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基于人-机-环境因素的未来交通事故风险研究
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作者 袁泉 高岩 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期566-574,共9页
基于人-机-环境系统工程理论,调研自动驾驶车辆和中国交通事故形态的发展趋势,综合考虑人、车、路因素的变化,推测未来可能出现的新的交通事故形态场景。关注探究最近发生的自动驾驶车辆事故案例。未来新的影响因素比如多种自动驾驶车... 基于人-机-环境系统工程理论,调研自动驾驶车辆和中国交通事故形态的发展趋势,综合考虑人、车、路因素的变化,推测未来可能出现的新的交通事故形态场景。关注探究最近发生的自动驾驶车辆事故案例。未来新的影响因素比如多种自动驾驶车辆与有人驾驶车辆共存、人机驾驶行为切换、智能交通系统的信息安全性问题等,都可能引发事故。其中,人的因素和环境影响依然重要;弱势道路使用者是自动驾驶车辆的重点避撞对象。对相关的法规制定、事故预防和处理的应对措施提出了建议。 展开更多
关键词 自动驾驶车辆 人-机-环境因素 交通事故 智能交通
重点驾驶人交通安全风险评分模型研究 预览
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作者 方艾 +1 位作者 芬金永俊 赵磊 《道路交通科学技术》 2018年第6期10-12,共3页
本文以某地市2016年至2018年重点驾驶人的机动车登记、驾驶证管理、交通违法处理、交通事故记录数据为研究对象,运用特征工程技术筛选交通安全风险特征项;运用机器学习分类算法构建重点驾驶人交通安全风险评分模型;计算重点驾驶人交通... 本文以某地市2016年至2018年重点驾驶人的机动车登记、驾驶证管理、交通违法处理、交通事故记录数据为研究对象,运用特征工程技术筛选交通安全风险特征项;运用机器学习分类算法构建重点驾驶人交通安全风险评分模型;计算重点驾驶人交通安全风险综合评分,预测重点驾驶人未来发生交通事故的风险程度。 展开更多
关键词 证据权重编码 逻辑回归 分类预测
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递归投影稀疏矩阵恢复在实时视频层分离中的应用 预览
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作者 刘伟祥 崔林山 《道路交通科学技术》 2015年第2期37-40,共4页
本文介绍了一种在线递归投影稀疏矩阵恢复(ReProSMR)算法矩阵时间序列Mt等于稀疏矩阵序列St与非稀疏矩阵序列Lt之和,其中Lt在低维张量空间内随时间缓慢变化ReProSMR算法实时地将观测矩阵Mt分解为非稀疏矩阵Lt和稀疏矩阵StReProSMR算... 本文介绍了一种在线递归投影稀疏矩阵恢复(ReProSMR)算法矩阵时间序列Mt等于稀疏矩阵序列St与非稀疏矩阵序列Lt之和,其中Lt在低维张量空间内随时间缓慢变化ReProSMR算法实时地将观测矩阵Mt分解为非稀疏矩阵Lt和稀疏矩阵StReProSMR算法的一个典型应用场景为监控视频动态背景建模,监控视频的每一帧图像的背景部分由于具有很强的相似性而构成低秩部分,而少量的运动目标构成视频的前景则对应于稀疏部分ReProSMR算法对图像序列进行矩阵低秩稀疏分解,便可成功地将静止的背景和活动的前景分开,从而实现背景动态建模和运动前景识别。ReProSMR算法是递归投影压缩传感(ReProCS)算法引入张量主成分分析后的改进算法实验结果表明,ReProSMR算法的计算效率显著高于ReProCS算法。 展开更多
关键词 张量主成分分析 稀疏矩阵恢复 ReProSMR
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道路交通事故回归分析与预测 预览 被引量:1
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作者 季君 许卉莹 《警察技术》 2014年第3期29-32,共4页
根据多元线性回归分析基本原理,以道路交通事故数据为研究基础,结合城市GDP、人口数、汽车保有量、城市道路长度、公路客运量、公路货运量六项影响因素,采取逐步进入策略,建立道路交通事故次数多元线性回归分析数学模型;结合显著性检验... 根据多元线性回归分析基本原理,以道路交通事故数据为研究基础,结合城市GDP、人口数、汽车保有量、城市道路长度、公路客运量、公路货运量六项影响因素,采取逐步进入策略,建立道路交通事故次数多元线性回归分析数学模型;结合显著性检验原理,给出了各因素导致道路交通事故发生的显著性作用评估方法,为合理有效地进行道路交通事故分析和预测提供了科学依据。 展开更多
关键词 多元线性回归 事故预测
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