异常气象条件下的安全驾驶方法

在异常气象条件下，如刮强风、下大雨、浓雾天、下雪、路面结冰等，极易发生道路交通事故。日本某企业针对不同的异常气象条件，提出了相应的安全驾驶方法，用来指导本企业的驾驶人安全开车。详见下表：     

抵近信控交叉口分心驾驶识别模型

为降低驾驶人抵近交叉口过程因分心导致的交通事故，本文基于双向长短时记忆网络 (BILSTM)建立分心驾驶识别模型。依托驾驶模拟实验，采集了45位驾驶人抵近信控交叉口过程中的横纵行为数据，通过方差分析研究分心任务对驾驶行为的影响。结果表明，分心驾驶人需要更长的制动反应时间，制动操作时间缩短，踩压制动踏板的力度下降，同时操纵方向盘的稳定性变差。然后，筛选有显著性影响的6个特征行为指标作为模型的输入，结果表明：BILSTM模型分心状态识别的精确率最高，达到92.6%，F1值为88.7%；准确率、精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲 线等模型性能均优于单向长短期记忆网络、支持向量机和决策树5.0分心识别模型。研究结果说 明BILSTM模型能有效判别抵近信控交叉口驾驶人分心状态，可为交叉口驾驶人分心预警系统的优化设计提供依据和指导。     

日本关于道路情况误判引发的交通事故研究

本文分析了由驾驶人错误判断道路结构和路况弓起的交通事故，在分析中，使用了“道路情况误判”这个词，主要对涉及四轮汽车的事故进行了分析。     

汽车驾驶判断模型在训练场地中的应用

随着汽车工业的迅猛发展，人们对汽车的观念已发生了重大变化，汽车不仅是人类的代步工具，而是向多元化、多功能化方向发展。但伴随而来的日益恶化的道路交通事故倍受全社会关注，特别是新驾驶人事故多发、频发更是令人侧目，这与新驾驶人驾车技能不成熟、经验缺乏等诸多因素有关，但究其原因与当前我国驾驶人培训模式、内容、周期以及方法、手段密切相关。遏制或缓解新驾驶人事故多发、频发上升态势，是道路交通事故综合治理的重要侧面。在驾驶人培训领域，除规范行业管理，加强监督机制的力度，提高教练员群体的综合素质外，还要借助于计算机、微电子、人工智能、多媒体、仿真等诸多新技术的发展与应用，以实际交通环境为样本空间，开发、研制与创建新型训练课目内容、设施体系、实现驾驶人培训基本操作技能向应用驾驶技能的平顺过渡，已成为驾驶人培训行业亟待解决的重要课题。[第一段]     

开车躲开三个“危险时辰”

根据对交通事故发生时间的研究，发现驾驶人开车至少有三个“危险时辰”，是很多肇事驾驶人步入“死亡之谷”的“通衢”。     

开车打电话“害人又害己”

在开车过程中,拨打或接听电话的危险有多大?从有关统计数字表明,有30%以上的交通事故是由开车时打手机引发的,开车打电话导致事故的风险比通常情况下高出4倍,开车玩手机时的反应比酒驾、毒驾还要慢得多。原因很简单,拨打或接听电话时,司机分散了注意力,还要腾出一只手,一旦遇到紧急情况,驾驶人在慌乱中往往采取措施不当,很容易引发交通事故。由此可见,开车打电话是导致交通事故频发的"导火索"。究其     

基于道路交通安全因素的交通事故分析

总结归纳了影响道路交通安全的因素:道路交通设施、季节、气候等。以滨海大道和机场大道为例,依据道路主体工程和交通量,分析了交通事故成因,同时提出了相应的整改措施。科学认识了道路交通事故的诱发因素,指出了驾驶人群体性质的变化和驾驶人在驾驶过程中感官的极限性对交通安全的影响,从而提出道路规划设计要“以人为本”,行车安全应以“预防为主”的理念。     

考虑驾驶人不同分心类型的分心识别研究

驾驶人分心状态判别是实现分心预警的基础。由于视觉分心相比认知分心对行车安全具有更大威胁，本文针对驾驶人不同分心类型的识别展开研究，设计了驾驶人两种分心类型和正常驾驶下的模拟驾驶试验，利用1-back任务和看手机任务分别诱导驾驶人产生认知分心和视觉分 心，采集并提取驾驶绩效、眼动及头动特征，采用序列后向选择算法进行特征优选，运用网格搜索确定分心识别的最佳时间窗口及模型参数。结果表明，基于随机森林所构建模型在测试集上取 得了94.07%的宏精准率、93.89%的宏召回率和93.98%的宏F1值，分类表现优于两种比较方法，说明模型能够准确地对驾驶人的3种状态进行分类。根据随机森林模型的特征重要性排序结果以 及采用不同类型特征作为输入训练模型的分类结果发现，驾驶人眼动及头动特征对驾驶人分心类型的识别更为重要。本文研究可为分心预警系统根据分心类型判定风险等级提供基础。     

当前影响四川农村道路交通安全的突出问题及对策

随着社会主义新农村建设的积极推进,中央“三农”和惠农政策的全面实施,我省农村经济快速发展,农村道路建设突飞猛进,农村机动车及驾驶人数量成倍增长,但随之而来的是农村道路交通安全隐患更加突出,人、车、路矛盾日趋尖锐,道路交通事故明显上升。如何解决农村道路交通安全存在的突出问题,预防和减少农村道路交通事故,     

浅析超速行驶违法行为的成因

影响驾驶人选择行车速度的因素很多且不尽相同：驾驶人的年龄、性别、驾驶态度及其对（警察）执法和交通事故的认识等都会影响行车速度的选择；天气情况、道路特征、车辆特性、区域速度、速度的适应性、损伤或最近的驾驶情形等环境因素也会影响驾驶人对行车速度的选择。本主要从驾驶人素质、车辆技术性能、道路条件、交通管理措施等方面探讨超速行驶违法行为的成因。     

危险货物道路运输车辆驾驶人风险倾向性分类研究

为加强危险货物道路运输安全风险源头管控，本文充分挖掘轨迹大数据和动态监控数据等多源异构行车数据，研究危险货物道路运输车辆(危货车)驾驶人风险倾向性分类。基于广泛可用的GPS轨迹数据所蕴含的驾驶行为模式和运行环境特性，引入时变随机波动率的概念，提取5种速度波动性指标，构建表征驾驶风格的属性特征集，加之行为抑制控制力、认知抑制控制力和生理负荷特征，共同组建危货车驾驶人风险倾向属性指标体系；利用Critic赋权法计算各指标客观权重，并基于多准则妥协解排序算法(VIse Kriterijumski Optimizacioni Racun, VIKOR)对危货车驾驶人的属性进行评分；建立基于K-medoids聚类算法的危货车驾驶人风险倾向性分类模型。结果表明：运用分类模型，本文将危货车驾驶人分为4类。其中，驾驶风格激进加行为抑制控制力薄弱型驾驶人面对拥堵路段和恶劣天气时表现出更大的速度波动和更多的车辆控制报警；认知抑制控制力薄弱型驾驶人分心次数更多，愿意将更多的注意力分配给分心对象，且更频繁地在分心对象和前方路况间进行注意力转移；易疲劳型驾驶人表现出更多的疲劳报警和超时驾驶报警，驾驶人承受更大的...     

浅析车速与安全的关系

交通运行的安全、有效是道路交通系统面临的一对挑战，其核心是速度问题。车速是交通参与选择出行方式和出行路线主要考虑的因素之一。机动车驾驶人根据道路和交通条件，总希望以高速换取高运输效率。超速行驶是一项世界各国普遍存在的、严重的交通违法行为，是旅发道路交通事故的主要原因之一，不仅导致了交通事故次数的增加，同时也加剧了事故的严重性。     

道路交通事故预警标准专题研究

道路交通事故是一种事故灾害类的突发事件,具有突发性、破坏性、时间紧迫性、不确定性四个特点,直接威胁人民生命财产安全、影响道路交通畅通。近年来,随着我国经济持续快速发展,机动化进程不断加快,道路通车里程、机动车保有量和驾驶人数量迅猛增长,而影响道路交通安全的深层次因素并没有得到根本改善,导致我国道路交通事故仍处于高发、易发态势,特别是群死群伤特大道路交通事故频发,道路交通安全形势依然严峻,构建道路交通事故预警机制已迫在眉睫。     

城市道路交通基础信息采集综述

随着国家“九五”、“十五”攻关和公安部“金盾工程”等重大项目的开展，公安交通管理信息化建设愈演愈烈，至今为止，机动车、驾驶人、道路交通违法、道路交通事故等信息库都已经实现全国统一，     

道路因素对道路交通安全的影响分析

道路交通事故威胁着每个交通参与者，而相关部门对交通事故成因的分析统计中，很少提及道路因素。为此，通过对道路因素引发交通事故的影响分析，以引起有关部门在分析交通事故成因、研究治理措施时给予高度重视。     

浅议道路交通事故信访案件的成因及建立控访新机制

近年来，车辆驾驶人肇事后因逃避法律责任而开车逃逸，弃车逃逸，或将作送医院后逃逸，甚至将伤抛至荒郊野外后逃逸的现象呈逐年上升趋势，由其引发受害人及其亲属到处上访，已成为交通事故上访案件增多的重要因素之一。如：截至7月7日，安徽省公安机关交通管理部门（以下简称“交警部门”）接访的481件交通事故信访案件（以下简称“全省接访案件”）中，因驾驶人肇事逃逸的案件达138件，占28.7%。     

分心驾驶研究文献计量学分析

车辆自动化和信息娱乐系统的发展趋势使驾驶人分心成为日益突出的社会问题。为全面了解分心驾驶的研究进展，本文选取近 12 年关于分心驾驶的 2313 篇文章，利用文献计量工具VOSviewer和R-Bibliometrix系统梳理与分析分心驾驶的研究现状。首先，概述分心驾驶研究的总体情况，包括分心驾驶研究的国家分布、核心作者及核心期刊；其次，重点归纳分心驾驶领域的高影响力文献，并从“注意力机制”“分心驾驶风险与年轻驾驶人驾驶行为”“分心源”“分心驾驶检测”“自动驾驶下驾驶人的分心效应”这5个研究主题总结分心驾驶的研究热点；最后，构建分心驾驶的研究体系，并预测未来的发展趋势。研究认为：有必要加强研究分心的形成、消散和恢复机理；需扩展研究对象和场景，综合考虑车内和车外的分心源以及复合分心带来的风险；多源信息融合及考虑多类型分心可以进一步完善分心驾驶风险的研究；界定分心状态与等级划分，针对不同驾驶分心类型的识别应是未来分心驾驶检测研究的重点；自动驾驶场景下的分心行为及接管效能，以及混合交通流下的分心状态是值得关注的研究。基于机器视觉的分心检测和自动驾驶的接管效能将成为分心驾驶领域的研究前沿。     

首个指纹汽车行驶记录仪现科博会

在2004国际(浙江)道路运输与物流科技博览会上，全国首个指纹汽车行驶记录仪横空出世，该产品由浙江维尔科技有限公司自主研发，它不仅为道路交通事故分析鉴定提供精确的数据信息，还弥补了前两代汽车“黑匣子”的不足，通过对驾驶人进行指纹身份认证，从而根除代驾现象，并对超速、疲劳驾驶提前预警。     

基于虚拟交通环境视景仿真技术的交通安全实验平台研究

交通参与者是人一车一路环境交通系统中的主体，国内外研究表明，道路交通事故成因中人的因素约占90％；人为因素中又以驾驶人的因素为主，占交通事故总数的70％以上。大量事故反映出驾驶人操作行为、认知特性、心理生理状态与交通事故之间存在巨大的相关性，但由于缺乏技术支撑手段和基础研究实验平台，深入的研究无从开展。     

驾驶人分心状态判别支持向量机模型优化算法

驾驶人分心状态判别是分心驾驶预警系统的重要基础.建立以径向基为核函数的 驾驶人分心状态判别SVM模型,采用遗传算法(GA)优化SVM模型惩罚参数C和核函数参数 g,并利用模拟驾驶器实验平台采集的驾驶绩效数据对模型进行验证.结果表明,采用GASVM 模型能够准确识别自由流和拥挤流场景下驾驶人分心状态,判别精度分别为94.5%和 96.3%.与决策树C4.5 和交叉验证(CV)-SVM对比表明,GA-SVM在准确率、精准率、召回率和 F1值等模型性能方面均优于其他2 种方法.本文建立的模型能够有效地判别驾驶人分心状态, 可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据.