车联网环境下的高速公路交通事故自动识别方法研究
【学位授予单位】:安徽大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:U491.31
【图文】:
1N2研宄意义逡逑高速公路作为一种经济、高效的现代化交通通道,近年来,全国在大量修建逡逑高速公路,扩大和完善高速路网络,如图1.2所示是中国交通运输部官方公布的逡逑数据,截止到2017年年底,中国的高速公路通车总里程突破13.6万公里。然而,逡逑高速公路通车里程的增加意味着高速公路上发生交通事故的概率也在增加,世界逡逑卫生组织的报告显示全世界每年的交通事故死亡人数高达125万[1()],其他报告逡逑还显示全球道路交通事故引起的经济损失更是高达到全球经济总产值的3%[11]。逡逑由于高速公路上的车辆行驶速度之快,正常情况下的平均行驶速度速能达到逡逑80Kni/h以上,而一般人从发现异常到做出制动反应需要的时间是0.75-1.5s[12],逡逑当驾驶人的视线受到恶劣天气或前方其他车辆影响时,在其发现异常情况以后就逡逑可能没有足够长的时间做出相应反应,因此,极易引发交通事故,甚至二次事故逡逑或者惨烈的连环碰撞事故。因此
图2.1车联网的系统结构逡逑Fig2.1邋Tlie邋architecture邋of邋IoV逡逑工作在最顶层的是应用服务层,利用人工智能、深度学习、分布计算等技术逡逑11逡逑
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本文编号:2714241
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