Identification of occupant posture using a Bayesian classification methodology to reduce the risk of injury in a collision

Recent studies have shown that smart restraint systems, which will recognize and then adapt to a specific collision and occupant combination, have a strong opportunity to significantly reduce occupant injuries during a traffic accident. As a step toward the development of these adaptive restraint systems, this study proposes a novel methodology for the classification of pre-crash occupant posture. Various occupant postures were simulated with a human model and the corresponding data was recorded using sensor models implemented in a mid-size car interior. The sensor data was then used to train two Bayesian classifiers which categorized an unknown occupant posture as one of nine predefined classes. The posture classifiers and a look-up table which contained optimized restraint laws for each class were combined to form catalog controllers for the restraint systems. The benefit of these restraint systems with catalog controllers vs. a restraint system optimized at a nominal posture was estimated by analyzing crash simulations with the occupant in 200 different postures. While the minimum error rate classifier showed the highest correct classification rate (90%), the Bayesian minimum risk classifier estimated the highest average injury reduction (21%). As expected, the highest injury reduction (up to 45%) was recorded for the posture classes closest to the windshield, whereas the lowest injury reduction was found for the classes closest to the nominal position. While the proposed restraint system with a catalog controller requires considerable “offline” computational effort, it is more versatile in terms of using complex human models and injury criteria and is much faster during the brief decision window available than recent “online” controllers proposed previously in literature.     

基于多源数据融合的网络风险评估

鉴于网络安全事件采集的多源性,提出了基于多源数据融合的网络风险评估方法。旨在研究如何处理具有不确定因素的海量的多源数据以及如何对网络进行风险评估。把D-S证据理论应用于风险评估的数据融合阶段,同时结合主机攻击成功发生率和主机内部脆弱性及相应的权重值,计算出某一个时段网络的整体风险值,使网络管理员可以动态地调整安全控制措施的优先级。试验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于心理安全距离的行人风险评价及预警算法研究

为实现在机非混行的交通环境下,对动态、随机弱势道路使用者的准确风险评估,基于行车安全场理论提出了考虑行人心理安全距离的碰撞行人风险评价模型.首先通过考虑行驶车辆是否会危及行人的心理安全,提出了心理安全距离的概念,包括心理安全通行距离和心理安全制动距离2个方面,并通过问卷调研挖掘其可能的影响因素进行数值分析;接着将心理安...     

“幸福河”内涵思考及具体实践

幸福河是生态文明指引下,未来江河治理的新目标和新要求。现从人与河流的社会和自然关系角度进一步梳理,提出幸福河四大宏观评价指标体系,对幸福河目标按防洪安全、优质水资源、健康水生态、宜居水环境进行分解,强调在水系统思维下通过九水共治实现幸福河。接着,以广西邕江综合整治与开发利用工程为例,该项目通过“护岸空间-生态空间-公共空间”立体架构实现安全保障;通过生态本底保护性设计实现健康生态;通过丰富景观构筑、活动空间整合,活动功能植入和夜景亮化,实现惠民宜居通达;通过多样化的文化场地和大型雕塑表达文化传承,最终实现了“幸福河”目标。     

城市轨道交通建设安全风险管理现状与发展建议

结合国内主要城市轨道交通建设安全风险管理开展情况，概括总结现行的管理模式及实施细节，分析安全风险体系建设、安全意识及保障能力、灾变机理、动态预警等方面存在的问题，阐述行业发展方向，相关成果可为建设管理者提升安全风险管理水平、保证工程安全质量提供借鉴。     

关于健康风险信息与恐惧诉求理论的探讨

从健康运动入手,对健康风险信息与恐惧诉求理论中的"习得理论"、"恐惧驱动模式理论"、"平行过程模式"、"保护动机理论"、"平行过程的扩展模式"、"精细可能性模式理论"进行了较为详细的阐述并提出自己的见解。     

施工企业财务风险的形成与对策分析

分析了施工企业财务风险的形成,提出降低财务风险的对策。     

北京地铁暗挖车站施工对管线的影响分析

地铁开挖对近邻管线的影响已成为地铁工程中的重点问题。通过隧道支护结构-土体三维有限元分析模型及施工监控量测相结合,对北京地铁黄庄站10号线地铁施工对管线的影响进行分析,根据管线的性质、埋深、管线与隧道的位置不同,考虑施工中可能会出现的风险,对管线分区段进行地表沉降控制,并结合有关管线安全性的评价标准对地下管线的安全性进行分析和预测。结果表明,开挖完成后的最大地表沉降预测值为94.7mm,未超过管线安全性要求,但由于黄庄站地层存在着比较多的空洞,地层富水和管线下漏水,因此为保证管线的正常使用,对管线及地层提出具体的加固措施。     

外海沉管隧道浮运安装施工的风险管理研究

沉管隧道基础铺设、浮运系泊、沉放对接、锁固回填等施工技术及工艺复杂,施工风险管理难度大。目前,有关外海沉管隧道浮运安装施工的风险管理文献资料很少,沉管隧道项目组织施工可借鉴的风险管理经验紧缺。为解决上述难题,首先调研了国内国外沉管隧道安装施工风险案例,结合港珠澳大桥岛隧工程项目,总结了项目施工内容和施工特点;其次,根据项目特点比选风险评估方法,首次提出应用风险矩阵法对外海沉管隧道浮运安装施工的风险因素进行评价、管理分析,并将该法应用于正在施工的港珠澳大桥岛隧工程项目的风险管理中,在该项目风险管理过程中辨识出施工风险点主要集中的工序,有效地预防了重大风险事件的发生,以期为类似工程项目的施工管理提供可借鉴的风险管理方法和经验。     

公路工程安全生产危险源管理方法研究

为了系统辨识公路施工危险源,针对公路施工危险源的定义和分类方法,以物的不安全状态和人的不安全行为,区分为固有危险源和施工工序危险源.划分施工工序为7个分析单元,编制了公路建设工程危险源普查的基本清单l 774项.基于作业条件危险性评价法(LECD法)提出了施工安全控制要点和公路施工重大危险源辨识目录.从政府、业主、监理和施工单位等不同层面提出了危险源控制技术对策,提出了公路建设工程危险源管控信息化管理框架建议,对防止和减少公路工程安全事故的发生,保证公路工程安全施工具有指导意义.