1 研究现状和目的
在中国经济新常态下，人民整体生活水平不断改善，生
活质量有了大幅提高。随着居民可支配收入的不断上涨，人
们更加追求生活的舒适性、便捷性和安全感，对于消费品价
具，因其操作简易、方便快捷、省时省力、性价比高等特点，
成为人们改善出行条件的重要选择。随着国家的“新国标”、
以及地方政府的管理政策不断出台，长期以来被认为是“野
蛮生长”的电动自行车行业，有望得到进一步规范。
据江苏交警近期发布，涉及电动车的交通事故起数在全省交通事故总数中占比超过一半，为51.9%。涉及电动车交通事故死亡人员的致死原因中占比最高的是颅脑损伤，占比高达69%。而戴头盔，是最简单而又最有效的保命措施。 本篇文章通过使用PC-Crash 软件，通过重建交通事故现场模型，分析不同碰
撞类型、碰撞角度和碰撞速度对电动自行车骑车人头部的动力学响应及损伤，来验证头盔对电动自行车骑车人头部的保护作用。
2 PC-Crash 软件汽车-电动自行车碰撞仿真模型2.1 汽车-电动自行车碰撞方式
汽车与电动自行车碰撞可以概括为四种碰撞方式，第一种是汽车车头正面碰撞电动自行车侧面，这种碰撞事故最多，常见于电动自行车突然冲出横穿马路，导致汽车躲避不及；第二种是汽车车头右（左）前角碰撞电动自行车中部碰撞；第三种是汽车侧面刮蹭电动自行车；第四种是汽车追尾电动自行车。2.2 事故模型建立
宝马1系 在第一种汽车正面碰撞电动自行车侧面的过程中，汽车在城市道路最高时速为70 km/h，电动自行车新国标最大车速为25 km/h，汽车以10 km/h 为间隔进行模拟碰撞测试，一共有7种情形，电动自行车以5 km/h 为间隔进行模拟碰撞测试，一共有6种情形，并且制作相同条件下电动自行车驾驶人佩戴头盔的模拟碰撞，整个实验仿真过程有84种情况，输出84个模拟文件和7
个图表。
图1 汽车正面碰撞电动自行车侧面
在第二种汽车车头右（左）前角碰撞电动自行车中部的过程中，汽车车速选择城市道路车辆平均车速40 km/h，汽
车与电动自行车夹角范围为0°~90°，间隔10°作为仿真
步长进行模拟碰撞测试。当汽车与电动自行车夹角为0°时，
和第一种汽车正面碰撞电动自行车侧面相同省略，一共有9
种情形，当汽车与电动自行车夹角为90°时，即为汽车追
尾电动自行车，电动自行车以5 km/h 为间隔进行模拟碰撞
宝马3系论坛测试，并且制作相同条件下电动自行车驾驶人佩戴头盔的模
拟碰撞，一共有6种情形，整个实验仿真过程有108种情况，
输出108个模拟文件和6
个图表。
图2 汽车车头右（左）前角碰撞电动自行车中部
2.3 模型选取
PC-Crash 软件是一款道路交通事故再现分析软件，利用其内含的多刚体模型，可以使一些复杂的事故形态。 在道路交通事故模型建立过程中，在PC-Crash 软件车型数据库中调取事故车辆和电动自行车的多刚体模型，车辆在这里选择Passat 2.0 TSI，在车辆模型上套dxf 文件，让实
验结果更加准确，
多刚体模型选择电动自行车和驾驶人模型，对上述碰撞过程进行仿真求解。车辆定义为单刚体模型，在多刚体接触力、空气阻力、重力、地面摩擦力等外力作用下运动，骑车人模型由20个代表身体各个部位的刚体组成一个多体系统，每个刚体都可以对其几何尺寸、质量、接触刚度及摩擦系数进行定义，骑车人姿态、身高和体重均采用预设默认值。模拟仿真完成后，可以调取身体各个部位的速度、抛距、加速度、接触力等各种运动学和动力学响应曲线。
2.4 数据分析 为了检验头盔对电动自行车驾驶人的保护效果，模拟仿真中影响头部损伤程度的因素为载荷大小以及加速度的持续时间，所以头部损伤采用头部损伤标准（Head Injury
Criterion）进行评估，公式为：
（下转第252页）
基金项目：头盔对电动自行车驾驶人的保护效果评价——基于PC-Crash 的再现分析，项目编号：202010329019Z。
头盔对电动自行车驾驶人的保护效果评价
史秋辰，王玉良京沈高速实时路况
林肯飞行家2022款报价及图片（江苏警官学院，南京 210031）
摘 要：通过交通事故再现分析软件PC-Crash 进行汽车-电动自行车事故仿真模拟，分别计算出佩戴头盔和不佩戴头盔下的电动自行车驾驶人头部损伤程度，分析数据，用科学建模的方式验证出头盔对电动自行车驾驶人具有一定的保护效果。关键词：PC-Crash 仿真模拟；电动自行车；头盔；交通事故
学、计算机视觉等领域广泛应用。为了使处理结果更加直观，本文以基于小波变换的图像融合的MATLAB 仿真实现为实际案例，介绍极大线性无关组的实际应用。其中，软件环境为MATLAB R2010b，硬件环境为Pentium（R）Dual-Core CPU/2.59GHz/1.99 GB，待融合的实验图像均为256×256的多聚焦图像。
2.1 基于小波变换的图像融合过程
首先对待融合源图像进行小波分解得到一个低频子带系数和水平、垂直、对角三个方向的高频子带系数，其中，分解层数为3，小波基为“DBSS（2，2）”；然后采用低频子带系数取平均，高频子带系数绝对值取大的融合策略进行融合，获得融合系数；最后对融合系数进行小波逆变换，获得最终融合图像。
2.2 实验结果
（a）右聚焦图像 （b）左聚焦图像 （c）融合图像现代悦纳
图1 源图像及基于小波变换的融合图像
图1（a）是右聚焦图像，图像左侧的“闹钟”模糊，图像右侧的“钟表”清晰。图1（b）是左聚焦图像，图像左侧的“闹钟”清晰，图像右侧的“钟表”模糊。图1（c）是基于小波变换的融合图像结果。从主观视觉上看，基于小波变换的图像融合方法能够将两幅源图像融合成“闹钟”和“钟表”均清晰的图像。融合图像清晰度高，保留了较多纹理和边缘细节信息。新车直购平台
通过真实的仿真实验数据，可以使学生更加直观的评判图像融合质量的好坏。本实例是矩阵论中极大线性无关组的一个典型应用，通过演示基于小波变换的多聚焦图像的融合过程，向学生展示了矩阵论中相关知识点在工程实际中的具体应用，充分调动了学生学习的积极性，增加了课堂教学的趣味性。
3 结论
本文主要立足于如何激发矩阵论课程中学生的学习积极性，进而更好的培养学生利用矩阵论理论解决工程实际问题的能力。本文主要从教学内容与教学手段出发，通过在教学过程中辅以实际应用的案例，在教学手段上搭建虚拟仿真平台，以“矩阵论+图像处理”的方式，为高校教育提供了更多的教学思路。
参考文献：
[1]罗思琴，谌雨章，郭煜玮.工程实践中矩阵论理论教学培养方法研究[J].信息通信,2020(12):137-139.
[2]张铮，徐超，任淑霞，等.数字图像处理与机器视觉[M].人民邮电出版社,2014(5):596.
[3]张德丰.数字图像处理(MATLAB 版)[M].人民邮电出版社,2015(1):381.
[4]吴德阳，赵静，汪国平，等.一种基于改进奇异值和子块映射的图像零水印技术[J].光学学报,2020,40(20):85-97.
[5]林海明，杜子芳.主成分分析综合评价应该注意的问题[J].统计研究,2013,30(8):25-31
[6]张铮，倪红霞，苑春苗，等.精通Matlab 数字图像处理与识别[M].人民邮电出版社,2013(4):412.
（上接第244页）
公式中：t 1，t 2为使HIC 达到最大值的时间段的起始和结束时间；T0，TE 为碰撞起始时刻和碰撞结束时刻；a 为头部合成加速度。
在PC-Crash 软件中模拟完成后，导出骑车人头部加速度，计算出对应的HIC 值。2.5 仿真模拟结果分析
（1）汽车车速超过50 km/h 时，碰撞会对骑车人的头部造成严重损伤（人体头部耐受极限HIC 值为1
000，超过人体头部的耐受极限，会对人体头部造成严重损伤），汽车车速为50 km/h 时，头盔防护作用可以使头部损伤下降到耐受极限以下，体现出头盔对电动自行车驾驶人的保护效果显著。
（2）汽车正面碰撞电动自行车侧面情况下，碰撞车速是影响骑车人头部损伤的主要因素，无论是汽车车速还是电动自行车车速，车速越快，HIC 值越大损伤越严重，不戴头盔和戴头盔的HIC 差值越大，显示出的头盔保护效果越好。 （3）汽车车头右（左）前角碰撞电动自行车中部情况下，碰撞角度对骑车人头部损伤的影响不大，汽车与电动自行车夹角为30°时，对头部损伤最大。
（4）不论汽车和电动自行车是哪一种碰撞方式，佩戴头盔的情况下，都能减小电动自行车驾驶人头部损伤HIC 值，
显示出头盔对电动自行车驾驶人有一定的保护效果。
3 结论
（1）利用PC-Crash 软件可以将汽车与电动自行车碰撞
的事故完整准确的模拟出来，导出运动轨迹的二维图片和三维视频，导出骑车人头部加速度得出HIC 值，判断头部损伤程度。
（2）通过科学模拟的方法，证明了头盔对电动自行车驾驶人的头部有一定的保护效果，使得头盔对电动自行车驾驶人的保护效果数值化、具像化，使得骑行电动自行车佩戴头盔有一定的科学依据，加强了宣传说服力。
（3）由于为了简化模型和PC-Crash 软件的工程量，文章没有考虑电动自行车和汽车侧面碰撞的情况，对汽车和电动自行车碰撞事故其它因素的影响也没有考虑周全，在汽车和电动自行车碰撞事故中骑车人动力学响应和损伤还有待进一步研究。
参考文献：
[1]王鑫.电动自行车骑车人与汽车碰撞的动力学响应研究[J].中国安全科学学报,2016(6):152-156.
[2]朱路生.基于PC-Crash 车人碰撞事故再现研究[J].重庆交通大学学报,2014(2):113-117.
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