CN107933425A - 一种基于物联网技术的车内生命探测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于物联网技术的车内生命探测系统,包括中心处理器、智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器,智能传感器模块用于实时监测车内环境和车内生命体,车门智能锁控制器感测车门的打开和锁合状态,告警模块,智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器均与中心处理器相连接;中心处理器接收智能传感器模块和车门智能锁控制器的检测信息,综合计算判断车内生命特征,得出报警状态信息发送至告警模块,告警模块与车主移动终端或远端报警中心相连接。本发明实现实时感测车内生命体信息和车内环境信息,准确度高、抗干扰能强,实现综合信息化和智能化,可与现行主流车载设备网络无缝连接,为智能车辆和智能交通提供强有力支撑。
Description
技术领域
本发明涉及智慧交通和车辆安全的技术领域,尤其涉及一种基于物联网技术的车内生命探测系统。
背景技术
随着汽车走入寻常百姓家,幼儿被遗忘在车上导致事故,以及车辆被非法侵入等事件时有发生,为了避免此类问题,在汽车内部安装生命探测系统,即可分析车内是否存在生命体,并在车辆有生命体非法侵入时进行报警,同时亦可以监测车内的环境状况,当车内环境较恶劣时,开启报警和提醒模式,提醒车主采取措施。
然而现有车载设备大都是辅助驾驶设备,不能监测车内的安全环境,也不能检测车内是否有生命体存在及其生命状况,开展车内生命探测和环境监测系统的研究,对提高车辆安全和防止意外事故发生具有重要意义。
发明内容
针对现有车载辅助设备不能实时监测车内环境和进行车内生命体探测的技术问题,有必要提供一种集车内环境监测、车内生命体探测、非法侵入报警的综合智能化车内生命探测系统,本发明提出一种基于物联网技术的车内生命探测系统,实现对车内生命体的高精度测量、车内环境的高精度监测、车内非法侵入或者车内环境恶劣时报警,基于物联网技术实现监测信息的便捷传输,集车内环境监测、生命体检测、智能报警于一体,大大提高了车内生命体检测系统的智能化、信息化水平。
为了达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:一种基于物联网技术的车内生命探测系统,包括中心处理器、智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器,智能传感器模块用于实时监测车内环境和车内生命体,车门智能锁控制器感测车门的打开和锁合状态,智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器均与中心处理器相连接;所述中心处理器布置于汽车操作台内部,中心处理器接收智能传感器模块和车门智能锁控制器的信息,进行综合计算,判断车内的生命特征,得出报警状态信息并发送至告警模块,告警模块通过无线技术与车主的移动终端或远端报警中心相连接。
所述智能传感器模块包括氧气传感器、图像传感器、声音传感器、温度传感器和压力传感器,氧气传感器、图像传感器、声音传感器、温度传感器和压力传感器通过射频技术与中心处理器相连接。
所述氧气传感器用于感测车内氧气浓度,氧气传感器的数量设有三个,氧气传感器分别设置于汽车操作台的上端面、左车门把手下方和右车门把手下方;所述温度传感器用于感测车内温度,温度传感器的数量设有三个,温度传感器分别安置于车厢顶部、主驾驶座椅下方和副驾驶座椅下方;所述压力传感器用于感测座椅受到的压力,压力传感器的数量设有两个,压力传感器分别安置于主驾驶座椅坐垫下方和副驾驶座椅坐垫下方;所述声音传感器用于感测车内生命体发出的声音,声音传感器的数量设有三个,声音传感器分别安置于车厢顶部、左车门把手上方和右车门把手上方;所述图像传感器用于抓拍车内图像信息,图像传感器安置于车厢顶部中央位置。
所述氧气传感器为声表面波氧气传感器SAW-OII003,压力传感器为声表面波压力传感器SAW-PII001,温度传感器为声表面波温度传感器SAW-TII001,图像传感器为cmucam5图像传感器,声音传感器为GEPEKIM拾音器。
所述告警模块包括声光报警模块和无线传输报警模块,所述声光报警模块根据中心处理器发送来的报警状态对应发出不同的声音和不同强度的闪光,所述无线传输报警模块通过GPRS或者无线网络向车主的移动终端和110报警中心发送报警信息。
所述中心处理器与存储器相连接,中心处理器内置有温度传感器信息融合算法模块、氧气传感器信息融合算法模块、压力传感器信息融合算法模块、图像传感器信息处理模块和声音传感器信息处理模块;所述温度传感器信息融合算法模块对3个温度传感器接收到的温度数据进行综合评估,并参照预设阶梯报警点得到温度报警参数;所述的氧气传感器信息融合算法模块对接收的三个氧气传感器数据进行解算,得到氧气危险性参数;所述的压力传感器信息融合算法模块基于压力周期变化规律得到生物存在性压力参数;所述的图像传感器信息处理模块当生物存在性压力参数达到预设阈值时,启动图像传感器连续拍摄5张照片,时间间隔0.2s,并基于马尔科夫链的Adaboost图像识别算法对拍摄的5张照片进行识别,得到图片中生物体特征和对应的最佳图片;所述的声音传感器信息处理模块当生物存在性指标达到预设阈值时,激活声音传感器录音10s,并基于贝叶斯估计的盲源分离算法对收到的声音信息进行处理,得到车内生物的语音特征信息。
所述温度传感器信息融合算法模块、氧气传感器信息融合算法模块和压力传感器信息融合算法模块的信息融合算法具体解算流程为:第一步:基于中值滤波的单传感器数据融合算法;第二步:基于平均值滤波得多传感器数据融合算法;第三步:基于预设区间值得状态预警算法;对应温度传感数据有三种预警模式:温度高、温度舒适和温度低;对应氧气传感数据有三种预警模式:氧气浓度正常、氧气浓度较低和氧气浓度低:对应压力传感数据有两种预警模式:生物压力和非生物压力。
所述智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器上均设有通信模块,通信模块包含射频接口模块、GPRS接口模块、CAN接口模块、以太网接口和主控模块,射频接口模块、GPRS接口模块、CAN接口模块和以太网接口模块均与主控模块相连接,主控模块与供电模块相连接。
所述主控模块为LPC2210芯片,射频接口模块为CC1101射频收发芯片,GPRS接口模块为TM35通信模块,CAN接口模块为SN65HVD1050接口芯片,以太网接口模块由LPC2210芯片集成。
其工作过程为:
步骤一:车门智能锁控制器感测车门的打开和锁合状态,并通过射频接口模块与中心处理器连接,若车门锁上,则启动氧气传感器、温度传感器和压力传感器分别检测车内的氧气浓度、温度和车座椅的压力变化,通过通信模块传送到中心处理器,中心处理器利用温度传感器信息融合算法、氧气传感器信息融合算法和压力传感器信息融合算法进行数据处理和数据物理状态模式判别,得到温度的温度高、温度舒适或温度低三种模式中的一种,得到氧气浓度的氧气浓度正常、氧气浓度较低或氧气浓度低三种模式中的一种,根据压力变化得到生物压力变化或非生物压力变化模式;
步骤二:解算测得车内为生物压力变化模式,则启动生命体报警模式,启动声光报警模块报警,并将测量的温度、压力、氧气信息通过通信模块发送到远端控制中心或车辆所有者的移动终端;同时,启动图像传感器拍摄车内图像,启动声音传感器拾取车内声音信息,并通过通信模块将所拍的图像和所拾取的语音信息传送到中心处理器,中心处理器利用基于马尔科夫链的Adaboost图像识别算法得到存在生物的图片特征信息,基于贝叶斯估计的盲源分离算法对收到的声音信息进行处理,得到车内生物的语音特征信息;将得到的生物的图像特征信息和语音特征信息与预存在存储器内的生物图像和语音特征信息进行比较,进行人物身份的识别;
步骤三:若步骤一解算环境模式为环境模式较差,则启动特殊生命体存在和环境较差报警模式,启动声光报警模块报警,并将温度、压力、氧气信息通过通信模块发送到远端控制中心者车辆所有者的移动终端。
与现有技术相比,本发明的有益效果:(1)基于物联网技术,利用氧气传感器、图像传感器、声音传感器、温度传感器、压力传感器等综合实现实时感测车内生命体信息和车内环境信息,准确度高、抗干扰能强;(2)基于物联网技术实现了车内生命体信息和车内环境信息等的综合信息化和智能化;(3)利用射频、CAN、GPRS等多种通信方式实现各组成部分间的可靠、便捷传输,可与现行主流车载设备网络无缝连接,为智能车辆和智能交通提供强有力支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的原理框图示意图。
图2为本发明中心处理器的原理图。
图3为本发明信息融合算法模块的融合算法示意图。
图4为本发明通信模块的架构示意图。
图5为本发明的工作流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,一种基于物联网技术的车内生命探测系统,包括中心处理器、智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器,智能传感器模块用于实时监测车内环境和车内生命体,车门智能锁控制器感测车门的打开和锁合状态,告警模块,智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器均与中心处理器相连接;所述中心处理器布置于汽车操作台内部,中心处理器接收智能传感器模块和车门智能锁控制器的信息,进行综合计算,判断车内的生命特征,得出报警状态信息并发送至告警模块,告警模块通过无线技术与车主的移动终端或远端报警中心相连接,将报警状态信息发送至车主或远端的报警或控制中心。
智能传感器模块包括氧气传感器、图像传感器、声音传感器、温度传感器和压力传感器,氧气传感器、图像传感器、声音传感器、温度传感器和压力传感器通过射频技术与中心处理器相连接。
氧气传感器设置于汽车操作台上端面和左、右车门把手下方,共安置三个,用于感测车内氧气浓度,所述的温度传感器安置于车厢顶部、主驾驶座椅下方和副驾驶座椅下方,共安置三个,用于感测车内温度,所述的压力传感器安置于主驾驶座椅坐垫下方和副驾驶座椅坐垫下方,共安置两个,用于感测座椅受到的压力,所述的声音传感器安置于车厢顶部、左、右车门把手上方,共安置三个,用于感测车内的生命体发出的声音,所述的图像传感器,安置于车厢顶部中央位置,用于抓拍车内图像信息。
氧气传感器选用西北工业大学推广的声表面波氧气传感器SAW-OII003,压力传感器选用西北工业大学推广的声表面波压力传感器SAW-PII001,温度传感器选用西北工业大学推广的声表面波温度传感器SAW-TII001,图像传感器选用cmucam5(pixy)图像传感器,声音传感器选用GEPEKIM拾音器。
告警模块包括声光报警模块和无线传输报警模块,所述声光报警模块根据中心处理器发送来的报警状态对应发出不同的声音和不同强度的闪光,所述无线传输报警模块通过GPRS或者无线网络向车主的移动终端和110报警中心发送报警信息。
如图2所示,中心处理器与存储器相连接,中心处理器内置有温度传感器信息融合算法模块、氧气传感器信息融合算法模块、压力传感器信息融合算法模块、图像传感器信息处理模块和声音传感器信息处理模块。温度传感器信息融合算法模块、氧气传感器信息融合算法模块、压力传感器信息融合算法模块、图像传感器信息处理模块和声音传感器信息处理模块通过通信接口与智能传感器模块相连接。所述温度传感器信息融合算法模块对3个温度传感器接收到的温度数据进行综合评估,并参照预设阶梯报警点得到温度报警参数;所述的氧气传感器信息融合算法模块对接收的三个氧气传感器数据进行解算,得到氧气危险性参数;所述的压力传感器信息融合算法模块基于压力周期变化规律得到生物存在性压力参数;所述的图像传感器信息处理模块当生物存在性压力参数达到预设阈值时,启动图像传感器连续拍摄5张照片,时间间隔0.2s,并基于马尔科夫链的Adaboost图像识别算法对拍摄的5张照片进行识别,得到图片中生物体特征和对应的最佳图片;所述的声音传感器信息处理模块当生物存在性指标达到预设阈值时,激活声音传感器录音10s,并基于贝叶斯估计的盲源分离算法对收到的声音信息进行处理,得到车内生物的语音特征信息。优选实例,中心处理器选用STM32F103VET6处理器。中心处理器内设有告警控制模块,用于控制是否向告警模块发送报警信息。中心处理器内设有车门智能锁控制器信息处理单元,车门智能锁控制器信息处理单元与车门智能锁控制器相连接,用于采集车门智能锁是关闭还是打开状态。
如图3所示,温度传感器信息融合算法模块、氧气传感器信息融合算法模块和压力传感器信息融合算法模块的信息融合算法具体解算流程为:第一步:基于中值滤波的单传感器数据融合算法;第二步:基于平均值滤波得多传感器数据融合算法;第三步:基于预设区间值得状态预警算法。通过传感器信息融合算法可以得到3个传感器融合后的传感数据,或者利用阶梯预警算法得到传感状态模式。对应温度传感数据有三种预警模式:温度高、温度舒适和温度低;对应氧气传感数据有三种预警模式:氧气浓度正常、氧气浓度较低和氧气浓度低:对应压力传感数据有两种预警模式:生物压力和非生物压力。
智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器上均设有通信模块,智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器通过通信模块与中心处理器相连接。如图4所示,通信模块包含射频接口模块、GPRS接口模块、CAN接口模块、以太网接口和主控模块,射频接口模块、GPRS接口模块、CAN接口模块和以太网接口模块均与主控模块相连接,主控模块与供电模块相连接。射频接口模块、GPRS接口模块、CAN接口模块和以太网接口模块均与主控模块相连接。射频接口模块与射频接口相连接,GPRS接口模块与GPRS接口相连接,CAN接口模块与CAN接口相连接,以太网接口模块与以太网接口相连接。主控模块为LPC2210芯片,射频接口模块为CC1101射频收发芯片,GPRS接口模块为TM35通信模块,CAN接口模块为SN65HVD1050接口芯片,以太网接口模块由LPC2210芯片集成。
如图5所示,基于物联网技术的车内生命探测系统的工作过程为:
步骤一:车门智能锁控制器感测车门的打开和锁合状态,并通过射频接口模块与中心处理器连接,若车门锁上,则启动氧气传感器、温度传感器和压力传感器分别检测车内的氧气浓度、温度和车座椅的压力变化,通过通信模块传送到中心处理器,中心处理器利用温度传感器信息融合算法、氧气传感器信息融合算法和压力传感器信息融合算法进行数据处理和数据物理状态模式判别,得到温度的温度高、温度舒适或温度低三种模式中的一种,得到氧气浓度的氧气浓度正常、氧气浓度较低或氧气浓度低三种模式中的一种,根据压力变化得到生物压力变化或非生物压力变化模式;
步骤二:解算测得车内为生物压力变化模式,则启动生命体报警模式,启动声光报警模块报警,并将测量的温度、压力、氧气信息通过通信模块发送到远端控制中心或车辆所有者的移动终端;同时,启动图像传感器拍摄车内图像,启动声音传感器拾取车内声音信息,并通过通信模块将所拍的图像和所拾取的语音信息传送到中心处理器,中心处理器利用基于马尔科夫链的Adaboost图像识别算法得到存在生物的图片特征信息,基于贝叶斯估计的盲源分离算法对收到的声音信息进行处理,得到车内生物的语音特征信息;将得到的生物的图像特征信息和语音特征信息与预存在存储器内的生物图像和语音特征信息进行比较,进行人物身份的识别;
步骤三:若步骤一解算环境模式为环境模式较差,则启动特殊生命体存在和环境较差报警模式,启动声光报警模块报警,并将温度、压力、氧气信息通过通信模块发送到远端控制中心者车辆所有者的移动终端。
本发明采用智能传感技术、图像识别技术、语音识别技术、物联网技术实现对车内生命体和车内环境信息的高准确度检测,且使用射频、GPRS、CAN等多种方式传输,集成化设计,可实现高精度、低成本化,可构建车内相关传感信息物联网,可集车内环境监测、生命体检测、智能报警于一体,大大提高了车内生命体检测系统的智能化、信息化水平,对提高车辆安全和防止意外事故发生具有重要意义。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于物联网技术的车内生命探测系统,其特征在于,包括中心处理器、智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器,智能传感器模块用于实时监测车内环境和车内生命体,车门智能锁控制器感测车门的打开和锁合状态,智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器均与中心处理器相连接;所述中心处理器布置于汽车操作台内部,中心处理器接收智能传感器模块和车门智能锁控制器的信息,进行综合计算,判断车内的生命特征,得出报警状态信息并发送至告警模块,告警模块通过无线技术与车主的移动终端或远端报警中心相连接。
2.根据权利要求1所述的基于物联网技术的车内生命探测系统,其特征在于,所述智能传感器模块包括氧气传感器、图像传感器、声音传感器、温度传感器和压力传感器,氧气传感器、图像传感器、声音传感器、温度传感器和压力传感器通过射频技术与中心处理器相连接。
3.根据权利要求2所述的基于物联网技术的车内生命探测系统,其特征在于,所述氧气传感器用于感测车内氧气浓度,氧气传感器的数量设有三个,氧气传感器分别设置于汽车操作台的上端面、左车门把手下方和右车门把手下方;所述温度传感器用于感测车内温度,温度传感器的数量设有三个,温度传感器分别安置于车厢顶部、主驾驶座椅下方和副驾驶座椅下方;所述压力传感器用于感测座椅受到的压力,压力传感器的数量设有两个,压力传感器分别安置于主驾驶座椅坐垫下方和副驾驶座椅坐垫下方;所述声音传感器用于感测车内生命体发出的声音,声音传感器的数量设有三个,声音传感器分别安置于车厢顶部、左车门把手上方和右车门把手上方;所述图像传感器用于抓拍车内图像信息,图像传感器安置于车厢顶部中央位置。
4.根据权利要求3所述的基于物联网技术的车内生命探测系统,其特征在于,所述氧气传感器为声表面波氧气传感器SAW-OII003,压力传感器为声表面波压力传感器SAW-PII001,温度传感器为声表面波温度传感器SAW-TII001,图像传感器为cmucam5图像传感器,声音传感器为GEPEKIM拾音器。
5.根据权利要求1所述的基于物联网技术的车内生命探测系统,其特征在于,所述告警模块包括声光报警模块和无线传输报警模块,所述声光报警模块根据中心处理器发送来的报警状态对应发出不同的声音和不同强度的闪光,所述无线传输报警模块通过GPRS或者无线网络向车主的移动终端和110报警中心发送报警信息。
6.根据权利要求1所述的基于物联网技术的车内生命探测系统,其特征在于,所述中心处理器与存储器相连接,中心处理器内置有温度传感器信息融合算法模块、氧气传感器信息融合算法模块、压力传感器信息融合算法模块、图像传感器信息处理模块和声音传感器信息处理模块;所述温度传感器信息融合算法模块对3个温度传感器接收到的温度数据进行综合评估,并参照预设阶梯报警点得到温度报警参数;所述的氧气传感器信息融合算法模块对接收的三个氧气传感器数据进行解算,得到氧气危险性参数;所述的压力传感器信息融合算法模块基于压力周期变化规律得到生物存在性压力参数;所述的图像传感器信息处理模块当生物存在性压力参数达到预设阈值时,启动图像传感器连续拍摄5张照片,时间间隔0.2s,并基于马尔科夫链的Adaboost图像识别算法对拍摄的5张照片进行识别,得到图片中生物体特征和对应的最佳图片;所述的声音传感器信息处理模块当生物存在性指标达到预设阈值时,激活声音传感器录音10s,并基于贝叶斯估计的盲源分离算法对收到的声音信息进行处理,得到车内生物的语音特征信息。
7.根据权利要求6所述的基于物联网技术的车内生命探测系统,其特征在于,所述温度传感器信息融合算法模块、氧气传感器信息融合算法模块和压力传感器信息融合算法模块的信息融合算法的具体解算流程为:第一步:基于中值滤波的单传感器数据融合算法;第二步:基于平均值滤波得多传感器数据融合算法;第三步:基于预设区间值得状态预警算法;对应温度传感数据有三种预警模式:温度高、温度舒适和温度低;对应氧气传感数据有三种预警模式:氧气浓度正常、氧气浓度较低和氧气浓度低:对应压力传感数据有两种预警模式:生物压力和非生物压力。
8.根据权利要求1所述的基于物联网技术的车内生命探测系统,其特征在于,所述智能传感器模块、告警模块和车门智能锁控制器上均设有通信模块,通信模块包含射频接口模块、GPRS接口模块、CAN接口模块、以太网接口和主控模块,射频接口模块、GPRS接口模块、CAN接口模块和以太网接口模块均与主控模块相连接,主控模块与供电模块相连接。
9.根据权利要求8所述的基于物联网技术的车内生命探测系统,其特征在于,所述主控模块为LPC2210芯片,射频接口模块为CC1101射频收发芯片,GPRS接口模块为TM35通信模块,CAN接口模块为SN65HVD1050接口芯片,以太网接口模块由LPC2210芯片集成。
10.根据权利要求1-9中任意一项所述的基于物联网技术的车内生命探测系统,其特征在于,其工作过程为:
步骤一:车门智能锁控制器感测车门的打开和锁合状态,并通过射频接口模块与中心处理器连接,若车门锁上,则启动氧气传感器、温度传感器和压力传感器分别检测车内的氧气浓度、温度和车座椅的压力变化,通过通信模块传送到中心处理器,中心处理器利用温度传感器信息融合算法、氧气传感器信息融合算法和压力传感器信息融合算法进行数据处理和数据物理状态模式判别,得到温度的温度高、温度舒适或温度低三种模式中的一种,得到氧气浓度的氧气浓度正常、氧气浓度较低或氧气浓度低三种模式中的一种,根据压力变化得到生物压力变化或非生物压力变化模式;
步骤二:解算测得车内为生物压力变化模式,则启动生命体报警模式,启动声光报警模块报警,并将测量的温度、压力、氧气信息通过通信模块发送到远端控制中心或车辆所有者的移动终端;同时,启动图像传感器拍摄车内图像,启动声音传感器拾取车内声音信息,并通过通信模块将所拍的图像和所拾取的语音信息传送到中心处理器,中心处理器利用基于马尔科夫链的Adaboost图像识别算法得到存在生物的图片特征信息,基于贝叶斯估计的盲源分离算法对收到的声音信息进行处理,得到车内生物的语音特征信息;将得到的生物的图像特征信息和语音特征信息与预存在存储器内的生物图像和语音特征信息进行比较,进行人物身份的识别;
步骤三:若步骤一解算环境模式为环境模式较差,则启动特殊生命体存在和环境较差报警模式,启动声光报警模块报警,并将温度、压力、氧气信息通过通信模块发送到远端控制中心者车辆所有者的移动终端。
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