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1.
为探究手机社交娱乐操作对驾驶人视觉参数的影响,基于模拟驾驶器和SmartEye 眼动仪设计模拟驾驶实验,采集驾驶人正常驾驶、拨打电话、收发信息等5种操作下视觉特征数据,应用拉依达准则和联合频数分布直方图进行数据归约.针对不同操作下视觉参数,应用箱形图和Kruskal-Wallis显著性检验,验证视觉参数评价指标的有效性.结果表明:随手机操作类型的不同,驾驶人水平和垂直视角标准差、视线离开道路时间百分比、扫视平均速度和眨眼持续时间呈显著性变化,可作为视觉参数影响的评价指标;观看视频和刷朋友圈操作对驾驶人视觉影响程度明显高于拨打电话和收发短信操作. 相似文献
2.
3.
以贵阳市地铁2号线阳明祠车站为背景,采用室内模型试验模拟大断面地铁车站施工过程中隧道塌方破坏过程,明确施工期间大断面隧道塌方破坏过程机制,对比分析围岩和路面的变形。结果表明:通过围岩重力作用模拟隧道施工过程中塌方过程,与实际塌方过程基本吻合,弥补了常规加载破坏的不足;围岩渐进破坏过程表现为裂隙出现-裂隙发展-裂隙贯通-围岩塌方,支护渐进破坏过程表现为变形缓慢增加-变形快速增加-裂缝快速发展-支护破坏;围岩渐进破坏与支护渐进破坏相互作用,共同发展;在实际施工过程中,当支护变形大幅增加时,应增加支护强度,同时还应及时注浆、打设长锚杆,以减缓围岩裂隙发展,阻断围岩渐进破坏过程。 相似文献
4.
5.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
6.
王海 《南通航运职业技术学院学报》2014,(2):111-112
文章论述了在信息化时代背景下,高职院校教师应具备的信息技术应用能力、信息化教学资源开发与应用能力、信息化教学的设计能力、信息化教学的实施能力和信息化教学的评价能力,具有一定的实践指导意义。 相似文献
7.
给出了时空多模式融合模型(MM模型)的实用建模方法.利用华北地震和北京SARS 2个时空数据集对MM模型进行了建模应用和性能评价,与单纯神经网络模型相比,MM模型的预测准确性与预测趋势变化的能力均有所提高.分析表明,利用MM模型对不同类型时空过程建模时,不同分量信息所起到的作用并不相同. 相似文献
8.
南京地铁TPM&RCM维修体系实施效果评估 总被引:3,自引:2,他引:1
阐明全员生产维护(total productive maintenance,TPM)和以可靠性为中心的维护(reliability centered maintermnce,RCM)是设备维修中广泛采用的两种方法,两者首次结合起来运用到南京地铁设备的维修中,介绍近两年来该方法相关成果在南京地铁运营公司推行的情况。应用模糊层次综合评价法,建立南京地铁TPM&RCM实施效果的评价体系,包括自主维修、维修规程的优化、重点惯性故障管理和点巡检4大方面13个指标,并就实施的效果进行评价,评价结果可为地铁设备维修、管理活动的决策提供依据。 相似文献
9.
摘要随着智能科学与技术专业教学实验的推进和人才需求的迅速发展,培养创新型智能科学与技术方面的人才重任摆在每一位智能专业的教育工作者面前。本文主要思考与时俱进的教学观念、教学手段、教学方法和教学模式,为在新形势下培养具有创新思维,自主创新和工程设计能力的智能专业人才服务,为教学改革加入新的活力和释义。 相似文献
10.