基于视频识别的互通合流区交通冲突空间分布

为深入研究高速公路互通合流区交通冲突空间分布特征,克服传统数据采集的条件限制,弥补断面数据采集的缺点,利用无人机视频采集高精度、区域连续的多车辆轨迹数据,并运用OpenCV视频自动分析系统和Matlab扩展工具,依据帧间差分法和时空上下文视觉跟踪算法原理,进行车辆识别与跟踪,记录采集范围内车辆每一帧的微观车辆运动数据。运用交通冲突识别指标TDTC(Time Difference to Collision)同时识别同车道和异车道冲突,将交通冲突分为严重冲突、中度冲突和一般冲突,并使用累计频率法确定严重冲突与中度冲突的阈值为3.1 s,中度冲突与一般冲突的阈值为7.8 s。依据地面坐标绘制直观的交通冲突空间分布图,并进行了量化统计分析。发现在靠近互通合流区匝道出口处及合流区末端是交通冲突比较集中且交通冲突比较严重的区段;整个互通合流区的严重冲突率呈现先增后减再增加的趋势;主线交通量比匝道交通量对交通冲突率空间分布的影响大,匝道大车比例比主线大车比例对交通冲突率空间分布的影响大。