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。

汽车尾部警示语的认知语用研究

汽车尾部警示语作为一种特殊的语类,近年来不再是刻板直接地警醒和告诫,而是逐渐多元化和个性化。之前对于此类话语的研究比较少,而且多集中于汽车尾部警示语的类型和修辞手法或者语义层面。在此运用两大认知语用理论—概念整合和关联理论,分析汽车尾部警示语的生成机制和解读过程。首先分析当今汽车尾部警示语的特点:(1)从直接向间接转变;(2)角色屈尊;(3)幽默诙谐。然后运用概念合成理论,通过具体实例,分析汽车尾部警示语的意义构建过程,解释警示者是如何构建多元化警示语的。最后运用关联理论从被警示者角度,通过具体事例分析被警示者是如何推理和解读警示语,并领会其中的幽默的。基于对警示语的认知语用分析,得出结论,只有当警示语的意义建构过程与解读过程对应了,才能达到最佳交际效果。

车尾警示语的认知语用分析

车尾警示语是一种特殊的语言交际形式,它不仅发挥着警示与提醒功能,而且能缓解司机急躁的心理情绪和旅途的疲劳,同时反映创作者的文化素养及所在城市的文明程度。文章分析了城区出现的车尾警示语特色,并运用语用礼貌原则理论剖析了部分案例。作者指出,在构建和谐社会背景下创作的车尾警示语在彰显个性的同时应遵循礼貌原则,就会更有效地发挥其功能,推动和谐社会的建设。

基于言外行为的汽车尾部警示语语用分析

随着人民生活水平的提高,私家车的数量也越来越多,大多数车主在汽车尾部使用一定的警示语,形形色色的汽车尾部警示语也应运而生。汽车尾部警示语具有鲜明的语言特点,因此,对汽车尾部警示语从言外行为的角度进行分析可以使人们了解汽车尾部警示语的语力及对其他车主产生的警示作用。