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基于DSP的車輛碰撞聲檢測裝置的設(shè)計

作者: 時間:2012-12-31 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

(1)采集和分幀。將采集到的信號按每2s分為一幀,幀與幀之間有1s的交疊。對32k采樣率的芯片來說,即每一次只對2s的片段65536個點進行處理,在訓練階段兩個片段之間有1/2重復。這樣得到一組數(shù)據(jù)Datai(1≤i≤65535)。

(2)特征提取。對每一幀信號數(shù)據(jù)Datai(1≤i≤65535)實施DWT變換以得到頻域信息,然后根據(jù)得到的頻域信息統(tǒng)計能量的分布,以此作為識別交通事故的特征。本算法采用DB1小波,對每一幀信號,先進行一層分解,然后高頻系數(shù)進行兩層完整的分解,低頻系數(shù)進行10層單向分解得到18組數(shù)據(jù)。計算得到特征分量F=[E1,E2…E18],En的計算公式如下:,其中N為Cn的長度。

(3)特征降維。對特征提取后的信號量實現(xiàn)降維。在提取出的特征分量F的基礎(chǔ)上,本算法采用主成分分析(PCA)的異常點算法交通事故聲。原特征F變換后得到公式為,其中H為PCA方法得到的投影矩陣。

(4)特征分類。收集正常運行和交通事故時的周圍聲音信號樣本,并訓練構(gòu)造分類器,實現(xiàn)對行駛過程中的聲音分類。分類器擬輸出兩類分類結(jié)果:一類為正常運行聲音,另一類為重大交通事故的聲音。判別條件為:

其中為訓練樣本集的特征分量投影。n表示允許偏出給定區(qū)間Ii的最大個數(shù),當n大于某個閾值時即為,反之則不為碰撞。

3 實驗結(jié)果及分析

系統(tǒng)實驗所采用的實驗樣本總數(shù)為200個,分為碰撞樣本和非碰撞樣本兩類,每類都為100個樣本。碰撞樣本采集于廠商的碰撞試驗,非碰撞樣本采集于日常常見各類聲音信號。其中碰撞樣本的長度為10s,包含完整的碰撞過程的聲音,并混有剎車等常見噪聲。非碰撞樣本的長度為20s,分為自然環(huán)境類、音樂類和語音類等幾種聲音。在碰撞樣本中,20個作為算法的訓練樣本,剩下的80個用于算法的效果。一般普通聲音的頻譜如圖4 a)所示,而典型的碰撞聲樣本的頻譜如圖4 b)所示。

我們的碰撞聲檢測儀在一個模擬的環(huán)境下進行測試,盡可能地還原真實場景。使用低失真功放反復對真實場景中采集到的碰撞信號進行實驗。并和文獻中的實驗結(jié)果進行了對比。其中整體成功率是對判斷對的樣本總數(shù)和實驗樣本總數(shù)的比值。實驗結(jié)果示于表1.

由實驗結(jié)果可以看出,無論對碰撞樣本還是非碰撞樣本,實驗結(jié)果都非常準確,這說明本算法在上較為合理,在較小的干擾下可以達到碰撞聲分類的目的,和文獻提到的結(jié)果相比,無論是碰撞樣本還是非碰撞樣本,準確度都有所提升。

4 結(jié)束語

利用TMS3205509芯片做信號處理以及TLV320AIC23B做采集芯片的車輛碰撞報警,體積小、成本低。此使用分幀的方式對聲信號進行模式識別計算,以實現(xiàn)車輛碰撞的及時報警。實驗結(jié)果表明,此系統(tǒng)可靠性高、延時較短、可及時發(fā)出報警信號。此系統(tǒng)的應(yīng)用可提高機動車輛駕乘人員的安全系數(shù),從而降低駕乘人員的車禍傷亡率,具有良好的應(yīng)用前景。


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