基于SSD的多因素融合的驾驶疲劳检测研究

为了降低因疲劳驾驶而导致的事故发生率,提出一种利用卷积神经网络与人脸特征点、疲劳判定指标相融合的方法,共同构建疲劳驾驶检测模型。首先利用SSD（Single Shot MultiBox Detector）网络定位驾驶员的眼睛与嘴巴区域,VGG16 网络学习这两个区域所包含的疲劳特征;同时再结合人脸68特征点、眼睛纵横比（Eye Aspect Ratio, EAR）和嘴巴纵横比（Mouth Aspect Ratio, MAR）共同判定驾驶疲劳状态。最后,在相同测试集下分别计算SSD算法和Faster-RCNN算法的平均精度均值mAP;在YawDD数据集上应用此模型;并通过模拟驾车环境来验证此模型的可行性。实验结果表明,SSD算法要优于Faster-RCNN算法,并且此模型在YawDD数据集上的检测准确率约达97.2%,摄像头也能对驾驶员的状态进行实时检测。此模型对疲劳状态的检测十分有效,可在一定程度上降低因疲劳驾驶而导致的事故发生率。     

多特征融合的驾驶员疲劳程度量化方法研究

针对疲劳驾驶检测系统鲁棒性差和疲劳程度划分过于简单的问题,利用MediaPipe人脸关键点检测技术和模糊推理系统,融合多种面部疲劳特征,研究视频序列中驾驶员疲劳程度量化评估方法,实现对驾驶员疲劳程度的实时评分和疲劳预警。首先利用MediaPipe人脸检测模型定位面部关键点;之后使用检测到的关键点从视频帧中实现对面部疲劳动态特征进行提取,得到单位时间内眨眼次数(PERCLOS)、打哈欠时长、有无瞌睡、人脸摆动近似熵四个评估指标,最后设计模糊推理系统对疲劳程度进行量化,实现对驾驶员疲劳程度的实时评估。研究表明,所提出的方法科学有效的实现了对驾驶员疲劳程度的量化评估,进一步提升了基于面部特征的疲劳驾驶检测的鲁棒性和可靠性。     

智能汽车拟人驾驶风险量化方法研究

驾驶风险量化评估对智能汽车拟人驾驶决策至关重要,针对复杂多任务场景下的驾驶风险量化问题,提出了一种基于 人类风险感知机理的智能汽车驾驶风险量化方法。 首先,利用传感器获取驾驶场景周围环境信息与行驶状态信息,并根据人类 驾驶经验对潜在冲突因素赋值代价,生成驾驶场景代价地图;其次,根据车辆运动状态与拟人驾驶的基本原则,利用高斯函数建 立动态风险模型;最后,结合驾驶场景代价图与动态风险模型实时计算拟人驾驶风险量化值。 仿真结果表明,提出的方法能够 基于人类驾驶经验,计算出动态变化的驾驶风险量化值,应用于智能汽车自动驾驶决策,可产生拟人驾驶行为。     

基于Android的汽车驾驶行为与行驶状态远程监测系统设计与实现

随着移动互联网技术的快速发展，结合Android智能手机庞大的用户量，以及具有越来越强大的运算处理能力、支持丰富的硬件资源、简单直观的图形操作界面、方便快捷的上网等优点。为满足商用车联网对汽车驾驶行为与行驶状态的远程监测，设计并开发了基于Android的汽车驾驶行为与行驶状态远程监测系统。本系统由汽车、ELM327、Android APP、Web服务器4部分组成。汽车运行数据使用MySQL数据库进行存储，确保了数据的稳定性和安全性。以表格的形式来显示汽车运行参数及故障参数，满足了汽车驾驶人员及管理人员的远程监测。测试结果表明，该系统具有实时性好，通用性强，运行效率高等优点。     

基于GPRS/GPS的电动汽车动力电池状态远程监控系统

根据电池管理系统(BMS)的应用需求,设计了基于GPRS/GPS的电动汽车动力电池状态远程监控系统。该系统的车载终端实时采集电池状态信息和汽车位置信息,通过GPRS无线通讯技术传送到远程监控中心进行分析、存储和监控。远程监控中心还结合百度地图实现电动汽车的定位和导航。同时,设计一款手机APP实时监控电动汽车运行状态。经过实验测试,本系统可以实现电池状态的远程监控、电动汽车位置的跟踪、电池故障的诊断和电池特性的分析,具有重要的应用价值。     

基于Android系统的司机驾驶安全监测系统的实现

近年来,交通事故频频发生,疲劳驾驶作为交通事故的主要原因之一,造成了巨大的人员伤亡和财产损失。针对疲劳驾驶问题,本文设计并且实现一套基于Android系统的司机驾驶安全监测系统。该系统由搭载Android系统的智能车载仪和外接摄像头组成。首先通过外接的Android摄像头获取司机驾驶过程中的脸部视频,然后通过SeetaFace人脸识别引擎系统和两级级联MobileNet-V2训练的模型,实现对人脸的检测和面部关键点的坐标提取。最后利用基于人脸关键点的疲劳算法,实现对司机疲劳的实时监测。在模拟驾驶室的情况下进行实验,实验结果表明,该系统对光照明暗、是否戴眼镜等有较好的鲁棒性,可以在很大程度上,减少事故的发生率,保证驾驶员的驾驶安全。     

驾驶状态实时监测系统设计

为了对驾驶员的驾驶状态进行有效地监测,基于驾驶员握力、方向盘转角和驾驶员头部位置3种驾驶信息,通过分析驾驶过程中的内在规律,提出了一种滑动时间窗的提取方法,使用该方法提取出了握力幅值疲劳度、转角标准差疲劳度、转角频数疲劳度和头位偏离疲劳度4种特征参数,并结合神经网络技术,建立了驾驶状态实时监测系统。研究表明:所设计的驾驶状态实时监测方法的识别正确率可达90.4%,且监测系统实时性强、监测效果理想、获取信息直观、警示方式多功能化,为驾驶状态的特征提取和实时监测系统的研究提供了有益的参考。     

基于IGBT栅极疲劳机理的阈值电压可靠性模型研究

基于绝缘栅双极型晶体管(IGBT)栅极疲劳机理,提出采用阈值电压对IGBT健康状态进行监控的可靠性评估方法。该方法通过研究阈值电压随疲劳程度的变化规律。建立了IGBT阈值电压可靠性评估模型。仿真和实验验证了该模型的正确性与准确性。通过该模型可以对IGBT的健康状况进行准确评估。     

配电房安全智能监控平台接地刀闸状态位监控方法研究

接地刀闸在智能监控平台信号的作用下容易产生阻抗互感,导致刀闸状态位产生数值偏移、监控过程产生时延。研究一种配电房安全智能监控平台接地刀闸状态位的监控方法。采用支持平台运行的通信协议规整数据,过滤组合处理规整数据,挖掘处理配电房安全智能监控平台运维状态;建立配电房的运维电流场,确定空间范围内接地刀闸的电位参数,拆分监控平台处理的电网结构,并转置处理节点的电压,平衡信号对接地刀闸产生的阻抗互感,利用配电回路产生的工频分量以及高频分量作为触发监控分量,构建刀闸状态位监控方法。搭建监控测试环境,设置接地刀闸的接线结构后,将基于数据融合的监控方法、基于CDEGS仿真计算的监控方法与所设计的监控方法进行对比测试,结果表明：设计的状态位监控方法所产生的监控时延最小、监控时效性最佳。     

基于双层模糊控制的汽车能量管理系统研究

为实现整车内部能量管理的精细化和智能化,建立了一种基于LIN总线的车载能量管理系统,给出了该系统的电子架构、制动能量回收策略和蓄电池荷电状态(SOC)分区原则;在此基础上,提出了汽车驾驶意图预测和发电机控制的模糊化方法,设计了一种基于双层模糊逻辑控制的汽车能量管理电子控制单元(ECU)。仿真实验结果表明:该能量管理ECU能够根据蓄电池SOC和汽车驾驶意图,动态调节车载发电机的输出电压,车辆的动力性能和燃油经济性得到了有效的提高。     

基于神经网络的指令驾驶系统设计

针对某型飞机的高度保持工作方式,依据BP神经网络良好的函数逼近功能,提出了一种基于神经网络的指令驾驶系统控制律设计方法。对控制律采用神经网络建模,并借助于自动驾驶仪系统在各种工作状态下的数据对神经网络进行训练,在不同飞行状态点建立了一个指令驾驶系统控制律的神经网络模型。人机闭环系统仿真结果表明,基于神经网络的指令驾驶系统控制律可以实现预定的高度保持飞行控制任务。     

ADAS是实现汽车主动安全的关键

汽车行业正向自动驾驶迈进,汽车设计和开发人员也越来越注重汽车系统的主动安全。要实现主动安全和自动驾驶,先进驾驶辅助系统(ADAS)是基础,也是关键。     

基于图像的驾驶员疲劳监测系统

本文提出了一种运用近红外线主动光源的图像采集方法,能有效地克朋光照变化带来的影响;提出了一种基于AdaBoost算法的人眼检测方法,能快速准确地检测出图像中驾驶员的眼睛区域,同时给出了一种人眼开合度评价方法来判断驾驶员的眼睛状态,从而达到检测驾驶员疲劳的目的。实验结果表明,采用本文的方法能有效地检测出驾驶员的疲劳状态,可作为一种驾驶员辅助系统安装在车辆内来实时监测驾驶员是否疲劳,并提醒打瞌睡的驾驶者。     

汽车定速巡航控制系统总体结构设计

本文设计基于单片机的定速巡航控制系统,主要分析了电子巡航控制系统结构组成、工作原理和硬件系统总体电路设计。采用这种控制系统的汽车,在高速公路上长时间行驶时,不用控制加速踏板,从而降低了驾驶疲劳,提高了行驶安全性,同时减少了不必要的车速变化,节省了燃料,从而减少有害气体的排放,对当今倡导节约、环保、安全的交通环境具有很重要的现实意义。     

基于IGBT芯片疲劳机理的关断时间可靠性模型

基于绝缘栅双极型晶体管(IGBT)芯片疲劳机理,提出采用关断时间对IGBT健康状态进行监控的可靠性评估方法。采用理论分析与解析描述相结合的方法,建立了IGBT关断电流下降时间模型,进而通过研究IGBT关断时间特征量疲劳机理,建立了IGBT关断时间可靠性评估模型。仿真和实验验证了该模型的正确性与准确性。通过该模型可对IGBT的健康状况进行准确评估。     

车船照明

051423 汽车仪表板的照明装置[专利]，051424 汽车刹车强度指示灯[专利]，051425 自行车照明的驱动装置[专利],051426 智能式车用灯光控制器[专利]，051427 汽车前照灯照明在城市及周边环境中的作用[刊]，051428 闪光图像搜索时间对驾驶疲劳的影响[刊]……     

基于 VR的沉浸式模拟驾驶系统设计

汽车驾驶已成为人们生活中必备的一种基本技能,驾驶培训市场蓬勃发展,汽车驾驶考核成了大多数人的必需.实车训练对于新手来说存在一定的危险系数,而且数量上也难以满足这种爆发式的需求.虚拟现实技术为驾驶员培训的应用提供了新的思路和视角.基于 Unity３D 虚拟平台,设计了一款虚拟汽车驾驶训练考核模拟器,系统在方向盘、油门、刹车、离合、挡杆等硬件配合下,实现沉浸感的控制车辆运行的效果.驾驶员训练可以先在模拟器上进行,熟练后再进行实车训练,达到低成本、更便捷的培训效果.该模拟驾驶系统有效地帮助了初学者安全快速地掌握驾驶操作,提高了培训效率。     

汽车驾驶室人机界面多层次模糊综合评价

现实生活中的许多汽车交通事故都源于驾驶室内的人机界面匹配不合理。为了减少交通事故,改善驾驶室内驾驶员和机器之间的协调度,以驾驶室内人机界面为模型,利用人机界面多层次模糊综合评价方法对其逐层进行评价。并通过具体实验数据验证该方法在改善驾驶室内人机界面匹配度方面的有效性与可行性。     

人工智能技术在汽车照明产业中的应用

智能车灯成为未来汽车照明领域的主要发展方向,运用人工智能技术能够充分利用数字信息,促进汽车照明产业的智能化应用,在智能车灯的设计与制造中发挥重要作用。本文阐述了人工智能技术在汽车照明领域的应用,在设计阶段,应用于汽车数字灯光设计,实现能感知环境及驾驶状态的智能车灯控制;在制造阶段,应用于车灯智能化制造、管理和检测,实现了车灯智能化生产。在不同应用场景下运用人工智能技术,进一步推动了汽车照明产业的发展。     

基于单片机的货车智能监控系统

本文讨论以PIC12C871单片机为核心的货车智能控制系统,解决货车通过险要盘山路时的智能监控和防盗问题。本系统主要包括倒车超声雷达装置、驾驶室内外温度计、时间显示模块、门状态判定模块、电子指南针、视频监控等。