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高清视频闯红灯自动记录系统中兴智能交通根据用户的实际业务需求研发出的新一代复合型高清视频闯红灯自动记录系统,在红灯时自动抓拍闯红灯车辆,绿灯时记录所有通过路口的车辆,并自动识别出车辆的号牌信息。它可以迅速地捕捉肇事、违法及黑名单车辆,规范驾车人的行为,避免和减少交通事故的发生,从而提高交通安全系数并保障通行。系统集闯红灯、城市卡口、流量监测、实     

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基于视频检测的车辆闯红灯违章研究

目前交通拥挤日益严重,交通事故不断加剧。而多数交通事故的发生主要是由驾驶员违章行车造成,其中驾驶员闯红灯即是交通安全隐患的潜在因素之一。利用基于视频检测技术的车辆闯红灯自动抓拍系统,采集来自哈尔滨市东直路黑龙江工程学院侧门路段处的违章数据,从违章时间、违章速度、违章车型以及违章时红灯启亮时间等方面对数据进行分析,并给出相应的交通管理对策。     

从“中国式过马路”说交通陋习

连日来,＂凑足一撮人就走＂的＂中国式过马路＂现象引起社会的广泛热议.最近,央视《新闻联播》节目聚焦交通出行上的陋习,如行人、车辆闯红灯,小型车辆逆行等.诸多交通不文明行为大多是为了自身方便,而给交通带来安全隐患,对公共利益造成一定损害.     

机动车闯红灯行为干预对策

将机动车闯红灯行为划分为红灯启亮时有意提前进入行为和无意提前进入行为,以及红灯结束时提前进入行为,针对闯红灯行为类别、闯红灯致因及其特点,从执法对策、交通工程对策、教育对策等方面提出机动车闯红灯行为干预对策和建议,以期为交叉口交通安全管理提供方法借鉴。     

检测器技术在交通控制系统中的应用

随着计算机及信息技术的飞速发展,城市的交通控制系统也朝着智能化、信息化方向发展。作为交通控制系统取得各种信息及数据的车辆检测器,也由于计算机技术及数字图象处理技术在其领域的广泛应用,使车辆检测器的技术取得了巨大变革,使之朝数字化、图象化、智能化发展,因而其检测的精度、可靠性、灵敏度等都有了大幅度的提高。车辆检测器的功能也在大大增强,应用领域也在不断扩展,车辆检测器城市的交通控制系统、车辆停车自动车辆检测器在城市的交通控制系统、车辆停车自动计费管理系统、闯红灯违章自动监视系统（俗称“电子警察”）等领域都得到广泛应用,交通控制系统呆以通过车辆检测交通流量、流向、车速、占有率、饱和度、车种等交通参数。     

机动车闯红灯行为影响因素分析

信号控制交叉口由闯红灯引起的交通事故具有较高的伤亡率。为深入了解闯红灯行为的影响因素,利用人工记录与视频观测结合的方法对上海市4个信号控制交叉口进行调查。基于流行病学影响因素研究方法选择未闯红灯行为作为对照组与闯红灯行为对比,以排除无关因素。对调查数据进行行为编码,考虑到各个交叉口的异质性,基于随机效应逻辑斯特模型在交叉口层面分析驾驶环境、驾驶人特点、车辆特征对闯红灯行为的影响。结果表明,本地驾驶人、男性驾驶人、客车更容易闯红灯,流量大会增加闯红灯的可能性;此外,是否为本地车辆、车内是否有乘客对闯红灯行为也有显著影响。     

信号控制交叉口助动车违章特征与影响因素分析

为了对助动车的违章行为提出改进措施,利用视频数据观测了上海市12个信号控制交叉口的骑行类车辆行为。基于行为分析方法对人-车-交通环境特征进行编码,并利用Logit模型分析了助动车违章行为的影响因素。结果显示,在信号周期较短、非机动车流量较小、横向车流较稀疏或处于违章待行状态时,助动车更易闯红灯;在直行或非机动车道较窄时,更易违章待行;在转弯、非机动车道较窄或横向车流稀疏的情况下,更易错用车道;在非机动车道较宽时,更易逆行;燃油/燃气车辆、男性骑车者更倾向于载人载物违章。最后指出,应建立助动车骑车者的安全意识、完善法律法规、提升交通设施服务质量与交通管理水平,以有效引导助动车向有利于城市交通有序、安全方向发展。     

海外扫描

欧盟整治跨境交通违章欧盟27国交通部长就联合治理跨境交通违章达成一致,交通自由是欧盟公民的核心权利之一,但交通自由不包括闯红灯和超速。欧盟统计资料显示,一个人在国外开车时违章的几率要比在国内开车时违章的几率高出3倍以上。     

不同交通监控设施对车辆闯红灯行为的影响研究

通过对哈尔滨市4个不同交通监控设施的交叉口驾驶员闯红灯违法率的调查和对比,发现安装电子执法设施的可以分别降低绿灯末期、绿灯初期闯红灯违法率15％和30％;安装交通信号倒计时器对绿灯末期闯红灯违法率无显著影响,但会增加绿灯初期闯红灯违法率150％以上;而同时安装了电子执法与交通信号倒计时器,可以分别降低绿灯末期、绿灯初期闯红灯违法率17．6％和30．4％。建议同时安装电子执法与交通信号倒计时器以降低绿灯末期与绿灯初期的驾驶员闯红灯违法率．     

基于车牌照数据的通勤特征车辆识别研究

近几年来,交通拥堵日益成为大中城市最严重的交通问题之一,而由通勤行为 引起的早晚高峰交通拥堵最为突出,严重影响了城市居民的出行和交通系统的运行.因 此,本文从车辆的角度出发,采用上海快速路牌照识别系统采集数据,通过k-means 聚类 数据挖掘方法,提取路网中的通勤特征车辆,并分析了通勤特征车辆在路网中的出行时 空分布.分析得出,在上海快速路网中,占全部检测车辆2.8%的通勤特征车辆在早晚高峰 时提供了高达36%的交通量.在早高峰时段,识别出的通勤特征车辆主要分布路段为中环 外圈、陆家嘴方向、逸仙高架和沪闵高架;晚高峰时段,基本集中在与早高峰的相反方向. 研究结果表明,本文基于车牌照数据的数据挖掘方法,可以有效地提取通勤特征车辆并 研究其出行行为的时空特征,能够为城市交通拥堵问题的缓解和交通需求管理政策的提 出提供辅助决策信息.