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为探索基于车联网V2P(Vehicle to Pedestrian)通信技术的行人碰撞风险辨识方法, 首先,在车联网环境下实时获取了目标位置、速度、运动方向等信息,并分析了典型人-车相 对运动场景中交通参与者的行为不确定性,进而提出了人-车碰撞区域随机几何模型;然后, 综合考虑了车联网系统的通信延时、定位误差、人-车相对运动不确定性等多因素的影响,建 立了人-车碰撞事故概率和冲突风险程度模型;最后,通过仿真实验分析了行车速度、通信延 时、定位精度等因素对行人碰撞风险辨识模型效果的影响,以及各因素间的相关性关系.本文 提出的方法对行人安全保护研究具有一定的参考价值,研究结果同时指出了车联网系统通信 延时与定位精度的技术要求. 相似文献
762.
为了对比研究不同影响因素对农村客运服务满意度的影响程度,通过对北京市昌平区和贵州省黔南州农村客运服务的调查,本文选取受教育水平、乘车频率、出行目的、候车时间、步行距离、票价等6个影响因素做重点分析,并建立多元有序Logistic模型.研究结果表明,同一影响因素对不同经济社会发展水平地区的影响效果不同.在农村客运服务满意度方面:服务可达性比服务经济性的影响更大,供给侧影响因素比需求侧影响因素的影响更大,乘客异质性只具有间接影响作用.所以,本文建议根据不同区域的实际情况,从科学规划线网布局、加大政府投入力度、创新市场运营方式等方面,有针对性地制定相关政策,不断提高农村客运服务的供给效率和满意度. 相似文献
763.
A new time-frequency analysis method is proposed in this study using a multi-rate signal decomposition technique for the analysis of non-stationary signals. The method uses a multi-rate filter bank for an improved non-stationary signal decomposition treatment, and uses the Wigner-Ville distribution (WVD) analysis for signal reconstruction. The method presented in this study can effectively resolves the time and frequency resolution issue for non-stationary signal analysis and the cross-term issue typically encountered in time-frequency analysis. The feasibility and accuracy of the proposed method are evaluated and verified in a numerical simulation. 相似文献
764.
在大规模的村庄规划和旧村更新过程中,普遍存在对外交通不畅、城乡公共交通覆盖率不足、内部道路系统不完善以及无处停车等诸多问题,已成为中国乡村交通发展面临的巨大挑战。首先对实用性村庄规划的概念与内涵进行解析,并梳理有关乡村交通发展的相关文献。结合实践系统总结鄂东地区乡村交通发展中存在的主要问题,进一步分析其潜在的交通需求。最后,从建立镇域统筹的对外交通系统、发展智能型信息化的城乡一体化公共交通、优化内部道路系统组织、完善多功能停车场地等四个方面提出针对乡村交通发展的实用性策略。 相似文献
765.
766.
Parkinson's disease patients suffer from disorders of speech.The most frequently reported speech problems are weak,hoarse,nasal or monotonous voice,imprecise articulation,slow or fast speech,difficulty starting speech,impaired stress or rhythm,stuttering,and tremor.To improve the speech quality and assist the patient with speech rehabilitation therapy,we have proposed the speech recognition model for Parkinson's disease patients using transfer learning technique (PSTL),where we have pre-trained the long short-term memory (LSTM)neural network model with our developed publicly available dataset that has been obtained from healthy people through the social media platform.Then,we applied the transfer learning technique to improve the performance of the PSTL framework.The frequency spectrogram masking data augmentation method has been used to alleviate the over-fitting problem so that the word error rate (WER) is further reduced.Even with a limited dataset,our proposed model has effectively reduced the WER from 58% to 44.5% on the original speech dataset and 53.1% to 43% on the denoised speech dataset,which demonstrated the feasibility of our framework. 相似文献
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