检索结果-南通市图书馆

作者：张孔天津大学

学位级别：硕士

自中国加入世界贸易组织以来,中国经济得到蓬勃发展,全国的基础设施建设逐渐完善,人民生活水平得到很大提升,私家车的数量逐年递增,从而造成交通事故频繁发生,给人民的生命财产造成重大影响,严重影响了交通运输效率。因此,开发驾驶员的... 详细信息

自中国加入世界贸易组织以来,中国经济得到蓬勃发展,全国的基础设施建设逐渐完善,人民生活水平得到很大提升,私家车的数量逐年递增,从而造成交通事故频繁发生,给人民的生命财产造成重大影响,严重影响了交通运输效率。因此,开发驾驶员的安全行为督导系统有助于加强驾驶人员的安全意识并进行安全驾驶操作,有极高的实用价值和社会意义。针对目前的基于计算机视觉的驾驶员安全行为辅助系统主要集中于驾驶员的精神状态和疲劳驾驶方向,而行车是否安全主要取决于驾驶员的驾驶行为是否符合安全操作规程,因此,本文以驾驶员的驾驶行为本身为切入点,对不安全的驾驶行为进行检测。本文主要的研究内容如下所示:(1)从驾驶员开车过程中的具体行为入手,把驾驶员的手部动作行为分成两类:驾驶员的手部运动趋势和手部在方向盘的位置。通过车辆的转向信息和档位信息来判断驾驶员的手部运动趋势,通过计算机视觉技术来定位驾驶员的手部位置。(2)利用椭圆检测技术来定位采集图像中的方向盘,从而得到感兴趣区域,通过大量统计分析,建立高斯肤色模型,根据得到的高斯肤色模型计算图像中像素点属于肤色区域的概率,通过大津阈值分割把驾驶员的手部从背景中分离出来,为了使肤色检测结果可以应对不同的外部环境,提出了自适应的高斯肤色模型。(3)根据采集得到的驾驶员行为特征,训练驾驶员行为分类决策树来进行驾驶行为识别,并通过大量样本验证方法可行性。

关键词：驾驶员不安全行为多特征椭圆检测肤色模型模式识别决策树计算机视觉

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基于机器视觉的驾驶员不安全行为识别预警研究

基于机器视觉的驾驶员不安全行为识别预警研究

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作者：牟少樊武汉工程大学

学位级别：硕士

随着汽车保有量和交通流量的快速增长,因人的不安全行为导致的交通事故也逐年增加,人民群众的生命和财产安全面临严重威胁。深入研究驾驶员不安全行为识别和预警技术,能够改善驾驶员驾驶习惯从而提高交通安全水平。基于此,本文开展了基... 详细信息

随着汽车保有量和交通流量的快速增长,因人的不安全行为导致的交通事故也逐年增加,人民群众的生命和财产安全面临严重威胁。深入研究驾驶员不安全行为识别和预警技术,能够改善驾驶员驾驶习惯从而提高交通安全水平。基于此,本文开展了基于机器视觉的驾驶员驾驶不安全行为识别与预警研究,主要内容如下:(1)搜集并分析了驾驶员不安全行为识别相关的数据集,发现了现有数据集中存在影响模型预测精度的问题。针对State Farm数据集中的主体族群较少的问题,自行拍摄了10类具有国内人体特性的典型驾驶员不安全行为作为补充数据集,最后采用了数据增强技术增强数据集的泛化能力。(2)提出了多人体特征融合驾驶员不安全行为识别方法。在利用openpose算法提取人体和手部关键点特征的基础上,研究并提取了对驾驶员不安全行为具有表征能力的部分人体上半身关键点之间的距离特征和角度特征,进一步提出将特征数据降维展开后拼接融合形成特征向量。经过验证,所提取特征在不同类别样本上表现出一定的差异性。最后针对特征向量数据的低维度特点,设计并建立了神经网络模型实现对10类驾驶行为分类识别。经实验测试,识别方法在测试集的准确率达88.16%。(3)提出了基于人体特征图驾驶员不安全行为识别方法。为解决多人体特征融合方法特征之间丢失掉空间关联性导致准确度较低的问题,引入构建人体特征图的方法。针对经典卷积神经网络深度在人体特征图数据集过拟合的问题,建立了能够准确识别10类驾驶不安全行为的基于Le Net改进的卷积神经网络模型。经过全面的模型评估得出,该识别方法在10类不安全行为均表现出较佳的识别能力,且整体的识别准确率达95.55%,识别推理时间仅2ms左右。(4)提出了基于机器视觉的驾驶员不安全行为识别预警技术。建立了以驾驶员不安全行为自动识别为基础的驾驶员不安全行为循环识别预警技术体系,从安全管理和个体管控两个方面开展了驾驶员不安全行为控制对策研究。基于qt和opencv实现了驾驶员不安全行为识别预警技术验证软件。通过不安全行为视频流识别实验表明,基于人体特征图的识别方法的识别性能在实际场景下的平均误报率为5.68%,提出的安全水平指数与实际驾驶员安全状态有良好的对应关系,由此说明,构建的识别预警技术体系具有在实际管理工作进行应用的可行性。实践表明,本文提出的基于人体特征图的驾驶员不安全行为识别方法具有较高的准确性和鲁棒性,能够准确甄别驾驶员不安全行为。提出的基于机器视觉的驾驶员不安全行为识别预警技术能为智能交通系统的发展和完善提供有益的借鉴和指导,对减少因人的不安全行为导致的交通事故具有重要意义。

关键词：机器视觉驾驶员不安全行为识别预警神经网络 openpose

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公交系统反事故干扰措施研究

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交通运输系统工程与信息 2004年第2期4卷 100-104页

作者：赵志飞宋守信北京交通大学北京100044

通过对事故致因因素的分析,引入并修正了轨迹交叉论事故触发模型在公交系统中的表现形式,并针对公交系统的资源特点对人因差错、物因缺陷事故运动轨迹的形成进行了深刻的分析.根据对公交系统主要事故致因因素的分析,特别着重于对驾驶员... 详细信息

通过对事故致因因素的分析,引入并修正了轨迹交叉论事故触发模型在公交系统中的表现形式,并针对公交系统的资源特点对人因差错、物因缺陷事故运动轨迹的形成进行了深刻的分析.根据对公交系统主要事故致因因素的分析,特别着重于对驾驶员的不安全行为进行研究,阐明驾驶员的不安全行为在事故致因中的复杂性和控制的重要性.通过对反轨迹交叉的事故干扰研究,得出了适合公交系统的反事故措施模式,并结合管理学中冲突的解决原理提出反交叉式干扰事故模式,希望导入安全行为可以降低人因差错、物因缺陷轨迹交叉的概率,进而根据公交系统的运行特点,提出几点有实际意义的控制人因的反事故交叉干扰方法,以供实践借鉴.

关键词：公共交通安全管理工程交通事故物因运动轨迹事故致因反事故干扰模式驾驶员不安全行为

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