1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
| """
Euro NCAP 2026安全带传感器融合
乘员分类+最佳调节档位推荐
"""
import numpy as np
class EuroNCAPSeatbeltSensorFusion:
"""Euro NCAP 2026安全带传感器融合
核心功能：
- 安全带传感器：身高/体重/体型数据
- DMS摄像头：坐姿/注意力数据
- 数据融合：11档调节推荐
Euro NCAP要求：
- 乘员分类纳入OMS评分
- 安全带误用检测（belt misuse）
"""
def __init__(self):
self.seatbelt_11_settings = {
'档位数量': 11,
'调节参数': [
'高度调节',
'张力调节',
'位置调节',
'肩带角度',
'腰带位置'
],
'传统对比': '传统系统仅3档固定调节',
'优势': '精细化乘员适配'
}
self.occupant_classification = {
'身高': {
'数据来源': '安全带传感器',
'范围': '150-200cm',
'应用': '肩带高度调节'
},
'体重': {
'数据来源': '安全带传感器',
'范围': '50-120kg',
'应用': '张力调节'
},
'体型': {
'数据来源': '安全带传感器+DMS摄像头',
'类型': '瘦/标准/胖',
'应用': '腰带位置调节'
},
'坐姿': {
'数据来源': 'DMS摄像头',
'类型': '正常/倾斜/前倾',
'应用': '肩带角度调节'
}
}
self.sensor_fusion = {
'安全带传感器': {
'功能': '身高/体重/体型测量',
'数据': '传感器压力/张力数据'
},
'DMS摄像头': {
'功能': '坐姿/注意力监测',
'数据': '驾驶员注意力监测数据'
},
'数据融合': {
'方法': '多传感器融合算法',
'输出': '11档最佳调节推荐'
}
}
def classify_occupant(self,
seatbelt_data: dict,
dms_data: dict) -> dict:
"""
乘员分类
Args:
seatbelt_data: 安全带传感器数据
dms_data: DMS摄像头数据
Returns:
classification: 乘员分类结果
"""
classification = {
'身高': seatbelt_data.get('身高', 175),
'体重': seatbelt_data.get('体重', 70),
'体型': seatbelt_data.get('体型', '标准'),
'坐姿': dms_data.get('坐姿', '正常'),
'注意力': dms_data.get('注意力', '正常'),
'数据来源': '安全带传感器+DMS摄像头融合',
'Euro NCAP评分': 'OMS乘员保护'
}
return classification
def recommend_best_setting(self,
classification: dict) -> int:
"""
推荐最佳调节档位
Args:
classification: 乘员分类结果
Returns:
best_setting: 最佳档位（1-11）
"""
height = classification['身高']
if height < 160:
best_setting = 1
elif height < 170:
best_setting = 4
elif height < 180:
best_setting = 7
else:
best_setting = 10
weight = classification['体重']
if weight > 100:
best_setting += 1
if classification['坐姿'] == '前倾':
best_setting -= 1
return max(1, min(11, best_setting))
if __name__ == "__main__":
seatbelt_fusion = EuroNCAPSeatbeltSensorFusion()
print("Euro NCAP 2026安全带传感器融合：")
print("=" * 70)
print("\n安全带11档调节:")
for key, value in seatbelt_fusion.seatbelt_11_settings.items():
if isinstance(value, list):
print(f" {key}:")
for item in value:
print(f" - {item}")
else:
print(f" {key}: {value}")
print("\n乘员分类维度:")
for dimension, specs in seatbelt_fusion.occupant_classification.items():
print(f"\n{dimension}:")
for key, value in specs.items():
print(f" {key}: {value}")
print("\n传感器融合:")
for sensor, specs in seatbelt_fusion.sensor_fusion.items():
print(f"\n{sensor}:")
for key, value in specs.items():
print(f" {key}: {value}")
print("\n乘员分类测试:")
print("-" * 70)
seatbelt_data = {'身高': 175, '体重': 70, '体型': '标准'}
dms_data = {'坐姿': '正常', '注意力': '正常'}
classification = seatbelt_fusion.classify_occupant(seatbelt_data, dms_data)
print("\n标准乘员分类:")
for key, value in classification.items():
print(f" {key}: {value}")
best_setting = seatbelt_fusion.recommend_best_setting(classification)
print(f"\n最佳调节档位: {best_setting}档")
tall_seatbelt = {'身高': 185, '体重': 85, '体型': '标准'}
tall_classification = seatbelt_fusion.classify_occupant(tall_seatbelt, dms_data)
tall_setting = seatbelt_fusion.recommend_best_setting(tall_classification)
print(f"\n高身高乘员最佳档位: {tall_setting}档")
print("\nIMS集成建议:")
print(" - 安全带传感器数据读取接口")
print(" - DMS摄像头数据融合算法")
print(" - 11档调节推荐系统集成")
print(" - Euro NCAP OMS评分优化")
|