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1.
高速公路路侧景观色彩对驾驶员心率指标的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
在长延高速公路进行实车实验采集所需数据,以景观色彩均值、驾驶时间为自变量,驾驶员心率均值为因变量,基于趋势面分析方法建立了三者之间的关系模型。然后采用单因素敏感性分析方法对模型中的两个自变量进行敏感性分析。结果表明:色彩均值与驾驶员心率成负相关,即随着色彩亮度的增加驾驶员疲劳程度逐步缓解;驾驶时间与驾驶员心率均值成正相关,即驾驶时间越长,心率均值越大,驾驶员倾向于疲劳;并且驾驶员心率均值对驾驶时间的敏感程度要高于其对路侧景观色彩均值的敏感程度。  相似文献
2.
高速公路路侧景观量化方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
将路侧景观量化分成图像分割与特征提取两个阶段。第一阶段为路侧景观图像分割。对比分析了标记分水岭算法、Canny算子边缘检测算法及纹理分析算法的分割效果,选定了鲁棒性较强的纹理分析算法进行高速公路路侧景观分割。第二阶段为景观色彩特征与连续性特征的提取。在景观色彩特征提取方面,利用k均值聚类分析法提取了景观的RGB向量值,借鉴蒙赛尔色系划分法建立了色彩划分体系,对景观的宏观色彩进行了判别。结果表明:该方法可客观准确地表征景观的宏观色彩。在景观连续性特征表征方面,选取昆元高速公路部分路段景观提取了基于时间序列的HSV值。HSV值与路侧景观构成及连续性的量化分析表明两者相关性很强,方法快速有效。  相似文献
3.
为客观、准确地判别驾驶员的疲劳程度,采用多项驾驶员生理指标、基于粒子群与支持向量机( SVM)算法建立驾驶疲劳等级判别模型,首先将驾驶员疲劳状态分为清醒、轻度疲劳、重度疲劳和睡意4个等级,然后将驾驶员的心电RR间期标准差、心率均值、呼吸潮气量、脑电的α波、β波和δ波功率谱密度积分等作为SVM的输入变量,驾驶疲劳等级作为输出变量,引入粒子群算法优化SVM的惩罚系数和核函数参数对判别模型进行标定,采用吉珲高速公路上的实车实验数据对模型有效性进行验证。结果表明:本模型对4项疲劳等级的判别准确率均高于85%,对于驾驶员疲劳预警具有重要意义。通过对模型各个输入变量的敏感性分析,证明基于多项生理指标的疲劳判别较基于单生理指标的疲劳判别更加有效。  相似文献
4.
公路景观色彩对驾驶员脑电δ波成分的影响   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为量化高速公路路侧景观色彩与驾驶员脑电δ波成分之间的关系,在吉珲高速公路进行道路试验,采集所需数据. 首先基于幂函数建立景观色彩值与脑电δ波成分的关系模型,然后考虑驾驶时间对驾驶员脑电δ波的累积影响,基于高斯函数建立驾驶时间与脑电δ波成分的关系模型. 最后采用联合建模的方式建立驾驶时间、景观色彩值对脑电δ波成分的影响关系模型. 模型分析结果表明:路侧景观色彩均值与驾驶员脑电δ波成分呈负相关,而δ波多在驾驶疲劳时出现,即景观色彩越鲜亮,越能有效避免驾驶疲劳的加剧;驾驶员脑电的δ波成分随着驾驶时间t呈现波动,但是整体仍处于上升趋势,即驾驶员为规避因疲劳导致的行车危险而强制自己处于警醒状态,其自身会存在疲劳与抗拒疲劳的博弈过程.   相似文献
5.
为了研究车辆装载状态实时监测方法,建立了路面随机高程激励仿真模型,并将其作为二自由度四参数的1/4车辆振动模型的输入激励。在不同运行工况下用SIMULINK对悬架动态特性进行仿真分析,得到悬架动行程与动载荷具有全局线性关系。基于悬架动态特性分析结果,提出了一种多传感器的车辆装载状态动态监测方法。以解放赛龙Ⅱ重型载货汽车为试验车、MC9S12XEP100单片机为车载终端,设计开发了车辆载荷动态监测预警系统平台,并进行了标定试验。在A等级路面、不同车速的状态下,采用预设货物滑移的方法进行了道路试验。试验结果表明:该方法实现了车辆装载状态的实时监测,为车辆行驶过程中装载状态异常监测预警提供了一种新方法。  相似文献
6.
为了识别突发灾害下交通流运行过程中路网可靠性的变化规律和潜在的运行态势,采用Rough集理论,结合城市道路交通状态判别、预测的知识,构建了突发灾害下路网可靠性知识表达系统。通过对路网元素属性数值的离散化处理,路网可靠性决策表的属性约简等一系列操作过程,实现了对路网可靠性运行态势的逻辑推理。试验结果表明:路网可靠性能够较好地拟合突发灾害下路网交通流的运行特征,交通路网可靠性态势分析的知识表达系统对可靠度的预测精度可达90%以上。  相似文献
7.
针对物联网中载货汽车异常装载状态动态监测预警问题,基于位移传感器设计了一种高精度带过载保护的汽车载荷状态动态检测装置。结合悬架的动态特性,应用经验模态分解法(EMD)构建了动态检测装置对悬架变形量动态检测信号的处理算法以求解移动中车辆的动态载荷状态。以中国第一汽车集团公司生产的解放载货汽车为试验车、研华UNO2170工控机为车载终端,结合全球定位系统GPS和通用无线分组业务GPRS,设计开发了车辆超载动态监测预警系统平台。经过反复多次试验,系统可以准确地检测车辆的载荷状态,检测误差小于5.0%,实现了监控中心对车辆超载远程实时监测预警。  相似文献
8.
考虑驾驶员、车辆、环境和管理因素对车辆安全状态的影响,建立了车辆安全状态评价体系。采用模糊层次分析法确定了各评价指标的权重,利用岭型函数建立了评价指标对评价等级的隶属度函数,在Matlab神经网络工具箱中构建了车辆安全状态神经网络评价模型。采用预设故障的试验方法,利用车辆监测预警系统采集道路试验过程中车辆的运行状态参数。通过模糊综合评价得出神经网络所需的训练样本,运用训练好的BP神经网络对道路试验中车辆安全状态进行评价。道路试验结果表明:神经网络评价较模糊综合评价灵敏度更高、更准确,为车辆危险状态辨识提供了一种新方法。  相似文献
9.
针对动态车辆安全状态评价指标参数多源、异构、动态的特点,系统地分析了影响车辆安全状态的驾驶员、车辆和环境因素并进行了信息分类,构建了车辆安全状态评价体系.基于模糊综合评判原理建立了车辆安全状态模糊综合评价模型,车辆行驶过程中通过车载终端提取评价指标的动态参数,得出车辆安全状态模糊评价集并基于加权平均原则计算其最大隶属度,根据最大“贴近度”原则对车辆直线跟车行驶和转弯行驶的安全状态进行评判,为动态车辆安全状态评价提供了一种新方法.  相似文献
10.
以寻找可反映驾驶人心理负荷的交通冲突识别指标及基于该指标的交通冲突识别方法为目的,通过比较分析明确了冲突刺激与瞳孔直径的相关关系,针对原始GSA(gravitational search algorithm)识别方法仅可搜索最优解的缺陷并面向交通冲突识别要求提出了基于瞳孔直径的GSA-T交通冲突快速识别方法. 撞固定物冲突验证结果显示GSA-T方法的对比次数和识别时间均比枚举方法少,证明GSA-T方法具有较低时间复杂度和空间复杂度的优势,可满足交通冲突识别和道路安全评价的要求.  相似文献
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