基于有序Logistic回归的驾驶人危险辨识影响因素分析

针对驾驶人危险辨识影响因素,开展危险辨识试验数据与自我报告数据的采集,采用k-means聚类分析方法将危险辨识时间划分为3类,进而基于有序Logistic回归分析方法检验不同影响因素的显著性.试验分析结果表明,危险情境特征对驾驶人危险辨识时间有影响,交通情境越混乱,所需时间越长,且交通情境越危险,所需时间相对越短;同时,驾驶人特征及其经历对驾驶人危险辨识时间有影响,男性的危险辨识时间较女性更短;摩托、电动车驾驶经历越丰富,危险辨识能力相对越好;驾龄、驾驶里程与自行车驾驶经历对危险辨识时间并无显著影响.环境因素和人口社会学因素对驾驶人危险辨识能力的影响是多方面的.     

影响驾驶员心生理变化的高速公路路侧植物的选择原则

为了合理地选择高速公路路侧的绿化植物,通过心电仪和眼动仪对驾驶员在驾驶过程中的心生理数据进行采集.对驾驶员的视点区域进行灰度处理,得到不同视点区域的明暗程度等级,然后通过对比分析,选择有助于改善驾驶员心生理变化的植物.研究结果表明:当植物表现出的明暗程度等级为3~5时,可有效减缓驾驶员的紧张程度,提高行车的安全性.     

道路桥梁设计现状与改善措施研究

本文主要介绍了道路桥梁设计中存在的常见问题,并提出相应的对策,希望能为其他学者的道路桥梁设计工作提供借鉴。     

基于安全风险的恶劣天气下高速公路建议车速确定方法

为了提高恶劣天气下高速公路交通安全水平，实施更加科学有效的高速公路车速管理策略，提出了基于安全风险的恶劣天气下高速公路建议车速确定方法。综合考虑交通安全风险影响因素，基于贝叶斯Logistic回归建立交通风险评估模型，利用模糊C-均值聚类算法进行交通风险等级划分并得到了风险阈值。在此基础上提出了不同天气条件下安全车速的两步计算方法，即先根据交通风险分布，在风险小于阈值的交通流状态中选取车辆运行速度的第85 %位车速作为初定安全行驶车速，后利用停车视距原理进行修正，最终得到恶劣天气下高速公路建议车速。并以G15沈海高速（上海段）为例，展示了计算方法，给出了雾天不同能见度条件下高速公路建议车速取值。     

道路工程中侧向余宽的常见问题及改进建议

侧向余宽是指从行车道边缘至路旁障碍物所应保持的横向距离。因对侧向余宽的认识不足,侧向余宽缺失成为一些路段的常见问题,给道路行驶安全留下隐患。本文研究了驾驶行为对侧向余宽的需求,梳理了我国有关规范对侧向余宽的要求,分析了道路工程中侧向余宽的常见问题并提出了改进意见。     

基于Android的交通安全出行智能问答系统设计与实现

为有效普及小学生安全出行的交通规则及出行常识、从出行源上科学降低小学生交通事故发生率,基于Android平台并借助AndroidStudio开发工具,开发面向小学生交通安全出行的智能问答系统。在对智能问答系统的基本功能、运行实现原则、辅助功能等进行细致分析的基础上,设计智能问答系统的逻辑框架和物理框架;在此基础上,分析智能问答系统的开发语言环境与关键技术,设计智能问答系统的实现步骤与程序;最后,优化设计智能问答系统运行主界面、启动界面、桌面图标,并通过盐城市亭湖区某实验小学的推广应用,表明设计的智能问答系统不仅可以提高小学生学习交通安全知识的兴趣,还可以较为流畅、准确地实现与小学生的正常对话以及交通安全出行问答,有利于降低小学生交通事故发生率。     

浅谈公路设计对交通安全的影响

近些年来,随着我国交通基础设施建设的全面开展,我国的交通状况有所好转,但交通安全水平确没有得到有效的提高,以至于交通事故频频发生。也正因如此,做好道路交通安全问题则成为当今社会关注的热点。而影响交通安全因素的原因众多,公路设计的不完善则是重中之重。所以,如何改善公路设计中影响交通安全的不完善因素则尤为重要。     

浅谈如何加强中小学生交通安全宣传教育工作

随着社会经济的飞速发展,人民群众参与交通的频率提高,但是伴随而来的道路交通事故也逐年呈上升趋势,给我们造成的伤害越来越大。车祸已成为孩子意外伤亡的第一杀手。由于家庭、学校、社会对中小学生交通安全教育不够重视,导致中小学生交通事故多发,只有政府、学校、家庭、相关职能部门"四位一体",各司其职,各负其责,紧密配合,齐抓共管,才能有效遏制学生交通事故的发生,莫让花蕾在本应盛开的季节调落。     

低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法

提出一种低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法。具体而言，基于熵能表征系统状态的特点提出交通熵的概念，将个体车辆的微观驾驶行为量化为交通熵，以表征交通流状态；再将交通熵作为长短时记忆网络模型（Long Short-term Memory， LSTM）的输入参数建立预警模型；最后，使用HighD轨迹数据集提取高风险事件，并验证模型有效性。结果显示，使用交通熵的模型误报率和漏报率大幅降低。以智能车渗透率10 %为例，误报率和漏报率分别从6.18 %和11.47 %下降到了1.95 %和3.12 %；在预测模式下，对高风险事件误报率和漏报率为2.28 %和3.82 %。     

高速公路交通安全设施的设计分析

交通安全设施是高速公路安全防护系统中最基础的一环,它可以有效地保证行车的安全,对整个交通系统的合理运营起着不容小觑的作用。我们应该根据道路的真实情况,对高速公路进行设计,只有这样才可以发挥出安全设施的最大功效。