3D乘员姿态估计：深度+红外融合的车辆内部感知方案

论文来源： Sensors 2024 (doi:10.3390/s24175530)
核心方法： 深度+红外图像的3D姿态估计
精度指标： 所有关节误差<10cm（中位数）

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Euro NCAP OOP检测要求

异常姿态乘员（Out-of-Position, OOP） 是指：

• 蜷缩坐姿
• 儿童倚靠车门
• 乘员过于靠近仪表盘

Euro NCAP 2026要求系统能检测OOP并调整气囊展开策略。

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论文核心贡献

1. 首个纯深度+IR的姿态估计

传统方法依赖RGB图像，但在车内光照变化下不稳定。本文首次仅使用深度和红外数据。

2. 少样本学习

仅需**<100个手动标注样本**即可训练高精度模型。

3. 精度指标

指标	数值
中位数误差	<10cm
训练数据	<100样本
帧率	15fps

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技术架构

graph TD
    A[深度摄像头] --> B[深度图预处理]
    C[红外摄像头] --> D[IR图像增强]
    B --> E[特征提取网络]
    D --> E
    E --> F[3D关键点回归]
    F --> G[姿态分类]
    G --> H{姿态判定}
    H -->|正常| I[继续监测]
    H -->|OOP| J[气囊抑制/调整]

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实现代码

3D关键点检测

"""
3D乘员姿态估计实现
"""
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from typing import Tuple, List

# 乘员关键点定义
OCCUPANT_KEYPOINTS = [
    'head_top',          # 头顶
    'neck',              # 颈部
    'left_shoulder',     # 左肩
    'right_shoulder',    # 右肩
    'left_elbow',        # 左肘
    'right_elbow',       # 右肘
    'left_hand',         # 左手
    'right_hand',        # 右手
    'spine_mid',         # 脊柱中段
    'spine_base',        # 脊柱底部
    'left_hip',          # 左髋
    'right_hip',         # 右髋
    'left_knee',         # 左膝
    'right_knee',        # 右膝
    'left_foot',         # 左脚
    'right_foot'         # 右脚
]

class OccupantPoseEstimator(nn.Module):
    """3D乘员姿态估计网络"""
    
    def __init__(self, num_keypoints: int = 16):
        super().__init__()
        self.num_keypoints = num_keypoints
        
        # 特征提取骨干（简化版）
        self.backbone = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(2, 32, 3, padding=1),  # 深度+IR输入
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((8, 8))
        )
        
        # 3D关键点回归头
        self.keypoint_head = nn.Sequential(
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(128 * 8 * 8, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, num_keypoints * 3)  # x, y, z per keypoint
        )
        
    def forward(self, depth: torch.Tensor, ir: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """
        前向传播
        
        Args:
            depth: 深度图 (B, 1, H, W)
            ir: 红外图 (B, 1, H, W)
        
        Returns:
            keypoints_3d: 3D关键点 (B, K, 3)
        """
        # 拼接输入
        x = torch.cat([depth, ir], dim=1)
        
        # 特征提取
        features = self.backbone(x)
        
        # 关键点回归
        keypoints_flat = self.keypoint_head(features)
        keypoints_3d = keypoints_flat.view(-1, self.num_keypoints, 3)
        
        return keypoints_3d


class OOPClassifier:
    """异常姿态分类器"""
    
    def __init__(self):
        # 定义正常姿态边界
        self.normal_ranges = {
            'head_height': (0.6, 1.2),    # 头高度范围（米）
            'shoulder_tilt': (-0.1, 0.1), # 肩膀倾斜（弧度）
            'hip_angle': (80, 120),        # 髋关节角度（度）
            'knee_angle': (70, 150)        # 膝关节角度（度）
        }
        
    def classify(self, keypoints_3d: np.ndarray) -> dict:
        """
        分类姿态是否异常
        
        Args:
            keypoints_3d: 3D关键点 (K, 3)
        
        Returns:
            result: 分类结果
        """
        # 1. 计算头高度
        head_height = keypoints_3d[0, 1]  # 头顶y坐标
        
        # 2. 计算肩膀倾斜
        left_shoulder = keypoints_3d[2]
        right_shoulder = keypoints_3d[3]
        shoulder_tilt = np.arctan2(
            left_shoulder[1] - right_shoulder[1],
            left_shoulder[0] - right_shoulder[0]
        )
        
        # 3. 计算髋关节角度
        left_hip = keypoints_3d[10]
        left_knee = keypoints_3d[12]
        spine_base = keypoints_3d[9]
        hip_angle = self._calculate_angle(spine_base, left_hip, left_knee)
        
        # 4. 计算膝关节角度
        left_ankle = keypoints_3d[14]
        knee_angle = self._calculate_angle(left_hip, left_knee, left_ankle)
        
        # 异常判定
        is_oop = (
            not self._in_range(head_height, self.normal_ranges['head_height']) or
            not self._in_range(abs(shoulder_tilt), self.normal_ranges['shoulder_tilt']) or
            not self._in_range(hip_angle, self.normal_ranges['hip_angle']) or
            not self._in_range(knee_angle, self.normal_ranges['knee_angle'])
        )
        
        # 判断具体OOP类型
        oop_type = self._classify_oop_type(
            head_height, shoulder_tilt, hip_angle, knee_angle
        )
        
        return {
            'is_oop': is_oop,
            'oop_type': oop_type,
            'head_height': head_height,
            'shoulder_tilt': shoulder_tilt,
            'hip_angle': hip_angle,
            'knee_angle': knee_angle
        }
    
    def _calculate_angle(self, p1: np.ndarray, p2: np.ndarray, 
                         p3: np.ndarray) -> float:
        """计算三点形成的角度"""
        v1 = p1 - p2
        v2 = p3 - p2
        
        cos_angle = np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2) + 1e-6)
        angle = np.arccos(np.clip(cos_angle, -1, 1))
        
        return np.degrees(angle)
    
    def _in_range(self, value: float, range_tuple: Tuple) -> bool:
        """判断值是否在范围内"""
        return range_tuple[0] <= value <= range_tuple[1]
    
    def _classify_oop_type(self, head_height: float, shoulder_tilt: float,
                           hip_angle: float, knee_angle: float) -> str:
        """分类OOP类型"""
        if head_height < 0.6:
            return 'slouched'  # 蜷缩
        elif abs(shoulder_tilt) > 0.2:
            return 'leaning'   # 倾斜
        elif hip_angle < 80:
            return 'forward'   # 前倾
        elif knee_angle < 70:
            return 'legs_bent' # 腿部弯曲
        else:
            return 'normal'


# 测试代码
if __name__ == "__main__":
    # 创建模型
    model = OccupantPoseEstimator()
    classifier = OOPClassifier()
    
    # 模拟输入
    depth = torch.randn(1, 1, 240, 320)
    ir = torch.randn(1, 1, 240, 320)
    
    # 推理
    with torch.no_grad():
        keypoints_3d = model(depth, ir)
    
    # 分类
    keypoints_np = keypoints_3d[0].numpy()
    result = classifier.classify(keypoints_np)
    
    print(f"OOP检测: {result['is_oop']}")
    print(f"OOP类型: {result['oop_type']}")
    print(f"头高度: {result['head_height']:.2f}m")

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传感器配置

深度摄像头选型

传感器	技术	分辨率	帧率	功耗	价格
Intel RealSense D435	结构光	1280×720	90fps	3W	$150
PMD CamBoard pico flexx	飞行时间	352×288	45fps	1W	$200
Azure Kinect	飞行时间	1024×1024	30fps	5W	$400

红外摄像头选型

传感器	分辨率	波段	帧率	价格
OV2311	1600×1200	850nm	60fps	$10
AR0237	1920×1200	940nm	60fps	$15

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少样本学习策略

半监督域适应

class SemiSupervisedDomainAdaptation:
    """半监督域适应训练"""
    
    def __init__(self, labeled_samples: int = 100):
        self.labeled_samples = labeled_samples
        
    def train(self, depth_ir_data: np.ndarray, 
              sparse_labels: np.ndarray):
        """
        少样本训练
        
        Args:
            depth_ir_data: 深度+IR数据 (N, 2, H, W)
            sparse_labels: 稀疏标注 (N, K, 3)
        """
        # 1. 使用预训练模型
        pretrained = load_pretrained_model()
        
        # 2. 仅在标注样本上微调
        for epoch in range(100):
            # 随机采样标注数据
            idx = np.random.choice(len(sparse_labels), 
                                    min(self.labeled_samples, len(sparse_labels)))
            
            batch_data = depth_ir_data[idx]
            batch_labels = sparse_labels[idx]
            
            # 计算损失
            loss = compute_loss(pretrained, batch_data, batch_labels)
            
            # 反向传播
            loss.backward()
            optimizer.step()
            
        # 3. 使用未标注数据自监督学习
        self._self_supervised_learning(pretrained, depth_ir_data)

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Euro NCAP OOP测试场景

场景编号	场景描述	检测要求
OOP-01	蜷缩坐姿（身体前倾）	检测+抑制气囊
OOP-02	儿童倚靠车门	检测+调整气囊
OOP-03	乘员过于靠近仪表盘	检测+抑制气囊
OOP-04	腿部放置在仪表盘上	检测+警告
OOP-05	后向儿童座椅	检测+调整气囊

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IMS开发启示

优先级排序

优先级	功能	原因
P0	头部高度检测	最关键的OOP指标
P0	肩膀倾斜检测	倚靠检测核心
P1	髋/膝关节角度	完整姿态估计
P1	气囊抑制逻辑	法规要求
P2	少样本学习	降低标注成本

技术路线

graph LR
    A[深度摄像头] --> B[数据采集]
    C[IR摄像头] --> B
    B --> D[预训练模型]
    D --> E[少量标注]
    E --> F[微调训练]
    F --> G[OOP检测]
    G --> H[气囊控制]

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总结

3D乘员姿态估计的核心要点：

1. 传感器选择：深度+IR融合，不依赖可见光
2. 精度目标：关节误差<10cm
3. 少样本学习：<100标注样本即可训练
4. 应用场景：OOP检测→气囊控制

IMS开发建议：优先采购RealSense D435开发原型，验证OOP检测可行性。

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参考论文：

• Sensors 2024: “Three-Dimensional Posture Estimation of Vehicle Occupants”
• Euro NCAP 2026 OMS Protocol