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641.
针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联,提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法,辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段,并提出优化方案。首先,通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据,使用DBSCAN(Density Based Spatial
Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型,并依据行为特征对驾驶风格进行差异性
分析;其次,采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型,通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识,并基于驾驶风格差异,从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析;最后,将生理与道路线形作为优化参考,以车速建议为着力点进行多元回归分析,并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明:驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型,3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段;海拔提升可加速危险驾驶状态的出现,各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长,激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张;下行时,谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态,激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求,为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。 相似文献
642.
643.
铁路客运站的站台端部为非封闭式环境,存在人员非法入侵的风险。在阐述Faster-RCNN算法原理的基础上,详细描述了VGG16模型、RPN网络以及分类回归的过程。采集现场数据制作样本集,训练了可区分普通人员、施工人员以及防护人员的站端入侵检测模型。测试分析了5组不同参数下的实验数据,确定候选区队列长度等于300,推荐候选区数量等于15时为最优参数。模型对普通人员、施工人员以及防护人员3种样本的识别精确率分别为95%、99%、100%,识别召回率分别为97%、99%、100%,平均精确率均值为0.983 6,单帧检测时间为0.069 s。结果表明:算法可有效地检测普通人员、施工人员以及防护人员,满足实时检测需求,为站台端部人员入侵检测提供了新思路。 相似文献
644.
为了解决有标签语料获取困难的问题,提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)汉语词义消歧方法. 首先,提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征,利用词向量工具将消歧特征向量化;然后,对有标签语料进行预处理,获取初始化聚类中心和阈值,同时,使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练,利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类,选取满足阈值条件的高置信度语料添加到训练语料之中,不断重复上述过程,直到训练语料不再扩大为止;最后,使用SemEval-2007:Task#5作为有标签语料,使用哈尔滨工业大学无标注语料作为无标签语料进行实验. 实验结果表明:所提出方法使CNN的消歧准确率提高了3.1%. 相似文献
645.
646.
《舰船科学技术》2020,(2)
现有的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法,存在着调控跨度较大的缺陷,为此提出舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法。采用GCC编译舰船移动网络大数据中间表示,以此为基础,经过迭代计算完成网络大数据的切片,并得到大数据切片流概率,以切片流概率为依据,构建贝叶斯网络-概率模型,稳定调控大数据切片流概率,实现了舰船移动网络大数据切片流概率的稳定调控。实验结果表明,与现有的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法相比,提出的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法极大地降低了调控跨度,充分说明提出的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法具备更好的调控效果。 相似文献
647.
648.
649.
为提高智能车在真实环境中的实时检测能力,改善复杂环境下检测效果不佳的问题,本文提出一种基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法。首先,为了减少网络计算参数和提升目标识别算法的推理速度,提出利用GhostNet加速YOLOv4的特征提取;其次,为了提高复杂场景下对道路目标的识别精度,在GhostNet和特征金字塔部分添加结合软阈值化改进的注意力模块;最后,为了验证本文提出方法的有效性,选取Pascal VOC、KITTI公开数据集和自制城市道路数据集进行实验对比。与其他目标检测算法在精度和速度上进行比较,结果证明,本文方法在平均检测精度提升1.7%的情况下,模型参数量降低到原来的18.7%,检测速度提升了
66%,检测速度和精度均优于其他算法,可满足智能车的实时感知需求。 相似文献
650.
在建构主义的指导下,研究发现多媒体及网络技术在教学过程中的广泛应用,既提高了学生的学习效率,又培养了学生的自主学习能力.在学习过程中,学生自己支配的时间增加,学习场所变得更加灵活,学习更富有自主性.同时,学习资源得到有机整合与充分利用. 相似文献