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题名未按规定导向车道行驶行为干预方法研究
被引量:4
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作者
付川云
刘华
王陶钰
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机构
西南交通大学交通运输与物流学院
西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室
西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期874-880,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(71801182)
中国博士后科学基金项目(2017T100710,2016M600748)
四川省科技计划项目(2017ZR0209)
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文摘
为保障信号交叉口的正常交通秩序,充分遏制机动车未按规定导向车道行驶行为,亟需探究该行为的影响因素及干预方法。以北京市内4个信号交叉口处共35 h的1 666条监控视频数据为基础,对未按规定导向车道行驶行为进行定义并将其分为9类,分别对频率较高的5类未按规定导向车道行驶行为构建二元Logit模型,以确定其关键影响因素,并据此提出干预方法。结果表明,排队车辆数、大车比例、时段、车流量、照明条件等因素会不同程度地影响5类未按规定导向车道行驶行为的发生概率,其中排队车辆数及时间因素影响最为显著。在此基础上,从交通工程设施及驾驶人安全意识角度,提出优化交叉口渠化设计及信号配时、采用智能标线、强化监管力度及完善交通管控设施、加强驾驶人安全教育4种未按规定导向车道行驶行为干预方法。
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关键词
安全工程
道路交通安全
未按规定导向车道行驶行为
二元Logit模型
交通违法
干预方法
智能标线
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Keywords
safety engineering
road traffic safety
driving in the inaccurate oriented lane
binary Logit model
traffic violation
intervention measure
intelligent marking
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分类号
X951
[环境科学与工程—安全科学]
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题名基于语义分割的车辆行驶车道定位方法
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作者
裴晨皓
黄立勤
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机构
福州大学物理与信息工程学院
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出处
《福州大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第4期453-459,共7页
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基金
福建省重大重点科技基金资助项目(2017H6009,2018H0018)
福建省中青年教师教育科研项目(JA15626)
赛尔网络创新项目(NGII20160208,NGII20170201)
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文摘
提出一种基于语义分割的车辆行驶车道定位方法.首先采用“编码器-解码器”网络架构实现多车道语义分割,通过最大池化计算的池化索引来进行非线性上采样,消除上采样的学习需要;然后结合目标检测YOLO v2算法,判断行驶车辆所属车道的位置,从而进行车道定位.利用卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院公布的数据集(KITTI)中城市道路(UM)的数据制作训练和测试数据库,并将其公开发布.该算法可以实现端到端训练,网络结构简单、速度快、内存需求低,每帧图像的执行速度在60 ms以内.
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关键词
车辆辅助驾驶
车道语义分割
卷积神经网络
车道定位
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Keywords
vehicle assisted driving
lane semantic segmentation
convolutional neural network
lane orientation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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