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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

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