【摘 要】
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针对传统醉驾检测主动性不足的状况设计了车载防醉驾系统。该系统采用多种传感器进行分布式测量,使用神经网络构建了以多路传感器测试信号为输入、醉驾等级为输出的网络预测
【机 构】
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中北大学电子测试技术国家重点实验室,中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室
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针对传统醉驾检测主动性不足的状况设计了车载防醉驾系统。该系统采用多种传感器进行分布式测量,使用神经网络构建了以多路传感器测试信号为输入、醉驾等级为输出的网络预测模型;依托试验数据使用遗传算法对人体酒精代谢动力学模型进行重构,解决了神经网络训练中样本数据偏小的问题;使用STM32单片机配合其外围电路进行了平台的搭建,并在此平台上对神经网络的预测效果进行验证。试验表明,以遗传算法和神经网络结合的模型能够评判驾驶者的醉酒状态,车载防醉驾系统能够完成相应的警告工作。
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