王麗娟,張雨潔,李俊杰,洪文韜,廖智民

摘 要：本文設(shè)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(yù)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(shè)，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(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計提供了一種方案。

關(guān)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(guān)注與重視。

1 系統(tǒng)構(gòu)成

1.1 系統(tǒng)方案

1.1.1 總體設(shè)計

本系統(tǒng)由五部分構(gòu)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(gòu)成，傳輸模塊由藍牙模塊構(gòu)成。系統(tǒng)總體設(shè)計框圖如圖1所示。

1.1.2 工作流程介紹

駕駛?cè)撕统丝瓦M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(yù)設(shè)核載人數(shù)進行對比，當乘客人數(shù)超過設(shè)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(yù)設(shè)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?cè)撕统丝鸵?guī)范乘車。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)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(shè)，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(shè)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(yīng)變效應(yīng)，主要包含三個部分：彈性敏感元件，電阻應(yīng)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(yīng)變片也隨同產(chǎn)生變形，電阻應(yīng)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(zhuǎn)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(jié)果和跟蹤結(jié)果，從圖像中提取出細節(jié)并將提取結(jié)果作為圖像特征。兩個圖像的相似程度可通過對應(yīng)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(yīng)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(gòu)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(zhuǎn)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(shè)計與實現(xiàn)

4.1 程序設(shè)計

設(shè)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(shè)定的閾值或處理的攝像頭數(shù)據(jù)中檢測人數(shù)超過設(shè)定值時，會引起蜂鳴器的報警電路響應(yīng)，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(shè)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(jié)果顯示，已實現(xiàn)系統(tǒng)的全部功能，其響應(yīng)速度、準確度都達到了設(shè)計要求。

5 結(jié)論

本文通過設(shè)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(yù)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(shè)，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(yù)警系統(tǒng)的設(shè)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(quán)公告說明書.CN 202771616 U.2013.03.06.

[2]劉偉.汽車超載預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計[D].陜西：西北農(nóng)林科技大學(xué)，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(luò)的客車超載檢測系統(tǒng)設(shè)計[J].郵電設(shè)計技術(shù)，2017（6）：47-50.