孙一帆
- 作品数：6 被引量：15H指数：3
- 供职机构：山东理工大学交通与车辆工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省高等学校科技计划项目山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术环境科学与工程机械工程更多>>
- 车辆跟驰情景下酒后驾驶行为动态特征参数提取被引量：2
- 2017年
- 酒驾是导致重大交通事故的原因之一,酒驾辨识已成为交通安全研究中的重要问题。因此,提取不同驾驶倾向性驾驶员在跟驰状态下的酒驾特征参数对实现酒驾的准确辨识有重要意义。由问卷调查确定驾驶员驾驶倾向性;通过人因工程实验、驾驶模拟实验,采集不同类型驾驶员的生理、操作行为、车辆运行、驾驶环境等动态信息;采用神经网络分类器,获得备选特征集合的分类正确率估计,运用离散粒子群算法提取不同驾驶倾向性驾驶员的酒驾特征参数。验证结果表明提取的特征参数能有效辨识不同驾驶倾向性驾驶员是否酒驾。
- 孙一帆张敬磊王丝丝
- 关键词：交通安全特征提取
- 酒后驾驶辨识方法综述被引量：1
- 2017年
- 酒驾是导致重大交通事故的重要原因之一,成为交通安全研究中的重要问题。近年来随着计算机技术、信息技术的发展,出现了多种酒驾辨识方法,但是这些辨识方法的准确性不高。在阅读大量文献的基础上,介绍各种酒驾辨识方法的基本原理、优缺点及适用环境;归纳基于酒后驾驶行为辨识酒驾研究中的关键问题;总结对酒驾辨识方法存在的问题,指出未来酒驾辨识方法将以人为中心。
- 孙一帆张敬磊王晓原王丝丝王方
- 关键词：交通安全
- 多车道复杂环境下前方车辆检测算法被引量：4
- 2018年
- 为了解决智能车安全辅助驾驶系统中前方车辆目标的检测问题,提出了一种基于改进阴影多特征与深度网络学习的车辆检测算法。基于前方车辆与本车存在安全距离,选取道路图像底部几行作为候选道路背景并对其预处理排除干扰,通过差分得到车底阴影增强图像。利用自适应阈值法确定图像灰度分割阈值并对道路二值化图像进行形态学预处理。然后,利用最小外接矩形框选候选车辆目标,结合车底阴影几何位置特征、对称度特征进行滤波生成车辆假设。最后,基于局部二值模式纹理特征和深度学习方法验证车辆假设。实验结果表明:在复杂干扰的多车道环境中,算法可以有效地检测前方车辆目标。
- 孔栋黄江亮孙亮钟志伟孙一帆
- 关键词：车辆检测机器视觉
- 基于模拟驾驶实验的不同驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为被引量：3
- 2018年
- 为了探究不同驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为,提高酒后驾驶行为识别模型的准确性,组织60名不同驾驶倾向驾驶员饮酒后进行驾驶模拟实验,获得12个驾驶行为指标的实验数据。采用距离分析和方差分析,对各驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为数据进行了研究。结果表明:饮酒后,相同驾驶倾向驾驶员在速度标准差等9个驾驶行为指标上有相似性;其中,激进型驾驶员的速度均值的相关比例最高为85%。不同驾驶倾向驾驶员在油门踏板深度均值等7个的驾驶行为指标上差异显著。本研究可为基于驾驶行为的酒驾辨识研究提供理论支持。
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- 关键词：交通安全方差分析
- 基于PCA与自适应BP算法的侵犯性驾驶行为识别被引量：2
- 2018年
- 从机动车安全预警的角度，以有效识别侵犯性驾驶行为为目的，针对传统BP算法学习效率低、收敛速度慢等缺点，提出一种基于PCA与自适应学习速率的BP网络改进识别算法．首先借助人因系统及汽车驾驶平台进行仿真实验，获取驾驶人生理-心理及车辆运行数据集，然后利用主成分分析提取其特征指标，继而应用自适应学习速率BP网络改进算法对驾驶行为进行识别．结果表明：驾驶员呼吸、肌电、速度、油门、车道线偏距以及发动机转速受驾驶行为的影响较大；识别精度为96．17％，对比自适应学习速率BP网络算法、BP网络算法，算法能明显减小训练迭代次数、提高识别精度．
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- 因子分析与多层神经网络组合的酒驾辨识模型研究被引量：3
- 2017年
- 为准确辨识驾驶员酒驾行为以及酒驾状态水平,提高酒驾治理效率,通过人因工程试验和驾驶模拟试验,采集并预处理驾驶员在正常、饮酒、醉酒3种驾驶状态下的驾驶行为数据(包括驾驶员的人、车、环境数据);对原始参数进行因子分析,提取特征参数并将其作为多层神经网络的输入向量,训练多层神经网络,建立基于因子分析和多层神经网络的酒驾行为辨识模型;选取75组测试样本数据输入模型,将模型的输出结果与实际情况比较,验证模型的有效性。研究表明:该模型的训练时间为0.905 s,最优验证均方误差(MSE)为0.034,识别准确率达92.41%,用该模型能较为快速、准确地识别酒后驾驶行为。
- 孙一帆张敬磊王丝丝
- 关键词：酒后驾驶驾驶行为特征参数多层神经网络
