[發(fā)明專利]一種駕駛員姿態(tài)安全性定量評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010611056.6 | 申請(qǐng)日: | 2020-06-30 |
| 公開(公告)號(hào): | CN111783633A | 公開(公告)日: | 2020-10-16 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 何杰;施鑫誠(chéng);吳冠鶴;占昌文;柏春廣;鮑香臺(tái) | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 東南大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06K9/00 | 分類號(hào): | G06K9/00;G06Q10/06 |
| 代理公司: | 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
| 地址: | 211102 江*** | 國(guó)省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 駕駛員 姿態(tài) 安全性 定量 評(píng)價(jià) 模型 構(gòu)建 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種駕駛員姿態(tài)安全性定量評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建方法,包括如下步驟:首先以駕駛員真實(shí)駕駛視頻為數(shù)據(jù)集,對(duì)定量評(píng)價(jià)指標(biāo)及評(píng)價(jià)姿態(tài)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理,然后使用模糊層次分析法和最小二乘法確定各定量評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重值,最后計(jì)算駕駛姿態(tài)安全性評(píng)價(jià)得分,完成駕駛員姿態(tài)安全性定量評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建。本發(fā)明設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單,易于計(jì)算;以駕駛員真實(shí)駕駛視頻為數(shù)據(jù)集,充分結(jié)合駕駛姿態(tài)特點(diǎn)確定定量評(píng)價(jià)指標(biāo),表現(xiàn)出科學(xué)性、全面性、通用性、可操作性強(qiáng)等特征,對(duì)于保障營(yíng)運(yùn)車輛駕駛員人身安全、促進(jìn)行車規(guī)范化安全化具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種駕駛員安全性定量評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建方法,尤其涉及一種駕駛員姿態(tài)安全性定量評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建方法。
背景技術(shù)
世界衛(wèi)生組織《道路安全全球現(xiàn)狀報(bào)告2018》指出道路交通事故為全球人口死亡的主要因素,世界上每天大約有3700人因道路交通碰撞而死亡。中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒顯示,2018年,全國(guó)共發(fā)生機(jī)動(dòng)車事故21.62萬起,造成5.81萬人死亡、22.74萬人受傷,直接財(cái)產(chǎn)損失高達(dá)13.10億元。其中,營(yíng)運(yùn)車輛事故發(fā)生群死群傷的比例遠(yuǎn)高于其他類型事故,每年?duì)I運(yùn)車輛單次死亡10人以上的特大交通事故約占全國(guó)道路交通重大事故總數(shù)的90%以上。
研究者普遍認(rèn)為交通事故的發(fā)生多數(shù)由駕駛員錯(cuò)誤駕駛行為導(dǎo)致,這些錯(cuò)誤行為中以疲勞駕駛、超速、錯(cuò)誤駕駛姿態(tài)居多。不良的駕駛姿態(tài)會(huì)嚴(yán)重影響駕駛員的感知、判斷以及對(duì)突發(fā)狀況的應(yīng)急反應(yīng)能力。所以,對(duì)營(yíng)運(yùn)車輛駕駛員姿態(tài)安全性評(píng)價(jià)進(jìn)行深入研究就顯得格外重要。
現(xiàn)有駕駛員姿態(tài)安全性定量評(píng)價(jià)指標(biāo)在研究的過程中具有滯后性。基于傳統(tǒng)定量指標(biāo)進(jìn)行駕駛行為安全性評(píng)價(jià),需要安裝傳感器、測(cè)力儀等設(shè)備,對(duì)行駛過程中車輛的方向、軌跡、速度或是溫度、力等數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。這些傳統(tǒng)的定量評(píng)價(jià)指標(biāo)要求器材具有在高速行駛、惡劣環(huán)境行駛等復(fù)雜狀態(tài)下依舊保持測(cè)量的準(zhǔn)確性,對(duì)儀器設(shè)備的要求過高;一般情況下,是駕駛員先做出異常動(dòng)作,操縱車內(nèi)設(shè)備,最后導(dǎo)致車輛運(yùn)動(dòng)異常,信息在這種傳導(dǎo)過程中會(huì)有所損耗,導(dǎo)致判斷駕駛員狀態(tài)、行為的檢測(cè)準(zhǔn)確度較低。
發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明目的:本發(fā)明的目的為提供一種科學(xué)性、全面性、通用性、可操作性強(qiáng)的駕駛員姿態(tài)安全性定量評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建方法。
技術(shù)方案:本發(fā)明的駕駛員姿態(tài)安全性定量評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建方法,包括以下步驟:
(1)以駕駛視頻為數(shù)據(jù)集,根據(jù)定量評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)姿態(tài)Xi,進(jìn)行定量評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)性分析,定量評(píng)價(jià)指標(biāo)包括動(dòng)作應(yīng)急回復(fù)時(shí)間Tr、視線偏離時(shí)間Td、作用手離開時(shí)間Tl和眨眼頻率Fb,評(píng)價(jià)姿態(tài)Xi包括正常駕駛X1、單手駕駛X2、操縱檔位X3、吃喝東西X4、拿放東西X5和玩手機(jī)X6,并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行離差標(biāo)準(zhǔn)化處理得到各指標(biāo)和各姿態(tài)的原始值εij,其中,i為評(píng)價(jià)姿態(tài)序號(hào),j為評(píng)價(jià)指標(biāo)序號(hào);
(2)根據(jù)各指標(biāo)和各姿態(tài)的原始值εij,采用模糊層次分析法建立模糊一致判斷矩陣R,采用最小二乘法計(jì)算各定量評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重值;
(3)根據(jù)權(quán)重值,確定最優(yōu)權(quán)重向量W,計(jì)算各駕駛姿態(tài)危險(xiǎn)性得分Yi,完成駕駛員姿態(tài)安全性定量評(píng)價(jià)模型的建立。
進(jìn)一步地,步驟(1)中,運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行定量評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)性分析。
1≤j≤4,由小到大分別代表定量評(píng)價(jià)指標(biāo)Tr、Td、Tl和Fb。
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- 專利分類
G06K 數(shù)據(jù)識(shí)別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識(shí)別印刷或書寫字符或者用于識(shí)別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測(cè)或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的,而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
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