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基于马尔科夫过程的驾驶疲劳监测装置效能分析
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:U491[交通运输工程—交通运输规划与管理;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]天津大学系统工程研究所,天津300072, [2]深圳易行网科技有限公司,深圳518000
  • 相关基金:国家自然科学青年基金资助项目(71101102).
中文摘要:

提出一种驾驶疲劳监测装置效能的定量评估模型,用于分析该装置对降低交通事故发生率的作用.首先运用连续马尔科夫过程为工县,建立了装有驾驶疲劳监测装置的车辆事故发生过程的动态模型,并用系统平均正常工作时间(MTTF)来衡量驾驶疲劳监测装置的效能;随后对模型进行了求解,得到了系统平均正常工作时间与驾驶疲劳监测装置各项性能指标之间的关系并进行分析;最后对驾驶疲劳监测装置的使用与发展提出了若干建议.本模型经过参数标定后可直接用于具体问题的分析.

英文摘要:

While existing studies are mostly concerned about driver fatigue recognition algorithm, this paper proposes a quantitative model for performance analysis of driver fatigue monitoring devices, which is suitable for analyzing the role of the device in traffic accidents prevention. First, we constructed a model of the accident process of the vehicle equipped with a driver fatigue monitoring device based on continuous Markov Process. The Mean Time to Failure (MTTF) was taken as the measurement of the devices' performance. Then we obtained the relationship between MTTF and the performance indicators of driver fatigue monitoring devices by solving the model. Finally, several suggestions were presented for the application and development of driver fatigue monitoring devices. This model can be applied to analyze real problems directly after parameter calibration.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924