【摘要】：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速的發(fā)展,人們的生活水平越來越高,汽車成為我國(guó)公民出行必需的交通工具。汽車的普及在很大程度上便捷了人們的生活,由此同時(shí),因汽車導(dǎo)致的交通安全事故影響人們的正常生活。從車輛事故發(fā)生至緊急醫(yī)務(wù)人員到現(xiàn)場(chǎng)的這段時(shí)間是所謂的急救“黃金時(shí)間”,是影響受傷乘員生存率的重要指標(biāo),緊急醫(yī)務(wù)人員所需的長(zhǎng)時(shí)間響應(yīng)是導(dǎo)致嚴(yán)重事故死亡人數(shù)增加的主要原因。因此,本文研究一種車輛事故檢測(cè)自動(dòng)呼救系統(tǒng),以減少交通事故導(dǎo)致的乘員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。本文首先對(duì)基于加速度信號(hào)的車輛防撞檢測(cè)方面的現(xiàn)有研究進(jìn)行了詳細(xì)的概述,分析了目前方案的利弊,基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(Dynamic Time Warping,DTW)算法,提出了一種車輛碰撞檢測(cè)算法。DTW已成功用于比較數(shù)據(jù)流并且具備很高的效率,但是目前國(guó)內(nèi)的研究,將DTW應(yīng)用于加速度計(jì)數(shù)據(jù)的對(duì)齊和識(shí)別相當(dāng)少。該算法通過計(jì)算待測(cè)加速度采集序列和車輛碰撞行駛模板序列的相識(shí)度,判別是否發(fā)生車輛碰撞�；谏鲜龅能囕v碰撞檢測(cè)算法,在本文中設(shè)計(jì)了一種車輛事故檢測(cè)自動(dòng)呼救系統(tǒng),該系統(tǒng)僅需要融合智能手機(jī)與行車記錄儀的資源,不再需要增加任何成本,顯著地降低了車輛事故檢測(cè)系統(tǒng)的使用成本。本系統(tǒng)包含基于QT編程的手機(jī)端和行車記錄儀端,其中手機(jī)端包含用戶信息模塊用于用戶信息更新和設(shè)置,車輛碰撞檢測(cè)算法模塊和事故處理模塊等;行車記錄儀端是基于ARM處理器的嵌入式系統(tǒng)及外圍設(shè)備,主要包含加速度采集模塊、攝像頭模塊和通信接口模塊等。通過模擬場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明,本文設(shè)計(jì)的智能事故檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)在車輛事故發(fā)生后,區(qū)分事故的精準(zhǔn)度達(dá)到97%,能夠快速地檢測(cè)車輛碰撞和觸發(fā)報(bào)警,顯著減少受傷乘員救援等待時(shí)間,有效地提高車輛交通事故救援響應(yīng)速度和救援效率,對(duì)保障人民的生命財(cái)產(chǎn)安全具有重要意義。另外,整個(gè)系統(tǒng)成本低廉,性價(jià)高,這有利于提高智能事故檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)在我國(guó)龐大的車輛保有量中的占比。
【圖文】：

圖 2-1 示例匹配矩陣 D2-1 所示，用動(dòng)態(tài)規(guī)劃思想解決最長(zhǎng)公共子序列問題的例子，兩個(gè)字4,5,6,7,7,8},s2={3,5,7,4,8,6,7,8,2}，按照上述步驟描述，首先建立(Len(s1) + + 1) 大小的匹配矩陣 D。由狀態(tài)轉(zhuǎn)移公式（2-9）計(jì)算矩陣每個(gè)位置的值。素值之后，根據(jù)性質(zhì)，矩陣右下角的元素值就是最長(zhǎng)公共子序列長(zhǎng)度，如2 最長(zhǎng)公共子序列的長(zhǎng)度就是 D[8,9],即 5。態(tài)時(shí)間規(guī)整算法多的研究領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)經(jīng)常使用時(shí)間序列的形式來表示，在時(shí)間序列分析扭曲（DTW）是用于測(cè)量?jī)蓚�(gè)時(shí)間序列之間的相似度的算法之一。在時(shí)間較過程中，待比較的兩段時(shí)間序列的長(zhǎng)度通常不會(huì)相等，例如：在音頻時(shí)為不同的說話速度。因?yàn)檎Z音信號(hào)具有隨機(jī)性比較大的特點(diǎn)，即使同一個(gè)的時(shí)間點(diǎn)發(fā)出同一個(gè)單詞，它們之間的時(shí)間長(zhǎng)度也可能完全不同，如果將

第二章 車輛碰撞檢測(cè)算法設(shè)計(jì)點(diǎn)會(huì)對(duì)應(yīng)于虛線波形的 b 點(diǎn)，如此傳統(tǒng)的通過計(jì)算出距離來描述相似性很明顯不具備有效性，因?yàn)閷?shí)線的 a 點(diǎn)對(duì)應(yīng)虛線的 a’點(diǎn)才是正確的。DTW 就可以通過找到這兩個(gè)波形對(duì)齊的點(diǎn)，這樣計(jì)算它們的距離才是正確的。兩個(gè)序列整體上具有非常相似的形狀，但是這些形狀在 x 軸上并不是對(duì)齊的，因此比較他們的相似度之前，我們需要將其中一個(gè)（或者兩個(gè)）序列在時(shí)間軸下進(jìn)行規(guī)整，以達(dá)到更好的對(duì)齊，而 DTW 是實(shí)現(xiàn)這種時(shí)間軸規(guī)整的一種有效方法，簡(jiǎn)單地說，，DTW 通過將時(shí)間序列進(jìn)行延伸和縮短，來計(jì)算兩個(gè)時(shí)間序列性之間的相似性。當(dāng)一個(gè)序列規(guī)整后可以與另一個(gè)序列理論上是對(duì)齊時(shí)，此時(shí)兩個(gè)序列中所有對(duì)應(yīng)點(diǎn)的距離之和是最小的。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U463.6

【參考文獻(xiàn)】

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1 李仲興;沈健;陸穎;肖文;;基于比功率的車輛事故自動(dòng)呼救系統(tǒng)觸發(fā)算法研究[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2015年26期

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本文編號(hào)：2651149