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  • 简介: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。

  • 标签: 证据权重编码 逻辑回归 分类预测
  • 简介:基于在中国5个城市开展的自然驾驶试验,利用视觉传感器以及Matlab图像处理方法获得驾驶人在真实危险工况下的车速控制行为数据,结合驾驶人及车辆数据对驾驶入的危险感知、反应时间、制动感知等行为进行分析及建模,最终利用动态神经网络建立了驾驶人纵向制动模型,为速度控制类ADAS系统的测试提供相应的参考,促使此类系统更好地适应中国道路交通环境。

  • 标签: 自然驾驶 图像处理 制动模型 ADAS系统
  • 简介:随着汽车使用的逐渐普及,交通安全愈发引起人们的重视中国社会科学院社会学研究所(下简称:社科院)与美亚财产保险有限公司(下简称:美亚保险)的联合调研显示,道路风险最大的三项为驾驶员的分心驾驶

  • 标签: 驾驶员 风险 道路 中国社会科学院 财产保险 汽车使用
  • 简介:摘要 : 人工智能时代背景下 , 无人驾驶汽车区分为弱人工智能阶段无人驾驶汽车和强人工智能阶段无人驾驶汽车 . 无人驾驶汽车相较于传统汽车具有诸多的优越性 , 却也对社会公共安全和公民的人身权利带来了刑事风险 , 诸如对交通肇事罪 , 危险驾驶罪的适用形成挑战 . 但是 , 刑法规制无人驾驶汽车也应保持必要限度 . 因此 , 宜构建与无人驾驶汽车特殊性相适应的预防和惩治体系 .

  • 标签: 人工智能 无人驾驶汽车 刑事风险
  • 简介:随着《飚车》、《光线飞车》、《疯狂飚车》、《自在飞车》、《极限飚车》以及前段时间《极品飞车Worldonline》等一系列游戏的发布,真实风格竟速游戏越来越多地出现在市场上。如何评估这些作品对玩家的吸引力.一定是大家所关注的。对于已经推出类似题材产品的团队而言,如何更好地对比自己和竞争对手的产品也是一件比较棘手的事情。本文将尝试提出一种专用于评估真实题材竞速游戏的参考模型,并讨论该模型的一些原理和用法,希望对大家有所帮助。

  • 标签: 评估模型 竞速游戏 三棱锥 驾驶 极品飞车 ONLINE
  • 简介:摘 要:随着科技的飞速发展,汽车的安全性成为人们口中的焦点话题,将智能控制技术引入车载系统成为降低交通事故的一种重要手段,因此,汽车先进辅助驾驶系统成为全球汽车电子研究的热点。本项目是根据交通事故因素,使用卫星导航,5G通信以及大数据管理提出的一种汽车安全辅助系统,用于解决不同情况下的道路交通安全问题,并在一定程度上用于辅助无人驾驶技术为了降低交通事故的伤亡率和减少因交通事故给人们带来的经济损失。

  • 标签: 无人驾驶 智能路标 5G技术 汽车安全驾驶 大数据管理 辅助无人技术
  • 简介:如何构建合理、科学的审计风险模型一直是审计风险理论和实务工作的研究重点,本文对传统审计风险模型的缺陷和现代审计风险模型的优势进行了比较分析,指出现代审计风险模型是对传统的继承和发展。

  • 标签: 审计风险 传统审计风险模型 现代审计风险模型
  • 简介:摘要:在当前社会交通中,车队管理平台的应用日益广泛,为企业提供了高效的物流运输服务。然而,车队管理过程中安全驾驶一直是重要的考虑因素,关系到驾驶员及乘客的生命安全以及行车效率。因此,建立一种科学有效的安全驾驶评估模型对车队管理平台具有重要意义。

  • 标签: 车队管理平台 安全驾驶 评估模型
  • 简介:摘要传统汽车正在向电动化、智能化和共享化方向发展,我国正在抓住这场技术变革的机会,以便实现对美国、欧洲和日本等传统汽车制造大国的变道超车。在这个全新的阶段,分析我国无人驾驶产业发展现状和社会影响,促使其朝着健康、快速的道路迈进,具有十分重要的意义。

  • 标签: 无人驾驶汽车 大数据 伦理风险
  • 简介:摘要:较于机动车交通事故责任,产品责任在解决自动驾驶汽车责任分担方面更具共识与优势,既高度契合自动驾驶汽车的事故特点,又可以直接督促生产者一方提高产品安全性能,并且能够更好地救济受害人和分散风险。本文主要对自动驾驶汽车的发展风险抗辩进行论述,详情如下。

  • 标签: 自动驾驶汽车 发展风险 抗辩
  • 简介:作为信息安全模型的一个关键环节,安全风险评估对于信息安全保障体系的完整建立有着极为重要的意义.本文介绍了周详型的风险评估方法,讨论了风险评估模型及信息资产价值确定、安全漏洞赋值及安全威胁赋值方法.最后,在评估获得的安全风险值的基础上,介绍了风险处置方法、安全需求分析及安全策略建议的设计思路.

  • 标签: 信息安全 风险评估 安全策略
  • 简介:驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机(SVM)的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、X轴加速度、Y轴加速度、发动机转速作为驾驶行为状态指标。应用Kohonen神经网络对9个指标组成的向量进行非监督聚类。用聚类结果组成的时间序列表示驾驶员行为指标的动态变化特征并以此作为输入,通过训练SVM实现驾驶行为险态辨识,解决了高维指标数据监督聚类困难和险态识别的静态性问题。最后,采用驾驶模拟器进行试验设计,对方法的有效性进行验证。以8个危险场景作为诱发驾驶行为险态出现的刺激,10个被试共产生8400组识别序列,选取600组标识为险态的时间序列进行验证。结果表明:该模型驾驶行为险态识别正确率为82.22%。不同被试的正确率差异控制在6%以下,表明此模型具备一定的泛化能力。

  • 标签: 安全管理工程 危险状态辨识 KOHONEN神经网络 支持向量机 驾驶行为 动态辨识
  • 简介:摘要:针对目前的导航电子地图无法有效保障自动驾驶的安全行驶问题,提出构建高精度路网地图数据模型辅助自动驾驶车辆及早预先感知周围环境、规划行驶路线、控制指令生成等来更有效地保障自动驾驶的安全性。在车载激光雷达车采集数据的基础上,通过利用矢量化数据建立数据模型、组件集合、拓扑构建、交互式关联关系等实现数据之间的关联性和耦合,以满足自动驾驶的应用。试验表明,使用本模型制作的高精度路网地图,具有拓扑的合理性、数据模型可塑、关联关系交互性和组件集合拓展等优势,能够有效提升车辆超视距感知行驶环境的能力,提高控制指令的生成效率和正确性,确保自动驾驶的安全性和可靠性。

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  • 简介:摘要:为了节约成本、提升企业竞争力,劳务外包已成为企业青睐的一种用工形式之一,但也进一步增加了企业的用工风险。从相关判决案例来看,劳务外包方面的法律法规尚未完善,因此必须强化监管,做好风险防控,维护发包方、承包方、驾驶员三方的权益。本文主要围绕驾驶员劳务外包的现状及企业所面临的风险、赔偿与争议展开,梳理分析劳务派遣与劳务外包的概念差异,从劳务外包协议签订、人员管理、承包单位资质和工作过程中可能形成的事实劳动关系四个方面分析驾驶员劳务外包可能为发包企业造成的风险以及发包企业可能面临的人员伤亡、财产损失责任及劳动争议,并提出驾驶员劳务外包的改进措施,为发包企业法律风险防控提供参考建议。

  • 标签: 劳务外包 劳务派遣 劳动关系 风险防控
  • 简介:摘要:为了节约成本、提升企业竞争力,劳务外包已成为企业青睐的一种用工形式之一,但也进一步增加了企业的用工风险。从相关判决案例来看,劳务外包方面的法律法规尚未完善,因此必须强化监管,做好风险防控,维护发包方、承包方、驾驶员三方的权益。本文主要围绕驾驶员劳务外包的现状及企业所面临的风险、赔偿与争议展开,梳理分析劳务派遣与劳务外包的概念差异,从劳务外包协议签订、人员管理、承包单位资质和工作过程中可能形成的事实劳动关系四个方面分析驾驶员劳务外包可能为发包企业造成的风险以及发包企业可能面临的人员伤亡、财产损失责任及劳动争议,并提出驾驶员劳务外包的改进措施,为发包企业法律风险防控提供参考建议。

  • 标签: 劳务外包 劳务派遣 劳动关系 风险防控
  • 简介:摘要:全自动运行系统引入移动通信、人机交互等专业的前沿技术,是轨道交通主要发展目标之一。结合全自动运行工程建设经验,从工程安全和风险管理角度介绍了全自动驾驶车辆的独立安全评估实施方案,以确保车辆设备满足安全及风险管理的要求,并为全自动运行系统其他设备的评估工作提供参考。

  • 标签: 地铁全自动驾驶系统运营风险评价研究
  • 简介:摘要:近年来,我国的交通行业有了很大进展,地铁工程建设越来越多。地铁作为一种高速、大运量的城市交通工具,依赖于电力驱动和自动操作系统实现了有效且密集地运转。伴随着我国对地铁科技进步的支持、智能化及信息化的飞速发展,“无人驾驶”技术正迅速崛起。文章首先对全自动驾驶系统概述,其次探讨地铁全自动驾驶运营风险因素识别,最后就地铁全自动驾驶运营安全风险评价,为风险管控提供理论依据,提高城市轨道交通运营安全水平。

  • 标签: 全自动驾驶 车辆系统 独立安全评估
  • 简介:摘要:驾驶人分心状态判别是分心驾驶预警系统的重要基础。为了探寻驾驶人分心判别方法,本文通过设计模拟驾驶实验,采集正常驾驶状态和执行语音短信次任务时的驾驶绩效指标和驾驶人视觉特征指标,通过ReliefF算法筛选出重要度较大的10个指标作为驾驶人分心状态判别指标,将这些指标作为随机森林组合模型的输入,建立基于随机森林组合模型驾驶人分心状态判别模型。结果表明,本文建立的模型可以准确判别驾驶人分心状态,判别准确率为82.69%。与决策树C4.5和BP神经网络算法相比,随机森林组合算法在准确率、精准率、召回率、F1值和ROC曲线等模型性能方面均优于其他两种方法。本文所建模型能够有效地判别驾驶人分心状态,可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据。

  • 标签: 交通工程 分心状态判别 ReliefF算法 随机森林算法
  • 简介:摘要:在全球经济高速发展的时代背景下,人们的生活水平也不断提高,汽车成了每家每户必不可少的交通工具。再加上交通物流业的迅猛发展,交通事故也频繁发生。研究发现,导致交通事故的最主要的因素就是汽车驾驶存在盲区。视野盲区阻挡驾驶员的视线,导致驾驶员在遇到突发事件时,无法及时有效地作出制动措施。因此,有效解决汽车视野盲区问题,关系到汽车驾驶的安全性。如今市面上的盲区检测产品,探测精度低,易产生视觉疲劳,从而也会导致安全事故的发生。基于此团队研发了一款超声波盲区检测预警自处理系统,通过雷达探测和监控摄像头技术的融合,能够使盲区信息实时展现在驾驶员的视野范围之内,有效地解决了图像出现的失帧和变形的问题,并利用危险等级模型的检测实现报警区域影像的放大集中,有效避免了驾驶员的视觉疲劳,使驾驶员接收到视觉和听觉的双重预警,并且该模型能使汽车实现自处理功能,解决驾驶员的判断失误或紧急境况的突发应变能力不足而造成事故的问题,以最安全的方式确保盲区检测效果。

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  • 简介:摘要我国电力行业发展迅速,离不开国家经济的大力支持和政策扶持,才有今天的局面。电力营销是供电企业的核心业务,关系着企业的生存和发展。对电力营销中的风险源进行风险评价,有利于规避风险,保障电力营销工作的安全进行。

  • 标签: 电力营销 风险评价模型