基于深度学习的汽车防追尾预警系统设计

当前主流的防追尾系统普遍存在识别因素单一、对驾驶员自身预防效果欠佳的问题,为此,设计一种基于深度学习的汽车防追尾预警系统。将YOLOv5剪枝技术、注意力机制、PID优化器等方法融入网络模型的训练中,以优化模型精度并减小模型体积;其次,以距离判断为主,速度、加速度、事故危害性判断为辅来计算车辆的追尾风险,每次预警后通过MQTT协议将数据上传至物联网平台,并在系统结束运行时对驾驶员进行安全分析。系统最终部署在TensorRT环境上进行再次优化。实验结果表明,所设计的汽车防追尾预警系统响应速度快,适应性强,判断风险较为准确。

基于单目视觉的汽车防偏防追尾预警系统研究

该文设计了一个基于单目视觉的汽车防偏防追尾预警系统,应用于主要障碍物为车辆的结构化道路环境。利用视觉传感器提供的道路图像序列亮度、纹理、形状等丰富特征,对汽车前方道路和车辆进行检测和跟踪,根据其危险程度,向驾驶员提供可靠的防偏指令和防追尾预警信号,并辅以声光报警。介绍了系统软硬件结构,给出了主程序流程图。对定位前方道路及车辆的算法和预警方案等关键技术进行了研究,给出了系统可行性和有效性验证的仿真和初步试验结果。

高速公路汽车追尾预警系统蚁群信息素驿站式传播研究

综合采用蚁群信息素通信机制和中国古代驰道驿站接待要员的方式,设计了高速公路上行驶的汽车与相邻汽车交换速度和位置信息的策略和网络,为高速公路汽车追尾碰撞事故预警提供了解决方案。

新能源汽车防追尾预警刹车系统的设计与实现

主要对新能源汽车防追尾预警刹车功能进行了优化设计。基于汽车防撞模型对车辆的制动过程进行了分析,并在此基础上构建了一种防追尾预警刹车系统。该系统基于AT89S52,在汽车的行驶过程中对前方车辆状态进行实时检测,能够准确判断出安全制动距离系统声光预警模块,在发现其对本车构成危险时会向驾驶员及时发出提示、给出预警界限,根据实测距离和自车车速协助驾驶员及时采取刹车等措施,从而使车辆追尾情况得以有效避免。

高速公路汽车追尾预警网络MAC算法研究

从高速公路汽车追尾碰撞预警的需要出发,根据高速公路汽车运行速度快、拓扑结构多变的特点,为高速公路汽车追尾预警Ad Hoc网络选择单跳广播方式,基于TDMA机制提出了一种以栅格法和向量指针为改进形式的MAC协议算法。仿真结果显示,该方法协调各区间信息发布权同步移交,有序规定汽车接入信道的时机,实现了数据报文无冲突广播,满足汽车追尾预警实时业务要求。

顺应论视角下的车尾警示语人际功能分析

车尾警示语作为一种语言现象,已成为人们生活的一部分。除了从修辞学、翻译、语用学角度对其进行研究,还可以从语用学角度,运用Verschueren的语言顺应理论结合认知动态地来探索车尾警示语对心理世界及社交世界的顺应,以及在动态语境中的人际功能,更好地起到提醒或警示的功能。

小型轿车智能防追尾安全距离预警系统仿真

设计一种有效的小型轿车智能防追尾安全距离预警系统,对有效减少交通事故发生概率具有重要意义。针对当前系统忽略了驾驶员特性和不同路面状况的影响,导致安全距离计算结果偏差较大,系统性能较差的问题,设计了一种基于驾驶员特性与路面状况的小型轿车智能防追尾安全距离预警系统,给出了临界安全距离计算公式和不同驾驶员的反应时间计算方法;根据相关参量对摩擦系数进行实时估计,确定小型轿车的合适减速度。在当前系统中添加一个路面摩擦系数实时估计单元,实时估计路面摩擦系数对小型车辆加速度的影响,改善了当前系统的问题;中央处理器可以根据行驶过程中的各种不同情况来计算防追尾安全距离,判断小型轿车行驶是否安全,如果行驶安全,则不进行操作;相反则系统发出不同等级的预警提醒驾驶员采取相应措施。利用Pc-crash仿真软件模拟工况,结果表明,初速度大,制动距离及安全距离大,路面状况从干燥、潮湿到冰雪变化时,制动距离及安全距离变的更大。

电动汽车防追尾预警刹车系统的设计

随着电动汽车及车联网的发展,电动汽车越来越偏向于智能化,文章采用车载雷达测距装置实时测量汽车的状态,在一定的刹车距离之内通过电脑算法计算来防止车辆追尾,撞击静止物体(如静止的车辆)而研发的智能预警自动刹车装置,该装置通过车载雷达信息采集、电脑系统主控实时算法计算、蜂鸣器报警和自动刹车三个单元模块组成,通过人的主动控制和装置的辅助控制使汽车在行驶中始终与前车保持足够的安全距离。最后的自动刹车更是摒除了人工操作的不足,能够减少疲劳驾驶、醉酒状态下驾驶的车辆追尾事故。