本文選題：交通安全 + 酒后駕駛行為�。� 參考：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年28期

【摘要】：酒駕是導(dǎo)致重大交通事故的原因之一,酒駕辨識(shí)已成為交通安全研究中的重要問題。因此,提取不同駕駛傾向性駕駛員在跟馳狀態(tài)下的酒駕特征參數(shù)對(duì)實(shí)現(xiàn)酒駕的準(zhǔn)確辨識(shí)有重要意義。由問卷調(diào)查確定駕駛員駕駛傾向性;通過人因工程實(shí)驗(yàn)、駕駛模擬實(shí)驗(yàn),采集不同類型駕駛員的生理、操作行為、車輛運(yùn)行、駕駛環(huán)境等動(dòng)態(tài)信息;采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,獲得備選特征集合的分類正確率估計(jì),運(yùn)用離散粒子群算法提取不同駕駛傾向性駕駛員的酒駕特征參數(shù)。驗(yàn)證結(jié)果表明提取的特征參數(shù)能有效辨識(shí)不同駕駛傾向性駕駛員是否酒駕。
[Abstract]:Alcohol driving is one of the causes of major traffic accidents, and drunk driving identification has become an important problem in traffic safety research. Therefore, it is very important to extract the characteristic parameters of drunk driving of different driving tendency drivers under the condition of car-following. Through human engineering experiment, driving simulation experiment, collecting the dynamic information of different types of drivers, such as physiology, operation behavior, vehicle operation, driving environment and so on, the neural network classifier is used. The classification accuracy estimation of alternative feature sets is obtained, and discrete particle swarm optimization (DPSO) algorithm is used to extract the drunk driving characteristic parameters of drivers with different driving tendencies. The results show that the extracted characteristic parameters can effectively identify whether the drivers are drunk or not.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)交通與車輛工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61573009) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2017LF015) 山東省高等學(xué)�？萍加�(jì)劃(J15LB07) 汽車安全與節(jié)能國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(KF16232)資助
【分類號(hào)】：U491.25

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本文編號(hào)：1947033