燈照射將極大影響智能防 盜行車記錄儀的成像范圍。由于紅外燈的亮滅人眼是不敏感的，圖像傳感器卻具有很寬的 感光光譜范圍，因此利用此特性，可以在夜間無可見光照明的情況下，用輔助紅外光源照明 也可使智能防盜行車記錄儀清晰的成像。
[0041] 進一步采用紅外發(fā)射二極管（LED)紅外燈進行照明補償，從而完成夜視功能。紅 外LED紅外燈由紅外發(fā)光二極管矩陣組成發(fā)光體。紅外發(fā)射二極管由紅外輻射效率高的材 料（常用砷化鎵GaAs)制成PN結(jié)，外加正向偏壓向PN結(jié)注入電流激發(fā)紅外光。光譜功率 分布為中心波長830 - 950nm，半峰帶寬約40nm左右，它是窄帶分布，為普通C⑶黑白攝像 機可感受的范圍。其最大的優(yōu)點是可以完全無紅暴或僅有微弱紅暴和壽命長。
[0042] GPS模塊14的主要任務(wù)是接收來自主控制器的控制命令，按照命令捕獲并接收 所在區(qū)域的衛(wèi)星信號，然后對GPS信號進行變換處理，計算出汽車所在的經(jīng)度、煒度、時間 和車速。把最后把這些數(shù)據(jù)發(fā)送給主控制器由其進行處理。GPS模塊14采用臺灣亞全 公司（HIMARK)出品的GPS模塊，型號為ARZOI0，其特點是體積小、高可靠性、接口簡單。 ARZ0I0GPS模塊具有：該模塊可通過藍牙進行傳輸信息，能夠同時追蹤12顆衛(wèi)星數(shù)據(jù)，定位 時間小于500納秒，定位精度為5-15m ;具有良好的動態(tài)性能，正常工作范圍是高度18000m 以下、速度500m/s之內(nèi)、加速度低于4g ;可以快速啟動模塊，熱啟動/溫啟動/冷啟動的時 間分別是10秒/35秒/60秒，滿足該防盜系統(tǒng)的工作需求；接口類型為USB、RS232,波特率 為9600bps，非常符合嵌入式控制器的接口需求。
[0043] 主控模塊12分別和智能防盜模塊13、GPS模塊14和網(wǎng)絡(luò)模塊15電性連接；
[0044] 智能防盜模塊13包括振動傳感器131，振動傳感器131與主控模塊電性連接。
[0045] 例如可以是可以通過遙控器控制智能防盜行車記錄儀是否進入布防狀態(tài)。當(dāng)進入 布防狀態(tài)，程序循環(huán)檢測汽車是否被盜。對汽車是否被盜的智能檢測是通過兩種方式的進 行的。一種是通過振動傳感器131的輸出，判斷汽車是否有一定的振動，第二是通過汽車的 位置數(shù)據(jù)與停車時的位置數(shù)據(jù)偏差是否達超出設(shè)定值。通過這兩種方式相結(jié)合檢測出汽車 是被盜還是僅僅被撞擊，并及時給出報警信息。觸發(fā)防盜預(yù)警后，立即啟動車內(nèi)攝像頭進 行拍攝并將圖片通過3G網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給車主，同時及時跟蹤顯示車主車輛GPS數(shù)據(jù)，并給出在 google地圖中的查詢鏈接，對于智能手機，打開鏈接就可以直接在google地圖中查詢到車 輛所在的街道位置。
[0046] 可選地，智能防盜行車記錄儀的還包括：
[0047] 移動偵測模塊16和預(yù)警模塊17,移動偵測模塊16和預(yù)警模塊17均與主控模塊 12連接；
[0048] 其中，移動偵測模塊16,用于進行有目標(biāo)物體出現(xiàn)時的圖像捕捉，若沒有目標(biāo)物體 出現(xiàn)時，則不觸發(fā)智能防盜行車記錄儀工作；
[0049] 預(yù)警模塊17,用于通過主控模塊的觸發(fā)，對正在行駛中的車輛進行車道偏離預(yù)警、 疲勞駕駛預(yù)警和超速預(yù)警。
[0050] 可選地，智能防盜行車記錄儀還包括：
[0051] 圖像處理模塊18,與主控模塊12連接，用于對攝像頭采集的圖像進行圖像中的物 體亮度和背景亮度的調(diào)節(jié)處理，以及圖像的光學(xué)畸變的校正處理；
[0052] 前述的物體亮度和背景亮度的調(diào)節(jié)處理，可以是由于在夜晚環(huán)境下，經(jīng)過攝像頭 采集的視頻畫面全局灰度值較低、圖像細節(jié)對比度差、噪聲干擾嚴重，進行夜晚圖像增強的 處理，可以是分為空間域增強處理和頻域增強處理兩方面，在空間域中主要有灰度拉伸算 法和直方圖均衡算法，其中灰度拉伸分為局部或全局的線性或非線性變換，通過變換函數(shù) 處理全圖像的像素值，這一算法對全局的灰度值有明顯的拉伸，不過容易造成畫面質(zhì)量的 過飽和狀態(tài)，即原像素值較高的地方會擴大，整個算法的計算量比較低。直方圖方法通過 統(tǒng)計源圖像的直方圖分布后做全局直方圖均衡、局部直方圖均衡以及各種變換的直方圖 均衡算法比如平臺直方圖處理，這些依靠統(tǒng)計直方圖改變分布的算法容易造成圖像的噪 聲，提高灰度的同時降低了圖像的質(zhì)量。頻域處理中分為基于Retinex的單尺度變換法和 MEAM(Method According to Aare MSi丨O )算法。Retinex 理論作為人類視覺模型（HVS) 用于解釋彩色的恒常性質(zhì)，這一理論的依據(jù)就是HVS模型對于目標(biāo)表面反射的信息非常敏 感。在這一模型中，圖像由兩部分組成，一部分是場景中物體的光亮亮度，對應(yīng)于圖像的低 頻部分，另一部分是場景中物體的反射亮度，對應(yīng)于圖像的高頻部分，通常它們也被稱為亮 度圖像和反射圖像。因此如果從給定的圖像中分離出亮度圖像和反射圖像，在顏色恒定的 條件下，就可通過改變亮度圖像和反射圖像在原圖像中的比例來達到增強圖像的目的。圖 像轉(zhuǎn)換成頻域時，高頻信息代表圖像的噪聲與細節(jié)，低頻信息包含了圖像的亮度，比如MEAM 算法通過提高低頻部分而優(yōu)化高頻部分，實現(xiàn)了全局的動態(tài)增強而保證了噪聲的降低與細 節(jié)的保持。
[0053] 前述的圖像的光學(xué)畸變的校正處理，可以是由于攝像頭的廣角，如90度到170度， 然而廣角角度越大，存在光學(xué)畸變，造成圖像周邊形成嚴重扭曲，需要對圖像畸變進行校正 處理，該校正處理為將整個視頻幀圖像劃分為網(wǎng)格，建立標(biāo)準網(wǎng)格圖，對標(biāo)準網(wǎng)格圖建立多 個已知網(wǎng)格點坐標(biāo)，對攝取到的畸變圖像，建立畸變網(wǎng)格，提取與已知網(wǎng)格點坐標(biāo)相對應(yīng)的 畸變網(wǎng)格坐標(biāo)，將畸變網(wǎng)格坐標(biāo)與已知網(wǎng)格點坐標(biāo)進行坐標(biāo)點匹配，建立幾何坐標(biāo)變換模 型，對畸變圖像進行相應(yīng)地空間變換，并進行相應(yīng)的圖像灰度調(diào)整，形成校正后的圖像輸 出，例如將整個視頻幀圖像劃分為網(wǎng)格，這樣對于每個矩形網(wǎng)格區(qū)域都能用一次多項式方 程來解決它的校正問題，這樣計算量就會小了很多很多。把徑向的失真看作是原點對稱的 一種失真，只看第一象限，就可以知道其他三個象限的方法按照對稱法則就可以類推。把第 一象限分成水平m，垂直η個網(wǎng)格，確保分區(qū)得到的每個矩形區(qū)域的變形是相同程度的，也 就恰好的使其在最少的分格子的數(shù)目中保證精度的逼近。n，m決定著網(wǎng)格劃分的多少，η， m的數(shù)值越大，網(wǎng)格劃分的越是細致，校正精度也就是越精確，數(shù)量越少也就越不精確，但是 越精確的校正精度，也會帶來更大的存儲空間占有，存儲變換模型的代價就會越高。
[0054] 緊急處理模塊19,與主控模塊12連接，用于當(dāng)車輛發(fā)生碰撞時，將攝像頭采集的 圖像進行鎖存并通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至外部設(shè)備，例如當(dāng)車輛出現(xiàn)碰撞而產(chǎn)生震動時，記錄儀會 將該段拍攝視頻進行鎖存（可以預(yù)先設(shè)置碰撞發(fā)生前后的時間段），不會在重復(fù)記錄時被 自動覆蓋掉，以自動保留視頻證據(jù)的安全。同時，可以預(yù)先設(shè)置碰撞發(fā)生是否啟動3G網(wǎng)絡(luò) 通信，如果啟動3G網(wǎng)絡(luò)，那么就即時通過3G網(wǎng)絡(luò)將該段視頻上傳到預(yù)先設(shè)置網(wǎng)絡(luò)存儲位 置。
[0055] 可選地，移動偵測模塊16,具體用于對攝像頭11采集的圖像進行去噪預(yù)處理，再 根據(jù)圖像進行背景建模，并對圖像進行興趣區(qū)和非興趣區(qū)的分區(qū)處理，對興趣區(qū)或非興趣 區(qū)進行相對應(yīng)加權(quán)處理，根據(jù)加權(quán)結(jié)果判斷當(dāng)前圖像中的目標(biāo)物體是否移動，若是，則觸發(fā) 攝像頭持續(xù)采集圖像，若否，則不觸發(fā)智能防盜行車記錄儀工作。
[0056] 可選地，預(yù)警模塊17具體包括：
[0057] 車道偏離預(yù)警子模塊171，用于通過攝像頭捕捉當(dāng)前圖像，結(jié)合Hough (霍夫變 換，Hough Transform)和Kalman濾波（卡爾曼濾波，Kalman filtering)，判斷車輛是否在 行駛過程中偏離行駛路線，若是，則進行預(yù)警。
[0058] 可選地，預(yù)警模塊17具體包括：
[0059] 疲勞駕駛預(yù)警子模塊172,用于當(dāng)駕駛時間超過預(yù)置時間，且通過攝像頭捕捉駕駛 者的眼部區(qū)域，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助的Kalman濾波對瞳距跟蹤預(yù)測駕駛者的眼睛閉合是否 超過第一預(yù)置閾值，若是，則進行疲勞駕駛預(yù)警。
[0060] 可選地，主控1?塊12為DSP芯片，攝像頭11為雙攝像頭板式，兩個