【正文】 過程 具體過程如下： ：通過傳感器獲取信號或圖像信息，完成原始數(shù)據(jù)采集（用模式表示輸入數(shù)據(jù)）。 模式識別方法概述 乘員體征檢測技術(shù)的理論基礎(chǔ)是模式識別方法。前者如意識、思想、議論等,屬于概念識別研究的范疇,是人工智能的另一研究分支。 模式識別是指對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的(數(shù)值的、文字的和邏輯關(guān)系的)信息進(jìn)行處理和分析,以對事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過程,是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分[13]。 計(jì)算機(jī)模式識別是20世紀(jì)60年代初迅速發(fā)展起來的一門新興學(xué)科。 乘員體征復(fù)雜多樣，試驗(yàn)樣本少，映射關(guān)系高度非線性，為此在識別方法上需盡可能選擇具有能解決小樣本學(xué)習(xí)，非線性分類及具有優(yōu)秀泛化能力的模式識別算法[13]，并建立分類識別器。本文采用的技術(shù)路線是體壓分布檢測和支持向量機(jī)分類的方法[11,12]。測試樣本也是利用該裝置獲得，用以模擬使用低密度壓力傳感器實(shí)現(xiàn)對乘員體征識別的情況。整個算法的試驗(yàn)驗(yàn)證是基于已經(jīng)開發(fā)的LabView軟件的乘員體壓信息的識別軟件上進(jìn)行的。根據(jù)人機(jī)工程學(xué)的研究，最舒適的坐姿分布應(yīng)保證:人體的大部分質(zhì)量應(yīng)以較大的支承面積，較小的單位壓力合理地分布到坐墊和靠背上，壓力分布應(yīng)從小到大平滑地過渡，避免突然變化。 本文的主要研究內(nèi)容 本文的主要研究內(nèi)容基于體壓分布的乘員體征信息檢測。 重量傳感器安裝結(jié)構(gòu)示意圖。~，系統(tǒng)將乘員類型判斷為類型2即為10至18 歲的未成年人，發(fā)生碰撞時氣囊不會彈開。首先系統(tǒng)檢測重量傳感器壓力值，如果壓力值等于座椅為空時的重量時，系統(tǒng)將乘員類型判斷為類型0，發(fā)生碰撞時氣囊不會彈開。 三菱汽車公司開發(fā)了一套乘員類型識別系統(tǒng)。模數(shù)轉(zhuǎn)換電路將壓力傳感器輸出的模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字量，輸入微型處理器中。其中被廣泛應(yīng)用的是體重分類法[7,8]。主要運(yùn)用電場感應(yīng)﹑壓力及重量測量﹑超聲波﹑紅外光束﹑雷達(dá)以及視覺測量等技術(shù)手段[3]。乘員體征識別是一個比較復(fù)雜的過程，傳感器需要探測車內(nèi)特定范圍內(nèi)的三維空間狀態(tài)、座椅承載乘員的類型、其頭部和四肢在什么位置。本文所做的課題提出了基于膜片式壓力傳感器的基礎(chǔ)上，通過對不同體征特點(diǎn)的乘員體壓分布信息的精確分析，探索一條新的依靠體壓信息識別技術(shù)的乘員類型的模式識別方法，實(shí)現(xiàn)對不同乘員類型的有效識別，從而為后續(xù)的智能安全氣囊系統(tǒng)的開發(fā)提供一種現(xiàn)實(shí)可行且成本低廉的乘員體征識別算法。系統(tǒng)還能給出乘員的重心位置。江蘇大學(xué)毛務(wù)本等開展了基于座椅傳感器的乘員識別系統(tǒng)研究。近年來，國內(nèi)高校及科研院校初步開展了一些汽車智能安全氣囊系統(tǒng)及其乘員體征識別算法的研究。右側(cè)為基于圖像檢測的乘員坐姿識別系統(tǒng)圖。掌握了這些探測到的信息，ARTS就可以根據(jù)每個前排乘員的具體需要，利用控制算法的靈活性，確定安全氣囊的觸發(fā)時刻和展開強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)最佳的乘員保護(hù)[4]。英國捷豹公司2001年在XK系列各車型上采用了自適應(yīng)約束系統(tǒng)（ARTS）。在汽車發(fā)生碰撞事故時，如果乘員既重又高大，那么氣囊將以全力迅速展開，如果乘員相對比較輕，氣囊將以比較小的力度彈開，如果乘員坐在座椅上的坐姿不正確，氣囊將適當(dāng)?shù)难舆t觸發(fā)，以免傷害乘員[4]。 豐田汽車公司使用安裝在座椅四個角的壓力傳感器測量乘員的重量，然后根據(jù)重量對乘員進(jìn)行閾值分類,因此這也是使用最廣泛的一種方法。 乘員體征識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀和未來的發(fā)展 乘員體征識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀 目前國內(nèi)絕大多數(shù)體征識別系統(tǒng)研究都是以識別乘員類型和坐姿為目標(biāo)。就機(jī)動車輛而言，車輛駕駛是一種將人與機(jī)械、環(huán)境結(jié)合在一起的人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)，如果乘員信息識別不夠準(zhǔn)確，容易讓駕駛員感到不舒適與產(chǎn)生疲勞，在生理上容易造成腰椎的負(fù)荷、四肢酸痛與不舒適，更嚴(yán)重的還會影響到駕駛員的駕駛控制性。 Support Vector Machine34 / 39目 錄 1 緒 論 1 乘員體征識別技術(shù)的背景 1 乘員體征識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀和未來的發(fā)展 1 乘員體征識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀 1 乘員體征識別技術(shù)的發(fā)展 4 乘員體征識別技術(shù)的研究目的 5 本文的主要研究內(nèi)容 52 乘員體征識別技術(shù)的理論基礎(chǔ)和支持向量機(jī)方法 6 乘員體征檢測技術(shù)的理論基礎(chǔ)模式識別方法 6 模式識別方法概述 6 模式識別的主要方法 7 適應(yīng)于小樣本的支持向量機(jī)方法 8 采用支持向量機(jī)方法的技術(shù)優(yōu)勢 8 支持向量機(jī)算法簡述 8 最優(yōu)分類超平面 9 核函數(shù)的概念及支持向量機(jī)模型 123 基于體壓分布的乘員體征識別算法 13 總體技術(shù)路線 13 乘員測量空間的生成 14 乘員特征空間的提取 16 乘員類型空間的劃分 184 乘員體征識別系統(tǒng)的驗(yàn)證 23 測試樣本的生成 23 試驗(yàn)乘員樣本選擇 24 體壓分布數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)方法 25 體壓分布數(shù)據(jù)的處理 25 乘員體征主特征的提取 26 乘員類型識別結(jié)果 28結(jié) 論 30參考文獻(xiàn) 32致 謝 341 緒 論 乘員體征識別技術(shù)的背景 伴隨著中國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，汽車在我們的生活中扮演著越來越重要的角色，伴隨而來的交通事故和各種駕駛職業(yè)病也在逐年增加，侵害著我們的健康和生命，造成這種現(xiàn)象的主要原因是智能安全氣囊對車輛乘員類型等體征信息是否能夠準(zhǔn)確的識別，找到解決此問題的方法不僅可以減少交通事故，也能對駕駛員進(jìn)行保護(hù)并盡量避免職業(yè)病的發(fā)生[1]。Body Pressure Distribution 。 crew Finally, using support vector machine (SVM), through the selflearning function to test the collected a lot of different signs of learning, crew features samples based on support vector machine (SVM) was established the occupant type and posture mode classifier, realize the different types and sitting position, and the effective recognition crew for the subsequent development of the intelligent airbag exploring a realistic and lowcost occupant type and posture recognition method.Key Words: Occupant Signs Information。 Using ultrasonic detecting radar or puter vision technology with the distance between the crew dashboard, and based on which the normal or dangerous posture classification.Based on the research with faw technology center project of different types, through the crew in different posture body pressure distribution of accurate information are analyzed, and the only depend upon the pressure distribution, based on the occupant type and sensor to sitting body pressure dynamic change information the crew types and posture identification signs recognition algorithms, first crew for occupant body pressure distribution characteristic, establishes the body pressure sensitive analysis based on recognition characteristic。乘員類型。智能安全氣囊。 本文通過對不同類型乘員在不同坐姿下的體壓分布信息的精確分析，提出了單純依靠壓力分布傳感器，建立了依據(jù)體壓敏感點(diǎn)分析的識別特征；其次，依據(jù)體壓敏感點(diǎn)特征分析，提取了基于體壓分布信息的不同類型及坐姿下乘員的主特征描述；最后，利用支持向量機(jī)的自學(xué)習(xí)功能，通過對試驗(yàn)采集到的大量的不同體征乘員特征樣本的學(xué)習(xí)，建立了基于支持向量機(jī)的乘員類型模式分類器，實(shí)現(xiàn)了對不同類型乘員的有效識別，從而為后續(xù)的智能安全氣囊的開發(fā)探索了一條現(xiàn)實(shí)可行且成本低廉的乘員類型的識別方法?；趬毫鞲衅鞯某藛T體征識別Occupant Type Identification Based on Presssure Sensors摘 要 車輛乘員類型等體征信息的準(zhǔn)確識別是智能安全氣囊系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的前提條件之一，其識別算法的實(shí)時性和準(zhǔn)確性對于在碰撞發(fā)生時安全氣囊的起爆時間和充氣強(qiáng)度的控制起著決定性作用。 目前國內(nèi)外研究大多是采用布置在坐椅上的壓力傳感器檢測乘員體重，并以此進(jìn)行不同體型的乘員類型分類；利用超聲波雷達(dá)或計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)檢測乘員與儀表板之間的距離，并以此進(jìn)行正常或危險坐姿的分類。關(guān)鍵詞：乘員體征信息。體壓分布。支持向量機(jī) ABSTRACT Vehicle occupant types position information accurately identify such signs is intelligence airbag system to realize one of the premise condition, the recognition algorithm for realtime and accuracy in the collision occurred airbag detonator time and inflatable intensity control decisive. Both at home and abroad, mostly in research by arrangement of pressure sensor detection chair, and based on which the crew weight of different type crew type classification。 Secondly, based on analysis of characteristics of the body pressure sensitive, extraction based on body pressure distribution in different types of information and under the Lord sitting description。Intelligent Airbags。