基于北斗系統的滴滴軌跡安全監測與預警系統

董云飛 王晨晨 趙金輝 樊博威

摘?要：“滴滴打車”儼然成為一種具有時代特色的交通方式，然而近年來，和以往的傳統出租車相比，網約車主身份背景參差不齊、難以對其有系統的約束，導致安全問題頻頻發生。為了將其優勢保持并更加安全，本文將設計一種運用北斗導航對行車軌跡進行實時檢測，輔以面部識別、語音識別模塊對司機進行實時監督，最終當乘客發生或面臨危險時，遠程操控鎖死汽車，并自動報警傳遞位置信息，保障乘客生命安全。

關鍵詞：人工智能;面部識別;北斗導航;后臺鎖定;安全與預警系統

1 緒論

安全問題是交通服務業的重中之重，但其卻容易在互聯網的隱蔽下滋生詬病。到目前為止，“滴滴”一直在如火如荼的發展，但其存在的安全隱患被高速的發展所掩蓋。

有數據顯示，在2016年的三月，滴滴出行使用量已超越Uber，日活躍用戶也是四倍于Uber。然而從滴滴成立之初到目前為止，事故接二連三，2018年女學生遇害更是將滴滴出行推向了風口浪尖，順風車業務一度面臨下線的危機。

雖然各種各樣的安全措施不斷出臺，可是已經停滯的順風車卻遲遲沒有重新上線的趨勢。對此，本文介紹的預警系統將從路徑、人員識別、語音監測這幾個方面對乘客進行實時保護。

目前語音技術已廣泛運用于我們的生活當中，若用到車內預警中，也會產生奇效。

確認司機身份是保證乘客安全的根本條件，而以人體特征為識別的對象，準確度高，可以大大增加司機個人信息的可控性。

文中將論述采取航跡推算法與北斗導航組合汽車定位方案，使得即使在北斗導航衛星信號收到影響的時候，也可以通過航跡推算，借助車載里程傳感器，提供一種高精度高、可靠性的定位模式。

2 功能概述

這套操作系統具備人員識別核查、位置鎖定、航向監測、車內對話分析監督、遠程鎖車以及自動報警的功能。行車前的人員核查是最基礎的保障，基于北斗信號增強后的定位和航跡推測可以實時檢測到乘客所在的具體位置，當位置異常時，則可以通過后臺鎖車并自動報警。而車上攜帶的AI語音會對車內交流進行對話分析，從各個方面保護乘客的乘車安全。

3 創新方案

本團隊設計了一款基于北斗導航的“滴滴打車”監測系統。通過地基信號增強以及航跡推測算法，對“滴滴車”進行精準定位，并結合面部識別、以及AI語音識別進行分析，估算乘客的危險系數，來選擇是否要遠程報警或者遠程鎖車。對司機起到極大的震懾作用，提高了犯罪成本，使乘客的人身安全免遭侵害。

本套系統的設計初步思想就是行程比對，通過航跡推測的方式，可以防止當汽車駛進地下車庫、荒郊密林的地方，實現定位無死角，使汽車的位置實時處于監管范圍之內。

4 基于北斗系統的滴滴軌跡安全監測與預警系統技術報告

4.1 面部識別系統

設計目的：駕駛門禁系統監督一車一人相對應，核實司機信息。

概述：司機通過手機APP上傳本人的面部圖片，通過Adaboost算法提取面部特征值后，將其對應的數據存至數據庫。開車前手機終端進行識別，識別后將信息傳至控制器，若識別信息與數據庫信息匹配，控制器則驅動磁力鎖開鎖。司機則可用鑰匙解除汽車鎖定。否則汽車無法解鎖。

具體技術：

（1）采集司機照片;

（2）首先對圖像進行灰度化、直方圖均衡化處理;

（3）面部信息檢測;

（4）Adaboost算法，可以與Haar特征相結合，使算法的性能大幅度提升。在進行識別的時候則可以得到更好的效果。

（5）通過PCA進行人臉識別：

①取訓練集下指定個數的圖像X=[MN，S]。

②計算每行的均值，每行的元素與均值相減。

③計算X的協方差矩陣C。

④訓練投影到特征空間Y=PX=R，S。

⑤從大到小的順序排列，特征空間P=R，MN。

⑥計算出C的特征值與特征向量。

⑦測試集投影，若測試集有Q張圖像，那么降維后矩陣為R，Q。

⑧歐氏距離法，每一張圖像R，1與特征值R，S最相近的一個圖像，識別為該類。

⑨求出識別概率。特征臉方法經過K-L變換后由原來的高緯度向量轉換成低緯度向量子空間，達到了非常好的降維效果，而且其運算復雜度低識別速度快，同時易于實現，識別率高。

本文所提出的通過面部特征的識別，來控制汽車能否啟動的方案，其中主要包含三大部分：移動客戶端、駕駛控制端和后臺的存儲數據的服務器。其系統框圖如圖2所示。

人臉識別系統：

（1）開發平臺的搭建：在Android系統上搭建平臺進行面部特征的抓取。

（2）用戶注冊模塊的實現：身份證注冊，APP獲取到人臉圖像后，將上傳至服務器，保存在某個文件中，并將其有關圖片查詢的信息保存，進行統一管理。

（3）人臉識別模塊的實現。

（4）服務器端的實現。

4.2 語音識別系統

設計目的：從對話中獲取信息，判斷乘客是否安全。

概述：本設計選通過Linux嵌入式板卡來實現語音識別的任務。對原有系統進行改進，設計了一個成本較低、識別率高、體積小的語音識別系統。

具體技術：本套系統的聲音鑒別需要在Linux系統上實現，使用編寫好的聲卡驅動程序，通過圖形用戶界面調用聲卡驅動程序來將收集到的聲音信號進行錄制，應用程序可以通過socket發送或接收數據，所以我們通過socket將音頻文件進行傳輸，在Ubuntu Linux環境下優化音頻并改變文件格式，通過百度AI進行識別，識別結果開發板進行后續的處理控制。

AI語音系統設計：

（1）硬件系統：本語音識別系統應用的主控芯片為S3C2440。

（2）軟件系統：這里使用的是Linux操作系統邏輯框圖。

音頻采集的時首先會打開聲卡，設置好采樣頻道數并量化位數，之后讀取車內音頻信號，并將音頻信號存儲，最后關閉聲卡。

4.3 后臺鎖定

目的：當語音分析、路線判斷出現問題時，可以控制車輛的鎖定。

概述：該技術主要運用遠程通訊控制模塊、行車控制器，在車內乘客遭遇危險時遠程鎖定車輛。

具體技術：為了遠程鎖車避免發生事故、減少經濟損失，我們的設計將先行判斷汽車的行駛狀態，再通過北斗定位，智能的對汽車實施鎖車操作。

智能鎖車系統設計：

遠程鎖車系統主要包含三部分內容，起遠程監控作用的監控中心，收發指令的通訊控制模塊和行車制動的行車控制器。

通訊控制模塊靠近裝載機進行安裝，這樣便于直接發送信號給行車控制器。行車控制器可以說是汽車運行的重中之重，車上的各個傳感器、電磁閥都要由行車控制器控制。行車控制器將會收集汽車行駛的轉速信息、整車角度信息、行駛速度信息、底盤傾斜角度信息等狀態信息。我們就通過行車控制器對汽車的運行狀態進行監控，遠程通信控制模塊將汽車的信息進行傳輸處理，結合北斗提供的定位信息，監控中心則可以對目標車的車況了如指掌。

鎖車時，首先限制汽車的行駛速度，再限制汽車前進，最后限制發動機的啟動能力，將行駛中的汽車逐步拉停，而這些步驟則需通過閥控制器、鏟斗控制閥、動臂控制閥、啟動繼電器、發動機的ECU來進行實現。所有的鎖車操作均由行車控制器執行，行車控制器損壞或缺失，裝載機將無法運行。

4.4 北斗系統定位

目的：實時監測航跡，維護人身安全。

概述：當前位置的經緯度可以通過北斗衛星獲取，同時也可運用北斗衛星自帶的雙向衛星通訊服務。由于地形和環境帶來的干擾，衛星通訊無法正常進行，定位則會受到限制。為了避免在偏僻環境中定位不準確而使乘客產生危險，這套系統則通過北斗定位與航跡推算相結合的方式，獲取相對準確的位置信息。

具體技術：DR算法則是利用現有的坐標，在傳統定位方式受限制的情況下，我們就可以對已知的行駛方向、行駛速度和行車之間進行分析，對目標位置產生一個合理的估算。

這種方式不受外界環境影響，但需要每隔一段時間進行檢測。通過車輪上搭載的電磁計數傳感器，通過計算車輪旋轉發出的脈沖數量，便知車在這段時間的行程。

根據在目前時間的行駛路程，可以計算出汽車行駛的速度。當計數時間比較短的時候，該時刻的平均速度則可以近似等于瞬時速度。

組合導航算法：

汽車正常行駛的時候通過北斗導航對其進行定位，而當衛星信號受到阻攔的時候，則啟動DR算法對汽車的當前位置進行合理推測，以信號消失前的準確坐標為原點，通過車輪上的測速器獲取汽車路程、速度信息，并根據行駛路線來推測每一時刻汽車的位置：

式中，x（t），y（t）是t時刻車在參考坐標系下的位置;x（t-1），y（t-1）是t-1時刻車在參考坐標系下的位置;θ是測向速度與參考坐標系北向的夾角。在這種情況下，通過近似隧道的軌跡為一長直路線，則可以根據信號消失前的坐標來對汽車的位置進行定位。

式中，λ（t）、L（t）分別為航跡推算過程中車的實時經度和緯度;λ0、L0分別為起點經緯度。

5 應用前景

在滴滴打車事故頻發的情況下，軌跡安全監測與預警系統地合理應用能夠很好改善這種情況。讓乘客的人身安全得到更大的保障。利用軌跡安全監測可以實時追蹤車輛的軌跡，并與實際路線進行比較，在行駛路線出現問題時，后臺可以鎖停車輛并報警，可以很大程度上降低受害者的危險。