Euro NCAP 2026 安全带误用检测：摄像头识别错误佩戴

Euro NCAP 2026 安全带误用检测：摄像头识别错误佩戴

发布时间： 2026-06-14
标签： Euro NCAP 2026, 安全带误用, Seatbelt Misuse, OMS, 车内监控
来源： Smart Eye, Euro NCAP 官方协议

核心问题：安全带”系了但没用”

将安全带扣上却从背后穿过，传感器认为”已系好”，但碰撞时毫无保护作用。Euro NCAP 2026 要求系统检测此类误用。

Euro NCAP 2026 安全带误用检测要求

1. 三种误用场景

误用类型 描述 分值
仅扣锁 安全带扣上但未穿过身体 2 分
仅腰带 斜跨部分在背后 2 分
全在背后 整条安全带都在背后 1 分

2. 检测与警告要求

要求项 标准
检测时限 误用出现后 ≤30秒 发出警告
视觉警告 持续显示，直到正确佩戴
听觉警告 可关闭一次，但视觉警告必须保持
重新检测 解扣后重新错误佩戴，警告必须重新启动

3. 后排座椅要求

要求 说明
乘员检测 必须检测座位是否有人
安全带提醒 有人但未系安全带时触发警告
全监控得分 所有后排座位监控 → 5 分
部分监控 部分座位监控 → 部分得分

技术实现方案

1. 安全带路径检测

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import numpy as np
import cv2
from typing import Tuple, List, Optional
from enum import Enum

class SeatbeltState(Enum):
    """安全带状态"""
    CORRECT = "correct"              # 正确佩戴
    NOT_FASTENED = "not_fastened"    # 未系
    BUCKLE_ONLY = "buckle_only"      # 仅扣锁
    LAP_ONLY = "lap_only"            # 仅腰带
    BEHIND_BACK = "behind_back"      # 在背后

class SeatbeltMisuseDetector:
    """
    安全带误用检测器
    
    基于摄像头检测安全带路径
    """
    
    def __init__(self):
        # 安全带颜色/材质参数
        self.belt_color_lower = np.array([100, 100, 100])
        self.belt_color_upper = np.array([200, 200, 200])
        
        # 身体区域定义
        self.shoulder_region = [(0.3, 0.2), (0.7, 0.5)]
        self.torso_region = [(0.3, 0.5), (0.7, 0.8)]
        self.lap_region = [(0.3, 0.8), (0.7, 1.0)]
        
    def detect(self, image: np.ndarray,
              body_keypoints: np.ndarray) -> Tuple[SeatbeltState, float]:
        """
        检测安全带状态
        
        Args:
            image: 车内图像
            body_keypoints: 身体关键点 (17, 2)
        
        Returns:
            (状态, 置信度)
        """
        # 1. 检测安全带颜色区域
        belt_mask = self._detect_belt_color(image)
        
        # 2. 分析安全带路径
        belt_path = self._analyze_belt_path(belt_mask, body_keypoints)
        
        # 3. 判断佩戴状态
        state, confidence = self._classify_state(belt_path, body_keypoints)
        
        return state, confidence
    
    def _detect_belt_color(self, image: np.ndarray) -> np.ndarray:
        """
        检测安全带颜色区域
        
        安全带通常为深色/灰色
        """
        hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        
        # 安全带颜色范围
        mask = cv2.inRange(hsv, self.belt_color_lower, self.belt_color_upper)
        
        # 形态学处理
        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
        mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
        
        return mask
    
    def _analyze_belt_path(self, belt_mask: np.ndarray,
                          body_keypoints: np.ndarray) -> dict:
        """
        分析安全带路径
        
        Returns:
            {
                'shoulder_coverage': float,  # 肩部区域覆盖
                'torso_coverage': float,      # 躯干区域覆盖
                'lap_coverage': float,        # 腰部区域覆盖
                'path_continuous': bool       # 路径连续性
            }
        """
        h, w = belt_mask.shape
        
        # 计算各区域的安全带覆盖
        def region_coverage(mask, region):
            y1 = int(region[0][1] * h)
            y2 = int(region[1][1] * h)
            x1 = int(region[0][0] * w)
            x2 = int(region[1][0] * w)
            
            region_mask = mask[y1:y2, x1:x2]
            return np.sum(region_mask > 0) / region_mask.size
        
        shoulder_cov = region_coverage(belt_mask, self.shoulder_region)
        torso_cov = region_coverage(belt_mask, self.torso_region)
        lap_cov = region_coverage(belt_mask, self.lap_region)
        
        # 检测路径连续性（对角线方向）
        diagonal_mask = self._detect_diagonal_pattern(belt_mask)
        path_continuous = np.mean(diagonal_mask) > 0.1
        
        return {
            'shoulder_coverage': shoulder_cov,
            'torso_coverage': torso_cov,
            'lap_coverage': lap_cov,
            'path_continuous': path_continuous
        }
    
    def _detect_diagonal_pattern(self, mask: np.ndarray) -> np.ndarray:
        """
        检测对角线方向的安全带模式
        
        正确佩戴时安全带应从肩部斜跨到腰部
        """
        # 使用霍夫变换检测直线
        lines = cv2.HoughLinesP(mask, 1, np.pi/180, 
                               threshold=50, minLineLength=50, maxLineGap=10)
        
        if lines is None:
            return np.zeros_like(mask)
        
        # 筛选对角线方向的直线
        diagonal_mask = np.zeros_like(mask)
        
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line[0]
            angle = np.abs(np.arctan2(y2-y1, x2-x1))
            
            # 对角线角度约 45-75 度
            if np.pi/4 < angle < np.pi/2:
                cv2.line(diagonal_mask, (x1, y1), (x2, y2), 255, 3)
        
        return diagonal_mask
    
    def _classify_state(self, belt_path: dict,
                       body_keypoints: np.ndarray) -> Tuple[SeatbeltState, float]:
        """
        根据安全带路径判断状态
        """
        shoulder = belt_path['shoulder_coverage']
        torso = belt_path['torso_coverage']
        lap = belt_path['lap_coverage']
        continuous = belt_path['path_continuous']
        
        # 正确佩戴：肩部、躯干、腰部都有覆盖，且路径连续
        if continuous and shoulder > 0.1 and torso > 0.1 and lap > 0.05:
            return SeatbeltState.CORRECT, 0.9
        
        # 仅腰带：腰部有覆盖，肩部无覆盖
        if lap > 0.05 and shoulder < 0.05:
            return SeatbeltState.LAP_ONLY, 0.8
        
        # 仅扣锁：所有区域都没有明显覆盖
        if shoulder < 0.05 and torso < 0.05 and lap < 0.05:
            return SeatbeltState.BUCKLE_ONLY, 0.7
        
        # 在背后：躯干有覆盖但方向不对
        if torso > 0.1 and not continuous:
            return SeatbeltState.BEHIND_BACK, 0.6
        
        # 无法确定
        return SeatbeltState.NOT_FASTENED, 0.5


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    detector = SeatbeltMisuseDetector()
    
    # 模拟图像
    image = np.random.randint(0, 255, (480, 640, 3), dtype=np.uint8)
    body_keypoints = np.random.randint(100, 400, (17, 2))
    
    state, confidence = detector.detect(image, body_keypoints)
    
    print(f"安全带状态: {state.value}")
    print(f"置信度: {confidence:.2f}")

2. 后排乘员检测集成

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class RearSeatMonitoringSystem:
    """
    后排座椅监控系统
    
    Euro NCAP 2026 合规
    """
    
    def __init__(self, num_rear_seats: int = 3):
        self.num_rear_seats = num_rear_seats
        self.seat_states = [SeatbeltState.NOT_FASTENED] * num_rear_seats
        self.occupancy = [False] * num_rear_seats
        
    def update(self, images: List[np.ndarray],
              body_detections: List[dict]) -> dict:
        """
        更新后排座椅状态
        
        Args:
            images: 各座椅的图像列表
            body_detections: 各座椅的人体检测结果
        
        Returns:
            状态字典
        """
        results = {
            'occupied_seats': [],
            'unbelted_seats': [],
            'misuse_seats': [],
            'score': 0
        }
        
        for i in range(self.num_rear_seats):
            # 更新占用状态
            self.occupancy[i] = body_detections[i].get('detected', False)
            
            if self.occupancy[i]:
                results['occupied_seats'].append(i)
                
                # 检测安全带状态
                state = body_detections[i].get('seatbelt_state', SeatbeltState.NOT_FASTENED)
                
                if state == SeatbeltState.NOT_FASTENED:
                    results['unbelted_seats'].append(i)
                elif state != SeatbeltState.CORRECT:
                    results['misuse_seats'].append(i)
        
        # 计算得分（最多 5 分）
        monitored_count = sum(1 for occ in self.occupancy if occ)
        results['score'] = min(5, monitored_count * 5 / self.num_rear_seats)
        
        return results

警告系统要求

听觉警告规范

参数 要求
触发条件 车速 >40km/h 或 距离 >1000m 或 发动机运行 >90秒
持续时间 ≥90秒
静音限制 最长静音段 ≤10秒
停止条件 正确佩戴 或 完整播放 90秒

视觉警告规范

参数 要求
位置 驾驶员可见区域
内容 明确文字 + 图示
持续时间 持续显示直到正确佩戴

对 IMS 开发的启示

1. 功能优先级

优先级 功能 技术方案
P0 安全带路径检测 摄像头 + 图像处理
P0 误用分类 机器学习分类器
P1 后排乘员检测 压力传感器 + 摄像头
P1 警告系统集成 HMI 集成

2. 测试场景

场景 安全带状态 预期结果
SB-01 正确佩戴 无警告
SB-02 仅扣锁 ≤30秒警告
SB-03 仅腰带 ≤30秒警告
SB-04 在背后 ≤30秒警告
SB-05 后排有人未系 触发警告

参考资料

  1. Euro NCAP 2026 Protocols: https://www.euroncap.com/en/for-engineers/protocols/2026-protocols/
  2. Smart Eye Seatbelt Blog: https://smarteye.se/blog/euro-ncap-2026-seatbelt-use/

总结

Euro NCAP 2026 安全带误用检测要求：

  1. 三种误用检测： 仅扣锁、仅腰带、在背后
  2. 快速警告： ≤30秒发出双重警告
  3. 后排监控： 乘员检测 + 安全带提醒
  4. 持续警告： 视觉警告持续直到正确佩戴

对 IMS 开发，安全带路径检测摄像头 + 机器学习分类器是推荐技术路线。

Euro NCAP > DMS
#Euro NCAP 2026 #OMS #安全带误用 #Seatbelt Misuse #车内监控
Euro NCAP 2026 安全带误用检测：摄像头识别错误佩戴
https://dapalm.com/2026/06/14/2026-06-14-Euro-NCAP-2026-Seatbelt-Misuse-Detection-Camera/
作者
Mars
发布于
2026年6月14日
许可协议