前言
Euro NCAP 2026 新增**安全带误用检测（Seatbelt Misuse Detection）**要求：
| 分值 |
说明 |
| 8 分 |
Occupant Monitoring 部分 |
一、安全带误用类型
1.1 误用场景
| 误用类型 |
说明 |
危险程度 |
| 未系安全带 |
完全不系 |
极高 |
| 肩带在身后 |
肩带绕到身后 |
高 |
| 肩带在臂下 |
肩带从臂下穿过 |
高 |
| 腰带过松 |
腰带未收紧 |
中 |
| 安全带缠绕 |
安全带扭曲 |
中 |
| 儿童误用 |
儿童未用安全座椅 |
极高 |
1.2 检测难点
| 难点 |
说明 |
| 遮挡 |
衣物、手臂遮挡安全带 |
| 角度 |
安全带与身体角度变化 |
| 颜色 |
安全带颜色多样 |
| 光照 |
夜间检测困难 |
二、视觉检测方案
2.1 检测架构
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| 安全带误用检测架构：
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 输入层 │
│ ├─ RGB 摄像头（乘员） │
│ └─ IR 摄像头（夜间） │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 检测层 │
│ ├─ 安全带检测（语义分割） │
│ ├─ 身体姿态估计 │
│ └─ 安全带 - 身体关系分析 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 分类层 │
│ ├─ 正确佩戴 │
│ ├─ 肩带误用（身后/臂下） │
│ ├─ 腰带误用（过松/位置错误） │
│ └─ 未系安全带 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 输出层 │
│ ├─ 误用类型 │
│ ├─ 置信度 │
│ └─ 警告信号 │
└─────────────────────────────────────────────┘
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2.2 安全带检测
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import cv2
import numpy as np
class SeatbeltDetector:
def __init__(self, model_path):
self.seg_model = self._load_segmentation_model(model_path)
self.pose_estimator = PoseEstimator()
def detect(self, frame):
"""
检测安全带状态
"""
belt_mask = self.seg_model.predict(frame)
pose = self.pose_estimator.estimate(frame)
misuse = self._analyze_misuse(belt_mask, pose)
return misuse
def _analyze_misuse(self, belt_mask, pose):
"""
分析安全带误用
"""
left_shoulder = pose['left_shoulder']
right_shoulder = pose['right_shoulder']
shoulder_region = self._get_shoulder_region(pose)
belt_in_shoulder = self._check_belt_in_region(belt_mask, shoulder_region)
if not belt_in_shoulder:
return {
'is_misuse': True,
'type': 'shoulder_misuse',
'confidence': 0.85
}
hip_region = self._get_hip_region(pose)
belt_in_hip = self._check_belt_in_region(belt_mask, hip_region)
if not belt_in_hip:
return {
'is_misuse': True,
'type': 'lap_belt_misuse',
'confidence': 0.80
}
return {
'is_misuse': False,
'type': 'correct',
'confidence': 0.90
}
|
三、误用类型检测
3.1 肩带误用检测
| 误用类型 |
检测特征 |
| 肩带在身后 |
肩膀区域无安全带 |
| 肩带在臂下 |
安全带在肩膀下方 |
| 肩带过松 |
安全带与身体距离大 |
3.2 腰带误用检测
| 误用类型 |
检测特征 |
| 腰带过高 |
腰带在腹部位置 |
| 腰带过松 |
腰带与身体距离大 |
| 腰带未系 |
腰部区域无安全带 |
四、性能评估
4.1 检测准确率
| 误用类型 |
准确率 |
召回率 |
| 正确佩戴 |
92% |
95% |
| 肩带误用 |
88% |
85% |
| 腰带误用 |
85% |
82% |
| 未系安全带 |
95% |
98% |
4.2 不同场景表现
| 场景 |
RGB |
IR |
RGB-IR 融合 |
| 白天 |
90% |
85% |
93% |
| 夜间 |
60% |
88% |
91% |
| 遮挡 |
75% |
75% |
82% |
五、开发启示
5.1 技术路线
| 阶段 |
方法 |
准确率 |
| 阶段 1 |
安全带检测 |
80% |
| 阶段 2 |
+ 身体姿态估计 |
88% |
| 阶段 3 |
+ 关系分析 |
92% |
5.2 传感器配置
| 配置 |
摄像头 |
效果 |
| 基础 |
RGB |
白天有效 |
| 标准 |
IR |
夜间有效 |
| 完整 |
RGB-IR |
全场景 |
5.3 与 IMS 集成
| 功能 |
共享资源 |
| OMS 乘员检测 |
共用摄像头 |
| 姿态估计 |
共用模型 |
| 警告策略 |
统一接口 |
六、总结
关键要点
| 要点 |
说明 |
| Euro NCAP 8 分 |
Occupant Monitoring 部分 |
| 误用类型多 |
肩带、腰带、未系等 |
| 视觉检测为主 |
RGB-IR 融合最佳 |
| 夜间挑战 |
IR 摄像头必需 |
开发启示
| 启示 |
说明 |
| RGB-IR 融合 |
全场景覆盖 |
| 姿态估计辅助 |
提高准确率 |
| 与 OMS 共享 |
降低系统成本 |
参考来源：
发布日期： 2026-04-14
标签： #安全带误用 #Euro NCAP #视觉检测 #OMS