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    基于STM32和樹莓派的共享汽車超載智能檢測預警系統(tǒng)

    2021-09-23 00:47:20王麗娟,張雨潔,李俊杰,洪文韜,廖智民
    交通科技與管理 2021年22期
    關鍵詞:共享汽車STM32單片機樹莓派

    王麗娟,張雨潔,李俊杰,洪文韜,廖智民

    摘 要:本文設計了一款以 STM32和樹莓派為核心控制器的共享汽車超載智能檢測預警系統(tǒng)。系統(tǒng)分為硬件和軟件兩部分:硬件部分以STM32和樹莓派為平臺,搭載了稱重壓力傳感器、OV5647攝像頭模塊、有源蜂鳴器模塊、藍牙模塊等外設,實現(xiàn)了人數(shù)檢測、后備箱載荷檢測、報警及APP提醒等功能;軟件部分采用Python語言與C語言編寫,使用RT-Thread作為實時操作系統(tǒng),實現(xiàn)多線程操作。該系統(tǒng)工作具有準確性、實時性及穩(wěn)定性,為共享汽車超載智能檢測預警系統(tǒng)的設計提供了一種方案。

    關鍵詞:共享汽車;超載檢測;STM32單片機;樹莓派;人臉識別;智能檢測

    0 前言

    共享汽車也稱汽車分時租賃,是一種新興的汽車租賃模式,用于人們短期內(nèi)租車。作為一種交通運輸新業(yè)態(tài),共享汽車在我國興起并快速發(fā)展。然而,隨著共享汽車廣泛進入人們的生活,在共享汽車出行過程中,由于部分使用者缺乏安全意識,存在僥幸心理,共享汽車超載事故也在頻頻發(fā)生,對公共交通安全造成較大隱患。共享汽車超載問題需要引起我們的關注與重視。

    1 系統(tǒng)構成

    1.1 系統(tǒng)方案

    1.1.1 總體設計

    本系統(tǒng)由五部分構成:人臉檢測系統(tǒng),傳感器檢測系統(tǒng),控制系統(tǒng),報警系統(tǒng),傳輸模塊。人臉檢測系統(tǒng)包括樹莓派、OV5647攝像頭模塊,傳感器檢測系統(tǒng)包括稱重壓力傳感器,控制系統(tǒng)STM32F429IGT6作為主控芯片;報警系統(tǒng)由蜂鳴器模塊構成,傳輸模塊由藍牙模塊構成。系統(tǒng)總體設計框圖如圖1所示。

    1.1.2 工作流程介紹

    駕駛人和乘客進入共享汽車內(nèi),行李物品放入后備箱;人臉識別檢測系統(tǒng)用于檢測人員的超載情況,利用攝像頭對車內(nèi)乘客進行人臉捕捉[1],經(jīng)樹莓派使用Haar Cascade檢測人臉的數(shù)量,LBP算法進行人臉識別,將人臉檢測數(shù)量傳輸至STM32單片機內(nèi),將車內(nèi)實際人數(shù)與預設核載人數(shù)進行對比,當乘客人數(shù)超過設置好的共享汽車可搭載最大人數(shù)后,則系統(tǒng)將發(fā)出報警提示,并將超員人數(shù)通過共享汽車手機端APP進行提示[2]。

    稱重系統(tǒng)用于檢測行李重量,通過稱重傳感器測量后將采集到的信息傳輸?shù)絾纹瑱C中進行處理。當實際稱重質(zhì)量超過預設后備箱載重質(zhì)量時,蜂鳴器將發(fā)出報警提示,同時會將超重重量在APP進行記錄,提示駕駛人和乘客規(guī)范乘車。

    2 系統(tǒng)硬件設計

    2.1 STM32主控芯片

    該系統(tǒng)采用STM32單片機,以STM32F429芯片作為主控芯片,搭載ARM Cortex-M4 內(nèi)核,性能優(yōu)良,可搭載多種外設,內(nèi)置嵌入式OS采用我國自主開發(fā)的RT-thread。其優(yōu)勢在于系統(tǒng)完全開源,不僅具有實時內(nèi)核,還具備豐富的中間層組件,支持包括高性能、實時功能、數(shù)字信號處理、低功率、低電壓操作,擁有集成和易用的開發(fā),還具有優(yōu)秀的圖像處理能力。

    2.2 圖像采集模塊

    為保證圖像質(zhì)量的同時更快地實現(xiàn)圖像采集,圖像采集模塊采用OV5647攝像頭模塊,具有500 W像素,采集的圖像分辨率為2 594×1 944,讀取圖像方便快捷,具有拍攝對焦距離可調(diào)功能,曝光、白平衡、消除燈光條紋、濾波等均實現(xiàn)自動化,可滿足設計需求,而且功率低、采集速度快,因此選用OV5647攝像頭作為圖像采集模塊。

    2.3 稱重壓力傳感器模塊

    稱重壓力傳感器[3]基于應變效應,主要包含三個部分:彈性敏感元件,電阻應變片,測量電路。彈性敏感元件在外力作用下產(chǎn)生彈性變形,使粘貼在表面的電阻應變片也隨同產(chǎn)生變形,電阻應變片發(fā)生變形后,它的阻值將發(fā)生變化,使電橋失去平衡,測量電路將電阻轉換為電信號。

    3 人臉識別算法

    3.1 人臉檢測算法—使用Haar Cascade檢測人臉的數(shù)量

    為了產(chǎn)生穩(wěn)定的分類結果和跟蹤結果,從圖像中提取出細節(jié)并將提取結果作為圖像特征。兩個圖像的相似程度可通過對應特征的距離來度量。對給定的圖像,特征可能會因區(qū)域大小而有所不同,區(qū)域大小也被稱為窗口大小。即使窗口大小不同,僅在尺度上不同的兩幅圖像也應該具有相似的特征,因此能為不同大小的窗口生成特征非常有用,這些特征稱為級聯(lián),而Haar Cascade在尺度變化上具有魯棒性。

    Haar Cascade是一系列用來確定一個對象是否存在于圖像中的對比檢查。對比檢查由檢查圖像的中心垂直是否比邊緣垂直更輕微等過程組成,這一系列對比檢查被分成多個階段,后一階段的運行以先前階段的完成為前提。前期階段進行大范圍的檢查,后期階段進行更多更小區(qū)域的檢查。算法運行時,首先從Haar Cascade二進制文件加載一個Haar Cascade;然后通過直接傳遞“frontalface”字符串給構造函數(shù),將一個內(nèi)置的正臉Haar Cascade載入內(nèi)存;最后,該方法會返回載入的Haar Cascade對象,用來使用 image.find_features()。

    3.2 人臉識別算法——LBP算法

    LBP是Local Binary Pattern局部二值模式的縮寫。LBP特征簡單易算,且具有灰度不變形、旋轉不變形和紋理特征維度低等顯著優(yōu)點,在一定程度上消除了光照變化的問題,于是選擇提取圖像的LBP特征來進行人臉識別。

    4 軟件設計與實現(xiàn)

    4.1 程序設計

    設計中,STM32的硬件程序采用C語言編寫。

    單片機程序使用RT-Thread作為實時操作系統(tǒng),實現(xiàn)多線程操作目的,有效的提高了單片機CPU的使用率[4]。

    單片機程序主要包含三大部分,壓力傳感器數(shù)據(jù)采集及處理,攝像頭數(shù)據(jù)的處理及分析,藍牙通信的信息傳輸。其中壓力傳感器通過HX711模塊進行高精度的AD采樣,有效提升獲取壓力傳感器的精度。當壓力傳感器傳輸?shù)臄?shù)值經(jīng)過處理后超過設定的閾值或處理的攝像頭數(shù)據(jù)中檢測人數(shù)超過設定值時,會引起蜂鳴器的報警電路響應,提醒駕駛員目前的車內(nèi)情況不符合駕駛要求,并會經(jīng)過藍牙傳輸,將當前的車內(nèi)數(shù)據(jù)通過設計的APP傳入云端記錄。

    本系統(tǒng)的另一處理單元為樹莓派4B采用Python語言編寫,通過人臉檢測算法,將攝像頭采集的圖像進行處理,并通過藍牙與單片機進行數(shù)據(jù)傳輸,將實時處理完的檢測人數(shù)數(shù)目返回給單片機處理。

    4.2 系統(tǒng)實現(xiàn)

    系統(tǒng)經(jīng)多次及多方面實際測試,從人臉檢測方面,分別進行人數(shù)變化及不同人臉的識別測試。從壓力傳感器檢測方面,分別進行了小重量及大重量精度測試。從各模塊調(diào)用情況,進行了較長時間不同場景的測試,都已驗證本系統(tǒng)有較強的魯棒性及穩(wěn)定性。測試結果顯示,已實現(xiàn)系統(tǒng)的全部功能,其響應速度、準確度都達到了設計要求。

    5 結論

    本文通過設計了一款以STM32和樹莓派為核心控制器的共享汽車超載智能檢測預警系統(tǒng),利用STM32和樹莓派為平臺,搭載了稱重壓力傳感器、OV5647攝像頭模塊、有源蜂鳴器模塊、藍牙模塊等外設,實現(xiàn)了人數(shù)檢測、后備箱載荷檢測、報警及APP提醒等功能。該系統(tǒng)工作準確性、實時性及穩(wěn)定性較高,為共享汽車超載智能檢測預警系統(tǒng)的設計提供了一種方案。

    參考文獻:

    [1]一種基于人臉檢測的客車超載檢測裝置[P].中國.專利授權公告說明書.CN 202771616 U.2013.03.06.

    [2]劉偉.汽車超載預警系統(tǒng)設計[D].陜西:西北農(nóng)林科技大學,2011.

    [3]彭春華,劉建業(yè),劉岳峰,等.車輛檢測傳感器綜述[J].傳感器與微系統(tǒng),2007,26(6):4-7.

    [4]禹璽,董蘊華.基于移動通信網(wǎng)絡的客車超載檢測系統(tǒng)設計[J].郵電設計技術,2017(6):47-50.

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