14、汽车驾驶员与摩托车骑手情境意识对比研究

汽车驾驶员与摩托车骑手情境意识对比研究

1. 引言

1.1 人为因素与摩托车保养艺术

此前的研究见解和问题在国际会议上受到了广泛关注。这些研究引发了《TEC》杂志读者的共鸣,还在大众媒体上掀起了有趣的报道,比如《曼彻斯特晚报》2007 年 10 月 15 日刊登的“无声杀手汽车”。此外,还与法拉利的一位车辆设计师就经典 W 系列梅赛德斯的优点展开了有趣的讨论。一个反复出现的问题是:“比较汽车驾驶员和摩托车骑手的情境意识(SA)会不会很有趣?”提问者往往本身就是摩托车骑手。

《禅与摩托车维修艺术》的作者罗伯特·M·皮尔西格曾说:“开车时,你总是待在一个封闭的空间里,习惯之后,你不会意识到透过车窗看到的一切就像电视画面。你只是一个被动的观察者,一切都在你眼前无聊地闪过。而骑摩托车时,这种隔阂消失了。你完全融入其中,你不再只是观看,而是身处场景之中,那种存在感扑面而来。你脚下五英寸处呼啸而过的混凝土是真实的,和你行走的地面一样,它就在那里,模糊得让你无法聚焦,但你随时可以放下脚去触摸它,整个体验始终与你的即时意识紧密相连。”

从实验角度看,这两种交通工具为研究反馈提供了绝佳的自然情境。

1.2 汽车与摩托车对比

开车和骑摩托车显然不同。以下是两者的一些区别:
|对比项目|汽车|摩托车|
| ---- | ---- | ---- |
|操控方式|油门、前刹车和离合器用脚操作,换挡用手操作|油门、前刹车和离合器用手操作,换挡用脚操作|
|车辆特性|体积大、重,占用道路空间多,机动性较差,速度相对较慢,不需要特别的平衡能力,视野相对较低|体积小、轻,占用道路空间少,机动性强,速度快,需

内容概要:本文档介绍了基于3D FDTD(时域有限差分)方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行仿真分析的技术方案,重点在于模拟超MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播,以计算微带结构的回波损耗参数]宽带脉冲信号通过天线结构的传播过程,并计算微带结构的回波损耗参数(S11),以评估天线的匹配性能和辐射特性。该方法通过建立三维电磁场模型,精确求解麦克斯韦方程组,适用于高频电磁仿真,能够有效分析天线在宽频带内的响应特性。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的综合性MATLAB仿真资源包,涉及通信、信号处理、电力系统、机器学习等多个领域。; 适合人群:具备电磁场微波技术基础知识,熟悉MATLAB编程及数值仿真的高校研究生、科研人员及通信工程领域技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握3D FDTD方法在天线仿真中的具体实现流程;② 分析微带天线的回波损耗特性,优化天线设计参数以提升宽带匹配性能;③ 学习复杂电磁问题的数值建模仿真技巧,拓展在射频无线通信领域的研究能力。; 阅读建议:建议读者结合电磁理论基础,仔细理解FDTD算法的离散化过程和边界条件设置,运行并调试提供的MATLAB代码,通过调整天线几何尺寸和材料参数观察回波损耗曲线的变化,从而深入掌握仿真原理工程应用方法。
内容概要:本文系统介绍了无人机测绘在多个领域的广泛应用,重点阐述了其在基础地理信息测绘、工程建设、自然资源生态环境监测、农业农村管理、应急救灾以及城市管理等方面的实践价值。无人机凭借灵活作业、低成本、高精度和快速响应的优势,结合航测相机、LiDAR、多光谱、热成像等多种传感器,能够高效获取DOM、DSM、DEM、DLG等关键地理数据,并生成三维模型,显著提升测绘效率精度,尤其适用于复杂地形和紧急场景。文章还强调了无人机在不同时期工程项目中的动态监测能力及在生态环保、土地确权、灾害应急等方面的数据支撑作用。; 适合人群:从事测绘、地理信息系统(GIS)、城乡规划、自然资源管理、农业信息化、应急管理等相关工作的技术人员管理人员;具备一定地理信息基础知识的专业人员;无人机应用从业者或爱好者。; 使用场景及目标:①了解无人机测绘的技术优势及其在各行业中的具体应用场景;②为实际项目中选择合适的无人机测绘方案提供参考依据;③支持政府部门、企事业单位在土地管理、工程建设、灾害应对等领域实现数字化、智能化决策。; 阅读建议:此资源以应用为导向,涵盖了技术原理实践案例,建议结合具体业务需求深入研读,并可进一步索取“无人机测绘设备选型作业流程清单”以指导实际操作。
### 深度学习实现电动车驾驶员和外卖骑手头盔佩戴检测模型 深度学习在图像识别领域取得了显著的成果,可以用于检测电动车驾驶员和外卖骑手是否正确佩戴头盔。以下是实现这一目标的方法和模型设计思路。 #### 1. 数据集准备 为了训练深度学习模型,需要一个包含大量标注数据的数据集。数据集应包括以下内容: - 图像中电动车驾驶员或外卖骑手的头部区域。 - 标注信息:是否佩戴头盔、头盔是否正确佩戴等。 可以通过公开数据集(如COCO、OpenImages)筛选相关类别,或者自行采集和标注数据[^1]。 #### 2. 模型选择 常用的深度学习模型可以分为两类:目标检测模型和分类模型。 - **目标检测模型**:如YOLOv5、SSD、Faster R-CNN等,适合同时检测和分类任务。这些模型可以直接输出图像中是否存在未佩戴头盔的人员及其位置[^2]。 - **分类模型**:如ResNet、MobileNet等,适合对裁剪后的头部区域进行二分类(佩戴/未佩戴)。此方法通常作为目标检测模型的后续步骤使用。 #### 3. 数据预处理 数据预处理是模型性能提升的关键环节,包括以下步骤: - 图像增强:通过旋转、缩放、翻转等方式增加数据多样性[^3]。 - 标准化:将图像像素值归一化到[0, 1]区间。 - 裁剪缩放:确保输入图像尺寸模型要求一致。 #### 4. 模型训练 训练过程需要注意以下几点: - **损失函数**:对于分类任务,使用交叉熵损失;对于检测任务,结合定位误差和分类误差设计综合损失函数[^4]。 - **优化器**:推荐使用Adam优化器,学习率可根据实验结果调整。 - **超参数调优**:通过网格搜索或贝叶斯优化方法寻找最佳超参数组合。 #### 5. 模型评估 评估模型性能时,常用的指标包括: - 精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数。 - 平均精度均值(mAP),尤其适用于目标检测任务。 #### 6. 部署优化 - 在实际应用中,模型可能部署于边缘设备(如摄像头)或云端服务器。针对资源受限的场景,可采用模型剪枝、量化等技术减少计算开销[^5]。 - 使用实时视频流进行推理时,需确保帧率满足实际需求。 ```python import torch from torchvision import models # 加载预训练模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 修改最后一层以适应二分类任务 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 2) # 定义损失函数和优化器 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ```
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