基于GSM的车辆事故呼救中心软件平台设计

车辆事故呼救中心能在车辆发生事故时及时接收和处理事故信息,为实施救援挽救生命提供保障。呼救中心系统的搭建包括建立基站和呼救中心软件平台的设计。利用现已完善的GSM网络作为基站,采用Delphi软件平台设计开发出呼救中心系统,达到紧急呼救、定位、接收信息的功能,为建立呼救中心提供了通信及软件技术保障。

车辆事故紧急呼救技术发展综述

综述了车辆事故紧急呼救技术的原理,从车辆事故检测识别技术、移动车辆定位技术、无线通信技术和地理信息系统几方面概述车辆事故紧急呼救技术的研究内容。进一步介绍车辆事故紧急呼救技术的国内外研究和应用现状,并从车辆事故识别技术、地图匹配及组合导航、集群通信及通信网络几方面总结并指出车辆事故紧急呼救技术的关键技术和难点。展望了车辆事故紧急呼救技术的发展趋势,并就我国发展车辆事故呼救技术的可行性和发展方向进行探讨。

考虑车辆事故影响的高速公路充电站与服务区协同规划

针对现有高速公路充电站规划未能考虑高速服务区并难以计及车辆事故情况等方面的不足,本文提出一种新的充电站和服务区协同规划方法。首先,以满足车主充电、餐饮休息等需求及其经济收益最优为目标,考虑服务区位置和上级电网容量等实际约束,建立了高速公路充电站和服务区协同规划数学模型;其次,结合统计数据和蒙特卡洛抽样,提出了考虑车辆事故的高速公路动态交通仿真方法;再次,基于动态交通仿真建立了电动汽车荷电状态SOC时空变化模型,对车辆行驶、充电选择和站内等待过程进行了分析;最后,提出了总体求解流程,并通过算例分析了车辆事故、服务区和改进遗传算法的影响,验证了所提出方法的有效性和实用性。

层次分析法在车辆事故分析中的应用

通过对车辆事故的分析,建立了影响因素的层次结构模型.通过计算各因素的权重达到了量化的目的,并对诸因素的重要性进行总排序,为采取减少车辆事故的预防措施提供可行依据.

山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度推理分析

为获取道路线形、驾驶员属性、车辆类型、事故形态等因素对山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度的影响机制。本文基于元双公路(元谋—牟定)2012—2017年事故数据,利用社会网络分析法从人、车、路、环境等方面筛选出15个影响因素;基于机器学习方法构建贝叶斯网络模型;以事故严重程度为决策变量,分析不同证据变量与驾驶员行为共同作用的推理结果。结果表明:不安全驾驶行为与危险事故因素的共同作用,将会增加事故严重程度;当涉及货车时,由于未保持安全距离,伤人事故率增加8.2%;在弯坡组合路段,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加19.6%;阴雨天行驶时,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加5.4%;由于操作不当,发生侧翻事故时,伤人事故概率增加3.1%。

基于车辆事故等级分类的紧急呼救系统研究

基于交通事故紧急救援的现状,阐述建立车辆事故紧急呼救系统的新需求,提出了开发基于车辆事故严重等级分类的紧急呼救系统需要实现的功能;应用车辆碰撞安全性理论和研究成果、导航定位技术及通信技术,设计了基于事故严重等级分类的车辆事故紧急呼救决策流程;探讨车辆事故自动检测和等级分类及紧急救援的实施方案,以实现车辆事故紧急自动呼救,使车辆和伤员得到及时高效的紧急救助。

双通道式车辆事故自动呼救系统的触发算法设计

针对传统的车辆事故自动呼救系统在安全气囊的传感灰度区存在不触发的问题,设计一个独立于安全气囊点火信号的算法通道,以保证汽车发生碰撞后安全气囊未正常触发的情况下仍能发送呼救信号,让乘员及时得到救援,提高紧急呼救系统的安全可靠性。首先给出所设计的双通道式车辆事故自动呼救系统的决策过程,然后利用比功率算法和移动窗积分算法分别对安全气囊通道触发算法和独立通道触发算法进行设计,最后通过台车模拟碰撞试验验证所设计算法的可靠性,结果证明,所设计的双通道式触发算法可以有效降低车辆紧急呼救系统的不触发率。

面向高级车辆事故自动呼救系统的伤情预测

为提高高级车辆事故自动呼救(advanced automatic crash notification,AACN)系统的救援效率,提出了一种驾驶员伤情预测算法,基于算法进行了AACN系统终端的总体设计。首先,选取驾驶员年龄、性别、是否佩戴安全带、速度变化量、事故碰撞方向以及驾驶员侧安全气囊是否打开作为驾驶员伤情的影响因素;其次,对交通事故数据进行分析并构建Logistic回归模型,使用Hosmer-Lemeshow测试表对模型进行验证,通过敏感性分析获得最佳触发阈值;再次,对AACN系统终端进行设计;最后,通过实际案例检验伤情预测算法的准确性和AACN系统终端的有效性。结果表明,所提出的驾驶员伤情预测算法和AACN系统的准确性较高,能够有效预测驾驶员伤情,有助于救援中心制定积极有效的救援方案。研究结果可用于解决现有的集中式AACN系统呼叫效率不高且准确性受人为因素影响较大的问题,为分散式AACN系统中驾驶员伤情预测算法的设计提供参考。

预防车辆事故要突出动中抓建

预防车辆事故是部队安全发展的一个重点和难点，也是加强依法从严治军、实现部队“两个确保”亟待解决的“瓶颈”问题。做好车辆事故预防工作，必须完善机制。形成抓手，突出动中抓建，紧紧扣住人和车辆两个重点。既需要“声势浩大”的阵雨．更需要“润物细无声”的春雨，始终如一地抓紧、抓细、抓实。

对100起运输危险化学品车辆事故的分析

随着国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，我国运输危险化学品车辆（下称特种运输车辆）的产量和用量不断的增加，特种运输车辆具有快速、机动的特点，担负着大量的国民经济建设需要的危险化学品和剧毒产品的运输。然而，每年又有数百起的特种运输车辆事故，给国家和人民生命财产造成了较大损失。有的事故一次就造成了重大伤亡和数千万的财产损失。为了减少特种运输车辆事故的发生，本人根据有关资料对100起特种运输车辆事故进行了分析统计，供有关部门和同行参考。

预防车辆事故要首先从人文关怀开始

目前，从各单位驾驶员队伍现状看，90％以上的都是士官，有一定文化知识；大部分是党员，组织纪律性较强；部分已成家，有一定的责任感和较强的集体荣誉感。但长期执行驾驶任务，与社会经常接触，自控能力弱，滋生一些坏毛病，“官气”、“霸气”、“怨气”、“邪气”、“惰气”十足，是发生车辆事故的诱因。要坚决刹住歪风邪气，营造良好风气，树立文明形象，作为基层一线带兵人，要牢固树立以人为本思想，端正对驾驶员的根本态度，实行“五同”，打成一片，这样才能急战士所想、帮战士所需、解战士所难。

预防车辆事故发生的几点做法

随着部队训练任务日益加重，车辆动用日趋频繁，预防车辆事故成为当前部队安全管理工作的重中之重。近年来，我部结合保障任务特点。积极探索，努力实践，制订了行之有效的管理措施．督促严格抓落实，在安全管理方面取得了显著成效。

军车驾驶员易发生车辆事故的原因

脾气暴躁脾气暴躁的驾驶员感情容易出现较大波动，易驾“英雄车”、“斗气车”、“冒险车”等。有关研究机构对750名肇事车驾驶员的心理性格进行了调查测试，其中5％的肇事驾驶员属于脾气暴躁型。因此，主管单位或个人应根据运输任务的性质、距离、道路及个人性格、素质等因素，赋予其相应的任务，并加强脾气暴躁型驾驶员思想的正确引导。

基于宏微观因素的概率级别的车辆事故预测

车辆事故预测是避免道路车辆事故发生的重要研究课题.以往的研究使用的事故数据集只包含地理情况、环境情况、交通情况等宏观因素,或者只包含车辆行为和驾驶员行为等微观因素.因为很难收集到同时包含2类因素的事故数据集,很少有研究将这2类因素结合起来,然而车辆事故往往是两者共同作用的结果.此外,在收集到的数据中没有可以用于预测的事故发生概率标签,所以目前多数的研究关注点只是在于事故是否发生而不能得到准确的概率值.然而在实际应用场景下,驾驶员需要的是不同级别的危险预警信号,而这种信号正是应该由事故概率值决定的.2019年发布的事故宏观因素数据集OSU(Ohio State University)与宏观因素数据集FARS(fatality analysis reporting system)和微观因素数据集SHRP2(strategic highway research program 2)都具有一些相同的特征,为它们的融合提供了机遇.因此,首先得到了一个同时包含宏观和微观因素的数据集,其中事故数据(正样本)融合自OSU、FARS数据集,以及与SHRP2分布相同的数据集Sim-SHRP2(simulated strategic highway research program 2),而安全驾驶数据(负样本)则由自己驾驶汽车获得.然后,针对收集到的数据中没有概率标签的问题,还设计了一个概率级别的无监督深度学习框架来预测准确的概率值,该框架使用迭代的方式为数据集生成准确的概率标签,并使用这些概率标签来进行训练.实验结果表明,该框架可以使用所得到的数据集来灵敏而准确地预测车辆事故.

高级车辆事故自动呼救系统阈值对驾驶员伤情预测的影响

为提高高级车辆事故自动呼救(AACN)系统的抗干扰性和事故信息的准确性,对AACN系统的门槛阈值设定进行了研究。首先,选取统计的交通事故数据进行影响因素分析,得到速度变化量对驾驶员伤情的影响较大的结论,同时建立驾驶员伤情预测模型;然后,对台车碰撞加速度数据进行处理得到不同门槛阈值下的速度变化量,分析其对驾驶员伤情预测的影响;最后,提出考虑伤情等级补偿的AACN系统触发算法。结果表明:AACN系统门槛阈值影响对驾驶员伤情的预测,通过补偿算法,可以有效提高AACN系统伤情等级预测的准确性。

车辆事故自动呼救系统碰撞识别方法抗干扰性研究

为了提高车辆事故自动呼救系统的抗干扰性、降低系统的误触发概率,分析了典型工况下比功率算法和移动窗积分算法所对应的输出信号的变化趋势,根据阈值大小与触发次数的关系,给出了确定两阶段阈值的方法,并利用基于两阶段阈值的比功率法和移动窗积分法对阈值设置的合理性进行了验证。验证结果表明,所设计的两阶段阈值触发算法和所确定的阈值可以提高车辆事故自动呼救系统的抗干扰性能。

浅谈油田企业车辆事故原因及对策

任何车辆安全事故的发生都是“事出有因”。客观上随着工作任务的加重，工作车辆出动次数频繁，加上我国道路、车辆、驾驶员和交通流量快速增长，人、车、路等方面基础性条件还不够完善，增加了预防事故的难度。主观上少数驾驶员驾驶技术不过硬，交通法规和安全意识淡薄，发生紧急情况处置不当，也是造成车辆事故发生的重要原因。

预防车辆事故要在加强管理上下功夫

一、在管理的教育上下功夫 管理教育的方法要有针对性，管理教育的目的要具有有效性。为此，车辆管理干部要“知兵”、“懂兵”，在此基础上，再进行必要的学习和教育。只有这样，才能把握好教育的时机，选择教育的内容，注意教育的方法，谋求教育的最佳效果，真正做到“有的放矢”、“对症下药”。