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一、停车、停车、还是停车!

  最重要的我要放在最前面说。高速公路行车最怕的是什么?是停车!
在高速运动的车流里不管因为什么原因致使道路堵塞而停车,最可怕的事情就可能要发生了。这里我要重点说一下小车,碰到这种情况,小车司机发现前方道路堵塞时,一定要马上看观后镜里有没有大货车跟着你,如果有,一定要提前减速并打开双闪灯提醒后车注意,给后面的大车充足的距离和时间减速,如果后面的大车按喇叭或向你不停的闪灯,相信我,他一定是刹不住车了,你一定一定要加速往紧急停车道内钻!哪怕会刮伤你的爱车。每年!每年我们都会碰到几起这样的事故:因为堵路,小车停在大车后面等待放行,结果后面的大车撞上来,后面的大车车头都撞上了前面大车的车尾!小车在哪里?!二人、三人、四人、五人!小车上有几人就是几条人命!几毫米厚的小车框架在几十、上百吨重量的冲击下比纸还薄!不要迷信你乘坐的是什么车,不要自认为安全,我见过拉开后压缩的只剩一米长的红旗车,我见过被压成铁皮的面包车,我见过火中被困的人的扭曲的身影和嚎叫,我见过挤得只有二指宽的人的头颅!

 

       你或许会问,后面的大车为什么不停下来?相信我,他不是不想停,他太想把车停下来了!可是你见过核载九吨却拉五十吨的货车吗?你见过核载十九吨却实载九十吨的罐车吗?你见过核载三十吨却实载一百三十吨的巨无霸吗?交警早已不允许处罚卸载超载车了,你看看路上的大货车们,十辆车有九辆半都或多或少的超载,不超就没有盈利,不超就会亏钱!那远不是交警一家就能够解决的问题,碰到情况,尤其是下坡路面,你就是给这些个大半挂车后面拴上一百头牛也拉不停他!这里暂且不提。

 

       还是要劝告所有碰到堵路的小车司机,将车停下后,就算外面在下刀子也要全部离开车辆迅速转移到路外,直到你的车后排上了七八辆以上的大车后再回到你的车上!为什么要等七八辆?06年我手里曾有一辆车连撞十三辆车的纪录,在我们大队一直没有人能打破,你愿意你是第几辆?实在不行就从紧急停车道往前走,走上二三百米后再找空位腾出停车道,宁愿让交警罚你贰佰元钱,也比命便宜!在这里,还是那句话:紧急停车道是一条生命通道!一条你的逃生通道!

二、爆胎时的操控处理
  
  刚才提到了车辆爆胎,在高速行驶时小车爆胎尤其是前轮爆胎造成的后果远比大车爆胎严重,爆胎虽然不可预料,但在我们的事故处理中常常发现一个有趣的现象:如果是左前轮爆胎造成车辆失控撞击护栏,撞的往往是右侧护栏,反之亦然。究其原因,在车辆爆胎时因胎径及摩擦系数的不同,车辆的运行轨迹将偏向爆胎的方向,爆左前轮向左偏,爆右前轮向右偏,而司机在打方向纠正时,指向性能反映在已爆胎的车辆上是有一个迟缓性的,加之因爆胎造成的慌乱,常常造成纠正过度,从而人为加剧车辆的失控,致使左前轮爆反而撞上了右边护栏,甚至连续多次撞击左右护栏的现象发生。正确的做法是在车辆爆胎时,首先要紧握方向,不管车头向哪偏,给一个固定的纠正角度(与你的实际车速有关)并用力保持,同时不要采取紧急制动,因为这时车辆的制动能力在纵线上是不平衡的,让减速行为掌握在受控制的过程中并努力保持原来的行车轨迹,切忌急打方向纠正。
  
三、超速行驶
  
  超速行驶的危害大家都知道,无论是地方还是高速,都会造成不可挽回的后果。如果你驾驶一辆时速100KM的小车,假设你身高170CM,从你眼睛发现情况,到大脑做出判断,再反映在刹车制动,生理上的反应时间是1.7S左右,而这时你的车辆已经前行了47.2M。40米的距离!会包含多少无可奈何的生命!我们曾经在限速70KM/H的路段查超速(110公里我们才纪录),有辆小车竟然跑了203KM/H,看着照片,我们都说这个驾驶员迟早要报销,那是他的命,命在他的手中,别人无能为力。

 

       对于超速行为,我只有两句话:一句是“十祸九快”,一句是不要迷信“好车”,往往有些人迷信自己的车好,性能就好,但是生命面前是人人平等的,我们手里有宝马 745,有保时捷卡宴,还有S80,不管曰本车欧洲车,只要超速出事,该死死该伤伤,一点不耽误。我国最高等级的高速公路限高速是120KM/H,这是写在安全法里的法定最高时速,这不是没有根据的,据国外资料,如果一辆时速超过160KM的小车发生爆胎事故,不管你是否系安全带,司乘人员的死亡率是 100%!记住,不是50%,也不是99%,是100%!敬告那些喜欢一上高速就把油门踩到底的司机朋友,祈祷你的轮胎安然无恙罢。
  
案例 超速行驶 

       目前国内对于高速公路的限速规定大都为120公里每小时,但相信很多朋友都看到过在高速公路上飞驰而过的私家车辆。不过请相信,超速行驶对于车辆和车上人员的安全的确没有任何帮助,这起事故造成车辆失控起火一人死亡一人重伤。

四、行车前的安全检查
  
  还是爆胎问题引出的题目,这是一个很偶然的因素,你说你是新车?我们手里有5000公里不到的新车爆胎,至于车型我不方便在这里说,但可以透漏是** 公司十万元左右最普通的家用车;除了出行前检查轮胎,还有机油问题、润滑油问题、降温液问题,甚至雨刮和玻璃水也要仔细检查,我们曾经下班时坏了雨刮,邪门,偏偏是左雨刮,那天又正好是雨夹雪,可想而知我们那几十公里的路是怎么回的家!不堪回首啊,这是高速公路,前不着村后不着店的,幸亏我们是警车又熟悉路况,打着双闪和警灯就这样歪着脖子开车坚持下了路,要是换了别人,要么受罪,要么就容易出危险了。回到家后检查车辆,原来是雨刮连杆掉了一个螺丝,一毛钱都不到的维修成本造成了多大的麻烦和隐患!
  
五、高速公路的标线、标牌和警告
  
  相信很多经常上高速的司机朋友都会发现高速沿线不时会有这样那样的警告标语和警示灯,我以前没上高速干的时候也是没有在意这些东西,但干了这几年才深深感触,那每个“事故多发路段,请谨慎驾驶”,当您在路上见到类似的警告标志时,一定要有意识的降低车速并保持车距,同时做好应对紧急情况的准备,
  
六、尽量避免夜间行车(夜间高速路上可能有违规掉头大货车,等看见大货车为时已晚,会很惨的)
  
  在我国目前的现实里,这是一个全国普遍的规律:夜间行车的大货车数量要远远多于白天在路上跑的。在我们这里,光说大货车,白天与夜间的比例能达到 1:5 甚至更高,晚上巡逻时左边是一溜白灯,右边是一溜红灯,一边一串看不到头,这曾经让我们困惑过,白天视野又好,车流量又小,为什么这么多的货车要昼伏夜出?以至我们经常为处警彻夜不眠。后来通过和当事司机聊天才知道,白天要装卸货物、维修车辆、办事找人、而且最重要的是路政、超限和交警白天都在路上,晚上行车麻烦更少!这就造成晚上是各种事故的高发时段,作为小车的司乘人员,在晚上行车,流量大、密度高,跑着“不爽”还是其次,重要的是忙了一天的大车司机大部分涉嫌疲劳驾驶、更有证驾不符、违法驾驶等大比例牵涉其中给行车造成更大的安全隐患。而且大车的座位较高,高速公路的**隔离根本挡不住对面射过来的一串车灯,大车司机几乎是在半眩目的状态下开车,你愿意一路上和这样的司机们一同驰骋吗?
 
       深夜在高速公路开车,要小心前方有违规在掉头的车辆(极度危险),一辆卡宴 直接与货柜车中部发生剧烈碰撞 卡宴的车身不足一半 路上没有任何制动痕迹 前保险杠已经穿过货柜车,满地残渣常识告诉我现在马上应该远离现场设置警告,以防后车再次追尾碰撞。

七、超车时多用闪灯提醒
  
  高速公路速度快,噪音大,你的车喇叭前车根本听不到,超车时还是多切换远近闪灯提醒一下对方更有用;而且,当你发现行车道内有两辆以上大货车前后距离比较近时,超车时你就要提防后面的大车突然变道超车,那时如果你正好跑到他旁边,那可就真要听天由命了,相信我,那些变道超车的大货车在变道前能有一半在观后镜里看一眼的就算阿弥陀佛了,更何况你是小车,不容易被发现且车速更快。而且,晚上超车时,不要一直用远光灯,在你距离被超车辆尾部贰、叁佰米时最好切成近光灯,这样前车才能更好的判断你与他的距离从而不会误判,要知道,在路上让其他车辆更清楚地看到你,与你是否能清楚看到对方是同等的重要。说到这里,想起在市里经常有晚上不开车灯或者打着远光会车的摩托和机动车,他们自认为自己能看清路面和其他车,而别人是否能看清他们呢?那都是一些自私而且毫不体谅别人的人,我一直很鄙视这些人。

八、非紧急情况不要占用紧急停车道

       紧急停车道,顾名思义是在紧急情况下才能使用的车道。我们出现场发生堵路时最头疼的就是小车占用紧急停车道,造成我们无法及时到达现场,因为小车占道,我的最高纪录是提着勘查箱步行七公里出现场,当时的心里真是既生气又无奈:你也不想想,既然已经堵路,在交警没有到达现场前,你能插上翅膀飞过去吗?七、八十吨连车带货翻在路面,没有吊车、施救车现场路面能通行吗?你堵的虽是交警,其实堵的也是你自己!

 

       这都不算是重要问题,最重要的是这些人没有意识到前面的情况也许很危急,有些人可能正在流血、正在被困,在救援车辆没有到达现场前你却把别人的求生希望给堵的死死的!从某种意义上说,可能因为你占用紧急停车道而使救护、救援车辆不能及时到达现场、可能因为你占用紧急停车道而使救援车辆只能冒危险逆行或从中央护栏调头,徒增风险!可能因为你占用紧急停车道而间接造成他人死亡!根据我国的安全法实施条例第八十二条第四款规定,对非紧急情况下占用紧急停车道的行为处罚金200元,并处扣六分!如果前面出事故被困的是你的亲人,你会占用紧急停车道吗

 

记住:紧急停车道是一条生命通道!

九、保护现场?保证安全!

   我们大队管辖的高速路段约170公里,从前事故一直是一个点三班倒,后来随着人员的增加及为了快速出警(有时早到现场十分钟可能就能救回一条人命)我们分成了两个事故出警点各辖一段,可就是这样,在自己的辖区转一圈也要两、三个小时。有时经常接到这样的事故报警:双方发生了简单的刮擦或追尾,事实无争议、无人员伤亡、财损不大、车辆能够移动,可无论我们怎么在电话里劝,双方当事人就是不肯将车移到路边!一定要我们到现场“照相”后才肯动车!七八十公里呀!最快也要四十分钟一个小时!有时为了百十块钱的损失,两个车横在路面阻塞通行致使堵路达十余公里!碰到这样的司机,我捶他的心都有!你为了自己的些微利益,不听交警的劝告一意孤行,如果你的车辆滞留路面引发二次事故怎么办?如果你的车辆滞留路面,致使后面堵路造成事故怎么办?可以肯定的是如果再发生事故,所造成的人员财产损失一定会大于你的小事故,到时,后面的事故当事人如果起诉你,虽然你可能不用承担法律责任,但你百分百要承担赔偿责任!

  在高速公路发生财产损失轻微的事故,如果无人员伤亡、双方对成因无异议,且车辆具备移动能力,一定要将车辆移动致紧急停车道内停放,现在的人们几乎都有拍照功能的手机,可以在动车前用自己的手机将原始现场拍两张照片,当然,最好能在电话里和当班民警沟通,放心,碰到这样的“移动现场”,高速事故交警一定不会难为你的!


十、发生事故后

   当然,前面说的只是简单的小财损事故。如果你的车辆在高速公路上发生大的财产损失事故甚至伤亡事故,你是一定不能动现场的(抢救伤员除外),这时就牵扯到两件比较重要的事情了:设置警告标志和电话报警。在高速公路发生交通事故致使车辆无法移动的,一定要在事故现场来车方向一百五十米外设置警告标志,且人员要转移到公路护栏外。记住:一定是一百五十米外,如果因为你设置的警告标志达不到这个距离,致使发生二次事故,那么我们事故民警是一定会在二次事故中给你划责任的,最起码也是次要甚至同等!可惜的是,凭我在高速公路上这几年的实践,没有一个当事人会“舍得”将警告标志设置到位,真的!没有一个!能在车后五十米以外设置标志的就令我刮目相看了!还记得去年夏天的午夜,我和队上的一个老同志巡逻回单位的途中,在对面半幅的下坡行车道内发现一起刚刚发生的交通事故,两辆大货车的四五个当事人就“若无其事”的或倒或躺在事故现场后方的路面上,唬得我俩赶紧连劝带赶的将人弄出护栏外,前后也就三五分钟,就又有一辆大货车驶过刚才躺人的路面在我眼前三四米的距离撞上了事故现场!当时的腿说不软真是假的,如果我们不是路上偶遇,而是接到当事人的报警电话才出现场,那么车后的这四五个人会一个不剩!

 

       当然,如果你的车辆没有三角警示牌或锥桶,你也可以将色彩鲜艳的旅行包或机油桶甚至路边的树枝等等拿来借用,可是千万不要搬石头哦!那性质就变了!说到报警,经常有当事人发生事故后,第一个电话打给老婆孩子,第二个打给朋友,第三个打给保险公司,等到想起报警,距离发生事故已经个把钟头了!如果因为这样发生二次事故,对不起,你一样要承担二次事故的法律责任!发生事故后,设置警告标志、人员转移到路外、及时报警这三样缺一不可,任何一个环节的不规范致使加重事故后果或直接导致二次事故的发生,当事人均要承担相应的法律责任。放心,保险公司的报警时间限定在48小时内,你就是第二天再报也来得及,干嘛一定要在险象环生的现场避重就轻?

案例 
成南高速路上擦挂停车 未设置明显的警示标志 惨烈追尾3人身亡


   20090419凌晨1点40分左右,成南高速金堂竹篙段发生一起严重车祸。一辆小轿车与一辆货车发生擦挂后,与货车一起停在紧急停车道上等待交警处理。轿车停车后没有设置警示标志,司机与4名乘客也滞留在车中。数分钟后,从后面疾驰而来的一辆货车撞上了轿车后部,造成轿车上3人死亡、2人受伤。目前,事故还在进一步调查之中。
    
  开始只是一起小小的擦挂,却引发了3死2伤的交通事故,交警表示,除了追尾的那辆货车要承担相应的责任外,之前的擦挂发生时,货车和轿车司机的处置方式不当,也是造成这起车祸的重要原因之一。
  
  我国《道路交通安全法》规定,当机动车在高速公路上因故障等原因停车时,必须将车辆停靠在紧急停车道上,开启危险报警闪光灯,并在故障车来车方向150米以外设置明显的警示标志,车上人员应当迅速转移到右侧路肩上或者应急车道内。
  
  在这起车祸中,货车和轿车发生擦挂停车后,并没有在车后设置警示标志,也没有开启危险报警闪光灯。在等待交警前来处理的过程中,车上人员曾全部滞留在车中。虽然从停车到车祸发生,还不到短短的10分钟,但这10分钟内的疏忽,就是导致这场悲剧的重要原因。“特别是夜间在高速公路上停车,更要注意警示标志的设置,人员要撤到右侧隔离带外。”
  

十一、不要在高速公路上丢弃废物、行人不要上高速

  这两条是相辅相成的,怎么,不理解?我们这里每天都有路外的穷苦村民上路捡空的饮料瓶,赶也赶不完,你从这头把他撵下去转个圈他又从那头上路了,这就直接导致了一个后果:我们大队每年都有三五起无名尸案件,说它是无名尸,是因为现场没有肇事车辆,也有的大货车夜间根本就不知道刮擦或撞上了行人,现场只有残缺不全的碾碎的压扁的尸体,有时男女都无法分辨,只能经DNA检验。至于撞伤的、撞残的每年都有几例,究其原因,就是您从车窗外扔出的那一个个饮料瓶,砸坏了来往车辆还是小事,我相信被砸得一定也不会放过你,可是就用那一个个小瓶子去换一个虽不富裕但却鲜活的生命,您于心就忍吗?当您摇下车窗抛弃废物时,您可能就是一个间接的杀人凶手!

  过往的乘客朋友,不要再上高速公路上拦车、搭车了!还有那些上路捡空瓶和煤块的人们,当高速机动车撞上人体时,人真的会碎的!我永远也忘不了那年冬天夜里一点多,我在路上守在一具无头尸旁,昏暗的车灯中地方上太平间的老王拎着找到的一个女人头走向我的镜头,开始我们还怀疑是谋杀,经县市两级法医及刑警队联合尸检,最终证实该人体是被巨大的冲击力作用于背后,致使颈部撕脱后飞出一百多米远,后来证实那个老太太精神不太好,收费站的监控显示她确是一个人走上的高速,至于她要干什么,谁也不知道。至于路面被多车连续多次碾压的尸体我见得太多了,以致我们常常要用铁锨和麻袋来为他们收尸,你想象不到一具人的尸体散落在10X80M的路面上是一个什么情景,你也感受不到那种新鲜的破碎的尸体是一种怎样的气味,那是自然界中你永远也闻不到的,我永远也不愿再见!再闻到!

十二、安全带保安全
  
    高速上...坐在后座的人一定要系安全带!...这个往往是很容易忽视的问题....亲眼见过一辆SUV在高速翻滚...司机因为系了安全带没事...后座上的两个女孩被甩出...当场死亡!太恐怖了!现在..只要上高速...强令车上所有的人系安全带!
   
     这是一个老生常谈的问题,也是一个很多司乘朋友很不以为然的问题。诚然,在地方上开车尤其是城市道路,我个人观点安全带的作用大部分是应付交警,实际作用并不大。而在高速公路上,系与不系安全带却会在事故后果中产生天壤之别。我出现场的2007年度的事故中,我印象中最少有两起小车单方造成的死亡事故都是没有系安全带引起的,其中一起是辆帕萨特自翻,车上只有司机一人,如果他系上安全带的话,我个人认为最多是轻伤,法医鉴定为颈椎骨折致死,全是翻车时身体不受限制运动造成;第二起也是小车单方,在高速行驶时前轮爆胎造成车辆失控多次撞击道路护栏,共有司乘两人,司机系了安全带毫发无伤,而副驾驶上的乘客因为没系安全带,且在放倒的座位上斜躺着休息,结果在车辆失控打转时被从后风挡玻璃处甩出车外致死。

案例 高速公路不系安全带

自从三点式安全带被普及到车辆中,这一看似简单的安全配置已经拯救了成千上万人的生命。但是偏偏有一些人无视安全带的保护作用,竟然在高速公上也“忘记”了系安全带。这起事故发生在06年12月21日,由于驾驶员紧急刹车而副驾驶员未系安全带,导致副驾驶员头部撞击前风挡玻璃,抢救后造成终生残疾。

十三、高速路上必须集中精力,不能接打电话,不能想事而思想开小差

十四、千万不能斗气开车——大忌!!! 多谦让!!!


十五、其他

  没想到这篇即兴的短文竟会写了这么多。最后,我还有几个简单的实践经验想告诉在高速公路上的司乘朋友:

  1、副驾驶位上的朋友,最安全的座位是司机后面的那个座位,相信我,遇到紧急情况,司机避让自己是本能的下意识行为,你与他的上下级关系、感情甚至亲情在这里都没用。如果你是一个在后排卧铺休息的大车乘客,也请你选择将头朝向驾驶员的方向,你愿意失去一条腿还是“一个”头?这不是可选择的题目!

  2、交通事故受伤致死的原因比例最高的为颅脑损伤、胸腹脏器损伤、出血过多及休克死亡;所以除非你有专业的医疗知识,在没有确定伤者伤情的情况下,最好不要轻易的移动伤员,否则,他断裂的肋骨可能就是在你的“帮助”下才插入心脏或动脉的。如果伤者四肢大出血,你可以在他出血肢体靠近心脏端的关节上方用鞋带或腰带扎紧止血并及时报警,这才是最重要的。

  3、在高速公路上,一切非正常的行驶状态下,都要及时打开双闪灯!包括停车、前方堵路及施工、单道放行、前方发生事故、进入雾区等等。

  4、高速公路上的重大肇事驾驶员的驾龄是6—8年!相信我,你没有看错,这个数据从市、省到全国都是一致的,个中原因您一定能体会。熟能生巧?熟也能生骄!

  5、永远把与你同在道路上行驶的其他机动车当成菜鸟,不要把自己的生命财产安全寄希望于掌握在别人的手中。(就好像我们一看到违法行驶的女司机就赶紧躲得远一点^-^)

  6、上高速公路前,要规划好线路,尽可能了解沿途的路况,给车辆加满油料并保持手机电、费充足,不然给你撂到荒郊野外,那可真是上天无路入地无门啊!

  7、还有一句题外话,现在的高速公路平均50—60公里就会设置一个服务区或停车区,当您的车辆遇到小的故障或您内急时,请您坚持到服务区解决。毕竟,你的车辆不管停在紧急停车道还是加宽车道,不仅给您和他人的行车造成安全隐患,遇到夜间,还很有可能给预谋或流窜的犯罪分子提供难得的发财机会。

  8、最后一个很白痴的提示:报警电话永远是110!不要在前面加区号!

  无论何时牢记一句话:一个好的驾驶员,并不在他的驾车技术有多么高超,而是他的头脑中是否有安全意识。无论您开不开车,都应该知道这些,因为您的命也只有一条!

补充:
如何防止高速中爆胎
  
  在汽车行驶中,轮胎对于行车安全极为重要,尤其是高速行驶。高速行驶中爆胎导致的事故时有发生。那么,如何防止高速中爆胎呢?
  
一、平时要注意轮胎的保养
  
  经常检查轮胎是否有扎伤、划伤,是否有因断线造成的突起。在汽车被升起的时候(如检查底盘和换机油)应该顺便查看轮胎内侧是否存在问题,发现问题及时找修理厂或4S店咨询。按照要求调换轮胎以利磨损均匀。
  
二、关注轮胎寿命
  
   轮胎到一定里程要视行驶路面和磨损状况而确定是否更换。一般来讲城市道路时间可以长一些,若经常上高速或行使路面较差,就要视磨损程度及时更换。
  
三、养成检查胎压的好习惯
  
  要经常检查胎压,每隔一个月要测量胎压,随时补充。上高速前更要检查胎压,使其在正常范围内。
  
四、高速中防止轮胎温度过高
  
  尽量不要连续太长时间跑高速,可适当在休息区停车,使轮胎降温。这一点在夏天尤其重要。
  
五、养良好驾驶习惯、控制车速
  
  尽量防止急起步、急刹车和快速过弯,这些动作都会加剧轮胎磨损和增加瞬间压力。不要碾压路面上的坚硬物,控制车速。     
  
  高速公路上的爆胎因受轮胎质量、气体温度、磨损、路面状况及行驶操作等影响,原因比较复杂,有些轮胎质量问题是一般修理厂检查不出来的。因此高速爆胎很难彻底杜绝。但随时关注自己的爱胎、及时检查和保养、养成好的驾驶习惯是有利无害的。一旦爆胎发生,切不可紧急刹车,要握住方向盘,慢慢把车速降下来。
  
  当自驾游成为一种时尚的时候,告诉车友:保持可控的车速是危险发生时唯一的救命稻草。


第二位有多年工作经验的高速交警给司机的忠告——

本人在高速公路工作多年,一直担负交通勤务及重要目标安全警卫工作,路走的多了,也就有了一些经验和体会,况且,有些路况大家可能很少遇到,比如大雾、冰雪等恶略天气,实行了交通管制后,公路上依然是我们执行勤务的场所,所以各种路况下的驾驶经验丰富了不少。

现在私车多了,自助游盛行,大家都认为高速公路路况好,情况少,经常有网友发贴:一天到武汉,二天到广州,大错特措!不假,你可能多次行走高速,安然无恙,不知你意识到没有,高速公路不比城市道路,稍有闪失就有可能酿成终身遗憾。

既然是自助游,肯定有很多路是你第一次走,我们就从上路前说起:

第一,上路前如何做好车辆准备?

检查油水电,这个不必详说,大家都是行家,需要提醒的是:汽油一定加满,玻璃水一定要加满,另外带上一本比较详细的地图。

第二,行车中的注意事项:

1、心态千万别放松!大家一定觉得高速上开车最省心,警察少,没行人,千万别放松!不熟悉的路上路前问问收费站,因为有时候指示牌标的可能和地图不一致,尤其是靠近城区的高速路。

2、系上安全带。关键时刻,安全带可以救你一命。别迷信气囊,这东西远不如安全带管事。7年前,我处罚过一个桑塔纳司机,因为不系安全带,司机系上后开了大概20多公里后追尾,钻到大车下面(恰好大车的后挡板在下面吊着),到现场一看:一准死了。后挡板卡住了桑塔纳,离司机的鼻子大约还有十几公分,司机无恙。后来这个司机还专门到队上表示感谢。我开的巡逻车曾经被突然超车的大车撞了,由于系了安全带,同样没出什么意外,如果不系,今天可能写不了这个了。

3、千万别超速。有的人说:“我上次在高速上还没给油呢,速度就上了180。”千万别受蛊惑。奔驰、宝马、沃尔沃这些车不错吧,发生事故一样惨不忍睹。


一篇文章认识《双目立体视觉》 双目立体视觉,由两个摄像头组成,像人的眼睛能看到三维的物体,具有深度的信息;单目视觉只能看到二维的物体。 1)双目摄像头 2)双目相机基线 3)打开双目摄像头 4)双目测距 视差disparity、 极线约束、 极线校正/立体校正、 a.双目标定 b.双目矫正 c.立体匹配 d.双目测距(三角测量) e.测距效果 立体视觉方法评测网站 阅读详情

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日显辉扬 571

R语言中的混淆矩阵(Confusion Matrix)是一种常用的评估多分类模型性能的工具

除了准确率,混淆矩阵还提供了其他有用的指标,如灵敏度(Sensitivity)、特异度(Specificity)、精确度(Precision)和召回率(Recall)。混淆矩阵通过比较模型预测结果与实际标签的一致性,帮助我们了解模型的分类准确性和错误类型。此外,混淆矩阵还提供了各种错误类型的统计信息,如假阳性(False Positive)和假阴性(False Negative)等。通过混淆矩阵,我们可以了解模型的整体性能和错误类型,从而对模型进行评估和改进。最后,为了更好地理解混淆矩阵的结果,可以使用。

HackSquad的博客 972

基于STM32+Qt上位机设计的智慧停车场管理系统(207)

本项目设计了一套基于STM32+Qt上位机的智慧停车场管理系统。该系统融合了先进的嵌入式技术、图像识别技术、数据库技术和移动互联网技术,通过STM32硬件端实时采集车库现场信息,包括车牌识别、车位占用状态监测等,并将数据上传至Qt上位机进行处理与展示。利用MySQL数据库存储车辆出入库记录及车位使用情况,确保数据的安全性和可追溯性;通过Android手机APP为用户提供查询、支付等功能,实现远程交互与便捷服务。

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开车自驾游必备的三样“神器” 及这12个夺命开车坏习惯必改

在这样的美好日子里,似乎不开车去撒野都对不起这个好天气,有车一族一般都选择开车出去又方便又省事,自己开车不仅有面,还不用忍受火车的拥挤和买不到票,不过开车出游并不是一件轻松地事,一定要做到万事俱备才好,那么关于自驾出游的装备你都准备好了吗,现在跟着小编一起来看一下我们自驾旅游应该必备的小神器吧! 车载气垫床 在自驾旅游之中,在哪休息是自驾游中的重要安排事项,按理来说这年头有钱去哪玩都不怕,但是怕就...

Ayinyuejue的博客 704

基于STM32设计的数字电子秤

当前项目是采用采用STM32+称重模块+OLED实现了简单的电子秤项目,称重模块上采用24位的ADC芯片,精度较高。实现了称重,校准、去皮等功能。

1万+

c++ 向量化_续航够真自驾才随心!看真能跑纯电SUV几何C如何圈粉?_ 行业之窗...

2020年度的长假余额已经归零,相信很多车主的内心都是复杂的,毕竟一款纯电SUV提供出色的旅途体验将会让他们回味很长时间。作为一名自驾游爱好者,在经历了今年最后一个黄金周假期后会发现,驾驭几何C会多一点续航的保障,让即刻出发和纵情驾驭的自由同时收纳旅程当中。那么由纯电SUV主导的自驾游究竟是怎样的?看完几何C车主长途自驾的心路历程之后,你就会发现这辆深受老司机青睐的自驾神器一点都不简单!开电动车自...

weixin_39754831的博客 133

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

318自驾交流

推荐一家巴塘的民宿,叫孔雄温泉民宿,前台和招待都是当地藏民老奶奶,带wifi,空调,房间干净,是藏民自建的小楼,房间是藏风全实木装修,空间大,还自带温泉,可以带泳衣去泡,不另收费,老奶奶还会免费给你酥油茶,当地干果吃,早上会给你做早饭,一晚上只要一百出头,真正良心。1.国道上虽然不时有落脚点,但是不是每个落脚点都有厕所,有的厕所会被当地锁住,而且大部分是旱厕,很臭,所以国道上如果想上厕所,可以不用害羞,只要有空地就可以停车,走两步到路边解决才是正道(无论大小),毕竟就算你不上厕所,那边也全是牛粪。

CQ的学习笔记 1273

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

成都到长沙自驾游路线推荐-成都至长沙自驾游攻略

请问成都到长沙自驾怎么走,中途在哪里休息比较合适,沿途有哪些景点? 在湖南湘西的吉首落脚是首选 一,成都到吉首 约在800公里。全程高速估计就是 9个小时左右。如果上午出发,差不多可以到吉首吃晚餐,再住酒店与宾馆休息一宿,上午可以去湘西凤凰自驾游。 二,吉首离长沙约300多公里,最多也就是3.5个小时左右的车程。把握下时间赶到长沙吃晚餐再休息。 满意请采纳。谢! 驾车路线:全程约1196.0公里 起点:成都市 1.成都市内驾车方案 从起点向正西方向出发,沿蜀都大道行驶60米,左转进入人民中路 沿人民

u011191174的博客 6505

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

新手上路之第一次自驾游

原文: 新手上路之第一次自驾游 链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_69a04cf401016yl1.html 人生有很多第一次,今年五一我们完成了第一次自驾游。 本人去年9月考到驾照,老婆12月拿证,我们没有车也不打算买车,在陪练公司练了十小时,三月份租过一次车,主要是我们俩练车。这是第二次租车,租了两天,也是第一次全家自驾游。这次租的

xww810319的专栏 2174

上海-重庆自驾准备笔记

    现在主要就是在等沪蓉高速通车,这样从宜昌到万州这一段就可以快速通过,极限情况下,两人交换驾驶可以一日之内到达重庆,并且轮胎也不用专门准备。    如果能从上海走湖州到芜湖,不过合肥,似乎路线会更近一些。但这一段缺乏全程的高速,需要密切注意。   安徽据说是乙醇汽油,湖北和四川呢?还不是很清楚。   如果不能一天到达,那就准备在武汉中途逗留一天,玩玩拍拍。最近又发现在黄梅到黄石高

吕雪松的专栏 2272

计算机毕业设计ssm基于ETC用户的自驾游推荐系统 ETC用户自驾游规划与推荐平台 基于ETC的智能自驾游推荐系统

进过系统的分析后,就开始记性系统的设计,系统设计包含总体设计和详细设计。总体设计只是一个大体的设计,经过了总体设计,我们能够划分出系统的一些东西,例如文件、文档、数据等。而且我们通过总体设计,大致可以划分出了程序的模块,以及功能。但是只是一个初步的分类,并没有真正的实现。

sheji713的博客 1054

短途自驾游山西全168

868短途自驾游山西全最近刚刚有驴友自驾车前往山西,短短四天的山西之行也有不少收获,本期我们特别为大家推荐短期自驾游山西。      路线:北京→娘子关→太原榆次→祁县乔家大院→平遥古城      路程:大概1500公里      第一天:北京→京石高速→石家庄→太原      早上8点出发,经京石高速公路,大概12点可到达石家庄。然后转入石太高速,过娘子关,进入山西境内,下午3点钟到达太原,当晚

p6w8x5的专栏 3454

自驾游成都费用(成都出发川西自驾5条最佳线路图)

四川一直以来都有着天府之国的称号,每一年去四川旅行的游客也是数不胜数,在这个旅游大省中,适合旅游的景点实在是太多太多了,九寨沟,阆中古城,稻城亚丁都极具特色。要想将四川所有的景点都浏览里边,也需要耗费很长时间,如果想来四川进行一次为期5天的自驾游,四川自驾游的最佳路线:路线众多,在当今自驾游已成为人们出行的主要方式,趁着春天暖和一点还不去大美四川旅游?不一样的路线,不一样的美景,不一样的风情,不一样的魅力,不一样的风度,不一样的风度,不一样的风度。此外,川南的酒文化、铜鼓文化,更是声名远播。

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名悦集团:2022年春节自驾返乡开车注意事项

春运已经开始了,春节返乡的脚步也近了。疫情防控期间,很多人选择自驾带着一家子返乡,出行的压力还是很大,今天名悦集团将为大家梳理2022年春节自驾返乡开车注意事项,有需要的自取哦。 关于春节高速免费,2022年春节放假时间为1月31日至2月6日,共7天,节日期间高速公路实施7座以下(含7座)客车免费通行政策,免费通行时间为:1月31日0点至2月6日24点。 自驾出行前首先是对车况进行判断,如果临近保养周期,而且路程又比较长的话,那么名悦集团建议在出发前先联系4S店进行保养,以保证车辆在最佳的状态。除此

weixin_49045184的博客 854

生活分享:川藏南线(318)自驾露营线路

每一个热爱旅行的人,心中都藏着一条“进藏梦”。川藏南线(318),作为中国最美的自驾路线之一,从成都平原一路穿越高原、雪山、草原、峡谷,最终抵达圣城拉萨。这不仅是一场地理意义上的穿越,更是一次心灵的洗礼。本系列将详细记录从成都出发,沿川藏南线一路自驾到拉萨的全过程。与传统的酒店住宿不同,本攻略选择了“自驾+露营”的方式,沿途在高原草甸、湖畔、村庄等地扎营,深度体验自然与人文的融合。文中会详细介绍每一天的自驾露营线路、营地选择、沿途景点、摄影机位和高原旅行的贴心提示。

提供数据库技术支持(系统优化,故障处理,安装升级,数据恢复等) 2047

春节自驾方案

春节深圳自驾游攻略:三条王牌路线推荐 针对10-11天春节假期,从深圳出发推荐三条错峰自驾路线: 滇东南暖阳线(极力推荐):深圳-南宁-靖西-普者黑-建水-元阳梯田,全程约2500km,天气温暖,风景绝美; 闽南客家线:深圳-潮州-泉州-平潭-永定-梅州,全程约1500km,人文美食丰富; 贵州风情线:深圳-桂林-肇兴-荔波-西江-镇远,全程约2000km,少数民族年味浓厚。 特别提醒:提前3天出发避堵,备好冬装,山区路段注意雾灯使用,元阳梯田等热门景点需提前订房。滇东南线最佳,可享20℃+温暖天气,体验梯

daguo_zhan的博客 1372

李官自驾旅[节选]

 过了几条略微繁华的马路不久就上了一条郊区的林荫大道,路面平整,视线良好,车少空气清新,遐逸! 快到沈大高速入口的时候3台车拐进了路边的加油站,小派昨天刚加满的,就停在外边等他们。这时lh夫妇估计是饿了,也可能是发现小派的行李箱里有点乱,就说要帮忙整理一下。他们把一些水果、牛奶和小食品从后备箱里整理到了后排座上,我又帮他们把行李箱的盖板整理掉,这样lh夫妇就可以在行驶过程中随时的从后排座整理后

Luiy的专栏 1522

高速免费期间自驾与火车回家的成本比较分析

以常见的油耗8升/百公里的经济型轿车为例,在350公里路程、火车票价50元的条件下,理论临界人数为5人。火车单人单程票价为50元。若计算结果要求超过5人(例如6人),则普通家用车无法承载,必须换用7座及以上车型(如MPV),而这类车型的油耗通常更高,需重新代入计算。· 油耗6升/百公里时,燃油成本为 6×3.5×7.8=163.8元,临界人数=163.8/50≈3.28,向上取整为4人。· 油耗10升/百公里时,燃油成本为 10×3.5×7.8=273元,临界人数=273/50=5.46,向上取整为6人。

humors221的专栏 191
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