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一種基于聲信號(hào)的車輛碰撞檢測(cè)裝置設(shè)計(jì)

作者: 時(shí)間:2010-11-08 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

  對(duì)于聲音采集模塊采集到的聲音數(shù)據(jù),由DSP模塊運(yùn)行檢測(cè)軟件對(duì)其進(jìn)行分析,并判斷外部是否發(fā)生了碰撞。DSP模塊還引出一個(gè)IO口與報(bào)警和通訊模塊相通訊,報(bào)警和通訊模塊接收此引腳的信號(hào)來(lái)判斷是否發(fā)生碰撞以決定是否報(bào)警。

  1.3 存儲(chǔ)器模塊

  VC5509支持統(tǒng)一的編址空間,片上內(nèi)存的總?cè)萘繛?20kB,包括128k×16bit的RAM和32k×16bit的ROM,并可以根據(jù)用戶的需要擴(kuò)展到最大為8M×16bit的片外內(nèi)存空間。本系統(tǒng)選用的是HY57V64芯片,是一個(gè)有4個(gè)1M×16bit邏輯陣列的SDRAM芯片。該芯片接收并存儲(chǔ)DSP模塊傳輸過來(lái)的數(shù)據(jù),當(dāng)DSP模塊需要處理數(shù)據(jù)時(shí)也會(huì)從該芯片的特定位置讀出相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

  1.4 報(bào)警模塊

  報(bào)警模塊配有GPS和GSM模塊,獲取位置和速度信息并與服務(wù)器進(jìn)行通訊。DSP模塊從報(bào)警模塊的GPS模塊獲得車輛的速度和加速度信息并加入信息進(jìn)行輔助計(jì)算。報(bào)警模塊從DSP模塊獲得實(shí)時(shí)的信息,一旦檢測(cè)到碰撞信號(hào),報(bào)警模塊即向服務(wù)器報(bào)警。

2 軟件和算法設(shè)計(jì)

  我們?cè)O(shè)計(jì)的系統(tǒng)軟件是一個(gè)運(yùn)行于DSP之上的程序,控制系統(tǒng)各模塊工作,并完成算法計(jì)算。使用TI公司的CCS集成開發(fā)環(huán)境,用C語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言進(jìn)行編程。

  該軟件首先進(jìn)行初始化,對(duì)VC5509和AIC23的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行配置。對(duì)VC5509芯片的鎖相環(huán)配置時(shí),將系統(tǒng)時(shí)鐘設(shè)置為144kHz。對(duì)McBSP進(jìn)行配置時(shí),打開VC5509的McBSP0并啟動(dòng)其進(jìn)行輸入輸出操作。配置DMA0通道,使其工作于兼容模式并在中斷時(shí)停止數(shù)據(jù)的傳輸。配置AIC23的工作模式為DSP模式并使用IIC方式傳輸數(shù)據(jù)。啟動(dòng)AIC23對(duì)進(jìn)行32k采樣速率的采樣。

  初始化結(jié)束后進(jìn)行采樣檢測(cè),經(jīng)過采樣檢測(cè),一旦發(fā)現(xiàn)采集到的信號(hào)滿足分幀條件,即采集到的聲信號(hào)長(zhǎng)度足夠1秒時(shí),就執(zhí)行自動(dòng)聲檢測(cè)算法。

  自動(dòng)聲檢測(cè)算法讀出數(shù)據(jù)并進(jìn)行判斷,如果檢測(cè)到的是非碰撞事件,則繼續(xù)執(zhí)行采樣檢測(cè)以等待處理下一秒數(shù)據(jù),這時(shí)軟件在執(zhí)行空循環(huán);當(dāng)自動(dòng)聲檢測(cè)算法檢測(cè)到的是碰撞事件,就向通訊模塊傳遞信息,在GPS模塊確認(rèn)速度和位置信息之后就通過報(bào)警模塊報(bào)警。此軟件的流程如圖3所示。

  軟件流程圖中自動(dòng)聲檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)是核心部分,下面做重點(diǎn)介紹。由于不同聲波信號(hào)的幅頻特性和相頻特性不同,不同聲波信號(hào)在各個(gè)頻率段的幅值也存在一定的差異。因此,可利用各個(gè)頻率成分的能量變化來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。

  自動(dòng)聲檢測(cè)算法包括聲音信號(hào)采集和分幀、特征提取、特征降維、特征分類四部分,其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:

  (1)采集和分幀。將采集到的信號(hào)按每2s分為一幀,幀與幀之間有1s的交疊。對(duì)32k采樣率的芯片來(lái)說,即每一次只對(duì)2s的片段65536個(gè)點(diǎn)進(jìn)行處理,在訓(xùn)練階段兩個(gè)片段之間有1/2重復(fù)。這樣得到一組數(shù)據(jù)Datai(1≤i≤65535)。

  (2)特征提取。對(duì)每一幀信號(hào)數(shù)據(jù)Datai(1≤i≤65535)實(shí)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(jì)能量的分布,以此作為識(shí)別交通事故的特征。本算法采用DB1小波,對(duì)每一幀信號(hào),先進(jìn)行一層分解,然后高頻系數(shù)進(jìn)行兩層完整的分解,低頻系數(shù)進(jìn)行10層單向分解得到18組數(shù)據(jù)。計(jì)算得到特征分量F=[E1,E2…E18],En的計(jì)算公式如下:,其中N為Cn的長(zhǎng)度。

  (3)特征降維。對(duì)特征提取后的信號(hào)量實(shí)現(xiàn)降維。在提取出的特征分量F的基礎(chǔ)上,本算法采用基于主成分分析(PCA)的異常點(diǎn)檢測(cè)算法檢測(cè)交通事故碰撞聲。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。

  



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