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项目案例多模态座舱感知

多模态座舱感知,实现身份理解与座舱自适应

车内外 4 路摄像头在乘员无需配合的前提下完成身份识别与人体尺寸测量,将测量结果换算为座椅各轴目标位置下发车辆,并将用户修正回流为个人配置。已在实车完成闭环验证。

身高绝对误差 ±2cm
镜头标定重投影误差 <0.11px
图像预处理耗时 55→15ms
空场推理降载 −46~50%
新增传感器 0个

座椅位置记忆长期依赖人工操作与预设槽位:乘员先手动调整,再按键存档,换人即须重新设定。其存储对象是座椅位置而非人体尺寸,因而与车型几何强绑定,换车即失效。

工程上的三项核心取舍为:免标定比例量与需标定绝对量严格分离,未标定状态显式标记;逐轴独立降级,无法解算的轴输出"保持不动"而非推测值;性能优化以时间预算闭合为前提,据此实测否决了两项方案。

现有做法与本项目定位

技术路线 局限 本项目差异
按键 / 钥匙绑定的座椅记忆量产车主流 仅 2~3 组预设;需主动操作;存储对象为座椅位置,与车型几何绑定 存储人体尺寸画像,与座椅几何解耦;全程无需操作
舱内视觉监测DMS / OMS 解决"状态是否异常",输出为告警;通常不提供带量纲的人体测量值 在同一套摄像头上增加量纲输出:身高、肩宽、腿长、眼点高度,可直接驱动机构
单目人体测量学术路线 多为实验室条件:多视角采集、受试者配合站位、背景可控 同一套成像几何应用于非配合场景:单台固定车载相机、乘员自由行走
表 1三条技术路线的定位差异。本表仅对比技术路线与能力边界;公开资料不包含各方案的实测精度,故不作指标层面的横向比较。

公开研究中单目结合相机标定的身高估计误差典型量级为 10~15 mm[1],本项目实测为 ±2 cm 以内。二者不具备直接可比性:前者取自多视角、受试者配合的实验室设置,后者为单台固定车载相机、乘员不配合,且相机姿态由装车位置决定。准确表述为误差量级相当,但获取条件更为苛刻。

方法

内 ×2 内 ×2 外 ×2 外 ×2 车外 · 后视镜 ×2 站姿 · 身高 / 腿长 车内 · A 柱 ×2 坐姿 · 肩宽 / 臂长 身份接续 · 加权融合 长期画像 座椅各轴目标位置 用户修正回流
图 1四路相机的布局、分工与融合流程(俯视示意)。
相机组 乘员状态 测量对象 选择依据
车外后视镜 ×2 站立,全身可见 身高、腿长、全身比例 足部接触地面,可由地平面几何反解距离;站姿下腿部不受透视压缩
车内A 柱 ×2 坐姿,半身可见 肩宽、臂长、躯干、坐姿上半身 坐姿下腿部不可见而上半身正对镜头;车内存在位置固定的已知长度参照物可供标定
表 2车内外分工。两组数据按身份自动接续,加权融合为同一份长期画像。

车外测量采用相机位姿与地平面灭点构成的成像几何[2]:

D = 相机离地高 × 焦距 ÷ (脚点行 − 地平线行)  身高 = D × (脚点行 − 头顶行) ÷ 焦距

该式需满足光轴基本水平、地面平整、足部接触地面三项前提;任一不成立即产生系统性偏差且单帧无法自检,故有效作用区域须被主动限定。

三项关键设计决策:

  1. 免标定量与需标定量严格分离。体型比例由同帧像素比构成,天然消去深度、无需标定;绝对尺寸依赖现场标定,未标定时显式标记,不以未标定数值驱动机构。
  2. 逐轴独立降级。各轴按「个人配置 → 身材推算 → 出厂默认」分别取值,无法解算的轴输出"保持不动"——不因单一测量失败而整体失效,亦不以推测值驱动机械件。个人配置一经建立即为该乘员真值,推算层不予覆盖。
  3. 异常观测在进入长期画像前拦截。各部位设人体解剖学合理区间,越界即弃;画像字段首次建立时取多次观测中位数为基线,避免单帧异常值长期锁定画像。

另有两项与算法无关、却决定可用性的工程约束:相机按硬件总线地址绑定而非枚举序号,避免重启后画面串位;看门狗仅重启"曾正常出图后掉线"的相机,对始终未成功的持续性故障不重启,以免将单次失败放大为重启循环。

实测结果

测量距离 1.13 m 1.30 m 1.40 m 1.50 m
身高绝对误差 +0.1 cm ±0.0 cm +0.0 cm −1.9 cm
表 3真人实车逐点实测(受试者真实身高 161 cm)。结果仅在标定距离带内成立,超出该带误差随距离非线性放大。

性能优化以时间预算闭合为前提:先解算各环节纯净耗时,再校验「单次推理耗时 × 每秒推理次数」是否等于实测加速器占用率。实测 29.5 ms × 33.2 次/秒 = 97.9%,与占用率一致(误差 <1%),表明算力确已饱和、无可回收的调度余量,超出部分均为排队等待。该结论决定了后续优化方向,也是下列两项方案被否决的依据。

已落地优化 效果 性质
画面校正合并运算 55 → 15 ms 三步几何变换合成一次完成。45 组配置逐像素校验,输出逐字节一致,属等价变换而非近似
无人时自动降载 −46 ~ 50% 画面无目标时后段计算结果不被使用,跳过后语义完全等价
表 4两项已落地优化,均为等价变换,不以精度换取速度。

两项经实测否决的方案——记录于此,因其比成功项更能说明结论的得出方式:

能力边界

边界 成因与处理
误差随距离非线性放大 测距误差对"脚点与地平线的像素差"高度敏感,该差值越小放大越剧烈且呈二次关系。因此有效区域被主动收窄至车门附近,不宣称任意距离可用
部分参数视觉不可解算 头枕前后距离取决于颈椎曲度与坐姿习惯,不可观测;坐姿下大腿沿车辆纵向延伸,正处于透视压缩最严重的轴上。此类轴由个人配置或默认值兜底,不进入推算
机构运动破坏测量 座椅接客旋转时乘员侧对镜头,观测肩宽按偏航角余弦压缩(30° 剩 87%、45° 剩 71%),而肩宽为车内测量基准,属多帧统计无法消除的系统性偏差。处理方式为以「肩宽/躯干」比值反推侧身角(比值与距离无关、无需标定),明显侧身的帧不参与计算
验证条件局限 当前结果取自单一车型、单一场地,主要在白天顺光条件下采集;夜间、逆光等工况尚未系统验证。此外"目标位置 → 机构计数"的映射与本车几何绑定,换车型需重做该段标定
表 5以下为方法的固有性质或当前验证条件的限制,非待修复缺陷。明确不做的部分同样构成交付内容——座椅为可致伤机械件,系统宁可减少一次动作,不执行一次错误动作。

参考来源

  1. Single camera multi-view anthropometric measurement of human height and mid-upper arm circumference using linear regression. PLOS One. journals.plos.org
  2. Height Estimation from a Single Camera View(相机位姿与地平面灭点法). wpage.unina.it
  3. Accurate Estimation of Body Height from a Single Depth Image. CVPR 2020. openaccess.thecvf.com
  4. 智能座舱监测系统(IMS)之 DMS 与 OMS. zhuanlan.zhihu.com

多模态座舱感知 · 项目案例 | 文中数值均为真人实车实测结果,成立条件已在对应章节标注。