成都市城市道路行人交通特性研究

本文通过对成都市路段、交叉口大量行人交通特性数据的采集,并进行了相关性分析,确定了性别、年龄、人数、出行目的、环境等因素对行人步行行为的影响。通过分析发现,男性行人的步行速度、步行随机性普遍大于女性;随着年龄的增大,行人的步行速度、步行随机性普遍降低;行人过街步行速度普遍低于路段步行速度、而过街谨慎性要高于路段;目的性强的行人步行速度和谨慎程度都要更高些;行人过街时往往表现出群体心理、从众心理和节省心理。据此,从硬件配置、管理和宣传教育三方面提出了相关改善措施。     

道路客运违章视频智能检测分析系统应用研究

<正>为了进一步治理客运违章现象,加强对重点路段的监控力度,以南京江北长途汽车客运站周边为试点,利用视频及图像识别技术研发"客运违章视频智能检测分析系统",对重点路段的违章带客情况进行全天候的有效监控,自动对区域内车辆进行实时的监控检测、跟踪放大、违章识别、拍照取证、识别记录,自动完成违章行为检测抓拍、录像的全过程,经确认自动生成道路违法行为通知书,从而提升违章     

行人警戒行为影响因素

提出必须高度关注行人伤亡问题，基于文献研究，分析了行人安全警戒行为的影响因素，包括年龄、性别、同伴、手机、耳机和交通环境等因素。总结了警戒行为的特征：不同年龄段中，老年人的安全警戒行为较多；女性易出现从众行为，在行路过程中相对较易发生交通事故；同伴数量增加行人会更加谨慎；路上使用手机导致分心，减少了行人的安全警戒。基于上述分析，提出了提高行人警觉性并减少行人交通伤亡的建议。     

综合客运枢纽信息设置影响行人行为的调查分析

基于综合客运枢纽信息内涵及作用,根据不同的分类标准对综合客运枢纽信息进行了分类。枢纽内行人对信息有需求,枢纽信息的设置才会对行人有影响;因此,分别从不熟悉枢纽环境的进站行人、出站行人、换乘行人3个方面详细分析了枢纽内不同走行路径的行人对信息的不同需求。最后,通过对上海虹桥火车站实地调查,并对调查数据进行分析,得出在换乘过程中设置快速路径指示标识和实时信息都将影响枢纽内换乘行人的行为,并建议在地铁换乘高铁的A/B方向通道上,规范信息设置,凸显指路信息。     

控制违章作业 确保安全生产

中铁二局集团公司连续七年安全生产达国标，但在这七年中，仍有职工死亡、重伤事故发生。从统计分析中得知，大多数事故是职工声音作业酿成的。文章分析了职工声违章作业的心态及产生的原因，提出了控制和避免职工违章行为的措施。     

基于计算机视觉技术的交通场景检测平台的设计与应用

文章针对当前城市智慧交通监管的路口交通的饱和度、拥堵以及闯红灯等问题,设计了基于计算机视觉技术的交通场景检测平台,结合机器学习算法,并融合多项高新技术,实现对路口过往车辆的流量和车速检测,对机动车闯红灯、斑马线不礼让行人、占用公交车道、违停或违规越线等违章行为进行检测识别,为公共交通的管理提供极大便利,实现了“智慧交通”和“平安交通”。     

信号控制交叉口右转灯控的设置研究

为提高信号控制交叉口通行状况,以右转车和过街行人为研究对象,分析并建立设置右转灯控前后,右转车与过街行人的延误和冲突数量模型。利用转换成本法,根据延误和行人-右转车冲突所产生的经济成本,建立交叉口性能指标模型,并得到设置右转灯控的临界条件。研究表明,行人-右转车冲突对交叉口通行状况影响巨大,在右转车流量或过街行人流量较大的交叉口,设置右转灯控可有效提高交叉口通行状况。     

基于计划行为理论的电动车送货人员不安全行为意向分析

电动自行车送货人群是电子商务和物流业快速发展在交通中的新产物,不仅顺应了绿色出行的要求,也很好地解决了物流配送的"最后一公里"问题。由于送货人员出行频率高、骑行速度快、送货时间紧迫,违章行为极为普遍。本文通过设计调查问卷,收集送货人员个人属性、骑行特性、风险感知、骑行偏好、闯红灯和分心行为意向的数据。基于计划行为理论,从心理行为角度,构建送货人员不安全行为意向的多层回归模型,揭示其不安全行为的产生作用机理,并提出针对性的安全提升策略。     

信号交叉口违规者间隙接受行为研究

本文研究信号交叉口行人、自行车和电动车的间隙接受行为。通过拍摄录像获取相关数据,比较了不同交通方式的接受间隙,并用Logit回归建立了间隙接受模型。结果表明三者在近边的接受间隙都显著大于远边,三者之间的接受间隙无显著差异,但非机动车的违规率明显高于行人。主要原因是在有车冲突(有接受间隙)时三者的违规率无明显差异,而在无车冲突(无接受间隙)时非机动车的违规率显著高于行人。等待情况、可接受间隙值、间隙类型和冲突车辆的行为会显著影响间隙接受行为。本文的结果对理解违规群体的穿越行为及其建模有参考价值。     

基于视频的行人检测算法研究

文章提出了一种基于视频图像的行人检测算法。通过动态阈值目标分割算法获得运动目标,同时将分割结果块化处理,以减少算法时间复杂度。使用最小外接矩形获得目标的高宽比,结合基于质心的目标跟踪方法获得目标物体运动速度,进而对行人事件进行检测。实验结果表明,该方法能准确地检测交通场景中的行人事件,有效地解决抖动、光线及积水等因素对行人目标检测的影响,具有良好的实时性和准确性。