驾驶疲劳检测技术概述

介绍了驾驶疲劳检测的原理,列举了当前常用的驾驶疲劳检测技术并对各种检测技术进行对比分析;从驾驶人疲劳判别的研究、可穿戴设备在驾驶疲劳检测中的应用、多信息融合及多功能智能车载设备的研发、大数据及云计算技术在驾驶人疲劳检测的应用4个方面指出了驾驶疲劳检测的发展趋势.     

基于多源交通数据融合的短时交通流预测

不同类型交通检测器所获取的交通数据中包含了不同的交通信息,交通流预测在交通管理与控制中具有重要作用,基于此,进行了多源交通数据动态加权融合和短时交通流预测。在综合分析多源数据特性及其融合优势的前提下结合遗传算法的全局搜索及小波神经网络的自适应学习优点,提出了基于多源数据融合与遗传-小波神经网络(GA-WNN)的短时交通流预测模型。通过实例验证分析,基于GA-WNN的交通数据融合方法比其他方法更有优势;同时,多源数据融合的预测精度优于单一数据源的短时交通流预测序列,从而能为交通管理者的判断决策与交通出行者的路径选择提供更准确、全面的交通信息。