| 面向智能汽车测试的弱势群体服饰色彩研究 |
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| 作者姓名： | 韩玲 朱长盛 迟瑞丰 方若愚 张晖 刘国鹏 伊强 |
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| 作者单位： | 1. 长春工业大学 机电工程学院, 吉林 长春 130012;2. 印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校, 印第安纳 印第安纳波利斯 IN46074;3. 河北普傲汽车科技有限公司, 河北 石家庄 050010 |
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| 基金项目： | 吉林省自然科学基金项目（20220101236JC） |
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| 摘 要： | 智能汽车测试是其技术开发与应用中必不可少的环节,封闭场景下测试目标物准确反映真实道路环境下交通对象特性是保障测评结果可信的关键,而道路弱势群体服饰色彩是相应测试目标设计的关键参数,也是智能车测评相关标准中要求的一个主要指标。为此,通过对中国某省份2018～2020年间重大交通安全事故案例的分析和筛查,得出178例弱势道路使用者群体伤亡人员样本,首先提取样本服饰颜色,然后选取适当的色彩空间,将色彩数据从RGB(Red-Green-Blue)空间转换至LUV(Lightness-Chroma)空间。以转换结果作为聚类参数,采用K-means聚类算法,获取受害者样本基于季节、出行方式等不同因素下的服饰代表颜色。区别现阶段欧洲标准中目标物黑色上衣/蓝色长裤的搭配组合,黑色上衣/黑色长裤作用于符合中国国情的自动驾驶场景中测试目标物的服饰颜色更具代表性。鉴于中国新车评价规程(China-New Car Assessment Programme, C-NCAP)选取行人目标物与自行车骑行者目标物,将目标物服饰改为黑色上衣/黑色长裤组合,以测试目标物与测试车辆位置分别构建相对横向及纵向运动的多个场景,...
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| 关 键 词： | 汽车工程 服饰色彩 K-means聚类分析 测试目标物 测试场景 自动紧急制动系统 智能汽车测试 |
| 收稿时间： | 2021-11-03 |
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