为科学评价信号交叉口右转渠化岛设置给非机动车过街带来的交通安全风险,实地采集了南昌市5个信号交叉口的视频,并提取了各交叉口右转渠化岛区域机非冲突数据、交叉口几何设计特征、交叉口渠化方式以及交通流特性等数据;采用改进型距离...为科学评价信号交叉口右转渠化岛设置给非机动车过街带来的交通安全风险,实地采集了南昌市5个信号交叉口的视频,并提取了各交叉口右转渠化岛区域机非冲突数据、交叉口几何设计特征、交叉口渠化方式以及交通流特性等数据;采用改进型距离碰撞时间(time to collision,TTC)对交通冲突进行判定,共得到304起冲突事件;基于贝叶斯方法构建了考虑不同交叉口间异质性的随机效应冲突模型,对比了固定效应与随机效应负二项模型的拟合优度并分析了显著影响因素;基于随机效应模型,确定了期望机非冲突数计算公式,绘制了不同交通流情况下信号交叉口渠化岛设置标准曲线并提供了案例说明。研究表明:相比于固定效应模型,随机效应模型对机非冲突有更好的拟合效果;相比于无渠化岛交叉口,软渠化岛和硬渠化岛的设置会导致交通冲突分别增加38%和61.4%;右转机动车交通量、过街非机动车交通量和非机动车违法行驶数量每增加1%,将导致机非冲突分别增加0.85%、0.44%和0.18%;右转机动车平均速度每增加1%,将导致机非冲突减少2.5%。研究成果为定量化分析交通冲突影响要素提供了有效思路,可为右转渠化岛交通设计提供理论支撑。展开更多
为更全面研究高速公路车辆冲突风险的影响因素,笔者考虑微观与宏观因素影响,分析其可能存在的异质性,建立了随机参数Logit模型对其进行分析。使用高分辨率车辆轨迹数据,以碰撞时间(time to collision,TTC)为风险识别标准,提取风险发生前...为更全面研究高速公路车辆冲突风险的影响因素,笔者考虑微观与宏观因素影响,分析其可能存在的异质性,建立了随机参数Logit模型对其进行分析。使用高分辨率车辆轨迹数据,以碰撞时间(time to collision,TTC)为风险识别标准,提取风险发生前1 s内数据,处理得到车辆自身运动状态、与周围车辆的微观交互以及路段宏观交通流状态三类特征,并基于皮尔逊相关系数和嵌入法进行特征筛选;以筛选后的特征作为模型自变量,以车辆是否存在冲突风险为因变量,分别构建随机参数Logit模型以及考虑均值异质性的随机参数模型并进行对比。研究结果表明:考虑均值异质性的随机参数Logit模型拟合效果最好,且三类变量均对冲突风险有显著影响,其中车辆自身运动状态的波动以及车辆与前方车辆的速度差与风险呈正相关,相邻车道的大车比例与风险呈负相关;车辆自身运动状态以及与前方车辆的微观交互两类特征对冲突风险影响较大,而宏观交通特征的影响相对较小。展开更多
为研究交叉口机动车与非机动车交通安全问题,提出交叉口机非碰撞风险评价模型。首先,基于YOLOX+DeepSORT多目标检测与追踪算法,提取无人机视频中的机动车与非机动车轨迹数据,并获取交通参数。其次,基于机非碰撞风险分析,从空间维度提出...为研究交叉口机动车与非机动车交通安全问题,提出交叉口机非碰撞风险评价模型。首先,基于YOLOX+DeepSORT多目标检测与追踪算法,提取无人机视频中的机动车与非机动车轨迹数据,并获取交通参数。其次,基于机非碰撞风险分析,从空间维度提出评价指标最小接近距离及机动车与非机动车的相位角,从时间维度提出评价指标到达最小接近距离的时间。最后,融合时空指标提出机非碰撞风险评价模型。选取南京市三个交叉口进行实例分析,并利用冲突时间(Time to Collision,TTC)验证CRA模型。结果表明:YOLOX+DeepSORT算法检测机动车和非机动车的准确率分别为93.5%、89.9%。CRA模型能够合理量化机非碰撞风险,用于评价交叉口安全水平是有效且可靠的。展开更多
文摘为科学评价信号交叉口右转渠化岛设置给非机动车过街带来的交通安全风险,实地采集了南昌市5个信号交叉口的视频,并提取了各交叉口右转渠化岛区域机非冲突数据、交叉口几何设计特征、交叉口渠化方式以及交通流特性等数据;采用改进型距离碰撞时间(time to collision,TTC)对交通冲突进行判定,共得到304起冲突事件;基于贝叶斯方法构建了考虑不同交叉口间异质性的随机效应冲突模型,对比了固定效应与随机效应负二项模型的拟合优度并分析了显著影响因素;基于随机效应模型,确定了期望机非冲突数计算公式,绘制了不同交通流情况下信号交叉口渠化岛设置标准曲线并提供了案例说明。研究表明:相比于固定效应模型,随机效应模型对机非冲突有更好的拟合效果;相比于无渠化岛交叉口,软渠化岛和硬渠化岛的设置会导致交通冲突分别增加38%和61.4%;右转机动车交通量、过街非机动车交通量和非机动车违法行驶数量每增加1%,将导致机非冲突分别增加0.85%、0.44%和0.18%;右转机动车平均速度每增加1%,将导致机非冲突减少2.5%。研究成果为定量化分析交通冲突影响要素提供了有效思路,可为右转渠化岛交通设计提供理论支撑。
文摘为更全面研究高速公路车辆冲突风险的影响因素,笔者考虑微观与宏观因素影响,分析其可能存在的异质性,建立了随机参数Logit模型对其进行分析。使用高分辨率车辆轨迹数据,以碰撞时间(time to collision,TTC)为风险识别标准,提取风险发生前1 s内数据,处理得到车辆自身运动状态、与周围车辆的微观交互以及路段宏观交通流状态三类特征,并基于皮尔逊相关系数和嵌入法进行特征筛选;以筛选后的特征作为模型自变量,以车辆是否存在冲突风险为因变量,分别构建随机参数Logit模型以及考虑均值异质性的随机参数模型并进行对比。研究结果表明:考虑均值异质性的随机参数Logit模型拟合效果最好,且三类变量均对冲突风险有显著影响,其中车辆自身运动状态的波动以及车辆与前方车辆的速度差与风险呈正相关,相邻车道的大车比例与风险呈负相关;车辆自身运动状态以及与前方车辆的微观交互两类特征对冲突风险影响较大,而宏观交通特征的影响相对较小。
文摘为研究交叉口机动车与非机动车交通安全问题,提出交叉口机非碰撞风险评价模型。首先,基于YOLOX+DeepSORT多目标检测与追踪算法,提取无人机视频中的机动车与非机动车轨迹数据,并获取交通参数。其次,基于机非碰撞风险分析,从空间维度提出评价指标最小接近距离及机动车与非机动车的相位角,从时间维度提出评价指标到达最小接近距离的时间。最后,融合时空指标提出机非碰撞风险评价模型。选取南京市三个交叉口进行实例分析,并利用冲突时间(Time to Collision,TTC)验证CRA模型。结果表明:YOLOX+DeepSORT算法检测机动车和非机动车的准确率分别为93.5%、89.9%。CRA模型能够合理量化机非碰撞风险,用于评价交叉口安全水平是有效且可靠的。