基于驾驶操作行为的驾驶员疲劳状态识别模型研究

以驾驶疲劳状态监测为研究对象,介绍现有几种疲劳检测方法及其优缺点,提出把驾驶行为操作和驾驶员生理指标相结合建立疲劳识别模型的思想。通过大量模拟器驾驶实验,建立驾驶操作和驾驶员生理指标之间的关系模型,并运用最小二乘法对数学模型进行了参数识别。利用驾驶员生理指标能较好判别驾驶员状态特性的特点,找出驾驶操作行为和驾驶状态之间的关系。研究结果有助于建立驾驶操作行为和驾驶员疲劳状态之间的关系模型。     

基于脑电信号模糊熵的驾驶疲劳检测分析

为减少因驾驶疲劳导致的交通安全事故,提出基于脑电(EEG)信号模糊熵(FE)的驾驶疲劳检测方法。开展在驾驶仿真模拟试验,采集28名被试模拟正常驾驶和疲劳驾驶的EEG信号;基于2种驾驶状态的EEG信号计算出FE值;运用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、决策树(DT)和K近邻(KNN)等4种分类器检测驾驶疲劳状态;利用多种性能指标及被试工作特征曲线(ROC)对驾驶疲劳检测结果进行分析比较。结果表明:基于疲劳驾驶状态下的EEG信号的FE值明显高于较正常驾驶状态下的值;4种分类器均可有效检测驾驶疲劳,其中K近邻的平均准确率达97.4%;基于EEG信号模糊熵的驾驶疲劳检测方法具有较好的鲁棒性和稳定性。     

基于个性化行为模型的驾驶疲劳识别方法

为提高疲劳驾驶状态的识别精度,应考虑驾驶人之间的个体差异。以实车驾驶试验条件下车道保持行为中的车速和车道偏离值为输入,以方向盘转角为输出,基于径向基(RBF)神经网络针对每个驾驶人构建正常驾驶状态下的车道保持行为模型,并根据残差对模型的拟合及预测效果进行评价;将疲劳驾驶状态下的车速和车道偏离值输入到上述驾驶行为模型中,可得到模型预测的方向盘转角值,通过分析预测值与实际方向盘转角之间的差异,研究疲劳对驾驶人行为的影响;将预测残差作为输入,建立基于支持向量机(SVM)的疲劳驾驶状态辨识模型。结果表明:所建立的RBF神经网络-SVM识别模型对不同驾驶人疲劳驾驶状态的平均识别率达85%。     

基于生理信号的驾驶疲劳综合指标试验研究

研究驾驶过程中随着疲劳的产生驾驶员生理信号的变化规律,提取反映驾驶疲劳程度的综合指标。采用驾驶模拟器对20名被试进行驾驶模拟试验,用MP150多导生理仪实时采集并记录驾驶员在60 min驾驶任务过程中的心电信号、脑电信号、肌肉电阻信号、皮肤温度信号和呼吸频率信号。运用R软件对数据进行线性回归分析,对比一般回归分析,逐步线性回归分析克服了一般回归分析许多变量不显著的缺点,得到了最优的驾驶综合指标方程,确定了与各项指标相关的驾驶疲劳评价综合指标,并通过3名被试模拟驾驶试验验证了综合指标作为评价驾驶疲劳的有效性。     

基于Kohonen-SVM模型的驾驶行为险态动态辨识

对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机(SVM)的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、X轴加速度、Y轴加速度、发动机转速作为驾驶行为状态指标。应用Kohonen神经网络对9个指标组成的向量进行非监督聚类。用聚类结果组成的时间序列表示驾驶员行为指标的动态变化特征并以此作为输入,通过训练SVM实现驾驶行为险态辨识,解决了高维指标数据监督聚类困难和险态识别的静态性问题。最后,采用驾驶模拟器进行试验设计,对方法的有效性进行验证。以8个危险场景作为诱发驾驶行为险态出现的刺激,10个被试共产生8 400组识别序列,选取600组标识为险态的时间序列进行验证。结果表明:该模型的驾驶行为险态识别正确率为82.22%。不同被试的正确率差异控制在6%以下,表明此模型具备一定的泛化能力。     

基于车载机器视觉的汽车安全技术

在描述汽车驾驶操作过程基础上,根据信息获取范围将汽车安全辅助驾驶的机器视觉分为外部信息的机器视觉与内部信息的机器视觉技术,包括视觉增强、视野扩展、道路环境理解、视线跟踪与驾驶疲劳监测;逐个阐述其作用机理,综述其国内外研究现状,并归纳出研究重点;分析了汽车安全辅助驾驶系统中机器视觉技术当前研究不足。笔者认为,低能见度驾驶员视觉增强方法、道路环境理解信息融合以及驾驶疲劳检测等技术需进一步开展研究。     

融合分心维度的驾驶行为可靠性研究

分心驾驶容易影响驾驶行为,进而导致交通事故的问题。用理论建模方法,研究分心对驾驶行为及其可靠性的影响。介绍分心驾驶的定义和维度。基于驾驶行为理论,建立融合分心维度的驾驶行为模型,分析不同分心维度对驾驶行为的影响机理。基于可靠性理论,建立融合分心维度的驾驶行为可靠性模型,分析不同分心维度对驾驶行为可靠性的影响。结果表明:不同维度分心对驾驶行为的影响具有各自特点和交互性;减少影响系数高的分心维度,有助于提高驾驶行为可靠性;多维度分心比单维度分心会更大程度地降低驾驶行为可靠度,应减少或避免复合分心。     

车载驾驶员疲劳驾驶预警与控制系统研究

为了识别与安全控制疲劳危险驾驶行为,有效预防与减少因疲劳危险驾驶导致的交通事故,基于疲劳检测分级、预警与自动智能控制技术,开发出车载驾驶员疲劳驾驶实时监测预警与控制系统。首先基于PERCLO方法,构建驾驶员疲劳检测与分级模型;然后根据所输出的驾驶员疲劳等级信息,提出疲劳驾驶三级预警原理,及其预警实现方式;最后以疲劳预警信息为基础,形成基于驾驶员不同疲劳等级预警的安全控制技术,并对处于深度疲劳的危险驾驶行为,构建自动智能紧急控制停车系统,重点阐述系统的地形匹配、智能控制,以及自动驾驶与停车三大核心技术,并提出相应的系统硬件构成,为系统工程应用提供理论与技术支持。     

生理疲劳和心理疲劳对车辆驾驶的影响对比北大核心CSCD

针对现有疲劳驾驶预警和干预技术研究鲜有对生理疲劳和心理疲劳进行区分考虑的问题,为对比这两类典型疲劳态对驾驶员车辆驾驶过程的事故倾向影响,分别从性别、年龄和驾龄的角度分3批次共招募90位驾驶员进行状态诱发和驾驶实验。结果表明:尽管生理疲劳和心理疲劳都会如传统研究所述导致各驾驶员的驾驶违规倾向增加和驾驶能力降低,但是二者对于各类别驾驶员的驾驶影响程度和规律存在差异甚至迥异。研究疲劳驾驶相关问题时有必要首先判断驾驶员是生理疲劳还是心理疲劳,这是一个被普遍忽视而又可能影响研究结论准确性和有效性的重要因素。     

生理疲劳和心理疲劳对车辆驾驶的影响对比

针对现有疲劳驾驶预警和干预技术研究鲜有对生理疲劳和心理疲劳进行区分考虑的问题,为对比这两类典型疲劳态对驾驶员车辆驾驶过程的事故倾向影响,分别从性别、年龄和驾龄的角度分3批次共招募90位驾驶员进行状态诱发和驾驶实验。结果表明:尽管生理疲劳和心理疲劳都会如传统研究所述导致各驾驶员的驾驶违规倾向增加和驾驶能力降低,但是二者对于各类别驾驶员的驾驶影响程度和规律存在差异甚至迥异。研究疲劳驾驶相关问题时有必要首先判断驾驶员是生理疲劳还是心理疲劳,这是一个被普遍忽视而又可能影响研究结论准确性和有效性的重要因素。     

基于力学机制的滑坡安全性分析

通过分析某矿山滑坡体综合条件,从力学机制出发,全面分析滑坡体所受各方面影响因素并融入假设滑坡力学模型,探讨形成滑坡的原因,从几何学和运动学角度对滑坡的形成进行了一定的说明,最后根据研究所得的结论提出相应的防治措施。探讨的内容可以为相关生产单位提供一种看待滑坡的思路并据此制定合理的安全防范措施,将滑坡的影响降到最低程度,实现安全生产。     

基于地理信息系统的UPMIS安全设计

重点论述基于地理信息系统 (GIS)的城市路面管理信息系统 (UPMIS)安全设计的主要思路。即对城市道路具体路面的有关属性编码之后 ,通过GIS信息平台将路面空间属性与路面属性数据联系起来生成路面空间信息系统。从而使路面的管理与道路的地理信息相结合 ,使管理更加直接、形象。并且将研究应用到秦皇岛市路面管理系统的设计中 ,效果很好。笔者通过研究 ,为城市道路信息可视化管理作一些有益的探索。     

基于等维新息灰色马尔科夫的地铁客流量预测*

为准确预测地铁客流量的发展趋势,采用等维新息灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫模型相结合的方式建立等维新息灰色马尔科夫模型,探讨等维新息灰色马尔科夫模型在地铁客流量预测领域的应用;运用平均相对误差、后验差比值和小误差概率3种指标对模型精度进行检验。结果表明:等维新息灰色马尔科夫模型与原始数列的拟合程度较高,预测精度等级为Ⅰ级（优）,优于传统灰色GM(1,1)模型和等维新息灰色GM(1,1)模型的预测精度,更加符合地铁客流的实际情况。     

Effects of coworker information on perceptions and ratings of performance

This study examined the effects of performance information from the ratee's coworker both on rater's perceptions of the information and ratings of the ratee's performance. As part of a managerial role‐play exercise, subjects were required to rate an employee's performance. Audiotaped interactions of the ratee and customers were manipulated to reflect either good or poor performance. In addition, the ratee's coworker provided performance information which varied on (a) who was the initiator of the report and (b) the favorability of the information. Results revealed that while performance information from the ratee's coworker did not significantly affect ratings of performance when it was consistent with the rater's direct observations, ratings were affected when the information from a coworker was inconsistent with the rater's direct observations even though the information from a coworker was perceived as less accurate and of less use. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于SIFT与SVM的应急救援图像检测方法研究*

针对公共安全突发事件应急救援的封闭空间场景（Confined Space Scene,CSS）信息采集不通畅、不全面而影响救援等问题,提出1种基于不变特征转换（Scale invariant feature transform,SIFT）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的图像信息异常检测方法。在场景内外信息传递“断环”情况下,该方法可利用物联网技术采集的图片,或以网络图片信息、历史类似场景数据等作为补充,通过SIFT特征提取、K means聚类处理以及SVM分类,实现场景的智能识别。经仿真分析,该方法能实现封闭空间内外部图像信息互通,“接补”因无法了解事件内部情况而产生的救援环节链条的“断环”,为救援提供决策参考。     

基于单值中智集VIKOR的应急群体决策方法

针对在突发事件应急决策中,属性权重信息完全未知且决策信息以单值中智集形式给出的多属性群体决策问题,提出1种基于多准则妥协解排序的应急群体决策方法。利用中智熵确定属性权重,基于单值中智数模糊性测度确定专家权重,利用单值中智集加权平均算子集结群体信息;将VIKOR方法扩展到单值中智数环境下,对备选方案进行排序择优;最后,通过1个应急突发事件案例验证决策方法的可行性和有效性。     

障碍物在分岔附近对瓦斯爆炸压力影响的实验研究*

为研究置障条件下不同分岔角度管道中瓦斯爆炸压力变化规律,采用长15 m、截面为160 mm×100 mm的矩形和直径160 mm的半圆形组成的拱形模拟巷道,通过改变分岔角附近障碍物的形状与阻塞比,研究瓦斯爆炸在30~45°与30~60°双分岔管道分岔角附近的压力变化规律。结果表明:瓦斯爆炸在30~45°和30~60°双分岔管道中,分岔角后2支管压力均有所增大,且45°和60°支管中压力变化较30°支管更加明显;障碍物位于30°分岔角后,当阻塞比为0.4时,障碍物形状对2~4测点爆炸压力的影响均表现为矩形最大,拱形次之,圆形最小;管道中矩形障碍物对2,3测点爆炸压力的影响随阻塞比增加而增大,对测点4爆炸压力的影响则随阻塞比的增加而减小;设置矩形障碍物时,30~45°双分岔管道中2,3测点的压力增幅大于30~60°双分岔管道,且压力增幅随阻塞比增加而增大,而测点4的表现则相反,30~60°双分岔管道大于30~45°双分岔管道,且压力增幅随阻塞比增加而减小。     

Motorcyclist injury severity in angle crashes at T-junctions: Identifying significant factors and analysing what made motorists fail to yield to motorcycles

Evidence in literature suggested that motorists’ failure to give way to motorcycles at junctions is the main contributory factor to motorcycle–car accidents that involve gap acceptance (i.e., approach-turn and angle crashes). This paper attempts to examine how motorist’s failure to give way affects motorcyclist injury severity in angle crashes at T-junctions, while controlling for other factors (demographic, vehicle, crash, and environmental factors). Binary logistic models of motorcyclist injury severity were estimated using the data extracted from the Stats19 accident injury database (1991–2004). Angle collisions were classified into several sub-crashes based on the manoeuvres motorcycles and cars were making prior to the accidents. The modelling results showed that injuries were greatest when a travelling-straight motorcycle on the main road crashed into a right-turn car from the minor road, particularly at stop-/yield-controlled junctions. Such crash pattern was assumed to be an accident involving right-of-way violation. Using binary logistic models, factors determining the likelihood of motorist’s failure to yield to motorcycles were also examined. The implications of the research findings of this present study were provided.     

基于组合赋权法的空管监视信息质量评估

为准确评估监视信息质量,给空中交通管制(ATC)提供决策依据,预防事故的发生,从目标航迹完整性、精确性、正确性等3个方面出发,构建由跟踪完整性、参数完整性、位置精度、速度精度、航向精度、参数正确性和目标真伪值等7个指标构成的监视信息质量评估体系;以总偏差最小为目的将可拓层次分析法(EAHP)和熵权法有效结合确定指标权重,经加权求和得到监视信息质量评估值,通过对比专家划分的标准,判断各目标质量评估值对应的等级;以华北地区某扇区某时间段的9个目标为例进行试验仿真。结果表明:9个目标评估结果与专家分析相符,该评估指标体系可以实时评估监视信息质量,有利于提高空管监视系统安全水平。     

基于网络地理信息系统(WebGIS)的危险气体泄漏扩散预警信息平台的研究

以有毒有害危险气体突发性泄漏扩散事故为研究对象,对基于网络地理信息系统(WebGIS)的危险气体泄漏扩散预警信息平台进行研究,根据需求,对平台的总体结构设计、功能设计、数据库设计和技术实现等方面进行了深入的探讨;采用B/S模式,利用ArcGIS,ASP.NET和VB.NET开发出预警信息平台,并通过Internet发布相关信息。该研究项目为环境管理部门对突发性气体泄漏事故的预警、指挥、调度以及对事故的控制提供了准确的预测信息和及时的技术支持,对提高事故应急救援指挥和救援行动的效率有重要的意义。