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现代食品科技 2024年第4期40卷 312-320页

作者：张维蔚陈坤才张玉华陈燕珊黄德演广州市疾病预防控制中心广东广州510440 广州大学经济与统计学院广东广州510006 广东毓秀科技有限公司广东广州510623

该研究旨在利用广州食品安全风险监测2015年至2020年针对肉及肉制品样本的检测数据,构建肉及肉制品的安全风险评估模型,从而了解广州市该段时间内肉及肉制品的食品安全风险及其时变特点。该研究采取灰色关联分析方法和解释结构模型建立... 详细信息

该研究旨在利用广州食品安全风险监测2015年至2020年针对肉及肉制品样本的检测数据,构建肉及肉制品的安全风险评估模型,从而了解广州市该段时间内肉及肉制品的食品安全风险及其时变特点。该研究采取灰色关联分析方法和解释结构模型建立风险指数,并基于该指标值作为隐马尔可夫模型的观测值探讨观测背后的隐含风险状态。分析结果显示,2015~2020年所有样本综合风险指数结果都在[0,0.45]之间,总体风险都较小,其中2019年风险最高;将风险指数进行等级划分,显示2015~2020年风险等级为[1,2,2,2,3,1];通过HMM分析得到这六年的隐藏风险等级为[0,1,1,1,2,0],与观测风险结果一致,且HMM预测2021年风险等级为1,即表明广州肉及肉制品风险往良好态势发展。最后,进行风险差异原因分析,发现各肉制品分类之间有差异,其中腊肠、鸡肉和腊肉的风险指数较高于其他种类,而2019年增加腊肠和腊肉的检测是风险增加的一个原因。总体来说,广州肉及肉制品风险较小,但依旧需要监督改善。

关键词：肉及肉制品风险评估灰色关联分析解释结构模型隐马尔夫模型

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智能车可行驶区域建模及驾驶辅助信息显示技术研究

智能车可行驶区域建模及驾驶辅助信息显示技术研究

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作者：武馨宇吉林大学

学位级别：硕士

智能驾驶车辆通过模拟真实驾驶员对行驶路况的洞察能力,利用环境感知系统及信息融合技术(以下简称“环感技术”)实现了对周围环境的语义级理解,同时为拟人化的车辆行为决策过程提供了更为全面的信息支持。本文依托于国家科技部项目“电... 详细信息

智能驾驶车辆通过模拟真实驾驶员对行驶路况的洞察能力,利用环境感知系统及信息融合技术(以下简称“环感技术”)实现了对周围环境的语义级理解,同时为拟人化的车辆行为决策过程提供了更为全面的信息支持。本文依托于国家科技部项目“电动自动驾驶汽车关键技术研究与示范运行”子课题“复杂道路环境协同感知与目标跟踪技术”,针对智能车环感技术中的核心问题,提出了智能车可行驶区域建模的概念,其中通过结合先验知识与车载传感器获取的行驶状态信息,建立了当前车辆周围环境的紧凑表达模型,加深了智能车对所处环境的理解力,同时增强了智能车行驶的安全性。本文的主要内容如下:(1)道路车辆的预测与行为识别算法研究为了预测并识别道路环境中其他车辆的行驶意图,首先,本文利用无损卡尔曼滤波和车辆二次运动模型,进行车辆运动状态的跟踪与预测;进而,在隐马尔可夫模型的基础上建立了车辆的行为识别模型,实现了对车辆未来行为意图的预测与概率估计;最终,利用NGSIM(Next Generation Simulation,“下一代仿真”)交通数据集进行了模型的离线训练与功能测试。(2)动态概率驾驶地图的生成与更新算法为了使智能车的可行驶区域可视化,本节首先构建了动态概率驾驶地图,同时利用车道估计对该地图进行了网格划分;进而,基于车辆行为识别与预测方法,增强了该地图对道路环境中其他车辆行为的理解能力;最终,通过对本车运动信息、车道环境信息、道路车辆信息、道路车辆预测信息的分层融合处理,描述了各单元可行驶性概率的求解过程。(3)基于动态概率驾驶地图的驾驶辅助信息设计为了提升动态概率驾驶地图的人机交互性,首先,基于驾驶辅助系统的需求,本文提出了行为决策成本方程的建立方法,并利用动态规划算法设计了车辆最小成本行驶路径的决策模型;进而,以模块化思想构建了包含动态概率驾驶地图与上述决策算法的软件系统框架;最终,设计并开发了人机交互程序,满足了驾驶员与系统的交互需求。(4)模型训练数据集与驾驶辅助决策系统功能验证首先,为了训练并测试基于隐马尔可夫模型的行为识别模型,本文使用了NGSIM交通数据集,并对其轨迹数据进行了预处理和有效数据的提取;其次,为了验证本文所建立模型及算法的有效性与可行性,基于Qt Creator?设计了两种智能车行驶的典型场景,并通过三类仿真测试验证了算法的可行性;最终,利用自动驾驶汽车试验平台,对上述典型工况进行了实车测试。试验结果表明,本文所设计的驾驶辅助显示系统能够精准有效的对复杂道路环境作出紧凑表达,并根据具体环境给出合理的驾驶建议,具有较好的鲁棒性。

关键词：可行驶区域建模无损卡尔曼滤波隐马尔夫模型动态概率驾驶地图行为决策策略

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