公路无信号交叉口行人过街主动安全预警技术研究应用

农村公路的本质决定了其接入干线公路存在“点多、面广、分布散”的特征。而现状交叉口普遍存在视认性差、视距不足、缺乏接入管理和交通管制、安全设施不完善、交通参与者安全意识相对薄弱、交通行为的盲目性和随意性大等问题,给道路交通安全埋下了安全隐患,一直是农村公路交通安全管理中的痛点和难点。近年来,针对农村公路交叉口警示的建设越来越多,管理的投入也越来越大,但很多都是常规的静态警示功能。传统静态防范手段无法感知判断道路交通参与者的运行信息,仅通过静态信息放大的方式往往会给驾驶员带来信息疲劳,无法达到及时提醒的目的。文章通过利用智能感知、计算机等技术,研究开发公路无信号交叉口行人过街主动安全预警技术,对交叉口的人、车进行主动探测、提前预警,提高交叉口的交通安全。

基于智能手机平台的主动安全预警系统关键技术研究

介绍了智能手机中传感器类型,提出了基于智能手机的预警系统体系框架,设计了安全预警功能.采用道路实验横向测评了两款智能手机安全预警软件和一款专业设备在功能、可靠性等方面的指标,前碰撞和车道偏离预警结果表明:智能手机可以实现专业系统的主动安全预警功能并进一步拓展,预警信息发布精度也在可接受范围内.

基于视觉技术的公交主动安全预警应用现状及发展趋势

视觉识别技术的快速发展,对促进公交运营安全发挥了重要的作用。本文结合当前公交工作环境差、劳动强度大、道路路况复杂等运营特点,阐述了目前公交主动安全有关驾驶员人脸识别、驾驶员状态监测以及车辆异常行驶识别等技术的应用,并结合公交安全形势,分析了公交主动安全技术的未来发展趋势以及应用方向。

探究汽车主动安全预警系统的设计与实现

随着社会的不断发展,汽车已经成为日常生活中常见的代步工具,因此汽车的使用安全也成为人们日渐关心的问题。基于此,本文就汽车主动安全预警系统的设计与实现进行探究,通过对汽车安全预警系统总体功能设计、系统总功能设计的要求、总功能设计的结构进行分析,阐述系统功能实现的胎压检测报警、预防追尾报警、低功耗技术和距离测量技术。

一种主动安全预警控制系统在液罐车上的应用

液罐车主要用来运输燃油、易燃液体等危险系数较高的危化品,但目前市场上现有的产品仅装有北斗导航、限速装置、危险品运输标识、紧急切断阀等法规所必须的保护措施,缺少必要的主动安全预警技术。文章论述了一种液罐车主动安全预警技术,它通过使用防疲劳驾驶预警、车道偏离预警、前/后向防撞预警、危化品安全预警控制等主动安全技术,可以有效提高液罐车运行的安全性。

基于"5G+AI"算法的主动安全预警系统研究

随着5G、AI等技术日趋成熟,它们被广泛应用于公共安全等领域。文章利用前端AI感知、5G专网组网、DSM/ADAS应用、主动安全预警平台等,设计了基于"5G+AI"算法的主动安全预警系统。

汽车主动安全预警研究

介绍了新型协调自适应巡航控制（CACC）的分层控制架构。该架构主要包括控制准则及各层控制映射结构,具体功能通过在各层及层与层之间接口实现。利用车辆定位和无线通信技术实现车辆碰撞预警,如果车辆的位置和速度可被测量并保证相对精度然后传输给相邻车辆,该防碰撞预警系统就是有意义的。要求定位信息的标准差达到50 cm以内的精度,以支持预警的可靠性及一致性。

车辆主动安全预警与交通信息采集系统设计与实现探究

智能交通技术在新时代的应用范围已经变得广泛,车载设备几乎在所有的车辆中应用,现如今,人们在出行过程中在车辆中采用安全预警措施以及使用技术采集城市交通信息,能够减少交通事故的发生。文章将会从整体框架汇总分析系统结构并指出其中关键技术,最后实现应用,提高交通安全率。

基于高速公路车路协同的主动安全防控预警系统

本文针对高速公路中车辆智能安全预警的需求,采用车路协同理论,利用OBD数据记录仪、驾驶员操作监控摄像头、路面交通状况摄像头等装置分别同时获取车辆运行状态、操作输入、驾驶员行为表情、道路情况等数据,建立驾驶人员的车辆操控习惯模型,结合车辆运行状态对车辆的行驶轨迹进行预测,并且根据对高速公路上交通场景的分析理解,在车辆可能发生事故前给出安全预警,从而降低事故发生概率,保障交通安全。通过软硬件设计,提出一种高速公路车路协同主动安全防控预警系统。

基于主动预警的智能穿戴设备

参与道路交通的行人会受车辆和其他快速移动物体的威胁,且行人规避车辆撞击伤害的方式几乎都是被动的。从行人的角度出发,提出了一种智能穿戴设备设计,使行人可以对运动车辆或物体的撞击做出早期预警,主动规避撞击伤害的风险。该智能穿戴设备采用毫米波雷达传感器测得移动物体的各种物理参数,通过STM32蓝牙系统将数据传送至APP进行安全算法运算,再根据计算结果对撞击风险做出评估并向穿戴者进行早期预警。

基于遗传优化算法的疲劳驾驶状态辨识方法

为了准确辨识驾驶人疲劳驾驶状态并提供及时的主动安全预警,提出了一种低成本、高效的基于遗传优化算法的疲劳驾驶状态辨识方法。改进了YOLOv3-tiny网络结构并应用于人脸检测。融合驾驶人眼部、嘴部及头部多特征参数基础上,利用因子分析算法提取原始数据中的主因子,并构建遗传算法(GA)优化广义回归神经网络(GRNN)疲劳驾驶辨识模型。实验结果表明:GA-GRNN模型疲劳驾驶状态检测准确率高达94.2%,召回率为92.5%,精确率为93.2%。本文研究是机器视觉在辅助驾驶系统中的实际应用,可为驾驶人早期疲劳驾驶预警的研究提供理论与技术支持。

基于雷达与视频的高速公路数字孪生系统研究

文章提出了一种基于雷达与视频的高速公路数字孪生系统设计方案,该系统以数字孪生技术在高精度地图引擎上进行高速公路场景映射,利用雷达与视频数据融合实现高速公路交通运输的实时监测和风险预警。实践表明,该系统可以有效实现高速公路安全的精细化控制,为交通安全提供一种新的数字孪生技术解决方案。

基于人-机-环境交互的飞行员微观行为研究

飞行员微观行为研究是近年来飞行安全领域研究的热点之一。对飞行员微观行为及其功能的研究对于增强飞行者的主动安全预警和对飞行员的评价具有重要意义。本文基于飞行员的认知过程,探讨了飞行员微观行为先前的研究意义和研究内容。从飞行员的心理学,生理学和物理学的角度简要介绍了飞行员的微行为的历史和研究现状。目前关于飞行员微观行为的研究主要包括飞行员的特征,多信息融合,集成认知以及控制环境的人性化。讨论了这些研究的方法,并对飞行员生理,心理和身体特征的机理,实验内容和适用条件进行了分析。同时,回顾并指出了现有研究成果的优缺点。结合飞行模拟实验,阐述了飞行员的内部机理。此外,结合现代飞行领域的最新研究,以及应用领域的专业化,研究手段的多样化和研究水平的深入,给出了飞行员微观行为的未来发展方向。

混合动力

能源,卡住了汽车社会的脖子,也促使更多的人用是否节约的标准衡量汽车产品和汽车使用习惯。因此,对混合动力汽车及其技术的关注和研究变得更加深入。

基于PCA与自适应BP算法的侵犯性驾驶行为识别

从机动车安全预警的角度，以有效识别侵犯性驾驶行为为目的，针对传统BP算法学习效率低、收敛速度慢等缺点，提出一种基于PCA与自适应学习速率的BP网络改进识别算法．首先借助人因系统及汽车驾驶平台进行仿真实验，获取驾驶人生理-心理及车辆运行数据集，然后利用主成分分析提取其特征指标，继而应用自适应学习速率BP网络改进算法对驾驶行为进行识别．结果表明：驾驶员呼吸、肌电、速度、油门、车道线偏距以及发动机转速受驾驶行为的影响较大；识别精度为96．17％，对比自适应学习速率BP网络算法、BP网络算法，算法能明显减小训练迭代次数、提高识别精度．