指纹图像识别技术及其应用前景

章论述了指纹识别技术相对于其他生物识别技术的优点，指出指纹识别技术是成熟的生物识别技术；并对指纹的特征以及指纹识别系统原理进行了阐述；最后对指纹识别技术的应用进行了总结。     

基于Bi-LSTM的多类型特征融合驾驶员疲劳识别方法

针对传统的基于驾驶员面部图像采集的单一类型特征的疲劳识别方法,在阴影遮挡及光照变化场景下存在准确性、鲁棒性不足的问题,深入开展基于多类型特征融合的驾驶员疲劳识别方法研究。在分析非图像化的驾驶员疲劳特征的基础上,通过机器人操作系统（Robot Operating System, ROS）的话题订阅来实现驾驶员生理特征、操作行为特征及面部特征的多源数据同步采集。处理原始数据并分析数据特性,提出了一种融合生理特征与驾驶员及观测者主观评价的数据标注策略,标注疲劳特征,构建驾驶员疲劳数据集;将驾驶员操作行为特征与面部特征融合,形成多类型特征融合序列,并基于双向长短时记忆（Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM）网络,构建多类型特征融合的疲劳识别模型;通过单一类型特征与多类型特征对比试验、不同场景对比试验证明,基于Bi-LSTM的多类型特征融合识别方法的准确率和鲁棒性较单一类型特征识别方法均有明显提升,能在各种场景下更好地识别驾驶员的疲劳状态。     

手指折痕图像采集系统的设计与验证

对个体的生物特征进行提取以进行生物特征识别,是现今逐渐流行的个人身份验证的有效方法。本论文中,我们提出了一种新的基于手指折痕的个人身份验证方法,因为手指折痕被认为是稳定的而且是各不相同的。该算法系统包括四个步骤:图像采集,预处理,特征提取和特征匹配。本文重点讨论手指折痕图像采集系统的设计以及算法验证,证明基于手指折痕的身份验证方法的可行性和准确性。     

基于卷积神经网络的自行车骑行行为识别

为研究适合我国城市交通的自行车骑行行为分类识别方法,实施骑行行为视频调查试验,并提取骑行者骑行特征信息.结合我国交通现状和自行车交通特点,提出一种新的骑行行为分类方法,新的行为分类可基本覆盖我国自行车交通的所有骑行行为场景.采用提出的行为分类方法对试验个体骑行行为进行人工分类标记,得到不同骑行场景下的骑行行为分类数据集.基于卷积神经网络(CNN)建立自行车骑行行为识别模型,考虑模型输入特征特性以及分类任务复杂度对模型结构进行迭代设计选优,调整模型网络组成和卷积参数,得到分类效果显著的模型结构.对比分析多元Logit分类模型、三层全连接层BP神经网络模型,与本文的卷积网络模型在骑行行为分类预测的表现,在20 000次迭代训练之后,3个模型均得到收敛结果.结果 表明,提出的骑行行为分类模型准确率分别高于多元Logit模型20%,高于BP网络模型15%,显著优于对比模型的识别效果.卷积网络模型可有效解析骑行行为与各骑行特征因素之间的关系.      

高速公路特长隧道对驾驶人的影响

为研究驾驶人在特长隧道中心理、生理和驾驶行为的变化规律,进行了实际道路试验.试验采用多导生理记录仪实时记录行车过程中驾驶人心率,微波速度传感器测量记录车速度变化.将特长隧道分为人口段、行车段和出口段,分别研究不同路段中驾驶人心率和车速的变化规律及对应关系.结果表明:驾驶人在高速公路特长隧道人口段行驶时,心率增加,心理紧...     

基于轨迹数据的危险驾驶行为识别方法

连续的跟驰行为和换道行为是驾驶行为的主要构成部分,对交通拥挤和交通事故有着重要影响。通过无人机视频拍摄和图像处理方式,提取了曹安公路沿线的2个交叉路口间正常交通流状态下共600条多车高精度轨迹数据。首先,考虑车辆类型对驾驶行为产生直接的影响,分析了大车和小车的车辆轨迹特征变量分布的差异性,包括速度、加速度、碰撞时间倒数、车头时距等,在标记危险驾驶行为的过程中考虑车辆类型的影响。其次,针对不同的车辆类型,利用修正碰撞裕度对跟驰行为和换道行为进行风险性评估,将其划分为安全型和风险型。根据风险型行为发生的顺序以及持续时间,评估驾驶人的整体驾驶状态是否危险,作为危险驾驶行为识别的样本标记。分别利用离散小波变换和统计方法提取车辆轨迹的关键特征参数,为了提高模型识别效率,将关键特征参数进行排序,从而确定最优判别指标;最后,利用轻量梯度提升机（LGBM）算法对危险驾驶行为进行识别,并与随机森林、多层感知器、支持向量机等算法在精度上进行比较。研究结果表明：在上述研究条件下,LGBM算法对危险驾驶行为的理论识别率最高可达93.62%,可以实现基于机器学习算法的危险驾驶行为的高精度自动识别,该结果对于智能驾驶辅助系统的设计、道路交通安全决策的制定具有显著的意义。     

基于图卷积网络的多信息融合驾驶员分心行为检测

为减少由驾驶员分心造成的交通事故,并检测驾驶员在自动驾驶情况下的分心状态以判断驾驶员是否有接管车辆的能力,提出了一种基于图卷积的多信息融合驾驶员分心行为检测方法。通过分析驾驶员分心行为和姿态特征,设计了驾驶员姿态估计图,基于图卷积网络对驾驶员姿态估计图进行特征提取,使用全连接层对所提取特征进行行为分类,同时融合手机等关键物体信息对驾驶员分心行为进行再判断。实验结果表明,本文提出的方法在SrateFarm数据集和自制数据集上分别达到了90%和93%的准确率,检测速度约为20帧/s,准确性和实时性均达到检测要求。     

改性生物沥青常规性能研究

为研究改性生物沥青的常规性能,对其进行针入度、软化点和延度试验,考察生物沥青与改性沥青按照不同比例混合后各性能的改善.试验结果表明:生物沥青与改性沥青混合后,其针入度值随着改性沥青比例的增大而减小;对改性生物沥青进行温度稳定性分析可知,两种生物沥青本身高温性能就好,当与改性沥青混合后,软化点降低,影响高温性能;生物沥青与改性沥青混合后,其延度都有很大程度的提高,改善了生物沥青低温下硬脆的缺点,特别是SBS改性沥青和SBR改性沥青作用最大.并且随着改性沥青所占比例的增大,效果越好.     

BIOSMEDI生物滤池工艺在唐山北郊再生水深度处理中的应用

唐山城市排水有限公司所属北郊再生水处理厂是为工业用户提供循环冷却水的补充水,对氨氮的要求较高,根据污水厂尾水指标情况,设计采BIOSMEDI生物滤池工艺去除氨氮指标.该文介绍了其基本结构与运行原理、工程设计与运行效果,以及工艺特点.根据该工程一年多的运行效果观察及水质监测,结果表明,BIOSMEDI生物滤池对氨氮的去除率达到35％左右,出水水质达到预期要求.     

基于坐垫体压分布的驾驶员生理状态识别方法

提出一种基于坐垫体压分布识别长途驾驶过程中驾驶员生理状态的方法.开展长途驾驶模拟试验,采集9名被试者在驾驶过程中的坐垫体压分布数据,提取82维分类特征,再采用序列浮动前向选择算法从中选出55维最优特征子空间.试验结果表明,该方法能准确识别驾驶员生理状态,贝叶斯分类正确率可达93.37％.     

Front Vehicle Identification Under Different Lighting Conditions

选取车辆底部水平方向特征和车辆左右两侧垂直方向特征,提取出受全局灰度影响较小的局部灰度特征、局部梯度特征和局部波动特征.应用加权证据理论将车辆水平和垂直方向的特征分别进行信息融合,并根据光强的不同调整各特征的权重.为提高识别的实时性,将人工鱼群算法应用于识别中,并增添了车辆识别模块以增强人工鱼的引导能力.根据人工鱼群的搜索结果,再通过对称性特征进行进一步判定,实现前方车辆的准确定位.实验结果表明本方法可在不同光照条件下对前方车辆进行识别并准确定位,具有良好的适应性、准确性和实时性.     

水上交通事故中人为因素研究综述

75%~96%水上交通事故是由人为因素引起,探寻船员在工作环境下的生理和心理状态与水上交通事故之间存在内在的联系,对降低船员失误率、保障航行安全具有重要意义.通过阐述水上交通事故人为因素研究内容,介绍水上交通人为因素研究手段(如脑电图EEG、近红外反射光谱NIRS技术等),对生理信号检测与人为因素的相关研究进行综述,阐述船员的工作负荷、注意力、情绪、压力、疲劳与神经生理特征数据变化的关联.讨论了人为因素研究趋势,利用新型测量技术研究船舶驾驶员行为特征、预警船舶航行人为差错、优化船员培训体系、改进值班制度,为减少海事领域人为失误、保障船舶航行安全提供帮助.      

考虑初始情绪的个性化驾驶负荷状态评价

利用驾驶人生理数据对驾驶人的负荷状态进行评价已成为交通心理学的研究热点,该方法通常需要采集驾驶人在静息状态的生理信号特征作为其负荷基准,因此负荷基准的提取将影响驾驶人状态评价结果的准确性.基于此,研究搭建驾驶模拟试验平台,招募15名志愿者开展驾驶模拟试验,设计不同任务诱导其产生3种程度的精神负荷,采集志愿者在不同负荷状...     

生物燃料对食品价格影响有几何

在当前全球食品价格飙升的情势下,美国政府对弹性燃料汽车及生物燃料原料生产的政策支持,已经引起越来越多的人的非议.那些对食品价格上涨心怀不满的人倒也很愿意将这归咎于生物燃料头上--玉米大豆本来都是用来填饱人的肚子的,现在却大批量的被提炼成乙醇和生物柴油.     

疲劳驾驶检测方法的研究进展

全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%,故针对疲劳驾驶检测方法的研究具有现实意义.阐述了目前国内外各类疲劳驾驶检测方法的研究难点,介绍并对比分析了基于驾驶员生理参数、驾驶员行为特征、车辆行为特征的各类客观检测方法;最后对疲劳驾驶检测方法的发展趋势和应用前景进行了论述.     

A Research on the Technique of Driving Behavior Identification Based on Information Fusion

通过分析选定驾驶行为的组成主因子,并采用层次分析法确定其权重系数;基于所采集的各主因子 的传感器信号,采用BP神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器信息融合方法进行驾驶行为识别.仿真结果表明:提出的基于多信息融合的驾驶行为识别方法能准确地识别出常见的驾驶行为.     

注塑成型生物塑料的开发

目前,世界上正积极开发原料来源于植物的生物塑料,以解决诸如化石燃料资源日益短缺、大气中CO2含量不断增加等日益严重的问题.聚乳酸(PLA)是一种容易得到的生物塑料,汽车业内人士正在研究将生物塑料用于汽车内饰件生产的可用性.由于PLA抗中击、抗水解和成型能力差,因此提出了由聚丙烯(PP)基体和混入其中的PLA成分组成高分...     

生物柴油的排放特性试验研究

对一台轿车用柴油机燃烧低比例生物柴油的排放污染物进行了试验研究,分析了不同配比的生物柴油燃烧污染物随发动机转速、发动机负荷的变化规律.试验结果表明:生物柴油可以有效地降低柴油机的排气污染物,尤其是烟度污染物;随着生物柴油掺混比例的增加,烟度和THC污染物的排放呈线性下降,而CO和NOx排放物的变化受发动机的转速和负倚影响很大.     

复合生物处理工艺在污水处理厂技术改造中的应用

该文以广州开发区西区污水处理厂工艺改造为例,介绍了将传统活性污泥工艺改造为复合生物处理工艺的方法,并通过运行数据的对比,分析了复合生物处理工艺改造的效果和取得的经济、工程效益,同时对改造中的关键问题进行了总结。     

SBS/橡胶粉复合改性SH型混合生物沥青工艺及机理

为探究复合改性技术提升混合生物沥青路用性能的工艺及机理,针对特定来源的SH型生物沥青,将其与石油沥青共混制备混合生物沥青后进行SBS/橡胶粉复合改性,研究改性顺序及改性剂掺量对复合改性沥青常规路用性能的影响、生物沥青掺量对改性剂溶胀特性与复合改性沥青高温及低温性能的影响,由此确定混合生物沥青复合改性工艺;利用多应力重复蠕变恢复（MSCR）、弯曲梁流变（BBR）和频率扫描（FS）试验评价复合改性沥青的流变特性;借助红外光谱（IR）化学官能团分析以及荧光显微镜（FM）和原子力显微镜（AFM）微观形貌观测分析揭示混合生物沥青复合改性机理。研究结果表明：SBS掺量为2.5%,橡胶粉掺量为18%（内掺）时,按照先SBS改性后橡胶粉改性的顺序制备的复合改性沥青的常规路用性能均较优;生物沥青掺量为15%时改性剂溶胀特性与复合改性沥青的高温及低温性能均较佳;SBS/橡胶粉复合改性在显著提升混合生物沥青弹性恢复率与m值的同时还降低了其不可恢复柔量与劲度模量,即改善了混合生物沥青的高温稳定性与低温抗裂性,且此结果与FS复数模量主曲线结果相一致;生物沥青可有效增溶聚合物改性剂并增强聚合物相网络结构,从而显著提升沥青复合改性效果;对混合生物沥青进行SBS/橡胶粉复合改性后未出现新的特征吸收峰,此复合改性过程属于物理变化;沥青厂生产的复合改性沥青性能优于实验室水平制备的复合改性沥青。