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1.
为了提高道路交通安全主动防控能力, 以小汽车行驶轨迹数据为研究对象, 研究了不良驾驶行为的实时辨识问题; 基于无人机拍摄交通流视频提取海量车辆行驶轨迹数据; 提出了应用风险度量方法量化典型不良驾驶行为的理论; 使用大样本统计分布方法确定不良驾驶行为的特征参数阈值; 建立了结合交通环境信息的不良驾驶行为谱, 计算了不良驾驶行为谱特征值; 以车辆不良驾驶行为谱特征值为依据标定不良车辆样本; 以部分驾驶行为谱参数为输入, 使用不平衡类提升的人工智能算法建立了不良驾驶行为辨识模型; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良跟驰行为特征。分析结果表明: 使用四分位差法得到不良跟驰特征参数的阈值为0.19 s-1, 大部分样本处于正常跟驰状态, 约2%样本处于不良跟驰状态; 基于每辆车行驶轨迹中正常跟驰状态和不良跟驰状态的比例, 使用95%分位数将8 917 veh小汽车样本划分为不良跟驰车辆445 veh与正常跟驰车辆8 472 veh; 不平衡类提升算法CUSBoost辨识不良跟驰车辆达到了94.4%的召回率和85.9%的精确率, 平衡分数和精确率-召回率曲线下的面积为所有算法中最高。可见, 不良驾驶行为谱作为一种客观的不良驾驶行为量化表达方法, 与人工智能方法结合可以生成海量的不良驾驶行为谱库; 不平衡类提升算法可以解决不良驾驶行为数据的不平衡问题, 与常规算法相比具有更好的不良驾驶行为辨识能力。 相似文献
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不良驾驶行为(车速过高,车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性,是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因. 基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理,根据其属性提取8 个驾驶行为量化指标,采用因子分析和模糊C均值聚类相结合的方法,实现对危险货物运输车辆驾驶员风险驾驶行为的科学聚类. 结果表明,危险货物运输车辆驾驶行为特征可有效聚为急加减速、超速驾驶和变速驾驶3 种行为,且在每种驾驶行为下实现对驾驶员安全等级的分类. 由此可以识别风险较高的驾驶员,这对危险货物运输企业和行业管理部门有重要参考意义. 相似文献
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针对传统基于聚类的PWARX模型依赖先验知识和子空间划分精度不高的问题,提出一种基于两次聚类的PWARX辨识模型改进算法,并将其应用于驾驶行为建模。首先通过近邻传播算法在样本空间上进行聚类,在所得类簇上用线性模型进行拟合,并通过K-means算法在线性模型的参数空间上进行聚类,以获得PWA子模型的区域划分,最后在各个子空间上对PWA子模型进行求解。该算法合理利用了近邻传播算法和K-means算法的特点,通过在样本和参数空间上的两次聚类获得了良好的子模型区域分割效果。并对10名驾驶员的驾驶行为的建模实验结果表明,所提算法的模型辨识的平均准确率达到了91.5%。 相似文献
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为改善交通安全状况,减少营运客车交通事故,从危险驾驶行为角度出发研究外部影响因素与驾驶行为之间的关系。以大量重特大交通事故数据为基础,定量分析聚类方法在危险驾驶行为研究中的应用。运用模糊聚类、系统聚类2种方法对危险驾驶行为划分层次进行分析,并通过营运客车驾驶人危险驾驶行为的实例对2种方法得出的结果进行讨论。研究表明,通过聚类方法归并为一类的危险驾驶行为,与对应的外部影响因素有相近的关联度。 相似文献
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为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。 相似文献
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国内外学者大多采用单一类型指标对驾驶疲劳程度进行判断。为克服单一指标检测的不稳定性,构建基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型。将驾驶环境属性、驾驶人个体属性和原始疲劳属性作为模型输入层变量。选择脑电指标、心电指标、眼动指标、驾驶绩效指标作为模型输出层变量。将清醒、轻度疲劳、重度疲劳三种驾驶疲劳程度作为隐含层变量。采用模拟驾驶方法进行实验,得到不同实验对象各个时刻不同疲劳程度的概率。将利用单一指标和贝叶斯网络模型得到的驾驶人疲劳程度与主观疲劳测评结果进行对照,证明贝叶斯网络模型不仅能消除单一指标失效时产生的误判和漏判,而且可提高识别的准确性。 相似文献
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《黑龙江交通科技》2015,(10):166-168
为了确定公交驾驶员行为失当的具体表现,首先界定了广义公交驾驶员不良驾驶行为。根据交通心理学、交通行为学与组织行为学等理论,结合城市公交系统中的驾驶员个体因素、行业因素和交通环境因素,构建了基于主成分分析法与信度分析法公交驾驶员的不良驾驶行为评价指标体系。以成都茶店子公交总站和九里堤的公交线路及公交驾驶员的抽样调查为例,结合本文所构建的评价指标体系,可得出:成都市公交驾驶员不良驾驶行为的具体表现具有以下四类特性,即驾驶员的冒险特性、习惯惯性、随意特质与个体特性。通过算例分析可证实,提出的评价体系具有可行性与有效性,可为城市常规公交管理过程中对驾驶员的安全驾驶考评提供相应的量化方法。 相似文献
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为了量化描述不同道路驾驶场景下驾驶行为的动态变化过程与不良驾驶程度, 研究了不良驾驶行为谱的构建与分析方法; 基于车辆行驶轨迹关键参数建立驾驶行为谱; 应用风险度量方法量化4种不良驾驶行为, 包括不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳与不良换道; 基于驾驶行为谱建立了不良驾驶行为谱; 基于交通流量-密度关系与驾驶行为统计参数的差异对交通流状态进行划分; 在不同交通流状态下, 使用四分位差法确定了不良驾驶行为特征参数阈值; 基于特征参数阈值计算每个驾驶人的不良驾驶行为得分; 使用CRITIC赋权法确定了不良驾驶行为的权重, 为每个驾驶人计算不良驾驶行为谱特征值; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良驾驶行为特征; 通过专家打分的方法对不良驾驶行为谱特征值进行验证。分析结果表明: 基于驾驶行为参数的交通流状态聚类方法将数据中的交通流状态分为自由流、饱和流、拥堵流3类; 聚类方法比基于基本图的交通流状态划分方法更适合驾驶行为分析; 不同交通流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳特征参数分布明显不同, 拥堵流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳极端值出现更频繁, 而不良换道特征参数在各交通流状态下有相似的分布; 蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的特征参数阈值随交通流密度上升而上升; 使用CRITIC赋权法计算的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的权重分别为0.19、0.33、0.37、0.11;自由流、饱和流、拥堵流的不良驾驶行为谱特征值的分布范围相近, 均处于0与0.4之间; 专家的不良驾驶行为评价与不良驾驶行为谱特征值一致。可见, 不良驾驶行为谱的构建与特征值计算方法能够使用车辆行驶轨迹数据自动辨识不良驾驶人, 具有客观性、适应性以及可靠性, 能及时发现不良驾驶人, 给驾驶人提供安全提示, 为交通管理部门提供交通安全预警的技术支持。 相似文献
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为明晰营运货车各交通事故风险因素间的关联性,通过分析营运货车交通事故数据,从人、车、环、管四方面确定29个风险因素,并运用共现分析法计算邻接矩阵和Jaccard指数确定各风险因素间的关联性,据此基于复杂网络理论建立网络节点多属性决策综合评价网络模型,判断各风险因素的重要程度.结果表明:营运货车交通事故风险因素网络具有复... 相似文献
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为了定量分析事故路段行车风险因素,保障事故现场的安全性,集成DEMATEL-ISM方法对其影响因素进行辨识和分析。首先基于人-车-路(环境)及管理的系统理论,建立事故路段行车风险影响因素集,即驾驶员因素、车辆因素、道路与环境因素和管理因素,具体分为年龄、驾龄和性别等20个因素,然后以Delphi法确定各个影响因素之间的关系。集成DEMATEL-ISM法,建立事故路段行车风险影响因素辨识模型。通过计算可达矩阵,获得影响因素的5层递阶结构模型,即第一层级为驾驶员驾龄、疲劳程度和反应判断能力等6个因素,第二层级为驾驶里程及车辆类型等8个因素,第三层级为驾驶员年龄等3个因素。研究结果为事故路段的安全管理提供理论依据。 相似文献
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针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联,提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法,辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段,并提出优化方案。首先,通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据,使用DBSCAN(Density Based SpatialClustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型,并依据行为特征对驾驶风格进行差异性分析;其次,采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型,通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识,并基于驾驶风格差异,从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析;最后,将生理与道路线形作为优化参考,以车速建议为着力点进行多元回归分析,并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明:驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型,3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段;海拔提升可加速危险驾驶状态的出现,各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长,激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张;下行时,谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态,激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求,为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。 相似文献
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可靠合理的车道变换模型能提高微观交通仿真精度.为了研究车道变换行为意图起因及行为过程的规律,利用高空摄像法分析了城市干道基本路段驾驶人变道驾驶行为的特征,获取了变道车辆与其周围车辆距离、车速等的数值关系,提出期望车道的概念,总结了期望车道选择和车辆车道变换的基本规律,建立了基于驾驶行为的直线路段车道变换模型.最后编写V... 相似文献
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识别列车所在轨道,是列车运行控制系统必不可少的功能. 提出一种数字轨道地图辅助的基于贝叶斯建模的轨道占用识别方法. 首先,在考虑全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)与方向相关测量误差的基础上进行地图匹配,采用卡尔曼滤波算法处理速度测量值,通过加权求和的方式对GNSS与速度信息进行融合,获得列车沿轨道方向的一维位置;其次,对列车位置假设进行贝叶斯建模,计算在给定GNSS与速度测量的前提下所有可能的位置假设的概率;最后,与设置的假设概率阈值进行比较,对不同的识别结果进行分类. 实验结果表明,基于贝叶斯建模的轨道占用识别法能够减少剔除小概率假设所需的距离,与垂直投影法相比,该方法可以对列车所在轨道做出更确定的判断. 相似文献
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计算机技术和智能交通技术的飞速发展,为仿真工具能够真实地再现实际的交通运行环境提供了有利的保障,使前期仿真较难涉及的攻击性驾驶行为得以实现.鉴于此,在讨论攻击性驾驶行为的定义、表现形式和影响因素的基础上,选择了三种常用的微观交通仿真软件,对其车道变换模型中的攻击性驾驶行为的进行了分析评价;并提出了车道变换中攻击性驾驶行为的设置方法. 相似文献
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为了根据路侧危险情况采取针对性的措施,急需开展公路路侧事故风险评价研究. 基于事故模拟再现分析,根据车辆驶入路侧后的事故形态,将路侧事故严重程度划分为 4个等级,对不同等级路侧事故的致因因素进行研究,给出驶入车速、边坡坡度与边坡高度阈值.构建了路侧事故风险评价的贝叶斯网,基于路侧事故致因因素阈值,针对单因素、双因素与三因素分别给出了不同等级路侧事故发生概率的计算方法.选取典型路侧事故案例进行分析,贝叶斯网的计算结果显示发生 2次及以下翻车事故的概率为 0.929,与路侧事故模拟试验结果相符,证明了本文提出的公路路侧事故风险评价方法的准确性. 相似文献
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为预防营运货车交通事故,动态监管营运货车提高其运输安全性,本文从营运货车道路交通事故调查报告中统计货车交通事故发生运行风险因素频率,提取营运货车运行风险关键因素,建立完整的营运货车运行风险指标体系.运用人工免疫思想,以营运货车运行风险评价指标等级值作为抗原向量,将人工免疫危险理论的信号处理机制及改进的树突细胞算法应用于... 相似文献
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利用贝叶斯网络对地铁隧道施工期间的主要风险因素进行分析和评估,其评价方法和结果能对施工期间的风险管理提出一定的指导作用. 相似文献