wǎng)頁(yè)中以地圖形式實(shí)時(shí)顯示各車輛罐體狀態(tài)。盛敬[6]開發(fā)了駕駛員疲勞監(jiān)控系統(tǒng),通過(guò)圖像處理技術(shù)對(duì)駕駛員狀況進(jìn)行分析,對(duì)駕駛員疲勞駕駛行為進(jìn)行有效識(shí)別與預(yù)警。上述研究?jī)H可實(shí)現(xiàn)單一功能,缺乏系統(tǒng)性與綜合性。因此,亟需建立起同時(shí)具有盲區(qū)監(jiān)測(cè)、疲勞駕駛監(jiān)測(cè)、車輛定位與軌跡回放等功能于一體的罐車在途風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

        2 系統(tǒng)總體方案

        設(shè)計(jì)系統(tǒng)采用6 路監(jiān)控相機(jī),分別監(jiān)控前方路況、駕駛員狀態(tài)、兩側(cè)駕駛盲區(qū)與罐體進(jìn)出口。所拍攝畫面通過(guò)監(jiān)控終端進(jìn)行視頻格式整合與分析,判別駕駛員是否存在疲勞駕駛行為、駕駛盲區(qū)是否存在行人或車輛。若發(fā)生情況,則通過(guò)車載喇叭進(jìn)行警告信息播報(bào),及時(shí)提醒駕駛員注意安全。將監(jiān)控視頻在車載顯示屏上實(shí)時(shí)顯示、在本地硬盤備份并通過(guò)GPRS 模塊上傳至云平臺(tái),供罐車運(yùn)營(yíng)公司遠(yuǎn)程查看車輛運(yùn)行情況。通過(guò)GPS 模塊記錄車輛軌跡信息,將車輛運(yùn)行軌跡上傳至云平臺(tái),系統(tǒng)架構(gòu)見圖1。

        圖1 系統(tǒng)工作流程

        3 瀝青罐車在途風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

        3.1 車載終端

        車載終端中央處理器為Hi3520D,是內(nèi)核為ARM Cortex-A9 的高性能處理器芯片,具有視頻硬件加速引擎,能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)調(diào)度,符合車載視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求;片內(nèi)集成了高性能視頻編解碼器,集成TDE、VPSS 和VCMP 三部分對(duì)視頻圖像進(jìn)行加工和處理,并且接口資源豐富,可采集和處理GPS、GPRS 等模塊信息,滿足系統(tǒng)應(yīng)用需求。

        3.1.1 控制器最小系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        (1)電源電路。系統(tǒng)中各模塊電壓需求共有兩種,其中處理器 Hi3520D 的核心電壓為1.25 V,攝像頭所需電壓為5 V。(2)時(shí)鐘電路設(shè)計(jì)。所需時(shí)鐘信號(hào)共有三種:頻率為32.768 kHz 的Hi3520D 時(shí)鐘模塊外接信號(hào);頻率為24 MHz 的Hi3520D 的系統(tǒng)時(shí)鐘信號(hào);頻率為12 MHz 的SD 卡數(shù)據(jù)讀取芯片時(shí)鐘信號(hào)。(3)復(fù)位電路設(shè)計(jì)。為完成系統(tǒng)上電復(fù)位,本系統(tǒng)包含復(fù)位電路,采用專用復(fù)位芯片ADM809,可以精確檢測(cè)處理器電壓。

        3.1.2 GPS 定位模塊

        GPS 定位模塊的功能是通過(guò)接收衛(wèi)星信號(hào),解算出車輛當(dāng)前位置、速度、時(shí)間等信息。本系統(tǒng)選用的GPS 模塊為韓國(guó)Gstar 的GS-87 模塊。

        3.1.3 GPRS 通信模塊

        GPRS 模塊的功能是無(wú)線通信,可將所采集視頻信號(hào)通過(guò)GSM-GPRS 網(wǎng)絡(luò)上傳至云平臺(tái)。本系統(tǒng)中GPRS 模塊選用SIMCom 公司的SIM300,功耗較低,信息傳輸穩(wěn)定。

        視頻采集電路設(shè)計(jì)采用Richnex 公司的RN6318A芯片對(duì)六路監(jiān)控視頻進(jìn)行合成。該芯片可同時(shí)支持ITU-R BT.656、BT.1302、YCbCr 4 ∶2 ∶2 等多種格式的輸出,符合后文圖像處理算法對(duì)視頻格式的需求。

        3.2 監(jiān)控相機(jī)

        選用6 臺(tái)VIS-108P 寬動(dòng)態(tài)監(jiān)控相機(jī),分別監(jiān)控前方路況、駕駛員狀態(tài)、兩側(cè)駕駛盲區(qū)與罐體進(jìn)出口。相機(jī)安裝位置與監(jiān)控范圍見圖2。

        圖2 監(jiān)控相機(jī)布設(shè)位置及監(jiān)控范圍

        3.3 車載顯示屏

        采用Nexcom公司的IPPD1100加固車載顯示屏,采用電容式觸屏原理,識(shí)別精度高,能有效減少駕駛員誤操作概率,降低駕駛員因操作系統(tǒng)而導(dǎo)致的分心駕駛時(shí)間。顯示屏下方設(shè)有亮度調(diào)節(jié)按鍵,方便駕駛員在外界亮度變化時(shí)快速改變屏幕亮度,以便觀察駕駛盲區(qū)畫面。

        4 瀝青罐車在途風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

        4.1 軟件總體流程設(shè)計(jì)

        車輛啟動(dòng)時(shí),系統(tǒng)軟件運(yùn)行流程見圖3。

        圖3 軟件流程

        4.2 監(jiān)控相機(jī)寬動(dòng)態(tài)功能

        監(jiān)控相機(jī)的寬動(dòng)態(tài)功能可通過(guò)二次曝光技術(shù)解決車輛受強(qiáng)光照射而導(dǎo)致的圖像質(zhì)量下降問(wèn)題。如夜間行車時(shí)若監(jiān)控相機(jī)受到遠(yuǎn)光燈照射,被遠(yuǎn)光燈直射的區(qū)域會(huì)因曝光過(guò)度成為白色,其他區(qū)域會(huì)因曝光不足而成為黑色。故采用寬動(dòng)態(tài)技術(shù),可同時(shí)對(duì)當(dāng)前畫面進(jìn)行不同速度的兩次曝光,在對(duì)快慢兩次曝光的圖像進(jìn)行標(biāo)記后,將兩張圖像亮度、色度、對(duì)比度等色調(diào)屬性進(jìn)行映射,再檢測(cè)并去除圖片中運(yùn)動(dòng)物體所產(chǎn)生的偽影,最后即可進(jìn)行圖像合并,輸出一幀寬動(dòng)態(tài)圖像。

        4.3 盲區(qū)監(jiān)測(cè)功能

        系統(tǒng)的盲區(qū)監(jiān)測(cè)功能通過(guò)視頻圖像處理的方式實(shí)現(xiàn),先提取左右路監(jiān)視盲區(qū)監(jiān)控相機(jī)的當(dāng)前幀視頻畫面,為降低算法復(fù)雜度,加快圖像處理速度,采用灰度化處理算法去除圖像的色彩信息。借助積分圖算法計(jì)算圖像亮度后,利用動(dòng)態(tài)模板匹配算法,找到畫面中可能存在車輛或行人的區(qū)域,再使用Adaboost 分類器對(duì)各區(qū)域內(nèi)是否存在車輛或行人進(jìn)行判斷,并發(fā)布對(duì)應(yīng)警報(bào)信息,提醒駕駛員注意。

        4.4 疲勞駕駛監(jiān)測(cè)

        (1)使用基于膚色模型與最大類間方差的人臉?lè)指钏惴?,?duì)駕駛員狀態(tài)監(jiān)控畫面中的駕駛員面部區(qū)域進(jìn)行捕捉。(2)使用基于卡爾曼濾波的面部跟蹤算法對(duì)面部畫面進(jìn)行跟蹤;并通過(guò)像素指針的方式,分別提取畫面中駕駛員眼睛與嘴部開度信息。(3)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)駕駛員疲勞時(shí)的眨眼頻率與打哈欠幅度確定疲勞駕駛判斷閾值,當(dāng)駕駛員眼部開合頻率與嘴部張開幅度超過(guò)閾值時(shí),通過(guò)車載喇叭發(fā)布疲勞駕駛警告,提醒駕駛員安全駕駛。

        4.5 車輛定位與軌跡回放功能

        在車輛運(yùn)行過(guò)程中,GPS 模塊將車輛位置信息實(shí)時(shí)上傳至云平臺(tái)上,云平臺(tái)網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面中設(shè)有地圖插件,用戶可在地圖上查看各車輛實(shí)時(shí)位置。各車輛歷史位置數(shù)據(jù)也將存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,在用戶使用軌跡回放功能時(shí),需選定軌跡回放時(shí)間區(qū)間,系統(tǒng)從數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)取該車輛在此目標(biāo)區(qū)間內(nèi)的歷史點(diǎn)位數(shù)據(jù),在地圖中連點(diǎn)成線即可生成車輛歷史軌跡。

        5 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

        試運(yùn)行系統(tǒng)運(yùn)行情況良好,可基本滿足用戶需求。根據(jù)反饋意見進(jìn)一步完善舉措:(1)陰天或夜晚時(shí),顯示屏亮度過(guò)高,此時(shí)手動(dòng)調(diào)節(jié)顯示屏亮度將造成分心駕駛,存在安全隱患。后期可加入亮度傳感器,根據(jù)環(huán)境亮度自動(dòng)調(diào)節(jié)顯示器屏幕亮度。(2)疲勞駕駛預(yù)警算法偶爾會(huì)產(chǎn)生誤判,經(jīng)過(guò)對(duì)誤判影像分析,為駕駛員在說(shuō)話時(shí)的嘴部狀態(tài)被算法誤判為打哈欠,后期可針對(duì)打哈欠與說(shuō)話時(shí)嘴部的區(qū)別完善算法,進(jìn)一步減少算法誤判率。

        6 結(jié)語(yǔ)

        瀝青罐車在途風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能綜合性強(qiáng),試運(yùn)行后可滿足日常運(yùn)營(yíng)需求,針對(duì)駕駛員所反饋的亮度與疲勞駕駛誤判問(wèn)題,后期將增加顯示屏亮度自動(dòng)調(diào)節(jié)功能,并完善疲勞駕駛判別算法。

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