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道路駕駛行為譜與統計分析方法及其應用(精)/道路交通安全主動預警與智能化管控

  • 作者：陸鍵//王可//馬小龍//楊軫//柳本民|責編:樓玲玲//董怡萍
  • 出版社：上海科技
  • ISBN：9787547859193
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：281
人民幣：RMB 110 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對道路駕駛行為研究，基於自然駕駛實驗、駕駛模擬模擬、無人機高空視頻技術等數據採集手段，從微觀到宏觀的各個層面對常見駕駛場景下的駕駛行為特徵進行量化分析，從而構建駕駛行為譜的基礎數據體系，為不良駕駛行為的預警與干預提供技術支持。本書詳細介紹了駕駛行為數據的採集技術、駕駛行為譜的概念與組成，不良駕駛行為參數與風險閾值、駕駛行為特性分析、基於人工智慧的不良駕駛行為識別等方面研究。
    本書可作為從事交通安全與智能駕駛相關研究的科研人員的參考用書，也可作為高等院校相關專業研究生教材或教學參考書。
作者介紹
陸鍵//王可//馬小龍//楊軫//柳本民|責編:樓玲玲//董怡萍
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景
  1.2  基本概念
    1.2.1  交通行為譜
    1.2.2  駕駛行為譜
    1.2.3  駕駛行為可採集信息
  1.3  國內外研究現狀
    1.3.1  駕駛行為採集技術
    1.3.2  駕駛行為分析技術
    1.3.3  惡劣天氣下駕駛行為研究
    1.3.4  不良駕駛行為識別技術
  1.4  技術難點與研究方法
第2章  駕駛行為數據採集與信息提取
  2.1  駕駛模擬試驗
    2.1.1  試驗儀器
    2.1.2  試驗方案
    2.1.3  靜態場景設計
    2.1.4  動態場景設計
    2.1.5  預試驗重要結論
    2.1.6  平原區高速公路駕駛模擬試驗
  2.2  道路交通環境與駕駛行為同步採集系統
    2.2.1  系統方案
    2.2.2  低成本替代方案
  2.3  基於視頻處理的交叉口多目標交通行為提取
    2.3.1  前景目標提取
    2.3.2  基於KLT光流的目標跟蹤
    2.3.3  軌跡后處理
    2.3.4  目標分類
    2.3.5  案例分析
    2.3.6  準確性檢驗
    2.3.7  結果對比
第3章  基於駕駛模擬試驗的惡劣天氣下駕駛行為分析
  3.1  駕駛模擬試驗與數據採集
    3.1.1  典型道路交通情景構建
    3.1.2  惡劣天氣駕駛模擬試驗
  3.2  惡劣天氣下駕駛行為特徵分析
    3.2.1  駕駛行為特徵分析
    3.2.2  不同屬性駕駛員行為特徵分析
    3.2.3  駕駛行為狀態關鍵參數
  3.3  基於支持向量機的駕駛行為選擇模型
    3.3.1  基於支持向量機的跟馳風險識別模型
    3.3.2  基於支持向量機的超車行為識別模型
    3.3.3  基於支持向量機的彎道行駛軌跡預測模型
第4章  駕駛行為譜分析及特徵值分析
  4.1  駕駛行為譜的組成
    4.1.1  環境指標
    4.1.2  單一交通行為指標
    4.1.3  多車相互狀態指標
    4.1.4  駕駛行為譜特徵參數
  4.2  不良駕駛行為風險參數及閾值

    4.2.1  不良駕駛行為的分類
    4.2.2  不良駕駛行為風險參數
    4.2.3  風險參數的閾值確定
    4.2.4  實例分析
  4.3  不良駕駛行為譜特徵值
    4.3.1  不良駕駛行為譜與風險度量
    4.3.2  不良駕駛行為風險度量閾值
    4.3.3  不良駕駛行為譜特徵值權重計算
第5章  基於無人機數據的駕駛行為特徵分析
  5.1  數據採集
  5.2  跟馳行為特徵規律分析
    5.2.1  數據基本情況
    5.2.2  不同距離條件下的速度相關性
    5.2.3  不同車頭時距下的速度相關性
    5.2.4  速度與跟馳距離的關係
  5.3  變道行為特徵規律分析
    5.3.1  變道起終點與特徵參數
    5.3.2  變道行為特性分析
  5.4  變道行為安全性分析
    5.4.1  基於TTC的安全性分析
    5.4.2  基於MTC的安全性分析
    5.4.3  指標計算結果討論
第6章  基於自然駕駛試驗的駕駛行為特徵分析
  6.1  自然駕駛試驗
  6.2  駕駛行為時域特性分析
    6.2.1  速度特徵
    6.2.2  加速度特徵
    6.2.3  角速度特徵
    6.2.4  差異性檢驗
  6.3  駕駛行為頻域特性分析
    6.3.1  加速度頻域特徵
    6.3.2  角速度頻域特徵
    6.3.3  差異性分析
  6.4  駕駛行為時頻特性分析
第7章  基於人工智慧的不良駕駛行為識別
  7.1  基於聚類的駕駛行為分類方法
    7.1.1  相似性衡量
    7.1.2  類間距離計算
    7.1.3  聚類方法
  7.2  不良跟馳行為風險標記
    7.2.1  跟馳樣本提取
    7.2.2  風險度量指標
    7.2.3  車輛軌跡比較
    7.2.4  不良跟馳行為的劃分和標記
  7.3  不良跟馳行為識別模型
    7.3.1  不良跟馳行為譜建立
    7.3.2  行為譜關鍵參數提取方法
    7.3.3  機器學習演算法
    7.3.4  智能識別的流程
    7.3.5  識別結果

  7.4  不良變道行為風險標記
    7.4.1  風險度量指標
    7.4.2  車輛軌跡比較
  7.5  不良變道行為識別模型
    7.5.1  關鍵參數提取方法
    7.5.2  機器學習演算法
    7.5.3  智能識別的流程
    7.5.4  識別結果
第8章  創新成果與技術展望
  8.1  創新成果
    8.1.1  道路交通環境與駕駛行為同步採集裝備
    8.1.2  基於高空懸拍視頻處理的交通行為數據採集技術
    8.1.3  駕駛行為譜模型及特徵值提取方法
    8.1.4  不良駕駛行為量化判別方法與辨識理論
  8.2  技術展望
參考文獻

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