基于4G／5G的車輛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)*

黃原有，陽 韜，張楊志

（華南理工大學(xué)廣州學(xué)院，廣州 510800）

0 引言

目前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，汽車的數(shù)量也越來越多，但每年汽車事故頻繁發(fā)生，車輛安全已成為人們出行主要問題。現(xiàn)在的車輛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要是采用STM32單排片機(jī)驅(qū)動(dòng)定位［1］、酒精、溫濕度、火焰［2］等傳感器，采集數(shù)據(jù)后通過服務(wù)器傳送到后臺(tái)管理，進(jìn)而進(jìn)行車輛的監(jiān)測(cè)。而基于4G／5G的車輛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是采用4G／5G模組，進(jìn)行數(shù)據(jù)的高速傳輸，將車輛的行駛信息快速傳送到后端及進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理，并顯示在后臺(tái)界面，然后將后端的指令傳達(dá)到底層的車輛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

本文研發(fā)一種基于4G／5G的車輛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，主要是運(yùn)用STM32單片機(jī)驅(qū)動(dòng)多種傳感器，進(jìn)行數(shù)據(jù)的收發(fā)，并傳給Jetson Nano人工智能處理器，再通過Jetson Nano將攝像頭的圖像信息以及底層的信息，上傳到后臺(tái)管理進(jìn)行車輛的監(jiān)測(cè)，用以提高車輛駕駛的安全性。

1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

基于4G／5G的車輛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是通過底層的車載監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的收發(fā)，經(jīng)過4G／5G模組將底層的數(shù)據(jù)上傳到云服務(wù)器端，最后經(jīng)過數(shù)據(jù)分析處理將車輛的行駛狀況信息顯示在監(jiān)測(cè)管理中心。底層的車載監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過由STM32f407驅(qū)動(dòng)多種傳感器組成的底層監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與中上層的Jetson Nano人工智能處理器組成，進(jìn)行各種數(shù)據(jù)的采集和監(jiān)測(cè)，同時(shí)可以接受管理端的相關(guān)指令。管理監(jiān)測(cè)中心則主要是可以接入互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)房，接收車載安全控制系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，進(jìn)行車輛數(shù)據(jù)的管理、實(shí)時(shí)顯示、故障分析、突發(fā)狀況報(bào)警等。云服務(wù)器端進(jìn)行車輛數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析，供客戶端訪問查看數(shù)據(jù)。系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)硬件部分的主要車載監(jiān)測(cè)硬件系統(tǒng)如圖2所示，系統(tǒng)的硬件部分可以分為由STM32單片機(jī)控制傳感器組成的底層嵌入式系統(tǒng)和由Jetson Nano人工智能處理器控制的中層系統(tǒng)。

圖2 車載監(jiān)測(cè)硬件系統(tǒng)

2.1 底層嵌入式系統(tǒng)

系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)如圖3所示，底層嵌入式系統(tǒng)主要是通過STM32f407驅(qū)動(dòng)紅外傳感器、車輛控制系統(tǒng)的CAN總線接口［3］、氣體酒精傳感器模塊、MPU陀螺儀角度傳感器、司機(jī)體征檢測(cè)手環(huán)以及北斗定位模塊去采集車輛以及駕駛員的信息。

圖3 系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)

紅外傳感器是用于安裝在車門的位置，用于記錄車載人數(shù)，便于發(fā)生事故時(shí)對(duì)傷員的及時(shí)救援。而車輛的控制系統(tǒng)的CAN總線接口則用于讀取車輛設(shè)備的狀態(tài)信息。對(duì)于氣體酒精傳感器模塊則是用于安裝在汽車方向盤的位置，便于檢測(cè)司機(jī)呼出的氣體中的酒精含量，進(jìn)而判別司機(jī)是否酒駕，如有酒駕的情況，則后臺(tái)管理系統(tǒng)將提醒司機(jī)酒駕的危險(xiǎn)駕駛行為。而MPU陀螺儀角度傳感器則用于檢測(cè)車輛的姿態(tài)信息，判斷車輛是否發(fā)生碰撞及汽車當(dāng)前車速信息，及時(shí)上傳給后臺(tái)。司機(jī)體征檢測(cè)手環(huán)則用于采集司機(jī)的心率信息，并通過藍(lán)牙將信息傳送到STM32f407單片機(jī)，使后臺(tái)管理中心能及時(shí)得知司機(jī)心率等身體狀況信息。北斗定位模塊基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)汽車進(jìn)行定位，將車輛的位置信息及時(shí)反饋到后臺(tái)。

2.2 Jetson Nano人工智能處理器

當(dāng)?shù)讓拥谋O(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)通過串口將車輛的信息傳送到Jetson Nano人工智能處理器后，Jetson Nano會(huì)將車輛信息以及攝像頭的信息，通過4G／5G模組一起將信息上傳到云服務(wù)器端。

駕駛位攝像頭主要用于人臉識(shí)別［4］，識(shí)別駕駛司機(jī)是否為車主，如若不是，則發(fā)出警報(bào)。司機(jī)的人臉識(shí)別主要基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［5］，將司機(jī)的圖像預(yù)先錄入到系統(tǒng)中，進(jìn)行人臉檢測(cè)和灰度處理形成訓(xùn)練集，再進(jìn)行人臉識(shí)別建模，經(jīng)過多輪的訓(xùn)練使模型的精確度達(dá)到90%

以上則將模型保存。等下次司機(jī)駕駛時(shí)，則將采集司機(jī)圖像，經(jīng)過人臉檢測(cè)和灰度處理后，作為模型的測(cè)試集輸入到模型，進(jìn)行人臉識(shí)別，這時(shí)會(huì)設(shè)置一個(gè)閾值，當(dāng)識(shí)別人臉的概率大于等于這個(gè)閾值則輸出正確的人名，小于該閾值則輸出為陌生人。

車內(nèi)置攝像頭主要用于監(jiān)控車內(nèi)的駕駛環(huán)境，如在大巴上有不法分子干擾司機(jī)駕駛，則后臺(tái)人員監(jiān)測(cè)到這一畫面時(shí)，可以及時(shí)發(fā)出警報(bào)，并且可以記錄這段監(jiān)控錄像，將犯罪分子繩之于法。

前置攝像頭主要用于監(jiān)控車輛行駛時(shí)前方的行駛路況，便于發(fā)生突發(fā)情況時(shí)報(bào)警。

黨的十九大報(bào)告指出：推進(jìn)綠色發(fā)展。加快建立綠色生產(chǎn)和消費(fèi)的法律制度和政策導(dǎo)向，建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)體系。構(gòu)建市場(chǎng)導(dǎo)向的綠色技術(shù)創(chuàng)新體系。構(gòu)建政府為主導(dǎo)、企業(yè)為主體、社會(huì)組織和公眾共同參與的環(huán)境治理體系。

4G／5G模組主要是對(duì)Jetson Nano中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，因其傳輸速度非?？?，所以將監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的延時(shí)降到了最低，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)車輛的行駛狀況。

3 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)

3.1 軟件網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

如圖4所示，系統(tǒng)的軟件部分主要是上層部分，即Jetson Nano人工處理器的車載數(shù)據(jù)，將會(huì)通過4G／5G模組上傳到云服務(wù)器，云服務(wù)器將對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，并記錄車載和已處理的信息。后臺(tái)管理設(shè)備可以通過路由器訪問云服務(wù)器上已處理的數(shù)據(jù)［6］，并顯示在后端界面上。也可以開發(fā)一個(gè)微信小程序，移動(dòng)設(shè)備可以進(jìn)入該小程序，通過路由器訪問云服務(wù)器上的數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)在手機(jī)界面上。

圖4 軟件層結(jié)構(gòu)

3.2 數(shù)據(jù)分析及處理

基于4G／5G車輛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是基于4G／5G的快速傳輸能力，對(duì)車載進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)督，而對(duì)于傳輸過來的底層車輛信息，則需要對(duì)于做進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理，便于后臺(tái)管理人員監(jiān)督，并能將數(shù)據(jù)簡(jiǎn)明的呈現(xiàn)給用戶。因此，對(duì)于本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，則采用了模糊綜合評(píng)價(jià)法［7］對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)：

（1）建立了一個(gè)因素集U＝｛u1，u2，u3，u4，u5｝，u1表示司機(jī)駕駛的時(shí)長(zhǎng)，u2表示司機(jī)的心率值，u3表示汽車行駛車速，u4表示司機(jī)呼出氣體的酒精濃度，u5表示汽車的狀態(tài)信息。

（2）建立一個(gè)綜合評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)集V＝｛v1，v2，v3，v4｝，v1表示當(dāng)前車輛駕駛狀態(tài)舒適，v2表示當(dāng)前駕駛狀態(tài)良好，v3表示當(dāng)前車輛駕駛狀態(tài)較差，v4表示當(dāng)前車輛駕駛不適合駕駛應(yīng)立即停止駕駛。

（3）對(duì)每個(gè)因素進(jìn)行單因素評(píng)價(jià)進(jìn)而獲得評(píng)價(jià)矩陣R［8］，在對(duì)每個(gè)單因素進(jìn)行評(píng)價(jià)之前會(huì)根據(jù)車載監(jiān)測(cè)系統(tǒng)上傳的每個(gè)因素值進(jìn)行等級(jí)劃分。例如對(duì)于駕駛時(shí)長(zhǎng)在0～2 h為舒適駕駛，2～4 h為駕駛狀態(tài)良好，4～5 h為駕駛狀態(tài)較差，6 h以上則不適合駕駛，需停止駕駛。假設(shè)司機(jī)駕駛的時(shí)長(zhǎng)最多是8 h，則當(dāng)駕駛時(shí)長(zhǎng)在0～2 h，（u1，vj）有序?qū)t可能為［0.75，0.125，0.075，0.05］。因?yàn)檐浖到y(tǒng)會(huì)根據(jù)駕駛時(shí)長(zhǎng)t，用1－t／8作為評(píng)價(jià)為舒適駕駛的值即0.75。再用t／6分別乘以0.7、0.2、0.1得到評(píng)價(jià)為良好、較差、不適合的值，即（u1，vj）有序?qū)χ械?.125、0.075、0.05。

軟件會(huì)根據(jù)類似的評(píng)價(jià)體系，對(duì)底層傳輸過來的每個(gè)因素進(jìn)行等級(jí)劃分，再對(duì)每個(gè)因素賦予評(píng)價(jià)值，最后得到一個(gè)評(píng)價(jià)矩陣如下：

（4）確定每個(gè)因素的權(quán)重集合，即A＝｛a1，a2，a3，a4，a5｝，ai越大表示該因素占的比重越大，在本系統(tǒng)中采用的權(quán)值集合是｛0.15，0.35，0.3，0.2｝。

（5）建立一個(gè)綜合評(píng)價(jià)模型，即定義一個(gè)模糊向量B，B＝A×R＝｛b1，b2，b3，b4｝，在b1～b4之間取出最大值，該最大值對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)就是當(dāng)前的車輛駕駛狀態(tài)。如：b2最大，則當(dāng)前車輛駕駛狀況良好，可繼續(xù)駕駛。

3.3 數(shù)據(jù)處理結(jié)果展示

車載數(shù)據(jù)在后臺(tái)將會(huì)顯示車載攝像頭所監(jiān)控畫面、司機(jī)人臉檢測(cè)的結(jié)果和司機(jī)呼出氣體的酒精濃度，以及車速和司機(jī)心率隨時(shí)間的變化，如圖5所示，車輛駕駛狀態(tài)的評(píng)價(jià)如圖6所示。

圖5 車速和司機(jī)心率變化

圖6 車輛駕駛狀態(tài)的評(píng)價(jià)

4 結(jié)束語

本文研究基于4G／5G的快速傳輸能力，對(duì)車輛駕駛狀態(tài)信息傳輸，并對(duì)車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析，實(shí)時(shí)顯示在后臺(tái)管理中心以及用戶的移動(dòng)設(shè)備上；可以實(shí)現(xiàn)車輛的監(jiān)測(cè)，避免突發(fā)狀況的發(fā)生，并可在發(fā)生事故后，第一時(shí)間報(bào)警請(qǐng)求援助來?yè)尵壬??？蓪⑵鋺?yīng)用于各汽車制造公司，為該公司的汽車提供安全保障。也可應(yīng)用于出租車公司、公交車公司和長(zhǎng)途客車公司。給公司的車輛安裝一套安全系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)車輛的運(yùn)行狀態(tài)，了解司機(jī)的駕駛情況，并針對(duì)性地處理，能夠減少事故發(fā)生，減少人員和財(cái)產(chǎn)的損失。