一种基于MQ3传感器和UWB激光雷达的酒驾检测系统及方法与流程

技术特征：
1.一种基于mq3传感器和uwb激光雷达的酒驾检测系统，其特征在于，该系统包括基于mq3传感器的酒精检测模块(100)、基于uwb激光雷达的呼吸检测模块(200)、信号匹配模块(300)和酒驾报警模块(400)，各模块协作运行完成检测；其中：基于mq3传感器的所述酒精检测模块(100)用于酒精信号捕获、酒精序列处理和酒驾阈值检测；基于uwb激光雷达的所述呼吸检测模块(200)用于呼吸信号捕获、呼吸信号处理和乘客分离与定位；所述信号匹配模块(300)用于周期信号对齐、序列特征匹配和饮酒者身份确认；所述酒驾报警模块(400)用于系统报警提示、数据可观化界面和酒驾信息上传。2.一种基于mq3传感器和uwb激光雷达的酒驾检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤一、进行uwb呼吸信号分离，具体包括以下步骤：步骤1
‑
1，利用酒精检测模块100所包含的mq3传感器实时读取驾驶室中因酒精浓度变化导致的中控台输出电压数值，根据mq3传感器的灵敏度特性曲线和mq3传感器电路输出电压，计算得到对应的酒精浓度值，表达式如下：酒精浓度值＝pow(11.5428*35.904*v
rl
/(25.5
‑
5.1*v
rl
),0.6549)其中，v
rl
表示mq3传感器输出电压；步骤1
‑
2，通过窗口过滤步骤1
‑
1获取的酒精浓度序列，即去除离群点并对数据进行平滑处理，接着基于经验阈值初步判断是否需要进行呼吸检测，若超过阈值则进入步骤1
‑
3，否则循环执行步骤1
‑
2，以获取更精确的酒精浓度，方便后续的呼吸匹配；步骤1
‑
3，呼吸检测模块开启，利用uwb激光雷达实时采集机动车内所有乘客的呼吸信号，对采集到的i
‑
q信号进行重建，进一步得到振幅和相位等信息；步骤1
‑
4，利用上述获得的振幅和时间戳信息，绘制机动车内的距离
‑
时间呼吸强度二维矩阵，利用矩阵上呈现出的不同呼吸数据根据不同乘客与uwb雷达之间不同的距离信息区分不同座位的乘客；步骤1
‑
5，从上述的距离
‑
时间呼吸强度二维矩阵中提取出各个用户的呼吸模式，并进行去离群值、基线偏移和离散小波变换降噪和巴特沃斯滤波等预处理后，计算呼吸频率和其他的时间序列统计量；步骤1
‑
6，将上述各个用户的呼吸模式建立各个用户的呼吸曲线和mq3传感器获得的实时酒精浓度曲线进行匹配；步骤1
‑
7，在已知用户数量和身份的情况下，利用特征匹配算法获得的得分结果排序来确定饮酒者，进一步的，若饮酒者的得分最小，则系酒后驾驶，进入步骤1
‑
8，否则进入步骤1
‑
2；步骤1
‑
8，获得酒后驾驶机动车和驾驶员的信息后，车内报警器提示，接着通过网联汽车的物联网通信设备将车辆信息上传给交通管理部门，等待后续处理；步骤二、执行异常移动检测算法，具体包括以下步骤：步骤2
‑
1，若步骤1
‑
2计算的酒精浓度超过阈值，则以步骤1
‑
3捕获的呼吸信号作为训练数据，输入长短期记忆网络对呼吸信号的异常值进行预测，若相比实时数据差异超过指定阈值，则判断为异常移动，进入步骤2
‑
2，否则循环执行本步骤；步骤2
‑
2，根据上述异常数据的时间信息，利用指数移动平均算法验证酒精浓度曲线中的对应时刻数据是否为异常点，若为异常点则进入步骤2
‑
3，否则返回步骤2
‑
1；
步骤2
‑
3，上述异常点的呼吸曲线对应的乘客即为饮酒者完成快速酒驾检测；步骤三、进行呼吸曲线特征匹配，具体包括以下步骤：步骤3
‑
1，若步骤1
‑
2计算的酒精浓度超过阈值，则基于步骤1
‑
3捕获的呼吸信号，提取各组信号曲线的呼吸频率、振幅均方差、自相关系数和波形因子等特征值；步骤3
‑
2，以上述特征值作为支持向量机分类模型的训练数据，建立呼吸者对应的检测模型；步骤3
‑
3，对于实时获取的酒精浓度曲线计算呼吸频率、振幅均方差、自相关系数和波形因子等特征值作为输入，输出该乘客是否饮酒，完成分类，即确定饮酒者身份。3.如权利要求2所述的一种基于mq3传感器和uwb激光雷达的酒驾检测方法，该方法还包括：首先利用酒精传感器检测酒精浓度，根据是否超过阈值来决定是否开启uwb呼吸检测模块以及呼吸信号匹配模块的处理。

技术总结
本发明公开了一种基于MQ3传感器和UWB激光雷达的酒驾检测系统及方法，包括酒精检测模块(100)、呼吸检测模块(200)、信号匹配模块(300)和酒驾报警模块(400)，各模块协作运行完成检测；其中，基于MQ3传感器的所述酒精检测模块(100)用于酒精信号捕获、酒精序列处理和酒驾阈值检测；基于UWB激光雷达的所述呼吸检测模块(200)用于呼吸信号捕获、呼吸信号处理和乘客分离与定位；所述信号匹配模块(300)用于周期信号对齐、序列特征匹配和饮酒者身份确认；所述酒驾报警模块(400)用于系统报警提示、数据可观化界面和酒驾信息上传。与现有技术相比，本发明能够为机动车驾驶场景提供高效准确的酒驾检测，并实时检测车内酒精浓度和所有乘客的呼吸信号。客的呼吸信号。客的呼吸信号。


技术研发人员：李克秋 马立原 刘秀龙 张久武
受保护的技术使用者：天津大学
技术研发日：2021.08.30
技术公布日：2021/11/30