CN109466442A - 一种校车学生滞留报警*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种校车学生滞留报警***,包括:车载计算机控制处理中心,用于启动车厢内雷达检测器、动感检测器、红外检测器和摄像头对车厢内进行扫描检测;雷达检测器,用于实时检测车厢内是否有静止或移动状态的人或物体;动感检测器,用于实时检测车厢内是否有静止或移动状态的人或物体;红外探测传感器,用于在启动后对车内检测,根据车内乘员的形体和动作状况,发出人员的状况信息供车载计算机控制处理中心做决策数据依据;监视摄像头,用于在车内外对现场情景进行摄录,同步传输现场情况至云端服务器和后台数据处理中心;信息报警处理器,根据车载计算机控制处理中心的指令发出相应的报警信号。本发明能够准确判断是否有人员滞留,提高了校车安全性,并避免误报警。
Description
技术领域
本发明属于汽车安全技术领域,具体涉及一种校车学生滞留报警***。
背景技术
随着汽车的日益普及,幼儿园校车的应用越来越多,汽车给人们带来方便的同时,也带来了一些问题。近年来,全球儿童车内闷死的意外频繁发生,特别是幼儿园校车,经常由于驾驶员、看护人员的疏忽大意,同时由于幼儿年龄小,缺乏自我保护意识,出现幼儿滞留校车内的可能,造成闷死幼儿事件。
而目前同类产品中存在诸多缺陷,首先在其检测方面,它们主要采用光、空气、温度、压力、摄像头面部识别、软件法等方法来检测校车内是否有儿童滞留,这些方法效果不佳,容易受到电子设备干扰,同时儿童不在坐位上时,压力法也就无法正常发出警报,摄像头面部识别法设备复杂、成本高,摄像有死角。其次随着新能源技术的发展、推广和应用,诸如电动汽车的普及,使得太阳能应用于汽车更加方便可行,平时太阳能板给电动汽车充电、提供补充能源,汽车停车时为检测、控制、降温等电路提供源源不断的能量供给,从而是***保护更加安全可靠。
中国发明专利CN107963047A公开了一种太阳能幼儿园电动校车防闷***,太阳能发电板模块连接蓄电池,蓄电池分别连接通风***、车辆熄火检测模块、红外对管模块、温度检测模块、报警模块和中央控制器模块,中央控制器模块分别连接通风***、车辆熄火检测模块、红外对管模块、温度检测模块、报警模块;中央控制器模块接收车辆熄火检测模块、红外对管模块、温度检测模块的信号,产生有效信号输出,去控制通风***、报警模块工作。
如图1所示,中国实用新型专利CN202563639U公开了一种该安全校车包括:客车、生命探测仪、探测仪巡查辅助装置、自动控制器、人工操控装置和声光警示装置;在客车内连接有生命探测仪,在客车的中部的顶部连接有探测仪巡查辅助装置,在客车前部的顶连接有自动控制器和声光警示装置,在驾驶室司机操作面板上连接有人工操控装置;人工操控装置的输出端与自动控制器的输入端连接,自动控制器的输出端分别与声光警示装置、生命探测仪和探测仪巡查辅助装置连接,探测仪巡查辅助装置与生命探测仪连接,生命探测仪的输出端与声光警示装置连接。
然而,上述现有技术中,仅仅使用红外探测器或者温度检测模块或生命探测仪来检测是否有人员滞留,存在以下问题:生命探测仪成本很高,而且会将例如猫狗等小动物误认为人类而误报警;红外探测器或者温度检测模块在夏天车内温度很高的情况下,由于明显高于人类体温,会导致检测失败,无法实现滞留人员报警。
发明内容
为了解决上述问题,本发明通过使用雷达探测器及其对应的识别方法,准确识别校车滞留人员,提高校车安全和报警准确率。
具体的,根据本发明的一个方面,提供了一种校车学生滞留报警***,包括:
车载计算机控制处理中心,用于启动车厢内雷达检测器、动感检测器、红外检测器和摄像头对车厢内进行扫描检测,并根据扫描检测结果判断是否报警;
雷达检测器,用于实时检测车厢内是否有静止或移动状态的人或物体;
动感检测器,用于实时检测车厢内是否有静止或移动状态的人或物体;
红外探测传感器,用于在启动后对车内检测,根据车内乘员的形体和动作状况,发出人员的状况信息供车载计算机控制处理中心做决策数据依据;
监视摄像头,用于在车内外对现场情景进行摄录,同步传输现场情况至云端服务器和后台数据处理中心;
信息报警处理器,根据车载计算机控制处理中心的指令发出相应的报警信号。
优选的,所述雷达检测器中,采用数据收集卡对雷达接收机主中频放大器之前的信号进行重新采样量化,并对采样结果进行处理,以实现对运动轨迹的描述。
优选的,所述雷达检测器中,将相邻两个扫频周期的差拍频域信号相减,以消除杂波。
优选的,所述***进一步包括多普勒滤波器组。
优选的,所述多普勒滤波器组采用距离FFT-MTI-速度FFT的形式。
优选的,所述距离FFT得到的是对应目标距离的差拍频谱,一根谱线对应一个距离单元;将同一距离单元中相邻扫频周期的差拍频谱采样点相减,得到固定杂波控制的频谱信号;速度FFT处理将同一距离单元每个扫频周期对消后的差拍频谱采样点进行FFT变换,得到该距离单元内所有动目标的多普勒频率。
优选的,所述车载计算机控制处理中心收到动感检测器的信号,对静止或移动状态的物体进行测绘分析,依据序次Probit模型对物体是否为人员进行评估:
其中,为物体是人类可能性的评估值;xji为第i组观测数据中的第j个解释变量;β0为截距,βj是与每一组观测数据中第j个解释变量对应的权重值;εi为遵循标准正态分布的随机误差值。
优选的,所述***进一步包括无线通讯模块,在探测到车厢内有人员和移动物体后,车载计算机控制处理中心启动无线通讯模块,向司机和校车管理中心发出对应的信息。
优选的,所述信息报警处理器将本次事件的时间地点以及时间周期发送至云端大数据处理中心,存为事件记录档案。
优选的,当检测到车内有人员滞留时,车载计算机控制处理中心控制后排车窗下降一定高度。
本发明的优点在于:由于采用了雷达检测器,能够准确判断是否有人员滞留;由于采用了动感检测器,能够准确判断是否是人类滞留,从而提高了校车安全性,并避免误报警。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
附图1示出了现有技术中的校车滞留报警工作原理示意图;
附图2示出了根据本发明实施方式的车辆外型图;
附图3示出了根据本发明实施方式的校车学生滞留报警***示意图。
附图4示出了本发明滞留人员检测判断流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明的原理如下:如图2所示,本发明在车厢顶部安装雷达检测器、红外检测器、动感检测器、摄像头。
当校车泊车或锁车后,车辆自动启动车厢内雷达,动感、红外和摄像头对车厢内进行扫描检测。此时,优选的,可以将最后排的左右窗户自动下降1厘米,保证空气流通。
车内摄像头进行常规扫描检查,由于车厢内存在各个死角以及学生可能躺睡在椅子里,摄像头无法探测到有人滞留在车厢内,同步雷达检测器、红外检测器和动感检测器鉴别是否有处于静止状态的人员并检测分析移动物体的大小和形状,如果检测到有人员滞留在车内,报警***启动通讯报警***,通过无线网络和电线通信信号把报警数据发到驾驶员、校车陪伴教师的移动终端上或校车管理中心,收到报警信息者可以实时监控现场情景做出正确的判断,必要时可以启动声光警报和语音警告,以最快的速度赶到现场解救滞留在校车内的学生。
本***将从技术手段根除滞留在校车内学生的死亡悲剧,本***同样也可以应用在其他车辆上。
实施例1
如图3所示,本发明的校车学生滞留报警***,包括:
车载计算机控制处理中心:泊车或锁车后,启动车厢内雷达检测器,动感检测器、红外检测器和摄像头对车厢内进行扫描检测,同时最后排的左右窗户自动下降1厘米,保证空气流通。
雷达检测器,用于实时检测车厢内是否有静止或移动状态的人或物体。本发明采用雷达检测器的好处是,雷达检测器能够穿透普通遮挡物,例如车座等,防止出现小孩坠入车座底下或死角处被遮挡导致无法检测到的情形。
动感检测器,用于实时检测车厢内是否有静止或移动状态的人或物体。根据动感检测器对于移动物体的轨迹分析,能够判断并分辨出来移动的物体是动物还是无生命物体,如果是动物则继续判断是人还是其他动物。因为人类的移动方式和其他无生命物体或者小动物有着明显差别,根据计算模型可以判断是否有人员滞留。
红外探测传感器和监视摄像头,用于红外探测传感器开始对车内检测,如果发现有成员在车内,根据成员的形体和动作状况,发出人员的状况信息供车载计算机做决策数据依据,同时车内外摄像头对现场情景进行摄录,同步传输现场情况至云端服务器和后台数据处理中心。
信息报警处理器,在探测到车厢内有人员和移动物体后,设定的车窗自动下降1厘米,保持空气流通,避免意外。启动无线通讯模块,通过无线局域网,电信网络等无线通讯信号,向司机和校车管理中心发出对应的信息。同时,报警处理器将本次事件的时间地点以及时间周期发送至云端大数据处理中心,存为事件记录档案。司机或校车管理中心根据收到的文字和图形信息,赶赴现场解救学生,同时向车载计算机发出指令:声光警报,语言提示等。
车载计算机控制处理中心收到各个检测器的信号,对静止或移动状态的物体进行测绘分析,依据计算模型分析是否为人员,同时,监视摄像头提供参考图面,确认车内是否有滞留人员以及状态。
实施例2
附图4示出了本发明滞留人员检测判断流程图。
S1、车载计算机控制处理中心收到雷达检测器的信号,对静止或移动状态的物体进行测绘分析(例如形状或动作),依据计算模型分析是否为人员。本发明的雷达检测器中,采用数据收集卡对雷达接收机主中频放大器之前的信号进行重新采样量化,并对采样结果进行处理,以实现对运动轨迹的描述。对于相邻的扫频周期,对于固定杂波,其频率也是固定的,而对于运动目标,其频率是变化的,因此,将相邻两个扫频周期的差拍频域信号相减,就可以消除杂波,实现MTI(目标检测,Moving Target Indicator)。
本发明为了进一步提高信噪比,在雷达检测器实现目标检测之后采用多普勒滤波器组。在数字域,多普勒滤波器组也可以采用FFT实现。距离FFT,得到的是对应目标距离的差拍频谱,一根谱线对应一个距离单元,相当于MTD中的距离选通;将同一距离单元中相邻扫频周期的差拍频谱采样点相减,得到固定杂波控制的频谱信号,相当于MTD中的对消;速度FFT处理将同一距离单元每个扫频周期对消后的差拍频谱采样点进行FFT变换,得到该距离单元内所有动目标的多普勒频率,相当于MTD中的多普勒滤波器组。本发明经过上述的距离FFT-MTI-速度FFT,可以有效的抑制地物杂波并将不同距离和不同速度的运动目标分辨开。从试验结果看,本发明的雷达检测器可以正确的探测人体运动轨迹从而判断生命体的存在与否。
FFT(Fast Fourier Transformation)是离散傅氏变换(DFT)的快速算法。即为快速傅氏变换。它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
S2、车载计算机控制处理中心收到动感检测器的信号,对静止或移动状态的物体进行测绘分析(例如形状或动作),依据计算模型分析是否为人员。本实施例中,采用序次Probit模型对物体进行评估:
其中,为物体是人类可能性的评估值;xji为第i组观测数据中的第j个解释变量;β0为截距,βj是与每一组观测数据中第j个解释变量对应的权重值;εi为遵循标准正态分布的随机误差值。
S3、车载计算机控制处理中心收到红外检测器的信号,对静止或移动状态的物体进行测绘分析,依据计算模型分析是否为人员。本发明中,主要通过红外检测器检测移动物体的表面温度。由于人类的人体温度一般为36.8度左右,明显不同于其他动物的身体温度,由此可以分辨出移动物体是否是人类。
最后,通过结合视频拍摄的图像,远端的监控***能够结合自动和人工的手段,最终判断出是否有人员滞留在校车上。
如此,本发明结合雷达检测、动感检测、红外检测、视频拍摄,能够极大提高滞留人员的发现概率,杜绝校车滞留人员事件,保护青少年人身安全。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种校车学生滞留报警***,其特征在于,包括:
车载计算机控制处理中心,用于启动车厢内雷达检测器、动感检测器、红外检测器和摄像头对车厢内进行扫描检测,并根据扫描检测结果判断是否报警;
雷达检测器,用于实时检测车厢内是否有静止或移动状态的人或物体;
动感检测器,用于实时检测车厢内是否有静止或移动状态的人或物体;
红外探测传感器,用于在启动后对车内检测,根据车内乘员的形体和动作状况,发出人员的状况信息供车载计算机控制处理中心做决策数据依据;
监视摄像头,用于在车内外对现场情景进行摄录,同步传输现场情况至云端服务器和后台数据处理中心;
信息报警处理器,根据车载计算机控制处理中心的指令发出相应的报警信号。
2.根据权利要求1所述的一种校车学生滞留报警***,其特征在于:
所述雷达检测器中,采用数据收集卡对雷达接收机主中频放大器之前的信号进行重新采样量化,并对采样结果进行处理,以实现对运动轨迹的描述。
3.根据权利要求2所述的一种校车学生滞留报警***,其特征在于:
所述雷达检测器中,将相邻两个扫频周期的差拍频域信号相减,以消除杂波。
4.根据权利要求3所述的一种校车学生滞留报警***,其特征在于:
所述***进一步包括多普勒滤波器组。
5.根据权利要求4所述的一种校车学生滞留报警***,其特征在于:
所述多普勒滤波器组采用距离FFT-MTI-速度FFT的形式。
6.根据权利要求5所述的一种校车学生滞留报警***,其特征在于:
所述距离FFT得到的是对应目标距离的差拍频谱,一根谱线对应一个距离单元;将同一距离单元中相邻扫频周期的差拍频谱采样点相减,得到固定杂波控制的频谱信号;速度FFT处理将同一距离单元每个扫频周期对消后的差拍频谱采样点进行FFT变换,得到该距离单元内所有动目标的多普勒频率。
7.根据权利要求1所述的一种校车学生滞留报警***,其特征在于:
所述车载计算机控制处理中心收到动感检测器的信号,对静止或移动状态的物体进行测绘分析,依据序次Probit模型对物体是否为人员进行评估:
其中,为物体是人类可能性的评估值;xji为第i组观测数据中的第j个解释变量;β0为截距,βj是与每一组观测数据中第j个解释变量对应的权重值;εi为遵循标准正态分布的随机误差值。
8.根据权利要求1所述的一种校车学生滞留报警***,其特征在于:
所述***进一步包括无线通讯模块,在探测到车厢内有人员和移动物体后,车载计算机控制处理中心启动无线通讯模块,向司机和校车管理中心发出对应的信息。
9.根据权利要求1所述的一种校车学生滞留报警***,其特征在于:
所述信息报警处理器将本次事件的时间地点以及时间周期发送至云端大数据处理中心,存为事件记录档案。
10.根据权利要求1所述的一种校车学生滞留报警***,其特征在于:
当检测到车内有人员滞留时,车载计算机控制处理中心控制后排车窗下降一定高度。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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