基于多源数据融合的高速公路交通事故黑点判别

【目的】提高高速公路交通事故黑点判别精度。【方法】基于高速公路交通事故数据,融合异常驾驶行为数据与高速公路特征点数据,创建高速公路黑点特征数据集,并将集成学习的CatBoost算法应用于G4高速公路湖南段交通事故黑点的判别。【结果】与支持向量机、随机森林和梯度提升决策树算法相比,CatBoost在判别高速公路事故黑点上的准确率达到了81%,F₁值为0.88,A_UC值分别提高了17%、13%和17%,说明其判别效果优于其他3种机器学习算法。【结论】基于多源数据融合的高速公路交通事故黑点判别方法能够有效判别出高速公路存在的事故黑点,并能输出每个相关变量对事故结果的贡献值。研究成果可应用于高速公路事故黑点的筛查,并指导管理人员制定相应的预防措施。     

道路交通事故黑点成因鉴别与改善对策

为提高道路交通安全性,消除事故隐患,研究了道路、交通、交通设施和环境等方面对道路交通安全的影响,在分析交通事故黑点的成因鉴别方法(包括模糊聚类法、灰色关 联分析、粗集理论)及其适应性基础上,以国道G104线K2177—K2178段为例,对公路交通中的不利因素进行筛选,发现公路事故黑点的主要因素是国道周边环境干扰,次要因素是未 设置道路照明设施。3种交通事故黑点成因鉴别方法比较结果表明：模糊聚类法适用于处理大数据的事故黑点,灰色关联分析法适用于处理黑点成因主因素已确定的事故黑点,粗集 理论可用于鉴别事故资料不完善的交通事故黑点的成因。     

山区公路小半径曲线事故黑点案例分析

根据实际事故黑点的行车实验，表明在事故黑点处，汽车的侧向加速度增大，驾驶员心率比一般路段增加了20％以上，加大了驾驶员心理生理负担程度．同时通过道路透视效果分析发现，小半径曲线线形视觉效果不良，是导致驾驶负荷过大和发生交通事故的主要原因，并基于事故成因提出了道路交通改善措施．     

基于道路环境因素的交通事故黑点成因分析

交通安全涉及人、车、路及交通环境等诸多因素.本文深入研究导致交通事故黑点形成的道路环境因素这一块并提出相应解决办法,对有效预防和减少交通事故,维护交通安全有着重要的意义.     

山区公路小半径曲线事故黑点改善效果评价

通过现场行车实验,利用动态视角、车辆加速度、横向力系数、驾驶员心率变化等评价方法,对黑点路段改善前后的行车安全水平进行评价分析.结果表明,采取的改善措施使驾驶员视觉感知效果明显增强,车辆行驶稳定性显著提高,降低了驾驶员心理生理负荷.改善措施有效抑制了交通事故,验证了横向超高变坡设计预防交通事故的有效性.     

西北地区公路网道路黑点研究

着眼目前中国公路网中事故多发点(段)普遍存在的状况，以及道路事故上升的的趋势，通过探讨黑点鉴定，事故因子分析方法，了解道路技术环境对交通安全的影响，积极倡导了黑点鉴定和改善工作的必要性，并提出了技术与政策建议。     

我国道路安全现状及事故成因分析

近年来,随着我国汽车保有量的持续快速增长,交通安全问题日益突出。从交通系统构成来看,人、车、路是构成交通系统的基本要素。本文从影响交通安全的人、车、路三个因素着手,对我国道路安全的现状及事故成因进行全面的分析。     

中国公路交通安全分析与对策

公路交通事故居三大公路交通公害之首,它给人类社会和生活带来十分严重的后果.本文以全国及河南公路交通事故统计资料为基础,整理分析了包括河南、山东等多起公路交通事故资料数据.对公路交通事故的分布规律、影响因素进行分析研究.最后提出了控制和预防交通事故的对策.     

中国公路交通安全分析与对策

公路交通事故居三大公路交通公害之首,它给人类社会和生活带来十分严重的后果。本文以全国及河南公路交通事故统计资料为基础,整理分析了包括河南、山东等多起公路交通事故资料数据。对公路交通事故的分布规律、影响因素进行分析研究。最后提出了控制和预防交通事故的对策。     

基于时间序列聚类的交通事故黑点识别与分析

【目的】鉴别道路交通事故黑点以及探究事故高发区域的致因。【方法】结合地理信息软件与可解释性机器学习算法,提出一种考虑交通事故时空属性的事故黑点识别及致因分析的方法。【结果】事故高发区域主要聚集在大型商业圈、客运车站与工业区附近,其事故密度为事故低发区域的6.61倍。在事故高发区域,起决定性影响的因素是碰撞形态、天气、能见度、车道类型及两轮车类型。而在事故低发区域,碰撞形态、道路等级、能见度、路面材料以及两轮车类型为主要影响因素。此外,路口路段类型、车道类型、两轮车类型以及肇事逃逸等因素在不同事故区域的影响不同。【结论】交通事故在城市内存在事故黑点,且部分道路环境因素在不同事故区域的影响不一致。研究成果可为交管部门针对事故黑点区域制定防范措施提供指导。     

一起交通事故中车辆碰撞速度的分析计算

分析交通事故发生的原因,速度则是关键性的因素。汽车碰撞过程本质上就是车速剧烈变化的过程。如何正确推算出事故发生瞬间的碰撞车速,为交通事故处理提供间接的理论依据。本文正是基于一起交通事故中,两车碰撞后产生的塑性变形量和滑移距离,运用运动学理论,引用典型事故速度计算公式,推算出两车碰撞前的速度。     

基于元胞自动机的事故交通流模型仿真

针对发生事故的双车道模型,考虑行驶车辆是否在事故车道以及距离事故的远近,分析不同区域的换道特点,建立双车道元胞自动机模型。在开放边界条件下,改变进口车辆的驶入率和事故的持续时间,得到了车流量和平均车速的变化曲线,结果表明,在发生交通事故时应缩短事故处理时间,并将入口车辆进入率降至一定值。     

中国道路交通事故变化趋势预测

道路交通事故在中国已成为威胁人民群众生命财产安全和社会可持续发展的严重问题。对过去10年间中国道路交通事故时间序列数据进行分析,建立了11个预测模型,用平均绝对百分误差(MAPE)对各种预测模型进行寻优,并用筛选出的最优预测模型对2004～2007年中国道路交通事故死亡人数和直接经济损失进行预测。研究结果可为相关问题的科学决策提供可靠的依据。     

城市快速路交通事故特性分析与安全评价

通过分析济南市快速路交通事故统计数据,分别从时空分布、事故形态、事故发生原因等角度探究了城市快速路交通事故的特性。通过提取事故发生前5 min内的车型比数据和交通流量数据,并分析其与交通事故之间的规律性特征,构建基于色阶图的事故风险安全评价表,根据概率统计模型推算出事故发生的临界流量,最后综合以上数据分析构建快速路事故风险安全评价模型。数据拟合结果表明,根据当前交通流量和车型比例实时评估快速路的交通流运行安全风险,可以通过调控当前交通流量对可能发生的事故进行预警。针对快速路交通事故规律和特点,提出了事故预防及安全管理对策与措施,以达到预防事故发生、提升快速路运行安全水平的目的。     

区域公路交通事故及高速公路交通事故特征

基于中国公路交通事故统计和当前交通安全面临的严峻形势，应用理论分析和统计对比的方法，从宏观角度分析了GDP、交通量和公路里程在不同区域对公路交通事故的影响，并有针对性地分析高速公路交通事故。认为高速公路交通事故具有重特大事故比率较高、尾随相撞事故比例大、受气候因素影响大、驾驶员和车辆性能是事故主要原因等基本特征。该研究结果可为制定公路交通事故预防对策提供理论依据。     

交通事故视频采集及事故再现的研究与设计

基于WDM技术、USB技术及事故再现的模型,对系统中视频采集过程的实现机制、视频采集系统模型的软件实现和交通事故中的理论碰撞模型进行了研究.解决了交通事故中的视频采集、事故再现和事故分析中的关键问题.并在理想模型和实际模型情况下对一维碰撞模型进行了模拟再现.     

基于广义回归神经网络的交通事故预测

在进行交通事故统计的基础上,运用广义回归神经网络理论,建立交通事故预测模型,对2000~2003年的交通事故死亡人数和经济损失进行外推预测.计算结果表明,该模型预测和外推精度高,可用于交通事故预测.     

汽车驾驶员应激能力分析

依据信息加工的基本理论,对汽车驾驶员在交通事故瞬间的动作行为,从人接收和加工信息的有限性,以及高度应激状态的特殊性进行了分析,为交通事故再现技术、安全设施的设计与设置、驾驶员的科学教育与安全指导提供了相关的理论依据。     

基于双目视觉技术的交通事故勘测系统的研究

将双目视觉技术应用于交通事故处理中,首先采取了方向梯度滤波法对图像进行预处理,以达到滤除噪声的同时保护图像细节的目的;再利用新的图像特征匹配的方法,提高运算速度、减小测量误差;并介绍了双目视觉测距的原理。     

机器人视觉系统在交通事故勘测中的研究

针对我国交通事故频繁发生以及事故再现在交通勘测中存在的问题,基于视频图像捕捉、视频图像压缩、无线传输等技术,为快速、有效地采集事故现场数据,为事故再现及事故分析提供有效支持,通过机器人视觉系统实现了交通事故的再现、交通事故数据化管理和判断分析,为将来智能化的交通事故决策系统打下良好的基础.