周存芳

江蘇聯(lián)合學院蘇州工業(yè)園區(qū)分院 江蘇省蘇州市 215123

1 技術背景

生活中，常?？吹胶芏鄤游飸K死在車輪底下的慘劇，使人不又感到惋惜，尤其對于動物主人而言更為心痛，也會因為動物被車輛誤傷，而引起動物主人與車主之間的矛盾。

本裝置是屬于汽車安全領域的輔助智能控制系統(tǒng)，在汽車底盤下安裝一個監(jiān)測動物的裝置，監(jiān)測到底盤下有藏匿小動物后，能夠提醒車主，引起注意，從而避免動物被誤傷的慘劇發(fā)生。為此，提出車輛底盤防動物藏匿報警裝置。

2 設備簡介

本裝置檢測組件包括車輛、殼體、螺栓、固定耳、蓄電池、圖像識別器、鋼化玻璃罩、蜂鳴器和單目攝像頭；升降組件包括高度傳感器、限位桿、固定板、通孔、柱形通孔、氣缸和控制器；車輛的底部一側設有殼體，殼體的底部中心處設有單目攝像頭，殼體的內部底壁一側安裝有圖像識別器，單目攝像頭的信號輸出端通過導線與圖像識別器的信號輸入端信號連接，殼體的底部一側安裝有蜂鳴器，蜂鳴器的電性輸入端通過導線與圖像識別器的電性輸出端電性連接。

殼體的內部底壁另一側安裝有蓄電池。殼體的外側壁對稱焊接有八個固定耳，八個所述固定耳的內部均螺紋連接有螺栓，殼體通過螺栓固定連接于車輛的底部一側。殼體的下表面中心處開設有通孔，通孔的內部設有固定板，單目攝像頭安裝于固定板的下表面。固定板的下表面粘接有鋼化玻璃罩。固定板的兩側對稱開設有兩個柱形通孔，兩個所述柱形通孔的內部均設有限位桿，限位桿的兩端分別焊接于殼體的內部頂壁和內部底壁。

殼體的內部頂壁中心處安裝有氣缸，氣缸的活塞桿焊接于固定板的上表面。殼體的下表面一側安裝有高度傳感器，殼體的內部頂壁安裝有控制器，控制器的信號輸入端通過導線與高度傳感器的信號輸出端信號連接。如圖1。

圖1 車輛底盤防動物藏匿報警裝置結構圖

3 工作原理

通過螺栓和固定耳將本裝置固定在車輛的底部一側，當車輛底部出現(xiàn)小動物后，單目攝像頭拍攝汽車危險部位的影像，然后將信號發(fā)送到圖像識別器的內部，通過圖像識別器將單目攝像頭拍攝的影像進行分析與處理，如果發(fā)現(xiàn)小動物的影像，就會將信號發(fā)送到車輛內部的顯示器上面，提醒人們車輛底部出現(xiàn)小動物，然后蜂鳴器發(fā)出警報，通過蜂鳴器發(fā)出刺耳的聲響，可以將小動物進行驅趕，圖像識別器采用Jetson nano模塊，Jetson nano 模塊是汽車危險部位防動物藏匿報警裝置電路的核心，在模塊內部預先燒錄好ubuntu 系統(tǒng)，搭建好環(huán)境，通過python 語言編寫程序，利用opencv 及一些庫，實現(xiàn)特征算法的抓取，從而實現(xiàn)攝像頭探測到小動物后，程序識別到小動物存在并執(zhí)行蜂鳴器占空比50%鳴叫的結果，當車輛進行行駛時，路面會有高低不同的情況出現(xiàn)，此時，通過高度傳感器對路面的高度進行監(jiān)測，當路面出現(xiàn)坑洼或減速帶時，高度傳感器將信號發(fā)送到控制器的內部，然后通過控制器啟動氣缸，氣缸活塞桿的移動帶動固定板進行移動，從而將單目攝像頭收入殼體的內部，避免了單目攝像頭受到損壞的情況出現(xiàn)，本裝置提供了車輛底盤防動物藏匿報警裝置，避免了因駕駛員的忽視，未發(fā)現(xiàn)小動物在汽車危險部位藏匿，而急于啟動汽車，從而導致小動物被駕駛員誤傷到的慘劇。

4 實施方法

為了解決上述技術要求，創(chuàng)新作品中在技術方案方面作了以下設計：

1.考慮到圖像識別牽涉到很復雜的算法，如采用飛思卡爾等單片機，實現(xiàn)動物識別，程序將會非常復雜與繁冗，因此采用Jetson nano 模塊進行圖像識別的算法處理。

2.因為無頭連接模式，需要利用電腦來連接Jetson nano 模塊，所以采用顯示器與Jetson nano 模塊進行連接，并將識別的結果顯示在顯示器上。

3.采用Jetson nano 模塊自帶的蜂鳴器實現(xiàn)報警器，通過對蜂鳴器編寫高低電平的控制程序，使蜂鳴器按照50% 占空比蜂鳴。

4.模塊需燒錄ubuntu 系統(tǒng)，采用python 高級語言進行程序編寫，代碼可比C 語言略簡短一些。

5.采用OpenCV 進行圖像算法的處理，使復雜圖像的識別更加準確一些。

6.采用8V 直流電源向Jetson nano模塊供電。

本產品實際效果：提供了車輛底盤防動物藏匿報警裝置，避免了因駕駛員的忽視，未發(fā)現(xiàn)小貓等小動物在汽車危險部位藏匿，而急于起動車輛，從而導致小動物被駕駛員誤傷到的慘劇。

本產品由單目攝像頭、Jetson nano 模塊、小型車載顯示器、蜂鳴器、直流電源及充電器等部分組成一個完整的控制系統(tǒng)。如圖2。

圖2 車輛底盤防動物藏匿報警裝置方框圖

5 控制電路設計

1.“車輛底盤防動物藏匿報警裝置”控制電路設計構思。

1）使用單目攝像頭作為拾取小貓圖像信號的傳感器。單目攝像頭檢測距離較長、精確度較高，外形簡潔，易于安裝，價格較低。

2）采用Jetson nano 模塊作為開發(fā)板，可實現(xiàn)復雜圖像的識別。

3）采用Jetson nano 模塊作為開發(fā)板，因其GPU 性能較強，因此運算速率較快，以便進行數據訓練的時候，提高效率。

4）使用8V 直流電源，控制機理簡單，體積小且便攜。

5）附帶充電器進行直流電源的充電，因此不必取下電池單獨充電，可插著充電器運行系統(tǒng)（但不建議長期如此操作，除非開發(fā)程序的時候）。

6）該作品只是一種控制裝置的結果實現(xiàn)，可安裝在汽車上的多處小動物易藏匿的危險部位，因此產品本身設計后，將不安裝在汽車的某一固定部位，車主可自行要求4S 維修店進行相應部位的安裝。如圖3。

圖3 Jetson nano 模塊——電路圖

2.控制電路設計中的元器件選擇。

1）對百度API 接口進行合理選擇。

2）對模塊的供電電源進行選擇。

3）對攝像頭型號進行選擇。

3.控制電路工作原理：

1）車輛底盤防動物藏匿報警裝置，由單目攝像頭、Jetson nano 模塊、小型車載顯示器、蜂鳴器、直流電源及充電器等部分組成。

2）單目攝像頭是汽車危險部位防動物藏匿報警裝置拾取小貓圖像信號的傳感器。相當于人類的眼睛，將拾取的圖像信號輸入到Jetson nano 模塊，通過Jetson nano 模塊內部的特征算法處理后，實現(xiàn)需要的結果。

3）Jetson nano 模塊是汽車危險部位防動物藏匿報警裝置電路的核心。在模塊內部預先燒錄好ubuntu 系統(tǒng)，搭建好環(huán)境，如python3.6、OpenCV、tensorflow、jupyterlab 等等，通過python 語言編寫程序，利用opencv 及一些庫，實現(xiàn)特征算法的抓取，從而實現(xiàn)攝像頭探測到小貓后，程序識別到小貓存在并執(zhí)行蜂鳴器占空比50% 鳴叫的結果。

4）顯示屏是汽車危險部位防動物藏匿報警裝置的輸出設備，它用來顯示小貓存在的信息，以提醒駕駛員注意。

5）蜂鳴器是汽車危險部位防動物藏匿報警裝置的報警裝置，其工作原理較簡單，當Jetson nano 模塊識別到攝像頭里探到的小貓后，模塊利用高低電平按照50% 占空比并設定固定的頻率蜂鳴即可。

6）8V 的直流電源為“汽車危險部位防動物藏匿報警裝置”提供穩(wěn)定的直流電源。為了方便充電，采用了充電器直接充電的方式，無需拆下電池就能對直流電源充電。

4.“車輛底盤防動物藏匿報警裝置”的安裝

1）“車輛底盤防動物藏匿報警裝置”的PCB 設計實物圖。如圖4。

圖4 車輛底盤防動物藏匿報警裝置——PCB 板圖

2）對元器件進行測量。

在安裝之前，應對所有元器件進行調試及檢測，以保證裝調過程中減少不必要的故障的發(fā)生。

3）對整機電路與機械支架外殼等部件進行安裝。

5.“車輛底盤防動物藏匿報警裝置”的調試

Jetson nano 模塊與機械外殼等部件裝配結束后方可對設備進行調試，其目的：（1）檢查各元器件是否完好。（2）Jetson nano 模塊調試是否正常。（3）與外部元器件的連接與運行是否正常。（4）機械外殼部件是否牢靠，穩(wěn)定。

1）萬用表置20V 檔位，測量8V 直流電池組是否正常。

2）萬用表置200 歐姆電阻檔位，測量攝像頭數據線通斷情況，應無斷路。

6.“車輛底盤防動物藏匿報警裝置”的總裝

1）安裝整個機械外殼部件。各個螺栓連接部位應該安裝牢靠、可靠、無松動。

2）安裝Jetson nano 模塊。應當牢靠固定，無松動。

3）安裝各輸入輸出設備。應當連接牢靠，無松動，無斷路短路現(xiàn)象。

7.“車輛底盤防動物藏匿報警裝置”的總調

使用直流電源，整個控制系統(tǒng)應工作正常，能正常實現(xiàn)該裝置的功能。

6 產品優(yōu)點

本產品通過檢測組件可以對車輛底部的危險部位進行檢測，避免了因駕駛員的忽視，未發(fā)現(xiàn)小貓等小動物在汽車危險部位藏匿，而急于啟動車輛，從而導致小動物被駕駛員誤傷到的慘劇。通過升降組件可以將單目攝像頭收入殼體內部，避免了因為道路表面出現(xiàn)坑洼或減速帶，導致單目攝像頭受到碰撞，從而損壞無法正常使用的情況出現(xiàn)。

7 結語

本產品使用了Jetson nano 開發(fā)板作為開發(fā)平臺，通過簡單的單目攝像頭，拾取汽車危險部位的小貓影像，如果識別到汽車危險部位存在小貓，發(fā)出報警聲，該裝置以opencv 為載體，采用python 語言進行程序編寫，因 Jetson nano 處理圖像的能力非常強，GPU 性能較高，所以可實現(xiàn)高效正確的識別結果。