基于交通安全替代指标的互通出入口影响区实时碰撞风险预测方法
这是一篇关于交通安全,互通出入口影响区,实时碰撞风险预测,碰撞类型,替代安全指标,XGBoost的论文, 主要内容为主动交通安全管理系统通过实时监控交通状态,识别不安全的交通状态并实施适当的干预措施来降低道路碰撞事故发生的可能。道路实时碰撞风险预测作为其中的关键步骤之一,能够使用实时的交通流状态来预测特定的路段在非常短的时间窗内发生碰撞事故的可能性。传统的道路实时碰撞风险预测的研究多以高速公路或者城市快速路上的追尾碰撞为研究对象,基于特定地点的真实碰撞记录和一定时间片段内聚合后的流量数据,并使用分类或回归模型达到目的。然而,这些研究所提出的模型在建模中所使用到的特征变量局限于聚合的常规交通流变量,功能上往往不能区分侧向和纵向的碰撞风险,研究对象也不能包含侧向碰撞更为频繁的互通出入口影响区。因此本文旨在提出一种面向互通出入口影响区,基于行车轨迹和替代安全指标(Surrogate Safety Measures,SSM),区分碰撞类型的路段实时碰撞风险预测模型,研究成果能够为优化相关领域的研究带来新的数据框架使用思路和建模方法。首先,利用基于微波雷达检测器的路侧交通采集平台作为轨迹数据的采集方法,开展了位于高速公路互通出入口影响区的路侧交通观测和采集实验;对采集的车辆点迹数据进行预处理,形成轨迹数据集;引入了将用于路段碰撞风险预测的几种典型SSM,形成包含这些SSM的轨迹数据集。为了从轨迹数据中提取纵向冲突和侧向冲突,提出了一种基于车辆规避行为和时空接近性并区分冲突类型的交通冲突提取方法。该方法以车宽虚拟带的重叠变化作为交互类别识别标准,并结合交通冲突基本理论确定交互对象,在此基础上使用不同的基于交通冲突模型的综合算法来辨别冲突的发生;从轨迹数据集中提取纵向冲突和侧向冲突后,使用非参数Mann-Whitney U检验步析了提取到的冲突事件和其他非冲突事件间特征的差异性。然后,以冲突事件代替碰撞,使用包含冲突标签和SSM特征的轨迹数据集进行数据聚合和集成,形成用于路段碰撞风险预测建模的样本集;针对正负样本不平衡的问题,引入了输出级别、数据级别和算法级别的解决方法,分别检查三个级别方法对模型的优化效果;以尤登指数阈值作为分类阈值,使用最近邻编辑法(Edited Data Set Using Nearest Neighbours,ENN)的欠采样方法平衡后的样本集,建立的XGBoost模型能实现79.71%的查全率、1.23%的误报率和0.9493的AUC面积,这个结果具有比同类研究更好的综合性能。最后,利用优化的建模方法,建立能够区分碰撞类型的路段实时碰撞风险预测模型,模型能够实现97.39%的总体准确率,以0.13%的误报率预测出93.04%的纵向冲突,以0.12%的误报率预测出61.80%的横向冲突;为了进一步解释模型,使用SHAP(SHapley Additive ex Planation)模型解释工具,分别分析了预测两种冲突最为重要的一些特征对模型预测的影响程度和影响方向,以及在此基础上增加对两两特征之间交互作用和在交互作用下对模型影响的分析,为高速公路互通出入口影响区的交通管控措施提供更为具体的理论依据。
车载式高速公路路面异物智能检测系统研究
这是一篇关于交通安全,高速公路巡检,路面异物,目标检测,知识蒸馏的论文, 主要内容为高速公路环境下,路面异物引发的道路交通安全事故严重程度往往高于城乡道路。现阶段针对路面异物的高速公路养护工作,仍以基于人工方式的日常巡检和基于高清摄像头的易发位置定点监控为主。然而,随着全国高速公路养护里程的不断增加,传统的高速公路养护方式受到人为因素和成本因素等多种因素的影响,逐渐显露出此类方案的弊端。因此,本课题结合多种先进技术设计研发了车载式高速公路路面异物智能检测系统。车载式高速公路路面异物智能检测系统的研究内容主要分为:1)研究分析现有道路信息采集装置的不足,设计研发了新一代便携式车载道路信息采集装置。该装置对“北斗+GPS”双星定位装置、双目视觉感知装置和边缘计算设备三者之间进行电路设计,并重新在边缘计算设备上设计开发了道路信息采集程序;2)分析现有开源路面异物数据库缺失问题,利用便携式车载道路信息采集装置进行实地采集巡查路段图像并人工筛选出有效数据搭建路面异物数据库。根据路面异物数据库特点,选择单阶段无锚框目标检测算法(YOLOv8)作为基准算法,并根据数据特点对YOLOv8目标检测算法提出三点改进措施;3)针对直接训练较小网络得到的路面异物检测器存在精度偏低现象,研究基于知识蒸馏算法的间接训练较小网络得到路面异物检测器策略,并对FGD知识蒸馏算法引入类别信息蒸馏方法;4)结合双目视觉定位信息和PP-OCRv3里程桩文字信息提取方法实现路面异物的绝对定位,有利于养护中心对于路面异物事件的管理养护。车载式高速公路路面异物智能检测系统包括以下三个方面:1)本课题将路面异物检测器和异物定位方法嵌入便携式车载道路信息采集装置,重新开发出一款高速公路路面异物实时检测软件;2)设计开发了巡检数据自动上传脚本。该脚本自动监控巡检工作文件夹,实现远距离数据传输;3)结合阿里云物联网平台,设计开发了高速公路管理平台,方便高速公路养护中心实时观察不同设备的巡检情况,同时方便养护中心下发道路养护任务。车载式高速公路路面异物智能检测系统在福州西至福州南的高速公路路面实验证明:1)该系统搭载的路面异物检测器对路面异物的检测精确率达到了77.4%,可以有效的检测出道路图像中存在的路面异物目标;2)该系统搭载的路面异物检测器对里程桩的检测准确率达到了81.8%,可以有效的检测出道路图像中存在的里程桩目标,并且使用的PP-OCRv3模型可以有效的提取出里程桩的桩号信息;3)该系统使用的数据传输方式实现平均每秒3到4次的数据传输,可以有效的将实时检测到的路面异物目标进行远距离传输。综上所述,本课题设计研究的车载式高速公路路面异物智能检测系统可以有效的辅助基于人工方式的日常巡检工作,一定程度降低巡检工作的难度,提升巡检效率。
公路波形护栏碰撞事故检测系统研究
这是一篇关于交通安全,波形护栏,应力传感器,ABAQUS,碰撞事故检测的论文, 主要内容为公路波形护栏是道路交通安全设施的重要组成部分,长期以来受到交通管理者和众多学者的极大关注。但是对波形护栏研究主要集中于防护性能和护栏结构,缺少对护栏主动检测交通事故能力的研究。为实现波形护栏主动检测道路交通事故的功能,论文从智能交通的角度,借助通信、电子传感、自动化控制、计算机等技术,研究设计公路波形护栏碰撞事故检测系统。该系统根据护栏碰撞检测方法,以波形护栏应力传感器为核心,实现对波形护栏碰撞事故实时检测的功能,并可对事故现场情况实时监控。论文根据波形护栏碰撞事故特征,确定系统架构和技术方案,提出波形护栏碰撞事故检测方法与传感器设计。波形护栏应力传感器是将波形护栏应力传感单元、信号调节电路及带数字总线接口的处理器组合为一个整体而构成的一个传感器。根据系统整体规划,论文主要针对碰撞检测技术、系统软硬件进行研究。经理论分析、传感器对比分析,设计研究以脆性导电材料为应力节点的波形护栏应力传感器,实现检测护栏碰撞事故功能。利用ABAQUS软件对车辆、护栏与传感器节点进行碰撞仿真分析,得出传统传感器对公路护栏碰撞事故检测的不适用性,验证石墨棒作为传感器节点的可行性。波形护栏碰撞事故检测系统以主控制器芯片STM32F1为核心,搭载无线通信模块、摄像头采集模块、A/D转换电路等模块实现硬件功能。系统采用Spring Boot框架,利用Java语言进行软件功能设计。通过Web浏览器的可视化操作界面和My SQL数据库搭建波形护栏碰撞事故报警平台。整个平台分为用户权限管理模块、数据库模块和碰撞事故报警模块等几个主要模块。经软硬件结合并生产系统样机,进行传感器与整体功能测试,本系统工作运行稳定,达到设计要求。论文研究成果“公路波形护栏碰撞事故检测系统”应用于贵州省册亨县与望谟境内国道G552线K16+320～K16+420路段。该公路具有长达下坡、陡坡急弯、道路狭窄特点。根据应用需求,完成样机测试和系统布设方案设计,以实现对波形护栏碰撞事故实时检测与报警功能。最后,对系统研究和应用做出简要结论,并对系统改善及后续工作提出建议。
公路波形护栏碰撞事故检测系统研究
这是一篇关于交通安全,波形护栏,应力传感器,ABAQUS,碰撞事故检测的论文, 主要内容为公路波形护栏是道路交通安全设施的重要组成部分,长期以来受到交通管理者和众多学者的极大关注。但是对波形护栏研究主要集中于防护性能和护栏结构,缺少对护栏主动检测交通事故能力的研究。为实现波形护栏主动检测道路交通事故的功能,论文从智能交通的角度,借助通信、电子传感、自动化控制、计算机等技术,研究设计公路波形护栏碰撞事故检测系统。该系统根据护栏碰撞检测方法,以波形护栏应力传感器为核心,实现对波形护栏碰撞事故实时检测的功能,并可对事故现场情况实时监控。论文根据波形护栏碰撞事故特征,确定系统架构和技术方案,提出波形护栏碰撞事故检测方法与传感器设计。波形护栏应力传感器是将波形护栏应力传感单元、信号调节电路及带数字总线接口的处理器组合为一个整体而构成的一个传感器。根据系统整体规划,论文主要针对碰撞检测技术、系统软硬件进行研究。经理论分析、传感器对比分析,设计研究以脆性导电材料为应力节点的波形护栏应力传感器,实现检测护栏碰撞事故功能。利用ABAQUS软件对车辆、护栏与传感器节点进行碰撞仿真分析,得出传统传感器对公路护栏碰撞事故检测的不适用性,验证石墨棒作为传感器节点的可行性。波形护栏碰撞事故检测系统以主控制器芯片STM32F1为核心,搭载无线通信模块、摄像头采集模块、A/D转换电路等模块实现硬件功能。系统采用Spring Boot框架,利用Java语言进行软件功能设计。通过Web浏览器的可视化操作界面和My SQL数据库搭建波形护栏碰撞事故报警平台。整个平台分为用户权限管理模块、数据库模块和碰撞事故报警模块等几个主要模块。经软硬件结合并生产系统样机,进行传感器与整体功能测试,本系统工作运行稳定,达到设计要求。论文研究成果“公路波形护栏碰撞事故检测系统”应用于贵州省册亨县与望谟境内国道G552线K16+320～K16+420路段。该公路具有长达下坡、陡坡急弯、道路狭窄特点。根据应用需求,完成样机测试和系统布设方案设计,以实现对波形护栏碰撞事故实时检测与报警功能。最后,对系统研究和应用做出简要结论,并对系统改善及后续工作提出建议。
车载式高速公路路面异物智能检测系统研究
这是一篇关于交通安全,高速公路巡检,路面异物,目标检测,知识蒸馏的论文, 主要内容为高速公路环境下,路面异物引发的道路交通安全事故严重程度往往高于城乡道路。现阶段针对路面异物的高速公路养护工作,仍以基于人工方式的日常巡检和基于高清摄像头的易发位置定点监控为主。然而,随着全国高速公路养护里程的不断增加,传统的高速公路养护方式受到人为因素和成本因素等多种因素的影响,逐渐显露出此类方案的弊端。因此,本课题结合多种先进技术设计研发了车载式高速公路路面异物智能检测系统。车载式高速公路路面异物智能检测系统的研究内容主要分为:1)研究分析现有道路信息采集装置的不足,设计研发了新一代便携式车载道路信息采集装置。该装置对“北斗+GPS”双星定位装置、双目视觉感知装置和边缘计算设备三者之间进行电路设计,并重新在边缘计算设备上设计开发了道路信息采集程序;2)分析现有开源路面异物数据库缺失问题,利用便携式车载道路信息采集装置进行实地采集巡查路段图像并人工筛选出有效数据搭建路面异物数据库。根据路面异物数据库特点,选择单阶段无锚框目标检测算法(YOLOv8)作为基准算法,并根据数据特点对YOLOv8目标检测算法提出三点改进措施;3)针对直接训练较小网络得到的路面异物检测器存在精度偏低现象,研究基于知识蒸馏算法的间接训练较小网络得到路面异物检测器策略,并对FGD知识蒸馏算法引入类别信息蒸馏方法;4)结合双目视觉定位信息和PP-OCRv3里程桩文字信息提取方法实现路面异物的绝对定位,有利于养护中心对于路面异物事件的管理养护。车载式高速公路路面异物智能检测系统包括以下三个方面:1)本课题将路面异物检测器和异物定位方法嵌入便携式车载道路信息采集装置,重新开发出一款高速公路路面异物实时检测软件;2)设计开发了巡检数据自动上传脚本。该脚本自动监控巡检工作文件夹,实现远距离数据传输;3)结合阿里云物联网平台,设计开发了高速公路管理平台,方便高速公路养护中心实时观察不同设备的巡检情况,同时方便养护中心下发道路养护任务。车载式高速公路路面异物智能检测系统在福州西至福州南的高速公路路面实验证明:1)该系统搭载的路面异物检测器对路面异物的检测精确率达到了77.4%,可以有效的检测出道路图像中存在的路面异物目标;2)该系统搭载的路面异物检测器对里程桩的检测准确率达到了81.8%,可以有效的检测出道路图像中存在的里程桩目标,并且使用的PP-OCRv3模型可以有效的提取出里程桩的桩号信息;3)该系统使用的数据传输方式实现平均每秒3到4次的数据传输,可以有效的将实时检测到的路面异物目标进行远距离传输。综上所述,本课题设计研究的车载式高速公路路面异物智能检测系统可以有效的辅助基于人工方式的日常巡检工作,一定程度降低巡检工作的难度,提升巡检效率。
车载式高速公路路面异物智能检测系统研究
这是一篇关于交通安全,高速公路巡检,路面异物,目标检测,知识蒸馏的论文, 主要内容为高速公路环境下,路面异物引发的道路交通安全事故严重程度往往高于城乡道路。现阶段针对路面异物的高速公路养护工作,仍以基于人工方式的日常巡检和基于高清摄像头的易发位置定点监控为主。然而,随着全国高速公路养护里程的不断增加,传统的高速公路养护方式受到人为因素和成本因素等多种因素的影响,逐渐显露出此类方案的弊端。因此,本课题结合多种先进技术设计研发了车载式高速公路路面异物智能检测系统。车载式高速公路路面异物智能检测系统的研究内容主要分为:1)研究分析现有道路信息采集装置的不足,设计研发了新一代便携式车载道路信息采集装置。该装置对“北斗+GPS”双星定位装置、双目视觉感知装置和边缘计算设备三者之间进行电路设计,并重新在边缘计算设备上设计开发了道路信息采集程序;2)分析现有开源路面异物数据库缺失问题,利用便携式车载道路信息采集装置进行实地采集巡查路段图像并人工筛选出有效数据搭建路面异物数据库。根据路面异物数据库特点,选择单阶段无锚框目标检测算法(YOLOv8)作为基准算法,并根据数据特点对YOLOv8目标检测算法提出三点改进措施;3)针对直接训练较小网络得到的路面异物检测器存在精度偏低现象,研究基于知识蒸馏算法的间接训练较小网络得到路面异物检测器策略,并对FGD知识蒸馏算法引入类别信息蒸馏方法;4)结合双目视觉定位信息和PP-OCRv3里程桩文字信息提取方法实现路面异物的绝对定位,有利于养护中心对于路面异物事件的管理养护。车载式高速公路路面异物智能检测系统包括以下三个方面:1)本课题将路面异物检测器和异物定位方法嵌入便携式车载道路信息采集装置,重新开发出一款高速公路路面异物实时检测软件;2)设计开发了巡检数据自动上传脚本。该脚本自动监控巡检工作文件夹,实现远距离数据传输;3)结合阿里云物联网平台,设计开发了高速公路管理平台,方便高速公路养护中心实时观察不同设备的巡检情况,同时方便养护中心下发道路养护任务。车载式高速公路路面异物智能检测系统在福州西至福州南的高速公路路面实验证明:1)该系统搭载的路面异物检测器对路面异物的检测精确率达到了77.4%,可以有效的检测出道路图像中存在的路面异物目标;2)该系统搭载的路面异物检测器对里程桩的检测准确率达到了81.8%,可以有效的检测出道路图像中存在的里程桩目标,并且使用的PP-OCRv3模型可以有效的提取出里程桩的桩号信息;3)该系统使用的数据传输方式实现平均每秒3到4次的数据传输,可以有效的将实时检测到的路面异物目标进行远距离传输。综上所述,本课题设计研究的车载式高速公路路面异物智能检测系统可以有效的辅助基于人工方式的日常巡检工作,一定程度降低巡检工作的难度,提升巡检效率。
车载式高速公路路面异物智能检测系统研究
这是一篇关于交通安全,高速公路巡检,路面异物,目标检测,知识蒸馏的论文, 主要内容为高速公路环境下,路面异物引发的道路交通安全事故严重程度往往高于城乡道路。现阶段针对路面异物的高速公路养护工作,仍以基于人工方式的日常巡检和基于高清摄像头的易发位置定点监控为主。然而,随着全国高速公路养护里程的不断增加,传统的高速公路养护方式受到人为因素和成本因素等多种因素的影响,逐渐显露出此类方案的弊端。因此,本课题结合多种先进技术设计研发了车载式高速公路路面异物智能检测系统。车载式高速公路路面异物智能检测系统的研究内容主要分为:1)研究分析现有道路信息采集装置的不足,设计研发了新一代便携式车载道路信息采集装置。该装置对“北斗+GPS”双星定位装置、双目视觉感知装置和边缘计算设备三者之间进行电路设计,并重新在边缘计算设备上设计开发了道路信息采集程序;2)分析现有开源路面异物数据库缺失问题,利用便携式车载道路信息采集装置进行实地采集巡查路段图像并人工筛选出有效数据搭建路面异物数据库。根据路面异物数据库特点,选择单阶段无锚框目标检测算法(YOLOv8)作为基准算法,并根据数据特点对YOLOv8目标检测算法提出三点改进措施;3)针对直接训练较小网络得到的路面异物检测器存在精度偏低现象,研究基于知识蒸馏算法的间接训练较小网络得到路面异物检测器策略,并对FGD知识蒸馏算法引入类别信息蒸馏方法;4)结合双目视觉定位信息和PP-OCRv3里程桩文字信息提取方法实现路面异物的绝对定位,有利于养护中心对于路面异物事件的管理养护。车载式高速公路路面异物智能检测系统包括以下三个方面:1)本课题将路面异物检测器和异物定位方法嵌入便携式车载道路信息采集装置,重新开发出一款高速公路路面异物实时检测软件;2)设计开发了巡检数据自动上传脚本。该脚本自动监控巡检工作文件夹,实现远距离数据传输;3)结合阿里云物联网平台,设计开发了高速公路管理平台,方便高速公路养护中心实时观察不同设备的巡检情况,同时方便养护中心下发道路养护任务。车载式高速公路路面异物智能检测系统在福州西至福州南的高速公路路面实验证明:1)该系统搭载的路面异物检测器对路面异物的检测精确率达到了77.4%,可以有效的检测出道路图像中存在的路面异物目标;2)该系统搭载的路面异物检测器对里程桩的检测准确率达到了81.8%,可以有效的检测出道路图像中存在的里程桩目标,并且使用的PP-OCRv3模型可以有效的提取出里程桩的桩号信息;3)该系统使用的数据传输方式实现平均每秒3到4次的数据传输,可以有效的将实时检测到的路面异物目标进行远距离传输。综上所述,本课题设计研究的车载式高速公路路面异物智能检测系统可以有效的辅助基于人工方式的日常巡检工作,一定程度降低巡检工作的难度,提升巡检效率。
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