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基本信息
- 項目名稱：
- 新一代智能交通自組網(wǎng)
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作B類
- 簡介：
- 本系統(tǒng)通過新型的自組網(wǎng)路由算法，使車輛間能夠自主、快速地構(gòu)建一個多跳、無中心的車載自組織網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)車輛與車輛之間、車輛與路邊設(shè)施間的即時高效的無線通信，同時先進(jìn)的模式識別算法能準(zhǔn)確快速地識別駕駛員疲勞、打盹、分神等不正常狀態(tài)。
- 詳細(xì)介紹：
- 本系統(tǒng)通過新型的自組網(wǎng)路由算法，使車輛間能夠自主、快速地構(gòu)建一個多跳、無中心的車載自組織網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)車輛與車輛之間、車輛與路邊設(shè)施間的即時高效的無線通信，同時先進(jìn)的模式識別算法能準(zhǔn)確快速地識別駕駛員疲勞、打盹、分神等不正常狀態(tài)。利用車載自組網(wǎng)高效的信息交互能力，準(zhǔn)確快速地感知車輛的位置、速度等信息，在出現(xiàn)危險駕駛或緊急情況時及時地發(fā)出報警信號，有效地預(yù)防交通事故，保證交通安全，并為駕駛員和交通管理者及時提供車輛狀態(tài)、交通路況等全方位信息，實現(xiàn)舒適高效駕駛和交通網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化調(diào)度。
作品圖片
作品專業(yè)信息
設(shè)計、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- （1）快速高效的移動自組織網(wǎng)絡(luò) （2）先進(jìn)的駕駛員狀態(tài)感知算法 （3）全方位GPS地圖
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 目前，大多數(shù)對車載自組網(wǎng)路由算法的研究都是基于模擬和仿真的，在真實的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中實現(xiàn)測試和應(yīng)用則相對較少。 1）通過車輛節(jié)點的移動性以及節(jié)點間的鏈路預(yù)測生存時間作為度量是否參與到路由發(fā)現(xiàn)，明顯的減少了網(wǎng)絡(luò)控制消息開銷； 2）源節(jié)點和目的節(jié)點之間的路由選擇不僅僅是根據(jù)路由跳數(shù)，更重要的是根據(jù)路徑的鏈路預(yù)測生存時間，這樣保證了路徑斷開的可能性大大減少，也大大減少了重新尋找路由的次數(shù)，提高了路由穩(wěn)定性和降低了丟包率。 3）通過位置獲取，能夠獲取周邊鄰域車輛節(jié)點的位置、速度、方向信息。 本系統(tǒng)拋棄了先進(jìn)行眼睛圖像定位再做人眼睜閉狀態(tài)判別的傳統(tǒng)方法，利用人眼睜閉狀態(tài)的二值特性：存在人臉時眼睛要么睜開、要么閉著，將眼睛定位和人眼睜閉狀態(tài)判別兩個單獨過程融合為對輸入人臉圖像做睜眼圖像檢測，因而實質(zhì)上人眼睜閉狀態(tài)判別算法就轉(zhuǎn)化為了人臉檢測、睜眼圖像檢測兩個部分。另外由于本系統(tǒng)利用紅外線照射人臉區(qū)域，使得人眼部分出現(xiàn)暗瞳效應(yīng)，從而使得人臉區(qū)域的灰度特征更為突出。
獲獎情況及鑒定結(jié)果
- 參加2010英特爾杯全國大學(xué)生電子設(shè)計競賽獲得該比賽三等獎
作品所處階段
- 中試階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 技術(shù)合作
作品可展示的形式
- 實物演示
使用說明,技術(shù)特點和優(yōu)勢,適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說明,市場分析,經(jīng)濟效益預(yù)測
- 在智能交通中使用自組網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)車輛與車輛、車輛與路邊設(shè)施信息交換、對駕駛員的駕駛狀態(tài)進(jìn)行感知，逐步實現(xiàn)人與人、人與車、車與車之間按需進(jìn)行的信息獲取、傳遞、存儲、認(rèn)知、決策、使用等服務(wù)。對網(wǎng)內(nèi)交通安全、交通阻塞、駕駛員駕駛狀況、車輛安全信息的進(jìn)行全方位的監(jiān)測，為駕駛員和交通管理者及時提供車輛狀態(tài)、交通路況及駕駛信息，對交通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度；能有效預(yù)防交通事故發(fā)生，提高道路通行效率，具有巨大的經(jīng)濟和社會效益。
同類課題研究水平概述
- 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀： （1）車載自組網(wǎng)研究現(xiàn)狀 目前世界上很多國家和科研機構(gòu)都對車載網(wǎng)絡(luò)投入了極大的研究熱情，國外的研究也比較先進(jìn)。國內(nèi)研究起步比較晚，南京郵電學(xué)院的研究人員對當(dāng)時用于車輛間通信的基于位置的路由協(xié)議進(jìn)行了分析，并對存在的問題進(jìn)行了探討。北京郵電大學(xué)專門針對城市場景提出了一種基于競爭轉(zhuǎn)發(fā)的車載自組網(wǎng)路由算法，該算法摒棄了Hello報文，通過分布式競爭策略并且根據(jù)鄰居節(jié)點的位置進(jìn)行下一跳節(jié)點的選擇，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生分割現(xiàn)象時采取暫存轉(zhuǎn)發(fā)策略。上海交通大學(xué)提出一種車載自組織網(wǎng)絡(luò)的被動地理路由算法,采用基于城市交通圖和節(jié)點位置信息的無線路由算法,使用基于路段與速度的位置預(yù)判方法,去除廣播機制,降低路由開銷。 （2）疲勞檢測技術(shù)中的眼狀態(tài)檢測研究現(xiàn)狀 國外在眼睛狀態(tài)判別上多采用基于統(tǒng)計模式識別的方法，對搜集的人眼樣本，使用不同分類器和學(xué)習(xí)方法，從樣本圖片提取特征，訓(xùn)練分類器。有代表性的方法有： 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法 基于概率模型的方法 基于模板匹配的方法 國內(nèi)眼睛狀態(tài)判別，有采用圖像處理的方法的，比如灰度投影、計算邊緣復(fù)雜度、計算角點個數(shù)的方法，有基于飽和度和邊緣的方法，也有綜合利用幾種圖形特征的方法。有代表性的方法有： 基于模板匹配的方法。 基于圖像處理的方法
