Euro NCAP 2026 安全带误用检测：三种误用场景的技术实现

发表于 更新于 分类于

发布日期： 2026-04-12
标签： Euro NCAP 2026, 安全带误用, Seatbelt Misuse, OMS, 乘员监控
来源： Smart Eye Euro NCAP 2026 解读、官方协议

核心变化：从”扣没扣”到”怎么戴”

Euro NCAP 2026 对安全带监控提出了根本性变化：

维度 2023 要求 2026 要求
检测对象 buckle 状态（扣/未扣） 佩戴路径是否正确
覆盖范围 前排驾驶员/乘客 驾驶员 + 后排全座椅
误用类型 不检测 三种误用场景
警告逻辑 简单提醒 30 秒内警告，视觉持续

三种误用场景详解

评分标准

误用类型 描述 分值
仅扣环 安全带扣入但未经过身体 2 分
仅腰部 斜跨部分在背后，仅腰部有带 2 分
完全在背后 整条安全带在背后 1 分

总分：5 分（仅驾驶员位，2029 年扩展全座位）

视觉定义

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正确佩戴：
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    │     ╱╲                              │
    │    ╱  ╲ ← 斜跨部分经过肩膀/胸部      │
    │   ╱    ╲                            │
    │  │      │                           │
    │  │ 腰部 ╲ ← 腰部带经过髋骨           │
    │  │       │                          │
    └──┴────────┴─────────────────────────┘

仅扣环（Buckle Only）：
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    │     ╱╲                              │
    │    ╱  ╲                             │
    │   ╱    ╲                            │
    │  │      │                           │
    │  │      │ ← 安全带未经过身体         │
    │  │       │                          │
    └──┴────────┴─────────────────────────┘
         扣环已扣入

仅腰部（Lap Belt Only）：
    ┌─────────────────────────────────────┐
    │     ╱╲                              │
    │    ╱  ╲                             │
    │   ╱    ╲ ← 斜跨部分在背后           │
    │  │      │                           │
    │  │ 腰部 ╲ ← 仅腰部有带              │
    │  │       │                          │
    └──┴────────┴─────────────────────────┘

完全在背后（Fully Behind Back）：
    ┌─────────────────────────────────────┐
    │     ╱╲                              │
    │    ╱  ╲                             │
    │   ╱    ╲ ← 整条带在背后             │
    │  │      │                           │
    │  │      │                           │
    │  │       │                          │
    └──┴────────┴─────────────────────────┘

技术实现方案

方案一：视觉检测

架构设计

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│              安全带路径检测架构                         │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                        │
│  ┌──────────────┐      ┌──────────────┐               │
│  │ IR 摄像头    │      │ 座椅传感器   │               │
│  │ 舱内监控     │      │ 占位检测     │               │
│  └──────┬───────┘      └──────┬───────┘               │
│         │                     │                        │
│         ↓                     ↓                        │
│  ┌──────────────────────────────────────┐             │
│  │         安全带分割网络                │             │
│  │  • 语义分割：安全带/身体/背景         │             │
│  │  • 路径提取：带体起点→终点           │             │
│  │  • 关键点检测：肩点/腰点/扣点        │             │
│  └────────────────┬─────────────────────┘             │
│                   ↓                                    │
│  ┌──────────────────────────────────────┐             │
│  │         误用分类器                    │             │
│  │  • 路径是否经过肩部？                 │             │
│  │  • 路径是否经过胸部？                 │             │
│  │  • 是否存在背后绕行？                 │             │
│  └────────────────┬─────────────────────┘             │
│                   ↓                                    │
│  ┌──────────────────────────────────────┐             │
│  │      输出：misuse_state               │             │
│  │  CORRECT / BUCKLE_ONLY / LAP_ONLY    │             │
│  │  / BEHIND_BACK / UNKNOWN             │             │
│  └──────────────────────────────────────┘             │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

核心算法

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def detect_seatbelt_misuse(image, occupancy_mask):
    """
    安全带误用检测算法
    
    输入：
        image: IR 图像（舱内摄像头）
        occupancy_mask: 乘员区域掩码
    
    输出：
        misuse_state: 误用状态
        confidence: 置信度
    """
    # 1. 安全带语义分割
    belt_mask = segment_seatbelt(image)  # 输出安全带像素
    
    # 2. 提取安全带路径
    belt_path = extract_belt_path(belt_mask)  # 骨架化 + 路径提取
    
    # 3. 检测关键点
    key_points = detect_key_points(image):
        # - shoulder_point: 肩部位置
        # - chest_point: 胸部位置
        # - lap_point: 腰部位置
        # - buckle_point: 扣环位置
    
    # 4. 判断误用类型
    if belt_mask.sum() < MIN_BELT_PIXELS:
        # 安全带不可见
        return "UNKNOWN", 0.0
    
    # 检查是否经过肩部
    crosses_shoulder = path_crosses_region(belt_path, key_points['shoulder'])
    
    # 检查是否经过胸部
    crosses_chest = path_crosses_region(belt_path, key_points['chest'])
    
    # 检查是否经过腰部
    crosses_lap = path_crosses_region(belt_path, key_points['lap'])
    
    # 检查扣环是否扣入
    buckle_engaged = check_buckle_status(key_points['buckle'])
    
    # 分类逻辑
    if not buckle_engaged:
        return "UNFASTENED", 0.95
    
    if crosses_shoulder and crosses_chest and crosses_lap:
        return "CORRECT", 0.90
    
    if crosses_lap and not crosses_shoulder:
        # 斜跨部分未经过肩部
        if is_behind_back(belt_path, key_points):
            return "LAP_ONLY", 0.85
        else:
            return "BUCKLE_ONLY", 0.80
    
    if not crosses_shoulder and not crosses_chest and not crosses_lap:
        return "BEHIND_BACK", 0.75
    
    return "UNKNOWN", 0.5

方案二：多传感器融合

融合架构

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│               安全带误用检测融合架构                        │
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                            │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐        │
│  │ IR 摄像头   │  │ 座椅压力   │  │ 安全带张紧  │        │
│  │ 视觉分割    │  │ 传感器     │  │ 力传感器    │        │
│  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘        │
│         │                │                │                │
│         ↓                ↓                ↓                │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐        │
│  │ 带体路径    │  │ 乘员姿态   │  │ 带体张力    │        │
│  │ 置信度: 0.85│  │ 置信度: 0.7│  │ 置信度: 0.6 │        │
│  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘        │
│         │                │                │                │
│         └────────────────┼────────────────┘                │
│                          ↓                                 │
│              ┌─────────────────────┐                       │
│              │   融合仲裁层        │                       │
│              │ 证据加权/冲突处理   │                       │
│              └──────────┬──────────┘                       │
│                         ↓                                  │
│              ┌─────────────────────┐                       │
│              │   误用状态输出      │                       │
│              │ + 融合置信度        │                       │
│              └─────────────────────┘                       │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘

融合决策逻辑

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def fusion_seatbelt_misuse(visual_result, pressure_result, tension_result):
    """
    多传感器融合误用检测
    """
    # 各传感器权重
    weights = {
        'visual': 0.5,    # 视觉权重最高
        'pressure': 0.3,  # 压力传感器辅助
        'tension': 0.2    # 张力传感器辅助
    }
    
    # 投票
    votes = {}
    confidences = {}
    
    # 视觉结果
    votes['visual'] = visual_result['misuse_state']
    confidences['visual'] = visual_result['confidence']
    
    # 压力传感器推断
    # 如果背部压力高但胸部压力低 → 可能仅腰部
    if pressure_result['back_pressure'] > THRESHOLD_HIGH:
        if pressure_result['chest_pressure'] < THRESHOLD_LOW:
            votes['pressure'] = "LAP_ONLY"
            confidences['pressure'] = 0.7
    
    # 张力传感器推断
    # 如果张力异常低 → 可能未正确佩戴
    if tension_result['tension'] < THRESHOLD_LOW:
        votes['tension'] = "BUCKLE_ONLY"
        confidences['tension'] = 0.6
    
    # 加权投票
    final_state = weighted_vote(votes, confidences, weights)
    
    return final_state

警告逻辑要求

Euro NCAP 2026 警告规则

规则 要求
触发时间 检测到误用后 30 秒内
警告类型 视觉 + 声音（双重）
声音时长 至少 90 秒
静音间隔 最长 10 秒
声音关闭 仅允许一次
视觉持续 误用持续期间一直显示
重复触发 重新扣入后再次误用 → 全新警告序列

警告状态机

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class SeatbeltWarningStateMachine:
    """
    安全带警告状态机
    """
    
    def __init__(self):
        self.state = "INIT"
        self.warning_count = 0
        self.audible_dismissed = False
    
    def update(self, misuse_state, elapsed_time):
        """
        状态转移逻辑
        """
        if misuse_state == "CORRECT":
            self.state = "NORMAL"
            self.warning_count = 0
            self.audible_dismissed = False
        
        elif misuse_state in ["BUCKLE_ONLY", "LAP_ONLY", "BEHIND_BACK"]:
            if self.state == "NORMAL":
                # 检测到误用，进入警告状态
                self.state = "WARNING_VISUAL"
            
            elif self.state == "WARNING_VISUAL" and elapsed_time > 30:
                # 30 秒后升级为声音警告
                if not self.audible_dismissed:
                    self.state = "WARNING_AUDIBLE"
                else:
                    self.state = "WARNING_VISUAL_ONLY"
            
            elif self.state == "WARNING_AUDIBLE" and elapsed_time > 120:
                # 90 秒声音警告后停止
                self.state = "WARNING_VISUAL_ONLY"
        
        elif misuse_state == "UNFASTENED":
            self.state = "UNFASTENED_WARNING"
        
        return self.state
    
    def can_dismiss_audible(self):
        """
        是否可以关闭声音警告
        """
        return not self.audible_dismissed and self.warning_count == 0
    
    def dismiss_audible(self):
        """
        用户关闭声音警告
        """
        if self.can_dismiss_audible():
            self.audible_dismissed = True
            return True
        return False

后排乘员检测要求

评分标准

覆盖范围 分值 要求
全部后排座椅 5 分 占位检测 + 安全带提醒
部分后排座椅 部分 按比例给分
无后排检测 0 分 -

技术要求

要求 说明
占位检测 必须检测座椅是否有人（不能推断）
buckle 监控 所有可扣入的位置都需监控
二次扣环 后排中间位置如果有独立扣环，需监控
气囊开关 前排乘客气囊关闭不影响安全带提醒

开发启示

算法开发优先级

优先级 功能 开发周期
P0 安全带分割 2-3 个月
P0 误用分类（仅扣环） 1-2 个月
P1 误用分类（仅腰部/背后） 2-3 个月
P1 后排占位检测 2-3 个月
P2 多传感器融合 3-4 个月

验证数据集要求

类型 数量 说明
正确佩戴 ≥1000 多体型/服装/姿态
仅扣环 ≥500 不同服装厚度
仅腰部 ≥500 不同坐姿
完全背后 ≥300 不同体型
后排场景 ≥500 儿童/成人/空座

边缘场景覆盖

场景 测试要点
中途换座 检测稳定性
儿童座椅 误报率
厚外套 分割鲁棒性
低光/夜间 IR 鲁棒性
遮挡 部分遮挡处理

参考资料

  1. Smart Eye: How Euro NCAP Tightens the Rules on Seatbelt Use in 2026
  2. Euro NCAP Occupant Monitoring Protocol v1.1
  3. Neonode: Seatbelt Misuse Detection
  4. SKY ENGINE AI: Synthetic Data for Euro NCAP 2026

开发启示： 安全带误用检测需要从”扣没扣”升级为”怎么戴”。视觉分割是核心技术路线，结合座椅压力/张力传感器可提升鲁棒性。警告逻辑必须严格遵循 Euro NCAP 30 秒触发规则，视觉信号持续显示直到误用纠正。