【摘要】：隨著我國經濟持續(xù)快速的發(fā)展,人們的生活水平越來越高,汽車成為我國公民出行必需的交通工具。汽車的普及在很大程度上便捷了人們的生活,由此同時,因汽車導致的交通安全事故影響人們的正常生活。從車輛事故發(fā)生至緊急醫(yī)務人員到現(xiàn)場的這段時間是所謂的急救“黃金時間”,是影響受傷乘員生存率的重要指標,緊急醫(yī)務人員所需的長時間響應是導致嚴重事故死亡人數增加的主要原因。因此,本文研究一種車輛事故檢測自動呼救系統(tǒng),以減少交通事故導致的乘員傷亡和經濟損失。本文首先對基于加速度信號的車輛防撞檢測方面的現(xiàn)有研究進行了詳細的概述,分析了目前方案的利弊,基于動態(tài)時間規(guī)整(Dynamic Time Warping,DTW)算法,提出了一種車輛碰撞檢測算法。DTW已成功用于比較數據流并且具備很高的效率,但是目前國內的研究,將DTW應用于加速度計數據的對齊和識別相當少。該算法通過計算待測加速度采集序列和車輛碰撞行駛模板序列的相識度,判別是否發(fā)生車輛碰撞�；谏鲜龅能囕v碰撞檢測算法,在本文中設計了一種車輛事故檢測自動呼救系統(tǒng),該系統(tǒng)僅需要融合智能手機與行車記錄儀的資源,不再需要增加任何成本,顯著地降低了車輛事故檢測系統(tǒng)的使用成本。本系統(tǒng)包含基于QT編程的手機端和行車記錄儀端,其中手機端包含用戶信息模塊用于用戶信息更新和設置,車輛碰撞檢測算法模塊和事故處理模塊等;行車記錄儀端是基于ARM處理器的嵌入式系統(tǒng)及外圍設備,主要包含加速度采集模塊、攝像頭模塊和通信接口模塊等。通過模擬場景實驗測試表明,本文設計的智能事故檢測報警系統(tǒng)在車輛事故發(fā)生后,區(qū)分事故的精準度達到97%,能夠快速地檢測車輛碰撞和觸發(fā)報警,顯著減少受傷乘員救援等待時間,有效地提高車輛交通事故救援響應速度和救援效率,對保障人民的生命財產安全具有重要意義。另外,整個系統(tǒng)成本低廉,性價高,這有利于提高智能事故檢測報警系統(tǒng)在我國龐大的車輛保有量中的占比。
【圖文】：

圖 2-1 示例匹配矩陣 D2-1 所示，用動態(tài)規(guī)劃思想解決最長公共子序列問題的例子，兩個字4,5,6,7,7,8},s2={3,5,7,4,8,6,7,8,2}，按照上述步驟描述，首先建立(Len(s1) + + 1) 大小的匹配矩陣 D。由狀態(tài)轉移公式（2-9）計算矩陣每個位置的值。素值之后，根據性質，矩陣右下角的元素值就是最長公共子序列長度，如2 最長公共子序列的長度就是 D[8,9],即 5。態(tài)時間規(guī)整算法多的研究領域中，數據經常使用時間序列的形式來表示，在時間序列分析扭曲（DTW）是用于測量兩個時間序列之間的相似度的算法之一。在時間較過程中，待比較的兩段時間序列的長度通常不會相等，例如：在音頻時為不同的說話速度。因為語音信號具有隨機性比較大的特點，即使同一個的時間點發(fā)出同一個單詞，它們之間的時間長度也可能完全不同，如果將

第二章 車輛碰撞檢測算法設計點會對應于虛線波形的 b 點，如此傳統(tǒng)的通過計算出距離來描述相似性很明顯不具備有效性，因為實線的 a 點對應虛線的 a’點才是正確的。DTW 就可以通過找到這兩個波形對齊的點，這樣計算它們的距離才是正確的。兩個序列整體上具有非常相似的形狀，但是這些形狀在 x 軸上并不是對齊的，因此比較他們的相似度之前，我們需要將其中一個（或者兩個）序列在時間軸下進行規(guī)整，以達到更好的對齊，而 DTW 是實現(xiàn)這種時間軸規(guī)整的一種有效方法，簡單地說，，DTW 通過將時間序列進行延伸和縮短，來計算兩個時間序列性之間的相似性。當一個序列規(guī)整后可以與另一個序列理論上是對齊時，此時兩個序列中所有對應點的距離之和是最小的。
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6

【參考文獻】

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本文編號：2651149