基于街景图像和计算机视觉技术的可骑行性评价研究动态

选取来自国际学术期刊的论文,以概述形式对城市交通理论方法、实证分析等学术研究成果进行总结性介绍,旨在增强城市交通业界和学界对国际学术动向和研究热点的关注,促进学术交流。本论文对街景图像和计算机视觉技术在可骑行性评价中的应用进行探索,构建包含5类34个指标的可骑行性指数,并在新加坡和东京进行实证研究。结果表明,将街景图像和计算机视觉技术相结合能够有效评价可骑行性,且街景图像指标显著优于非街景图像指标,然而兴趣点数量、土地混合利用指数、道路坡度、空气质量指数等非街景图像指标的作用亦不容忽视。

家长为什么不骑自行车带孩子上学:安全感知如何定义?

随着中国现代城市的快速发展,机动化交通不断壮大,骑行让人们产生了浓厚的兴趣。虽然在骑行大军中,幼儿的交通出行占比很大,但这一领域尚未得到充分研究。为研究这一问题,我们对来自上海市中心七家幼儿园的400多名受访者进行了调查。由于大部分受访者已在使用两轮交通工具,并只用于短途骑行,因此我们旨在研究如何提升骑行体验,鼓励骑行。研究过程中,我们设计了一个统计模型,该模型有助于识别在上海携带幼儿骑行的各种阻碍因素。结果表明,人们之所以认为骑行危险,是因为以下两个因素:车辆速度及车辆对自行车道的侵占。至于交通密度这一因素,无论其高低与否,都与这一判断无关。除此之外,该模型还对非骑行者和骑行者进行了明确区分:前者认为行车安全与建成环境中的微小因素有关,如树木或隔离护栏;后者则更偏重于交通信号灯或自行车道的质量。进一步了解父母和祖/外祖父母关于骑行上学的看法后,我们能更好地理解他们的难处,也能为上海市中心上学安全路线(SRTS)项目的实施提供适当的指导和建议。我们发现发生过的最为严重的问题中,75%以上都发生在距学校250米范围内。若要提高从家到校的行程安全,这一发现大大缩小了焦点范围。我们相信研究结果有助于项目的顺利进行。反之,该项目也能作为一个重要激励,鼓励并主张骑行这种环境友好且健康的出行方式。