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基于DSP的车辆碰撞声检测装置的设计

作者:时间:2012-12-31来源:网络收藏

(1)采集和分帧。将采集到的信号按每2s分为一帧,帧与帧之间有1s的交叠。对32k采样率的芯片来说,即每一次只对2s的片段65536个点进行处理,在训练阶段两个片段之间有1/2重复。这样得到一组数据Datai(1≤i≤65535)。

(2)特征提取。对每一帧信号数据Datai(1≤i≤65535)实施DWT变换以得到频域信息,然后根据得到的频域信息统计能量的分布,以此作为识别交通事故的特征。本算法采用DB1小波,对每一帧信号,先进行一层分解,然后高频系数进行两层完整的分解,低频系数进行10层单向分解得到18组数据。计算得到特征分量F=[E1,E2…E18],En的计算公式如下:,其中N为Cn的长度。

(3)特征降维。对特征提取后的信号量实现降维。在提取出的特征分量F的基础上,本算法采用主成分分析(PCA)的异常点算法交通事故声。原特征F变换后得到公式为,其中H为PCA方法得到的投影矩阵。

(4)特征分类。收集正常运行和交通事故时的周围声音信号样本,并训练构造分类器,实现对行驶过程中的声音分类。分类器拟输出两类分类结果:一类为正常运行声音,另一类为重大交通事故的声音。判别条件为:

其中为训练样本集的特征分量投影。n表示允许偏出给定区间Ii的最大个数,当n大于某个阈值时即为,反之则不为碰撞。

3 实验结果及分析

系统实验所采用的实验样本总数为200个,分为碰撞样本和非碰撞样本两类,每类都为100个样本。碰撞样本采集于厂商的碰撞试验,非碰撞样本采集于日常常见各类声音信号。其中碰撞样本的长度为10s,包含完整的碰撞过程的声音,并混有刹车等常见噪声。非碰撞样本的长度为20s,分为自然环境类、音乐类和语音类等几种声音。在碰撞样本中,20个作为算法的训练样本,剩下的80个用于算法的效果。一般普通声音的频谱如图4 a)所示,而典型的碰撞声样本的频谱如图4 b)所示。

我们的碰撞声检测仪在一个模拟的环境下进行测试,尽可能地还原真实场景。使用低失真功放反复对真实场景中采集到的碰撞信号进行实验。并和文献中的实验结果进行了对比。其中整体成功率是对判断对的样本总数和实验样本总数的比值。实验结果示于表1.

由实验结果可以看出,无论对碰撞样本还是非碰撞样本,实验结果都非常准确,这说明本算法在上较为合理,在较小的干扰下可以达到碰撞声分类的目的,和文献提到的结果相比,无论是碰撞样本还是非碰撞样本,准确度都有所提升。

4 结束语

利用TMS3205509芯片做信号处理以及TLV320AIC23B做采集芯片的车辆碰撞报警,体积小、成本低。此使用分帧的方式对声信号进行模式识别计算,以实现车辆碰撞的及时报警。实验结果表明,此系统可靠性高、延时较短、可及时发出报警信号。此系统的应用可提高机动车辆驾乘人员的安全系数,从而降低驾乘人员的车祸伤亡率,具有良好的应用前景。


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