基于EasyDL 的车内婴幼儿防窒息系统设计

张永基，杨相臣，龙定鑫，辛光红，周密

（三亚学院，海南三亚，572000）

0 引言

随着社会的生活水平不断发展，汽车已成为了越来越多家庭出行的选择，但是由于部分车主疏忽意外，会将儿童锁在车内这个狭小的封闭空间里。因为车内空间是封闭的，如果儿童长时间被锁在车里，会导致缺氧，在暴晒环境下车内温度升高，还会引起滞留在车内的儿童出现中暑、过热脱水、窒息甚至死亡。目前对于汽车安全的研究进展工作主要集中在汽车行驶状态下的儿童约束系统的设计，对于车辆停驻状态下的车内儿童滞留问题缺乏深入研究，进而设计一个可以对车内被滞留的儿童进行检测并通知车主的婴幼儿防窒息系统就尤为重要。

1 车内热窒息机理及系统设计需求

■1.1 车内热窒息机理

汽车熄火后发动机中产生的余热会使车内温度上升，在户外33℃的情况下，车内温度12min 后，升至接近40℃，车内温度15min 后，就接近50℃，车内温度35min 后，飙升过60℃，甚至更高。相比于成人，儿童体表面积相对体重更大，在高温环境下更容易失水，而体温调控能力却低于成人，再加上儿童对外界的高温也更加敏感，脏器核心温度升温更快，于是很快就会发生脱水，中暑、休克，甚至死亡[1]。

车内密闭环境下还有车内二氧化碳浓度过高的窒息隐患，现在工艺愈发成熟，车门车窗更加紧闭，就会导致车内通风不畅，于是车内滞留人员会对车内一氧化碳浓度攀升而毫无察觉，等到相应症状或事故出现时便为时已晚。综上，若驾驶人短距离出行时，将儿童独自留在车内，或意外将儿童滞留在车内，此时这些“隐形的杀手”对车内的婴幼儿来说便是极大的安全隐患。

■1.2 基于图像的婴幼儿识别技术

人脸识别作为人工智能的一个分支崭露头角，由于人脸中含有诸如人物性别、年龄、种族和表情等大量信息，相干技术在智能监控、人机交互、访问控制、图像检索和安全方面有着极其广泛的应用[2]。随着人工智能、大数据、云计算时代的到来，人脸识别技术也在这个时代迅猛发展发展迅猛，人脸识别技术是应用人脸的的特征信息进行分析匹配的一种身份识别模式，该技术具有特征提取便利、识别成本低和精准度高的优点，现已成为经典的生物识别方式具有广泛应用。例如人脸识别支付，手机人脸识别解锁，考勤人脸识别打卡等，都是人脸识别的迅猛发展的标志。目前基于神经网络和深度学习的人脸识别技术仍然是识别算法主流，虽然技术日渐普及，但其训练过程仍具有较大难度和复杂度。

■1.3 系统设计需求

婴幼儿防窒息系统是以汽车在停驻状态下为前提，因此系统必须具备行车状态检查功能。在驻车状态下是否有成人看护是系统进一步接入的重要依据，所以系统必须具备儿童监测功能。通风散热是解决热窒息的直接手段，系统必须具备汽车车窗控制电路旁路介入功能。进一步，和监护人取得实时联系发送报警信息也是系统设计主要需求。

2 系统设计原理及运行流程

■2.1 设计原理

本系统设计如图1 所示。从控制角度可划分为三部分：中控制系统、信息采集系统、电机驱动系统。采集模块是设备的延伸拓展功能的关键，在外部装载如摄像头，温度计，蜂鸣器等功能组件。中央控制模块相当于设备的大脑具有处理器、系统控制、算法等组成。驱动模块是由控制模块操控的，是控制车窗电机运动起来的关键。

图1 系统设计框架图

■2.2 运行流程

首先，采集模块判断汽车是否驻车熄火，若已驻车熄火则安装在后视镜的图像传感器采集图像并将图像传入云端进行分析解析，处理后的图像人脸属性识别数据返回处理器模块中。处理器综合传感器数据和实时车辆状态综合决策，判定是否打开车窗、发送报警信息。

3 系统硬件及电路设计

系统硬件及电路设计图如图2 所示。主要包括降压供电部分、图像信息采集部分、云端信息上传下载分析处理部分和电机驱动控制部分组成。其中降压供电部分负责为整个装置供给能量，提供必要的电压；图像信息采集部分通过图像传感器收集车内的实时信息；云端信息上传下载分析处理部分负责对传感器收集的信息进行编码上传到百度智能云，将传送回来的信息进行解码，提取信息按照设定好的程序发送信号到电机驱动控制部分；电机驱动部分按照接收的工作信号执行相对应的执行动作[3-4]。装置采用Raspberry Pi 作控制芯片，外接汽车蓄电池，使用LM2596S 芯片的降压模块给控制板供电，传感器采用OV5647 芯片接口为CSI 接口的摄像镜头，外接蜂鸣器，Raspberry Pi 板上的GPIO 串口作为程序调试接口，并留出电机信号接口。

图2 系统硬件及电路设计图

■3.1 供电电路设计

降压电源模块是防止婴幼儿车内窒息系统设计中并不可少的核心元件，由电源芯片组成的降压电源模块提供系统装置使用，在这种情况下，电源模块是整个电路是正常运行的必要支撑。该系统是车载产品，汽车蓄电池的电压会在12V 左右，该装置设计与原车蓄电池相结合进行供电。蓄电池可以在车辆熄火状态下为系统的各部件提供电压电流，实现目标调节。一般情况下，汽车蓄电池输出电压是12V 的电压，而系统装置的元件和模块的额定电压是5V 的电压，因此需增加一个12V 转5V 的电压转换模块，将蓄电池输出的12V 电压进行降压，转换成为5V 电压，为系统装置上的元件和模块提供正常电压。该结构图使用组件较少，价格低，耗能低，能达到电压降压要求，保证系统的正常供电。

■3.2 车窗控制模块设计

车窗采用L298N H 桥驱动控制，该模块可以同时控制两个直流减速电机，在6～46V 的电压范围内，提供2A 的电流，并且该模块还具有过热自断和反馈检测的功能。树莓派通过主控芯片的I/O 输入对其控制电平进行设定，就可为对车窗步进电机进行控制。内部包含4 通道逻辑驱动电路，由4 个三极管组成，电路中间的横杠M 就是电机，因为形状与字母H 相似而被命名为H 桥驱动电路[5]。通过树莓派GPIO 口的控制，将来自车内电池的直流电，这样可以方便的驱动车窗步进电机。

■3.3 温度采集模块设计

本次设计使用 DS18B20 温度传感器，它是一种数字型的温度传感器，测量范围为 -55℃～+125℃，测量误差为±0.5℃。该类温度传感器具有体积小、精度高、功耗低等优点，而且实用性强，价格也相对低廉。其工作参数与特性符合本次设计要求。DS18B20采用单总线协议，具有单主机、多从机结构的总线系统。为了不使得电路系统出现逻辑上的冲突情况，所有从机系统的单线总线的接口都必须是漏极开路的，这样可以实现多个从机系统的输出信号，然后在总线上实现“线与”的逻辑。因为漏极开路，所以在使用的时侯必须对总线进行外加上拉电阻来保护传感器。

■3.4 主控选型及核心板电路

考虑到网联接入及通信要求以及控制接口资源，本系统采用树莓派作为核心控制器。树莓派是只有信用卡大小的微型电脑,其系统基于Linux，如 Debian 等常见 Linux发行版 RPi Distributions。这意味着我可以在电脑上运用Python 语言对代码的编写开发，同时后台运行多个进程，并且树莓派自带的接口是比较全面的。Raspberry Pi 性能高、功耗低、外形小、部署方便是其优点。Raspberry Pi基本技术参数如表1 所示。

表1 Raspberry Pi硬件参数

系统总体设计路原理图如图3 所示。

图3 系统电路设计原理图

4 系统软件设计

本系统软件设计是在树莓派系统下采用Python 语言进行开发。功能程序主要包括控制程序及百度EasyDL 智能云API 调用两部分。控制程序功能主要包括行车状态监测、车窗控制、报警推送、集中决策。具体控制过程为，Raspberry Pi 通过汽车仪表盘信号线识别汽车状态，若是行驶状态，则进行识别汽车状态循环，直到检测到汽车为停驻状态。若汽车是停驻状态，则开启图像传感器，由图像传感器进行车内检测拍照，并上传至云端百度智能云进行图像检测是否有人在车内，若检测车内无人，则进行拍照上传检测循环。若图像检测到有人在车内，则通过智能百度云进行人脸识别，并将云端检测数据返回到树莓派，树莓派对回传数据进行解析提取出年龄值，并对年龄值与设定值进行比较，若返回的数据年龄值大于设定值，则返回流程人脸识别反复检测，则若返回的数据小于设定值，则判定车内有儿童滞留，继续检测车内的温度高低，若温度上升至设定值，将发送开窗指令，打开窗户以防止车内儿童热窒息，并控制蜂鸣器发出警报声，且通过网络发送信息至车主的绑定微信中以提醒车主车内有儿童滞留，保证儿童在车内的人身安全。

应用百度、旷世等知名企业开放的AI 技术和API 模块接口实现人脸识别，可简化操作和提高性能。本文采用百度API 接口，针对拍照图像进行检测。当输入一张图片上传到云端平台后，由云端检测，并将结果返回到控制系统，再由Python 代码进行解析，将其中的人脸属性值中的年龄属性提取出来。基于Python 语言的监控摄像头图像数据读取、人脸识别及活体检测的实现过程，在线活体检测采用的是百度API 实现，过VNC 连接树莓派，在树莓派系统中编写代码，系统实现中用到的Python 模块包括Opencv、Requests 和Json 等[5]。EasyDL 人脸属性识别应用接口结果如图4 所示。

图4 EasyDL 人脸属性接口应用

5 测试结论与创新点

■5.1 测试过程

本系统在吉利帝豪汽车上进行了实测。测试过程中对原车控制电路做了有限可控的功能旁置。车窗控制电路位于左前车窗。首先将车门外罩拆下断开原车控制线，将原车输出端接本装置输入端口，装置输出端接原车输入端两条控制线，原车电源正负极线接出两条线接入装置给装置供给电源装置。PCB 板放置到车门处，摄像头通过CSI 延长线放置到后视镜上，由此可以检测车内人员。连线及系统测试样机如图5 所示。

图5 系统样机与原车接线图

当装置运行后设备初始化耗时10s，开始人脸识别，摄像头模块运行，此时模块灯光为红色，拍照后装置将图片上传到云端识别，识别成功后返回数据，由树莓派进行数据分析，提取年龄判定，判定耗时1s，然后树莓派控制继电器断开原车电路，紧接着树莓派就控制L298N 运行，进而控制车窗下降。通过测试本系统可实现防止婴幼儿车内窒息的目的。

■5.2 结论与创新点

实验结果证明车内婴幼儿防窒息系统可以完成实时人脸识别监测、并控制车窗升降，且给车主通信以及发出声音报警功能，装置可以有效地保护车内儿童。本装置的创新之处有三点：

（1）通过树莓派编写代码调用百度智能云API 进行人脸识别数据分析，分析出年龄数据进行判断，进而控制步进电机转动，实现车窗升降；（2）可以通过网络发送微信到车主手机迅速通知车主和发出蜂鸣声进行警报，多重提醒安全可靠；（3）可以支持车载蓄电池充电，在车辆熄火后也会保证供电可靠，维持设备全天候不间断运行。