车辆碰撞预警系统开发

1/1车辆碰撞预警系统开发第一部分碰撞预警系统背景介绍 2第二部分系统需求分析及目标设定 5第三部分碰撞预警算法原理与选择 7第四部分数据采集与处理技术应用 10第五部分环境感知技术的开发与实现 12第六部分系统硬件平台设计与选型 15第七部分软件架构设计与模块划分 17第八部分实时性与准确性优化策略 20第九部分系统测试与性能评估方法 23第十部分应用前景与未来发展趋势 25

第一部分碰撞预警系统背景介绍车辆碰撞预警系统开发背景介绍

在现代交通中，交通事故已经成为一个严重的社会问题。据统计数据显示，全球每年有约130万人因道路交通事故丧生，而受伤的人数则高达5000万（世界卫生组织）。这些事故的发生与驾驶员的注意力分散、疲劳驾驶、酒驾等人为因素有关，同时也与车辆自身技术条件及道路环境等多种因素紧密相连。

其中，车辆碰撞是导致人员伤亡的主要原因之一。因此，研究和开发有效的车辆碰撞预警系统对于提高道路交通安全具有重要意义。本文将探讨车辆碰撞预警系统的相关背景知识和技术。

一、车辆碰撞预警系统概述

车辆碰撞预警系统是一种先进的辅助驾驶技术，旨在通过实时监测和分析车辆状态以及周围环境信息，提前预测潜在的碰撞风险，并向驾驶员发出警告或采取必要的干预措施，以降低事故发生概率。

二、车辆碰撞预警系统的发展历程

自20世纪90年代以来，随着汽车电子技术和传感器技术的飞速发展，车辆碰撞预警系统的研究与应用得到了广泛的关注。早期的车辆碰撞预警系统主要采用单一传感器（如雷达）进行探测，功能较为有限。近年来，多传感器融合技术的应用使得车辆碰撞预警系统能够获取更丰富、准确的信息，从而实现更高的预警效果。

三、车辆碰撞预警系统的关键技术

1.数据采集：数据采集是车辆碰撞预警系统的基础，主要包括车辆状态数据（如车速、加速度等）、驾驶员操作数据（如转向角、油门/刹车踏板位置等）以及周围环境数据（如障碍物距离、相对速度等）。这些数据通常由各类传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）采集并实时传输给车载计算机进行处理。

2.数据预处理与融合：由于来自不同传感器的数据可能存在噪声、延迟和不一致性等问题，因此需要对原始数据进行预处理，包括去噪、校准、同步等。此外，为了获得更精确的碰撞风险评估结果，还需要进行多传感器数据融合，综合考虑各种信息来源的优点。

3.碰撞风险评估：根据收集到的数据，可以利用各种算法（如统计模型、机器学习方法等）对当前行车状态下的碰撞风险进行评估。常见的评估指标包括碰撞时间、相对速度差、碰撞角度等。

4.预警决策与执行：当碰撞风险达到一定程度时，系统需要及时向驾驶员发出警告信号，并可根据具体情况自动采取相应的避碰措施（如紧急制动、转向控制等）。

四、车辆碰撞预警系统的优势与挑战

优势：

1.提高交通安全：通过对潜在的危险情况进行预警，有助于驾驶员提前做出应对，降低事故发生概率。

2.减少经济损失：减少因交通事故造成的财产损失和医疗费用。

3.改善驾驶体验：帮助驾驶员更好地掌握路况信息，提升行驶舒适度和安全性。

挑战：

1.技术难题：如何实现高精度的感知与识别、快速的计算与决策仍然是该领域的关键技术难题。

2.成本问题：目前，车辆碰撞预警系统的成本仍然较高，限制了其在市场上的普及率。

3.法规与标准：随着车辆智能驾驶技术的发展，法规与标准也需要不断完善，以保障交通安全和公正性。

综上所述，车辆碰撞预警系统在提高道路交通安全方面具有显著的效果，但仍面临诸多技术和市场方面的挑战。未来，随着科技的进步和市场需求的增长，我们期待车辆碰撞预警系统能够发挥更大的作用，为构建智慧交通体系贡献力量。第二部分系统需求分析及目标设定标题：车辆碰撞预警系统开发之需求分析与目标设定

一、引言

随着科技的发展和城市化进程的加速，道路交通安全问题日益突出。为了减少交通事故的发生，提高驾驶者的行车安全，本文将详细介绍车辆碰撞预警系统的开发过程中的系统需求分析及目标设定。

二、系统需求分析

1.实时性需求：车辆碰撞预警系统必须具有实时处理数据的能力，以便在危险情况下及时发出警告。

2.准确性需求：系统需要准确地识别出可能发生的碰撞，并提供精确的预警信息。

3.可靠性需求：由于交通安全的重要性，该系统必须高度可靠，确保在各种环境和条件下都能正常工作。

4.处理复杂交通场景的能力：系统应能够处理复杂的交通场景，如多车并行、路口转弯等。

5.适应性需求：系统应能适应不同的车型和道路条件，满足不同驾驶者的需求。

三、目标设定

1.提高行车安全性：通过提前预警可能发生的碰撞，为驾驶者提供更多的时间来应对，从而降低事故发生的概率。

2.增强驾驶体验：系统应易于使用，界面友好，不会干扰正常的驾驶操作，同时也能帮助驾驶者更好地理解和掌握路况。

3.优化资源利用：系统应具备低功耗、小体积等特点，以适应汽车内部有限的空间和能源限制。

四、需求实现方法

1.数据采集：通过安装在车辆上的各类传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）收集周围环境的信息。

2.数据处理：采用先进的算法对收集到的数据进行处理，识别出可能的碰撞情况。

3.预警策略：根据碰撞的可能性和严重程度，制定相应的预警策略，如声音提示、视觉提示等。

4.系统优化：通过对实际运行数据的分析，不断优化系统性能，提高预警的准确性。

五、结论

车辆碰撞预警系统的开发是一个涉及多个领域的综合性任务，需要深入理解用户需求，明确目标，选择合适的硬件设备和技术方案。只有这样，才能开发出真正符合市场需求、具有良好用户体验的产品。

以上就是关于车辆碰撞预警系统开发中系统需求分析及目标设定的相关介绍，希望对读者有所帮助。第三部分碰撞预警算法原理与选择车辆碰撞预警系统开发：碰撞预警算法原理与选择

随着自动驾驶技术的不断发展，车载传感器和控制系统的性能也在不断提升。其中，车辆碰撞预警系统（ForwardCollisionWarningSystem，FCWS）作为一项关键的安全技术，能够及时检测到前方障碍物并发出警告，有效避免或减轻碰撞事故的发生。本文将详细介绍车辆碰撞预警系统的算法原理与选择。

一、碰撞预警算法原理

1.检测方法：

FCWS的核心是基于雷达、激光雷达、摄像头等传感器的数据融合处理，以获取前方道路环境信息，包括目标物体的距离、速度、形状等参数。常用的检测方法有单目视觉法、双目立体视觉法、激光雷达法以及毫米波雷达法。

2.碰撞预测模型：

常用的碰撞预测模型包括相对速度法、时间-to-collision（TTC）法、距离-to-collision（DTC）法、危险指数法等。这些模型通过计算当前车辆与前方障碍物之间的相对速度、距离等因素，评估是否存在潜在的碰撞风险，并给出相应的报警提示。

3.阈值设置：

为了确保碰撞预警系统的可靠性，需要合理设定报警阈值。过高可能导致过多误报，降低用户体验；过低则可能导致漏报，危及行车安全。因此，在设计过程中应充分考虑实际应用场景，对不同速度、距离等情况下的报警阈值进行优化调整。

二、碰撞预警算法选择

在实际应用中，车辆碰撞预警系统需根据不同的需求和场景选择合适的算法。以下是一些常见的选择因素：

1.环境适应性：

不同类型的传感器具有不同的优势和局限性。例如，雷达适用于雨雪天气，但无法识别行人和自行车等小目标；摄像头可在光线良好的情况下提供高精度的目标检测，但在恶劣环境下表现不佳。因此，在选择碰撞预警算法时，应综合考虑各种传感器的特性，确保系统在各种环境条件下的稳定性和可靠性。

2.实时性要求：

车辆碰撞预警系统必须具备实时处理能力，才能在紧急情况下及时发出警告。因此，在选择算法时，要考虑其计算复杂度和实时性，确保能够在有限的硬件资源下实现快速响应。

3.报警准确率：

碰撞预警系统的报警准确率直接影响到用户的信任度和使用体验。要提高报警准确率，可采用数据融合技术，结合多种传感器的信息，提高目标检测和跟踪的准确性。此外，还可以利用深度学习等先进算法，对海量历史数据进行训练，提升系统的智能程度和鲁棒性。

综上所述，车辆碰撞预警系统的开发是一个涉及多方面因素的过程，其中碰撞预警算法的选择至关重要。通过深入研究和对比各种算法的原理和特点，可以为实际应用中的系统设计提供有效的指导和支持。第四部分数据采集与处理技术应用在车辆碰撞预警系统开发中，数据采集与处理技术的应用是至关重要的环节。这些技术通过收集、分析和解释来自多种传感器的数据来识别潜在的危险情况，并提前发出警报。本文将详细介绍数据采集与处理技术在车辆碰撞预警系统中的应用。

首先，数据采集是指从各种车载传感器获取信息的过程。这些传感器包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波传感器等。其中，雷达传感器通过发射和接收电磁波来检测周围物体的位置、速度和距离；LiDAR传感器利用激光脉冲进行测距，提供高精度的3D环境建模；摄像头可以捕捉图像并识别交通标志、行人和其他车辆；超声波传感器则用于短距离探测，如停车辅助。

对于这些传感器，我们需要优化其性能以提高数据质量。例如，在选择雷达传感器时，要考虑其工作频率、角度分辨率、距离范围等因素。此外，还需要注意传感器之间的协同作用，确保多源数据的一致性和准确性。

接下来，数据处理技术旨在将原始传感器数据转化为有用的信息。这一过程通常包括数据融合、特征提取和目标识别。

1.数据融合：由于不同类型的传感器具有各自的优点和限制，因此需要一种有效的方法将它们的数据结合起来，以提高整体的感知能力。数据融合可以通过层次融合或权重融合等方式实现。层次融合根据信息的重要性和可靠性逐步合并来自不同传感器的数据；而权重融合则为每个传感器分配一个权重系数，根据该系数对各个传感器的数据进行加权平均。

2.特征提取：通过对传感器数据进行分析，我们可以提取出与碰撞风险相关的特征，如车辆的速度、加速度、相对距离和相对速度等。这些特征有助于判断潜在的危险情况，并为后续的目标识别和决策制定提供依据。

3.目标识别：基于提取的特征，我们需要确定周边环境中是否存在其他车辆、行人等对象，并估计他们的运动状态。这通常涉及到计算机视觉技术和机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等。

在实际应用中，为了实现实时性，我们还需要考虑计算资源的限制。因此，应尽可能采用低复杂度的算法，并对数据预处理、降维和量化等方法进行优化。

最后，将处理后的数据输入到车辆碰撞预警系统的决策模块中，根据预定的阈值和策略生成警告信号。此外，还可以通过反馈机制不断调整和优化预警系统的表现，使其更加适应复杂的道路环境。

总之，数据采集与处理技术在车辆碰撞预警系统中发挥着关键作用。通过对传感器数据的有效管理、分析和解释，我们能够更准确地预测潜在的危险情况，从而降低交通事故的风险。未来的研究将继续探索新的传感器技术、数据处理方法和决策模型，以进一步提升车辆碰撞预警系统的性能和实用性。第五部分环境感知技术的开发与实现车辆碰撞预警系统是现代汽车安全技术的重要组成部分。环境感知技术是其中的关键技术之一，通过对周围环境的实时监测和识别，为车辆提供及时准确的信息，实现对潜在危险的预警，提高行车安全性。本文将重点介绍环境感知技术的开发与实现。

一、环境感知技术概述

环境感知技术是指通过各种传感器设备，获取车辆周围的环境信息，包括行人、车辆、障碍物等的位置、速度、形状等参数，以及路面状态、天气情况等环境因素。这些信息经过处理和分析，可以为车辆提供准确的驾驶决策支持，预防碰撞事故的发生。

二、环境感知技术的种类

1.雷达感知：雷达是一种非接触式测量方法，通过发射电磁波并接收反射回来的信号，可以获得目标的距离、速度、角度等信息。雷达感知技术在车辆碰撞预警系统中广泛应用，能够准确探测到前方车辆、行人和其他障碍物，实时更新它们的位置和速度信息。

2.激光雷达感知：激光雷达是一种高精度测量方法，利用激光束扫描周围环境，并通过接收反射回来的信号，获得目标的距离、速度、形状等信息。激光雷达感知技术具有较高的分辨率和精确度，特别适合用于复杂场景下的障碍物检测。

3.视觉感知：视觉感知是指通过摄像头采集图像信息，然后通过图像处理和机器学习算法，识别出周围环境中的行人、车辆、标志牌等对象。视觉感知技术具有成本较低、应用场景广泛的特点，在车辆碰撞预警系统中也得到了广泛应用。

4.超声波感知：超声波感知是一种简单的距离测量方法，通过发送超声波脉冲，并接收反射回来的信号，计算出目标的距离。超声波感知技术适用于近距离物体检测，如倒车辅助系统等。

三、环境感知技术的实现

环境感知技术的实现主要包括传感器选择、数据融合、目标检测和跟踪等环节。

1.传感器选择：根据不同的应用场景和需求，需要选择合适的传感器进行数据采集。例如，对于远距离的目标检测，可以选择雷达或激光雷达；对于近距离的目标检测，可以选择超声波或摄像头。

2.数据融合：单一传感器的数据可能存在误差或不完整性，因此需要通过数据融合技术，将来自不同传感器的信息进行综合分析和处理，提高数据的准确性和可靠性。

3.目标检测：通过图像处理和机器学习算法，从采集到的传感器数据中提取出感兴趣的物体，如行人、车辆等。

4.目标跟踪：一旦检测到目标，就需要对其进行持续跟踪，以获取其运动轨迹和状态变化信息。

四、环境感知技术的发展趋势

随着自动驾驶技术的不断发展，环境感知技术也将迎来更加广阔的应用前景。未来环境感知技术可能会朝着以下几个方向发展：

1.多模态感知：将多种感知方式结合在一起，形成多模态感知系统，提高环境感知的全面性和准确性。

2.实时性：提高环境感知的实时性，使得车辆能够在更短的时间内做出反应，降低碰撞风险。

3.精确性：提高环境感知的精确性，减少误报和漏报的情况，提高系统的稳定性和可靠性。

总之，环境感知技术是车辆碰撞预警系统的核心技术之一，它的开发和实现对于提高行车安全性具有重要的意义。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的车辆将会更加智能，能够更好地保护我们的生命安全。第六部分系统硬件平台设计与选型车辆碰撞预警系统开发：硬件平台设计与选型

一、引言

车辆碰撞预警系统（CollisionAvoidanceSystem,CAS）是一种用于预防或减轻交通事故的先进驾驶辅助系统。它通过实时监测车辆周围环境，对潜在的碰撞风险进行预警和规避。本文将介绍CAS系统的硬件平台设计与选型。

二、硬件平台概述

硬件平台是CAS系统的基础，主要包括传感器、控制器、通信模块和执行器等组件。这些组件需要协同工作，实现数据采集、处理、传输和执行等功能。

三、传感器选型

1.雷达传感器：雷达传感器是最常见的CAS系统传感器之一，能够探测到车辆前方的障碍物，并测量其距离、速度和角度。其中，毫米波雷达具有较高的分辨率和穿透力，适合在各种天气和光照条件下使用。例如，博世的长距毫米波雷达AR0144AT具有24GHz的工作频率和10°x60°的水平垂直视角，可提供远距离的目标检测能力。

2.摄像头传感器：摄像头传感器主要用于识别道路上的交通标志、行人和其他车辆等目标。它们通常采用视觉算法，如边缘检测、特征匹配和深度学习等方法来提取目标信息。安森美的AR0135AT全局快门CMOS图像传感器具有高分辨率和低噪声特性，适用于CAS系统中的摄像头应用。

3.光达传感器：光达（LIDAR）传感器通过发射激光脉冲并接收反射信号，测量目标的距离和速度。光达传感器可以提供精确的三维空间信息，但在恶劣环境下性能可能会受到影响。例如，Velodyne的VLP-16PuckLite是一款轻量级的固态激光雷达，具有16个通道和120°×30°的视野范围，适用于自动驾驶和CAS系统。

四、控制器选型

控制器是CAS系统的核心组件，负责处理传感器数据、执行控制策略并发送指令给执行器。处理器的选择需要考虑到计算能力和功耗等因素。德州仪器的Jacinto7系列处理器提供了高性能的多核CPU和GPU，以及专用的ISP和Vision加速器，支持复杂的视觉处理和深度学习任务。同时，它的低功耗特性使其成为CAS系统控制器的理想选择。

五、通信模块选型

通信模第七部分软件架构设计与模块划分在车辆碰撞预警系统开发中，软件架构设计与模块划分是至关重要的环节。通过合理的设计和模块划分，可以确保系统的可扩展性、可靠性以及易维护性，从而提高整体的性能和质量。

首先，在软件架构设计阶段，需要明确系统的需求和功能，并进行功能分析，以便确定系统的组成模块。通常情况下，车辆碰撞预警系统可以分为感知层、数据处理层、决策层和执行层四个部分。

感知层主要负责采集车内外环境信息，如车辆的速度、位置、方向等，以及周围障碍物的距离、形状、速度等。这些信息可以通过各种传感器来获取，如雷达、摄像头、激光雷达等。

数据处理层则负责将感知层采集到的数据进行预处理和融合，以提高数据的质量和精度。同时，还需要对数据进行存储和管理，以便后续的处理和分析。

决策层是车辆碰撞预警系统的核心部分，它根据数据处理层提供的数据，结合车辆的状态和行驶条件，进行实时的碰撞风险评估和预警决策。具体来说，可以通过建立预测模型，预测未来一定时间内的车辆状态和障碍物状态，然后计算出碰撞的可能性和严重程度，最后根据预设的阈值和策略，决定是否发出预警信号。

执行层则是将决策层的决策结果转化为实际的行动，如报警声音、警告灯、刹车辅助等。此外，执行层还可以提供一些用户交互的功能，如显示预警信息、设置预警参数等。

在完成了软件架构设计之后，接下来就是模块划分。模块划分的原则是高内聚、低耦合，即每个模块都应该包含相关的功能，且与其他模块之间的依赖关系尽量小。这样可以使模块更容易理解和维护，也有利于系统的扩展和升级。

根据上述的软件架构设计，车辆碰撞预警系统可以划分为以下几个模块：

1.数据采集模块：负责从各种传感器中获取数据，并将其转换为统一的数据格式。

2.数据预处理模块：负责对数据进行清洗、校验、标准化等操作，以提高数据的质量和准确性。

3.数据融合模块：负责将多个传感器的数据进行融合，以消除噪声和提高精度。

4.数据存储模块：负责管理和存储数据，包括数据库的设计和优化。

5.碰撞风险评估模块：负责根据车辆状态和障碍物状态，进行碰撞风险评估。

6.预警决策模块：负责根据碰撞风险评估的结果，进行预警决策。

7.执行模块：负责将预警决策的结果转化为实际的行动，如报警声音、警告灯、刹车辅助等。

8.用户交互模块：负责与用户的交互，如显示预警信息、设置预警参数等。

以上便是车辆碰撞预警系统中的软件架构设计与模块划分的内容。在实际的开发过程中，需要根据具体的需求和技术条件，进行适当的调整和优化。第八部分实时性与准确性优化策略车辆碰撞预警系统是现代智能交通系统的重要组成部分，其功能在于通过实时监测车辆运行状态和周围环境，预测潜在的碰撞风险，并提前向驾驶员发出警告。本文将介绍该系统的实时性与准确性优化策略。

首先，为了保证车辆碰撞预警系统的实时性，需要从硬件、软件以及算法三个方面进行优化。

在硬件方面，应选用高性能的传感器、处理器和通信设备，以提高数据采集、处理和传输的速度。此外，还可以通过分布式计算和云计算等技术，将部分计算任务交给云端处理，减轻车载计算机的负担，进一步提高系统的实时性。

在软件方面，应采用高效的编程语言和算法，减少程序执行时间和内存占用。例如，可以使用C++或Python等性能较高的语言编写程序，采用多线程或多进程并行处理数据，利用OpenCV等开源库实现图像处理和目标检测等功能。

在算法方面，可以采用快速的目标检测和跟踪算法，如YOLO、SSD、KCF等，提高目标检测和跟踪的速度和精度。同时，还需要对数据预处理、特征提取、分类器选择等多个环节进行优化，以降低算法的复杂度和计算量，提高系统的实时性。

其次，为了提高车辆碰撞预警系统的准确性，需要从数据获取、特征选择、模型训练和评估等方面进行优化。

在数据获取方面，应尽可能多地收集各种场景下的行车数据，包括车辆速度、位置、方向、姿态等信息，以及道路环境、交通标志、行人和障碍物等对象的信息。此外，还需要定期更新数据集，以应对不断变化的道路环境和交通规则。

在特征选择方面，可以根据问题的特性和需求，选择具有代表性和区分性的特征，如物体的位置、大小、形状、颜色、纹理等。同时，还可以考虑使用深度学习方法自动提取特征，以提高特征的选择和表达能力。

在模型训练方面，可以选择合适的机器学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等，进行模型的训练和优化。此外，还可以采用数据增强、迁移学习、在线学习等方法，提高模型的泛化能力和适应性。

在评估方面，可以采用多种指标来衡量系统的准确性和性能，如精度、召回率、F1值、AUC值等。同时，还需要进行交叉验证、混淆矩阵分析、ROC曲线绘制等方法，以确保评估结果的可靠性和客观性。

综上所述，车辆碰撞预警系统的实时性和准确性是一个复杂的工程问题，需要综合运用硬件、软件和算法等多方面的知识和技术，进行系统的优化设计和开发。只有不断提高系统的实时性和准确性，才能更好地保障道路交通的安全和效率。第九部分系统测试与性能评估方法车辆碰撞预警系统开发

系统测试与性能评估方法

在车辆碰撞预警系统的开发过程中，进行严格的系统测试和性能评估是非常重要的。本章将介绍常用的系统测试方法以及性能评估指标。

1.系统测试方法

系统测试主要包括功能测试、性能测试、可靠性测试和安全测试等。

(1)功能测试：功能测试是检查系统是否按照设计要求实现各种功能的过程。对于车辆碰撞预警系统而言，功能测试应包括传感器数据采集、目标检测与跟踪、碰撞风险评估、预警信号生成等功能的验证。

(2)性能测试：性能测试是为了评估系统在特定条件下的运行性能。对于车辆碰撞预警系统来说，性能测试通常关注以下几个方面：

*数据处理速度：评估系统对传感器数据进行实时处理的能力。

*计算精度：衡量系统计算出的目标位置、速度和运动方向的准确性。

*预警准确率：评估系统发出预警信号的正确性，即真阳性率（真正发生的碰撞事件中成功预警的比例）和假阳性率（未发生碰撞事件中错误预警的比例）。

*响应时间：从系统接收到传感器数据到生成预警信号所需的时间。

(3)可靠性测试：可靠性测试是为了确保系统能够在各种环境下稳定可靠地运行。对于车辆碰撞预警系统而言，可靠性测试主要包括环境适应性测试和长时间稳定性测试。

(4)安全测试：安全测试是为了检验系统在异常情况下是否能够保证用户的安全。对于车辆碰撞预警系统来说，安全测试主要包括故障模拟测试和边界条件测试。

2.性能评估指标

性能评估指标是衡量车辆碰撞预警系统优劣的重要标准。以下是一些常用性能评估指标：

(1)真阳性率（TruePositiveRate,TPR）：表示真正发生的碰撞事件中成功预警的比例。TPR=TP/(TP+FN)，其中TP表示真正发生的碰撞事件中成功预警的数量，FN表示真正发生的碰撞事件中未被预警的数量。

(2)假阳性率（FalsePositiveRate,FPR）：表示未发生碰撞事件中错误预警的比例。FPR=FP/(FP+TN)，其中FP表示未发生碰撞事件中错误预警的数量，TN表示未发生碰撞事件中正确判断的数量。

(3)准确率（Accuracy）：表示系统总体上判断正确的比例。Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)。

(4)召回率（Recall）：表示系统发现所有真正发生的碰撞事件的比例。Recall=TP/(TP+FN)。

(5)F1分数（F1Score）：是精确度和召回率的调和平均数，用于综合评价系统的性能。F1Score=2\*Precision\*Recall/(Precision+Re