基于3D成像和激光轮廓传感技术的共享汽车非事故损伤检测系统设计与应用

顾赫 李泓宣 杨佳男 王怡 冯美宁

摘 要：继共享打车、共享单车后，节能环保的共享汽车应运而生。在拥有便利性的同时，共享汽车在自助归还模式下如发生非事故损伤，因无法正确得到车辆实时信息，将导致无法或错误追责等后果。鉴于此，设计了共享汽车非事故损伤检测系统，通过激光轮廓传感器和高清摄像头测量得到汽车轮廓、车漆及内饰的图像信息，基于整体与局部的图像对比识别技术判断车辆是否存在损坏。该系统可代替人工检测，解决人工检测还车花费时长的问题，简化还车步骤，并提高准确度、节省时间，以适应快节奏的社会现状。

关键词：共享汽车;非事故损伤;线激光轮廓扫描技术;3D图像合成;对比定损

1    研究背景

共享汽车起源于欧洲，由于其对减缓交通堵塞，减少大气污染，改善城市环境有所贡献，故世界上其他国家如美国等也在发展共享汽车服务。20世纪80年代末，瑞士首先出现了通过商业性组织向有车或无车者提供汽车共享的服务，随后这种服务在欧洲、北美、亚洲等地快速发展[1]。

如今，用户通过手机便可自助预定共享汽车，并进行选择、付款、还车等一系列操作，具有极高的便捷性。共享汽车为居民出行、道路拥堵问题的缓解及环境改善做出了不小的贡献，但是当前共享汽车也面临着一定的问题：

（1）部分共享汽车平台，不仅要支付汽车购买的费用，后期汽车的保养方面也需投入成本，甚至需要为事故责任方模糊的损伤车辆买单。

（2）用户还车时若选择停放在公共停车区域，难免会遇到目的地附近无停车位的情况;而若停放在停车场，停车费用的支付方将成为一个争议点。

（3）在使用过程中，面对可能出现的刮蹭或其他事故，责任认定又成为一大难题。

针对以上问题，提出设计一种基于3D成像和激光轮廓传感技术的共享汽车非事故损伤检测系统，该系统针对车辆损伤后事故责任方模糊而导致共享汽车平台承担损失这一问题给出了应对方案。针对共享汽车发生非事故损伤，自助归还模式下无法准确得到车辆实时信息，将导致一系列纠纷的问题，该系统可以全面反映车辆归还时的车身外部与内饰情况，并及时反馈给租赁人与平台，使自助还车系统代替人工检测，解决了人工检测还车花费时长的问题，简化了还车步骤，可适应快节奏的社会现状。

2    系统设计

2.1    共享汽车非事故损伤的类型

调查发现，目前市场上的还车检查步骤完全依据手机上传图片进行核查，具体过程是将车辆停到指定地点后，按标准例图拍照，上传照片即可完成还车。该方式对照片清晰度具有比较高的要求，还车时主要检查汽车的外部和内饰是否出现损伤。常见的非事故损伤有车身外部（包括保险杠、后视镜、玻璃等）出现擦刮掉漆、变形和破损，车内仪表盘、座椅和内饰等受损，整车出现变形（如底盘变为菱形），车内存在难以清洗的油渍污染等。

针对以上车辆损伤情况，按照损伤性质进行分类：

（1）车辆外部轮廓变形：车身外部出现的变形破损、整车的变形都划分为轮廓变形。

（2）车漆擦刮：车漆擦刮掉落存在易于区分的颜色变化。

（3）內饰损伤：包括固定的内饰与形状易于改变的内饰（座椅会因为使用存在形状变化，故不适用于用轮廓变化测量）。

2.2    系统检测项目分类与原理设计

2.2.1    检测项目的分类

（1）针对车身外部轮廓变形，将使用前后检测到的车身外形轮廓进行对比，从而分析出车身外部与底盘是否出现变形和破损。

（2）车漆擦刮发生时，该损伤会导致车身颜色变化，且在一定程度上出现微小形变。由于同一车型的车完全相同，故可采用图像对比的方式检测车身外部车漆情况。

（3）内饰损伤的检测采用局部外形比对和颜色比对，由于车内装饰物等可能存在不属于破坏的外形变化，所以鉴别严重污染和破损时就不能用整体图片比对的方法，可以先得到整体图片，再智能识别物件进行局部对比检测。

2.2.2    系统工作原理

通过车牌识别系统检测到待检测车辆时唤醒系统，进入工作状态后各部分检测器对车辆进行检测，再将检测得到的车辆图像信息等进行比对处理得到车辆的损伤信息，指导用户还车并定损。

2.2.2.1    车牌识别系统

智能识别车辆牌号可从数据库中得到车辆租借前的车况信息，具体步骤如下：

（1）牌照定位，定位图片中的牌照位置;

（2）牌照字符分割;

（3）牌照字符识别，将分割好的字符进行识别，组成牌照号码。

通过以上步骤得到车辆的车牌信息，将车牌信息传输至数据库就能得到租赁前的车况信息。

2.2.2.2    各检测部位的检测原理

激光轮廓传感器可采集到车辆的轮廓信息，利用可移动摄像头采集车辆内饰等图像信息，外部固定摄像头采集车身外部图像信息。将采集到的相应信息传输至计算中心，计算机进行相应信息对比，检测车辆是否出现损伤。

目前有许多不同技术可用于图像对比，如Matlab和C++等。通过调查分析，本系统的汽车轮廓图像识别对比采用C语言编译程序，基本原理是将3D图像放置于一个x-y-z的三维空间中，其中每点都有自己独立的坐标，在两图片的同一位置上设定一个稳定的基点，通过比较图片各点的对应坐标来识别图片的不同并标记，将不同的地方在三维坐标内展示出来，这样就能得到汽车轮廓的变形信息。

车身外部车漆和内饰仍利用图像对比进行识别，首先固定摄像头采集完整的汽车外部图像信息，用户通过可移动摄像头采集汽车内饰信息。汽车内饰的位置与状态不稳定性导致不能通过固定的整体图像对比，可先利用已经成熟的物体智能识别技术将内饰各部件独立分割开（如座椅、仪表盘、方向盘、车内面等），再利用各部件的外形特点进行分类，如仪表盘、方向盘、车内表面等可利用图片对比轮廓识别损伤。车身外部车漆与外形易变化的内饰可通过图片对比颜色的变化来识别破损与污损，原理是将颜色单一的部件或一定范围内的区域标记为一个颜色区域，进行区域的颜色对比，若颜色不同则存在损伤情况，通过存在差异区域的大小来判定损伤的程度。

由于以上判定存在误差，故引入判定结果权重系数x，当存在污损和破损的情况时，无疑后者的损失更大，该权重系数x会以汽车的损伤程度与客户的历史使用损伤情况以及市场上整体共享汽车内饰的损伤情况为依据初步得到一个数据，从而得到一个大致的损伤金额，判断用户是否需要赔偿。信息将反馈至用户和平台处，用户若认为判定存在错误可以反馈给平台，平台再派区域负责人进行人工复检。

2.2.2.3    各技术性能与适用范围

针对系统主要考虑的指标，对各技术进行综合分析，如表1所示。

图1从左至右分别展示了线激光轮廓扫描技术、3D成像技术、点激光轮廓扫描技术的性能。

由图1分析可知：

（1）检测汽车外形和轮廓：车身外部出现的变形和破损、车辆外部轮廓变形的检测对任一方面的性能要求都很高，故选择线激光轮廓扫描技术。

（2）检测汽车车漆：车漆擦刮掉落会有刮痕导致的车身颜色变化，车内存在垃圾和污染也会使拍摄的图片与原图数据不符。由于此方面的检查对精度要求不高，所以不以P3作为主要参考，选择使用摄像头的3D成像技术。

（3）车内的内饰检查与卫生：车内检查需使用可移动的摄像头对车内进行扫描摄像，故选择使用摄像头的3D成像技术。

点激光轮廓测量与线激光轮廓测量技术原理相似。点激光轮廓扫描利用同样的原理进行测量，每次可测量一个点，将各点整合得到线和平面的形状，但不适用于本系统，故淘汰。

2.2.3    系统的装置配备

检测后的信息反馈至系统、租赁平台和顾客后，若无须索赔则系统判定还车成功;若存在意外情况，则提示顾客将车辆停放至指定的故障车辆区完成还车，后续问题经平台调查后再进行协商。

针对上述功能，整个系统需要具备的装置如下：

（1）车牌识别系统（车牌识别摄像机、补光设备、车辆检测器）。

（2）线激光轮廓传感器（测量范围：宽2 000 mm，高2 000 mm;精度5 mm）。

（3）高清摄像头（可转动的摄像头安装基座、补光设备）。

（4）可移动小型摄像头（放置箱体储存摄像头）。

（5）摄像头与传感器管理设备、系统管理电脑系统。

2.3    损伤检测技术

2.3.1    轮廓及底盘变形检测识别

轮廓及底盘变形通过线激光轮廓扫描，可将车身外形转换为轮廓实际图形进行检测。线激光轮廓扫描技术测量精度高、速度快、参数多，对环境和测量目标要求不高，超大景深，大纵深检测，无须照明和矫正。

激光轮廓传感器通过以下两个步骤对物体进行3D测量：

（1）采集点云数据：移动物体或传感器，每隔一段距离进行一次轮廓测量，得到一系列轮廓，这些轮廓组成了物体表面3D数据。类似于将物体切成若干薄片，得到每片的表面轮廓，这些轮廓共同组成了3D表面。

（2）通过3D分析软件进行分析后可以对物体表面进行凹凸缺陷检测。

激光轮廓传感器测量原理：激光轮廓传感器采用激光三角反射式原理，激光束被放大形成一条激光线投射到被测物体表面上，反射光透过高质量光学系统被投射到成像矩阵上，经过计算得到传感器到被测表面的距离（Z轴）和沿着激光线的位置信息（X轴）。移动被测物体或轮廓仪探头，就可以得到一组三维测量值。

激光轮廓传感器在测量中具备的优势：

（1）非接触测量：利用激光束在被测目标表面产生的轮廓线来实现轮廓测量，因此是典型的非接触测量传感器，具有无测量力、无磨损、长寿命等特点。

（2）测量精度高：目前激光轮廓传感器分辨率高达

±0.1%FS。

（3）测量速度快：测量速度可达几万赫兹级。

（4）测量参数多：可以测量众多三维参数，如高度、高度差、点—点距离、点—线距离、半径、夹角、标准轮廓偏差等。

（5）适用范围广：由于激光轮廓传感器以激光作为测量媒介实现目标轮廓参数的准确测量，因此它对被测目标没有太多的限制，包括软硬、冷热、黑白、明暗等，尤其适用于一些柔软目标、狭小空间。

2.3.2    车漆与内饰损伤检测识别

车漆与内饰损伤采用高清摄像头合成3D图像进行检测，3D成像技术成本低廉、结构简单、测量精度高。

摄像头的3D成像原理：摄像头的成像原理与人眼成像原理类同，眼睛是光的感知器官，类似摄像头，角膜和晶状体相当于镜头，能够聚焦成像，眼内的视网膜相当于感光芯片，能够接收物象。外界景物发出的光线经过角膜、晶状体等聚焦后投影到视网膜上，就能显示景物的影像。同理，外界景物发出的光线，经过镜头等聚焦后投影到感光芯片上，显示出景物的影像。摄像头的感光芯片将影像变成电荷脉冲，通过信号转换传递给DSP和放大电路，然后将输出视频影像信号显示出来。

2.4    系统结构设计

結合传感器技术和图像处理技术，设计了一种适合室内、室外使用，支持动态或静态测量汽车的轮廓、内饰和车漆的测量系统，该系统通过图片拼接技术和传感器技术获取带有标尺的车辆全照图片以及车辆轮廓尺寸参数，装置整体构成如图2所示。

图中设备分别为测量支架、轮廓传感器（激光扫描仪）、外轮廓摄像装置（3D摄像头）、可移动摄像装置（手持摄像头操作箱）、车牌识别装置（车牌识别器），另外还包括计算机、无线传输设备和测量装置等。该系统占地面积小，经扩展后可测量任意尺寸大小的车辆，不受场地限制，安装方便。系统测量过程部分具有动态性和实时性，为了保证测量的准确性，在测量外部轮廓和车漆时，被测车辆需要以不高于5 km/h的速度通过。内饰的检测需要使用者将车辆停稳，从图中的手持摄像头操作箱中拿出可移动摄像头，手持摄像头进行内饰环摄。

车辆进入测量区域时首先触发车牌识别系统，使检测系统进入工作状态，各设备启动;当车辆驶出测量区域时，光电传感器监测到车辆驶出车辆范围后关闭各测量设备，计算并输出测量结果，经过处理后判定该车是否符合规定。

3    系统应用分析

共享汽车归还损伤检测仪器分为车身检测器、内饰检测器两部分，采取非接触方式检测汽车损伤情况，并将检测情况上传至平台和用户手机端。结合成本分析，该系统适用于室内外共享汽车略多的停车场。

车身检测仪安装在停车场的入口，与车牌检测器形成一个功能复合体。当车牌检测器录取汽车的车牌后，车身检测仪开始工作，该设定大幅降低了电能消耗。同时，车身检测器会把相应车牌的测量信息通过网络传输到平台，并与同一辆车前一次的数据进行比对，经过集成后的数据低于某一阈值时判定该车正常，而后才可执行还车。汽车停好后，用户使用附近的手持式3D扫描仪，通过扫描平台发出的二维码确认车辆信息;按照相应步骤，详细、完整地对汽车内饰进行扫描;数据传输至平台，经相应软件进行比较;最后将数据反馈至用户和平台，并留有备份。车牌检测器和车身检测器都按照《民用建筑电气设计规范》（JGJ/T 16—1992）、《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范（修订版）》（CECS 72：97）、《建筑与建筑群综合布线系统工程施工及验收规范》（CECS 89：97）、《建筑智能化系统工程设计管理暂行规定》（建设〔1997〕290号）的要求进行布置。

公共设施应长远考虑，留有发展余地，故每个车牌检测器和车身检测器都留有接口，以备后续完善功能或增加设备。车身检测器安置于道路两旁，手持式扫描仪与手持式摄像仪用龙门架安装，占地极小。设备用电由停车场的配电房提供，不需要额外改建。在归还汽车的过程中，租车人仅需用手持式扫描仪按规定流程对车辆的内饰进行检测，具有极高的便捷性。

4    结语

共享汽车的应用普及提高了居民生活的便捷度，然而，由于其行業制度的不完善，造成其所附加的对于共享汽车非事故损伤后责任方的认定及损伤程度的监测成为大众关注的焦点。共享汽车非事故损伤无论是对用户还是共享汽车公司来说都是不小的损失，因此当下亟需健全及规范行业制度。共享汽车非事故损伤后责任方的认定及损伤程度的监测作为阻碍当前共享汽车产业发展的重要因素之一，应寻找合理的解决方案。本文所述系统将有效减少共享汽车平台投入成本，同时提高归还汽车的效率，让平台能及时掌握旗下每一辆共享汽车的状态信息。

[参考文献]

[1] 闫慧兰，姚博文.关于汽车共享服务的研究综述[J].华章，2014（24）：382.

收稿日期：2021-08-18

作者简介：顾赫（1999—），男，宁夏银川人，研究方向：车辆工程。