专利名称：一种车辆乘员体征的识别方法
技术领域：
本发明涉及车辆运行安全措施，特别是涉及一种车辆乘员体征的识别方法。
技术背景安全气囊系统研发主要目的是尽量避免在碰撞过程中人体与车身内饰件发生二次碰撞， 减少对人体造成的伤害。近些年来，汽车座椅安全带和汽车安全气囊的广泛使用，大大降低 了在交通事故时伤亡率。但是，由于常规的安全气囊系统是按第五十百分位正常位置乘员设 计的气囊，为此，常规的安全气囊极有可能对离位乘员和小身材妇女甚至儿童造成伤害。为了有效降低因气囊展开造成不同类型乘员伤害的可能性，目前己提出了不同种类的智 能乘员约束系统。这些系统大多采用视觉传感器、压力传感器和超声波传感器等实现乘员的 类型、位置及坐姿等体征检测，并根据汽车碰撞的严重程度来确定是否张开安全气囊，以及 采用多大的弹开强度。因此，开发智能乘员识别系统，利用传感器系统感知乘员的体征，给安全气囊系统提供 乘员体征信息，具有十分重要的意义。
图l车辆乘员体征的识别系统工作流程图；图2座椅体压分布测试系统压力传感器安装位置示意图。图中l.汽车座椅，2.传感器发明内容本发明的目的在于提供一种车辆乘员体征的识别方法，其利用座椅体压分布及智能识别 技术获取乘员体征信息，提供给智能安全气囊系统用于安全气囊的智能控制。 为实现上述目的，本发明主要包括以下步骤，结合
如下a) 压力敏感点获取步骤通过车载体压分布测量系统获得不同乘员类型及不同坐姿下 的乘员体征数据，通过分析这些数据，找到压力敏感区域，在这些敏感区域内的布置压力测 量传感器阵列，将布置的压力测量传感器阵列获得的系列压力值作为训练及检验用于识别的 特征值；b) 识别用压力值获取及处理步骤通过测量系统测量这些传感器整列在不同乘员类型， 不同坐姿下的压力值；C)乘员体征识别步骤按照具体法规要求，将通过以上步骤获得n种不同典型乘员类型 不同坐姿的体压分布数据，建立不同典型体征的特征数据库用于对分类器进行训练，获得乘 员类型和体征的分类器模型，在实时处理过程中获得实时体压分布数据，然后将体压分布数据输入已经训练好的分类器中进行分类，最终获得乘员体征信息，最后将获得的乘员体征信 息输送到智能安全气囊控制器供其智能控制使用。其识别用特征值使用座椅压力分布传感器压力值获得。本发明的有益效果是提供了一种有效的识别乘员体征的手段，可以将在汽车碰撞过程 中由于乘员体征不同导致的气囊对乘员的二次伤害降到最低，从而提高汽车的被动安全性能具体实施方式
参阅图2:在步骤S00中，将已有的座椅体压分布测量系统(该系统有一套体压分布坐 垫式传感器，用于测量人体臀部在座椅上的压力分布)布置于座椅上。在步骤Sll中，直接从座椅压力分布测试系统中读取压力分布数据。建立不同类型及不 同坐姿下乘员体压原始分布数据库。所说的压力敏感区域用系列点的样本方差的方法获得，具体歩骤是在步骤S21中，对压力分布敏感区域进行分析。设(^,;^,…,A)是每个采集点采集到的一系列压力值，将统计量S2 =1X)2作为样本方差，其中1则w越大，该采集点敏感度越大。绘制出52的分布图即体压敏感度分布图。在步骤S22中，在52偏大的区域布置低密度传感器阵列。在步骤S23中，系统获得了大量的不同类型不同坐姿情况下乘员这些低密度传感器压力 值及带有类型及坐姿类别信息的文件，建立不同类型及坐姿下的乘员体压分布数据库。 在步骤S31中，将获得的矩进行归一化处理。我们使用的下面公式进行归一化，S是原始数据，而S4是经过转换后的数据。max(S — min(S) max(S) — min(S)如果min(S)<0如果min(S)>0在步骤S32中，使用上一步骤获得的归一化的不同类型及坐姿下的体压分布数据分布对 不同模型参数下的乘员类型及坐姿支持向量机模型进行训练及检验，找到最优化的模型参 数。在步骤S33中，用获得的最优化参数和训练数据对系统进行训练，然后使用检验数据进 行预测并计算出正确率。如果不满意再次重复步骤一。通过以上歩骤分别对不同乘员类型分类器和不同乘员坐姿进行训练，并获得了乘员类型和乘员坐姿分类器模型。在实时分类过程中，步骤S33中获得的归一化后的实时采集的低密度传感器矩阵获得的 压力值输入到预处理过程中的分类器模型中。最后计算出乘员类型和坐姿信息，送入智能安 全气囊中供其控制安全气囊使用。
权利要求
1、一种车辆乘员体征的识别方法，其特征在于包括以下步骤a)压力敏感点获取步骤通过车载体压分布测量系统获得不同乘员类型及不同坐姿下的乘员体征数据，通过分析这些数据，找到压力敏感区域，在这些敏感区域内的布置压力测量传感器阵列，将布置的压力测量传感器阵列获得的系列压力值作为训练及检验用于识别的特征值；b)识别用压力值获取及处理步骤通过测量系统测量这些传感器整列在不同乘员类型，不同坐姿下的压力值；c)乘员体征识别步骤按照具体法规要求，将通过以上步骤获得n种不同典型乘员类型不同坐姿的体压分布数据，建立不同典型体征的特征数据库用于对分类器进行训练，获得乘员类型和体征的分类器模型，在实时处理过程中获得实时体压分布数据，然后将体压分布数据输入已经训练好的分类器中进行分类，最终获得乘员体征信息，最后将获得的乘员体征信息输送到智能安全气囊控制器供其智能控制使用。
2、 根据权利要求1所述的一种车辆乘员体征的识别方法，其特征在于所说的压力敏感区域用系列点的样本方差的，法获得设(A,A,…,A)是每个采集点采集到的一系列压力值，将统计量s、^t(x,-i)2作为样本方差，其中则^越大，该采集点每ii度越大，绘制出w的分布图即体压敏感度分布图，在^偏大 的区域布置低密度传感器阵列。
3、 根据权利要求l所述的一种车辆乘员体征的检测方法，其识别用特征值使用座椅压力分布传感器压力值获得。
全文摘要
本发明涉及一种车辆乘员体征的识别方法。包括以下步骤a)压力敏感点获取步骤通过车载体压分布测量系统获得不同乘员类型及不同坐姿下的乘员体征数据，通过分析，找到压力敏感区域，并布置压力测量传感器阵列，b)识别用压力值获取及处理步骤通过测量系统车辆传感器整列在不同乘员类型和不同坐姿下的压力值；c)乘员体征识别步骤按照具体法规要求，建立不同典型体征的特征数据库，获得分类器模型，将体压分布数据输入已经训练好的分类器中进行分类，将最后将获得的乘员体征信息输送到智能安全气囊控制器供其智能控制使用。本发明供了一种有效的识别乘员体征的手段，可将在汽车碰撞时气囊的二次伤害降到最低，提高汽车的被动安全性能。
文档编号B60R21/015GK101318493SQ20081005076
公开日2008年12月10日 申请日期2008年5月29日 优先权日2008年5月29日
发明者李向瑜, 肖振华, 菲 高, 高镇海 申请人:吉林大学