基于ARM+FPGA的心電信號(hào)疲勞駕駛檢測(cè)方法的研究

陳卓然 張宇

摘? ?要：隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)全球化和科技現(xiàn)代化的加強(qiáng)，汽車已慢慢成為人們外出的首選交通工具之一。在各國(guó)對(duì)導(dǎo)致交通事故原因的統(tǒng)計(jì)中，疲勞駕駛均占有較大比重。為了減少交通事故量，減少各項(xiàng)損失，利用對(duì)基于 ARM+FPGA 平臺(tái)的心電信號(hào)疲勞駕駛檢測(cè)方法的研究，并設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可減少了數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)單元的需求量，也降低了運(yùn)算的復(fù)雜度，為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)疲勞信號(hào)的傳輸提供便利。

關(guān)鍵詞：ARM+FPGA平臺(tái)? 心電信號(hào)? 疲勞駕駛

中圖分類號(hào)：U491? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-098X（2019）11（a）-0046-02

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)全球化和科技現(xiàn)代化的加強(qiáng)，汽車已慢慢成為人們外出的首選交通工具之一。同時(shí)，交通問(wèn)題如交通事故、交通堵塞等問(wèn)題也日益突出。據(jù)估計(jì)全世界每年約有120萬(wàn)人死于道路交通傷害，多達(dá)5000萬(wàn)人受傷。在各國(guó)對(duì)導(dǎo)致交通事故原因的統(tǒng)計(jì)中，疲勞駕駛均占有較大比重：在美國(guó)，2011—2015年間共有4121人在疲勞駕駛導(dǎo)致的道路交通事故中喪生，因此如何監(jiān)測(cè)疲勞駕駛的出現(xiàn)并及時(shí)阻止已成為一個(gè)世界范圍的重要課題。針對(duì)這些應(yīng)用，對(duì)基于 ARM+FPGA 平臺(tái)的心電信號(hào)疲勞駕駛檢測(cè)方法的研究，并設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)減少了數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)單元的需求量，也降低了運(yùn)算的復(fù)雜度。

1? 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前已經(jīng)有多種用于監(jiān)測(cè)疲勞駕駛的方法，這些方法可被大致歸為以下三類：

（1）利用車輛的行為特征進(jìn)行監(jiān)測(cè);

（2）利用駕駛員的行為以及面部表情進(jìn)行監(jiān)測(cè);

（3）利用駕駛員的生理信號(hào)特征進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

2? 主要研究方法

目前已經(jīng)有多種用于監(jiān)測(cè)疲勞駕駛的方法，這些方法可被大致歸為以下三類：

（1）利用車輛的行為特征進(jìn)行監(jiān)測(cè);

目前有計(jì)算車輛行駛速度、前方車距、車道偏移等多種監(jiān)測(cè)方法，但該方法易受到外界因素的影響，例如，駕駛員的不良駕駛習(xí)慣，天氣和能見(jiàn)度影響，強(qiáng)光等影響等。

（2）利用駕駛員的行為以及面部表情進(jìn)行監(jiān)測(cè);

此類監(jiān)測(cè)方法準(zhǔn)確率更高一些，但也有其弊端。圖像的采取效果會(huì)受到攝像頭的采集圖像效果影響，同是也會(huì)受到外界的光線等的影響。

（3）利用駕駛員的生理信號(hào)特征進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

生理信號(hào)目前包括腦電信號(hào)檢測(cè)，眼電信號(hào)檢測(cè)，心電信號(hào)檢測(cè)等幾個(gè)方向。對(duì)于這幾個(gè)研究方向，其中心電信號(hào)在獲取信號(hào)方面有著更大的優(yōu)勢(shì)，并且對(duì)于信號(hào)獲取的成本來(lái)說(shuō)，成本低，市場(chǎng)方案成熟。

心電信號(hào)是心臟電活動(dòng)的一種客觀表現(xiàn)，代表著心臟在興奮發(fā)生、傳導(dǎo)和恢復(fù)過(guò)程中的電位變化，反映了心臟的工作狀態(tài).心電信號(hào)除了可被應(yīng)用于心臟疾病診斷以外，還可用于情緒辨別，如心理壓力的檢測(cè)，同時(shí)也可用于身份辨別等.由于心電信號(hào)不易受外界環(huán)境，如光照條件等影響，且其采集比腦電信號(hào)更方便，選用了心電信號(hào)。針對(duì)基于心電信號(hào)的疲勞駕駛檢測(cè)算法，通過(guò)計(jì)算心率變異性（ heart rate variability，HRV）指標(biāo)以判斷駕駛者是否進(jìn)入疲勞駕駛狀態(tài)。心率變異性是指心臟搏動(dòng)周期存在的微小變異現(xiàn)象，心率變異性可作為反映心臟交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)活動(dòng)張張性和均衡性的一種非侵入性重要指標(biāo)。

3? 主要設(shè)計(jì)思路

本課題將設(shè)計(jì)一種基于FPGA的心電信號(hào)疲勞駕駛檢測(cè)方法，將由FPGA設(shè)計(jì)的硬件加速系統(tǒng)頻域特征及經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取的心電信號(hào)相關(guān)特征相結(jié)合的疲勞駕駛檢測(cè)算法。

（1）硬件部分，課題在對(duì)ARM+FPGA架構(gòu)設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要的運(yùn)算階段在卷積和全連接兩部分，設(shè)計(jì)電路讓平臺(tái)中各部分發(fā)揮出各自最佳的性能，F(xiàn)PGA主要實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算過(guò)程，在ARM處理器上對(duì)輸入信號(hào)和每層參數(shù)進(jìn)行預(yù)加載和分配，并對(duì)FPGA的初始階段進(jìn)行控制。硬件邏輯部分主要由計(jì)算單元、片內(nèi)存儲(chǔ)器、DMA和有限狀態(tài)機(jī)控制器組成，系統(tǒng)處理部分主要包括CPU、內(nèi)存控制器等。硬件邏輯部分DMA主要用來(lái)在運(yùn)算階段預(yù)加載權(quán)重?cái)?shù)據(jù)到片內(nèi)存儲(chǔ)器中，并將最終的預(yù)測(cè)結(jié)果寫(xiě)回片外存儲(chǔ)器。片內(nèi)存儲(chǔ)器主要用來(lái)存儲(chǔ)計(jì)算單元運(yùn)算之后的結(jié)果數(shù)據(jù)，并將 DMA 讀取的數(shù)據(jù)保存下來(lái)。計(jì)算單元內(nèi)部主要是將輸入的數(shù)據(jù)和權(quán)重在運(yùn)算時(shí)通過(guò)使用一些優(yōu)化措施，加快網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算過(guò)程，并輸出網(wǎng)絡(luò)最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。

（2）軟件部分——數(shù)據(jù)和信號(hào)處理

①數(shù)據(jù)。

采集相關(guān)生理信號(hào)，考慮信號(hào)中的影響因素——睡眠、情緒、突發(fā)事件等，截取有規(guī)律心電信號(hào)序列。

②心電信號(hào)的噪聲樣本剔除。

常用的方法有：差分閾值法、模板匹配法、小波變換法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。

③特征及其提取。

特征及其提取分為兩部分，分別是計(jì)算時(shí)域/頻域特征以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取特征。

4? 關(guān)鍵技術(shù)

（1）硬件加速模塊。

設(shè)計(jì)硬件部分使ARM和FPGA的特性能夠充分發(fā)揮出來(lái)，使片上系統(tǒng)和片內(nèi)系統(tǒng)協(xié)同工作。

（2）軟件算法。

優(yōu)化算法，加速信號(hào)提取的精確度和速度，使最終的設(shè)計(jì)結(jié)果能夠滿足利用心電信號(hào)來(lái)甄別駕駛員的疲勞狀態(tài)。

基于ARM+FPGA架構(gòu)的設(shè)計(jì)相較于傳統(tǒng)的FPGA設(shè)計(jì)模式，在設(shè)計(jì)過(guò)程中將性能、集成度和靈活性等因素考慮進(jìn)來(lái)，這不僅降低了成本和功耗，還增強(qiáng)了特性和性能。系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用硬件部分和軟件部分來(lái)實(shí)現(xiàn)。

軟硬件劃分的結(jié)果，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)處理的數(shù)據(jù)類型和運(yùn)算量的不同，在計(jì)算單元內(nèi)部分成了三個(gè)主要的模塊來(lái)分別處理卷積和全連接。每個(gè)模塊按照網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)來(lái)處理，相應(yīng)的特征圖數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。

軟硬件接口部分也是本課題主要設(shè)計(jì)部分，在軟硬件劃分中，軟件部分主要來(lái)控制整個(gè)程序的運(yùn)行和讀取片外存儲(chǔ)器里的數(shù)據(jù)到內(nèi)存中，在硬件部分主要進(jìn)行大量的并行計(jì)算任務(wù)。由于權(quán)重和特征圖在硬件部分存放和讀取的方式不同，在連接實(shí)現(xiàn)時(shí)采用最優(yōu)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)。首先，為了減少運(yùn)算過(guò)程中軟硬件之間頻繁的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，將系統(tǒng)處理部分的數(shù)據(jù)通過(guò)值傳遞的方式傳輸?shù)接布鎯?chǔ)器內(nèi)部，相較于地址傳遞的訪問(wèn)形式，雖然占用了一些內(nèi)存空間，但節(jié)省了交互的時(shí)間開(kāi)銷。

通過(guò)設(shè)計(jì)的加速器架構(gòu)，使得加速器在單位面積吞吐量和每瓦特的吞吐量方面都優(yōu)于現(xiàn)有的全精度網(wǎng)絡(luò)，大幅提升了運(yùn)算效率。

心電疲勞檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用前景非常廣闊，關(guān)系到生活中非常重要的出行環(huán)節(jié)，特別是目前我國(guó)的車輛保有量在逐年上升，對(duì)于車輛行駛安全也成為我們關(guān)系關(guān)注的話題。該系統(tǒng)的研究，對(duì)當(dāng)今的車輛安全、健康監(jiān)測(cè)、安全駕駛等會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

5? 結(jié)語(yǔ)

從新的角度對(duì)車輛駕駛安全即駕駛員疲勞狀態(tài)檢測(cè)進(jìn)行分析、運(yùn)用ARM+FPGA平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)的檢測(cè)技術(shù)，來(lái)提高疲勞駕駛檢測(cè)的精度，降低檢測(cè)成本，提高應(yīng)用價(jià)值。在理論上可將智能健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用于車輛駕駛，在實(shí)際應(yīng)用中可與合作企業(yè)聯(lián)合開(kāi)發(fā)。

參考文獻(xiàn)

[1] 肖昂弘，劉沭鋼，陳銘林，等.基于光電容積脈搏波監(jiān)測(cè)（PPG）技術(shù)的生理監(jiān)護(hù)藍(lán)牙智能手表設(shè)計(jì)[J]. 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2016（5）：163-164.

[2] 李佳玉，王仲民，鄧三鵬，等.基于生理信號(hào)的疲勞駕駛研究[J].機(jī)械工程師，2015（12）：25-26.

[3] 胡駿飛，文志強(qiáng)，譚海湖，等.基于二值化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)分類方法研究[J].湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2017， 31（1）：75-80.