乘员姿态估计与OOP检测：从2D关键点到3D座舱建模

背景：Euro NCAP OOP检测要求

Euro NCAP 2026引入异常姿态（OOP）检测：

OOP类型	定义	安全风险
躺卧	乘员平躺座椅上	安全气囊失效
前倾	头部过度前倾	气囊冲击伤害
侧靠	身体侧倚门板	侧气囊风险
脚放仪表台	腿部异常放置	碰撞损伤

检测难点：

• 3D姿态需要深度信息
• 座椅角度变化影响判断
• 遮挡（安全带/手臂）

技术路线

1. 2D关键点检测

"""
2D人体关键点检测
"""
class HumanKeypointDetector:
    """
    人体关键点检测器
    
    模型：MediaPipe Pose / BlazePose
    输出：33个3D关键点（相对坐标系）
    """
    
    def __init__(self, model_type='mediapipe'):
        if model_type == 'mediapipe':
            import mediapipe as mp
            self.pose = mp.solutions.pose.Pose(
                static_image_mode=False,
                model_complexity=1,
                min_detection_confidence=0.5
            )
        
        # COCO关键点定义
        self.keypoint_names = [
            'nose', 'left_eye_inner', 'left_eye', 'left_eye_outer',
            'right_eye_inner', 'right_eye', 'right_eye_outer',
            'left_ear', 'right_ear', 'mouth_left', 'mouth_right',
            'left_shoulder', 'right_shoulder', 'left_elbow', 'right_elbow',
            'left_wrist', 'right_wrist', 'left_pinky', 'right_pinky',
            'left_index', 'right_index', 'left_thumb', 'right_thumb',
            'left_hip', 'right_hip', 'left_knee', 'right_knee',
            'left_ankle', 'right_ankle', 'left_heel', 'right_heel',
            'left_foot_index', 'right_foot_index'
        ]
    
    def detect(self, image):
        """
        检测关键点
        
        Args:
            image: RGB图像 (H, W, 3)
        
        Returns:
            keypoints: (33, 4) [x, y, z, visibility]
        """
        results = self.pose.process(image)
        
        if results.pose_landmarks:
            landmarks = results.pose_landmarks.landmark
            
            keypoints = []
            for lm in landmarks:
                keypoints.append([lm.x, lm.y, lm.z, lm.visibility])
            
            return np.array(keypoints)
        
        return None
    
    def visualize_keypoints(self, image, keypoints):
        """可视化关键点"""
        h, w = image.shape[:2]
        
        for i, kp in enumerate(keypoints):
            if kp[3] > 0.5:  # visibility
                x, y = int(kp[0] * w), int(kp[1] * h)
                cv2.circle(image, (x, y), 3, (0, 255, 0), -1)
                cv2.putText(image, str(i), (x+5, y), 
                           cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.3, (255, 0, 0), 1)
        
        return image

2. 3D姿态估计

"""
单目3D姿态估计
"""
class Monocular3DPoseEstimator:
    """
    单目3D姿态估计
    
    方法：
    1. 2D关键点检测
    2. 相机内参投影
    3. 深度估计（单目深度网络）
    4. 3D重建
    """
    
    def __init__(self, camera_intrinsics):
        self.K = camera_intrinsics  # 3x3内参矩阵
        self.keypoint_detector = HumanKeypointDetector()
        self.depth_estimator = MonocularDepthEstimator()
    
    def estimate_3d_pose(self, image):
        """
        估计3D人体姿态
        
        Returns:
            pose_3d: (33, 3) 关键点3D坐标（米）
        """
        # 1. 检测2D关键点
        keypoints_2d = self.keypoint_detector.detect(image)
        
        if keypoints_2d is None:
            return None
        
        # 2. 估计深度
        depth_map = self.depth_estimator.estimate(image)
        
        # 3. 反投影到3D
        pose_3d = []
        
        for kp in keypoints_2d:
            x, y, z, vis = kp
            
            if vis > 0.5:
                # 获取该点深度
                h, w = depth_map.shape
                px, py = int(x * w), int(y * h)
                depth = depth_map[py, px]
                
                # 反投影
                X = (x - self.K[0, 2]) * depth / self.K[0, 0]
                Y = (y - self.K[1, 2]) * depth / self.K[1, 1]
                Z = depth
                
                pose_3d.append([X, Y, Z])
            else:
                pose_3d.append([0, 0, 0])
        
        return np.array(pose_3d)


class MonocularDepthEstimator(nn.Module):
    """
    单目深度估计网络
    
    模型：MiDaS / DPT
    """
    
    def __init__(self, model_type='DPT_Large'):
        super().__init__()
        
        # 加载预训练模型
        self.model = torch.hub.load('intel-isl/MiDaS', model_type)
        self.transform = torch.hub.load('intel-isl/MiDaS', 'transforms')
    
    def estimate(self, image):
        """
        估计深度图
        
        Args:
            image: RGB图像 (H, W, 3)
        
        Returns:
            depth_map: (H, W) 相对深度
        """
        # 预处理
        input_tensor = self.transform(image).unsqueeze(0)
        
        # 推理
        with torch.no_grad():
            depth = self.model(input_tensor)
        
        # 后处理
        depth_map = torch.nn.functional.interpolate(
            depth.unsqueeze(1),
            size=image.shape[:2],
            mode='bilinear',
            align_corners=False
        ).squeeze()
        
        return depth_map.cpu().numpy()

3. OOP分类器

"""
OOP异常姿态分类
"""
class OOPClassifier:
    """
    异常姿态分类器
    
    类别：
    0: 正常坐姿
    1: 躺卧（OOP-LYING）
    2: 前倾（OOP-FORWARD）
    3: 侧靠（OOP-LEANING）
    4: 脚放仪表台（OOP-DASHBOARD）
    """
    
    def __init__(self):
        # 定义关键角度阈值
        self.angle_thresholds = {
            'torso_vertical': 75,  # 上身垂直角度阈值（度）
            'head_forward': 30,    # 头部前倾角度阈值
            'shoulder_tilt': 20    # 肩膀倾斜阈值
        }
        
        # 关键点索引
        self.KEYPOINTS = {
            'nose': 0,
            'left_shoulder': 11,
            'right_shoulder': 12,
            'left_hip': 23,
            'right_hip': 24,
            'left_knee': 25,
            'right_knee': 26,
            'left_ankle': 27,
            'right_ankle': 28
        }
    
    def classify(self, pose_3d):
        """
        分类姿态
        
        Args:
            pose_3d: (33, 3) 3D关键点
        
        Returns:
            classification: {
                'oop_type': str,
                'confidence': float,
                'angles': dict
            }
        """
        # 计算关键角度
        angles = self._calculate_key_angles(pose_3d)
        
        # 规则判断
        oop_type = 'NORMAL'
        confidence = 0.0
        
        # 躺卧检测：上身接近水平
        if angles['torso_vertical'] < self.angle_thresholds['torso_vertical']:
            oop_type = 'OOP_LYING'
            confidence = 1.0 - angles['torso_vertical'] / 90
        
        # 前倾检测：头部过度前倾
        elif angles['head_forward'] > self.angle_thresholds['head_forward']:
            oop_type = 'OOP_FORWARD'
            confidence = angles['head_forward'] / 60
        
        # 侧靠检测：肩膀倾斜
        elif angles['shoulder_tilt'] > self.angle_thresholds['shoulder_tilt']:
            oop_type = 'OOP_LEANING'
            confidence = angles['shoulder_tilt'] / 45
        
        return {
            'oop_type': oop_type,
            'confidence': confidence,
            'angles': angles
        }
    
    def _calculate_key_angles(self, pose_3d):
        """计算关键角度"""
        angles = {}
        
        # 上身垂直角度（髋到肩连线与垂直方向夹角）
        hip_center = (pose_3d[23] + pose_3d[24]) / 2
        shoulder_center = (pose_3d[11] + pose_3d[12]) / 2
        
        torso_vector = shoulder_center - hip_center
        vertical = np.array([0, -1, 0])
        
        angles['torso_vertical'] = self._angle_between(torso_vector, vertical)
        
        # 头部前倾角度（鼻到肩连线与垂直方向夹角）
        nose = pose_3d[0]
        head_vector = nose - shoulder_center
        angles['head_forward'] = self._angle_between(head_vector, vertical)
        
        # 肩膀倾斜角度（左右肩高度差）
        left_shoulder = pose_3d[11]
        right_shoulder = pose_3d[12]
        shoulder_diff = np.abs(left_shoulder[1] - right_shoulder[1])
        shoulder_width = np.linalg.norm(left_shoulder - right_shoulder)
        angles['shoulder_tilt'] = np.arcsin(shoulder_diff / shoulder_width) * 180 / np.pi
        
        return angles
    
    def _angle_between(self, v1, v2):
        """计算两向量夹角（度）"""
        cos_angle = np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2) + 1e-10)
        return np.arccos(np.clip(cos_angle, -1, 1)) * 180 / np.pi


class MLOOPClassifier(nn.Module):
    """
    机器学习OOP分类器
    
    端到端学习，精度更高
    """
    
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
        # 姿态编码器
        self.pose_encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(33 * 3, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 256),
            nn.ReLU()
        )
        
        # 分类头
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(256, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.3),
            nn.Linear(128, 5)  # 5类
        )
    
    def forward(self, pose_3d):
        """
        Args:
            pose_3d: (B, 33, 3)
        
        Returns:
            logits: (B, 5)
        """
        # Flatten
        x = pose_3d.view(pose_3d.shape[0], -1)
        
        # 编码
        features = self.pose_encoder(x)
        
        # 分类
        logits = self.classifier(features)
        
        return logits

4. 座椅角度补偿

"""
座椅角度补偿
"""
class SeatAngleCompensator:
    """
    座椅角度补偿器
    
    原因：
    - 座椅靠背角度变化影响姿态判断
    - 需要补偿座椅角度才能准确判断OOP
    """
    
    def __init__(self):
        self.seat_angle = 0  # 度（相对垂直）
    
    def set_seat_angle(self, angle):
        """设置座椅角度（从CAN总线读取）"""
        self.seat_angle = angle
    
    def compensate(self, pose_3d):
        """
        补偿座椅角度
        
        将姿态转换到座椅坐标系
        """
        # 座椅旋转矩阵
        R_seat = self._rotation_matrix_x(self.seat_angle * np.pi / 180)
        
        # 旋转姿态
        pose_compensated = pose_3d @ R_seat.T
        
        return pose_compensated
    
    def _rotation_matrix_x(self, angle):
        """X轴旋转矩阵"""
        return np.array([
            [1, 0, 0],
            [0, np.cos(angle), -np.sin(angle)],
            [0, np.sin(angle), np.cos(angle)]
        ])

Euro NCAP对接

def encap_oop_test(oop_system, test_cases):
    """
    Euro NCAP OOP检测测试
    
    测试场景：
    1. 正常坐姿（不应误报）
    2. 躺卧（应检测到）
    3. 前倾（应检测到）
    4. 侧靠（应检测到）
    5. 儿童座椅（特殊处理）
    """
    results = []
    
    for case in test_cases:
        # 设置场景
        pose = case['pose']
        seat_angle = case.get('seat_angle', 25)
        
        # 补偿座椅角度
        oop_system.set_seat_angle(seat_angle)
        
        # 检测
        result = oop_system.classify(pose)
        
        # 评估
        expected = case['expected_oop_type']
        detected = result['oop_type']
        
        results.append({
            'case': case['name'],
            'expected': expected,
            'detected': detected,
            'pass': expected == detected,
            'confidence': result['confidence']
        })
    
    # 统计
    accuracy = sum(r['pass'] for r in results) / len(results)
    
    return {
        'accuracy': accuracy,
        'encap_pass': accuracy >= 0.95
    }

技术亮点总结

方面	贡献
3D姿态	单目深度估计+3D重建
座椅补偿	基于CAN数据的座椅角度补偿
规则+ML	结合规则判断和端到端学习
实时性	30fps推理速度

参考文献

1. MediaPipe Pose: “BlazePose”, 2020
2. MiDaS: “Towards Robust Monocular Depth Estimation”, 2023
3. Euro NCAP: “Occupant Monitoring Protocol v0.9”, 2024

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开发优先级： 🟡 中（Euro NCAP 2026新增）
技术成熟度： TRL 5（原型验证）
部署难度： 中等（需深度传感器或双目相机）
量产时间线： 2027-2028年