雾霾能见度对交通流影响分析

研究了在雾霾天气影响下,采用一型模糊集理论将不同能见度下的危险性指数引入到雾霾天气不同能见度条件下的单车道交通流微观模型,通过一定的实验模拟,得到了对应的时空图,并进一步对速度-密度交通流特性以及速度-时间交通流特性进行了分析。研究结果对于分析雾霾天气下道路交通流机理,对交通管理和控制方面具有一定的应用价值和意义。

雾霾天气低能见度对不同跟驰状态驾驶行为的影响

利用8自由度高逼真度驾驶模拟器,从工程学和人类心理学角度分析了雾霾天气低能见度对不同跟驰状态(加速、减速和平稳跟驰)驾驶行为的影响。结果表明:雾霾天气低能见度对不同跟驰状态驾驶行为的影响存在明显差异性。加速跟驰过程中,雾霾天气低能见度下驾驶员对速度差变化、距离差变化的反应敏感性和最大意愿加速度分别比晴天显著降低了29.3%、33.1%和17.4%,且驾驶行为异质性明显升高;减速跟驰过程中,雾霾天气低能见度下驾驶员对速度差变化的反应敏感性、最大意愿减速度和感知前车最大减速度分别比晴天显著提高了31.7%、17.8%和16.3%,对距离差变化的反应敏感性显著降低了32.1%,而驾驶行为异质性有所降低;平稳跟驰过程中,雾霾天气低能见度下驾驶员对速度差变化反应敏感性比晴天显著提高了41.6%,最大意愿加速度和减速度均值小于晴天,期望速度和对距离差变化的反应敏感性与晴天无显著差异。加减速反应阈值方面,驾驶员在雾霾天气低能见度下倾向于采取更加积极的加速反应来紧随前车,同时又更加谨慎地采取减速反应避免碰撞。本文研究结果为雾霾天气低能见度等紧急事件下应急疏散微观交通仿真的建立提供了理论支撑。

基于局部对比度优化参数的能见度检测方法

本文针对传统能见度估计算法中雾霾系数设为固定值导致的能见度估计准确率较低的问题,提出了一种基于局部对比度优化雾霾参数的能见度估计方法。首先,对输入图像进行预处理,解决光照不均的问题;然后通过暗通道先验理论求取图像的暗原色及大气光,并对预处理后的图像进行分块处理;计算各区域块内的局部对比度,通过得到的局部对比度求取雾霾参数,进而得到全图各像素点对应的透射率值;最后经计算可得到大气消光系数和能见度值。经实验表明,本方法可在100~500 m内实现高精度检测,平均相对误差为15.21%,相对于其他方法本文方法精度高且运行速度更快。