碰上肇事车逃跑怎么办?

随着经济的发展,车辆的增加,驾驶员队伍的参差不齐,交通安全形势日趋严峻,交通事故越来越多.交通事故的发生,给国家和受害者的家庭带来了难以弥补的损失,这已是不幸.可是生活中,却有极少数驾驶员在发生交通事故后,不是积极地抢救伤员,保护现场,及时报警,尽可能地减少损失,而是置国家法律于不顾,丧失人性,驾车逃离现场,使已发生的交通事故再涂阴影.加之大部分事故受害者及现场目击者缺乏必要的安全常识,不能向交警部门及时报案或提供有价值的线索,以致贻误破案时机,造成不该有的损失.这里,向大家介绍几点对付逃逸车辆的常识.     

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交通仿真是交通控制与管理方案评价和优化的重要研究手段.传统的微观交通仿真模型，特别是刻画驾驶员行为的车辆跟驰模型，未能综合考虑交通环境中信息刺激的多源性和驾驶员任务集聚、协调反应的行为过程.本文利用Bayes方法和模糊积分方法描述驾驶员在复杂行驶环境中多源信息的融合过程，确定驾驶员任务集聚后对车辆应采取的驾驶行为.模型验证表明:交通仿真过程中，在车辆跟驰模型实施之前，利用Bayes算法和模糊积分算法模拟驾驶员在多源信息刺激下任务集聚、协同反应的过程是行之有效的.     

多源信息刺激下驾驶员综合认知拓扑结构研究

根据多传感器信息融合和人类对多源信息综合处理过程之间的相似性,充分考虑驾驶员心理-物理因素及其对驾驶行为多变性和不确定性的制约,研究多源信息刺激下驾驶员任务集聚的心理-物理综合认知拓扑结构和认知活动链,探讨各驾驶行为模式的决策机制、车辆运行模式的运行机制和驾驶员协同反应机理,可为微观交通流仿真和智能车辆的研究提供理论依据,为智能运输系统的建立提供分析工具.     

车载行驶安全监控系统的横向振动误差修正

车载行驶安全监控系统利用CCD图像传感器获取图像,车辆运行过程中由于横向振动等诸多原因容易造成图像模糊.严重影响后续对驾驶员工作状况的检测.基于系统图像数据模型及图像数据采集手段,运用数学模型与傅立叶变换相结合的方法解决由于车辆横向振动造成的图像无法准确判别的问题,经实验结果证明.能够清除横向振动干扰而获得良好的图像.以此有效地监控驾驶员的工作状态并适时作出危险预警.     

驾驶员如何预防疲劳驾驶

驾驶员在驾驶车辆时,由于种种原因往往会产生生理机能或心理机能的失调,即在生理或心理上产生疲劳,从而造成机能失调.驾驶员在行车中一旦出现疲劳征兆,离闯祸也就不远了.据统计,因疲劳驾车而造成的交通事故占总数的20%左右,占特大交通事故的40%以上.     

为驾手在雾天安全驾驶汽车"出招"

秋冬季节是雾的高发期,雾天行车能见度低,视线不清,驾驶员容易产生错觉;同时由于路面湿滑,车辆制动性能变差,容易发生侧滑或造成车辆倾翻.因此,雾天行车需要掌握一些驾驶技巧.     

2004年全国特大道路交通事故案例(一)

重庆发生特大道路交通事故,死11人,伤15人 1月7日14时10分,重庆市秀山县溶溪镇晨光村9组驾驶员王道兵,驾驶渝AU0619号万达牌旅行小客车,载26人(含驾驶员,核载14人),从秀山县汽车北站驶往溶溪镇,行至秀溶公路(县道)15公里加200米处时,因车辆超载、驾驶员临危采取措施不当,操作失误,车辆坠入公路左侧78米深的坡下,造成11人死亡、15人受伤,车辆报废.     

面向驾驶员行为研究的基础理论——多源信息融合算法综述

驾驶员行为的研究是智能运输系统,特别是其先进的车辆控制系统仿真、研智能车辆领域中基于多源信息融合的驾驶员行为研究较为罕见.因此应从人机控制观点出发,应用模糊逻辑、非参数统计等理论以及智能协同技术,对驾驶员任务集聚、协同反应过程,特别是多源信息融合、人机协同效能在不同路网环境中的实现等建模关键理论与方法进行研究,建立驾驶员微观协同仿真模型.这是智能化交通控制与管理系统开发和实现的关键技术,对提高交通系统管理效率、缓解拥挤,减少污染和能源消耗,培育未来新产业,具有十分重要的理论价值和现实意义.     

中外营运车辆驾驶员适宜性演化规律对比研究

营运车辆驾驶员适宜性是道路交通事故的关键影响因素.文章回顾了针对驾驶员适宜性短期演化和长期演化的国内外文献,总结出工作强度和年龄是驾驶员适宜性的重要影响因素.对比研究了国内外公路货运、公路客运、公交车和出租车4类道路运输行业驾驶员的职业生涯年龄分布,结果表明,在适当的工作强度下,营运车辆驾驶员适宜性的衰退速度可以降低,部分大龄驾驶员亦可以长期维持较高的驾驶适宜性.     

环形线圈实现电子警察对逆行闯红灯车辆的抓拍

电子警察执法在道路交叉口的应用越来越普及.然而由于常规的电子警察不能抓拍逆行车道的车辆,在路口红灯的时候,部分驾驶员根据长期驾驶经验,从逆行车道通过道路交叉口,逃避电子警察的抓拍,对正常行驶的车辆和行人都造成很大的危害.为了更好地保证道路安全畅通,减少道路交通事故的发生,研究在交叉口逆行车道设置方向性车辆检测器,对逆行车辆进行检测、拍照并处罚.     

多车道元胞自动机换道决策模型的冲突处理策略

换道模型是多车道元胞自动机交通流模型的核心子模块之一,在分析现实中驾驶员执行换道时处理车辆冲突过程的基础上,依据其蕴含的不同换道驾驶行为特征把驾驶员采取的换道冲突策略划分为保守型、机敏型与激进型3 类,并通过进一步优化车辆状态更新算法,提出了换道冲突处理多策略,车辆状态更新次序随机的多车道换道模型.运行模型获得不同空间占有率条件下,驾驶员分别采取保守、机敏或激进策略时所产生的换道动机次数和换道成功次数.通过数据分析发现：在特定空间占有率区间,不同换道冲突处理策略将引起较显著换道动机概率差异与换道成功概率差异.     

多车道元胞自动机换道决策模型的冲突处理策略

换道模型是多车道元胞自动机交通流模型的核心子模块之一，在分析现实中驾驶员执行换道时处理车辆冲突过程的基础上，依据其蕴含的不同换道驾驶行为特征把驾驶员采取的换道冲突策略划分为保守型、机敏型与激进型3 类，并通过进一步优化车辆状态更新算法，提出了换道冲突处理多策略，车辆状态更新次序随机的多车道换道模型.运行模型获得不同空间占有率条件下，驾驶员分别采取保守、机敏或激进策略时所产生的换道动机次数和换道成功次数.通过数据分析发现：在特定空间占有率区间，不同换道冲突处理策略将引起较显著换道动机概率差异与换道成功概率差异.     

高速公路车辆超速行驶交通事故分析

高速公路的迅速发展以及汽车技术的不断改进,使车辆能够适应快速运输的要求,并带来了巨大的社会效益和经济效益。但车辆在高速公路上超速行驶产生的不安全因素也不可忽视,由此而造成的交通事故屡见不鲜,给社会和人们的生命财产造成极大的危害。本文阐述了超速行驶对驾驶员交通特性、车辆使用性能的影响以及超速行驶产生的不良后果;提出在保证交通安全的前提下,既确保较高的运输效率,又不降低道路通行能力驾驶员依据不同车型在良好道路上用经济车速行驶比较合理。     

考虑驾驶员反应能力的跟驰模型

考虑驾驶员个体行为差异,对驾驶员的反应时间进行了分析,利用统计分析与概率论相结合反映驾驶员反应能力特性分布.在传统跟驰模型的基础上,结合最优速度差模型,建立了反映驾驶员反应能力的车辆跟驰模型.该模型对城市交叉路口车队启动过程进行了仿真,仿真结果表明:后面车辆的启动都会出现延迟,延迟时间的长短以概率的形式反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.     

基于支持向量机的低能见度前车识别研究

复杂气象条件环境是造成交通事故高发的重要原因之一,驾驶员视觉无法在复杂气象条件造成的低能见度环境中快速有效识别前方车辆,而机器视觉在克服生物视觉易受干扰的基础上,还保留了高效的延续性和稳定性等特点,挑选驾驶经验丰富且精神状态良好的驾驶员对采集的低能见度车辆前方样本图片进行分类,并使之成为训练样本。然后在MATLAB2016b版本上利用LIBSVM工具箱建立基于支持向量机的模拟驾驶员分类识别模型,最后使用测试样本验证其识别率,仿真分类模型识别结果表明,识别率达到90%以上。     

"公交优先"在国外

》》美国:满载优先,轮换车道 在美国很多大城市,交通高峰时常可以看到满载乘客的车辆从优先车道快速驶过,另一边只有驾驶员一人的空驶车辆则必须排队,如果空驶车辆使用满载优先车道,将面临严厉的处罚.     

高速公路车辆超速行驶引发交通事故的研究

随着我国高速公路总里程的快速增长和现代汽车性能的不断提高，车辆高速行驶和交通安全的关系已越来越受到人们的广泛关注。因为在高速公路上汽车行驶速度高，如果驾驶员与车辆不适应高速行驶的环境，极易发生交通事故。近些年来，高速公路上因超速行驶而导致的交通事故从数量上虽然少于一般公路，但从事故损失来看高速公路交通事故类型多为两车或多车车辆之间追尾碰撞事故和单方交通事故，重大事故和特大事故较为突出，由此而造成的经济损失也相当严重。     

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山区高速公路连续长大下坡路段受道路条件和不利气候条件影响,发生交通事故的可能性和严重程度均相对较高.本文以提升连续长大下坡路段交通安全水平为出发点,通过典型山区高速公路连续长大下坡路段实车试验,采集驾驶员生理指标数据,并以心率增长率作为表征驾驶员心理变化的指标,建立了驾驶员心率增长率与车辆驶离连续长大下坡路段起点的距离、车辆所在坡段的曲率和车辆运行速度的关系模型;提出了基于驾驶员心率指标的连续长大下坡路段路线安全性评价方法;建立了评价标准和评价流程.本文模型充分考虑了连续长大下坡路段道路环境和车辆行驶特征,可以为山区高速公路路线安全设计提供理论支撑.     

车辆颜色等多因素对驾驶行为的交互作用研究

车辆颜色是影响驾驶行为与交通安全的重要因素,为研究动态运行环境下车辆颜色、车型对于驾驶行为的影响,首先,建立不同颜色、车型车辆模型及其白天与黄昏两种道路环境,构建6类典型驾驶场景;其次,选取25名测试人员,采用组内实验的方法进行试验,实验中利用驾驶模拟系统、眼动仪与多导生理仪采集车辆运行、驾驶员眼动与心率数据。实验结果表明,驾驶员对车辆的识认有明显差异,白天识认距离明显高于黄昏,大客车则明显高于小轿车,黑色车辆在黄昏时识认性明显低于其他车辆,尤其是在观察前方车辆时更为明显。上述结果表明,车辆颜色对于驾驶员识认距离存在明显影响,尤其是小型车辆在黄昏时响更为显著,以上结果应在车辆颜色选择及驾驶员培训时予以关注。     

ETC环境下驾驶行为对车辆排放的影响分析

为分析ETC收费环境下驾驶行为特征对车辆排放量产生的影响,通过对驾驶员基本特性的实际问卷调查分析出ETC收费环境下驾驶员的驾驶行为,得出影响车辆排放的显著驾驶行为因素。根据不同驾驶员驾驶捷达轻型车通过北京西红门ETC收费站上游500m路段实地尾气排放测试,利用车载排放测试系统SEMTECH-DS对车辆进行排放统计,得出驾驶员的行驶速度与车辆尾气排放率之间的关系。结果表明,不同驾驶员在车辆速度控制方面是存在差异性的,而这种差异性是导致车辆尾气排放量不同的主要原因。因此通过规范驾驶员的驾驶行为,培养良好的驾驶习惯,有利于驾驶员能够更为合理地控制车辆的速度和加速度,从而使车辆完成ETC收费的整个过程尾气排放达到最优。