基于视频检测的交通冲突判别方法和模型

为了克服交通冲突传统人工判别方法的缺陷,提出了基于视频检测的交通冲突发生判别的基本流程,将交通冲突发生的判别划分为交通参数的视频检测、坐标变换和交通冲突判别3个阶段。在借助OpenCV和Matlab标定工具箱进行交通实体检测和坐标变换的基础上,建立了以冲突角度、速度和距离等指标为核心的交通冲突综合判别模型,并通过现实场景验证该模型的有效性。     

适于动态导航系统的城市道路交通状态判别

城市道路交通状态判别是动态导航系统中的关键技术之一,文章从城市道路交通流系统的高度复杂性特点出发,提出了一种基于神经网络的城市道路交通状态判别方法．首先,利用灰关联熵分析方法选取交通状态的关键性特征指标;然后,建立交通状态判别的神经网络模型并利用实测数据对其进行离线训练;最后,应用训练后的神经网络进行城市道路交通状态在线判别．实验表明,用于城市快速路的交通流状态判别方法效果良好。     

用交通冲突技术评价京珠南高速公路交通安全

介绍了交通冲突技术的概念及国内外研究状况,并利用交通冲突技术评价了京珠(北京-珠海)南高速公路的交通安全,提出了交通安全改善建议.     

机动车交通冲突技术研究综述

对机动车-机动车交通冲突定义、交通冲突度量指标、冲突严重性判定以及交通冲突评价与预测等的国内外研究进展做了归纳和综述。分析表明,目前交通冲突研究存在以下主要问题:传统的冲突度量指标存在各自的局限性和不一致性,冲突潜在碰撞的后果严重性研究处于初始阶段,交通事件分级模型和相关性需要进一步研究和确认,冲突严重性判定存在一致性问题,交通冲突产生和发展的微观机理研究不足,缺乏真实环境下整个区域相互作用车辆精确连续轨迹追踪的数据获取手段。建议未来从以下方向进行优化:复合的改进度量指标比单一指标更为科学合理,并要考虑冲突潜在碰撞的后果严重性;统一和规范交通冲突度量指标的使用也有一定意义;需要针对多个参与者的"区域连锁冲突"进行更深入的研究;可通过采集区域多车辆连续时空轨迹大数据,得到区域多车辆冲突时空演变模型,并进行交通冲突实时预警和干预研究;另外可通过大量精确数据量化和统一区分各级交通冲突的阈值,并验证交通冲突技术的有效性;在不同设施对象及冲突的空间特征等方面的探索等也会丰富交通冲突研究体系;最后,以上所有的改进方向离不开高精度大范围的采集方法和高效精确的处理手段,故急需真实环境下、长时间的整个区域相互作用车辆精确连续轨迹追踪的大数据获取手段。     

基于(SAGA-FCM)-PNN的交通状态判别方法研究

为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法.针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算法初始聚类中心;将已分类的数据分为训练集与测试集对概率神经网络(PNN)模型进行训练与测试,通过对径向基函数的扩展速度的优化提高PN N算法的准确性;并利用厦门市城市道路地磁检测数据对模型进行实例验证及性能分析.结果表明,文中方法能够有效的实现交通状态的判别,且能够得到全局最优解;同竞争神经网络模型、GRNN模型、SVM模型相比,文中模型的交通状态判别正确率分别提高2.1%,4.5%,2.7%,且具有更好的稳定性.      

信号交叉口右转机动车与行人冲突运动模型

在一些信号交叉口,右转机动车的转弯行为不受信号控制,容易与过街行人发生冲突。现有冲突研究的内容多为冲突判别和冲突分级研究,对人车冲突运动过程研究相对较少。为减少交通冲突,提高行人过街安全性,提出一种新的右转机动车与行人冲突运动过程的仿真模型。研究右转车辆的决策过程,分析人车冲突机理。建立人车冲突模型,依据实际调查所获得的车辆速度和可接受间隙数据,对模型参数进行标定。对模型进行仿真分析,通过比较冲突时间、后侵占时间、安全减速度、间距时间4个冲突严重性指标,选择后侵占时间(PET)这一评价指标进行安全评价。仿真得到的车辆速度和 PET 数据与调查得到数据相比误差不超过5%,验证了模型的有效性。通过灵敏度分析,小交叉口 PET 提高了10%,说明小交叉口有助于降低冲突的严重性。      

考虑驾驶员选择通过行为的机非严重冲突判别

现有的严重冲突判别方法并不适用于我国的机非严重冲突判别,而驾驶员的选择通过行为对交通事故能否发生起到了至关重要的作用,因此该研究考虑了驾驶员的选择通过行为,提出了机非严重冲突的判别方法.研究首先通过坐标转换技术对实验视频进行了预处理,之后对交叉口内机非冲突数据进行提取,应用概率统计的方法,着重考虑驾驶员的因素,提出临界冲突时间差(CTDTC)的概念表示驾驶员的选择通过行为.研究发现当冲突时间差(TDTC)的绝对值小于0.66 s 时,驾驶员的选择通过行为会发生分歧,易引发交通事故,因此将其确定为机非严重冲突的判定条件,并进行了验证实验.验证实验结果表明,以冲突时间差(TDTC)的绝对值为0.66 s 作为机非严重冲突的判别阈值时,观测的非严重冲突的累计频率接近15%,严重冲突的累计频率接近85%,该结果与累计频率法相符.该方法的优势在于提出了明确的严重冲突判别阈值,判别结果不受人的主观因素干扰,因此更加准确客观.      

基于参数预测的高速公路交通状态判别

针对目前基于单截面检测数据的高速公路交通状态判别算法存在着判断阈值多,对拥挤样本依赖性强而拥挤样本采集困难等问题,提出了基于交通流预测的交通状态判别模型.预测过程中以车辆的平均占用时间作为预测的目标参数,利用神经网络建立预测模型,并通过相关系数法确定神经网络的输入层.在预测的基础上,以实测值与预测值之间的差值作为判别的依据,判别道路的交通状态.应用广深高速公路实测数据对判别模型的有效性进行检验,并与经典的McMaster检测算法做了对比,结果表明,所提出算法对拥挤样本依赖较少,判别精度高,鲁棒性高.      

路段交通冲突技术研究

对路段交通冲突进行定义和分类，着重研究严重冲突的判别标准和分级标准是对现有交通冲突技术理论的一种完善和改进，为路段交通安全分析评价提供一种新的研究途径。     

公路平面交叉口小汽车冲突严重性的判定

在综述国内外对交通冲突领域研究的基础上,详细介绍了冲突数据的采集方法,结合录像观测,对公路平面交叉口小汽车冲突开展专门研究,对一般冲突和严重冲突的冲突距离及冲突速度进行了数据采集,导出了冲突时间参数(TTC:time to collision),通过分析TTC累积频率分布图,对小汽车冲突的严重性进行了有效界定。最后,文章选择了10个交叉口进行冲突观测,对相关结论进行了假设检验。     

基于冲突概率的无信号控制T形交叉口安全评价

为了更合理地评价无信号控制 T 形交叉口的安全水平,研究在交叉口类型划分的基础上,提出1种以交通冲突数的概率分布为评价指标的安全评价方法。其中,交通冲突数的均值和分布分别采用广义线形模型和泊松分布描述,在广义线形模型中,交通冲突数的均值为被解释变量,冲突交通流的交通量为解释变量,根据交通冲突数的均值估算,计算交通冲突数的泊松分布的概率。在利用实测数据对广义线形模型的参数进行标定后,根据主路直行与非直行交通流量之间的差异性,进一步提出了简化模型,将主路直行交通的影响简化为影响系数,并根据流量不同划分为4个等级,通过分析交通冲突数的概率计算值与安全阈值数的概率临界值之间的关系,进行无信号控制 T 形交叉口的安全评价。最后通过实际案例,对模型的可操作性和准确性进行了检验。研究表明,非直行流向流量较直行交通流量对交叉口安全水平的影响更大,利用文中所提出的简化模型,可重点调查其它流向流量,而主路直行交通流量只需观测其流量大致范围即可,平均工作效率提升25%。      

公路平面交叉口控制方式的安全性研究

首先对5种类型的交通冲突情况做定性分析,并以观察到的冲突数据为依据,研究各类交通冲突与不同控制方式的关系,通过测定和比较不同控制方式下的冲突指标,得出相关结论。     

考虑连锁冲突的城市公交车行车风险量化分析方法

为了量化城市公交车给区域混合交通带来的安全风险，通过提取交通冲突数据并识别连锁冲突，研究了公交车行车风险的量化分析方法。在数据采集上，采用了航拍图像并基于YOLOv4网络学习航拍目标的外观特征，检测并跟踪航拍车辆，从而提取带精细属性的车辆轨迹数据。在冲突识别上，将不同车道上可能发生横向碰撞的车辆对之间的相对位置作为约束条件，在跟驰模型的基础上补充了匹配相邻车道上车辆对的动态关系，从而将经典碰撞时间(TTC)模型扩展至可同时识别侧向冲突的二维TTC模型；基于车辆刺激-反应理论标定每个冲突车辆对区域交通造成连续干扰的时空范围，根据干扰范围的动态变化建立冲突间的作用关系并形成时序性的冲突树模型，从而识别连锁冲突并追溯连续风险形成的因果过程。在风险研究上，从3个方面量化不同状态下城市公交车的行车风险:①基于二维TTC模型解析冲突频率；②在此基础上结合累积频率法解析冲突严重性；③通过连锁冲突比例及冲突树长度解析冲突聚集的概率和范围大小。采集广州大桥路段航拍视频进行实验研究，结果表明:城市公交车在拥堵常发路段不仅冲突风险高，且带有较高的冲突严重性和区域聚集性；拥堵流中公交车的冲突频率超过9次(/ veh·min)；公交车的严重冲突率为33.39%，远远高于小汽车的16.61%；公交车的区域连锁冲突发生率为30.75%，达到了小汽车(14.67%)的2倍。      

基于Poisson过程的交通冲突预测模型研究

交通冲突预测是利用交通流运行特征,预测出可能发生交通冲突的次数,从而为道路交叉口等交通交汇处的交通安全评价提供一种较为可靠和可行的方法。影响车辆发生冲突的因素包括车辆在冲突点的暴露时间、车辆到达潜在冲突点的特性以及车辆间的车头时距等。在对交通冲突点的冲突过程分析的基础上,给出了交通冲突次数的定义,包括大于2辆车连续通过冲突点的交通状况.应用Poisson随机过程理论,建立潜在冲突点机动车间交通冲突次数的预测模型。预测结果的对比分析研究表明,基于随机过程的交通冲突预测模型的预测值与实际观测值最接近。     

基于轨迹数据的非机动车道内冲突事件自动识别与可视化

准确识别非机动车道内的交通冲突事件既是量化评价非机动车道安全水平的基础,也是剖析与理解非机动车道内运行风险产生与发展过程的重要前提.基于轨迹的交通冲突识别与分析技术已被运用于城市交叉口处机动车之间以及机非之间的交互安全分析,但目前鲜有聚焦非机动车道场景内交通冲突事件的分析方法.针对该问题,提出一种基于个体的(Agent...     

基于浮动车车速数据的交通状态实时判别系统和方法

提出一种交通状态判别方法,使之符合交通状态变化连续性。基于浮动车数据特性分析,考虑交通阻抗及临界跳变现象的影响,通过预判别及二次修正,优化了交通状态判别结果。该方法能有效滤除交通状态参数在阈值附近频繁变化产生的交通状态非正常跳变,同时可以修正异常数据导致的交通状态阶跃,从而优化了交通状态判别结果。构建并实现了基于该方法的实证系统,通过多种指标的验证,表明该方法提高了交通状态发布的准确度。     

基于冲突极值模型的非常规信号交叉口安全评价

为了评估非常规信号交叉口交通安全,提出了基于冲突极值模型的横断面分析方法.利用计算机视频技术提取了南京市3个信号交叉口(1个设施组和2个参照组)96h的交通冲突数据和交通流数据,构建了包含数据层[处理层[先验层的3层贝叶斯超阈值冲突极值模型,利用马尔可夫链蒙特卡罗仿真方法对模型参数进行估计,采用预测交通事故和比值比计算...