城市道路交通标志设置方法构建的探讨

本文首先总结分析了目前城市道路交通标志设计存在的问题,并提出了标志设置中的基本要求,最后对城市道路交通标志设置的方法进行了探讨。     

基于车道选择行为分析的交通标志优化设置

分析了驾驶员变换车道时的认读标志行为,从感觉、知觉、判断、执行4个阶段分析快速路连续交通流条件下车道变换所需的时间及距离.给出了认读标志过程中消失点位置的确定方法.结合安全行车要求给出了车辆变道时的临界可穿越空档.通过引入变道成功概率,分析了车辆变道所需的最小行动距离.在此基础上建立了交通标志设置最小前置距离的理论模型.模型输出结果显示,其他条件相同时,流量越高,车辆变道时所需交织段长度越大,交通标志的最小前置距离也越大.模型应用于烟台市同三高速公路交通标志的优化设置,得到在不同变道成功概率下交通标志设置的前置距离,验证了模型的合理性.     

山区公路桥头行车安全评价指标及改善研究

山区公路桥涵运营中的桥头跳车现象,严重影响了行车安全性和舒适性。以山区公路桥头行车安全性为研究对象,选取行车中车辆振动加速度变动作为驾驶员危害程度定量评价指标,实验表明,桥头跳车的危害程度与车辆经过桥头时的行驶速度呈正相关,并表现为加速度最大瞬态振动值(Maximum Transient Vibration Value,MTVV)的大小。因此,提出通过在桥梁位置设置合理指示标志及限速标志,提醒驾驶员降速行驶,可期望来降低桥头跳车的危害程度,并为公路部门的养护管理提供方便。     

基于小波变换和RBF神经网络的交通标志识别

提出一种基于小波变换特征提取及采用两级神经网络分类器的交通标志识别方法.使用小波变换对图像进行处理,消除图像像素间的相关性,提取图像的整体特征作为神经网络分类器的输入向量.因交通标志类型较多,采用两级神经网络结构进行识别,图像特征先送入第一级分类器得到图像的粗分类型,再送入相应的二级子分类器进行细分.实验结果表明,这种方法具有良好的效果.     

基于颜色分割和多特征融合的交通标志检测

采用了一种鲁棒的交通标志检测算法,该算法结合了基于颜色分割的粗定位过程和基于多特征融合的交通标志精确定位过程.粗定位利用交通标志的颜色特征,采用基于YIQ空间的颜色分割方法,获得图像中有可能包含交通标志的图像子区域;基于多特征融合的精确定位是采用梯度方向直方图(histogram of oriented gradient,HOG)及局域二值模式(local binary pattern,LBP)两种互补的特征,并利用支持向量机(support vector machinc,SVM)进行分类,得到交通标志的准确位置.实验表明该方法对亮度变化、视点变换、尺度变化及目标部分遮挡等情况具有很强的鲁棒性,并且查准率和查全率总体都比基于单特征的方法好.     

道路交通标志检测方法研究

针对中国道路交通标志特征, 提出一种基于颜色搜索定位和形状判别的交通标志检测方法： 首先在HSB颜色空间设定阈值分割色彩区域, 对分割后的图像进行色块搜索初步定位出感兴趣区域, 色块搜索缩小搜索范围, 提高检测效率; 然后, 根据交通标志图形边框具有像素颜色一致的特征, 提出构造图形边缘函数的方法对定位出的感兴趣色彩区域进行交通标志形状判别检测. 实验结果表明, 该方法能有效定位交通标志.     

可变信息标志选址方法

主要讨论可变信息标志的宏观选址问题。在Probit分配模型的基础上,可变信息标志选址方法通过对随机误差项的讨论,确定提供道路信息条件下交通流分配情况。不同的分配情况,会带来不同的路网运行结果。采用BPR函数和HCM 2000的交叉口延误计算方法评价路网的运行情况,明确了可变信息标志选址计算流程,以4×4节点的棋盘状路网作为算例路网,进行可变信息标志选址的算例计算。在该方法的基础上讨论了信息覆盖范围对路网运行情况的影响以及信息准确度对路网运行情况的影响。结果表明：随着信息覆盖范围的扩大以及信息准确度的提高,路网总期望出行时间有减小的趋势。     

反光交通标志设计视认影响因素研究

利用逆反射技术的反光交通标志在汽车前照射下具有较高的反射亮度,具有夜间视认效果并可将交通信息传递给驾驶员。在实际应用中,由于入射角度、反射角度、光源、环境等一系列因素的影响,阻碍了标志表面光度和色度性能的表现力,进而影响了驾驶员的视认效率。本文从交通标志的字体识读距离、对比度、信息量和布设方位等角度展开分析,研究交通标志的视认效率和信息传递准确性,为优化反光交通标志设计方法提供参考。     

自然场景中字符型交通标志的检测算法

提出一种检测城市和高速公路环境中字符型交通标志的新方法.首先,在输入图像中分割出蓝色和墨绿色区域,用形态滤波和形状标记图判断交通标志的候选区域;其次,将候选区域的彩色图像灰度化,用Otsu算法计算候选区域灰度分布直方图的阈值,并对其进行分割,得到包含字符的二值图像;然后,将候选区域的二值图像向垂直方向上投影,用3次样条拟合算法对其进行拟合,利用曲线的性质,找到拟合曲线中的局部极小值点,分割出包含字符条形区域;最后,将条形区域向水平方向上进行投影和曲线拟合,查找局部极小值点并分割出单个字符区域,再进行形态过滤,分割并定位交通标志中的字符.实验结果表明:该算法的字符查全率高于84％,准确率超过92％.     

基于背景环境和驾驶人年龄的交通标志理解性研究

采用E-Prime2.0软件,对30个常见的交通标志进行了室内模拟实验,测量了不同年龄段的被试人员在有无标志背景环境条件下,对交通标志的理解准确性和视认反应时间.进而,采用卡方检验和t检验方法,检验了不同年龄段的驾驶人员在有、无标志真实背景下对标志的认知准确率和反应时间的差异显著性.最后通过构建年龄、背景和反应时间的回归模型,以揭示标志理解性水平与标志真实背景环境和驾驶人年龄的关系.实验结果表明:青年驾驶人的理解水平和反应时间表现均要优于老年驾驶人,标志的背景环境不会影响标志的理解水平,但是增加了视认标志的反应时间;驾驶人对交通标志的正确理解对于交通安全至关重要.