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在城市道路交通系统中,驾驶人在有限交通管理资源难以兼顾的重点领域之外的“灰色地带”,违反国家交通法规的驾驶行为,称为城市交通“灰色违规”驾驶行为.“灰色违规”驾驶行为已成为影响交通安全的重要因素,对其进行剖析具有重要意义.文中对“灰色违规”驾驶行为内涵进行界定,通过调查问卷分析提出应对”灰色违规”驾驶行为的对策框架.以国内外不同城市及不同车型的随意变更车道为案例,研究结果表明:随意变更车道行为的发生与车辆类型与道路交通状况关系密切,并且,该行为严重妨碍城市道路交通运行秩序,影响道路通行效率,降低道路交通安全水平.因此,建议我国在实施严格交通执法的同时,完善违规驾驶行为的科学应对体系,有效构建我国的安全教育体系. 相似文献
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日前,公安部交管局联合众多媒体发起的“我眼中的10大交通陋习”网络调查活动告一段落。随意变车道、开车打手机……人们在参与调查中也在反思:自己是不是也有过类似的行为72012年11月,国务院批准将每年12月2日设立为“全国交通安全日”。给我国交通系好“安全带”,从“全国交通安全日”的设立到一系列交通法规的颁布,再到社会各界人士对道路交通管理的广泛参与,大家一直在努力。 相似文献
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《道路交通与安全》2021,(1)
针对基层从业者驾驶营运性非机动车发生违规行为也屡屡发生的问题.为探究营运性非机动车驾驶人的违规心理及风险驾驶行为,编制了营运性非机动车驾驶人驾驶心理与行为量表,获取了224份有效问卷.对量表进行因子分析,得出各构面的因子构成结论.对交通安全的态度由对规则的态度、责任意识、从众心理3个因子构成;对风险的感知由安全忧虑、风险敏感程度2个因子构成;驾驶信心由风险判断、鲁莽倾向2个因子构成;不安全驾驶行为发生频率由疏忽与失误、违规行为、获取领先、侵略行为4个因子构成.通过对各构面的因子与问卷人口统计学信息进行相关分析得知:女性较少发生侵略性不安全驾驶行为;工作时间越长,对风险敏感程度降低但风险判断能力、责任意识提高;有机动车驾驶经验的人常常发生为了获取领先的不安全驾驶行为. 相似文献
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危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度,提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树(XGBoost)算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景,采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据,并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现:驾驶人对行人的危险感知能力较弱,易发生碰撞事故;驾驶人在危险场景中的车速(p=0.01)、制动反应位置(p < 0.01)以及反应时间(p < 0.01)与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上,利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量,并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度,以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型;通过与LightGBM、支持向量机(SVM),以及逻辑回归(LR)等算法分类预测性能的对比分析,评价危险感知模型的判别精度,结果表明:基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959,优于LightGBM(准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924)、SVM(准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859),以及LR算法(准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836)。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。 相似文献
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《公路交通科技》2017,(11)
利用车辆行驶过程中的卫星定位数据,可以计算和识别诸如超速和不按规定路线行驶等违规驾驶行为。准确有效的识别结果,能够为道路运输行业管理部门和运输企业实现动态安全管理提供充分可靠的管理依据。针对已有的违规驾驶行为辨识算法在抗数据噪声干扰方面的不足,提出了一种带抗噪声的违规驾驶行为辨识的方法。该方法结合预定行驶路线的地理坐标信息和分段限速值等基准判定数据,通过比较车辆当前行驶位置的卫星定位坐标与预定行驶路线最近坐标的球面距离值等,来判断和统计是否发生不按规定路线行驶的行为。通过比较车辆实时行驶速度、当前路段限速值和违规阈值等参数来判断和统计是否发生违规超速的行为。结合道路运输企业营运车辆实际运行过程中产生的大量车辆卫星定位数据,对所提出的辨识方法进行了试验验证。试验结果表明,与已有算法相比,本方法对于因漂移产生的卫星定位数据噪声有更强的抗干扰性,能够提高对不按规定路线行驶以及违规超速行为的识别准确率。 相似文献