交通事故数据
城市交通事故统计数据分析
城市交通事故统计数据分析近年来，随着城市化进程的快速推进，城市交通事故频发成为一个不容忽视的问题。
针对这一现象，对城市交通事故的统计数据进行分析，不仅可以揭示其背后的原因和规律，还能够为交通管理部门提供科学的参考依据，以制定更有效的交通安全策略。
本文将基于实际数据，从事故类型、事故原因、事故地点等方面展开分析，旨在深入理解城市交通事故的特点与改善措施。
一、事故类型统计统计数据显示，城市交通事故类型主要分为机动车辆事故、非机动车辆事故和行人事故三大类。
其中，机动车辆事故占比最高，占总事故数的60%以上；非机动车辆事故次之，占比约为25%；行人事故占比最低，约为15%。
这一数据反映了机动车辆的安全隐患较大，其占据了事故中的主导地位。
因此，在交通管理中，重点关注机动车辆的安全问题尤为重要。
二、事故原因分析对于城市交通事故的发生原因，统计数据提供了一定的线索。
经分析，主要可以得出以下结论：1.超速行驶是导致事故的主要原因之一。
数据显示，超速行驶造成的事故占比超过30%，其中高速路段的超速事故更为严重。
这提示我们，应通过加强交通执法和提高司机的安全意识，加强对超速行驶的整治，以降低事故风险。
2.驾驶员违规行为也是事故的重要原因。
其中，闯红灯、违规变道、酒后驾驶等问题居多。
这些违规行为严重威胁交通安全，因此应加大对违规行为的惩处力度，并通过教育宣传加强驾驶员的安全意识。
3.交通设施不完善也是导致事故的一个重要原因。
对于城市交通来说，道路的设计和维护非常重要。
交通设施缺陷、路面不平整以及交通标志不清晰等问题都有可能引发事故。
因此，对于这些问题，需要及时修复和改进，确保交通设施的安全性和合理性。
三、事故地点分析对于城市交通事故的地点分布，统计数据也提供了一些有价值的信息。
通过统计，我们可以得出以下结论：1.城市的主干道和交叉口是事故高发区域。
主干道车流量大，车辆密度高，而交叉口则是各种交通流线的交汇点。
因此，在这些地点，需要加强交通管控和警示，提醒驾驶员注意安全。
了解交通事故的统计数据与趋势
了解交通事故的统计数据与趋势交通事故是每个社会都面临的严重问题，对人们的生命财产安全造成了巨大威胁。
了解交通事故的统计数据和趋势对于采取有效的预防措施和改善交通安全非常重要。
本文将介绍交通事故的统计数据以及近年来的趋势，并探讨其中的原因和可能的解决方案。
交通事故的统计数据是评估交通安全状况以及制定相关政策的基础。
根据最新的数据，全球每年大约发生1.2万起交通事故，导致超过1.3万人死亡，数百万人受伤。
这些事故给家庭、社会和经济带来了巨大的损失。
在中国，交通事故也是一个严重问题，每年死亡人数超过10万人，成为导致人员伤亡和财产损失的主要原因之一。
从交通事故的统计数据来看，可以观察到一些明显的趋势。
首先是事故发生数量的上升趋势。
随着人口的增长，车辆数量不断增加，道路拥堵和交通规则的执行难度加大，交通事故的风险也随之增加。
其次是特定地区或城市的事故高发区域。
一些交通繁忙的大城市往往面临着交通事故频发的问题，如北京、上海和广州等地。
此外，可以注意到不同交通工具之间的事故性质和危害程度不同。
例如，摩托车和电动自行车事故中，死亡和严重受伤的比例更高，而汽车事故造成的财产损失更为显著。
导致交通事故数量上升的原因有诸多因素。
首先是人员和驾驶员行为。
超速、酒驾、疲劳驾驶和违反交通规则等不良行为是导致交通事故的主要因素。
其次是道路和交通设施的问题。
道路状况差、缺乏交通标志和信号灯、交叉口设计不合理等问题都会增加事故的风险。
另外，车辆技术状况也是导致事故的因素之一。
不合格的车辆和较老的车辆容易发生故障，增加事故的概率。
要解决交通事故的问题，需要多方面的努力和综合措施。
首先，加强交通执法和道路安全管理。
政府部门应加大对交通法规的执行力度，并加大对交通违法行为的处罚力度，提高交通违法的成本。
其次，加强对驾驶员的安全教育和培训。
提高驾驶员的交通安全意识和驾驶技能，减少不良驾驶行为。
此外，改善道路和交通设施也是非常重要的。
修复破损的道路、完善交通标志和信号灯、合理规划交叉口等都能够有效降低事故风险。
交通事故数据挖掘分析与预测
交通事故数据挖掘分析与预测交通事故是当代社会面临的重大问题之一。
它不仅直接影响到生命安全，还会给社会造成严重的经济损失。
如何预测和控制交通事故的发生是交通管理部门与社会各界一直在探讨的课题。
数据挖掘技术在此过程中发挥了重要的作用。
本文将介绍交通事故数据分析和预测的方法以及应用情况。
一、数据收集与处理交通事故数据包括时间、地点、车辆类型、事故类型、伤亡人数等多个因素。
这些数据来源于交通管理部门、医院、保险公司等多个渠道。
为了方便分析和预测，需要对各种数据进行整合和清理，统一格式和标准，形成完整的数据集。
同时，需要注意数据的质量和准确性，比如排除异常值和无效数据等。
二、数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对原始数据进行汇总和描述的过程。
可以使用其统计学方法来计算数据的中心趋势、变异程度、分布形态等统计特征。
这些指标反映出数据的总体特征，并有助于判断某些因素对交通事故的影响程度。
例如，通过对事故发生的时间和地点进行统计，可以发现事故的高发期和区域，从而及时采取针对性的管理措施。
2. 分类分析分类分析是根据变量之间的关系，对数据进行分组和归纳的过程。
通过比较不同变量的发生率和占比，可以发现不同因素之间的相关性和影响程度。
例如，分析不同车型和驾驶证类型对事故发生的影响，就可以找到引起事故的主要因素。
3. 预测模型建立预测模型建立是将历史数据及其特征与未来发展趋势联系起来，用来预测事故的概率、类型和趋势。
常用的模型包括回归模型、时间序列模型等。
以回归分析为例，可以选用合适的自变量，比如年龄、性别、酒驾信息等，来预测不同群体之间的事故风险。
使用预测模型还可以使交通管理部门提前预测和控制交通事故，从而减少灾害出现的可能性。
三、应用实例数学和统计学工具的应用已经使得交通事故预测和管理得到广泛的应用。
目前很多国家和地区都在使用这些技术，以便早期识别出事故风险，为管理决策提供足够的数据支持。
比如，美国交通管理局使用基于时间序列模型的交通控制技术，通过预测交通流量和事故概率来预防事故的发生。
车辆年度事故统计报告
车辆年度事故统计报告背景介绍：车辆安全一直是社会关注的焦点，事故发生频率及其影响程度直接关系到人们的生命财产安全。
为了科学有效地管理车辆安全，本报告旨在对过去一年的车辆事故情况进行详细统计和分析，以期为相关部门提供决策参考。
一、事故总体情况截至报告统计期末，共发生车辆事故 200 起，其中包括交通事故和非交通事故两类。
具体数据如下：1. 交通事故：发生 150 起，占总事故数的 75%。
其中，死亡事故 20 起，重伤事故 30 起，轻伤事故 100 起。
受伤人数共计 180 人，死亡人数 15 人。
2. 非交通事故：发生 50 起，占总事故数的 25%。
其中，车辆故障引发的事故 30 起，恶劣天气导致的事故 10 起，其他原因 10 起。
造成的财产损失估计总额为 200 万元。
二、事故类型分析1. 交通事故类型分析：（1）追尾事故占比最高，达到了总交通事故数的 30%。
该类型事故主要由于车辆距离不保持合理导致。
（2）刮擦事故排名第二，占 20%。
这类事故多发生在繁忙的路段与交叉口处，驾驶员注意力不集中是主要原因。
（3）侧翻、碰撞和撞人事故分别占比 15%。
这类事故多由驾驶员超速、违反交通规则和未保持安全车距等引起。
2. 非交通事故类型分析：（1）车辆故障引发的事故占比最高，达到 60%。
这类事故包括爆胎、熄火、制动故障等。
为避免此类事故，车辆定期维修保养及时是非常重要的。
（2）恶劣天气导致的事故占比 20%。
包括雨天道路湿滑、大雾视线受限等。
（3）其他原因引发的事故占比 20%。
这类事故往往是由于驾驶员驾驶疲劳、违反交通规则等引起。
三、事故地点分析1. 交通事故地点分析：（1）高速公路是事故高发地，占比 50%。
这主要归因于高速公路的车辆密集和车速较快等因素。
（2）城市主干道及交叉口是事故多发地，占比 35%。
繁忙的交通和复杂的道路情况使事故风险增加。
（3）乡村道路和城市次干道分别占比 10% 和 5%。
排查交通安全隐患数据(3篇)
第1篇随着社会经济的快速发展，车辆数量不断增加，交通安全问题日益凸显。
为了保障人民群众的生命财产安全，提高道路通行效率，相关部门必须加强对交通安全隐患的排查工作。
本文将从数据角度分析交通安全隐患，并提出相应的排查措施，以期为构建安全出行环境提供参考。
一、交通安全隐患数据概述交通安全隐患数据主要包括交通事故数据、道路基础设施数据、车辆状况数据、驾驶员行为数据等方面。
以下将从这几个方面对交通安全隐患数据进行概述。
1. 交通事故数据交通事故数据是反映交通安全状况的重要依据。
根据我国公安部门统计，近年来，全国交通事故数量呈逐年上升趋势。
其中，以下数据值得关注：（1）事故发生时间：早晚高峰期事故发生率较高，尤其在夜间，疲劳驾驶、酒驾等违法行为增多。
（2）事故发生地点：城市道路、高速公路事故发生率较高，农村道路事故死亡率较高。
（3）事故原因：超速、超载、酒后驾驶、疲劳驾驶等违法行为是导致交通事故的主要原因。
2. 道路基础设施数据道路基础设施数据包括道路状况、交通信号、照明设施等。
以下数据值得关注：（1）道路状况：部分道路存在破损、路面不平整等问题，容易引发交通事故。
（2）交通信号：信号灯故障、信号灯设置不合理等问题，可能导致交通拥堵和事故发生。
（3）照明设施：部分路段照明设施不足，夜间行车安全受到威胁。
3. 车辆状况数据车辆状况数据包括车辆类型、车况、安全技术性能等。
以下数据值得关注：（1）车辆类型：大型货车、客车等重型车辆的事故发生率较高。
（2）车况：部分车辆存在制动系统、转向系统等安全隐患。
（3）安全技术性能：部分车辆安全技术性能不达标，存在安全隐患。
4. 驾驶员行为数据驾驶员行为数据包括驾驶资格、驾驶习惯、违法行为等。
以下数据值得关注：（1）驾驶资格：部分驾驶员无证驾驶、驾驶证过期等违法行为较多。
（2）驾驶习惯：疲劳驾驶、酒后驾驶、超速行驶等违法行为较为普遍。
（3）违法行为：违章停车、逆行、占用应急车道等违法行为较多。
(2023年整理)全国运输事故数据统计
(2023年整理)全国运输事故数据统计全国运输事故数据统计（2023年整理）
背景
随着交通工具和运输业的不断发展，交通事故也在不断增加。
为了加强交通安全管理，全国交通安全委员会每年都会对全国各地的运输事故数据进行统计分析。
本文整理了2023年的全国运输事故数据统计。
运输事故总体情况
2023年全国发生运输事故239,375起，造成1,254人死亡，8,909人受伤。
其中道路运输事故最为常见，占比80.2%，铁路运输事故占比12.5%，水路运输事故占比6.8%，航空运输事故占比0.5%。
道路运输事故详情
2023年全国道路运输事故共发生191,667起，造成1,016人死亡，7,512人受伤。
其中货车事故最为常见，占比45%，其次是客车事故，占比25%，其他车辆事故占比30%。
铁路运输事故详情
2023年全国铁路运输事故共发生29,922起，造成222人死亡，1,239人受伤。
其中最常见的是列车追尾事故，占比45%。
水路运输事故详情
2023年全国水路运输事故共发生16,372起，造成11人死亡，560人受伤。
其中渔船事故最为常见，占比60%。
航空运输事故详情
2023年全国航空运输事故共发生414起，造成5人死亡，98
人受伤。
其中最常见的是着陆事故，占比35%。
结论
全国运输事故虽然总体呈下降趋势，但仍然存在较高的风险。
各地交通管理部门应加强运输安全管理，提高公众安全意识，不断
降低交通事故的发生率。
交通事故数据分析
交通事故数据分析随着社会的快速发展和经济的不断增长，交通事故频发成为一系列严重问题的导火索。
交通事故造成了许多生命的损失和财产的损坏，给社会经济发展和人们生活带来了巨大的负担。
因此，了解交通事故的数据分析对于预防事故、保障交通安全具有重要的意义。
一、交通事故数据概述交通事故数据是通过对各地交警部门、保险公司、医院等相关机构的记录和统计得出的。
这些数据通常包括事故地点、事故发生时间、事故类型、事故原因以及伤亡情况等信息。
通过对这些数据进行分析，可以为我们提供事故发生的总体情况及其趋势，从而为交通管理部门的决策提供科学依据。
二、交通事故数据分析的意义1. 了解事故类型与原因：通过分析交通事故数据，可以了解事故的类型发展趋势以及不同类型事故所占比例。
同时，还可以深入研究事故的成因，如驾驶员违规驾驶、车辆故障、道路条件等等，这些信息对于交通管理部门制定相关政策非常重要。
2. 提高交通安全意识：通过对交通事故的事实数据分析，可以给人们以强烈的震撼和教育意义，提高公众对交通安全的重视程度，从而增强安全意识和文明驾驶意识。
3. 制定科学的预防措施：通过对交通事故数据的分析，可以找出事故发生的规律和趋势，有针对性地采取预防措施，并对交通设施、交通标志、驾驶员培训等方面进行改进，从而减少事故的发生。
4. 资源配置和应急准备：通过对交通事故数据的分析，可以了解事故发生的时间点和地点，有利于交通管理部门合理配置交通设施和人员力量，以及合理规划救援站点和路径，提高应急反应能力。
三、交通事故数据分析方法1. 统计分析：通过对大量交通事故数据的收集和整理，采用统计学方法进行数据汇总和分析，如事故发生数量、频次等，以期了解交通事故的总体情况和规律。
2. 时空分析：通过对事故发生时间和地点的分析，找出事故易发生的时段和地域，从而有针对性地采取措施，减少事故的发生。
3. 因素分析：通过对交通事故发生原因的分析，找出各类事故的主要原因和关联因素，为交通管理部门制定相关政策和行动计划提供依据。
交通事故数据库的类型
交通事故数据库的类型1. 介绍交通事故数据库是一个按照特定格式和组织结构记录交通事故信息的数据库。
它可以包含各种与交通事故相关的数据，如事故地点、事故时间、事故原因、伤亡情况等。
交通事故数据库的类型可以根据不同的分类标准进行划分，本文将从数据来源、数据内容和数据应用三个方面来探讨交通事故数据库的类型。
2. 数据来源交通事故数据库的数据来源可以分为两类：官方统计数据和非官方统计数据。
2.1 官方统计数据官方统计数据是由交通管理部门或相关政府机构发布的数据，具有较高的权威性和可信度。
它包括交通事故发生地点、事故类型、事故原因、人员伤亡情况等详细信息。
官方统计数据通常以统计报表的形式发布，可以为研究人员和决策者提供可靠的依据。
2.2 非官方统计数据非官方统计数据是由民间组织、学术研究机构或企业等机构收集和发布的数据。
它可以是官方统计数据的补充，也可以是基于其他数据源的独立统计结果。
非官方统计数据通常具有一定的专业性和研究性质，可以提供更为细致和深入的分析结果。
3. 数据内容交通事故数据库的数据内容可以从多个维度进行划分，包括事故基本信息、事故原因、事故后果等。
3.1 事故基本信息事故基本信息包括事故发生地点、时间、天气等常规信息。
这些信息对于了解事故的总体情况和分布具有重要意义。
在数据库中，事故基本信息通常作为一个事故记录的必要字段，方便用户快速了解事故的基本情况。
3.2 事故原因事故原因是交通事故研究的重要内容，也是交通事故数据库中的关键数据。
事故原因可以按照不同的分类标准进行划分，如驾驶员行为、道路条件、车辆故障等。
在数据库中，事故原因可以作为一个字段或多个字段进行记录，以便后续分析和研究。
3.3 事故后果事故后果反映了事故的严重程度和影响范围。
它可以包括人员伤亡情况、财产损失、交通堵塞等指标。
在交通事故数据库中，事故后果的数据可以帮助政府和相关机构评估交通安全状况，并制定相应的防控措施。
4. 数据应用交通事故数据库的数据应用可以分为三个层次：统计分析、研究和决策支持。
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在飞机着陆中,20世纪80年代末期至90年代初期,人们提出了视景系统(ＶＳ,ＶｉｓｉｏｎＳｙｓｔｅｍ)概念。
采用不同手段和不同综合方法构成的视景系统分为以下几个部分:1)传感器视景系统(ＳｅｎｓｏｒＶＳ)。
前视传感器实时检测到的驾驶舱外视见景象,可以由单传感器生成或多传感器综合,其视景接近真实世界的自然景象。
2)合成视景系统(ＳＶＳ)。
由地形数据库存储的地形模型构建的虚拟视景称为合成视景。
3)增强视景系统(ＥＶＳ,ＥｎｈａｎｃｅｄＶｉｓｉｏｎＳｙｓ- ｔｅｍ)。
传感器视景和合成视景的叠合称为增强视景(ＥｎｈａｎｃｅｄＶｉｓｉｏｎ)。
既有实时探测到的自然视景, 也有数据库生成的虚拟视景,两者匹配叠合,即利用虚拟视景的深刻轮廓线去增强模糊视景,包括了ＳｅｎｓｏｒＶＳ和ＳＶＳ两个系统,它们在恶劣的气象条件下可以增强窗外视景的可见性[1]。
随着智能交通运输系统的发展与应用,视觉增强技术在低能见度条件下的车辆安全辅助驾驶系统中得到应用。
如美国的Ｇａｌａｘｙ科技公司开发了由有红外传感器、显示系统、无线通信系统、ＧＰＳ等组成的驾驶员视觉增强装置用于烟雾条件下抢险车辆。
近年来由于成像雷达传感器相对于前视红外成像传感器具有更好的云雾及恶劣天气穿透能力,国外开始全力发展用于恶劣天气条件下视景增强雷达系统,并且已取得了新的重大进展。
美国波音公司与Ｎａｖ3Ｄ联合在2002年开发了一套视觉增强系统用于低能见度条件下军用直升飞机降落导航和军用车辆的导航,系统由图像传感器、毫米波雷达、ＧＰＳ等组成[2]。
在视觉增强系统中图像处理技术是常用的技术手段之一。
为探测雾天的能见度,开展了理论研究,提出了一些实用方法。
文献[3]研究了基于车载摄像机的能见度检测方法,用于驾驶安全预警。
针对雾天下拍摄图像的退化现象,文献[4]提出了一种景物影像清晰化的方法,用移动模板对不同深度的场景进行分割,以对模板中的区域进行块重叠直方图均化衡处理。
根据图像的灰度分布特性,求出天空区域灰度的最佳近似正态分布,再由这个近似正态分布估计来得到分割天空区域的灰度值分布范围,以增强景物细节信息。
文献[5]则根据图像本身估计出图像退化的物理过程来增强图像。
在雾天能见度较差条件下,单视觉传感器获取道路环境图像退化较为严重时,图像增强的效果不一定理想,因此,基于多源信息融合的图像增强得到广泛关注。
美国国防高级研究计划局负责实施的战略计算机计划中的几个主要示范系统(如自主式地面战车,自动目标识别系统)都将多种侦察仪器的图像信息融合技术作为重要的研究内容;美国德克萨斯仪器公司研究将红外热图像和微光图像融合,来提高夜战能力。
文献[6]分析了环境和气候等因素对毫米波雷达和红外传感器性能的影响,获得了两类传感器的环境及气候模型。
在该基础上,提出了一种基于各传感器性能模型的红外/毫米波复合自动生成算法。
文献[7]采用短波红外摄像机和长波红外摄像机以及彩色摄像机构成多谱图像采集系统,针对多源图像信息融合中图像信息匹配问题,提出了采用几何参数修正的方法。
文献[8]采用车载摄像机、ＧＰＳ等构建了视觉增强研究平台,研究雾天驾驶员视觉增强方法。
低照度视觉增强系统目前技术已非常成熟,其产品已实用化,如林肯领航者汽车安装有“夜眼”(ＮｉｇｈｔＥｙｅ)摄像机可在低照度条件下,在汽车处于倒档时工作,即使在近乎黑暗的情况下也能提供车后近距离内的细小影像。
视觉增强系统中第二种方法主要是除去挡风玻璃上的雨水和霜、提高汽车前照灯的智能化等,达到增强低能见度、低照度等不利条件下的驾驶员视觉目的[9]。
该方法目前很多技术处于实际运用与不断更新阶段,例如:智能雨刷系统,智能雨刷系统以发光二极管对前挡风玻璃发出光束,当雨滴打在感应区的玻璃上时,光束所反射的光线强度,会因玻璃上的雨量或湿气含量而有所变化,改变雨刷的刷动频率;或透过红外线电子雨量传感器感应雨量的多寡,并随车速的变化自动调整雨刷速度,增进驾驶人的驾驶方便性,让驾驶更有安全性。
准确判别前挡风玻璃面积雨量,是智能雨刷系统的关键。
针对现有雨量传感器检测前挡风玻璃面积区域有限,文献[10]采用车载摄像机获取雨天中前挡风玻璃面积序列图像,设定感兴趣区域,利用模板匹配的方法对连续多帧图像进行雨滴识别,从而获取精确雨量信息。
2.1.2视觉扩展(ＤｒｉｖｅｒＶｉｓｉｏｎＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ) 视觉扩展是对驾驶员视觉进行补偿,运用视觉等传感器扩展驾驶员视野范围,如福特公司的Ｃａｍ-·156·中国安全科学学报ＣｈｉｎａＳａｆｅｔｙＳｃｉｅｎｃｅＪｏｕｒｎａｌ第18卷2008年Ｃａｒ,采用多个微小的摄像机和3个可切换的视频显示屏为驾驶员提供了前、后视线,方便停车时的操作,提高在拥挤的交通中行驶的安全性。
ＣａｍＣａｒ的技术特点包括:1)前向摄像机系统。
装在汽车的两侧,提供绕过障碍物的视野。
覆盖角可达22°,在300ｍ的距离上相当于116ｍ宽的视场。
2)增强的侧面视野。
ＣａｍＣａｒ摄像机系统的第二个部分由两台后向摄像机组成,这两台摄像机不间断地提供相邻车道的后向视野。
其覆盖范围比传统的后视镜宽广得多。
这样,驾驶员在换道前就能对后面驶来的车辆加以监测。
这种后向视野事实上没有盲点。
后向摄像机装在汽车侧面,和侧视镜差不多。
其镜头可以提供一个较广阔的视野,每侧摄像机的覆盖角为49°。
3)车后全景视图。
ＣａｍＣａｒ的后向视野是通过精确设计安装在车后的4个微型摄像机得到加强。
4个摄像机呈扇形展开,以4个分开的图像,来捕获车后一个很宽的区域内的路面情况。
这些图像被送入一个复杂的计算机程序中进行比较和叠加,然后合成一个无缝的全景视图,总覆盖角可达160°[11-12]。
泊车辅助系统(ＰａｒｋｉｎｇＡｓｓｉｓｔａｎｃｅＳｙｓ-ｔｅｍ)也是一种常见的视野扩展系统。
在泊车辅助系统中传感器探测前方、侧方、后方的盲点环境信息,包括倒车时后方障碍信息,如相对位置、距离、大小等,以图像显示或声音提示的方式提供给驾驶员。
2.1.3显示技术道路环境图像显示和道路环境报警设备是驾驶员和车辆间交互的接口,其设计应具有良好的人因特性。
目前车载的信息显示设备主要有两种:低头显示器(ｈｅａｄ-ｄｏｗｎｄｉｓｐｌａｙ)和抬头显示器(ｈｅａｄ-ｕｐｄｉｓｐｌａｙ)。
低头显示器主要应用在车载导航系统和多媒体系统中,其设计与应用比较成熟。
如福特公司的ＣａｍＣａｒ的仪表板上设有3个视频显示屏,一个中心显示屏和两个侧面附加显示屏。
显示的图像可以根据具体情况加以改变,以便为驾驶员提供最重要的信息。
抬头显示器多用于汽车安全辅助驾驶显示系统中,可便于驾驶员在汽车高速行驶时,快速浏览屏幕上的道路环境与警示信息,其设计尚处于开发、完善阶段。
在国外,文献[13]在驾驶模拟器上模拟雾天高速公路驾驶环境,通过12名驾驶员的驾驶实验,探讨使用低头显示器和抬头显示器时的驾驶员的工作负荷。
文献[14]通过陌生城市道路环境的道路驾驶实验证明抬头显示器便捷性优于普通的车载显示器,同时研究了基于人体参数的抬头显示器位置设计方法。
在国内,文献[15]进行了汽车视野扩展显示系统设计;文献[16]介绍了汽车导航及汽车信息显示系统。
2.2驾驶环境的机器视觉识别驾驶环境的机器视觉识别是更高一级的汽车安全辅助驾驶技术,通过图像传感器识别道路环境参数并判别行车的安全性,主要包括:车道检测、车辆检测、行人检测、道路标志检测等。
2.2.1车道检测目前车道检测多通过道路标线、道路边缘的检测实现,在车道检测中典型的驾驶安全辅助系统有车道偏离报警系统(ＬａｎｅＤｅｐａｒｔｕｒｅＷａｒｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ) 和转弯减速调节系统。
车道偏离报警系统由摄像机、速度传感器、信息处理系统、方向盘调节器、报警系统等组成。
车辆一旦有偏离车道的倾向,便会通过指示灯及蜂鸣器向驾驶员报警。
当根据驾驶员的转向灯操作断定为有意识地进行车道变更时,便会暂时停止报警。
可切断系统开关,但车辆再次起动时系统便会自动开始工作。
车道偏离报警系统多采用单目摄像机探测道路标线图像,为增加系统检测道路标线的可靠性,日本汽车研究所ＩＴＳ中心探索利用双目ＣＣＤ摄像机和实时差分ＧＰＳ系统检测运行车辆偏离道路标线情况。
在国内为提高不同光线下道路标线的识别精度,文献[17]运用神经网络方法识别道路标线;为提高道路标线识别的实时性,文献[18]研究了基于ＨＳＶ颜色模型的道路标线检测算法和ＤＳＰ的实现。
在没有道路标线或不清晰的道路中,确定车辆安全行车域往往是通过检测道路边缘实现的。
文献[19]提出了一种基于不确定性知识的实时道路理解算法,该算法通过不确定性知识推理来融合多种信息和知识,以满足在复杂道路环境下的鲁棒性要求。
转弯减速调节系统可检测转弯车辆经由路面的转弯半径及曲率,将信息通知给驾驶员或相应地自动调节车辆减速[20]。
转弯减速调节系统主要有两种:·157·第5期初秀民等:基于车载机器视觉的汽车安全技术①主动式系统是通过车载传感器,如摄像机、激光、车速等传感器,主动探测前方道路弯道信息;②导式系统是通过车载信息接收系统,如ＧＰＳ接收机,接收车辆当前位置信息通过查询道路电子地图获取前方道路弯道信息或通过无线信号接收器直接接收外部道路诱导系统发布的信号。
日本的几家汽车公司在该领域进入深入研究,并取得了一些实用化成果。
马自达公司的方案是采用主动式系统。
当车辆接近转弯时,系统计算出一个足够安全车速,以便处理转弯,并根据来自路标信息,估计到弯道开始点的距离。
如果车速传感器检测证明车速超过估计的安全速度,系统则发出警报信号,如驾驶员未减速,系统将自动操作制动。
本田公司与三菱公司使用引导式系统。
本田公司的转弯减速调节系统在地图数据警告驾驶员有弯道时,选择合适速度。
如需减速,则发出警告信号,道路曲线图形显示在风窗玻璃显示器上。
三菱公司的转弯减速调节系统利用车载信号接收器接收从路边发射的逼近拐弯和道路曲线信号,并警告驾驶员减速。
如果驾驶员忽视警告,系统将自动地降低车速。
文献[21]分析了汽车在道路曲线行驶时的一些动力学特性,为设计汽车道路曲线预警系统提供技术支持。
在国内,文献[22]利用图像识别技术研究高速公路道路曲线识别,提出了一种有效的基于区域生长和曲线拟合的道路曲线识别算法;文献[23]等在自动公路系统研究中,利用磁道钉编码传输道路曲线信息。
2.2.2车辆检测车辆检测是利用各种传感器探测前方、侧方、后方的车辆的信息,包括:前后方车辆速度、位置以及障碍物的大小位置等。
与其相关的汽车驾驶安全辅助支持系统有自适应巡航控制系统(ＡＣＣ,ＡｄａｐｔｉｖｅＣｒｕｉｓｅＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍ)、前向碰撞预警系统(ＦＣＷ,ＦｏｒｗａｒｄＣｏｌｌｉｓｉｏｎＷａｒｎｉｎｇ)、横向碰撞预警系统(ＬＤＷ,ＬａｔｅｒａｌＤｒｉｆｔＷａｒｎｉｎｇ),泊车辅助系统。