胡智超++呂亮

摘 要：隨著交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，交通事故已成為當(dāng)前世界各國所面臨的嚴(yán)重問題，而因開車看手機(jī)造成的交通事故正在逐年增加。針這一現(xiàn)象，提出一套基于圖像識別與雷達(dá)測距技術(shù)的開車看手機(jī)安全預(yù)警系統(tǒng)。本系統(tǒng)采用基于opencv的圖像處理技術(shù)用于檢測駕駛員是否在看手機(jī)，利用雷達(dá)測距用于對外部障礙物數(shù)據(jù)的采集，根據(jù)相應(yīng)算法判斷其是否存在危險(xiǎn)，最后根據(jù)兩者結(jié)果綜合判斷，建立相應(yīng)安全等級，輔助駕駛保障駕駛員行車安全。

關(guān)鍵詞：開車看手機(jī) 安全預(yù)警 圖像識別 雷達(dá)測距 系統(tǒng)開發(fā)

中圖分類號：U471.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）11（b）-0016-02

隨著智能手機(jī)的普及，除了給人們的生活帶來許多便利以外，還影響著人們的日常生活。目前，許多司機(jī)在開車時都養(yǎng)成了看手機(jī)的習(xí)慣，然而因?yàn)檫@一壞習(xí)慣所引發(fā)的交通事故逐年增多。據(jù)上海市的不完全統(tǒng)計(jì)，2014年1至10月，本市共發(fā)生致人死亡交通事故690起，其中由開車接聽電話、玩微信等“其他妨礙安全行車的違法行為”引發(fā)的死亡事故高達(dá)204起，占到了總數(shù)的29.6%。

目前有些國家也研發(fā)了一些技術(shù)來預(yù)防因?yàn)殚_車看手機(jī)而造成的交通事故，例如英國一家企業(yè)開發(fā)的一款手機(jī)應(yīng)用能夠監(jiān)測用戶的開車速度，當(dāng)時速達(dá)到6km時自動關(guān)閉撥出電話、收發(fā)短信和電子郵件、社交軟件等會分散司機(jī)注意力的功能。國外對于開車玩手機(jī)主要通過手機(jī)應(yīng)用層面來限制手機(jī)的使用，這種做法過于被動不適于我國國情，通過主動輔助安全駕駛在我國是更容易被接受。而國內(nèi)對于開發(fā)車內(nèi)監(jiān)測駕駛員開車看手機(jī)預(yù)警系統(tǒng)并沒有太多的研究成果。

1 系統(tǒng)的實(shí)際構(gòu)成及工作流程

1.1 系統(tǒng)模塊

如圖1所示，本系統(tǒng)總共分為4個模塊，分別是看手機(jī)狀態(tài)監(jiān)測模塊、行駛障礙物雷達(dá)測距模塊、嵌入式系統(tǒng)模塊（包括潛在事故風(fēng)險(xiǎn)綜合判斷模塊和音頻報(bào)警模塊）、通信供電模塊。

1.2 工作流程

當(dāng)汽車在道路上行駛時，周圍的環(huán)境都是不確定的。本系統(tǒng)是通過檢測駕駛員的駕駛狀態(tài)，并判斷他此時是否在玩手機(jī)，同時啟動RPLIDAR雷達(dá)測距儀來檢測周圍的道路環(huán)境。雷達(dá)將檢測到的數(shù)據(jù)發(fā)送給潛在事故風(fēng)險(xiǎn)綜合判斷模塊，經(jīng)過所設(shè)定的一系列程序處理之后，在綜合開車看手機(jī)狀態(tài)監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)判斷。如果判斷出處于危險(xiǎn)情況下，則將所得的結(jié)果發(fā)送給音頻報(bào)警模塊進(jìn)行報(bào)警：只檢測到駕駛員在看手機(jī)為一級警報(bào)，只檢測到存在危險(xiǎn)障礙物為二級警報(bào)，同時檢測到這兩種情況為三級警報(bào)，危險(xiǎn)等級依次上升，音頻警報(bào)頻率依次上升。工作流程圖如圖2所示。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 看手機(jī)狀態(tài)監(jiān)測模塊

看手機(jī)狀態(tài)監(jiān)測模塊是以圖像識別作為解決方法，利用opencv語言的圖像處理，對攝像頭設(shè)置定時抓拍的照片進(jìn)行處理，利用手機(jī)屏幕反光和發(fā)光其周圍光點(diǎn)多的情況，首先運(yùn)用opencv中的canny算法進(jìn)行圖像的邊緣檢測，在利用findcontours函數(shù)獲取到圖像的所有輪廓，然后通過增大閾值將背景干擾輪廓進(jìn)行進(jìn)一步的過濾，得到預(yù)處理后的圖像；得到圖像會有比較散碎的輪廓，為了進(jìn)一步的將輪廓提取出來，對該圖像進(jìn)行膨脹操作，將相鄰的零星線條集中在一起得到膨脹圖，最后運(yùn)用外接圓或者外接矩形的方法進(jìn)行處理，為了能夠進(jìn)一步的篩選提高準(zhǔn)確率，通過設(shè)置最小外接矩形的寬度以及長寬比得到最終的檢測圖像，將手機(jī)識別出來。

2.2 行駛障礙物雷達(dá)測距模塊

該模塊采用的是RPLIDAR雷達(dá)測距儀。RPLIDAR采用了激光三角測距技術(shù)，再配合高速視覺采集處理機(jī)構(gòu)，每次測距過程中，RPLIDAR將發(fā)射經(jīng)過調(diào)制的紅外激光信號，該激光信號在照射到目標(biāo)物體后產(chǎn)生的反光將被RPLIDAR的視覺采集系統(tǒng)接收，然后經(jīng)過嵌入在RPLIDAR內(nèi)部的DSP處理器實(shí)時解算，被照射到的目標(biāo)物體與RPLIDAR的距離值以及當(dāng)前的夾角等信息將從通訊接口中輸出。

2.3 嵌入式系統(tǒng)模塊

2.3.1 潛在事故風(fēng)險(xiǎn)綜合判斷模塊

本模塊對障礙物進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判斷，同時結(jié)合開車看手機(jī)狀態(tài)檢測模塊結(jié)果進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)判斷。障礙物風(fēng)險(xiǎn)判斷從橫向距離和縱向距離兩個指標(biāo)來進(jìn)行判斷。開車看手機(jī)會明顯增大車輛的偏離車道次數(shù)，因此為保證安全設(shè)定橫向安全距離。對于大于橫向安全距離的障礙物可以看作是安全的，而對于橫向安全距離內(nèi)的障礙物再通過縱向距離來進(jìn)行判斷。縱向距離風(fēng)險(xiǎn)判斷是基于車輛性能下的制動模型的，根據(jù)道路的實(shí)際情況，實(shí)時通過車速，制動減速度等參數(shù)計(jì)算出安全距離，再與測得的實(shí)際縱向距離比較進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判斷（本模塊有具體核心算法）。

2.3.2 音頻報(bào)警模塊

本模塊所采用的主要元器件是蜂鳴器，根據(jù)危險(xiǎn)等級的高低發(fā)出不同頻率的警報(bào)。

3 系統(tǒng)硬件構(gòu)成

系統(tǒng)的硬件部分主要由攝像頭、RPLIDAR雷達(dá)、STM32F407單片機(jī)構(gòu)成。攝像頭采用一般高清攝像頭，能夠清楚的拍到駕駛員開車時的實(shí)時狀。RPLIDAR是激光掃描雷達(dá)，輸出頻率為5.5Hz，測距的精度可達(dá)到0.2cm，測量范圍是360°，可以清楚的檢測到周圍的道路環(huán)境。集成開發(fā)板的核心芯片是基于Contex M4內(nèi)核的STM32F407單片機(jī)，正常工作頻率為168MHz，含有SERISE，CAN，I?C，USB等通信接口，由于設(shè)計(jì)對傳輸距離要求不高，采用串口作為數(shù)據(jù)通信（配置為波特率115200，一位停止位，無校驗(yàn)）。獲取雷達(dá)數(shù)據(jù)時采用串口的DMA模式傳輸，與RPLIDAR進(jìn)行的通訊采用非文本形式的二進(jìn)制數(shù)據(jù)報(bào)文進(jìn)行，且每個數(shù)據(jù)報(bào)文均具有統(tǒng)一的報(bào)頭數(shù)據(jù)格式。

4 應(yīng)用前景

隨著信息化時代的飛速發(fā)展，越來越多的人們出行離不開手機(jī)，而隨著汽車的普及，越來越多的人們出行會選擇開車。人們在開車的時候又時常與手機(jī)進(jìn)行“交流”，一旦發(fā)生突發(fā)狀況，不僅不利于自身的安危，也會影響道路交通的正常秩序。如果該系統(tǒng)應(yīng)用成功并且普及，便可以有效避免因開車看手機(jī)發(fā)生的安全事故，做到真正的安全出行、和諧交通。

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