南京高校學生發明“智慧方向盤” 有助防止交通事故

龍虎網訊 隨著我國城市化和汽車普及化進程的快速推進，低碳交通、綠色交通、智慧交通等新理念應運而生。3月31日至4月1日，以“科技交通·綠色旅程”為主題的“南京城交院杯”第二屆江蘇大學生交通科技大賽決賽在南京林業大學舉行。

據瞭解，大賽主辦方秉著“綠色出行，低碳出行”的理念，為各位專家評審準備了共用單車，專家們都是在志願者的引導下騎車抵達會場的。

評委們踐行綠色出行，騎著共用單車到達現場。

本次大賽由南京市科學技術協會主辦，

南京林業大學、南京交通協會承辦。東南大學、南京理工大學、南京林業大學等19所高校的55件大學生交通科技競賽作品最終入圍決賽。大賽設四個競賽小組：交通運輸規劃與管理組、交通資訊及控制工程組、道路工程及附屬設施組和載運工具運用工程組。

記者在展廳現場看到，入選決賽的很多作品不僅融入了大學生們的奇思妙想，更貼近生活，

貼近實際，對解決現實的交通問題起到一定的借鑒意義。比如來自南京林業大學孫雅麗等同學的參賽作品《基於可變線路定制公交軟體平臺開發》，針對城市綿延情況下城郊低密度交通需求地區的出行問題，開發了提前預約與即時預定相結合的可變線路式定制公交機制，並利用wamp技術，以靈活而相容性強的php指令碼語言搭建了一套包含用戶端、車載終端和幕後處理端的動態互動式平臺，讓公交出行更加便捷和快速。

城市幹道綠化帶對駕駛人視覺的影響

南京林業大學王奎元同學和小組成員攜參賽作品《城市幹道綠化帶對駕駛人視覺的影響》參加本次比賽。據他介紹，由於駕駛人行車過程中90%的駕駛資訊都是通過視覺獲得，

綠化景觀不僅有生態景觀效應、視線誘導，還有一個重要功能就是為駕駛人創造安全舒適的行車環境和比較穩定的駕駛狀態。在他們的方案中通過採用對偶比較法，建立綠化帶指標對駕駛人影響度模型。該成果可對幹道綠化帶設計方案提供改良建議，尋求道路美觀與行車安全的平衡。

國內機動車數量與公路里程大幅增長，但交通管理的相應硬體建設未能有效改善，

給交通的高效管理造成一些困難的。尤其當遭遇惡劣天氣，重大自然災害時，對智慧交通管理設施的要求更加迫切。南京林業大學寇雯彬等5名同學研究了一種基於影像處理技術的自動跟蹤系統，並研製出一款應用於交通領域的車載燈光自動照明系統，可在光線較弱時，對需要加強照明的目標進行主動的跟蹤照射，可方便交通管理者在高速公路等照明不足的地方進行夜間工作，另外也可以用於其它需要對運動目標進行跟蹤、照明的地方。

據瞭解，高達92.7%的交通事故都是直接或間接由人因引起的，因此需要即時監測駕駛員狀態十分必要。根據這一現象，來自南京理工大學鄒振東等同學在老師的指導下研究了一種無干擾接觸式駕駛員狀態即時監測設備——智慧方向盤。這種設備基於心率、壓力、視覺的駕駛員異態辨識和駕駛人因事故風險預測及因人因境的自我調整預警演算法，能夠進行即時監測以及預警，提高駕駛主動安全性，使駕駛員提前採取必要措施，防患於未然。

過去十年中，移動通信的普及和智慧手機技術的應用開闢了更多獲得個人出行和活動資訊的途徑，使得通過手機內置GPS模組進行便捷高效的行為資料獲取成為了可能。來自東南大學樊海潤等同學組成的參賽隊伍通過分析每種出行方式的各項參數特徵，基於隨機森林演算法，使用MATLAB建立了一套預測模型。該演算法能夠替代傳統的出行方式調查方法，有效提高出行方式的調查效率。且在智慧手機已經普及的今天，能夠對數量更為龐大的群體進行分析，在行人行為研究、交通系統模擬和出行需求管理等方面擁有廣闊的應用前景。

此外還有來自揚州大學吳一鳴等同學組成的參賽隊伍針對因駕駛員心理生理狀況引發的交通事故而提出基於駕駛員生命體征的機動車緊急制動裝置研究。團隊成員向記者介紹到，本設計通過對駕駛員生命體征的監測，心率脈搏跳動次數的分級和對醫用性產品的應用，完成了以生命體征模組，車內外報警模組，緊急制動模組為基礎的面向駕駛員的危機識別及報警的輔助駕駛系統。將醫療監測設備與交通事故預防有機結合，針對心臟病患者及有潛在心臟疾病或駕駛狀態不佳的駕駛員，綜合利用ZIGbee，GPS和ABE等技術，極大程度減少了生命財產的損失。

另外也可以用於其它需要對運動目標進行跟蹤、照明的地方。

據瞭解，高達92.7%的交通事故都是直接或間接由人因引起的，因此需要即時監測駕駛員狀態十分必要。根據這一現象，來自南京理工大學鄒振東等同學在老師的指導下研究了一種無干擾接觸式駕駛員狀態即時監測設備——智慧方向盤。這種設備基於心率、壓力、視覺的駕駛員異態辨識和駕駛人因事故風險預測及因人因境的自我調整預警演算法，能夠進行即時監測以及預警，提高駕駛主動安全性，使駕駛員提前採取必要措施，防患於未然。

過去十年中，移動通信的普及和智慧手機技術的應用開闢了更多獲得個人出行和活動資訊的途徑，使得通過手機內置GPS模組進行便捷高效的行為資料獲取成為了可能。來自東南大學樊海潤等同學組成的參賽隊伍通過分析每種出行方式的各項參數特徵，基於隨機森林演算法，使用MATLAB建立了一套預測模型。該演算法能夠替代傳統的出行方式調查方法，有效提高出行方式的調查效率。且在智慧手機已經普及的今天，能夠對數量更為龐大的群體進行分析，在行人行為研究、交通系統模擬和出行需求管理等方面擁有廣闊的應用前景。

此外還有來自揚州大學吳一鳴等同學組成的參賽隊伍針對因駕駛員心理生理狀況引發的交通事故而提出基於駕駛員生命體征的機動車緊急制動裝置研究。團隊成員向記者介紹到，本設計通過對駕駛員生命體征的監測，心率脈搏跳動次數的分級和對醫用性產品的應用，完成了以生命體征模組，車內外報警模組，緊急制動模組為基礎的面向駕駛員的危機識別及報警的輔助駕駛系統。將醫療監測設備與交通事故預防有機結合，針對心臟病患者及有潛在心臟疾病或駕駛狀態不佳的駕駛員，綜合利用ZIGbee，GPS和ABE等技術，極大程度減少了生命財產的損失。