基于SMI的电动自行车骑行者视觉行为分析

为研究电动自行车骑行者的视觉行为特征,明确其对电动自行车行驶安全的影响,采用德国SMI IVIEW X帽子式眼动仪对电动自行车骑行者在包含机非混行、行人非机动车混行、机非隔离3种类型的固定路段开展了眼动实验,获取了骑行者在不同的道路环境中的眼动参数,包括眼动时间、视角分布、注视持续时间和注视点分布等。根据数据结果,结合现状电动自行车路段行驶状况提出了相应的管理对策建议：在有条件的地方应当尽量将非机动车和机动车分离,设置合理的非机动车道和路边停车带,减少机动车对非机动车骑行的影响;同时应将人行道和非机动车道分离,减少电动自行车和行人之间的冲突隐患。     

7种因素对电动自行车忍耐时间的实证研究

忍耐时间是分析电动自行车骑行者不安全过街行为的重要参数,是信号交叉口交通管控的重要约束条件.以红灯期间到达信号交叉口处违章过街的电动自行车为研究对象,应用多元线性回归分析和生存分析法中的Cox回归方法,统计分析骑行者在信号交叉口处的过街忍耐时间.该方法运用中国电信的"全球眼"网络视频监控技术,获取不同影响因素下宁波市电动自行车的实时视频数据,共采集了57 213个电动自行车过街忍耐时间样本.统计发现:电动自行车忍耐时间与5种影响因素存在强相关关系;7种影响因素对电动自行车忍耐时间的影响程度差异性较大,其中天气、人行横道长度和有无交警执法等3种因素的影响程度最大,出行时间和时段的影响最小;电动自行车过街忍耐时间的均值为48.600 s,标准偏差为300.341.     

基于随机森林的电动自行车骑行者事故伤害程度影响因素分析

为研究电动自行车道路交通事故对骑行者伤害程度影响因素的重要性排序,分析电动自行车骑行者事故伤害程度的影响因素.收集某市2013-2015年电动自行车交通事故数据,对其进行描述性统计分析,从中选出与交通事故严重程度相关的22个影响因素.利用随机森林模型对电动自行车骑行者受伤严重程度进行预测,并对相关因素的重要程度进行排序...     

非机动车骑行行为实验研究

基于交通信息负荷量和交通信息变化的非机动车骑行过程,分析了骑行行为的安全性．针对不同的交通信息负荷量下非机动车骑行者的骑行行为,从骑行的安全感和舒适度出发,借助交通行为分析理论,设计了非机动车行车实验的研究方法,通过对比实验研究,分析了非机动车的速度和加速度特点,并根据自行车速度不稳定、波动频率高,而电动自行车速度相对稳定,但速度高、加速度大的特点,得出电动自行车安全性差的结论,验证了实验方法的可行性与合理性．     

基于改进社会力的单向流电动自行车行为建模研究

电动自行车作为一种便捷高效的出行工具，已在许多国家被广泛使用，但对电动自行车微观行为的研究仍十分有限。在上海海事大学对电动自行车驾驶行为进行观测实验，提取电动自行车轨迹数据，以纵向间距、速度差、侧向净距、水平间距作为特征变量，利用CART(Classification and Regression Tree)决策树分类结果建立电动自行车骑行决策行为规则。然后，基于社会力模型，分别引入超越力、跟随力等改进行为力模拟电动自行车的超越、跟随等骑行决策行为。考虑公式超越力、固定值超越力和临时目标点超越力这3种超越力形式，通过实际观测数据和仿真结果比较进行参数标定和模型验证，选取单向流电动自行车行驶场景开展数值仿真分析。结果表明：临时目标点超越力的改进社会力模型在超越过程中的轨迹误差最小，电动自行车超越时所需要的横向间距与超车时横向速度、超车完成时间成正比，最佳超车横向间距为2 m。     

美国基于面域的骑行性测评体系比较研究

在全球持续关注骑行交通的形势下,对城市骑行环境的评价也成为发展绿色交通的关键,然而中国尚无统一的测评体系来评价城市的骑行性水平。对美国两种最具代表性的基于面域的骑行性测评体系——城市骑行指数和PFB城市评级进行详细对比研究。深入分析和比较两种测评体系的评价目的、标准和应用场景,总结两种测评体系的特征和差异。最后,结合中国自行车交通的发展特征和城市环境特点,对制定基于网络和数据分析的面域骑行性测评体系提出相应建议。     

电动自行车交通事故特征与安全改善对策

近10年,电动自行车在中国迅速普及且安全形势非常严峻。通过分析电动自行车与其他交通方式的事故数据,从交通安全总体形势、事故时空特征分布、原因以及肇事者与受害者等方面总结电动自行车的事故特点。从事故分析特征来看,近年来电动自行车事故死亡人数上升较快,大量事故是因为违反交通法规引发,并且主动肇事比例和致死率偏高,而早晚高峰时段和交叉口是事故高发的时空重点;从骑行者特征来看,中老年群体和工人农民群体是主要受害群体,颅脑损伤是首要致死原因。最后,对照事故影响因素和管理实际,提出下一发展阶段中国电动自行车的安全改善对策。     

上海电动自行车发展政策(下)

正(接上期)(二)车辆——技术性能超标严重1999年国家出台《电动自行车通用技术条件(GB17761-1999)》,明确电动自行车属于非机动车范畴,设置了最高车速不超过20公里/小时、车重不大于40公斤、具有脚踏骑行功能(30分钟脚踏行驶距离不小于7公里)3个核心约束指标。但受市场利益驱动,超标生产、销售、改装电动自行车层出不穷。根据同济大学《上     

基于交通安全的非机动车道划分研究方法探讨

随着电动自行车的快速增长,在当前的城市非机动车构成中,电动自行车的数量已经与自行车数量相当甚至是超过了自行车的数量,电动自行车与自行车在非机动车道行驶时形成混合交通流。与自行车相比,电动自行车的速度快,重量大,制动时惯性大,容易导致交通事故。因此,借鉴机动车道的车道划分思路,从交通安全的角度,提出对非机动车道进行划分,使电动自行车和自行车各行其道。在分析电动自行车和普通自行车行驶特征的基础上,通过提取车辆长度,期望车速分布,横向超车距离等驾驶属性作为输入参数,利用微观仿真软件VISSIM分别建立混合车流和车道划分模型,采用车速差,变换车道次数等多种安全评价指标确定不同车道划分方案的安全效果,同时也对方案的交通效率进行评估。     

无信控交叉口电动自行车与机动车的冲突博弈研究

电动自行车骑行人与机动车驾驶人是城市道路交通系统的重要参与主体,在无信控交叉口电动自行车和右转机动车可能产生冲突。尤其当交通参与者不严格遵守通行优先权时,极大增加了参与主体交互的复杂性。本文以各交通主体的损失最小为目标,构建直行电动自行车与右转机动车的冲突博弈模型。在考虑两车驾驶人主观心理感知的前提下,引入前景理论价值函数和决策权重函数;根据演化博弈的复制动态方程分析博弈主体行为策略演化过程,得出不同条件下系统的最终稳定策略;利用数值仿真分析不同参数对系统演化的影响。研究结果表明,前景理论相关参数影响系统演化的收敛速度,不影响演化的最终结果;不同风格的电动自行车骑行人制定通行和让行决策时,表现出的风险偏好不同;互让损失的增加对电动自行车和机动车的通行概率起促进上升和抑制下降的作用,而机会损失的作用恰好相反。本文建立的理论模型可用于揭示道路主体在冲突行为中的决策演化规律,为我国城市交通管理控制提供理论依据。     

城市道路交叉口自行车速度与转弯半径实验研究

利用自行车骑行实验计测系统,设计了自行车速度和转弯半径实验方案,实时采集自行车在不同转弯半径下的速度.利用SPSS软件,对实验数据进行了显著性分析.实验结果表明:当转弯≤10 m时,对骑行速度有较为明显的影响,据此对骑行速度与转弯半径进行了回归分析,得到了骑行速度和转弯半径相关回归曲线和方程.实验研究结果可以作为中国自行车空间设计的基础理论依据.     

基于IC卡数据的城市公共自行车出行特征

发展慢行交通已成为当前城市交通建设的一个热点,公共自行车以及共享单车等共享型自行车已经成为发展城市慢行交通的重要手段。本文通过搜集福建省晋江市公共自行车IC卡数据以及微信移动端调查,研究典型的机动车出行占主导城市中公共自行车的出行特征。研究发现,通勤出行是使用者最主要的出行目的,骑行目的地的土地性质以及起讫点空间范围是决定骑行热度的重要因素。最后通过构建可靠的晋江市时空环境与骑行热度模型,为城市后续公共自行车站点选址、共享单车投放点及集中管理区选址等提供预测支撑。     

城市电动自行车可持续发展初探

本文详细分析了城市电动自行车交通的现状、存在问题及原因,对今后电动自行车的发展前景作了预测,对如何合理定位和引导电动自行车可持续发展进行了探讨,提出了相应的建议和措施。     

电动自行车风雨天的安全行驶

电动自行车风雨天的安全行驶问题,应该引起我们的关注。刮大风时,有些行人会用围巾及风衣帽捂头盖脸,行走时视野势必会受到一定的限制;有些行人会加快脚步狂奔乱跑,往往难以顾及路况的变化。因此,骑行电动自行车时必须严密注意,尽可能地降低电门车速,多观察行人及自行车。否则,极易引发交通事故给行人和自己带来伤害。尤其是在十字路口,有些骑自行车的人低着头只顾拼命往前骑,此时最好以低速滑行骑行,并随时准备应急制动停车,以防备自行车与电动自行车迎面或侧面相碰撞。     

基于RetinaNet的电动自行车骑乘人员安全头盔佩戴行为检测模型

为提高对电动自行车骑乘人员安全头盔佩戴行为检测的准确性和实时性,构建了一种基于RetinaNet的电动自行车骑乘人员安全头盔佩戴行为检测模型。首先,采用Keras框架对RetinaNet预训练模型进行微调,设计残差网络（ResNet-50）作为主干网络提取输入图像的特征;然后,利用特征图金字塔（Feature Pyramid Networks, FPN）和聚焦损失函数（Facal Loss）分别进行特征融合和解决正负样本失衡问题;接着,面向小目标对象对候选框选取进行优化,并选用Adam优化器进行参数学习;最后,以江苏省南通市为例,采用典型城市道路不同视角和光线状况下的电动自行车交通流视频图像数据,训练优化检测模型。结果表明,优化后的检测模型可对图像中远（小）、近（大）电动自行车骑乘人员的安全头盔佩戴行为进行同步检测;检测模型的AP值达93.29%,mAP值达88.40%,在不同角度和光线下检测效果稳定;相较于SSD, Fast R-CNN模型,优化后的检测模型对安全头盔佩戴行为检测的综合性能最优。     

你了解欧洲电动自行车(E-Bike)吗?(下)

正奥地利、荷兰、瑞士有关电动自行车的使用规定如表3～表5。从德国、奥地利、荷兰、瑞士4国电动自行车使用规定看,奥地利在提及最大速度时,并未提及"是否骑行"的概念。换而言之奥地利的法律条例里不考虑电动自行车是否还具备"踩骑"功能,这也是目前奥地利政     

深圳市自行车交通系统发展策略

20世纪80年代初至2010年,深圳市自行车出行比例下降38%,未来如何构建自行车交通系统亟须探讨。首先通过对深圳市自行车交通出行需求与特征、公众意见调查等分析,指出自行车道、停放设施不完善是导致自行车出行比例低的主要原因。基于深圳市自行车交通发展影响因素及前景分析,结合深圳市综合交通体系规划,提出自行车交通发展的定位和目标。重点从区域差异化发展、自行车道网络、自行车道、自行车停放设施、公共自行车以及电动自行车六个方面阐述构建与公共交通和谐发展、骑行环境友好的深圳市自行车交通系统发展策略。     

城市电动自行车出行交通特性研究

城市电动自行车作为一项新兴的交通工具,自出现以来就备受争议。面对这种新兴交通工具的出现,很多城市都制定了相应的应对措施,有些城市还经历了"禁电"到"不禁电"的管理过程。每一种交通工具都有相应的服务人群,旨在通过大量的调查,掌握电动自行车的出行特征,为研究、制定电动自行车相关政策提供相应依据。     

单向非机动道路内混合自行车交通状态判别

为准确判别单向共享非机动道路内混合自行车交通流的状态,以流量和密度为表征指标,将模糊C均值聚类方法应用于状态判别,并采用统计回归方法分析道路特征参数、车辆特征参数和骑行者特征参数对交通流状态聚类中心的影响。结合杭州实测数据,将混合自行车交通流状态划分为畅通、稳定通行和拥挤3种状态,分别建立各状态下聚类中心流量和密度与车道宽度、电动自行车占比、男性骑行者占比3个特征参数之间的回归关系模型。结果表明,在稳定通行和拥挤状态下,聚类中心的流量都与车道宽度呈线性相关,稳定通行状态下的密度与电动自行车占比呈线性相关。     

考虑建成环境的电动自行车事故严重程度致因分析

为探究考虑建成环境影响下,电动自行车交通事故严重程度的影响因素,本文从事故属性、骑行者属性、对象车辆及驾驶员属性、道路属性及建成环境属性这5个方面,选取18个影响电动自行车交通事故严重性的潜在变量。在此基础上,构建考虑均值及方差异质性的随机参数Logit模型,利用边际效应量化显著变量对事故严重程度的影响差异。基于北京市近5年电动自行车事故抽样数据进行实证研究,结果表明：事故时段19:00-次日7:00、骑行者年龄大于40岁、重(大)型货车、到最近医院的距离增大及恶劣天气等因素会增加电动自行车事故严重程度。建成环境属性中,到最近医院的距离在死亡事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段及恶劣天气会增大其均值异质性,驾驶员年龄为(40, 60]岁会增大其方差异质性;其他属性中,一般城市道路在受伤事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段会增大其均值异质性。研究结果可以为降低电动自行车事故严重程度提供理论支撑。