高速公路风险防控设施应用研究综述与展望

高速公路风险防控设施的合理应用能够显著降低交通运行风险。本文首先针对高速公路风险防控设施的研究现状进行了回顾与总结,将高速公路风险防控设施划分为非电气化防控设施和电气化防控设施。其次,归纳了高速公路非电气化和电气化防控设施在风险防控中的作用以及研究中的关键问题,讨论了不同电气化风险防控设施的应用场景及其效用。然后,对由电气化设施构成的风险防控系统在多种典型场景中的应用效果进行了分析。最后,对高速公路风险防控设施应用综述结果及未来发展情况进行了总结。文献综述结果表明,高速公路风险防控设施和系统在不同场景中均能起到积极的效果;非电气化防控设施受限于自身物理特性,在应对动态信息发布和主动性、针对性风险防控上存在一定的不足;电气化风险防控设施以及风险防控系统的应用越来越广泛,对交通拥堵、不良天气等交通风险的防控愈加完善。同时,日渐成熟的车路协同技术和不断发展的智慧公路系统也是未来保障高速公路交通安全的重要一环。本文的研究成果可在一定程度上为今后高速公路风险防控设施的选型、设置及应用提供一定的借鉴。

桥梁运营典型场景安全风险管控策略研究

桥梁运营期间不仅有桥梁本身结构风险还有影响桥梁交通运行的动态风险,特别是在多种风险因素叠加的情况下,桥梁运营阶段风险往往更加突出,对桥梁安全风险防控提出了更高的要求.本研究基于扎根理论设计访谈问卷,并面向高校学者、运营管理人员及工程养护人员等多方群体选择访谈对象,开展线上线下相结合的深度专家访谈,根据专家访谈反馈情况汇总桥梁动静态风险要素并提取相关防控策略及标准文件.最后基于专家访谈结合文献资料、实际事故情况梳理出八种桥梁典型场景的动静态风险,并提出桥梁动静态风险靶向防控策略.有助于提升桥梁整体交通运行安全水平.

快速路激进驾驶行为影响因素分析

以导航系统所采集的交通运行状态数据、驾驶行为数据为基础,结合网络资源和实际调研获取道路条件、天气情况和以指路标志为代表的交通设备数据,构建激进驾驶行为致因分析数据库,并应用结构方程模型深入挖掘快速路上驾驶人激进驾驶行为致因.结果表明,道路拥堵情况、天气条件、道路合流数、分流数、车道数、出口间距、预告次数、桥型标复杂度均能对激进驾驶行为发生频率造成显著影响,其中道路拥堵情况的影响程度最大,其次是指路标志和道路条件,天气条件的影响最小.为改善快速路激进驾驶频发的问题,首先需要鼓励错峰出行,缓解拥堵;道路设计过程中,根据实际情况考虑减少分流数、合流数、车道数,并适当扩大出口间距,避免在短距离内形成多个交织区;交通控制设施设计时,可尽量降低桥型标复杂度并减少预告标志,有助于驾驶人更好的理解信息;最后可充分利用导航系统的提示功能,根据不同天气条件针对性设计提示内容.研究基于导航数据分析激进驾驶行为影响因素的挖掘,进而实现了快速路的道路安全风险辨识,为改善交通安全、优化道路设计奠定了基础.

高速公路改扩建期如何实现稳流量保营收

针对高速公路改扩建期间流量及营收断崖式降低问题,结合对改扩建期间高速公路企业所面临的各类负向干扰源和高速公路企业经营管理需求的特征分析,本文研究提出了“应收不漏”“稳流稳收”“增值增收”三项对策,有效缓解改扩建期间高速企业的经营管理压力,努力提升改扩建路段道路通行能力和安全服务水平,实现“边施工、边通行”过程中流量及营收均不降低的目标要求。

面向人因的高速公路事故致因分析及防控策略

针对高速公路交通事故率及死亡率高居不下的现状,面向甬台温高速公路进行事故致因分析及防控策略研究.针对甬台温高速温瑞段交通事故、基础设施、天气、交通流等多源数据,分别从基础设施、外部环境和驾驶员等方面进行面向人因的事故致因分析.通过致因分析挖掘出隧道入口、阴雨天气、逆光环境、光线不足、疲劳驾驶、超速和跟驰过近等造成交通事故的人因关联因素.针对驾驶员行驶中的视认和操控需求,结合甬台温高速温瑞段的实际基础设施和交通运行状况,从主动发光标志、智能道钉、主动发光轮廓标、可变信息板等领域提出了面向人因工程的高速公路基础设施优化方案,有针对性地从提升驾驶员视认能力、心理威慑、安全警示等角度保障出行交通安全.

基于可解释机器学习框架的高速公路安全风险及影响要素识别

由于交通事故是小概率随机事件,难以在全时空域上开展交通安全分析,也无法基于此制定事故发生前的交通安全风险主动防控策略。为辨识混杂因素干扰下安全风险及其诱发本质,使用激进驾驶行为数据与速度变异系数计算交通秩序指数(traffic order index,TOI),形成事故替代指标,并通过K-means聚类算法将TOI划分为3种交通安全风险等级。在此基础上,利用Catboost算法构建交通流特征、天气条件、道路条件等因素与交通安全风险等级间的关联关系,并基于基尼系数的特征重要性确定高速公路交通安全风险要素。使用部分依赖图算法解析风险要素与交通安全风险的依赖关系,获取风险要素对交通安全风险的边际效应。结果表明:(1)Catboost算法对风险等级识别的准确率、精确率、召回率依次为85.95%、88.56%、86.75%,证明交通秩序指数与外部风险要素具有较强相关性;(2)交通流量、拥堵指数对风险识别有较大影响,且与交通安全风险等级呈现非线性关系,交通流量>450 veh/h或拥堵指数>1.5时,交通安全风险均会显著增长,交通安全风险分别上升16.9%、29.5%;(3)当连续1 km道路内设有1~2个交通标志时,交通安全风险最高,路段识别为高风险的概率为38.1%;匝道出入口和隧道内部道路的交通安全风险最高;(4)侧风作用会小幅度影响高速公路交通安全风险,当风力等级由0级增至5级时,交通安全风险上升4.99%。

面向高速公路服务区流量预测的动态时空图神经网络

准确地预测驶入高速公路服务区的车流量有助于提升服务区智能化管理的效率。由于流量数据自身的动态性和路网拓扑结构等因素的影响,流量数据中存在复杂的时空相关性。为捕获流量序列中复杂的时空相关性,实现准确地驶入服务区流量预测,提出一种动态时空图神经网络模型。该模型使用感知趋势性变化的多头注意力模块捕获流量数据在时间维度的动态性,通过空间动态图卷积模块捕获驶入服务区的车流量与路网中其他断面流量的动态相关性和空间异质性。基于时空位置嵌入表示,考虑了流量数据在时间维度的顺序性和空间维度的静态属性。模型基于编码器-解码器结构,通过反向传播实现端到端的训练。最后,基于真实高速路网数据的实验说明了提出方法的有效性。

高速公路风险主动管控技术

针对高速公路交通安全影响因素,结合智慧高速公路建设,提出风险管控技术,主要包括曲线路段的可变限速方案和视线诱导方案、长下坡路段重载货车能量控制方案和监测方案,以期进一步保障高速公路交通安全。

面向高速公路流量预测的自适应图注意力网络

为克服循环神经网络和基于预定义图的图卷积神经网络的局限性,捕获交通数据中复杂的时空相关性,实现准确的高速公路流量预测,提出一种自适应图注意力网络模型。该模型整合节点自适应参数学习模块、自适应邻接矩阵生成模块和门控循环单元,以捕获路网交通数据中复杂的时空相关性。同时,为解决循环神经网络难以捕获长期的时间相关性和产生信息损失的问题,设计了一个转换注意力层以建模未来时间步信息与历史多个时间步信息的相关性。最后,基于桂林市高速公路网的真实交通数据试验,验证了所提出方法的有效性。

面向高速公路通行时间分布预测的时空混合密度神经网络

准确的通行时间分布预测可以全面地反映高速公路路网中各个路段在未来的通行状况,辅助实现高速公路中的路径规划,事故事件预警等精细化管理目标.为此,本文提出一种面向高速公路通行时间分布预测的时空混合密度神经网络.具体地,本文利用自适应图卷积通过数据驱动的方式提取路网中的空间特征,有效解决了基于预定义图难以捕获路网信息中完整空间相关性的问题.在时间维度上,不同时间的路网信息存在显著的相关性,因此,本文基于注意力机制自适应建模路网信息的时间相关性,并通过卷积层进一步聚合相邻时间步之间的信息.最后,基于自适应时空相关性建模得到的路段嵌入表示,通过混合密度网络建模通行时间的分布,以实现高速公路中各个路段的通行时间分布预测.

高速公路大桥路段事故特征分析及预测模型研究--以鄂东长江公路大桥为例

高速公路大桥路段事故频发,引发各界广泛关注.本文以高速公路大桥路段为研究对象,首先基于鄂东长江公路大桥2016—2019年事故数据,从时空角度对路段事故特征进行分析;其次以鄂东长江公路大桥2018年217起事故为研究对象,利用同质法与出入口分段结合的思想对路段单元进行划分,以交通流量及道路线形2类指标6个自变量构建零膨胀负二项回归模型,对交通事故数据进行拟合.研究结果表明,鄂东长江公路大桥路段事故存在一定的时空分布特征,流量、路段长度、线形(曲线vs直线)对高速公路大桥路段事故影响显著.本文有助于高速公路管理公司及交通管理部门直观了解高速公路大桥路段事故分布特征,拟为提高高速公路大桥路段运营安全水平,创新精细化交通管理提供理论支撑及参考.

跨江特大桥事故特征分析与致因解析

为改善高速公路桥梁路段的交通安全水平,本研究基于飞云江大桥实车数据,从事故发生类别、方向、时空分布等方面分析事故特征.建立交通状态影响下的事故发生模型,定量解析事故致因.结果表明,追尾碰撞是桥梁交通事故中最为常见的;桥梁事故发生的时间与出行需求有着密切的联系;事故更多地发生在桥中段.各交通状态变量单独对交通事故的影响较小,但流量与车头时距会共同作用于交通事故的发生,在进行桥梁管控过程中需要同时考虑这2个因素的影响.本研究有助于提高桥梁路段运营期间的交通安全水平.

高速公路收费站入口车道管控仿真研究

收费站通行能力的大小直接影响到高速公路交通流的运行状况。为调控主线流量可对收费站实施收费通道控制等策略。针对收费站控制建立了高速公路收费站管控模型,利用VISSIM软件对甬台温高速公路温州南收费站进行了仿真。仿真过程中设置了不控制通道数量和控制通道数量两个场景,研究了针对改进收费站管控模型的仿真建模方法,对检测器位置、基础流入量、期望路段交通密度等参数进行了设置。通过仿真输出两个场景的流量、速度、旅行时间、延误等指标。仿真结果表明,在拥堵交通流状态下,通过实施收费通道控制,通过收费站的车辆的匝道延误有所增加,但是车辆主线下游延误有所降低。从整体来看收费通道管控对改善收费站主线下游拥堵有一定的效果。

基于驾驶行为和交通运行状态的事故风险研究

准确识别交通事故风险和及时掌握交通事故风险的变化对于交通事故的主动防控和减少交通事故的发生具有重要意义。现有的交通事故风险识别研究大多基于交通流、交通冲突等实时、动态参数,同时受以往数据采集技术的制约,风险驾驶行为在交通事故风险识别研究中的应用受到限制。为了更加准确的识别道路交通事故风险,本研究引入风险驾驶行为和交通流等大数据,提取急加速、急减速、急转弯、急并道以及交通流量、平均速度、拥堵指数等变量,结合事故数据构建交通事故风险识别模型。基于逻辑回归算法计算交通事故发生概率,对交通事故识别模型进行评价,一方面量化风险驾驶行为在交通事故风险识别中的贡献,另一方面分析事故发生前后,交通事故发生概率的变化趋势。研究结果表明,同时考虑交通运行状态和风险驾驶行为的交通事故风险识别模型的敏感度和AUC值分别提高5.00%和0.03,误报率和漏报率分别降低1.78%和5.00%,模型的拟合效果更好。此外,在交通事故发生前后,交通事故风险概率呈现明显上升趋势,是交通事故防控的重点时段,应在相应的路段及时采取防控措施降低交通事故风险的概率,避免发生交通事故。本研究可为交通事故的预防预警以及主动防控提供直观的依据。

面向道路交通安全分析的多源异构数据汇聚研究

多源数据是交通安全全要素分析和建模的前提,影响着机理挖掘的深度。智能手机与导航软件的广泛使用使得引入驾驶行为大数据,建立包括人、车、路、环境等多维要素的交通安全分析数据库成为可能。基于导航软件公司与高速公路运营管理等多部门提供的数据,提出多源异构数据汇聚方法,解决了多源数据标签不统一、粒度不一致等异构问题,实现了道路几何条件、交通运行状况、天气环境以及海量风险驾驶行为数据的互联汇聚,建立了更加全面的多维交通安全分析数据库。以沈海高速部分路段为例,通过Spearman检验和ANOVA分析等方法识别了包括驾驶行为在内的多维因素对于交通事故影响关系。结果表明,急加速、急减速以及急右转的相关系数均大于0.600,是导致交通事故的关键变量;此外,速度变异系数、天气状况对于交通事故的影响也不可忽视。研究结果对于揭示多源异构数据的匹配汇聚以及应用的可行性具有重要价值,为实现面向交通安全的综合分析奠定了基础。

桥梁运营安全风险源辨识及预警指标体系研究——以鄂东长江公路大桥为例

建立合理的桥梁运营安全风险预警指标体系既有助于了解当前运营的安全水平,及时发现不安全因素并采取预警措施,还可为运营安全管理的发展提供引导作用.基于鄂东长江公路大桥运营期背景资料,运用风险源辨识相关理论进行风险源辨识,从风险事件梳理的角度编制出风险源清单,为预警指标选取的全面性奠定了基础.结合桥梁运营特点,针对不同的事件类型,从交通事故、桥墩撞击、恶劣天气、桥梁结构异常和地质灾害5个方面建立桥梁运营安全风险预警指标体系,并对风险评价指标的选取进行分析.期望为桥梁事业的发展和运营管理工作提供借鉴.

高速公路风险防控主动交通管理系统及应用

针对高速公路交通事故进行风险防控研究,提出相应的主动交通管理系统,可有效地提高道路使用者的出行效率,以保障驾驶员的行车安全.基于甬台温高速进行了主动交通管理系统设计,研究了系统运行的4大需求;并基于交通条件以及系统功能需求设计了智能路桩、可变限速系统、智能匝道控制系统、货车智能管控系统、收费站管控系统、货车限行系统、车道关闭系统以及动态诱导系统8大系统,分别建立了各个系统的功能架构以及运行策略.最后针对甬台温高速温瑞段道路的交通条件以及管理需求,设计了各个系统的布设位置以及管控效果.研究成果可直接应用于高速公路运营管控,为改善高速公路交通环境、提高车辆通行效率以及保障驾驶员行车安全提供有效系统方案.

基于VISSIM的高速公路长通道微观仿真设计及实现--以甬台温高速公路温瑞段为例

以甬台温高速公路温瑞段长距离通道为研究对象,借助VISSIM微观仿真平台,对该路段全域基础设施及交通流进行仿真设计及实现.首先,在对VISSIM仿真平台进行介绍的基础上指出利用该平台进行仿真设计需要设置的关键要素;其次,对包含互通立交、收费站、隧道等重点基础设施的全路段进行仿真设计及实现;最后,阐述高速公路收费站及主线车流量设置流程及方法.本文给出了一种基于VISSIM的多要素道路仿真方法,可为类似场景下的高速公路大尺度长距离路段仿真场景搭建提供思路与参考,为实现高速公路安全风险辨识、管控优化、数字孪生等提供微观仿真平台支撑.

基于YOLOX轻量化网络的公路监控场景烟雾识别

针对公路监控场景下烟雾识别精确度低、传统深层卷积神经网络对计算资源占用量大的问题,基于新型目标识别网络YOLOX构建了公路场景烟雾识别系统。首先收集并标注多公路监控场景下的烟雾图像样本数据,增加Smoke100K部分数据集并整合为公路场景烟雾数据集。同时,搭建并训练多种结构不同层数的YOLOX目标识别网络,利用深度可分离卷积方法对YOLOX网络主体结构进行精简优化,构建nano网络。训练过程中,采用Mosaic数据增强手段对数据集进行扩充,最后导入烟雾图像测试集,通过网络识别精确度、模型大小以及总参数量等指标对4种YOLOX识别网络进行系统测试及对比分析。测试结果表明,YOLOX系列模型均能较好地完成烟雾识别任务,其中nano网络识别精确度达到90.29%,而总参数量仅为m网络的1/25,说明利用数据增强方法提高训练集场景多样性能有效提高网络的泛化能力,在测试场景下提高对烟雾的识别精确度。此外,深度可分离卷积方法能有效压缩模型规模,减少计算量,同时保留网络的特征提取能力。

高速公路运营监测评价指标体系研究

针对现存运营监测或评价体系仍具有指标分散或监测维度单一等问题.充分考虑整体需求、构建原则与影响因素等方面,搭建较为完善的指标体系框架,梳理目前国内应用研究较为广泛的高速公路运营监测评价指标,最终建立涵盖202个基础指标和9个综合指数的高速公路运营监测评价指标体系.研究为高速公路运营管理部门准确、动态把握高速公路运营状态,有针对性地开展分析和管理提供支撑,有助于提高高速公路运营管理水平.