公路诱增交通量预测方法综述

本本文首先讨论了诱增交通量的概念,并按不同的发展阶段对其分类。结合不同类型诱增交通量的特性,分析总结了各种诱增交通量预测方法的适用范围,并用实例验证。     

基于重力模型预测诱增交通量方法研究

针对诱增交通量产生的最直观原因是交通阻抗的降低,通过分析诱增交通量的组成及特点,提出了一种基于交通生成的重力模型预测诱增交通量的方法,并以沪蓉国道宜昌至利川段高速公路交通量预测为例,对诱增交通量的预测进行实证研究。     

基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别方法综述

为了全面了解国内外在基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别领域的研究进展，文章介绍了近年来一些典型的基于机器视觉的道路边界及车道标识识别系统，对基于机器视觉的前方道路边界及车道标识识别方法进行了分类，对各大类方法中采用的不同技术进行了阐述，然后对基于机器视觉与其他传感器融合的识别方法进行了总结，最后就该领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述。     

基于道路设计与交通规划的道路选线优化模型

结合道路设计理论与交通规划理论,以地理信息系统为平台,开发道路选线优化模型。该模型是一个费用指向的优化问题,最小化费用目标函数中包括道路建设费用、土方工程费、道路交通诱发的环境污染的不经济费用,OD交通在路网上总走行时间的时间费用等。优化模型首先随机生成新建道路的空间位置候选方案集,并自动设计新建道路的平曲线和竖曲线,计算新建道路的各项工程费用。然后,对变化的路网进行自动拓扑,通过交通量分配得到OD交通在新路网上的走行时间和交通流特征,计算OD交通的环境负荷。最后,在遗传算法中判断候选方案的优劣,直到得到一个最佳的新建道路的空间位置方案为止。     

基于熵最大化图像分割的直线型车道标识识别及跟踪方法

为了解决在道路路面材料不一致或光照不均匀情况下的车道标识线的识别和跟踪问题,提出一种基于熵最大化的图像分割可变形模板的车道标识线识别及跟踪方法.该方法结合了图像变窗口处理技术和基于熵最大化分割方法来实现对道路图像的理想分割,然后利用可变形模板匹配方法得到车道标识线参数,最后采用建立梯形感兴趣区域的方法实现对车道标识线的实时跟踪.试验结果表明：该方法具有很好的可靠性、鲁棒性和实时性.     

关于高架快速路车道宽度设置的探讨

由于高架快速路在设计速度、车辆组成和服务功能等方面都与高速公路和一般的城市道路有很大的不同,因此其车道宽度的设置也应有别于其他的道路。通过分析在上海高架路上采集的大量实测数据,应用数理统计的方法建立了速度和流量之间的关系模型,进而得到了不同车道宽度对应的通行能力值。在保证车辆安全行驶和不降低通行能力的前提下,推荐出高架快速路的最小车道宽度值,以节约土地资源,降低工程造价。     

用于车道识别的分段切换车道模型

为了使得车道模型既能准确地描述车道形状,又不影响车道识别算法的实时性,提出了一种分段切换车道模型。对近视场区域使用直线模型匹配车道线,对远视场区域则在直线模型和二次曲线模型之间进行切换,以适应有曲率和无曲率道路的识别要求。试验表明,使用分段切换车道模型的车道识别算法能够很好地匹配各种形状道路,并能满足实时性要求。     

山区公路长下坡路段避险车道设置方法

山区公路的安全问题越来越受到人们的关注,主要原因之一是山区公路上出现了较多的交通事故,尤其是在长下坡路段出现了大量的恶性交通事故.作者通过查阅国内外有关资料,结合云南省嵩待(嵩明-待補)、玉元(玉溪-元江)两条山区公路的交通事故统计数据,运用理论分析方法,系统地总结了避险车道的原理、设置方法、类型、技术参数及效果.     

连续下坡路段交通安全的改善措施

分析运营阶段连续下坡路段事故特征以及存在的突出问题,借鉴国内外典型连续下坡路段安全改造的经验,提出了一系列连续下坡路段的安全改善措施。道路管理部门可以合理运用这些措施,减少交通事故,提高连续下坡路段的安全性能。     

低等级道路通行能力计算方法探讨

以通行能力的基本概念和影响因素,从道路路段通行能力的组成和各参数的取值分析计算低等级道路设计通行能力,然后根据设计通行能力与年平均日交通量的相互关系,计算道路在一定服务水平下能适应的最大交通量,最后,根据计算的低等级道路最大适应交通量与现有或预测交通量进行对比分析,论证规划道路的适应性,期望能为低等级道路通行能力计算分析提供一些参考。