自动识别酒驾与事故报警系统

李莎莎，李 娟

(1.黑龙江工程学院，哈尔滨 150050；2.哈尔滨工程大学，哈尔滨 150001)

酒后驾驶是导致高速公路严重交通事故及人员死亡的主要原因之一。为了预防这些事故的发生，在驾驶员处于酒驾状态时，车辆不应启动。文中采用酒精传感器来检测驾驶员是否酒驾，并在事故发生的第一时间，传递事故信息到指定人员或部门，以便第一响应者能够迅速采取行动，对受伤人员进行及时抢救及治疗。为此，系统集成了板载压力传感器、MEMS传感器和摄像头等传感器将事故发生的详细信息以及实时情况发送至已注册的电子邮件或电话号码，并可实时显示摄像机采集到的车辆和人员状态[1]。

文中设计的系统采用射频识别技术(RFID)取代传统条形码扫描，通过射频信号自动识别车辆并获取相关信息。射频识别技术识别工作无需人工干预，且无接触与瞄准；可自由工作在各种恶劣环境；搭配低功率密度无源标签又具有价格低廉的优势。该项技术的开发已被成功应用于各个领域，郭洪波和Miodrag bolic设计一种基于纯树法的RFID系统，应用在汽车防撞系统中[2]。Halifeng Wu和曾宇通过扩展现有算法，开发一种新颖的标签防冲突算法模型，有效提升了识别系统的标签识别效率，实验证明采用该方法进行分配，可以有效减少识别标签结果与其他隐藏标签之间的冲突[3]。王洪刚，裴长兴和苏波设计一种用于有源RFID系统的高效无冲突中介协议系统[4]。在该协议中，引入了一种包含冲突避免、冲突检测和快速进入标签的更新机制。Fatemeh Nafar和Hossein Shamsi设计并实现了基于RFID-GSM对车辆进行有效识别的系统，该系统与2.4 GHz的IEEE802.15.4相兼容，可在单一观测站中对不同公路的车辆进行完整识别[5]。

文中的研究目标是通过汽车安全系统的开发与设计，在发生事故时有效缩短救援时间。设计的系统通过RFID-Cloud的公路车辆识别系统跟踪车辆[6-8]，用车载GPS定位，视觉传感器提取事故及人员图像信息，同时车载FMCW雷达对车辆速度以及与前车距离进行测量，有效预防车辆碰撞的发生。文中提出一种等待时间短和精确度高的RFID计数操作系统，亦可作为大型RFID系统中的基本构件，可有效提高车辆识别系统的查询性能。

1 系统工作原理

在预防事故发生及事故救援中，车辆的预先识别及定位是尤为重要的，可将识别系统加装在高速公路收费站处，识别系统包括一个射频识别读取器和两个标签。标签1是原始的RFID标签，标签2是用于防盗的RFID标签[9]。系统中的FMCW雷达用于车辆距离、速度和角度的测量，以提前预防事故的发生。RFID是一种自动识别技术，可通过射频信号来识别标记的对象[10]。一般有3种获取RFID标签的方法：有源标签、无源标签和半无源标签[11]。文中设计的系统中使用的是有源标签，因为射频识别对有源标签的识别效果更好[12]，防盗标签是与车辆绑定的，由途经的收费站扫描确认，以防止被他人盗用。系统中添加诸如MEMS和压力传感器来检测事故发生时的冲击强度。板载微型控制器可在发生事故时将事故信息发送出去。该系统的实施过程如下：首先通过酒精传感器对驾驶员进行酒精含量检测，如发现酒精含量超标则关闭汽车发动机装置，汽车将无法启动。如果发生任何事故，MEMS和压力传感器会自动识别冲击类型及强度，随后开启摄像机捕获图像，车载GPS获取车辆位置信息，通过腾讯云服务将事故信息发送至用户注册的手机号码。

系统原理如图1所示。基于RFID-Cloud的车辆识别和监控系统的组件包括：Raspberry pi3、RFID阅读器、收费站、RFID标签、摄像头、酒精传感器、MEMS传感器、压力传感器、GPS定位组件、直流电动机、蜂鸣器和MCP3208IC ADC。

MEMS传感器采用单晶硅作材料，以MEMS技术在材料中间制作成力敏膜片，然后在膜片上扩散杂质形成4只应变电阻，再以惠斯顿电桥方式将应变电阻连接成电路，来获得高灵敏度。MEMS传感器由MEMS单元、ASIC单元、解耦单元、连接线以及附着体PCB组成。具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、可靠性强、易于集成和实现智能化等优点。系统中MEMS传感器主要检测及记录气囊压力、燃油压力、进气管道压力及轮胎压力等。传感器中集成的ASIC单元，可将模拟信号直接转换成数字信号输出，因此，可以直接与Raspberry pi3进行通信。

图1 系统原理

系统中酒精传感器是设备组成的重要部分，用于检测酒精浓度，可有效避免由于酒驾而导致的意外。MQ135酒精传感器所使用的气敏材料是在清洁空气中电导率较低的SnO2。电路如图2所示[13]。当传感器所处环境中酒精浓度较高时，传感器电导率随空气中酒精气体浓度的增加而增大。通过简单的电路即可将电导率的变化转换为与该气体浓度相对应的模拟输出信号，但是Raspberry pi3处理的是数字信号。因此，这两个接口无法直接连接。系统通过MCP3208-Bi / P单片机将酒精传感器的模拟信号转换为数字信号，以保证与Raspberry pi3的通信。

图2 MQ135酒精传感器电路

2 结果与讨论

整体系统的设计由硬件部分和软件部分组成，硬件部分主要包括读取器、各类传感器及电机等，软件部分包括Raspbian Php和腾讯云帐户。Php&HTML用于手机网页监视。MCP3208IC ADC、蜂鸣器用于硬件的控制及报警。系统根据酒精传感器检测驾驶人员酒精浓度是否超标，以此作为控制车辆是否可以正常启动的依据。在运动过程中，如果发生任何事故，压力传感器和MEMS传感器记录并汇总各项监测数据，分析车辆冲撞和损毁程度，同时启动视觉传感器记录影像，GPS位置(纬度，经度)的详细信息一并通过Cloud帐户在注册的手机中显示。

FMCW雷达在系统中用于防撞的提前预警[14]。FMCW雷达系统发射信号的时域及频域波形如图3所示[15-17]。具体雷达参数包括：工作频率77 GHz，周期7.33 s，带宽150 MHz，最大中频频率27.30 MHz，采样频率150 MHz，目标探测最大距离200 m，距离分辨率1 m，目标最大速度230 km·h-1。

图3 FMCW雷达系统发射信号的时域及频域波形

图4是系统测量范围-速度响应，在多普勒频移测距的响应范围中，可以看到前方的汽车距离40 m多一点，并且看上去几乎是静止的。 这是因为汽车相对于雷达的径向速度为4 km·h-1，仅相当于1.11 m·s-1。

图4 范围-速度响应

对目标汽车行驶距离和速度的估算重点在于拍频和多普勒频移的提取[18-20]。本系统使用MUSIC算法提取拍频和多普勒频移，用来计算目标距离及速度。

通常情况下，系统的采样频率是150 MHz，可以实现所需的距离分辨率，但实际在去调频信号后，仅需要以对应于最大拍频的速率对其进行采样即可达到所需分辨率。由于最大拍频通常小于所需的扫描带宽，因此，可以抽取信号达到有效减轻硬件成本的效果。

3 结束语

文中设计一套汽车自动识别酒驾和事故报警系统，该系统在python框架中构建代码，因为该框架对于Raspberry pi3、腾讯云服务以及各类传感器兼容性较好。酒精、MEMS、压力传感器的模拟输出通过使用MCP3208IC ADC与Raspberry pi3进行兼容。使用腾讯云服务将收集的事故照片及视频上传到云中。通过基于高速公路上使用的RFID-Cloud车辆识别系统，对高速公路上的车辆事故进行预防及监控，同时融合FMCW雷达的防碰撞信息，实现高速公路上车辆的自动扫描识别，以及对车辆的实时监控，有效地提升驾驶人员的安全性，并最大程度地降低交通事故的发生率。