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地铁单程票功能检测既有方案中,不同的功能需要在不同的设备上进行检测,工作效率低。为此,通过对编码分拣机、自动售票机、自动检票机及半自动售票机4种设备进行分析,提出地铁单程票集中功能检测方案,即:提取出共同的核心模块(读卡器),搭建专用检测平台,把需要分散在4种设备上进行的功能检测集中到一个平台上进行。实践证明,新方案比既有方案的检测效率提高66%,误差率为零,大大提高了地铁单程票功能检测的工作效率。 相似文献
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疲劳驾驶是交通事故的主要诱因之一,精确检测驾驶人的疲劳程度是主动预防疲劳驾驶事故的核心内容之一。通过开展自然驾驶试验,以驾驶人的生物信号脉搏波(Blood Pressure Waveform,BPW)为数据源,使用脉搏波波形分析方法从中提取有效表征驾驶疲劳的特征指标,构建用于检测驾驶疲劳等级的BPW特征指标集,在此基础上引入D-S证据理论建立了基于BPW特征融合的驾驶疲劳检测模型。结果表明:该模型对测试数据的疲劳驾驶理论检测精度达到了91.8%,优于贝叶斯网络模型的81.4%和支持向量机模型的84.3%,能够满足实际应用的需求,但与决策回归树检测模型99.7%的精度相比较还有差距。研究获得的基于生物信息融合的驾驶疲劳检查模型和方法在驾驶疲劳检测与监测中具有很好的应用前景,可为辅助安全驾驶和疲劳预警及主动干预提供新的技术方案。 相似文献
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驾驶人个体差异是影响疲劳驾驶辨识准确性的重要因素。为了探究个体差异与基于转向行为的疲劳辨识效果之间的关系,量化个体差异对转向特征指标疲劳辨识能力的影响程度,通过自然驾驶试验,采集被试在清醒状态和疲劳状态下的真实驾驶行为数据,结合观察员问询打分和被试面部视频得到疲劳水平信息。设置双层滑动时间窗对每位驾驶人的自然驾驶行为数据进行处理,挖掘出9个疲劳驾驶转向特征指标。对每位驾驶人清醒和疲劳状态下的指标样本进行Wilcoxon检验,用Wilcoxon检验的|Z|值表示指标对驾驶疲劳的分类性能。以清醒和疲劳状态下指标有显著差异的被试数目最多为优化目标,得到指标最优的双层时间窗设定值。将|Z|值最大的被试逐个与其他被试两两组合,对清醒和疲劳状态下混合两被试指标样本数据进行Wilcoxon检验,得到被试组合指标的|Z|值。计算两被试的综合个体差异值,基于线性模型拟合两被试组合Wilcoxon检验的|Z|值和个体差异值,以拟合直线的斜率绝对值|k|量化个体差异对指标疲劳辨识能力的影响。研究得到基于自然驾驶行为数据的9个疲劳驾驶转向特征指标的最优时间窗,发现指标对疲劳驾驶的分类性能存在个体差异,并且指标的疲劳辨识能力会随个体差异增加而降低,进而影响基于转向行为指标疲劳辨识的准确性,其中方向盘转角下四分位标准差(Xq1std)的斜率绝对值最大(1.17),方向盘转角标准差(Xjstd)的斜率绝对值最小(0.44),疲劳辨识能力受个体差异影响最大和最小的指标分别是Xq1std和Xjstd。研究结果可为利用自然驾驶行为数据的疲劳驾驶特征提取及考虑个体差异的疲劳驾驶建模提供参考。 相似文献
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国内外研究表明,对驾驶人的愤怒情绪产生的影响因素进行分析对提高交通安全性有着十分重要的现实意义和价值.对22名志愿者采用给定任务法开展了实车实验,要求2h内完成指定路线的驾驶任务.驾驶过程中要求被试者实时汇报其愤怒等级并进行记录,同时实验车还采集了相关的数据.采用SPSS以及Excel软件对数据进行处理发现:男性驾驶人在驾驶过程中产生愤怒情绪的概率要高于女性驾驶人;年长驾驶人出现驾驶愤怒情绪的概率显著高于年青驾驶人(spearman相关系数为0.618,显著性水平为0.02<0.05);而随着驾龄的增加驾驶人平均愤怒等级逐渐降低(spearman相关系数为-0.676,显著性水平为0.001<0.05).同时还发现不同驾照类型对驾驶愤怒情绪也有着较大的影响. 相似文献
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传统的DBSCAN聚类算法是基于密度的聚类算法,原始算法在搜索精度和搜索效率上存在一定的局限性.基于LUX4线激光雷达数据点的点云特点,结合DBSCAN算法存在的不足与路面目标物的实际情况,提出了1种基于改进的DBSCAN聚类算法,选取4个代表点取代对所有点的搜索和改进搜索半径使其随扫描的距离而变化的方法,实现激光雷达目标物的快速、准确检测.通过改进DBSCAN算法对雷达数据进行去噪声和聚类处理,根据检测物在激光雷达探测中的形状特征模型进行形状匹配.实验结果表明该改进算法能较好的识别出目标物,行人检测率由原始算法的61.90%提高到了80.95%,搜索时间较原始算法缩短了44.7%,解决了原始算法精度低、搜索慢的缺点. 相似文献
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90.