车辆事故检测自动呼救系统研究与设计

发布时间：2020-05-06 10:49

【摘要】：随着我国经济持续快速的发展,人们的生活水平越来越高,汽车成为我国公民出行必需的交通工具。汽车的普及在很大程度上便捷了人们的生活,由此同时,因汽车导致的交通安全事故影响人们的正常生活。从车辆事故发生至紧急医务人员到现场的这段时间是所谓的急救“黄金时间”,是影响受伤乘员生存率的重要指标,紧急医务人员所需的长时间响应是导致严重事故死亡人数增加的主要原因。因此,本文研究一种车辆事故检测自动呼救系统,以减少交通事故导致的乘员伤亡和经济损失。本文首先对基于加速度信号的车辆防撞检测方面的现有研究进行了详细的概述,分析了目前方案的利弊,基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法,提出了一种车辆碰撞检测算法。DTW已成功用于比较数据流并且具备很高的效率,但是目前国内的研究,将DTW应用于加速度计数据的对齐和识别相当少。该算法通过计算待测加速度采集序列和车辆碰撞行驶模板序列的相识度,判别是否发生车辆碰撞。基于上述的车辆碰撞检测算法,在本文中设计了一种车辆事故检测自动呼救系统,该系统仅需要融合智能手机与行车记录仪的资源,不再需要增加任何成本,显著地降低了车辆事故检测系统的使用成本。本系统包含基于QT编程的手机端和行车记录仪端,其中手机端包含用户信息模块用于用户信息更新和设置,车辆碰撞检测算法模块和事故处理模块等;行车记录仪端是基于ARM处理器的嵌入式系统及外围设备,主要包含加速度采集模块、摄像头模块和通信接口模块等。通过模拟场景实验测试表明,本文设计的智能事故检测报警系统在车辆事故发生后,区分事故的精准度达到97%,能够快速地检测车辆碰撞和触发报警,显著减少受伤乘员救援等待时间,有效地提高车辆交通事故救援响应速度和救援效率,对保障人民的生命财产安全具有重要意义。另外,整个系统成本低廉,性价高,这有利于提高智能事故检测报警系统在我国庞大的车辆保有量中的占比。
【图文】：

时间序列,最长公共子序列,匹配矩阵,动态规划

图 2-1 示例匹配矩阵 D2-1 所示，用动态规划思想解决最长公共子序列问题的例子，两个字4,5,6,7,7,8},s2={3,5,7,4,8,6,7,8,2}，按照上述步骤描述，首先建立(Len(s1) + + 1) 大小的匹配矩阵 D。由状态转移公式（2-9）计算矩阵每个位置的值。素值之后，根据性质，矩阵右下角的元素值就是最长公共子序列长度，如2 最长公共子序列的长度就是 D[8,9],即 5。态时间规整算法多的研究领域中，数据经常使用时间序列的形式来表示，在时间序列分析扭曲（DTW）是用于测量两个时间序列之间的相似度的算法之一。在时间较过程中，待比较的两段时间序列的长度通常不会相等，例如：在音频时为不同的说话速度。因为语音信号具有随机性比较大的特点，即使同一个的时间点发出同一个单词，它们之间的时间长度也可能完全不同，如果将

序列,动态时间规整,距离测量,维度

第二章车辆碰撞检测算法设计点会对应于虚线波形的 b 点，如此传统的通过计算出距离来描述相似性很明显不具备有效性，因为实线的 a 点对应虚线的 a’点才是正确的。DTW 就可以通过找到这两个波形对齐的点，这样计算它们的距离才是正确的。两个序列整体上具有非常相似的形状，但是这些形状在 x 轴上并不是对齐的，因此比较他们的相似度之前，我们需要将其中一个（或者两个）序列在时间轴下进行规整，以达到更好的对齐，而 DTW 是实现这种时间轴规整的一种有效方法，简单地说，，DTW 通过将时间序列进行延伸和缩短，来计算两个时间序列性之间的相似性。当一个序列规整后可以与另一个序列理论上是对齐时，此时两个序列中所有对应点的距离之和是最小的。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.6

【参考文献】