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991.
为进一步促进交通基础设施向数字化、网络化、智能化发展,采用文献研究法对道路基础设施数字化领域的研究进展和发展趋势进行分析。首先通过检索中国知网(CNKI)中文核心合集数据库和Web of ScienceTM、IEEE等英文数据库中与主题相关的文献(中文229篇,英文2 395篇),基于科学知识图谱对文献进行梳理与分析,并结合现有研究中的技术领域与工程应用场景,对道路基础设施数字化做出了定义。在此基础上进一步构建了道路基础设施数字化的技术架构,包括:感知获取层、集成处理层、业务应用层、标准与规范体系以及安全与管控体系;此外重点介绍了数字道路信息感知技术、数据管理与分析技术、全生命周期工程应用等关键技术的发展现状,进一步展望了未来技术发展的前景。最终通过梳理道路基础设施数字化现有研究存在的问题和不足,对其今后的发展做出展望。结果表明:道路基础设施数字化是由特定的检测与感知技术、数据传输与通讯网络、信息平台与安全系统构成,具有多元智能性。在路面信息的采集过程中,传感器在耐久性和实用性等方面存在的技术难题仍需进一步解决;物联网、地理信息系统、建筑信息模型、信息物理系统、数字孪生、大数据驱动在内... 相似文献
992.
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
993.
为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律,研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性,基于循环神经网络理论,从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系;通过引入长短时记忆网络,结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性,构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例,开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证,对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度,并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明:使用同一数据集,注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43,平均绝对百分比误差为25.24%,均方根误差为21.17,预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中,事件类型所占权重最大为0.375,其次分别为车道数、车辆类型、天气等;采用立交出入口小时交通量作为修正参数,可以进一步提升预测精度,预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度,为公路安全高效运行提供技术支持。 相似文献
994.
为分析山地城市建成环境对居民小汽车拥有的影响,探究不同坡度下居民地形感知对小汽车拥有影响的差异,采用贵阳市中心城区不同坡度下的小区居民调研数据,引入3个观测变量来评价居民的地形感知,将结构方程模型(SEM)计算出的潜变量适配值融入Logit模型中,构建包含潜变量和显变量的SEM-Logit模型来研究主客观建成环境与小汽车拥有的关系。结果表明:坡度对小汽车拥有产生积极影响,但不同坡度下的地形感知对小汽车拥有的影响有所不同。在地形条件相对较好的环境中,当小区坡度小于8%,居民对地形感知并不强烈,并认为从小区步行到公共交通站点的距离和时间花费在其承受范围内。因此,地形感知并未对小汽车拥有造成显著影响;在小区坡度为8%~15%时,地形感知对小汽车拥有产生显著负效应。生活在该小区类型的居民,尤其是收入相对偏低的居民,更喜欢选择电动自行车出行,削弱了小汽车拥有量;当小区坡度大于15%时,小区坡度与小汽车拥有量具有正相关性。该小区类型的道路坡度大,居民出行过程中通常会经历频繁的上下坡,造成出行时间花费长,继而形成强烈的地形感知。这严重降低了居民出行选择步行或骑行的可能性,转而提升了小汽车拥有的概率。同时,在SEM-Logit模型中也证明了除地形因素外,家庭年收入、到地铁站最近距离、土地利用混合度、目的地可达性、出行态度对小汽车拥有具有较大影响。 相似文献
995.
针对目前隧道数字化运营管理中存在的视频碎片化、视频与业务数据分离、缺乏二三维联动响应手段等问题,提出一种基于三维视频融合的隧道运营管理创新应用方法。1)对隧道运营过程中视频监控的应用现状与需求进行分析,为三维视频融合技术应用与创新实践提供方向; 2)利用BIM与点云重建技术构建隧道场景三维模型,形成隧道虚实融合的静态模型基础; 3)提出一种隧道监控视频三维注册与虚实融合绘制方法,将多路视频实时融合到三维隧道场景模型中; 4)在融合后的三维场景中汇聚融合多源物联传感数据,形成与真实隧道交通运行场景基本一致的数字孪生场景; 5)基于视频融合场景开展二三维联动的隧道保畅、事故救援、设施管理、应急响应等运营管理应用实践。示范应用结果表明,该方法有助于实现更加实时、高效、智能的隧道管理与服务。 相似文献
996.
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1000.