10种最毁车的驾驶习惯 你有吗?

<正>现如今每个家庭基本都会有一辆汽车,作为消耗品来说,汽车的使用寿命完全取决于车主本身,日常的驾驶习惯和保养都决定了一台车使用的年限。但如果驾驶习惯很差的话,日积月累就会增加部分零部件的磨损程度,缩短使用寿命也在所难免。本次我们为大家总结出了十种日常驾驶的坏习惯,看看你中了几条。1.启动熄火时空调不关夏季已经到来,空调使用频     

不良习惯造成危险这些驾驶习惯你有没？

曾经有一个老驾驶员告诉我：开车不惹事，不撞别人还不是一个好驾驶员的全部标准，真正的好驾驶员是能在避免自己造成事故的同时，还能避免别人出现事故。通俗地说，就是自己不撞别人，还能避免别人撞自己。     

可怕的习惯

2006年2月24日,四川泸州市泸运业有限公司驾驶员刘某驾驶着乘载51人的大客车,从广东中山驶往四川泸州,行至贵州省贵阳市境内一山间公路时,刘某习惯性地站起来伸出右手到挡风玻璃处取水杯、结果车辆失控,坠入32米深的山下小河中,造成23人死亡、26人受伤.     

基于驾驶人分心影响程度的驾驶分心任务评级

为了进行驾驶分心任务评级,以选择反应判断检测和处置判断检测为试验平台,分析分心任务对驾驶人的影响.对13名被试驾驶人施加分心任务,包括视线遮挡、交谈、回忆、数学计算及部分任务的组合,并将各种分心状态下的反应时间及操作错误次数与无分心任务时进行对比.研究表明,在无驾驶操作的情况下,视线偏离1 s和交谈所产生的分心对驾驶人反应时间和操作准确度影响的差异不显著;认知分心任务比视觉分心任务产生更高的精神负荷;视觉分心与认知分心形成的复合分心任务对驾驶人的反应时间和操作准确度影响最大;基于对驾驶人的影响程度,可将常见分心试验任务大致划分为5个等级,依次为:无分心,视觉分心1 s/交谈,回忆,视觉分心3 s/计算,复合分心.     

分心驾驶——驾车的大忌

美国国家高速公路交通安全管理局指出,仅在2011年,分心驾驶就造成3300多人死亡。为此,该局建议,在行驶全过程中禁止驾驶员手写输入短信、显示短信或网页内容：美国汽车协会（AAA）也警告,包括免提在内的声控操作系统均可导致分散驾驶员对路面的注意力．造成新媒体时代的驾驶危险。     

基于自然驾驶数据的分心驾驶行为识别方法

大量证据表明,驾驶人分心是导致交通事故的主要原因之一。当前基于侵入式（如脑电波等）或半侵入式（如视频等）检测驾驶人分心的方法,不仅对驾驶任务造成一定干扰,且受多种环境因素的制约,误报率较高。基于此,只考虑非侵入式车辆运动特征,提出一种基于深度学习的驾驶人分心状态识别方法：首先,从自然驾驶数据集中获得大量的跟驰片段,采用态势感知方法,提取典型的分心驾驶片段,并建立仅包含车辆运动学特征的分心判别指标集;其次,利用梯度提升决策树-递归特征消除算法（GBDT-RFE）和随机森林-递归特征消除算法（RF-RFE）对特征进行重要度排序,得到重要度较高的分心监测指标;最后,采用长短时记忆神经网络（LSTM-NN）实现分心驾驶的分类识别,并与支持向量机和AdaBoost的模型结果进行对比。研究结果表明：LSTM-NN在判别分心或正常状态时F₁分别为89%、91%,高于SVM和AdaBoost对应二分类结果;进行多分类任务时,判别分心情景的平均F₁较SVM和AdaBoost分别提升了12%和7%,不同类别分心识别的误报率在15%以下,说明LSTM-NN能够有效学习分心序列的前后信息,有利于准确估计驾驶人的状态。研究结果可为车辆分心预警系统和驾驶风险倾向性评估提供方法基础。     

开车有学问 避免不良驾驶习惯

每个人都有自己的习惯跟特点,开车也是如此!驾驶习惯的好坏与行车安全密不可分,更与你的爱车健康息息相关。今天小编为大家收集了几个大多数人开车时的不良习惯,希望大家可以注意,让自己的爱车可以服役更长时间。     

10大必备车用配备你的爱车有几项?

<正>科技日新月异,现代汽车功能自然也不可同日而语,有些设备已经逐渐消失(例如手摇车窗),但也有许多科技配备已经陆续下放到一般车款。以下列出十项未来每一台车都应该有的配备,供各位车主参考。1.无钥匙启动系统(Keyless Start System)以前要开车前,总是需要像大海捞针般在包包寻找钥匙,但随着免钥匙启动系统越来越普及后,只要把内有芯片的钥匙放在包内或口袋里,按下启动引擎按     

你有这些不良"习惯"吗?

日常生活中,人们养成了许多"习惯".看起来似乎是小事,可会给你和家人的健康带来危害.     

驾驶分心行为驾驶人的多重对应分析

对536名驾驶人的人口统计学特征(包括年龄、性别、受教育程度、职业和家庭月收入)以及基本的驾驶情况(驾龄、车型、周均驾驶里程、驾驶能力)进行调查.使用多重对应分析的方法对其中报告在驾驶行为中存在驾驶分心的363名驾驶人的年龄、性别、职业、驾龄、周均驾驶里程和驾驶能力等特征进行了分析.结果显示,男性、非固定职业、驾龄在3～5 a在同一方向出现聚集; 18～35岁与驾龄在3 a以内、周均驾驶里程为中途(50～400 km)与固定职业也存在一定的关联性.同时,不同性别、不同驾驶能力认知的驾驶人分布出现差异,相对而言,女性驾驶人可能更多地受到驾驶能力认知的影响.     

大陆集团调研：驾驶分心是导致青年驾驶者交通事故的最主要原因

正道路交通安全一直为汽车行业所关注。虽然近年来各类主被动安全配置的升级带给驾乘人员更多安全保障,但不容忽略的一个事实是:安全出行在很大程度上与驾驶者的安全意识及驾驶行为有关。相关研究表明,由于驾驶者的原因而引发的交通事故占事故总数的80%以上,其中14%～34%的交通事故和驾驶者的注意力相关联。大陆集团联合公益组织和众泽益共同发布的调研报告《2018-2020中国青年注意力分散与交通事故白皮书》同样显示:驾驶分心是导致青年驾驶者交通事故的最主要原因。     

自己的驾驶习惯

我现在开车,如果不赶时间,能慢就慢。实在不想开快车了,并且油耗直线下降,以前市区跑,百公里8升多油左右,自从速度慢下来,油耗降至6、7个了。忘说了,我的车是1.3升8气门派力奥。     

哪些驾驶习惯易诱发腰腿病?

<正>目前越来越多的汽车病接踵而来,其中以开车习惯不当引发的腰部问题最为严重。开车姿势不良引发的腰腿痛患者数量逐年增加,且呈现低龄化趋势。那么,在开车时,哪些情况,以及哪些不良习惯容易诱发腰腿病呢?开车坐姿不良。有些开车族喜     

最容易出事故的10种驾驶行为

驾驶习惯都是慢慢养成的，养成的不良习惯自然就成了不良驾驶行为了。一些不好的驾驶行为对安全不利，甚至会危及生命。以下10种驾驶行为就万万要不得：     

基于人体姿态估计的分心驾驶行为检测

为弥补现有驾驶特征提取方法的不足,提高分心驾驶行为检测的准确性和鲁棒性,将2D/3D人体姿态估计应用于驾驶人行为检测,提出一种适用于驾驶舱环境下的驾驶特征提取方法。首先通过将2D姿态估计网络Simple Baseline和分类网络ResNet进行融合,构建基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型,并在分心驾驶数据集State Farm上分析不同数据增强方法、不同超参数、不同分类网络对模型性能的影响。其次,融合3D密集姿态估计网络DensePose与分类网络ResNet,构建基于3D姿态估计的分心驾驶行为检测模型。接着,在State Farm数据集上,针对模型的实时性和泛化能力,对比分析基于原始图像和基于2D/3D姿态的分心驾驶行为检测模型。最后,针对效果更优的基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型,在分心驾驶数据集State Farm上,对使用不同姿态估计算法和分类网络的分心驾驶行为检测模型做了交叉试验,对比分析4个不同检测模型的优缺点。进一步地,将基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型应用于实际采集的驾驶图片,对模型的泛化能力和有效性进行了测试验证。研究结果表明:与基于原始图像的检测模型相比,基于2D和3D姿态的检测模型都能显著提高分心驾驶行为的检测准确率;基于3D姿态的检测模型在检测精度方面略优,但基于2D姿态的检测实时性更好,检测效率是基于3D姿态检测的4倍;在驾驶舱单一环境下,基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型能够满足分心驾驶行为检测的需求,在分心驾驶行为检测方面具有重要应用价值。     

汽车驾驶的几个误区

误区一：发动机启动预热时间过长发动机启动后预热一段时间能使机械部件得到较好的润滑,减少磨损,延长使用寿命。但预热时间过长会增加发动机油耗和磨损。     

基于深度学习的分心驾驶行为检测方法

针对现有分心驾驶行为检测方法存在的检测精度低、实时性差等问题,利用基于深度学习的目标检测方法进行了驾驶员分心驾驶行为检测,首先构建分心驾驶行为数据集,包括驾驶员使用手机、饮水和吸烟3种行为的图像,并进行目标物的标注,然后选用轻量化目标检测模型NanoDet进行训练验证,结果表明,该方法可以准确并快速地识别出驾驶员在驾驶过程中使用手机、饮水和吸烟的行为。     

夺命的驾驶习惯动作

2006年7月19日晚，沪杭高速公路近松江出口处发生一起特大交通事故，一辆旅游客车）中出护栏翻下路基，造成7人死亡、2人受伤。一位有着29年驾龄的老驾驶员，在车况、路况皆良好的情况下以正常车速行驶，怎么会突然冲向护栏？翻车前的最后一刻，驾驶员到底做了什么操作，导致事故发生？