基于时空消耗法的信号交叉口行人通行能力

为计算信号交叉口行人通行能力,提出时空消耗的方法.采用摄像法和人工测量法对北京中关村大街北四环和黄庄信号交叉口进行观测,采集数据包括交叉口人行横道长度、宽度、行人绿灯时间、行人步行时间、行人占用空间等,得到交叉口的时空资源并计算行人最小平均时空消耗,从而推算出人行横道的通行能力.2个交叉口的模型计算结果与实际观测数据误差分别为11.0%和5.8%.其对比分析结果表明,基于时空消耗方法的行人通行能力模型能够应用于交叉口的规划设计和控制管理.     

行人天桥无障碍新型电梯的应用研究

本篇从无障碍设施应用的角度,提出了一种适用于行人天桥处设置的新型电梯方案,通过该电梯（轿厢）作上下、水平或曲线运动,将行人及行李从路口的一侧运送到另一侧.本篇行人天桥无障碍新型电梯的技术优势进行了分析,并对其应用前景进行了预测.     

车辆-行人/自行车骑车人事故死亡风险和头部动力学响应对比研究

通过对深入调查的交通事故数据进行分析和仿真,对比了中国道路交通环境下行人与自行车骑车人死亡风险和头部动力学响应的差异.从中国不同地区深入交通事故调查采集的数据中选出能估算出车辆碰撞速度且具有详细伤情记录的438例行人和自行车事故作为原始样本,利用逻辑回归分析建立了车辆碰撞速度与行人及自行车骑车人死亡风险的逻辑回归模型,分析了两者的死亡风险的差异.分别选取21例行人事故和24例自行车事故利用MADYMO软件进行了事故重建,比较了行人与自行车骑车人头部动力学响应.结果表明,车辆碰撞速度与行人和自行车骑车人死亡风险显著相关,相同车辆碰撞速度下自行车骑车人死亡的风险略低于行人.此外,行人与自行车骑车人的头部碰撞条件如头部碰撞速度和碰撞角度等也存在明显差别.此结果可为设定更加合理的中国道路车辆限速和制定有利于自行车骑车人和行人头部保护的策略提供参考.     

行人步行设施紧急疏散出口设置方法

从行人疏散过程和紧急疏散出口通过能力的角度,分析行人步行设施紧急疏散出口设置的影响因素,并提出紧急疏散出口设置方法.研究发现,在总宽度一定的情况下,紧急疏散出口的个数越多,其相应的总通过能力越低.基于步行设施内疏散行人的数量、初始位置,紧急疏散出口的行人通过能力,多紧急疏散出口的行人选择策略,以及紧急疏散出口的设置指标,构建了行人步行设施紧急疏散出口设置的优化模型;并提出其简化的求解算法,实现紧急疏散出口个数、位置和宽度的优化设置.结合算例,从紧急疏散出口布局优化的角度,提出北京市西直门换乘枢纽紧急疏散出口布局的改进措施.     

基于多任务压缩激发网络的行人属性识别

自然场景下的行人属性识别是一个具有挑战性的研究课题,存在行人属性类别多样、行人视角和分辨率多样、样本不平衡等诸多难点,致使难以有效建模。为克服上述难点,本文提出基于多任务压缩激发(Squeeze-and-Excitation, SE)网络的行人属性识别方法,通过多任务卷积神经网络、联合压缩激发模块与残差模块、焦点损失函数三方面改进,研究了自然场景下行人属性识别效果提升的不同方式。结果表明,本文的方法相比基线模型在Market-1501数据集和DukeMTMC-reID数据集上的准确率和效率均有提升。可见,本文的方法具有普遍有效性。     

基于改进社会力模型的地铁车站应急疏散模型

应急情况下的客流疏散对地铁车站运营安全至关重要。综合考虑行人心理状态和社会属性的影响,对行人感知范围进行了重新定义,并对应急疏散情况下的行人绕行效应进行了分析验证。应用Anylogic软件对上海地铁9号线松江大学城站的实际客流情况进行建模并进行对比分析。模型修正后,总体疏散时间减少了7.5%,出口2处滞留的行人密度降低了1.14人/m~2,行人行走距离增加了5.0%。经验证得出,改进后的社会力模型符合实际疏散情况。     

一种局部多特征融合的行人检测算法

为快速定位车辆前方的行人,提出一种基于腿部区域多尺度的梯度方向直方图(HOG)特征与hu矩特征融合的行人检测方法,融合腿部区域的轮廓和纹理特征,有效地降低特征向量维数.实验结果表明,该算法能在保持较高的检测准确率的同时提高检测速度.     

面向无人驾驶的行人三维姿态估计方法

实时、高精度的行人三维姿态估计可有效提升无人驾驶汽车智能化水平。在Open Pose深度学习基础上,提取人体2D关节点,通过建立简化人体躯干数学模型来计算躯干空间位置和姿态,并以单个肢体为对象,通过分层式优化计算求解人体四肢关节角,进而确定人体3D姿态。主、客观实验测试结果表明,行人各关节空间位置平均误差低于78 mm,算法平均处理时间每帧低于52 ms。     

考虑指示标志的视野受限情况下人员疏散模型

为研究视野受限对行人疏散过程的影响,建立视野受限情况下行人疏散元胞自动机模型。模型中根据视野半径大小,将疏散空间划分为3个不同的区域,行人在不同区域有着不同的运动方式;定义不同的收益参数,用于计算行人运动收益矩阵,确定行人下一个时间步的目标位置;建立疏散场景,对不同行人初始密度,视野半径变化以及指示标志在不同区域进行仿真模拟,分析这些因素对行人疏散过程的影响。仿真结果表明：行人初始密度越大,所用疏散时间越长;视野半径增大有助于行人疏散,当视野半径增大到一定值后,对行人疏散效果增益不明显;房间内有指示标志情况下行人所用疏散时间要明显小于没有指示标志的情况,且盲目运动区有指示标志时行人疏散效率要高于墙壁可见区有指示标志的情况。