排序方式: 共有116条查询结果,搜索用时 0 毫秒
111.
<正>案例一2011年8月7日晚,王某在饭店和娱乐场所与朋友一起喝了几瓶啤酒后,驾驶汽车至一路口时,追尾撞到前方同向杨某驾驶的汽车,王某负事故的全部责任。经检测,王某血液中乙醇含量为224毫克/100毫升。法院审理后认为,王某在道路上醉酒驾驶机动车,其行为已构成危险驾驶罪,依法对其判处拘役二个月,并处罚金人民币二千元。点评《刑法修正案(八)》增设了危险驾驶罪,将在道路上驾驶机动车追逐 相似文献
112.
113.
114.
<正>法律虽然规定了醉酒驾驶构成危险驾驶罪,用刑事手段来制裁,追究其刑事责任,打击力度不可谓不大,可为什么还会不断出现酒驾犯罪呢?通过案件分析,可以得知主要有以下几个方面原因。一、从社会环境角度分析一是传统"酒文化"的影响。在日常生活中,喝酒已经成为中国人常见的生活及社交方式。可以说,酒在人们的日常生活中已经起着调节人际关系、满足人们情感需要的重要作用。社会上的交际应酬,走亲访友,同学相聚, 相似文献
115.
据统计,饮酒驾车,特别是醉酒驾车,其发生交通事故的比率为没有饮酒情况下的16倍,50%左右的致死性车祸与酒后驾车有关,饮酒或醉酒驾车堪称交通肇事中最危险的“杀手”。在国外,尤其是发达国家都出台了一系列严厉的法规,并广泛动用全社会的力量,共同对酒后驾驶行为进行监管,取得了较好的效果,值得借鉴。 相似文献
116.
醉酒驾驶严重威胁道路交通安全,对醉酒驾驶进行准确识别意义重大.利用驾驶模拟舱进行驾驶实验,提取醉酒驾驶和正常驾驶的驾驶行为参数.首先,通过方差分析和均值分析选取方向盘转角作为识别特征,并采用滑动数据窗求取方向盘转角均值序列,构建识别特征参数;然后,分别采用K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)对驾驶状态进行识别,得到两种分类方法在不同道路线形的最高识别准确率及其相对应的最优数据窗;最后,对两种分类方法进行了对比分析.结果表明,SVM对醉酒驾驶的识别性能优于 KNN;数据窗对KNN的识别准确率影响显著,对SVM的识别准确率影响不明显. 相似文献