基于ZYNQ AP SOC的安全驾驶系统设计

莫长江　李俊宏　骆绮健　陈明波

摘要：针对系统对实时图像处理的需求，本文提出了一种基于ZYNQ AP SoC的安全驾驶系统设计方案。本系统由ZYNQ架构中的PL（FPGA）部分负责驱动CMOS摄像头，将采集的图像进行灰度转换，传给PS（ARM）部分运行Adaboost算法，对图像进行人脸检测，从而获取驾驶员的眼睛和嘴巴的坐标值、面积值和张开度，并利用OpenCV的PERCLOS算法制定疲劳状态标准，给出预警信息。同时，ARM通过USB驱动摄像头，实现行车记录，并通过酒精浓度传感器采集车内酒精浓度，实现酒驾预警。通过实验表明，本系统性能稳定，实现了保障安全驾驶的目的。

关键词：ZYNQ AP SoC；OpenCV；疲劳检测；行车记录

DIO：10.3969/j.issn.1005-5517.2017.2.011

引言

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。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。

1 硬件系统架构及方案

基于ZYNQ AP SoC（ZYNQ All Prog rammable 50C）的安全驾驶系统的硬件系统如图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（ProcessingSystem，PS）和可编程逻辑（Prog rammable Logic，PL）两部分，PS部分集成了最高频率为667GHz的高性能双核ARMCortex-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H DM l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組合，由H DM l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。

2 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（T1）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，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，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Ada Boost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（dstlmFulI，faceRectInit，1.1，2，0，Size（30，30））；

pEyesCas->detectMultiScale（dstGlmeyes，eyeRectInit，1.1，4，0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE，Size（5，5））；

faceRectlnitV=ReCt（faceRectlnitVX，faceRectlnitVY，faceRectInitVW，faceRectlnitVH*6/5）；

dstGImface=dstlmFull（faceRectlnitV）；

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）。

腐蚀运算：

膨胀运算：

开运算：

开运算效果如图6。

（3）openCV里面的findcontou s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：

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。

5 结论

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Ada Boost算法进行了嵌入式优化，利用ZYNQ的ARM+FPGA的架构优势，在（PL）FPGA端對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。