An investigation of factors contributing to major crash types in Japan based on naturalistic driving data

Traffic accident statistics suggest that the human errors contributing to major crash types in Japan are predominantly failures in safety confirmation and hazard recognition that result in delayed response. A naturalistic driving data acquisition system was developed to investigate the human factors that contribute to such accidents. A preliminary analysis was performed to evaluate the efficiency of the collected naturalistic data. An analysis of vehicle-to-motorcycle conflict data demonstrated that types of recognition failure differ by types of traffic situation encountered. This result suggests that naturalistic driving data can provide valuable information for investigating the factors that contribute to the risk of human error.     

基于事故致因理论的高速公路交通事故分析及对策

近年来,高速公路的发展很迅速,但高速公路的高标准、高投入并没有带来真正意义上的高安全性。从系统的观点出发,运用交通事故致因理论,对影响高速公路交通安全的人、车辆、道路环境、交通管理等主要因素进行分析,并提出预防对策。     

影响车辆行驶安全的主要因素分析和研究

文章从对汽车自身性能变化影响的角度,探讨车辆因素对交通安全的影响,着重讨论载重、爆胎和视野对车辆安全行驶的关键性影响。结合贝叶斯公式和logistic模型,求出各种因子的权重,并确定单一因子对单车事故的影响度,利用该计算方法找出影响汽车安全行驶的各种因子影响度,为单车事故的交通伤害预防提高科学依据。     

高速公路运营阶段事故黑点识别与改造

为提高高速公路运营阶段的安全水平,首先应用不受统计尺度和位置影响的事故黑点识别方法,通过划分道路统计单元,选取参考窗口与比较窗口,计算事故严重程度系数,再根据识别阈值精确判断事故黑点的位置及严重程度。最后,对事故黑点的事故特征和成因进行分析,主要运用基于视觉光流率和边缘率的车速控制理论与方法对事故黑点进行改造。     

寒冷地区道路交通事故分布规律研究

通过对地处寒冷地区的黑龙江省和辽宁省 2 0 0 0年及哈尔滨市 1989年至 2 0 0 0年发生的道路交通事故的分析 ,研究了道路交通事故的分布规律 ,找出寒冷地区道路交通事故分布的特点 ,以期有助于交通管理部门改善寒冷地区道路交通安全状况 ,减少事故次数和损失     

基于径向基函数神经网络的交通事故预测

基于径向基神经网络强大且准确的非线性关系映射能力,将其应用于交通事故预测中,获得了较高的预测精度。同时,与BP神经网络预测结果的对比表明,径向基神经网络预测方法明显优于BP神经网络预测方法。     

北京市危化品运输交通事故成因分析及对策

对北京地区2006年以来的危化品运输交通事故的特点及形成原因进行深入分析,归纳了造成危化品运输交通事故的3个主要原因,并进一步提出预防对策,为北京市及其他城市地区的危化品运输交通事故预防工作提供一定的参考。     

诱发道路交通事故的关键因子分析方法研究

为探究造成道路交通事故的关键成因,对道路交通事故的主要影响因素进行了多因致果集中分析,构建了涵盖机动车驾驶入、非机动车驾驶人、行人及乘车人、道路环境、意外的道路交通事故成因指标体系,运用因子分析法对指标体系进行降维处理,得到了造成道路交通事故的关键因子,进而提出了道路交通事故关键因子分析步骤.以我国2006~2012年全国道路交通事故统计为例,对原有38个相关联评价指标进行综合分析,结果表明:道路交通事故的关键成因是机动车非法行驶与停靠致因因子(贡献率57.34%)、交叉口与路段非法穿越道路致因因子(贡献率23.12%)和道路设施不健全与交通工具故障致因因子(贡献率12.58%)三方面.     

疲劳驾驶与年龄、驾龄的关系

对北京出租车驾驶人的疲劳驾驶状况进行了调查,旨在发现疲劳驾驶与驾驶人年龄、驾龄的关系,以及疲劳驾驶事故与驾驶人年龄、驾龄之间的关系。调查方法采用问卷法。通过分析,得出以下结论:1.不同年龄、驾龄的驾驶人疲劳驾驶状况不同;2.因疲劳驾驶引发的事故与年龄没有直接关系;3.疲劳驾驶引发的事故与出租车驾驶员的驾龄有关,驾龄越小,越容易发生交通事故。     

高速公路路侧雷达布设间距对交通事故风险评估精度的影响

高速公路通过布设毫米波雷达等新型检测设备,实现交通状态的精准感知,并为主动交通管控提供支撑。然而检测设备布设成本高,其布设间距需综合考虑成本约束和交通状态感知成效。为探究路侧毫米波雷达布设间距对交通事故风险评估精度的影响,基于浙江省沪杭甬高速公路的实证数据开展研究。构建事故风险评估深度森林模型(deep forest,DF),应用滑动时空窗提取交通运行特征,并通过多层级联随机森林的集成建立交通运行特征与事故风险的关联关系;考虑路侧毫米波雷达感知范围,构建不同雷达布设间距下的交通运行数据集,开展布设间距对事故风险评估模型精度的敏感性分析。研究结果表明：DF模型曲线面积值(area under curve,AUC)为0.849,事故样本分类准确率为80.9%,高于传统的卷积神经网络模型(AUC值为0.741,准确率为75.2%)、随机森林模型(AUC值为0.715,准确率为70.8%);雷达布设间距与事故风险评估精度呈反比关系,且密集布设下模型精度提升的边际效应递减,当布设间距由1 500 m缩减至750 m时,事故风险评估模型AUC值呈显著上升趋势,由0.794提升至0.853,布设间距由750 m缩减至250 m时,AUC值无明显变化。综上,雷达布设间距为750 m可平衡布设成本和事故风险评估精度,成果可为高速公路车道级交通状态感知系统的规划设计提供决策依据。