基于卷积神经网络的不良驾驶行为辨识

为量化描述驾驶员驾驶行为的动态变化过程与不良程度,研究了不良驾驶行为谱的构建与分析方法,用于不良驾驶行为的实时辨识。首先,基于拉格朗日插值法对轨迹数据清洗处理后提取特征指标参数构建驾驶行为谱,采用风险度量法对急转向、急加速、急减速、超速4种不良驾驶行为进行量化表达。其次,使用大样本统计分布的IQR与客观赋权的CRITIC方法确定不良驾驶行为特征指标参数阈值与权重,结合隶属度函数构造模糊综合评价模型对不良驾驶行为谱特征值进行确定以标定不良行驶车辆。最后,将不良驾驶行为谱特征值作为输入,基于人工智能卷积神经网络(CNN)算法对不良驾驶行为进行辨识,并与SVM、RF、BP等传统机器学习算法在辨识误差上进行比较。结果表明:CNN算法对不良驾驶行为辨识的理论误差值MAE为0.059、RMSE为0.084、R2高达0.911。可见,不良驾驶行为谱作为一种客观量化不良驾驶行为的方法与CNN算法相结合,能依据车辆运行轨迹对不良驾驶行为进行自动辨识,具有客观性、可靠性与适应性。     

城市道路系统现阶段主要问题和发展建议初探

由于历史、认识、经济等方面的原因,我国城市交通供需矛盾日益突出,交通设施和交通管理水平相对落后,交通布局结构不尽合理,出现交通拥挤、秩序混乱、事故频发等诸多交通问题。以兰州市道路系统现阶段存在的问题,提出我国现阶段城市道路规划建设中存在的主要问题和发展的意见和建议。     

防御性驾驶培训对改进道路交通秩序的影响研究

我国城市交通事故数量不断增加,城市道路拥堵状况越发严重。人们逐渐意识到有序的道路交通秩序不但能够降低道路交通事故的数量,也能减轻交通事故所带来的各种损失。防御性驾驶培训能够有效提高驾驶员对危险的识别能力和反应能力,从而有效地降低道路交通事故率。本文通过对防御性驾驶驾驶理念进行分析,结合我国的实际状况,深入研究了开展防御性驾驶培训对于改进道路交通秩序,缓解城市交通问题所能起到的积极作用。     

基于结构方程的信号交叉口驾驶人两难区选择行为影响因素分析

驾驶人在信号交叉口两难区的驾驶选择行为影响因素分析对交叉口的安全运行具有重要意义。通过设计问卷,获取了不同个人属性、不同道路情况、考虑设置辅助驾驶系统等因素下驾驶人的选择行为,使用结构方程分析了上述因素对驾驶人在两难区的选择行为的影响。结果表明:驾驶人的个人属性、驾驶信息、对于辅助系统的态度及意见等都对驾驶人在两难区的选择行为有直接的影响,而其中驾驶人的驾驶信息是主要影响因素。     

基于元胞自动机的绿色驾驶行为特征仿真

绿色驾驶是可以使驾驶人在驾驶过程中节油减排的一系列驾驶措施。为了研究绿色驾驶的行为特征,建立了多车道元胞自动机模型进行仿真,并以北京北三环某路段作为仿真场景对模型进行标定和验证。利用该仿真模型,研究纵向驾驶行为和横向驾驶行为对交通运行、能源消耗以及尾气排放产生的影响。构建了绿色驾驶行为判别标准,并通过预测得到绿色驾驶行为特征。研究发现,缓慢加速、保持车速稳定、将车速保持在合理区间以及保持较大的安全间距是符合中国道路特性的绿色驾驶行为。     

音乐环境对驾驶行为危险度影响的预测模型

考虑到车载音乐环境下驾驶行为变化规律在道路交通系统中具有理论和现实意义,以国内外车载音乐对驾驶员心理负荷和驾驶行为影响的研究成果为基础,界定出驾驶行为危险度的定义.同时引入主成分分析法并结合驾驶行为的三个指标,实现对车载音乐环境下驾驶行为危险度的评价.以驾驶员的心率变异性作为输入变量,驾驶行为危险度作为输出变量,构建基于心理负荷的驾驶行为危险度预测模型,并提出不同类型驾驶员收听音乐的建议方案.研究成果可为减少道路交通事故和保障汽车安全运行发挥作用.     

基于模糊神经网络的车辆行驶姿态判别方法

为对公交车辆驾驶人员的不良驾驶行为实施主动安全管理,基于车辆行驶姿态数据与车辆姿态判别标准,提出了车辆运行姿态与驾驶人员的不良驾驶行为的模糊神经网络关联性分析与判别方法.在该方法的模型参数标定与验证过程中,采用车载单台加速度计MPU6500实时采集车辆三轴加速度作为车辆行驶姿态数据,参照最新的ISO2631-1-1997/AMD.1-2010标准建立了人体主观感觉与车辆姿态的关联指标和Takagi-Sugeno模糊神经网络判别模型.研究结果表明:用该判别方法可以实现车辆运动状态下驾驶员不良驾驶行为的自动判别,判别结果与乘客的主观感受一致.     

基于国家车辆事故深度调查体系的道路交通事故驾驶员人因分析

为分析道路交通事故发生的原因,以国家车辆事故深度调查体系(national automobile accident in-depth investigation system,NAIS)数据库内2 384起事故案例为样本,从驾驶员角度出发,借鉴人因分析和分类系统(HFACS)、驾驶人风险意识量表建立了道路安全事故驾驶员人因分类框架,并运用数据关联挖掘Apriori算法挖掘驾驶员因素间的强关联规则。结果表明:驾驶员的主要不安全行为是未意识到危险和习惯性违规;容忍疲劳和饮酒驾驶的驾驶员同时具备多种不安全行为;风险容忍行为与不安全行为因果关系显著,即高风险容忍度驾驶员具有较高的不安全驾驶行为。     

基于可达集的车辆躲避策略及安全性验证

针对目前传统算法在安全性验证中置信水平较低的问题,将自主车辆在道路上的行为视为混合系统,提出以道路边界为约束条件的安全区域可达集建模方法。在此基础上建立安全等级评判标准,给出自主车辆道路行为的哈密顿雅可比方程;提出自主车辆避障问题的最优控制方法。结果表明,该方法不仅可以应用于自动驾驶车辆的安全性验证,还能够对手动驾驶的危险行为进行预警和规避,增加了车辆安全性验证的置信度。     

危险驾驶罪的司法完善

《刑法修正案(八)》明确将危险驾驶入罪。对危险驾驶行为的定罪,改变了"肇事后再处罚"的方式,将醉驾等危险驾驶行为的规制正式法律化。但在司法实践中,其规定存在着不足。该文讨论了危险驾驶罪发生的原因、主要特点以及办理案件中存在的问题,提出了对危险驾驶罪的几点建议。     

空间通视性对高速公路隧道路段驾驶行为的影响

针对高速公路隧道路段运行环境特性,首次提出空间通视性对隧道路段驾驶行为的影响.在给出空间通视性定义和假设条件的基础上,分析空间通视性的影响要素,并从道路平曲线、竖曲线、驾驶员视觉特性三方面对隧道空间通视性临界条件进行理论计算.依据实测数据,建立基于空间通视性的高速公路隧道驾驶行为变化规律:通视型隧道驾驶行为变化过程可分为两区段,而非通视型隧道可分为三区段.并给出了典型空间通视型隧道路段运行车速变化规律图.     

基于车辆轨迹数据的急减速驾驶行为判定方法

目前很多研究使用车辆轨迹数据来识别急减速驾驶行为,但目前使用的固定阈值方法无法对不同驾驶场景做出区分且缺乏建模分析.基于车辆跟驰模型,提出了一种包含多种驾驶场景的急减速驾驶行为判断方法,该方法考虑照明条件、天气、道路车速等参数,解决了现有方法中缺乏场景分类的问题.使用聚类算法区分历史数据中的急减速驾驶行为,提取实际阈值...     

沥青混凝土路面病害的防治

<正> 随着城市化道路的发展,沥青混凝土路面作为柔性路面,以其坚实、平整、稳定、耐磨、抗滑、减震、耐久、维修方便等特性得以广泛使用。然而,各种各样的裂缝成为影响沥青混凝土道路施工质量的主要因素。本人将近年从事沥青混凝土道路施工的一些粗浅经验及认识写出来供大家讨论。新修沥青混凝土路面产生裂缝主要原因,一是地基问题,一是面层问题。地基问题产生的主要原因是多方面的,主     

论醉驾入刑

主要论述在道路上醉酒驾驶机动车应否构成犯罪以及危险驾驶罪的构成要件和刑事责任问题。     

基于多模态信息联合判断的驾驶员危险行为监测系统

危险驾驶是引发交通事故的主要原因,严重威胁公众的人身和财产安全.车辆在行驶过程中,各种环境因素复杂多变,严重干扰了驾驶员危险行为监测系统的识别精度;现有的驾驶员危险行为监测检测系统主要是通过眨眼和打哈欠的频率来判断驾驶员是否出现危险驾驶行为,忽略了表情、动作以及视线方向等多个重要信息.针对这些问题,提出了一种基于多模态信息联合判断的驾驶员危险行为监测系统,该系统使用分布在驾驶舱3个不同位置的近红外图像作为输入,解决了光照强度变化和视角盲区问题;设计了一种基于多任务学习的深度神经网络,该网络可以同时完成人脸检测、表情识别以及危险动作分类等任务,极大地提升了系统的识别精度,提升了运行效率.实验证明,所提出系统的识别准确率为96.2％,运行速度为81 fps,性能优于目前常用的算法.     

市政道路工程交叉口设计探析

道路交通事故统计数据表明,人的因素在诱发道路交通事故的诸因素中占据着主导的地位,而人的因素其实就表现为交通参与者的交通行为。如在交叉口就体现为驾驶者的驾驶行为及弱势群体的过街交通行为,它是交叉口道路交通事故成因中车辆员的首要因素。基于此,本文主要探讨市政道路工程交叉口的设计。     

结合功能测试与模拟驾驶的老年人驾驶适性评估

为应对老年驾驶人驾驶能力下降带来的交通安全问题并降低与其相关的事故风险,建立了可有效替代道路驾驶测试的老年人驾驶适性评估方法.对92名老年驾驶人进行了功能测试、模拟驾驶测试与道路驾驶测试,通过独立样本T检验与分层逐步Logistic回归确定评价指标体系,分别建立并比选了决策树、随机森林和支持向量机3种评估模型.结果表明,以对比敏感度、功能性伸展、交通标志理解以及合流变道距离等作为评价指标的支持向量机模型对驾驶适性的评估效果最好,准确率高达84.6％.该方法可以有效替代道路测试评估老年人的驾驶适性,能为其停止驾驶、调整驾驶行为、训练提升驾驶能力、使用辅助驾驶技术等提供参考.     

车辆跟驰情景下酒后驾驶行为动态特征参数提取

酒驾是导致重大交通事故的原因之一,酒驾辨识已成为交通安全研究中的重要问题。因此,提取不同驾驶倾向性驾驶员在跟驰状态下的酒驾特征参数对实现酒驾的准确辨识有重要意义。由问卷调查确定驾驶员驾驶倾向性;通过人因工程实验、驾驶模拟实验,采集不同类型驾驶员的生理、操作行为、车辆运行、驾驶环境等动态信息;采用神经网络分类器,获得备选特征集合的分类正确率估计,运用离散粒子群算法提取不同驾驶倾向性驾驶员的酒驾特征参数。验证结果表明提取的特征参数能有效辨识不同驾驶倾向性驾驶员是否酒驾。     

基于驾驶模拟实验的山区高速公路运行速度建模

提出以连续变化的道路上下游设计参数为自变量的运行速度曲线建模方法.研究基于高仿真驾驶模拟实验采集山区高速公路自由流车速,提取运行速度曲线,以当前位置上下游的坡度、曲率、超高和动态视距值为模型自变量,构建通用的运行速度预测模型.模型结果表明路段的平均坡度、平均曲率、最大超高值以及是否存在反向曲线会显著降低当前位置的运行速度,且下游路段越曲折,驾驶员越倾向于提前减速.通用运行速度回归模型的R~2为0.74,模型训练集和测试集的预测平均绝对误差均小于3 km·h~(-1).研究提出的运行速度曲线建模方法充分利用驾驶模拟器高精度速度数据的优势,提供了一种面向连续车速数据的建模思路,验证了通用运行速度预测模型的有效性.     

机动车驾驶人侵犯驾驶行为的调查研究

侵犯驾驶行为是近年来逐渐引起重视的驾驶人不良驾驶行为之一。本研究采用问卷调查的方法。对浙江省三个城市的驾驶人进行随机抽样调查，得出侵犯驾驶行为可以分为漠视他人、空间侵占、保持前进、赢得优先、人际侵犯等具体类型，并从人口统计学的角度比较分析了不同类型驾驶人在不同侵犯驾驶行为类型上的差异，为制定驾驶人驾驶行为矫正和安全教育策略提供理论参考。