交通语言综述化研究

在整理分析前人对交通语言文献研究的基础上,提出广义交通语言与狭义交通语言的概念。以2012年到2022年发表的1083篇文献为分析对象,通过CiteSpace以可视化的方式对我国近十年来的交通语言研究进行了机构合作网络分析、关键词共现网络分析、关键词聚类分析和突显词分析。研究表明,近十年来,我国的交通语言文献年发文量呈缓慢增长的趋势,研究方向从早期“智能交通”概念的提出逐渐过渡到与计算机等学科交叉从而进行深入研究,交通语言研究的热点集中于交通标志检测与识别和智能交通信号灯系统等领域。最后通过关键词的突显情况对未来研究走向做出预测。

基于行人过街特性的人行横道信号优化

为了解决行人在通过人行横道时,由于到达时间不同而引起的剩余绿灯时长不足的问题,对人行横道信号进行优化。通过对南京市的多个信号控制交叉口进行实地问卷调查、过街行人调查以及现有文献查阅和数据整理,系统地分析了不同的人行横道长度和不同的年龄段对行人过街时步速的影响。研究表明:行人过街步速与人行横道长度正相关,且心理预估步速显著高于实际步速。根据以上特征,建立行人过街模型,进而对行人过街信号提出优化方案。