多传感器智能信息融合的防醉驾系统设计

针对传统醉驾检测主动性不足的状况设计了车载防醉驾系统。该系统采用多种传感器进行分布式测量,使用神经网络构建了以多路传感器测试信号为输入、醉驾等级为输出的网络预测模型;依托试验数据使用遗传算法对人体酒精代谢动力学模型进行重构,解决了神经网络训练中样本数据偏小的问题;使用STM32单片机配合其外围电路进行了平台的搭建,并在此平台上对神经网络的预测效果进行验证。试验表明,以遗传算法和神经网络结合的模型能够评判驾驶者的醉酒状态,车载防醉驾系统能够完成相应的警告工作。

浅谈新技术在汽车安全上的应用

传统的汽车已经不能满足人们的需要,特别随着城市化的加快,越来越多的汽车出现在我们的身边,同时越来越多的交通事故使得汽车对人们的生存带来威胁,在这种背景下,各种新技术也应运而生。

基于手机远程通信车载安全系统

随着经济的飞速发展,汽车作为人类重要的交通工具正在迅猛增加。然而,现代科技的发展促使犯罪分子的作案手段不断提高,汽车被盗事件也越来越多。本系统是依靠手机与外界(车主,家人,交警)通信,实现了有效的远程防盗,限制酒后驾车等不安全因素。