面向“无人驾驶技术”的车辆设计趋势研究

文章从人与车之间新型的互动关系分析入手,分析基于无人驾驶技术而设计的新车型,发掘共性、从中洞悉未来车辆设计的潜在特征。基于人车关系的变革,发现无人驾驶车辆设计呈现出:车身设计趋于"亲和力"与轻薄化,空间内饰设计"情景化",交互方式自然化、多元化的特点。

新媒体环境下的电视汽车广告

电视汽车广告偏重于视觉听觉的传达。本文总结了电视汽车广告依靠视觉画面吸引注意、通过色彩营造氛围、采用画外音传达汽车资讯的特点,以及广告存在风格趋同、情感表达雷同、信息繁杂等方面的局限。为解决现有电视汽车广告存在的局限,文章在风格多样化、简化信息、广告互动化等方面提出了优化意见。

交通事故中人车位置关系分析

我国的汽车行业发展日新月异,汽车已经成为人们生活中不可缺少的交通工具,2022年我国机动车保有量达4.17亿辆,但是随着汽车的增多,交通事故的发生率也随之增长,也引发了诸多交通事故.人、车、路、环境共同构成了一个复杂的动态交通系统,交通事故的形态还原对事故责任认定极为重要,但交通事故具有复杂性、多样性、动态性,其事故形态的判断需要运用痕迹学、侦查学、法医学等多个学科的专业知识.本文通过多起人车关系的判断案例,探讨几种典型状态下的人车位置关系相关鉴定方法,提醒驾驶人谨慎行车、预防事故.

基于人车交互行为模型的上下客行为识别

上下客行为是常见的人车交互交通行为,但随意地在路边或者禁停区域上下客,不但容易干扰道路交通秩序,还可能造成人员伤亡的恶性交通安全事故,需要及时检出以便疏导管理。受益于智慧灯杆的开发和部署,全路段的上下客行为检测成为可能。设计了一种基于智慧灯杆监控视频的人车交互行为模型HVIB(Human-Vehicle Interaction Behavior)及上下客行为识别方法,实现路边停车和上下客行为的检测。人车交互行为模型HVIB由车辆运动状态检测模块和人车关系检测模块组成。在车辆运动状态检测模块中,利用YOLOv4(You Only Look Once,Version 4)目标检测模型和SORT(Simple Online and Realtime Tracking)跟踪算法输出高置信度目标信息,并抽取车辆时空位置特征表达。在人车关系检测模块中,结合人与车辆的空间位置变化和相对运动方向,形成人车关系的时空特征表达。通过计算视频中人车时空位置特征,基于车辆运动状态判别函数和人车关系判别函数输出车辆运动状态和人车关系类别,并依据不同人车交互行为的定义,可以实现上下客行为识别。使用真实城市交通场景视频数据,对多种天气条件(晴天、阴天、雨天)下的不同人车行为进行了识别试验。试验结果表明:所提出的方法可以全天候工作,其中在白天多种天气条件下,停车和上下客行为的检测准确率能达到90%和87%以上,夜晚正常天气条件下分别为82.5%和77.5%;同时,检测速度在每秒30帧以上,满足实际应用的实时性要求。

通用设计（六）——环境规划：普适（通用）住区的规划与户外环境设计

本文对普适住区的整体规划需要考虑的要点进行了介绍，并重点讨论了普适住区户外环境的设计要素。