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271.
针对公交车进出站过程速度波动明显,能耗较高的问题,本文采集纯电动公交车自然驾驶数据,以进出站速度随距离的变化关系、进出站加速度分布区间及进出站时间3个指标分析公交车进出站驾驶行为参数特性.统计进出站百公里能耗及瞬时能耗与加速度的变化趋势,分析进出站的能耗特征.在此基础上,将进出站路段划分为定速段、调整段和恢复段,并依据... 相似文献
272.
在车辆安全和驾驶行为相关研究中,车道线距离参数是重要的基础参数。针对传统机器视觉测量方法存在的标定过程复杂、测试成本高且移植性能差等问题,提出一种针对车侧摄像机图像的低成本车道线距离检测方法。首先,构建了一种融合局部Otsu算法与光照样条补偿算法的车道线区域分割方法,可在车道线磨损、复杂光照变化、车道线中断等场景中对车道线区域进行精确分割;其次,针对车道线边缘特征复杂多变的情况,设计了一种变尺度窗口算法来完成车道线边缘检测并可补全残损车道线;最后,采用多项式标定方法建立了车道线距离检测算法,实现了车道线距离的自动化快速检测。验证结果表明:在正常场景和多种复杂特殊场景下,所提出的检测算法平均检测误差为0.4 cm,平均检测速率达到30帧·s-1,整体上优于目前其他技术方案。该方法在检测成本和可移植性方面具有显著优势,可为相关研究领域的技术人员提供新的解决思路。 相似文献
273.
针对基于端到端深度卷积神经网络的驾驶行为检测模型缺乏全局特征提取能力以及视觉Transformer(vision transformer,ViT)模型不擅长捕捉底层特征和模型参数量较大的问题,本文提出一种基于深度卷积和Tokens降维的ViT模型用于驾驶人分心驾驶行为实时检测,并通过开展与其他模型的对比试验、所提模型的消融试验和模型注意力区域的可视化试验充分验证了所提模型的优越性。本文所提模型的平均分类准确率和精确率分别为96.93%和96.95%,模型参数量为21.22 M,基于真实车辆平台在线推理速度为23.32 fps,表明所提模型能够实现实时分心驾驶行为检测。研究结果有利于人机共驾系统的控制策略制定和分心预警。 相似文献