城市快速路出口分流区犹豫行为识别研究

为了探明城市快速路出口分流区的车辆犹豫行为特性，针对犹豫车辆的特征及其识别方法进行研究。采用无人机在230 m的高空对出口分流区进行拍摄，获取车辆运行视频数据，并利用Deepsort-Yolov3多目标追踪算法，提取犹豫车辆及周边车辆的行驶轨迹数据。根据车辆轨迹特征的差异，将其分为变道型及迟缓型两类。通过对滞后系数、距出口距离、最大瞬时速度差等特征指标的分析，得出：两类犹豫车辆的滞后系数均集中在20%～30%，显著大于正常车辆；变道型犹豫车辆距出口的距离集中在-10～70 m，显著小于正常变道车辆的100～130 m；迟缓型犹豫车辆的最大瞬时速度差集中在4～7 m·s^-1，显著大于正常直行车辆的0～2 m·s^-1。说明与正常行驶车辆相比，犹豫车辆在出口分流区减速幅度更大，变道型犹豫车辆变道时，距离出口过近，不利于后方车辆的跟驰，增加了出口区的冲突及安全风险。采用滞后系数与距出口距离作为变道型犹豫车辆的识别指标，采用滞后系数与最大瞬时速度差作为迟缓型犹豫车辆的识别指标，分别构建两类犹豫行为的样本集，并随机划分为训练集和测试集。根据训练集数据，基...