基于混合深度学习的危险货物运输实时风险预警算法应用研究
这是一篇关于危险货物运输,运输安全,实时风险预警,预警等级,混合深度学习的论文, 主要内容为随着我国经济的高速发展,危险货物运输行业迅速扩大,危险货物运输事故也因此频频发生,其事故危害和社会负面影响巨大。本文在分析中华人民共和国应急管理部危险货物运输事故历史数据的基础上,以陕西省道路运输监管现状为背景,分析危险货物运输影响因素,研究危险货物运输实时风险预警方法,构建危险货物运输实时风险评价指标体系,并基于混合深度学习GRUDNN(Gate Recurrent Unit Dynamic Neural Network,GRUDNN)算法构建危险货物运输实时风险预警模型,设计并实现基于混合深度学习GRUDNN的危险货物运输实时风险预警系统。论文的主要工作如下:(1)从人、车、路、环四个因素出发,并依据对危险货物运输事故的统计和分析,结合调查问卷结果和专家意见,确定危险货物运输实时风险指标及其参数定义,并对各项指标进行优化,据此全面评估危险货物运输实时风险,构建动态最优化危险货物运输实时风险评价指标体系,为危险货物运输实时风险预警算法做准备。(2)针对现有风险评估方法缺乏对危险货物运输风险动态评估的准确性,以及处理意外事件的灵活性,提出了基于混合深度学习GRUDNN的危险货物运输实时风险预警算法。最后,为了增加模型抗干扰的能力,采用预测相似性方法来提高算法的鲁棒性。(3)采用Vue.js框架构建系统界面和My SQL数据库管理数据,并将危险货物运输实时风险可视化,用红、蓝、绿、黄四种颜色来表示当前车辆的风险等级。以基于混合深度学习GRUDNN的危险货物运输实时风险预警模型作为后端主要的处理算法,形成集实时监控和风险预测一体的基于混合深度学习的危险货物运输实时风险预警系统。
基于层级模糊网络模型的危险货物道路运输车辆风险评估研究与应用
这是一篇关于危险货物运输,运输安全,风险评估,模糊系统,模糊神经网络的论文, 主要内容为危险货物在运输过程中一旦发生事故将会造成非常恶劣的影响,损失巨大。我国各个省份的道路运输管理中心对于从事危险货物运输的企业平台也开展了针对性的监管措施,主要是对危险货物运输企业的宏观监控,缺乏对具体运输车辆的精准监管。通过对危险货物道路运输车辆历史事故数据的影响因素分析,对运输车辆的事故风险进行评估,能够帮助危险货物营运企业和监管部门更加精确的对运输车辆个体进行管控,减少甚至避免运输事故的发生。本文对危险货物道路运输车辆风险评估问题进行研究,首先通过多种渠道对陕西省危险货物道路运输车辆事故数据进行搜集整理,建立可靠、精确的危险货物事故数据集。基于此数据从驾驶员、车辆、道路环境、货物和管理五个方面明确事故致因,构建事故风险评估指标体系。同时使用解释结构模型进一步分析指标之间的层次性结构,为后续构建模型做好数据准备。其次基于指标之间的层次性关系,利用模糊神经网络构建了层级模糊网络模型用来对危险货物道路运输车辆事故风险进行预测。在该模型中,第一层的每个模糊系统对应一组指标层数据,这些模糊系统可以生成对目标的弱估计量,模糊神经网络以这些弱估计量作为输入进行模型训练。同时考虑到实际环境中存在获取到的数据信息不完备的情况,在此条件下,通过计算各指标权重,采用定性分析方法对危险货物道路运输车辆事故风险进行评估,为相关工作人员提供决策支持。最后使用前后端分离技术架构搭建危险货物道路运输车辆风险评估系统。该系统以层级模糊网络模型作为后端处理模型,前端使用VUE+element UI框架,后端使用Spring Boot+Mybatis框架,实现了可以对危险货物道路运输车辆进行实时监控和风险评估的风险系统。数据实验和对比测试表明,层级模糊网络模型在有限数据条件下对于事故风险有更好的预测效果,各级事故预测精度均达到90%以上,模型整体效果优于其他模型,在保证对事故风险实时检测的同时对事故级别有更加准确的预测结果。
基于层级模糊网络模型的危险货物道路运输车辆风险评估研究与应用
这是一篇关于危险货物运输,运输安全,风险评估,模糊系统,模糊神经网络的论文, 主要内容为危险货物在运输过程中一旦发生事故将会造成非常恶劣的影响,损失巨大。我国各个省份的道路运输管理中心对于从事危险货物运输的企业平台也开展了针对性的监管措施,主要是对危险货物运输企业的宏观监控,缺乏对具体运输车辆的精准监管。通过对危险货物道路运输车辆历史事故数据的影响因素分析,对运输车辆的事故风险进行评估,能够帮助危险货物营运企业和监管部门更加精确的对运输车辆个体进行管控,减少甚至避免运输事故的发生。本文对危险货物道路运输车辆风险评估问题进行研究,首先通过多种渠道对陕西省危险货物道路运输车辆事故数据进行搜集整理,建立可靠、精确的危险货物事故数据集。基于此数据从驾驶员、车辆、道路环境、货物和管理五个方面明确事故致因,构建事故风险评估指标体系。同时使用解释结构模型进一步分析指标之间的层次性结构,为后续构建模型做好数据准备。其次基于指标之间的层次性关系,利用模糊神经网络构建了层级模糊网络模型用来对危险货物道路运输车辆事故风险进行预测。在该模型中,第一层的每个模糊系统对应一组指标层数据,这些模糊系统可以生成对目标的弱估计量,模糊神经网络以这些弱估计量作为输入进行模型训练。同时考虑到实际环境中存在获取到的数据信息不完备的情况,在此条件下,通过计算各指标权重,采用定性分析方法对危险货物道路运输车辆事故风险进行评估,为相关工作人员提供决策支持。最后使用前后端分离技术架构搭建危险货物道路运输车辆风险评估系统。该系统以层级模糊网络模型作为后端处理模型,前端使用VUE+element UI框架,后端使用Spring Boot+Mybatis框架,实现了可以对危险货物道路运输车辆进行实时监控和风险评估的风险系统。数据实验和对比测试表明,层级模糊网络模型在有限数据条件下对于事故风险有更好的预测效果,各级事故预测精度均达到90%以上,模型整体效果优于其他模型,在保证对事故风险实时检测的同时对事故级别有更加准确的预测结果。
基于混合深度学习的危险货物运输实时风险预警算法应用研究
这是一篇关于危险货物运输,运输安全,实时风险预警,预警等级,混合深度学习的论文, 主要内容为随着我国经济的高速发展,危险货物运输行业迅速扩大,危险货物运输事故也因此频频发生,其事故危害和社会负面影响巨大。本文在分析中华人民共和国应急管理部危险货物运输事故历史数据的基础上,以陕西省道路运输监管现状为背景,分析危险货物运输影响因素,研究危险货物运输实时风险预警方法,构建危险货物运输实时风险评价指标体系,并基于混合深度学习GRUDNN(Gate Recurrent Unit Dynamic Neural Network,GRUDNN)算法构建危险货物运输实时风险预警模型,设计并实现基于混合深度学习GRUDNN的危险货物运输实时风险预警系统。论文的主要工作如下:(1)从人、车、路、环四个因素出发,并依据对危险货物运输事故的统计和分析,结合调查问卷结果和专家意见,确定危险货物运输实时风险指标及其参数定义,并对各项指标进行优化,据此全面评估危险货物运输实时风险,构建动态最优化危险货物运输实时风险评价指标体系,为危险货物运输实时风险预警算法做准备。(2)针对现有风险评估方法缺乏对危险货物运输风险动态评估的准确性,以及处理意外事件的灵活性,提出了基于混合深度学习GRUDNN的危险货物运输实时风险预警算法。最后,为了增加模型抗干扰的能力,采用预测相似性方法来提高算法的鲁棒性。(3)采用Vue.js框架构建系统界面和My SQL数据库管理数据,并将危险货物运输实时风险可视化,用红、蓝、绿、黄四种颜色来表示当前车辆的风险等级。以基于混合深度学习GRUDNN的危险货物运输实时风险预警模型作为后端主要的处理算法,形成集实时监控和风险预测一体的基于混合深度学习的危险货物运输实时风险预警系统。
基于机器视觉的货车碰撞预警系统研究
这是一篇关于运输安全,图像增强,目标检测,单目测距,碰撞预警的论文, 主要内容为近年来公路交通运输行业快速发展,货车在运输行业承担了极其重要的任务,同时也带来更加严重的运输安全问题。疲劳驾驶、超速超载、后视镜视野受限等因素使货车行驶时极易发生追尾及侧面碰撞事故。针对以上问题,本课题结合提升货车运输安全性的需求,设计开发了基于机器视觉的货车碰撞预警系统。主要研究内容如下:(1)图像增强方法研究与改进。预警系统基于单目视觉完成目标检测、测距及预警工作。首先针对基于CMOS传感器的单目相机在恶劣及低照度环境采集的图像质量差、对比度低的问题,分析了暗通道先验增强算法的原理并通过改进自适应修正透射率实现对图像的分区处理,减少失真和Halo现象,利用直方图均衡化算法去噪并增强动态范围偏小区域的对比度。改进算法适用于不同照度环境的图像增强,获得了更大的图像信息量、保留了更多图像特征细节;时效性上较原暗通道先验算法帧均处理时间减少了35%。(2)构建和优化基于SSD的目标检测模型。在图像预处理完成的基础上,分析并改进了SSD网络结构以实现对车辆、行人目标的高效检测。首先基于轻量化特征提取网络Mobile-Netv2替换SSD主干网络VGG16建立目标检测模型,然后融合特征增强模块和改进先验框筛除机制以优化模型检测能力、缩减计算规模,最后基于KITTI和PASCAL VOC搭建数据集、配置网络参数。改进算法缩减了计算量、提升了检测帧数;在KITTI测试集中,相较SSD模型、Mobile-Net+SSD模型,m AP值分别上升了2.13%与0.5%,证明了改进后模型在多环境场景检测中的精确度与泛化能力。(3)单目视觉成像和测距模型建立。在目标检测完成基础上,分析对比逆透视变换等单目测距模型,考虑到测距稳定性、精确性,选择基于相机参数标定方法建立单目测距模型。首先分析单目视觉成像模型,然后基于标定板计算摄像头内外参数并矫正图像畸变,在目标检测分类基础上建立了单目测距模型。最后基于KITTI数据集、Open CV加雾图像数据集、实地测距实验分析评价模型测距效果,利用决定系数R2、均方根误差RMSE等指标验证了测距模型的精准度和稳定性。(4)融合图像预处理、目标检测测距模型和预警策略以构建碰撞预警系统。基于Trucksim车辆动力学软件计算和仿真验证F590型货车的内轮差数据,然后针对单一预警策略易误报的问题,分析TTC相对碰撞时间、安全制动距离预警模型并提出融合预警策略,划分了车辆前向及侧向的分级预警区域。基于上述研究设计了基于单目视觉的货车碰撞预警系统,涵盖前向及侧向碰撞预警,利用pyqt5设计了碰撞预警系统软件。经实验验证,预警系统在侧向内轮差盲区和前向及右转弯碰撞预警实验分别获得90%及83.3%的预警准确率,并且在低照度环境下能实现高效稳定的预警。本研究设计的碰撞预警系统可以提高货车行驶的安全性,有效降低货车前向和侧向交通事故发生率,为运输安全提供保障。
基于混合深度学习的危险货物运输实时风险预警算法应用研究
这是一篇关于危险货物运输,运输安全,实时风险预警,预警等级,混合深度学习的论文, 主要内容为随着我国经济的高速发展,危险货物运输行业迅速扩大,危险货物运输事故也因此频频发生,其事故危害和社会负面影响巨大。本文在分析中华人民共和国应急管理部危险货物运输事故历史数据的基础上,以陕西省道路运输监管现状为背景,分析危险货物运输影响因素,研究危险货物运输实时风险预警方法,构建危险货物运输实时风险评价指标体系,并基于混合深度学习GRUDNN(Gate Recurrent Unit Dynamic Neural Network,GRUDNN)算法构建危险货物运输实时风险预警模型,设计并实现基于混合深度学习GRUDNN的危险货物运输实时风险预警系统。论文的主要工作如下:(1)从人、车、路、环四个因素出发,并依据对危险货物运输事故的统计和分析,结合调查问卷结果和专家意见,确定危险货物运输实时风险指标及其参数定义,并对各项指标进行优化,据此全面评估危险货物运输实时风险,构建动态最优化危险货物运输实时风险评价指标体系,为危险货物运输实时风险预警算法做准备。(2)针对现有风险评估方法缺乏对危险货物运输风险动态评估的准确性,以及处理意外事件的灵活性,提出了基于混合深度学习GRUDNN的危险货物运输实时风险预警算法。最后,为了增加模型抗干扰的能力,采用预测相似性方法来提高算法的鲁棒性。(3)采用Vue.js框架构建系统界面和My SQL数据库管理数据,并将危险货物运输实时风险可视化,用红、蓝、绿、黄四种颜色来表示当前车辆的风险等级。以基于混合深度学习GRUDNN的危险货物运输实时风险预警模型作为后端主要的处理算法,形成集实时监控和风险预测一体的基于混合深度学习的危险货物运输实时风险预警系统。
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