基于车内空气监控技术及成员安全应用的研究

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  摘要:基于车内空气监控技术及乘员安全应用的研究就需要我们去思考如何针对这些隐患进行改进:借助优化系统硬件与软件交互性能,减少系统的时间延迟,及时对危险情况进行处理,保障乘员安全;对系统软硬件发生故障时采取系统自动重启功能,保证传感器节点采集的数据信息具有实时性、系统预警的提示信息具有实时和有效性;在人工处理上,给予了用户选择权和安全保障,在系统提示警告时,进行人工干预处理,用户可根据提示信息对按照危险的处理预案对车内设备进行控制和处理,当危险无法排除时,用户可选择求助功能;运行模块的交互,数据监测模块检测到问题时,发生警报要求排查时会选择转向管理控制模块或者求救帮助模块进行自助排危。
  关键词:数据监测;定位导航;深度学习;机器学习
  汽车的愈发普及,促使人们对其提出了更高的舒适性以及安全性要求,也就是说汽车安全系统对于汽车越来越重要,汽车安全系统通常分为两种:主动以及被动安全系统。这两者的侧重点不同,前者的作用主要是预防交通安全事故的发生,而后者则是在发生交通安全事故时保证车内人员的安全。本中笔者在分析两种安全系统的基础上,展望了下安全系统的未来发展趋势。
  1.基于物联网的车内安防系统的主要功能
  数据监测:通过部署在车内特定位置的传感器节点主要准对于酒精、一氧化碳、可燃气体、芳香烃类及苯系物、温度和湿度数据的实际检测并回传车内搭载安卓系统上位机,通过安卓应用将车内信息显示出来,并对数据分析和检测,一旦有气体浓度超标触发相应提示与声光报警。
  1.1定位导航:借助GSM模块实现4G数据联网,定位当前车辆地理位置信息并提供导航服务。
  1.2管理控制:借助系统硬件部分通过上位机安卓应用软件的使用帮助用户实现对车内有关设备的直接控制,比如对车室灯、空调和车窗的开与关,以此协助用户进行安全问题的暂处理和提供用户操作的便捷性。
  1.3求助功能:通过插入SIM卡的GSM模块可方便进行类似于手机的电话和短信求助,同时添加利用汽车的鸣笛和四角闪的声光报警选项。
  DFAOA-BERT模型在该部分将单词一一映射到低维向量空间中,映射方式选用 BERT 词嵌入。与 Glove不同的是,BERT 提供的是一个语义理解模型,而Glove提供的只是一个词嵌入矩阵。本模型中采用两个独立的BERT 词嵌入层,原因在于该选择会小幅度提升算法的训练效果。
  2.结构化分析建模
  2.1 DFD(数据流图)
  3.性能要求分析
  该系统主要规定的性能部分包括:TCP协议组网的连接可靠性、WIFI无线传输的传输速率、系统启动时间时延、响应时延、数据联网的可靠性、系统软件使用流畅性、软硬件的交互性能、硬件响应等。
  3.1系统E-R图
  在确定通信网络大数据相关性算法参数的基础上,将通信网络大数据进行非结构化转化。利用驱动映射,生成相关性结构通信网络数据,进而网络大数据相关性驱动映射,最后录入相关性数据库。网络大数据相关性驱动映射的具体模式如图所示.
  4 结语
  汽车行驶的速度随着高速公路以及汽车性能的发展提高而越来越快,再加上汽车的普及,交通越来越拥挤,最终造成交通事故發生的频率越来越高,这些都造成人们对于车辆安全系统的看重。所以本文在讲述了常见安全系统的基础上,对安全技术未来的发展趋势进行了一番预测。
  参考文献
  [1] 廖晓勇,连一峰,戴英侠 . 网络安全检测的攻击树模型研究 [J]. 计算机工程与应用,2018,41(34):108-110.
  [2]孙理想.轨道交通信息化建设的风险与防范[J].社会纵横,2018(5):11-13[3] 钟力.积极主动的网络安全态势感知体系构建 [J]. 信息网络安全,2019(10):124-126.
  基金项目:2020年安徽省教育厅关高等学校省级质量工程项目,课程思政项目(编号:2020szsfkc1004);
  2020年安徽省大学生创新创业项目(编号:S202010379145);2020年校级质量工程项目(编号:szxy2020xxkc07);2020年宿州学院专创融合重点课程建设项目(编号:szxy2020zckc22);2020年校级质量工程项目(编号:szxy2020xnfz02);2020年校级质量工程项目(编号:szxy2020xgjy05).
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