CN103108042A - 车载信息采集系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种防疲劳驾驶的车载信息采集系统。包括数字信号处理器、车联网模块、CAN接口、数据存储模块、后台接口模块、数字信号输入模块、电源模块、疲劳驾驶监控模块、电子控制模块、车辆传感器;车辆传感器将车载数据通过电子控制模块处理传送到数字信号处理器,数字信号处理器将处理后的数据发送到车联网模块,车联网模块通过无线网络将数据发送到服务器进行保存和处理,云服务器处理后将结果发送到车载终端系统;疲劳驾驶监控模块将采集的图像信息进行差分处理,得到瞳孔图像,利用神经网络辅助的Kalman滤波器对瞳孔位置进行实时跟踪预测,从而判断驾驶员处于疲劳状态。本发明提高了数据处理速度和对驾驶员疲劳驾驶进行监控。
Description
技术领域
本发明属于汽车电子监控领域,更具体的涉及防疲劳驾驶的车载信息采集系统。
背景技术
目前,国内市场上的车载终端主要包括车载PC,多个具有独立功能的设备的拼装以及具有车载功能的便携式电子设备。它们各自都存在一些缺点。车载PC价格昂贵、操作复杂,具有独立功能的设备的拼装占用车内空间,便携式电子设备的主要缺点是显示屏较小,不方便查看。随着半导体技术、微电子技术、计算机技术的迅猛发展,实用性高、功能丰富、价格低的智能车载终端是发展的趋势。
在云服务系统平台中,主要包括云计算平台和云服务平台。云计算平台提供计算处理能力,云服务平台集成了物理服务器和虚拟服务器的集中管理,可以实现系统资源的虚拟化抽象与监控管理、资源快速部署与按需分发、智能化的任务调度与负载管理、功耗管理与节能降耗、系统全局安全保障等功能。云计算为车载信息采集系统的数据管理提供了高性能的服务器端处理能力。
射频识别技术,识别系统与特定目标间无需发生直接接触。而是通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据,在使用频率比较高的日常应用上,有其特定的优势。例如,基于RFID的车辆门禁管理系统、ETC(Electronic Toll Collection)不停车收费系统、车辆电子环保标识等。
发明内容
1、发明目的
本发明为了解决现有的车载信息采集系统处理数据较为缓慢,无法及时的传递车辆运行的状态参数,在防驾驶员疲劳驾驶而提出的一种车载信息采集系统。
2、发明所采用的技术方案
车载信息采集系统包括数字信号处理器、车联网模块、CAN接口、数据存储模块、后台接口模块、数字信号输入模块、电源模块、疲劳驾驶监控模块、电子控制模块、车辆传感器;车辆传感器将车载数据通过电子控制模块处理传送到数字信号处理器,数字信号处理器将处理后的数据发送到车联网模块,车联网模块通过无线网络将数据发送到云服务器进行保存和处理,云服务器处理后将结果发送到车载终端系统;疲劳驾驶监控模块将采集的图像信息进行差分处理,得到瞳孔图像,利用神经网络辅助的Kalman滤波器对瞳孔位置进行实时跟踪预测,从而判断驾驶员处于疲劳状态。
优选的还包括北斗导航模块、报警器模块,电子控制模块接收到信号传递到报警器和车载终端所述的车载终端将信号通过移动通信网或无线局域网发送到云服务器。
优选的,数字信号处理器为ARM Cortex-A8内核的OMAP3430处理器。
所述的疲劳驾驶监控模块包括红外光源、CCD摄像头、控制主板,对瞳孔位置进行实时跟踪预测,用瞳距作为参考值来计算瞳孔大小绝对值,2个CCD摄像头90°交叉,同时测量人眼的图像,一个为850nm波长的图像,另一个为950nm的图像,经过一个光束分离器,得到的2幅图像相减为视网膜位置图像。
本发明与现有技术相比,其显著优点是:
1、结构紧凑、清晰,基于数字处理器的中央环绕结构;
2、复杂数据处理在云服务器端进行,车载终端工作效率提高;
3、开放式架构、可扩展性强,其它模块的引入只需要提供相应的接口;
4、用户数据云端存储,存储稳定,计算效率高。
四 附图说明
图1是本发明车载终端的体系结构。
图2是车载信息采集系统服务流程。
图3是疲劳驾驶监测流程示意图。
五 具体实施方式
以下结合附图,详细说明本发明的实施方式。
实施例1
车载信息采集系统支持K、LIN、CAN等主流车辆总线形式,通过加密保存车辆运行的状态信息,系统通过移动互联网技术与后台管理系统进行数据交互。后台管理系统提供海量数据的存储和查询,并可以根据车载信息对业务数据进行数据挖掘和分析。
包括数字信号处理器,它接收、处理、转发其它模块发送过来的数据。这些模块包括车联网模块、CAN接口、数据存储模块、后台接口模块、数字信号输入模块、电源模块、疲劳驾驶监控模块、北斗导航模块。
车载信息采集系统能够收集来自各个传感器的发送过来的车载数据,数据通过无线局域网发送到车联网模块,由车联网模块通过无线网络 将数据发送到云服务器进行保存和处理,云服务器会将处理后的结果发送到车载终端系统,然后以适当的方式提醒用户。
采用无线局域网技术作为主要手段支持数字信号处理器和车联网模块的连接服务。无线局域网具有高灵活性和移动性、布局方便、故障定位容易的优点。现有车辆一般都是使用车载自动诊断系统(On-Board Diagnostics,OBD)接口读取或写入车辆技术参数和故障信息,这一功能以后将集成在车联网模块上,使用无线局域网来实现更加便利和安全,车辆的相关技术参数可以通过车联网模块发送到相关服务提供商处,由专业人员读取信息后可以实现对车辆状态的实时管理。乘员的个人电脑、PDA 等,可以借助于车联网模块作为互联网接入点,有效实现移动办公。另外,利用车联网还可以实现车辆到站播报的功能。
实施例2
结合图1,车载信息采集系统能够采集的信息包括汽车基本信息、汽车状态、汽车实时位置、汽车运行速度加速度、转向角度、驾驶员面部图像等。数字信号处理器核心是处理器内核,本发明采用的是ARM Cortex-A8内核的OMAP3430处理器。
结合图2,依靠本系统,可以消除一定的潜在安全隐患。比如汽车出现机油泄漏情况,在本系统中,即使驾车人员不具备相关专业知识,也会有很大几率避免发生重大经济损失乃至于人员伤亡。首先,一旦发生机油渗漏,车辆上的相应传感器会生成相关信号并传递到汽车电子控制模块(ECU),汽车电子控制模块接收到信号便会控制报警灯来闪烁报警,同时将相关信号传递给车载终端。车载终端一旦接收到此类信号,可以马上通过集成在终端上的移动通信模块将该信息发送到车辆驾乘人员事先绑定的手机上去,同时车载终端还通过移动通信模块(3G)或者无线局域网模块(如WiFi等)将此报警信息及车辆定位信息打包传送互联网上车辆保养服务企业架设的服务器上去。车辆保养服务企业的专业人员在读取到相关信息后便可以人工通知车辆驾乘人员前来进行维修或者上门提供服务,甚至于可以通过读取车载终端发送来的定位信息直接找到受损车辆。
结合图3, 疲劳驾驶监测设计基于PERCLOS方法,利用红外光源、差分图像、Kalman滤波器的方法,进行设计系统的初步原型。摄像头安装在驾驶员的前下方,以不影响司机的视野为准则。在摄像头的选择上,使用的是CCD电容耦合器件(charged coupled device)和CMOS互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor)作为传感器。
考虑到人眼视网膜对不同波长的红外光反射量不同的特点,在850nm波长时,能够反射90%的入射光,在95Onm波长视网膜只能反射40%的入射光,因此在同样照度情况下,用2个摄像头同时测量人眼的图像,一个是850nm波长的图像,另一个是950nm的图像,2幅图像相减的结果,就只留下视网膜的位置的图像,然后再分析视网膜的大小和位置。
为了能够得到2幅不同波长光源而相同的图像,利用2个分离的摄像头,90°交叉。当图像经过一个光束分离器,分成2束分别进入2个摄像头的镜头后,2个镜头分别用850nm和950nm波长的滤波器得到相应的红外图像。结果就得到2幅在同一时刻只有视网膜图像不同的2幅图像。由于采用的是红外光源,一方面不会影响到驾驶员的操作,另一方面,可以有效地满足全天候的要求。
上述实施例不以任何方式限制本发明,凡是采用等同替换或等效变换的方式获得的技术方案均落在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种车载信息采集系统,其特征在于:包括数字信号处理器、车联网模块、CAN接口、数据存储模块、后台接口模块、数字信号输入模块、电源模块、疲劳驾驶监控模块、电子控制模块、车辆传感器;车辆传感器将车载数据通过电子控制模块处理传送到数字信号处理器,数字信号处理器将处理后的数据发送到车联网模块,车联网模块通过无线网络将数据发送到云服务器进行保存和处理,云服务器处理后将结果发送到车载终端系统;疲劳驾驶监控模块将采集的图像信息进行差分处理,得到瞳孔图像,利用神经网络辅助的Kalman滤波器对瞳孔位置进行实时跟踪预测,从而判断驾驶员处于疲劳状态。
2.根据权利要求1所述的车载信息采集系统,其特征在于:还包括北斗导航模块。
3.根据权利要求1所述的车载信息采集系统,其特征在于:还包括报警器模块,电子控制模块接收到信号传递到报警器和车载终端。
4.根据权利要求1所述的车载信息采集系统,其特征在于:数字信号处理器为ARM Cortex-A8内核的OMAP3430处理器。
5.根据权利要求1所述的车载信息采集系统,其特征在于:所述的疲劳驾驶监控模块包括红外光源、CCD摄像头、控制主板,对瞳孔位置进行实时跟踪预测,用瞳距作为参考值来计算瞳孔大小绝对值。
6.根据权利要求3所述的车载信息采集系统,其特征在于:所述的车载终端将信号通过移动通信网或无线局域网发送到云服务器。
7.根据权利要求7所述的车载信息采集系统,其特征在于:所述的CCD摄像头为2个成90°交叉,同时测量人眼的图像,一个为850nm波长的图像,另一个为950nm的图像,经过一个光束分离器,得到的2幅图像相减为视网膜位置图像。
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WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
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