车辆碰撞事故再现技术的发展

事故再现技术是鉴定事故责任和分析事故原因的方法之一。通过对国内外车辆碰撞事故再现技术的回顾，总结了车辆碰撞交通事故再现技术的一般仿真算法计算流程，探讨了事故再现技术中影响仿真速度和精度的主要原因，其中估计车辆的初始碰撞位置参数进行迭代计算将导致较长的计算时间，忽略车辆的塑性变形和驾驶员的操纵行为将导致模型的不精确。展望了事故再现技术的发展趋势，未来的交通事故再现技术将能够推断驾驶员的操纵行为，模拟出驾驶员的生理心理变化，并能进行事故预防分析。     

车辆追尾预警系统设计

为有效预防车辆追尾事故的发生,基于系统动力学理论构建了车辆追尾事故模型,设计了车辆追尾预警系统;该模型充分考虑了驾驶员人体反应时间及信息处理过程的时间延迟,跟驰车辆可以根据引导车辆车速的变化及自身车速的变化计算是否会发生追尾事故,系统将在可能发生追尾事故时给出预警信号;详细给出了模型的构建过程和预警系统的工作原理、结构组成、硬件电路设计,以及软件设计;系统试验运行良好,可靠性高,成本低,具有广阔的应用和推广前景。     

基于双网融合的车辆事故呼救系统研究

基于GPRS/CDMA和Internet的融合通信技术,构建了车辆事故呼救系统。该系统利用车载传感器获取车辆碰撞状态数据,并利用序次Probit模型估计驾驶员的损伤程度。通过无线通信技术,将驾驶员损伤程度估计、车辆是否翻滚、驾驶员-车辆基本信息、事故GPS数据等发送至事故呼救服务中心。事故呼救服务中心可以自动启动Google Earth软件确定事故方位,并可以激活事故车辆内的视音频通信,增强对事故现场的了解程度,提高事故救援效率。     

车辆智能型主动安全系统

本文介绍了一种新的车辆智能型主动安全系统，系统运用分布式ECU，采用激光测距仪、超声波测距仪、红外测距仪对行驶车辆的周边环境状况实时监测，并进一步利用模糊神经网络模型判断路障和汽车周边的动态和静态状况，预测事故发生的可能。在危急状态，自动选择有效的避让或防御措施来防止事故发生，并采用声光报警，从而保证车辆的安全行驶。以     

基于视频检测技术的交通事故仿真再现研究

本文实现了一种基于视频检测技术的交通事故仿真再现解决方案,该系统利用现有视频检测技术检测出交通事故中事故车辆的速度,加速度,运动轨迹等,并结合碰撞模型,得出事故车辆的运动规则,以此作为三维仿真的输入数据。利用3DMax开发事故中的物体模型,并通过Direct3D组件,应用视频检测得出的数据进行三维仿真模拟。     

道路交通事故的三维仿真方法研究

在道路交通事故的再现分析当中，三维仿真属于最终的环节。利用碰撞模型和模拟模型分析计算出肇事车辆、人、畜在事故过程中各个时刻的运动形态，使用三维动画的形式再现事故的整个过程是三维再现方法研究的主要内容。该文根据CM碰撞模型和基于龙革库塔法的模拟模型的计算结果，使用OpenGL图形接口，实现了交通事故的三维仿真，并且利用VisualC 6．0开发工具开发了实用软件3D Player。     

多车超车跟车假想尾巴模型

进一步分析了各种传统方法在模拟超车跟车过程时存在的不足之处。以固支梁挠度曲线方程为基础，明确地提出了假想尾巴的新概念，它假定每一车辆有一假想的尾巴。各车的运动约束条件被表现为前方车辆尾巴和道路对其的联合作用，由此得到了一种用于模拟多车辆间超车和跟车过程的通用分析模型。在该模型中，为节约计算机时，车辆在道路的横向位置可暂不考虑而只对纵向位置独立计算。给出了具体算法和计算实例。该算法既能适用于两个或三个车辆的情形，也能适用于任意车辆及任意车辆初始位置的情形。该模型也被发现可用于事故模拟。     

基于图像处理的交通事故检测及责任判定

为了在发生轻微交通事故时, 快速使事故车辆驶离现场, 保证道路畅通, 提出了一种车辆碰撞检测及责任判定模型. 首先结合SSD目标检测算法(single shot multibox detector)和MobileNet轻量级深度网络模型, 对其进行改进以获取每一帧视频图像中运动目标的位置和大小信息, 实现对车辆识别与检测. 其次, 利用卡尔曼滤波器对连续图像帧之间的运动目标建立对应匹配关系, 预测目标的运动状态, 对目标的位置及运动趋势做出判断, 实现车辆轨迹跟踪. 随后通过车辆目标检测框的交并比判断是否发生碰撞. 最后针对直行道路中车辆的速度、方向信息结合道路安全条例及机动车事故快速方法对事故车辆进行责任判定. 结果分析表明, 该研究可实现直行道路场景下的追尾及变道引发的车辆碰撞检测及责任判定.     

基于车载记录仪数据的车辆风险模型实证

随着计算机技术的发展,越来越多的车载记录仪(in-vehicle data recorders,简称IVDR)因为商业目的被安装到了车辆上.在获取更多实时车辆行驶数据的前提下,也为车辆事故原因的分析提供了更加丰富的数据基础.本文通过对车载记录仪的数据进行分析并结合不同车辆的驾驶条件与环境因素开展车辆风险因素研究具有一定的理论价值与实践创新.研究运用大量的行驶数据、地理位置等数据信息,建立多元线性回归模型对车辆风险与事故关系进行研究并对所得结果进行了实证检验.过研究发现车辆风险因素与事故之间的影响关系:行驶里程与发生事故的概率存在非线性关系等.望通过本研究能对车辆风险量化、交通出行规划、车险个性化定价提供一定的借鉴作用.     

营运车辆驾驶行为的研究与应用

我国公路运输里程数居世界前列,且大部分的客货运输工作都是由营运车辆来完成.有数据显示,大部分的重特大运输事故与营运车辆有关.因此需重视营运车辆的运行状况,特别是重视驾驶员的驾驶行为,以减少车辆事故的发生.论文通过对车联网数据进行分析、确定驾驶行为指标及各指标得分细则并使用K-means聚类方法对驾驶行为进行分级,最终建立评估模型,客观评估驾驶行为的优劣.实际结果表明,该评价模型为驾驶员行为习惯的综合分析提供了一种可行的方法.     

应用纹理分析的纸张计数算法

针对生产和生活中大量应用的机械纸张计数装置存在体积大、功耗高、笨重和不易保养维护等缺点，提出了一种基于纹理分析的纸张计数算法，试图从机器视觉的角度来解决这一问题。该方法是将规律排列的纸张叠层图像的边棱看作条纹纹理，同时认为原图纸张排列的规律性必将造成频域内存在着大量的相关资源，并试图分别从二维Gabor滤波和一维逐行频率分析处理的角度人手，通过这些资源的滤出来得到用于确定纸张数目的纸张边棱信息，实验结果显示，虽然用二维Gabor滤波器进行纸张边棱提取速度较快，但由于该算法受纸张叠层图像的质量影响较大，因而适用范围有限；而用逐行分析处理的手段来进行纸张边棱提取，虽然速度较慢，但由于该算法能够很好地对实验中用到的纸张叠层图像进行处理，因而能够得到精确的计数结果。     

基于知识库的化工原理考试自动组卷系统

用可视化Visaul Basic为程序设计语言,以SQL Server2000为数据库工具,开发自动组卷系统,使应用于化工原理考试。该系统的组卷过程是基于知识点,保证试卷合理的内容和题型分布。系统中建立了考试内容层次知识库、组卷策略知识库和自动组卷机制,使组卷的效率和试卷的质量大为提高。运用该系统组卷操作简单、成功率高,且有利于提高考试的客观性。本文主要介绍组卷系统的基本构成和操作的具体过程。     

纸浆浓度流量计算机控制系统设计

针对制浆生产过程中与产品质量密切相关的纸浆浓度和流量的稳定性，为解决纸浆浓度控制和测量存在的问题，设计了基于模糊控制技术的纸浆浓度流量计算机控制系统。该系统根据生产工艺要求采用计算机控制和浓度、流量模糊控制器，利用组态王6．0编制了相应的控制程序，对制浆生产过程需要的纸浆浓度、流量以及计算绝干量进行控制。实际运行结果表明，系统运行可靠，浓度、流量等控制量波动小、精度高，能够满足生产要求，达到了设计目的。     

一种纸币识别方法研究

快速准确的纸币清分在银行业中具有非常重要的意义。清分系统包括纸币图像采集、图像预处理、特征提取及分类器设计等几个步骤,其中分类器设计是核心技术基础。论文提出了一种用于高速纸币清分的人民币识别方法,该方法基于整张纸币的特征提取,采用了基于结构风险最小化的高斯混合模型(GMM)设计识别分类器。实验结果表明,提出的方法取得了较高的识别率。     

藏文自动组卷系统中试题消重方法研究

在计算机自动组卷系统中,试卷中试题的互异性是评价自动组卷系统性能的一个重要指标,而试题的互异性或相似度是由多个参数共同决定的。根据藏文试题的结构特点,提出了一种试题相似度的计算方法,力求提升自动组卷系统的组卷性能。     

一种碎纸自动拼接中的形状匹配方法

碎纸自动拼接技术是图像处理与模式识别领域中的一个较新但是很典型的应用，它是通过扫描和图像提取技术获取一组碎纸片的形状、颜色等信息，然后利用计算机进行相应的处理从而实现对这些碎纸片的全自动或半自动拼接还原。碎纸自动拼接过程一般包括图像预处理和匹配两个主要步骤。形状匹配是碎纸自动拼接过程中的关键技术，但是至今为止，没有很成熟的方法应用于相关工作中。该文给出一种从提取碎纸片轮廓线出发，通过边界准则和面积准则来判断两个轮廓是否匹配来达到碎纸拼接目的的方法，实现了基于计算机辅助的碎纸自动拼接还原。     

集合随机抽选法在智能组卷中的研究

提出了一种基于集合的随机抽选的智能组卷算法,该算法是以集合论为基础,将智能组卷的要求形式化,将满足要求的试题组成试题库集合,采用集合随机抽取算法进行试题组卷.该算法与传统的组卷算法在生成试卷的效率上进行了比较,同时针对由算法所引起的修改操作困难提出了解决方法.将用户的组卷要求用集合的形式描述出来,满足要求的试题被组成试题库集合,采用集合随机抽取算法进行自动组卷.     

基于元胞遗传算法的智能组卷的研究

智能组卷是一个包含多重约束条件的目标优化问题,遗传算法的群体搜索策略可以为多目标优化提供较好的解决方案。但传统的遗传算法在组卷过程中存在收敛速度慢、收敛性较差等缺点,组出的试卷质量不高。提出一种新的元胞遗传组卷算法,将群体中的所有元胞按照一定的演化规则演化之后,再进行遗传操作,并把该算法应用到智能组卷中。实验结果表明,新的元胞遗传组卷算法与传统的遗传组卷算法相比,可以有效地提高收敛速度,并能进一步改善收敛性,组出的试卷更加符合人们的要求。     

基于背包问题的在线组卷算法

针对当前计算机在线自动组卷效率低和效果不理想的问题,提出一种基于背包问题求解的组卷算法,并改进了传统的背包问题求解思想:即按照题型和难度将试卷大包划分成试卷小包,进而分别求解,利用背包问题求解其过程。实验表明,算法可根据专家设计的组卷策略自动生成试卷,效率和成功率都是比较理想的。     

基于高拍仪的纸质试卷拍照存档系统 的研发与应用

研发纸质试卷拍照存档系统,解决纸质试卷的存储检索和保护问题。将纸质试卷通过拍照,转换为PDF 文 件,存储到Web 服务器,存储路径与学校信息系统中的学生ID 号、学年、科目相联系,以方便检索。纸质试卷拍照存档系统与 学校信息系统融为一体,能满足纸质试卷电子化的需要,其设计方案也适合于其它纸质档案的电子化。该系统设计成本低,操 作简便,检索速度快,安全性高。