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基于情景感知的行车安全关键技术及其在移动端的应用

基于情景感知的行车安全关键技术及其在移动端的应用

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作者：李军阳南京信息工程大学

学位级别：硕士

在新型智慧城市建设和“一网通办”政策的加持下,各项城市服务业务都在加快上线手机端,交通作为一个城市的命脉,是城市服务中最值得重点关注的领域。随着近些年经济的增长,市民汽车拥有量也在逐年上升,但同时也导致了交通事故频发。2021... 详细信息

在新型智慧城市建设和“一网通办”政策的加持下,各项城市服务业务都在加快上线手机端,交通作为一个城市的命脉,是城市服务中最值得重点关注的领域。随着近些年经济的增长,市民汽车拥有量也在逐年上升,但同时也导致了交通事故频发。2021年,中国发生273098起交通事故,死亡人数高达62218人,交通事故已成为中国最常见、死亡率最高的意外伤害。因此如何依靠智能手机降低交通事故伤亡率,提高行车安全性,成为本文关注的重点。发生交通事故的最主要原因是驾驶员疲劳驾驶,因此驾驶员的疲劳检测是非常重要的。然而,即使有疲劳检测,仍然可能发生车祸,在这种情况下,能够快速检测到车祸发生并向外界发出求救,帮助他们及时得到救援和治疗,可以最大程度地减少伤亡。但是目前基于移动端的疲劳检测和车祸紧急求救方法存在一些问题:轻量化的疲劳检测模型为了保证检测实时性,导致精度不足;传统的车祸紧急求救以车祸发生瞬间位置作为求救位置,没有考虑到受害者最终实际被救助位置与车祸发生瞬间位置的偏差。针对以上两个问题,本文开展了相关工作:(1)对于疲劳检测模型精度不足问题,本文在PFLD模型的基础上,分别使用最新的高效轻量级神经网络模块Mobile One和Mobile Former替换掉它的骨干网络,通过重参数化和轻量双向交叉注意力机制完成网络重构,在La Pa数据集上通过多项指标验证了这两种模型的准确性。最终,在性能与效率的综合考量下,本文选定了PFLD-Mobile One模型,它相比PFLD在性能上提升了16.8%,在推理速度上提升了30.4%。(2)对于车祸紧急求救位置偏差问题,本文使用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合处理IMU和GNSS数据,并通过粒子群优化算法(PSO)优化EKF参数,来实时跟踪并预测车辆位置,以便在车祸发生后,将受害者实际位置及时发送出去。在实验中,使用控制变量法,在EU Long-term数据集上验证了算法在高精度传感器上的准确性,在实际道路上验证了手机传感器在车辆位置跟踪预测中的准确性。最后,使用RC模型车模拟车祸碰撞,搭载了EKF-PSO算法的智能手机较为精准的预测出了车辆碰撞后的位置与方向。(3)本文将上述两个算法与语音交互功能通过安卓开发技术一同植入到手机中,当手机检测到驾驶员进入疲劳状态后,会通过语音的形式提醒驾驶员,直至驾驶员恢复清醒。当手机检测到驾驶员发生车祸后,会主动通过语音助手询问驾驶员安全状况,当驾驶员的回答触发求救关键词后,手机语音助手会做出响应的求救机制,比如通过短信、电话通知警方/医院或者不断发出蜂鸣声尝试唤醒受害者的意识。经过测试,APP平均FPS可达40.5,满足了疲劳预警和车祸紧急求救的实时性要求。

关键词：疲劳检测车祸紧急求救人机交互智慧交通

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