道路交通安全标志护栏及防眩设施的设计研究

本文主要探究了道路交通标志、护栏以及防眩设施的设计要点。在道路交通标志设计中,需要考虑设计行车速度对标志尺寸的影响,选择铝板或合成树脂板作为标志板,在表面使用反光膜,可以提高行车安全。在道路护栏设计中,根据路段交通量等因素选择了“强梁-弱柱式”半刚性护栏,兼顾安全性和经济性。在道路防眩设计中,重点确定遮光角、防眩板高度、宽度等参数。通过对道路交通标志、护栏、防眩设施的科学设计,为其制作与安装提供了依据,对保障道路行车安全有积极帮助。

市政道路工程中的交安设施技术要点与应用分析

道路交通标志、标线、交通信号灯、道路护栏、隔离栅、视线诱导标、防眩板等交通安全设施是引导道路使用者有秩序使用道路、促进道路交通安全、提高道路运行效率的设施。基于交通安全设施本身的安全警示作用,结合市政道路工程,在施工期间,对既有道路交通的占用对市民出行带来的交通压力和安全隐患,提出了对交通流量进行分析研判,并给出了几种交通拥堵的解决方式,优化了施工作业区的道路断面布置。结合作业区标志、标线及信号灯的合理运用,改善了工程施工带来的诸多影响,提高了道路通行效率,保障了市民出行的安全。

基于道路特征增强改进YOLOv4的模糊交通标志检测

由于外界因素干扰容易导致交通标志在图像中成像模糊,极大的降低了交通标志的检测精度.同时,考虑到交通标志检测的应用场景大多需要较高的实时性,提出一种基于道路特征增强改进YOLOv4的模糊交通标志检测算法.首先,为了抑制交通标志图片中杂乱的背景信息并有效捕获交通标志特征,在YOLOv4的特征提取部分嵌入了坐标注意力.然后,YOLOv4采用最大池化进行下采样忽略了移位等变性的丢失,容易导致模糊交通标志的特征提取不稳定.为了更加有效的提取图像特征,采用BlurPool进行下采样来更加有效的保留模糊交通标志特征.最后,在特征融合阶段采用DUpsampling进行上采样以建立新插入像素和原有像素之间的相关性.实验结果表明,改进后的YOLOv4模型尺寸和参数量相较于原算法分别降低了10.18%和11.32%,FPS和mAP分别提升了2.02和1.34.通过与YOLOv3_SPP、SSD、Faster RCNN和其他交通标志检测算法对比,改进后的YOLOv4性能均优于这些算法.通过输入图像测试,本文所改进的算法在现实场景中对模糊交通标志检测具有了更好的性能.

公共场所中图形符号国家标准使用指南

图形符号在传递信息方面具有直观、易懂、能够跨越语言和文化障碍等独特优势,因此在公共场所中使用的标识上大量使用了图形符号。为了提升公共场所中公共信息图形符号、安全标志和道路交通标志的规范化应用水平,本文以文献研究为主,整理并探讨了适用于公共场所的图形符号国家标准,为公共场所中图形符号相关国家标准的使用指明了方向。

信号交叉口行人过街视觉搜索特性

目的为深度解析城市道路信号交叉口行人过街时视觉搜索特性。方法招募81名行人研究其自由过街状态(FCS)与心理临界过街状态(PCCS)下的眼动行为。基于兴趣区域图分别研究不同过街状态、性别和年龄因素对行人注视点分布、注视次数百分比以及扫视时间百分比的影响。结果女性比男性过街更容易分心,老年行人过街时最谨慎;PCCS下行人对车行区域和信号灯区域的注视次数百分比显著大于FCS;PCCS下老年行人对车行区域关注度更高,少年对其关注度最低;FCS下,男性对车行区域关注度比女性更高;PCCS下行人视觉搜索更频繁;老年视觉转移能力最弱。结论本研究结果对交叉口安全警示标志的布置以及行人过街规则的制订有重要参考意义。

基于多尺度深度学习的航空影像路面交通标志辨识研究

航空影像路面交通标志辨识准确率过低会导致路标信息接收不及时,进而威胁到驾驶员及乘客的生命安全,因此提出基于多尺度深度学习的航空影像路面交通标志辨识方法。采用12机位摄像机采集路面交通标志图像,利用图像颜色标准化和图像分量阈值化对采集到的路标图像进行预处理。结合DAE网络和EDFCC算法构建多尺度深度学习聚类模型,将预处理后的路面交通标志图像输入该模型中,根据模型输出的结果实现航空影像路面交通标志的辨识。实验结果表明,所提方法采集到的图像信噪比高、清晰度高、召回率高、准确率高。

基于车载点云数据的道路交通指示标志检测方法

测绘技术硬件、软件技术的发展为三维地理空间数据的高效获取提供了有效便捷,随着测绘新技术的发展与成熟,为实景三维中国、新型基础设施建设等提供重要支撑。基于此,本文基于移动车载激光扫描点云数据,研究并提出一种道路交通指示标志检测方法,提升道路交通指示标志检测效果,探索智能化测绘的实际应用。首先,按照车载激光扫描系统采集车载点云数据时,存储的扫描点反射角度,构造双向扫描线索引,按照扫描线上车载点云数据的空间分布特征,通过移动动态窗口分类交通指示标志与其余地物车载点云数据;其次,通过Canny边缘检测算法,在交通指示标志车载点云数据内,提取交通指示标志边缘信息;最后,在双线性卷积神经网络内输入交通指示标志边缘信息,提取交通指示标志特征,结合支持向量机,输出交通指示标志检测结果。实验证明:该方法可有效采集道路交通环境的车载点云数据;可有效分类交通指示标志与其余物体车载点云数据,并完整提取交通指示标志边缘信息,完成道路交通指示标志检测;在不同光照条件下,该方法的道路交通指示标志检测的一个用来评价二分类模型优劣的常用指标AUC值均接近1,检测精度较高。

露天煤矿道路交通标志文字高度的研究

由于我国露天煤矿矿用卡车较汽车、挂车及汽车列车外廓尺寸均较大;矿山道路与公路横断面不同;矿用卡车限制速度较公路低;矿用卡车左侧行驶,与我国《道路交通安全法》第35条规定“机动车、非机动车实行右侧通行”相反,因此露天煤矿矿山道路交通标志若按照现有国家标准设计,在使用过程中会有一定的问题。文中通过对露天煤矿矿山道路交通标志文字高度的研究,提出了适用于露天煤矿矿山道路交通标志设计的思路,研究出了露天煤矿矿山道路交通标志文字高度与矿用卡车类型的关系,推出拼音或少数民族文字高度、阿拉伯数字高度、公里符号高度等一系列尺寸,并在哈尔乌素露天煤矿现场进行可视性试验验证文字高度,为以后露天煤矿矿山运输道路交通标志设计、制作及使用提供参考。

小街区密路网交通标志缩尺研究

应用驾驶模拟器、眼动仪和调查问卷对小街区密路网条件下的交通标志设计方案和缩尺方案进行了分析探讨。驾驶模拟器采集的速度和加速度数据显示设计方案和缩尺方案具有差异显著性,眼动仪数据显示缩尺方案需要更多的注意力。调查问卷显示,大多数人主观上无法准确感受到两个方案之间的差异,缩尺方案的可行性还需要进行深入研究。

应用BP神经网络分类器识别交通标志

介绍了神经网络特性和BP神经网络分类器的一般原理。针对交通标志识别需要处理的信息量大以及受天气道路等外界条件的影响存在噪声干扰的情况，提出了一种应用BP神经网络分类器识别交通标志的方法。识别分为图像数字处理、BP神经网络的训练、测试与对加入噪声图像进行识别3个步骤，经实验取得了良好的识别效果。

基于中心投影形状特征的车载移动测量系统交通标志自动识别

针对车载移动测量系统所拍摄图像中的交通标志的自动识别问题,提出了一种基于中心投影特征的交通标志自动识别算法。文中详细研究了基于自适应图像分割和中心投影变换的交通标志图像的形状特征计算方法,利用信息熵解决了中心投影变换的最佳投影个数确定问题。在中心投影特征计算的基础上,利用训练后的概率神经网络实现了交通标志具体含义的自动识别。使用车载移动测量系统所拍摄的实际交通标志图像对本文算法进行了实验,并将中心投影形状特征和不变矩特征及SIFT特征的识别效果进行了对比,实验结果表明基于中心投影特征的识别方法具有最高的识别准确率。

山区公路交通安全标志设计

为了大幅度降低山区公路交通事故率,以实地测试、调查方法以及心理认知机理,概括了山区公路的道路特征和交通事故的特点,分析了驾驶人员的安全认知和行为特性,指出了山区公路交通安全标志须以初次使用该道路的驾驶人员为设计依据。研究了山区公路不同道路环境下交通安全信息,指出山区公路应在弯道处实行大小车辆分别限速,并给出了限速方式;长大坡路段应提供整体性道路信息以及交通安全标志的设置要求;异常气候条件下须提供预警性信息。认为在山区公路建设中,可以通过对交通安全标志的合理化设计,在不大幅度改变公路线形情况下,能使山区公路弯道、长大坡等特殊路段的交通事故发生率明显降低。

基于颜色和形状的道路交通标志检测

提出了一种基于颜色分割和形状分析的交通标志检测方法.首先利用改进后的简单向量滤波器分割感兴趣色彩区域,对不同色彩区域进行相应形状检测.采用拐角特征与几何结构分析相结合的方法检测矩形与三角形标志,提出了一种基于对称性特征的简单编码算法,并应用于圆形检测.实验结果表明,该方法能在多种复杂场景中有效地定位交通标志,对天气变化有一定鲁棒性,为后继的交通标志识别工作奠定了良好基础.

综合颜色和形状特征的交通标志图像检索算法

为了实现对交通标识的快速准确识别,将颜色特征和形状特征相结合,利用特征融合提出图像快速检索算法。在颜色特征方面,改进了传统的颜色直方图方法,引入基于主色调的颜色直方图算法;针对道路交通标志特殊的语义特征,经过特征过滤筛选缩小搜索的范围。在形状特征方面,采用傅里叶形状描述,突出了轮廓线的切向角度(曲率),忽略了中心距及复坐标等因素,提高了识别速度。将颜色空间HSV特征和形状描述ART特征融合,提高识别率,同时适应复杂背景下交通标志识别。通过对颜色和形状特征间的权重λ进行调,通过VC6.0实现自主移动机器人平台测试。其准确率和实效性都达到实际应用效果。

基于GIS的城市道路交通管理信息及交通资源分析系统

为高效地管理城市道路交通信息以及可视化地分析道路交通资源,开发了基于地理信息系统(G IS)的城市道路管理系统.该系统以G IS为平台,用点、线、面等空间对象表示道路交通管理信息的空间位置,用空间对象的属性表表示道路交通管理信息的特征.同时在G IS平台上开发了人机交互界面,实现了道路交通管理数据的加工、编辑、查询、显示及打印.最后基于道路网和道路交通管理信息开发了道路交通资源分析系统,并在实际应用中取得了良好的效果.

中国城市道路指路标志典型版面布局导航绩效研究

目的对5款典型的省会城市指路标志导航绩效进行工效学评价,并确定其存在的问题。方法 34名大学生被试参与完成5款指路标志版面布局的道路关系判断与道路走向判断两类实验任务。结果 5款指路标志任务绩效无显著差异,任务正确率介于32%~38%,具体任务分析发现问题主要集中于版面两侧道路关系判断及道路走向判断,其平均正确率仅为10%和18%。结论 （1）现有5款典型版面布局导向绩效无显著差异,总体绩效均很低;（2）原因主要是路名（尤其是版面两侧路名）的布局方式对被试的道路走向判断及道路关系判读具有强烈的暗示诱导作用。

道路交通标志中对称结构效应的眼动研究

本研究考察了道路交通标志中路名信息对称结构效应的眼动模式。实验采用眼动跟踪技术和视觉搜索范式,共有16名被试参加。实验结果表明:(1)在对称结构路名信息的视觉搜索中,被试的反应正确率明显优于非对称结构条件下的正确率;(2)对称结构条件下,被试的注视点和回扫次数明显较少,凝视时间明显较短;(3)在以道路交通标志为视觉搜索材料时,搜索区有无路名目标对视觉搜索绩效没有影响。可以认为:在道路交通标志中存在对称结构效应;眼动模式的差异是引起对称结构效应的认知机制。

城市交通微循环系统优化设计方法

为充分利用城市交通微循环道路资源以有效缓解路网交通拥挤,在分析交通微循环系统特征的基础上,设计了完整的城市交通微循环系统优化方法.以缓解区域路网交通拥挤为优化目标,依据交通流特征与交通需求定位城市主干道路网的拥挤路段,然后建立微循环绕行路线的搜索模型,能够确定需进行道路条件与交通组织优化的微循环路段,并生成静态交通标志与可变信息板的布设地点.以曲靖市中心城区交通微循环系统优化为实例,验证了所提出优化方法的有效性.

面向指路标志系统的非平面交通路网模型

通过对道路要素进行分类的方法,以非平面路网数据模型为基础,提出交通路网概念模型及数据模型,对立体交叉口中各个跨线桥与匝道等非平面道路要素进行描述,正确表达道路之间的拓扑关系。通过建立结点-可达结点关系,并加载交通规则,建立面向城市道路指路标志系统的非平面交通路网数据模型。把该模型应用于广州市立交指路标志系统中,实现了立交路网指路标志的自动生成。

“特色交通标志”设计及其信息量度量方法研究

为提高道路交通标志准确适时的信息传递功能,在对交通标志信息传递原理进行分析的基础上,对"特色交通标志"的设计及交通标志承载的信息量量化方法进行深入研究。基于以人为本的思想,提出便于用路者辨识的"特色交通标志"设计理念,并以青藏公路为例,设计具有西藏地域特色的人性化交通标志。将视觉选择性原理引入到传统信息传递过程中,建立特色交通标志信息传递的理论模型。结合信息论中信息度量方法,提出交通标志信息量数学量化方法,并将普通交通标志与"特色交通标志"的信息量进行对比。结果表明:"特色交通标志"信息量往往较大,但在不超过标志承载最大信息量286.3 bit的前提下,"特色交通标志"信息传递性更强,更易使人们接受。