高速公路交通事故影响因素分析及防控策略

严重的交通事故会使高速公路通行能力大大降低,并在很短时间内造成交通拥堵和行车延误,而正确合理的事故影响范围分析可以有效提高高速公路的事故管理水平。本文以北京市高速公路为例,对交通事故形态、时空特征以及事故发生前后交通流变化特征进行分析,提出了不同因素对于事故发生的多因素耦合作用。在此基础上研究了事故持续时间的主要影响因素,采用K-means聚类方法分析流量与事故持续时间的关系,有针对性地提出在高速公路运营管理过程中减少和防止事故发生的方法和对策,为管理部门提供参考。

基于隐马尔可夫模型的危险跟驰行为识别研究

随着汽车智能化发展,碰撞危险预警已成为主动安全技术中的重要研究内容。进行碰撞危险预警的关键是对车辆危险驾驶行为如危险换道、危险跟驰等进行高效和准确的识别与分析。基于此,本文以危险跟驰行为作为研究对象,通过对高速公路交通流特征参数的分析,提出了考虑行驶速度和车辆碰撞时间(time to collision, TTC)的危险跟驰行为分类标准及标定方法。通过使用前向–后向算法降低计算复杂度并利用Baum-Welch算法进行含隐状态的参数学习,构建了基于隐马尔可夫(HMM)模型的危险跟驰行为识别方法。结果分析和案例验证表明,本文所提出的HMM模型对于危险跟驰行为的识别精度较高,可以用于危险跟驰的碰撞预警,提升道路交通安全。