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道路駕駛行為譜與統(tǒng)計(jì)分析方法及其應(yīng)用(道路交通安全主動預(yù)警與智能化管控)

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出版社:上?茖W(xué)技術(shù)出版社出版時(shí)間:2023-01-01
開本: 16開 頁數(shù): 281
中 圖 價(jià):¥65.9(6.0折) 定價(jià)  ¥110.0 登錄后可看到會員價(jià)
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道路駕駛行為譜與統(tǒng)計(jì)分析方法及其應(yīng)用(道路交通安全主動預(yù)警與智能化管控) 版權(quán)信息

道路駕駛行為譜與統(tǒng)計(jì)分析方法及其應(yīng)用(道路交通安全主動預(yù)警與智能化管控) 本書特色

適讀人群 :從事交通安全與智能駕駛相關(guān)研究的科研人員、高等院校相關(guān)專業(yè)研究生本叢書基于“十三五”國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“道路交通安全主動防控技術(shù)及系統(tǒng)集成”的研究成果,全面介紹了面向人、車、路的點(diǎn)、線、面相結(jié)合的綜合防控干預(yù)成套理論與技術(shù)體系,包括駕駛行為譜表征方法、車輛運(yùn)行安全隱患在線評估與預(yù)警方法、無線激光/微波混合傳輸技術(shù)等一系列覆蓋城市道路和等級公路的交通安全綜合主動防控體系關(guān)鍵技術(shù)與方法,具有前沿性和引領(lǐng)性。

道路駕駛行為譜與統(tǒng)計(jì)分析方法及其應(yīng)用(道路交通安全主動預(yù)警與智能化管控) 內(nèi)容簡介

本書針對道路駕駛行為研究,基于自然駕駛試驗(yàn)、駕駛模擬仿真、無人機(jī)高空視頻技術(shù)等數(shù)據(jù)采集手段,從微觀到宏觀的各個(gè)層面對常見駕駛場景下的駕駛行為特征進(jìn)行量化分析,從而構(gòu)建駕駛行為譜的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)體系, 可為不良駕駛行為的預(yù)警與干預(yù)提供技術(shù)支持。主要內(nèi)容包括駕駛行為數(shù)據(jù)的采集技術(shù)、駕駛行為譜的概念與組成、不良駕駛行為參數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)閾值、 駕駛行為特性分析、基于人工智能的不良駕駛行為識別等方面。 本書可作為從事交通安全與智能駕駛相關(guān)研究的科研人員的參考用書,也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)研究生教材或教學(xué)參考用書

道路駕駛行為譜與統(tǒng)計(jì)分析方法及其應(yīng)用(道路交通安全主動預(yù)警與智能化管控) 目錄

第1章 緒論

1.1 研究背景 _3 1.2 基本概念 _4

1.2.1 交通行為譜 _4 1.2.2 駕駛行為譜 _5 1.2.3 駕駛行為可采集信息 _6 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀_9

1.3.1 駕駛行為采集技術(shù) _9 1.3.2 駕駛行為分析技術(shù) _12 1.3.3 惡劣天氣下駕駛行為研究_14 1.3.4 不良駕駛行為識別技術(shù) _19 1.4 技術(shù)難點(diǎn)與研究方法 _20

第2章 駕駛行為數(shù)據(jù)采集與信息提取

2.1 駕駛模擬試驗(yàn) _25

2.1.1 試驗(yàn)儀器 _25 2.1.2 試驗(yàn)方案 26 2.1.3 靜態(tài)場景設(shè)計(jì) _27 2.1.4 動態(tài)場景設(shè)計(jì) 34 2.1.5 預(yù)試驗(yàn)重要結(jié)論 _50

2.1.6 平原區(qū)高速公路駕駛模擬試驗(yàn) 54

2.2 道路交通環(huán)境與駕駛行為同步采集系統(tǒng) 54

2.2.1 系統(tǒng)方案 54 2.2.2 低成本替代方案 _65

2.3 基于視頻處理的交叉口多目標(biāo)交通行為提取 _69

2.3.1 前景目標(biāo)提取 _70

2.3.2 基于KLT光流的目標(biāo)跟蹤 _71 2.3.3 軌跡后處理 _78 2.3.4 目標(biāo)分類 _81 2.3.5 案例分析 83 2.3.6 準(zhǔn)確性檢驗(yàn) _84 2.3.7 結(jié)果對比 _87

第3章 基于駕駛模擬試驗(yàn)的惡劣天氣下駕駛行為分析

3.1 駕駛模擬試驗(yàn)與數(shù)據(jù)采集 _91

3.1.1 典型道路交通情景構(gòu)建 _91 3.1.2 惡劣天氣駕駛模擬試驗(yàn) 92 3.2 惡劣天氣下駕駛行為特征分析 _108

3.2.1 駕駛行為特征分析_108

3.2.2 不同屬性駕駛員行為特征分析 _127 3.2.3 駕駛行為狀態(tài)關(guān)鍵參數(shù)_140

3.3 基于支持向量機(jī)的駕駛行為選擇模型_142

3.3.1 基于支持向量機(jī)的跟馳風(fēng)險(xiǎn)識別模型_142 3.3.2 基于支持向量機(jī)的超車行為識別模型_144 3.3.3 基于支持向量機(jī)的彎道行駛軌跡預(yù)測模型_147

第4章 駕駛行為譜分析及特征值分析

4.1 駕駛行為譜的組成_155

4.1.1 環(huán)境指標(biāo)_155 4.1.2 單一交通行為指標(biāo) _157 4.1.3 多車相互狀態(tài)指標(biāo) _158 4.1.4 駕駛行為譜特征參數(shù)_159 4.2 不良駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)及閾值_162

4.2.1 不良駕駛行為的分類 _162 4.2.2 不良駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)_164 4.2.3 風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的閾值確定 _165 4.2.4 實(shí)例分析_168

4.3 不良駕駛行為譜特征值_171

4.3.1 不良駕駛行為譜與風(fēng)險(xiǎn)度量_171 4.3.2 不良駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)度量閾值_173 4.3.3 不良駕駛行為譜特征值權(quán)重計(jì)算 _173

第5章 基于無人機(jī)數(shù)據(jù)的駕駛行為特征分析

5.1 數(shù)據(jù)采集 _179

5.2 跟馳行為特征規(guī)律分析 _181

5.2.1 數(shù)據(jù)基本情況_182

5.2.2 不同距離條件下的速度相關(guān)性 _184 5.2.3 不同車頭時(shí)距下的速度相關(guān)性 186 5.2.4 速度與跟馳距離的關(guān)系 _187 5.3 變道行為特征規(guī)律分析 _187

5.3.1 變道起終點(diǎn)與特征參數(shù) _188 5.3.2 變道行為特性分析 _190 5.4 變道行為安全性分析_196

5.4.1 基于TTC的安全性分析_197 5.4.2 基于MTC的安全性分析 _198 5.4.3 指標(biāo)計(jì)算結(jié)果討論 _199

第6章 基于自然駕駛試驗(yàn)的駕駛行為特征分析

6.1 自然駕駛試驗(yàn) _205 6.2 駕駛行為時(shí)域特性分析 _207 6.2.1 速度特征 _207 6.2.2 加速度特征_208 6.2.3 角速度特征_209 6.2.4 差異性檢驗(yàn) _209 6.3 駕駛行為頻域特性分析 _219

6.3.1 加速度頻域特征 221 6.3.2 角速度頻域特征 225 6.3.3 差異性分析_228 6.4 駕駛行為時(shí)頻特性分析 _229

第7章 基于人工智能的不良駕駛行為識別

7.1 基于聚類的駕駛行為分類方法 237

7.1.1 相似性衡量_238 7.1.2 類間距離計(jì)算 239 7.1.3 聚類方法 _240 7.2 不良跟馳行為風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)記 _240

7.2.1 跟馳樣本提取 240 7.2.2 風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo) _242 7.2.3 車輛軌跡比較 _243

7.2.4 不良跟馳行為的劃分和標(biāo)記_244 7.3 不良跟馳行為識別模型_246 7.3.1 不良跟馳行為譜建立 _246 7.3.2 行為譜關(guān)鍵參數(shù)提取方法 _247

7.3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 248 7.3.4 智能識別的流程 _249 7.3.5 識別結(jié)果 _250

7.4 不良變道行為風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)記 _252

7.4.1 風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo) _253 7.4.2 車輛軌跡比較 _253 7.5 不良變道行為識別模型_257

7.5.1 關(guān)鍵參數(shù)提取方法 257 7.5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 258 7.5.3 智能識別的流程 _259 7.5.4 識別結(jié)果 _260

第8章 創(chuàng)新成果與技術(shù)展望

8.1 創(chuàng)新成果 _265

8.1.1 道路交通環(huán)境與駕駛行為同步采集裝備 265 8.1.2 基于高空懸拍視頻處理的交通行為數(shù)據(jù)采集技術(shù) _267 8.1.3 駕駛行為譜模型及特征值提取方法 _268 8.1.4 不良駕駛行為量化判別方法與辨識理論 268 8.2 技術(shù)展望_269

參考文獻(xiàn)


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道路駕駛行為譜與統(tǒng)計(jì)分析方法及其應(yīng)用(道路交通安全主動預(yù)警與智能化管控) 作者簡介

陸鍵,教授,博士生導(dǎo)師,同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院院長、國家“Q人計(jì)劃”入選教授、教育部“長江學(xué)者”特聘教授、Z組部“國J特聘”專家。曾任教于美國南佛羅里達(dá)大學(xué)、上海交通大學(xué)、東南大學(xué)。在上海交通大學(xué)任教期間,組建了交通研究中心,為交通運(yùn)輸工程學(xué)科建立了綜合交通領(lǐng)域的研究平臺。在東南大學(xué)任教期間,開展了一系列交通安全設(shè)計(jì)研究項(xiàng)目,率先開展系統(tǒng)性的交通安全研究。作為創(chuàng)始人之一,成立了中國海外交通學(xué)會(COTA);作為主要創(chuàng)始人之一,成立了交通運(yùn)輸研究(上海)論壇(TRF-Shanghai)。 長期從事交通安全設(shè)計(jì)、交通管理與規(guī)劃、智能交通系統(tǒng)、道路交通智能檢測、重大交通設(shè)施突發(fā)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理和應(yīng)急救援管理等方面的研究。主持國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“城市高速公路進(jìn)出口匝道分布類型對交通流影響的分析及相應(yīng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)理論模型”、國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“道路交通行為分析及特征譜建庫技術(shù)”、交通部西部交通科技項(xiàng)目及省部級課題等重大科研項(xiàng)目50余項(xiàng)。獲得中國公路學(xué)會科學(xué)技術(shù)一等獎、上海市科技進(jìn)步二等獎等獎項(xiàng)。在國際一流專業(yè)期刊發(fā)表了學(xué)術(shù)研究論文100多篇,在國內(nèi)核心期刊發(fā)表幾百篇學(xué)術(shù)論文,出版學(xué)術(shù)專著7部。已培養(yǎng)海內(nèi)外碩士生、博士生累計(jì)超過150人。

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