用于交通事故处理的图像测距研究与实现

利用计算机及数码相机实现交通事故现场测量,是交通事故模拟再现系统实现的重要前提。根据交通事故现场测量需要快速的特点,分析相机成像线性模型和标定原理,并基于OpenCV实现角点提取,给出相机标定算法,最后实现了一个用于交通事故处理的图像测距系统。相对于Matlab实现方式,该系统使用更加方便、快捷。实验数据证明该测距系统适用于交通事故处理。     

同轴探头测量电磁参数的变频率法研究

基于频率是反射系数的独立变量和电磁参数本身是频率的函数的事实，本文利用扫描插值思想提出了同轴探头测量介电常数和磁导率的变频率法新技术，推导了反射系数的谱域全波模型，从实验上验证了变频率法的可行性。该方法只需要一次扫描反射测量，可以减少误差因素，简化测量手段，从而实现现场宽带快速测量。     

三维激光跟踪技术在核电厂压力容器安装中的应用研究

主要论述三维激光跟踪技术在核电厂压力容器安装中的应用，为满足核电厂主系统设备安装的高精度要求，控制设备本体的制造误差，减少设备本体偏差对后期安装的影响，同时提前获取加工所需的测量数据，缩短现场施工时间，需要在压力容器出厂前进行本体尺寸测量。基于三维激光跟踪技术在大尺寸工件测量中具有高精度、高效率的优势，通过对仪器站位、转站公共点布设、测量特征点选取、数据采集方法、数据处理方法等关键施工工艺进行分析研究，最终得出压力容器本体尺寸数据。将其与相关设计数据进行对比，计算得出现场安装所需的尺寸数据，从而实现压力容器本体尺寸数据的精准测量和高效处理，为后续现场施工提供了可靠的技术保障。     

大容量变压器试验剩磁的产生原理及消磁措施

大容量变压器内剩磁由于无法进行现场测量，可能对设备安全运行及投切带来不良影响。本文主要分析了大型变压器现场直流电阻测量时产生剩磁的原因及可能造成的危害，提出了现场消除剩磁的方法，并对规范现场作业消除剩磁影响提出了建议。     

交通事故现场防入侵设备设计

为了提高交通事故现场防护水平和预防二次事故,利用C8051F020单片机以及MMA7260,MicroMag2等传感器设计了一种设备,对车辆入侵进行检测,迅速有效地判断车辆是否侵入防护现场,根据检测结果实现报警。     

光学坐标测量系统中的关键技术

光学坐标测量系统是建立在数字近景摄影测量技术基础上的一种新型精密测量系统,具有便携性好、精度高、测量范围大、受环境干扰小等优点,适合工业工程的现场测量。针对工业现场精密测量的需求,对摄像机模型进行了分析,提出了摄像机残差修正问题,给出了修正方法及基于双目立体视觉原理的通用坐标测量数学模型。搭建了完整的光学坐标测量系统,测量精度优于±0.1 mm/m。     

光纤传感器阵列的计算机测控管理系统

本采用光纤传感阵列遥测系统测量现场各个待测量，由计算机进行计算和处理并反馈信号控制现场，通过各分级网络的计算机进行实时监控和分级管理。中以传感、控制、网络管理为主干，从实际应用角度出发，建立一个实用可行的工业用计量控制系统(ICI)模型。为企业的现代化提出一个解决方案。     

复杂光照条件下的高精度三维成像技术

现代工业零部件的加工已经实现了无需二维标注图纸，由计算机辅助设计3D模型直接输入数控系统加工。加工工艺的进步给工件测量和质量评价方法带来了新挑战，通过获取零部件的高精度稠密三维点云的“靠模”质量评价方法得到了重视，特别是对于结构复杂的零部件。然而，高精度复杂结构的零部件三维测量遇到两个难题：1）金属零部件加工后表面光洁度很高，主动投射的条纹光束会引起金属表面的强烈反光致盲或者复杂结构引起的投射光多次反光混叠；2）复合材料的半透明会引起投射光的次表面散射。这些因素都会导致测量失效。现有结构光主动视觉三维重构技术无法解决上述难题。针对复杂型面免喷涂三维重构问题，建立基于单像素成像方法的复杂光照分离模型，实现直接光与复杂光照分离。为了解决单像素成像方法效率低、速度慢、难以满足工业现场测量需求的问题，提出一种基于局部区域延拓的并行单像素成像方法。实验结果表明，并行单像素成像方法能够很好地实现工业测量现场多次反光与次表面散射光干扰条件下的三维重构。     

道路交通事故现场摄影测量几个关键问题的研究

在道路交通事故现场摄影测量的研究中．非线性畸变系数的求解、边缘检测算法的确定．以及标定物型心坐标的提取．是目前研究的核心问题。本文就以上三个问题提出了具体的解决方案．不仅简化了操作过程．而且通过实验验证其测量精度完全可以满足实际应用的要求。     

井下流体光纤在线光谱分析仪关键技术

利用离散光谱法实现了可应用于井下原油在线成分分析的光纤在线测量系统。给出井下流体的光谱测量的基本原理以及建立还原模型的基本算法。传统的全谱测量方式很难满足井下应用要求，为此提出了波长选择算法以简化传统光谱测量系统设计。该波长选择算法以全光谱数据为基础进行波长筛选，最终选取了11个特征光谱来代替传统的全谱扫描。以测得的吸收谱线为基础进行模型精度实验，实验表明利用离散光谱点建立还原模型和利用全光谱建立的模型具有很好的一致性。采用离散光谱法简化了系统结构，并可应用于井下在线分析。该系统可同时对井下油、气、水进行检测，也能对原油和油基钻井泥浆混合物进行在线测量，测量误差仅为2%。     

WreckWatch: Automatic Traffic Accident Detection and Notification with Smartphones

Traffic accidents are one of the leading causes of fatalities in the US. An important indicator of survival rates after an accident is the time between the accident and when emergency medical personnel are dispatched to the scene. Eliminating the time between when an accident occurs and when first responders are dispatched to the scene decreases mortality rates by 6%. One approach to eliminating the delay between accident occurrence and first responder dispatch is to use in-vehicle automatic accident detection and notification systems, which sense when traffic accidents occur and immediately notify emergency personnel. These in-vehicle systems, however, are not available in all cars and are expensive to retrofit for older vehicles. This paper describes how smartphones, such as the iPhone and Google Android platforms, can automatically detect traffic accidents using accelerometers and acoustic data, immediately notify a central emergency dispatch server after an accident, and provide situational awareness through photographs, GPS coordinates, VOIP communication channels, and accident data recording. This paper provides the following contributions to the study of detecting traffic accidents via smartphones: (1) we present a formal model for accident detection that combines sensors and context data, (2) we show how smartphone sensors, network connections, and web services can be used to provide situational awareness to first responders, and (3) we provide empirical results demonstrating the efficacy of different approaches employed by smartphone accident detection systems to prevent false positives.     

基于深度学习的车联边缘网络交通事故风险预测算法研究

针对传统交通事故风险预测算法无法自动判别数据特征,且模型表达能力差等问题。该文提出一种基于深度学习的车联边缘网络交通事故风险预测算法,该算法首先针对车载自组织网络中采集的大量交通数据,采用边缘服务器中建立的卷积神经网络自主提取多维特征,经归一化、去均值等预处理后,再将得到的新变量输入卷积层、采样层进行训练,最后根据全连接层输出的判别值,得到模拟预测交通事故发生的风险性。仿真结果表明,该算法被验证能够预测交通事故发生的风险性,较传统的机器学习算法BP神经网络、逻辑回归具有更低的损失与更高的预测准确度。     

交通事故中道路通行能力计算方法

为准确计算交通事故中道路通行能力,在深入分析发生事故时道路状况的基础上,通过对道路通行能力的机理分析,提出了一种计算方法。针对事故发生位置对车道路宽进行变换处理,根据驾驶员反应时间等因素算出最小车头间距,推导出车速与车流密度关系、车道路宽与车速关系以及通行能力与车流量、车道数的关系。最后,使用Matlab数值模拟得到道路通行能力与车流密度的相图。结果表明,该相图能准确反映出交通事故对道路通行能力所造成的削弱影响。     

汽车轮胎压力及温度实时检测系统设计

随着经济的发展,汽车已作为日常生活的必需品早已走入了寻常百姓家,由汽车所引起的交通事故也日益严重。据统计其中由于轮胎故障引起的交通事故在交通事故中的比例高达46%,因此人们对行驶中的汽车轮胎各种状况的关注度日益增加。汽车轮胎压力及温度实时检测技术是一种能切实有效的防止和减少由于轮胎引起的交通事故的方法。本文给出了一种基于单片机轮胎检测系统的设计方案,能实时检测汽车轮胎的温度与压力,能在轮胎温度及压力不正常时及时提醒驾驶员采取措施,防止交通事故的发生。     

自然环境下交通标志牌的检测与识别

在社会经济飞速发展背景下,汽车的应用得到普及,已进入千家万户,汽车为人们出行带来了便利性,不过频发的交通事故也值得深思。而引起交通事故的原因之一即未及时检测到交通标志牌,故而探索出可快捷进行交通标志牌检测与识别的技术非常重要,该检测结合智能交通技术进行交通标志识别系统的设计,设计的识别方法即经提取标准图片与待识别图片的垂直、水平方位的灰度分布,完成Pearson相关系数计算工作,并通过一定阈值的设定,于待识别图片和所有标准图片里均作Pearson相关系数计算后,相关系数的值为最大,同时比阈值更大则认定成匹配成功来达到提醒与警示驾驶员的作用,将交通事故发生率控制到最低。     

一起异地两相短路事故的分析

为了实现石油化工厂连续稳定供电、避免类似供电事故的重复发生,总结了在实际运行中发生的一起异地两相短路事故,结合报警信息、相应保护配置、测量数据和现场的实际情况,对事故发生的过程进行了详细分析,还原事故发生的真实经过,找出了事故发生的根本原因是单相接地故障造成的异地两相短路,指出中性点不接地供电系统零序电流大于30A和开关柜只装设两相CT所带来的问题,并提出相应的改进措施。     

汽车偏离车道预警控制系统设计

随着汽车使用量的不断激增,交通事故发生率急剧上升,成为困扰出行安全的主要问题,而根据数据统计多数交通事故均源于汽车偏离正道形式轨道而引发的,而车道偏离预警控制系统的开发与应用,可在汽车偏离车道之时及时发出预警,规避或减少交通事故发生,针对此,本文将以TMS320DM642多媒体图像处理器作为系统核心,设计了一款嵌入式车道偏离预警控制系统,给出了系统总体结构,软硬件配置等内容,以此满足车道偏离图像实时采集、提取及预警需求.     

Traffic accident prediction using 3-D model-based vehicle tracking

Intelligent visual surveillance for road vehicles is the key to developing autonomous intelligent traffic systems. Recently, traffic incident detection employing computer vision and image processing has attracted much attention. In this paper, a probabilistic model for predicting traffic accidents using three-dimensional (3-D) model-based vehicle tracking is proposed. Sample data including motion trajectories are first obtained by 3-D model-based vehicle tracking. A fuzzy self-organizing neural network algorithm is then applied to learn activity patterns from the sample trajectories. Finally, vehicle activity is predicted by locating and matching each partial trajectory with the learned activity patterns, and the occurrence probability of a traffic accident is determined. Experiments show the effectiveness of the proposed algorithms.     

多目标LFMCW车载前向防撞雷达的实现

为主动减少高速公路上碰撞事故的发生,提出一种基于FPGA和DSP芯片的车载前向防撞雷达系统的实时处理方案。分别介绍了LFMCW雷达的基本原理、系统硬件架构、信号处理流程,给出了实测数据的结果分析。系统采用MTD-频域配对法来实现对目标参数的估计,实测数据结果不仅验证了算法的有效性,而且表明系统能够准确实时地检测出前面目标车辆的距离与速度信息。该方法可以应用到LFMCW防撞雷达系统当中,从而给驾驶员提供前方道路行驶参考,以达到减少交通事故的目的。