摩托车驾驶员闯红灯的行为意向研究

为提高道路交通安全水平,基于计划行为理论（TPB）研究摩托车驾驶员闯红灯的行为意向。设计调查问卷,获得160份有效样本;采用最优子集法筛选TPB基本变量、扩展变量和人口统计学变量,得到包含态度、危险认知、过去行为、预期情感、是否有汽车驾照和是否发生过交通事故等6个变量的最优子集;使用分层回归分析最优子集对闯红灯行为意向的解释能力,并提出相应的交通安全干预措施。结果表明：该子集可以解释闯红灯行为意向方差的29.6%,态度对闯红灯行为意向有最显著的正向影响,危险认知对闯红灯行为意向有显著的负向影响,过去行为和是否有汽车驾照在显著性水平为0.1时也对该意向具有显著的正向影响。应重点从纠正摩托车驾驶员对闯红灯的态度、提高危险认识和加强交管部门监管等方面,制定安全干预措施。

机动车闯红灯行为影响因素分析

信号控制交叉口由闯红灯引起的交通事故具有较高的伤亡率。为深入了解闯红灯行为的影响因素,利用人工记录与视频观测结合的方法对上海市4个信号控制交叉口进行调查。基于流行病学影响因素研究方法选择未闯红灯行为作为对照组与闯红灯行为对比,以排除无关因素。对调查数据进行行为编码,考虑到各个交叉口的异质性,基于随机效应逻辑斯特模型在交叉口层面分析驾驶环境、驾驶人特点、车辆特征对闯红灯行为的影响。结果表明,本地驾驶人、男性驾驶人、客车更容易闯红灯,流量大会增加闯红灯的可能性;此外,是否为本地车辆、车内是否有乘客对闯红灯行为也有显著影响。

基于计划行为理论的大学生闯红灯行为决策模型

根据我国城市道路交通环境特点,以大学生为研究对象,应用计划行为理论对行人闯红灯行为进行行为决策建模.首先,根据车流量、道路宽度和有无中央安全岛将行人过街环境分为6类;其次,在原计划行为理论模型上增加行为经验新变量,并分别在每类情境下基于计划行为理论进行问卷设计;再次,对广州在校大学生进行问卷调查,总共回收有效问卷376份,有效率为91. 75%.对调查数据进行可靠性分析和验证性因素分析,结果表明,数据具有良好的信度和效度,各项目的内部一致性良好且可靠性高.最后,基于计划行为理论建立结构方程模型(SEM),对6类情境行人过街行为进行分析,得到大学生闯红灯行为的6个结构路径图.结果表明,大学生对闯红灯的态度和新增加的行为经验与行为意向没有显著相关性,而主观规范和知觉行为控制则与行为意向显著相关,且知觉行为控制是个强大的预测因子,能预测行为意向,还可以直接作用于实际行为.

基于计算机视觉的车辆闯红灯行为检测研究

为了实现对车辆闯红灯行为的自动智能和准确检测。本文提出了一种基于计算机视觉的车辆闯红灯行为检测方法。首先,采用高清摄像头实时采集道路上的车道、车辆和信号灯的视频图像;接着,对视频进行图像信息预处理,定制虚拟检测线、交通灯检测区域、车道检测区域,将定制结果保存在存储单元中;然后用计算机视觉技术来检测车辆闯红灯行为,通过HSV颜色空间中的H分量来识别信号灯的状态,利用MHI算法来识别车辆状态;最后,根据交通法规来识别车辆闯红灯行为。实验结果表明,本文提出的检测算法方法简单、识别率高、实现成本低并具有较高的鲁棒性。

基于视频分析的行人闯红灯违法行为检测系统

行人闯红灯是一种非常常见但又难于管理的交通安全违法行为。提出一种基于视频分析的非现场执法系统,可用于全天候监测行人闯红灯违法行为。该系统包含两部高清相机,通过交换机与终端服务器构成局域网,利用服务器中的检测模块分别检测行人和红绿灯的实时状态;通过判断红灯状态下是否有行人走动,自动记录相应的图像与视频数据作为执法依据,并自动将数据上传至指定服务器。实地测试表明,该系统能全天候工作,有效地缓解了交管部门警力不足和执法范围有限的问题。

计划行为理论下外卖配送员闯红灯行为研究

为提高城市道路交通安全水平,以计划行为理论(TPB)为框架,采用问卷调查的方法,研究外卖配送员闯红灯(RLR)行为。以t检验确定不同特征人群心理变量均值的差异性;采用分层回归和基于人口变量的分组回归方法,分析TPB基本变量、扩展变量及人口变量对闯红灯行为意图的解释能力。结果表明:对于不同教育程度的外卖配送员,在所有变量中,仅交通环境对其闯红灯行为意图具有显著影响;所有变量可解释闯红灯意图的总体方差为57. 3%~69. 6%,态度、示范性规范、从众倾向、交通环境以及教育背景和从业时间是外卖配送员闯红灯行为意图的显著影响因素,其中,态度对闯红灯行为意图的影响最显著。

机动车闯红灯行为干预对策

将机动车闯红灯行为划分为红灯启亮时有意提前进入行为和无意提前进入行为,以及红灯结束时提前进入行为,针对闯红灯行为类别、闯红灯致因及其特点,从执法对策、交通工程对策、教育对策等方面提出机动车闯红灯行为干预对策和建议,以期为交叉口交通安全管理提供方法借鉴。

机动车在信号灯控制路口“闯红灯”与“不按导向车道行车”违法行为的认定分析

驾驶机动车在交通信号灯控制路口“不按交通信号灯指示通行”(简称“闯红灯”)和“不按规定导向车道行车”(简称“不按导向车道行车”)是两种不同的道路交通违法行为。在设有左转专用车道和直行专用车道、道路交通信号灯多相位控制的交叉口,驾驶人对机动车在不同信号灯色组合情形下在“左转车道直行”或在“直行车道左转”被认定为“闯红灯”存在争议,因为涉及记6分的处罚,多地出现申诉案例。本文从法律规范、法理依据两方面对两种违法行为进行了分析,提出了明确的认定方法。

关于货车闯红灯违法现状原因分析及对策建议的调研报告

近年来,涉及货车闯红灯、超载等交通违法行为引发的较大交通事故时有发生,给人民群众生命财产安全和社会平稳有序带来严重威胁。2023年7月25日凌晨,江苏省宿迁市泗洪县发生1起大货车和小轿车相撞的道路交通事故,造成3人死亡、1人受伤。事故发生后,宿迁市公安局交警支队深刻吸取教训,在复盘全链条后,发现部分货车及挂车采取遮挡、污损号牌等手段逃避“电子警察”抓拍识别,是诱发事故的直接原因。鉴于此,宿迁市迅速部署开展了货车突出违法整治“雷霆行动”,并取得阶段性成效。

基于决策树的非机动车闯红灯行为研究

为了研究非机动车骑行者的闯红灯行为及其重要影响因素。采用录像拍摄获取红灯期间到达的非机动车骑行者在交叉口的穿越行为数据,对骑行者在信号交叉口红灯期间穿越行为的分类(即冒险主义行为、机会主义行为和守法行为)进行调整和更具体的描述,运用数据挖掘决策树方法中的CHAID算法对非机动车闯红灯行为数据进行分类并构建决策树模型。结果表明,1 344个骑行者中有60%以上实施了闯红灯行为,骑行者的视觉搜索行为和交叉口其他骑行者的数量是影响闯红灯行为的重要因素。

基于重型货车卫星定位系统单维数据处理的应用探究——以排查货车闯红灯行为为例

卫星定位系统在道路运输车辆管理领域广泛应用。在特定场景下,需要对重型货车单维卫星定位系统数据进行自定义化处理。本文以实践中排查车辆闯红灯异常行为为例,探索对货车卫星定位系统数据进行处理应用,以自适应方式取得数据基点(路口)、排查数据异常(闯红灯),为货车卫星定位系统数据应用提供了一种路径选择。

面向交通异常行为的雷视融合检测技术研究

随着我国经济的迅速发展,人们对机动车的需求持续升高,随之增多的通行需求,导致道路交通拥堵越发严重,利用先进的检测技术,快速准确获取交通异常行为信息,对缓解交通拥堵,提高通行效率具有重要意义。雷达或视频是当前获取交通信息的常用检测方法,但两者的使用都有一定的局限性,视频检测技术易受环境影响,雷达检测技术可视性不强。针对上述问题,本文通过时间配准和空间标定,提出雷达与视频数据融合的筛选方法,分析交通异常行为的检测原理,对闯红灯、逆行、超速等交通违法行为分别建立判断模型并对检验方法进行验证,供参考。

“现场作文”:女儿替闯红灯妈妈道歉

“交警叔叔：我为刚才我母亲的行为向你们道歉，希望你们能够原谅……你们干这行也不容易……愿你们以后能少遇到我妈这样的人……”这是江苏省宿迁市交巡警支队一大队三中队民警朱佳俊接到的一封女学生写来的道歉信。信中，女孩对母亲闯红灯不文明行为向民警致歉。

高清视频闯红灯自动记录系统

中兴智能交通根据用户的实际业务需求研发出的新一代复合型高清视频闯红灯自动记录系统，在红灯时自动抓拍闯红灯车辆，绿灯时记录所有通过路口的车辆，并自动识别出车辆的号牌信息。它可以迅速地捕捉肇事、违法及黑名单车辆，规范驾车人的行为，

公安部出台新规定：明年起机动车闯红灯一次记6分

10月8日，公安部修订发布了《机动车驾驶证申领和使用规定》（以下简称123号令），对校车、大中型客货车、危险品运输车等重点车型驾驶人的严重交通违法行为，提高了记分分值，记分项由38项增加至52项。除关于校车驾驶人管理的内容外，123号令其他规定将于2013年1月1日起施行。

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中兴智能交通根据用户的实际业务需求研发出的新一代复合型高清视频闯红灯自动记录系统．在红灯时自动抓拍闯红灯车辆，绿灯时记录所有通过路口的车辆，并自动识别出车辆的号牌信息。它可以迅速地捕捉肇事、违法及黑名单车辆，规范驾车人的行为，避免和减少交通事故的发生，从而提高交通安全系数并保障通行。系统集闯红灯、城市卡口、流量监测、实时监控等多功能为一体，执法精准，操作智能，为交通规划、交通管理及道路养护部门提供重要的基础和保障。

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