基于行车视频的出租车交通冲突识别及预测
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 课题来源 | 第10页 |
1.2 研究背景和意义 | 第10-11页 |
1.2.1 研究背景 | 第10页 |
1.2.2 研究意义 | 第10-11页 |
1.3 国内外研究现状 | 第11-16页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
1.3.3 国内外研究现状综述 | 第15-16页 |
1.4 主要研究内容及技术路线 | 第16-18页 |
1.4.1 主要研究内容 | 第16页 |
1.4.2 研究技术路线 | 第16-18页 |
第2章 基于行车视频的交通冲突识别方法研究 | 第18-29页 |
2.1 出租车交通特性和数据采集 | 第18-23页 |
2.1.1 出租车交通特性 | 第18-20页 |
2.1.2 交通冲突判别指标 | 第20-21页 |
2.1.3 基于出租车的行车视频采集 | 第21-23页 |
2.2 交通冲突识别方法研究 | 第23-27页 |
2.2.1 交通冲突识别流程 | 第23页 |
2.2.2 交通冲突识别内容 | 第23-26页 |
2.2.3 交通冲突识别人员培训和检验 | 第26-27页 |
2.3 交通冲突识别方法应用 | 第27-28页 |
2.3.1 交通冲突数据处理示例 | 第27-28页 |
2.3.2 交通冲突数据处理结果 | 第28页 |
2.4 本章小结 | 第28-29页 |
第3章 基于驾驶行为的驾驶员分类和冲突特性研究 | 第29-39页 |
3.1 驾驶员分类的目的和方法 | 第29-31页 |
3.1.1 驾驶员分类的目的 | 第29页 |
3.1.2 驾驶员分类距离计算方法 | 第29-31页 |
3.2 基于系统聚类的驾驶员分类 | 第31-34页 |
3.2.1 系统聚类的步骤 | 第31-32页 |
3.2.2 系统聚类的驾驶员分类 | 第32-34页 |
3.3 出租车交通冲突特性 | 第34-38页 |
3.3.1 出租车交通冲突时间特性 | 第34-35页 |
3.3.2 出租车交通冲突对象和类型特性 | 第35-36页 |
3.3.3 出租车交通冲突地点和等级特性 | 第36-38页 |
3.4 本章小结 | 第38-39页 |
第4章 出租车交通冲突预测模型研究 | 第39-55页 |
4.1 出租车交通冲突预测模型 | 第39-45页 |
4.1.1 交通冲突影响因素分析 | 第39-41页 |
4.1.2 交通冲突预测模型变量选择 | 第41页 |
4.1.3 交通冲突预测模型型式选择 | 第41-43页 |
4.1.4 交通冲突预测模型参数标定 | 第43-45页 |
4.2 出租车交通冲突预测模型建立 | 第45-53页 |
4.2.1 交通冲突预测模型 | 第45-46页 |
4.2.2 分时段交通冲突预测模型 | 第46-48页 |
4.2.3 分类型交通冲突预测模型 | 第48-51页 |
4.2.4 分等级交通冲突预测模型 | 第51-53页 |
4.2.5 出租车交通冲突预测模型结果 | 第53页 |
4.3 本章小结 | 第53-55页 |
第5章 基于交通冲突的出租车驾驶员安全性评价 | 第55-67页 |
5.1 驾驶员安全性评价方法和指标确定 | 第55-59页 |
5.1.1 驾驶员安全性评价方法 | 第55-56页 |
5.1.2 驾驶员安全性评价指标 | 第56-59页 |
5.2 基于灰色理论的驾驶员安全性评价 | 第59-63页 |
5.3 案例分析 | 第63-66页 |
5.3.1 数据来源 | 第63-64页 |
5.3.2 交通冲突预测 | 第64-65页 |
5.3.3 驾驶员安全性评价 | 第65-66页 |
5.4 本章小结 | 第66-67页 |
结论 | 第67-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
学术论文及其他成果 | 第73-75页 |
致谢 | 第75页 |