露天煤礦運(yùn)輸車輛主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

靳海軍，邢拴龍，張坤飛，盧艷道，黃國(guó)鵬

（1.神華北電勝利能源有限公司，內(nèi)蒙古錫林浩特 026000；2.北京中礦華沃科技股份有限公司，北京 100000）

大型露天采礦設(shè)備的出現(xiàn)，極大地提高了礦井 的生產(chǎn)效率，促進(jìn)了采礦技術(shù)的現(xiàn)代化發(fā)展。然而，由于礦山開(kāi)采場(chǎng)地存在較多的車輛，并且交通環(huán)境十分復(fù)雜，大型車輛及設(shè)備的盲區(qū)較多，因此經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)各種安全事故，對(duì)礦山的安全生產(chǎn)帶來(lái)諸多隱患。因此，研究主動(dòng)防撞預(yù)測(cè)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)于提高交通安全管理水平，減少煤礦運(yùn)輸車碰撞事故的發(fā)生，具有較大的現(xiàn)實(shí)意義。

文獻(xiàn)[1]提出基于前車駕駛意圖辨識(shí)的主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)，以前車踏板信息為觀測(cè)值，結(jié)合雙層隱馬爾可夫算法構(gòu)建前車駕駛意圖實(shí)時(shí)辨識(shí)模型，并計(jì)算前向碰撞風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，以提高系統(tǒng)的識(shí)別精度。最后，通過(guò)識(shí)別軟件對(duì)目標(biāo)進(jìn)行仿真測(cè)試。文獻(xiàn)[2]提出基于組合定位的主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)，根據(jù)運(yùn)輸環(huán)境特征，結(jié)合無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù)識(shí)別預(yù)警目標(biāo)，并采用擴(kuò)展卡爾曼濾波對(duì)目標(biāo)的信息進(jìn)行預(yù)處理，以提高預(yù)警目標(biāo)的識(shí)別精度。以上兩種系統(tǒng)由于信號(hào)強(qiáng)度極易受干擾信號(hào)影響，導(dǎo)致目標(biāo)識(shí)別結(jié)果誤差較大。為此，設(shè)計(jì)了露天煤礦運(yùn)輸車輛主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)中，將運(yùn)輸車輛前車窗上的工業(yè)照相機(jī)與后端處理系統(tǒng)相結(jié)合，構(gòu)成一個(gè)機(jī)器視覺(jué)模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)輸車的探測(cè)與測(cè)距[3]。通過(guò)兩臺(tái)VK282傳感器，利用ZigBee 射頻信號(hào)構(gòu)成點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的傳感網(wǎng)絡(luò)，獲取同一道路上不同運(yùn)輸車輛的相對(duì)速度信息，最后的警報(bào)判定結(jié)果會(huì)顯示在車輛的處理終端上。

1.1 CPU結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)采用S3C2440處理器，其處理速度為400 MHz，計(jì)算速度較高。該CPU 使用了標(biāo)準(zhǔn)的視頻采集接口，降低了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的難度。在攝像機(jī)與主控制器的視頻采集接口之間加入了A/D 轉(zhuǎn)換器，以實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)模擬信號(hào)的精準(zhǔn)采集[4-5]。該系統(tǒng)使用飛利浦公司生產(chǎn)的SAA7113 視頻編碼芯片，該芯片采用Ycrcb4∶2∶2 格式，并且可以將攝像機(jī)采集到的圖像進(jìn)行數(shù)字化處理，大大提高了處理效率。CPU 結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 CPU結(jié)構(gòu)

由圖1 可知，該CPU 結(jié)構(gòu)主要包括CAMIF 接口、JTAG 接口和RS232 串行接口等。

1）CAMIF 接口

該接口以Ycrcb4∶2∶2 的方式將所獲得的所有視頻信號(hào)通過(guò)C 通道存儲(chǔ)到SDRAM中，方便進(jìn)行后續(xù)的圖像處理。

2）JTAG 接口

該接口可以存取晶片內(nèi)的元件信息，借此可以進(jìn)行系統(tǒng)的調(diào)試。

本組研究采用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和處理,計(jì)數(shù)資料采用(n/%)表示,采用卡方檢驗(yàn),P<0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

3）RS232 串行接口

在系統(tǒng)開(kāi)發(fā)階段就需要對(duì)該接口進(jìn)行調(diào)試，使PC 機(jī)與其串行接口相連，以進(jìn)行圖像采集[6]。

1.2 車速傳感器

車速傳感器是一種可以檢測(cè)汽車速度的電子設(shè)備，控制電腦使用輸入信號(hào)來(lái)控制發(fā)動(dòng)機(jī)的怠速[7]。一般情況下，車速傳感器都是裝在汽車傳動(dòng)橋殼體或齒輪箱外殼中，以避免因高壓電氣線路、車載電話或其他電子裝置引起的電磁及無(wú)線電頻率干擾，確保電子通信不會(huì)受到干擾[8-9]。車速傳感器結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 車速傳感器結(jié)構(gòu)

1.3 圖像傳感器

由于露天煤礦的礦車車燈照明距離很短，光線亮度很低，常規(guī)攝像機(jī)不能滿足圖像采集要求。并且由于礦用電力供應(yīng)不足的情況時(shí)有發(fā)生，容易導(dǎo)致車頭大燈的燈光變得很微弱。另外，由于露天煤礦附近無(wú)照明，一旦到了夜晚，從普通攝像機(jī)中無(wú)法獲取任何有效信息，為此，使用紅外線CCD 攝像機(jī)[10-13]。CCD 攝像機(jī)結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

由圖3 可知，CCD 攝像機(jī)是一種根據(jù)光線的強(qiáng)弱來(lái)累積一定百分比電荷的半導(dǎo)體成像設(shè)備，在攝像時(shí)序控制下，將各像素的電荷逐點(diǎn)向外移，并經(jīng)濾波、放大處理，最終形成影像信號(hào)[14]。CCD 攝像機(jī)的電子快門是自動(dòng)的電子快門，能根據(jù)光線明暗的不同，自動(dòng)調(diào)節(jié)快門的速度，從而得到清晰的影像。

圖3 CCD攝像機(jī)結(jié)構(gòu)

2 系統(tǒng)軟件部分設(shè)計(jì)

2.1 目標(biāo)定位

露天煤礦運(yùn)輸車輛主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)定位過(guò)程就是車輛測(cè)距過(guò)程，該過(guò)程利用車輛在地面的投影線與其平面坐標(biāo)之間的關(guān)系來(lái)判斷車輛之間的真實(shí)物理距離，基于此計(jì)算相對(duì)車距，計(jì)算公式為：

式中，H表示攝像機(jī)的實(shí)際安裝高度；h表示圖像縱坐標(biāo)和鏡頭中心縱坐標(biāo)的差值；θ表示攝像機(jī)安裝俯仰角；κ表示攝像機(jī)有效焦距[15]。

將像素坐標(biāo)和光芯坐標(biāo)代入式（1）中，由此得到相對(duì)車距，完成目標(biāo)定位。

2.2 危險(xiǎn)目標(biāo)識(shí)別

當(dāng)露天煤礦運(yùn)輸車輛在道路上行駛時(shí)，主要的危險(xiǎn)來(lái)自同一條車道上的其他車輛，而在其他車道上的車輛通常不會(huì)造成危險(xiǎn)，為此模擬的露天煤礦運(yùn)輸車輛行駛環(huán)境，如圖4 所示。

圖4 運(yùn)輸車輛行駛環(huán)境模擬圖

由圖4（a）可知，在雷達(dá)掃描區(qū)域中存在危險(xiǎn)目標(biāo)，除了目標(biāo)f 之外，最大的威脅是目標(biāo)d，應(yīng)該把它們作為主要的判定目標(biāo)。由圖4（b）可知，假定在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，目標(biāo)b 通過(guò)了其左側(cè)這條線，或者要與目標(biāo)c 平行地行進(jìn)，這時(shí)要在目標(biāo)c 右側(cè)道路上找第三個(gè)目標(biāo)。最大的威脅取決于距離的優(yōu)先次序，如果目標(biāo)b 發(fā)生變道，并在短時(shí)間內(nèi)返回了原車道，那么目標(biāo)c 就是最有威脅的對(duì)象[16]。綜合考慮，將前方相同車道內(nèi)的車輛作為威脅對(duì)象，將主要道路上的車輛作為潛在危險(xiǎn)對(duì)象，將車輛行駛中的車輛作為不存在威脅的車輛，由此完成危險(xiǎn)目標(biāo)識(shí)別。

2.3 基于網(wǎng)格法的目標(biāo)識(shí)別結(jié)果強(qiáng)化

為了減小目標(biāo)識(shí)別誤差，使用網(wǎng)格法強(qiáng)化目標(biāo)識(shí)別結(jié)果。首先采用網(wǎng)格法劃分由CCD 攝像機(jī)拍攝的影像，經(jīng)過(guò)梯度像素代入梯度相關(guān)公式為：

式中，g(x,y)表示像素值。利用二線插值法計(jì)算運(yùn)輸車道權(quán)值，并將計(jì)算結(jié)果存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，實(shí)現(xiàn)信息的全面提取與存儲(chǔ)。

對(duì)于目標(biāo)識(shí)別結(jié)果的強(qiáng)化，需要利用樣本空間構(gòu)造判別函數(shù)進(jìn)行判斷，公式為：

式中，W表示高維判別矩陣權(quán)重；δ表示外部偏置。將待檢測(cè)的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)特征提取后代入式（3），并將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行二值化處理，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類。

將待測(cè)幀經(jīng)過(guò)特征提取后代入式（2），并對(duì)結(jié)果進(jìn)行二值判斷，即可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的分類。通過(guò)上述公式的計(jì)算，可得到分類結(jié)果，經(jīng)過(guò)強(qiáng)化處理后，使得識(shí)別結(jié)果誤差更小。

3 實(shí) 驗(yàn)

在聯(lián)想R720 計(jì)算平臺(tái)中，對(duì)露天煤礦運(yùn)輸車輛主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)合理性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析[17-18]。

3.1 實(shí)驗(yàn)圖像采集

采用焦距鏡頭為35 mm 的工業(yè)相機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)圖像采集，將鏡頭前方50 m、100 m 處的行駛車輛作為研究對(duì)象，每隔5 m 放置一個(gè)標(biāo)樁，當(dāng)行駛車輛駛?cè)氲皆撀范魏?，依?jù)設(shè)備記錄的相關(guān)信息，確定車輛行駛位置。實(shí)驗(yàn)圖像采集結(jié)果如圖5 所示。

圖5 實(shí)驗(yàn)圖像采集結(jié)果

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

基于上述采集的實(shí)驗(yàn)圖像，分別使用基于前車駕駛意圖辨識(shí)的主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)、基于組合定位的主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)和該文系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)比三種系統(tǒng)在不同車速下的報(bào)警距離，如圖6 所示。

由圖6（a）可知，基于前車駕駛意圖辨識(shí)的主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)與實(shí)際結(jié)果相差較大，在車速為16 km/h時(shí)，報(bào)警距離與實(shí)際距離誤差最大，達(dá)到18 m；基于組合定位的主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)與實(shí)際識(shí)別結(jié)果同樣存在一定的差距，在車速為34.5 km/h時(shí)，報(bào)警距離與實(shí)際距離誤差最大，為7.5 m；該文提出的露天煤礦運(yùn)輸車輛主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)與實(shí)際結(jié)果之間雖然存在一定偏差，但是偏差值小于兩種對(duì)比系統(tǒng)，當(dāng)車速為40 km/h時(shí)，報(bào)警距離與實(shí)際距離誤差最大，僅為2.0 m。

由圖6（b）可知，基于前車駕駛意圖辨識(shí)的主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)和基于組合定位的主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)均與實(shí)際預(yù)警值相差較大，最大誤差分別發(fā)生在車速為50.5 km/h 和26.5 km/h時(shí)，最大數(shù)值分別為38 m 和20 m；而該文提出的露天煤礦運(yùn)輸車輛主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)，與實(shí)際預(yù)警值相差較小，最大誤差發(fā)生在車速為16 km/h時(shí)，最大數(shù)值為0.5 m。

圖6 報(bào)警距離識(shí)別結(jié)果對(duì)比分析

4 結(jié)束語(yǔ)

設(shè)計(jì)的露天煤礦運(yùn)輸車輛主動(dòng)防撞預(yù)警目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)，將檢測(cè)坐標(biāo)載入目標(biāo)定位模型中測(cè)量安全車距，并通過(guò)危險(xiǎn)目標(biāo)識(shí)別過(guò)程，獲取識(shí)別結(jié)果，通過(guò)網(wǎng)格法強(qiáng)化目標(biāo)識(shí)別結(jié)果，實(shí)現(xiàn)車輛主動(dòng)防撞預(yù)警。實(shí)驗(yàn)證明，與傳統(tǒng)系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)獲取的識(shí)別結(jié)果誤差更小，因此系統(tǒng)的可靠性更高。