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为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。 相似文献
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为解决信号交叉口运行效率评价方法偏理论化、实用性不强等问题,以出租车、公交车、驾图(车联网)多源GPS轨迹数据为基础,充分利用车辆减速、停车、加速等连续速度变化特征及位置信息,提出交叉口个体车辆排队长度、通行时间、停车次数等交通参数提取技术.基于此,构建以信号交叉口运行指数为一级指标,车辆平均通行时间,第95%分位排队... 相似文献
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由于快速路交织区及其影响范围内存在大量不同流向车辆的换道行为,导致交织区成为快速路的交通瓶颈。为保障交织区交通高效安全运行,文中在综合分析交织区运行特性和安全特性的基础上,综述交织区匝道、主线等控制策略,建立快速路交织区及影响区域交通运行协同控制框架,考虑车辆行驶行为因素,分别对主线、匝道和交织区的拥堵情况、紊乱程度、排队溢出等交通状态进行识别和预测,建立涵盖匝道控制、可变限速、车道信号、定向车道、标线诱导、实体隔离等方案的协同控制策略,并进行预评估与反馈校正,实现交织区从信息采集、预测控制、策略执行的全链条反馈校正流程;最后提出交织区交通控制面临的挑战和研究方向。 相似文献
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针对目前城市建设项目交通影响分析阈值单一、未考虑道路交通状况差异性的问题,提出基于城市道路等效通行能力和密度比的评价方法,提出新的充分考虑道路不同交通状况的交通影响分析阈值计算方法.根据密度比评分标准,将城市道路交通状况划分为若干等级,对各等级道路提出了相应的建设项目交通影响分析出行阈值. 相似文献
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为了从视频直接有效地提取交通信息,提出了基于三维卷积神经网络 (3D convolutional neural networks,3D CNN)的交通状态识别方法.首先,以C3D (convolutional 3D)深度卷积网络为3D CNN原型,对卷积层数量与位置、平面卷积尺寸及三维卷积深度进行优化调整,形成了37个备选模型;其次,建立了视频数据集,对备选模型进行系统的训练测试,提出了交通状态识别模型C3D*;然后,对C3D* 和现有三维卷积网络模型进行视频交通状态识别测试分析;最后,对比测试了C3D* 及常用二维卷积网络的交通状态识别效果. 对比结果显示:针对视频交通状态识别,C3D* 的F均值为91.32%,比C3D、R3D (region convolutional 3D network)、R (2+1) D (resnets adopting 2D spatial convolution and a 1D temporal convolution)分别高12.24%、26.72%、28.02%;与LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16的图像识别结果相比,C3D* 的F均值分别高32.61%、69.91%、50.11%、69.17%. 相似文献