基于ZYNQ AP SoC的安全驾驶系统设计与实现 - 全文

　　疲劳驾驶和酒驾是严重的交通违法行为，驾驶员疲劳行车时，会造成反应迟钝、困倦、四肢无力，不能及时发现路面交通情况以采取准确的驾驶操控措施，极易发生交通事故［1］。据交通部统计，2015年间，由于驾驶员疲劳驾驶导致的交通事故占总数的10.64%，在重特大交通事故中约占45%。在美国，每年与疲劳驾驶相关的车祸夺去了15000人的生命。而酒后的驾驶员会出现视觉障碍、运动反射神经迟钝、判断力降低。有数据显示，在中国，每年因酒驾导致的交通事故占40%~50%，可见，车辆装备具有疲劳检测和酒驾提醒的安全驾驶系统的必要性。

　　先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistant System），简称ADAS，是利用安装于车上的各式各样的传感器， 在第一时间收集车内外的环境数据， 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理， 从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险， 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量， 通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时， 会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的ADAS 技术来说，主动式干预也很常见。

　　硬件系统架构及方案

　　基于ZYNQ AP SoC（ZYNQ All Programmable SoC）的安全驾驶系统的硬件系统［2］如图1所示，系统主要由高速CMOS图像传感器Ov7725、130万像素USB网络摄像头、Zynq-7000可扩展处理芯片、数据存储单元DDR3、HDMI显示屏、酒精传感器和喇叭等组成。Xilinx公司的Zynq-7000可扩展处理芯片是整个系统的核心，其包含处理系统（Processing System，PS）和可编程逻辑（Programmable Logic，PL）两部分，PS部分集成了最高频率为667GHz的高性能双核ARM Cortex-A9处理器，而PL部分包含28nm工艺的FPGA（Field-Programmable Gate Array）逻辑单元和DSP资源。

　　

　　PL端通过I2C协议驱动［3］Ov7725摄像头，将摄像头采集的图像数据缓存于一个异步时钟FIFO（First Input First Output）队列中，而FIFO的写时钟由Ov7725摄像头模块提供，异步读时钟由VDMA Engine提供，并在读过程进行灰度图转换，后将数据读入VDMA Engine。

　　PS端通过AMBA高速总线AXI_HP接口，驱动DDR3控制器，并读取一帧图片数据，并对图片进行脸部识别等图像处理，得到人脸五官特征值。（3）PS端同时通过USB-Host总线对网络摄像头进行配置，并得到图像数据，在Linux系统下将图像通过HDMI显示器显示，并将图像数据存储到SD存储卡中。（4）PS端在Linux系统下驱动内部集成的12位精度ADC转换器，将酒精传感器采集的模拟信号进行数字转换。

　　

　　预警提示最终通过调用程序预设的语音组合，由HDMI接口输出到带功放或者音频接口的HDMI显示设备，达到提醒驾驶员的目的。

　　

　　软件系统设计

　　软件系统架构如图2，采用Linaro系统，其是在Linux系统基础下，由ARM、飞思卡尔、IBM、Samsung、ST-Ericsson 及德州仪器 （TI）等半导体厂商联合为嵌入式SoC架构平台而设计的开源系统。其次，本系统使用开源的OpenCV（Open Source Computer Vision Library）进行图像的高级处理［4］，并采用具有跨平台优势、易扩展的Qt图形界面开发框架作为软件APP的界面设计与产品封装。如果说系统硬件是骨架和躯体，那么软件算法就是思想和灵魂。编写程序之前，需要搭建好软件开发环境，步骤如图3。

　　3 疲劳检测算法分析

　　

　　本系统的疲劳检测流程如图4，系统启动后会对驾驶员的脸部信息［5］进行获取，因为驾驶员在图像中的位置相对固定，通过基于Haar特征的AdaBoost级联分类器［6］，对驾驶员进行人脸检测，得到驾驶员的脸坐标，并提取检测的脸部作为ROI（region of interes），图像继续对人眼和嘴巴进行定位，得到人眼和嘴巴的特征值图像后，进而进行二值化处理，再经过形态学滤波器，对二值化图像先腐蚀后膨胀，消除小物体，在纤细点处分离物体，然后通过OpenCV里面的findcontours算子寻找并标记轮廓，从而去除图片中的噪声和图片边缘无关物体，精确得到眼睛和嘴巴的轮廓，然后对该轮廓计算收敛的面积、高度和宽度。经过上述步骤后，便得到了驾驶员的脸部五官坐标之间的距离比例关系。之后，实时地对获取摄像头的图像数据，按照得到的脸部坐标对图像进行分割，并进行AdaBoost人脸识别处理，再根据初始化时得到的人眼坐标，进一步分割图像，提高运算速度，进行人眼识别，得到实时的人眼坐标，通过人脸五官的分布比例，定位到嘴巴，然后计算人眼和嘴巴的睁开度、打哈欠数、闭眼持续时间，根据PERCLOS算法［7］制定的标准，对驾驶员进行疲劳提醒。

　　

　　具体算法分析：

　　（1）本系统的脸部采集算法采用基于Haar特征的AdaBoost级联分类器，其具有精度和速度较快的优点，在AdaBoost算法中，核心思想是针对同一个训练集训练不同的弱分类器，然后聚合起来，构成强分类器。它根据每次训练集中的每个样本进行分类判决，以及上一次的总体分类的准确度来决定每个样本的权值，最后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最终的判决分类器，运行在ARM嵌入式系统上，检测速度较慢。而因为驾驶位置相对固定，当系统启动时，通过detectMultiScale函数对驾驶员位置和脸部五官进行初定位，这样可以通过驾驶员坐标，分割图像，降低分类器级数，提高检测速度。而且，驾驶员驾驶机动时候，位置基本无变化，可采取隔2帧图像检测一次人脸位置，并更新的驾驶员位置坐标值。另外，由于人脸五官在脸部中的位置分布是固定的，可采用初始化时得到的五官坐标分布与五官之间的距离，提取检测图像的ROI部分，进一步降低运算量。 部分程序如下：

　　pFaceCas-》detectMultiScale（dstImFull，faceRectInit，1.1，2，0，Size（30，30））;

　　pEyesCas-》detectMultiScale（dstGImeyes，eyeRectInit，1.1，4，0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE ， Size（5，5） ）;

　　faceRectInitV=Rect（faceRectInitVX，faceRectInitVY，faceRectInitVW，faceRectInitVH*6/5）;

　　dstGImface = dstImFull（faceRectInitV）;

　　检测效果如图5，检测统计结果如表1。

　　

　　（2）采用morphologyEx函数，对识别提取的眼和嘴巴ROI图像进行开运算形态学滤波。开运算算法实际是对图像先进性腐蚀后膨胀，而形态学图象处理表现为一种邻域运算形式，一种特殊定义的邻域称之为“结构元素”（Structure Element），它在每个像素位置上与二值图象对应的区域进行特定的逻辑运算，逻辑运算的结果为输出图象的相应像素。开运算能达到消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积的效果，假设给定二值图象B（x，y）和作为结构元素的二值模板X（i，j）。

　　

　　开运算程序如下：

　　at element = getStructuringElement（MORPH_RECT，Size（3，3））;

　　Mat element2 = getStructuringElement（MORPH_RECT，Size（7，7））;

　　morphologyEx（leyeT，leyeTm，MORPH_ERODE，element）; // 腐蚀

　　morphologyEx（leyeTm，leyeTm，MORPH_DILATE，element2）; // 膨胀

　　开运算效果如图6。

　

　　（3）OpenCV里面的findcontours算子能标记并提取脸部五官轮廓，通过提取出来的轮廓，计算得到眼睛、嘴巴的最大逼近张开度，然后通过比较，可判断出驾驶员的眼睛开闭状态、打哈欠次数。处理效果如图7，代码实现如下：

　　vector《vector》 contours;

　　vectorhierarchy;

　　Mat image1 = dstTImmouth.clone（）;

　　findContours（image1，contours，hierarchy，RETR_EXTERNAL，CHAIN_APPROX_SIMPLE）;

　　int i = 0 ;int crea;

　　for（ ;i《contours.size（）;i++）{《》

　　crea = fabs（contourArea（contours［i］））;

　　if（crea》=500） {cout《《crea《《endl;break;}《》

　　qDebug（）《《crea《《endl; p=“” }《crea《《endl;》

　　Rect box = boundingRect（contours［i］）;

　　dstTImmouth = dstTImmouth（box）;

　　4 行车记录与酒精检测

　　随着道路上机动车数量的增多，在开车的路上难免有小刮小碰，遇到撞车党和碰瓷党的事件常有发生，所以本系统集成有行车记录仪功能，记录每一个行车过程的细节，维护司机的合法权益。如图8，系统具有清除内存、内存剩余量、续航时间报时和回播功能。同时，系统集成了12位精度的数模转换器和酒精传感器，实时对酒驾行为提出警报。

　

　　本系统在ZYNQ ApSoC平台下，集成疲劳检测、行车记录、酒驾判断功能，对人脸检测算法进行了嵌入式架构移植，对AdaBoost算法进行了嵌入式优化，利用ZYNQ的ARM+FPGA的架构优势，在（PL）FPGA端对图像进行了灰度转换预处理，在PS（ARM）端，对来自PL端的图像进行了降噪和人脸检测、人脸五官特征值提取。

　

　　本系统的运行图如图9，通过实验，参考表1，识别率较高，达到了预定的功能，适用于车辆防止交通事故的发生等一体化行车安全场景，加以完善，有广泛的应用前景。