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冰雪条件下高速公路危险驾驶行为研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第9-10页
        1.1.1 课题背景及来源第9页
        1.1.2 研究的目的和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 国外研究现状第10-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-14页
        1.2.3 国内外研究现状分析第14页
    1.3 主要研究内容及技术路线第14-16页
        1.3.1 主要研究内容第14-15页
        1.3.2 技术路线第15-16页
第2章 冰雪条件对高速公路交通安全影响分析第16-23页
    2.1 冰雪路面状况第16-17页
        2.1.1 冰雪路面附着系数第16-17页
        2.1.2 路面平整度第17页
    2.2 能见度第17-18页
    2.3 车型第18-19页
    2.4 车辆特性第19-20页
        2.4.1 汽车制动性第19-20页
        2.4.2 汽车操纵稳定性第20页
    2.5 冰雪条件下危险驾驶行为辨别参数选取第20-22页
        2.5.1 车辆速度第21页
        2.5.2 车辆加速度第21页
        2.5.3 车头时距第21-22页
        2.5.4 车辆距左侧车道线距离第22页
    2.6 本章小结第22-23页
第3章 冰雪条件下高速公路交通流特性分析第23-35页
    3.1 冰雪条件下高速公路交通流数据采集第23-25页
        3.1.1 工具准备第23页
        3.1.2 数据采集地点第23页
        3.1.3 数据采集方法第23-24页
        3.1.4 数据采集时间第24页
        3.1.5 视频设备设置要求第24页
        3.1.6 数据调查过程第24-25页
    3.2 交通流数据提取第25-27页
    3.3 研究区段的交通流特性分析第27-32页
        3.3.1 交通量及其交通组成分析第27-28页
        3.3.2 车辆速度分析第28-29页
        3.3.3 车辆加速度分析第29-30页
        3.3.4 车头时距分析第30-31页
        3.3.5 车辆距左侧车道线距离第31-32页
    3.4 数据相关性检验第32-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第4章 冰雪条件下高速公路危险驾驶行为辨别第35-46页
    4.1 隐马尔科夫模型第35-39页
        4.1.1 隐马尔科夫模型在交通领域运用第35页
        4.1.2 隐马尔科夫模型定义第35-38页
        4.1.3 隐马尔科夫模型算法实现第38-39页
    4.2 特征因子提取分析第39-42页
    4.3 基于HMM的危险驾驶行为辨识第42-44页
        4.3.1 HMM的模型设计第42页
        4.3.2 HMM模型离线训练第42-43页
        4.3.3 危险驾驶行为辨识第43-44页
    4.4 冰雪条件下危险驾驶行为分类第44-45页
        4.4.1 超速行驶第44页
        4.4.2 车距不足第44-45页
        4.4.3 违章超车第45页
        4.4.4 压线行驶第45页
    4.5 本章小结第45-46页
第5章 冰雪条件下高速公路的安全保障措施第46-55页
    5.1 高速公路除雪防滑措施第46-47页
    5.2 超速驾驶保障措施第47-48页
        5.2.1 工程处置措施第47页
        5.2.2 交通管理措施第47-48页
        5.2.3 智能技术措施第48页
    5.3 车距不足保障措施第48-49页
    5.4 违章超车保障措施第49-50页
    5.5 压线行驶保障措施第50页
    5.6 改善措施评价第50-53页
        5.6.1 改善措施对特征因子影响分析第50-52页
        5.6.2 改善效果评价第52-53页
    5.7 危险驾驶行为实时监控系统第53-54页
    5.8 本章小结第54-55页
结论第55-56页
    论文取得的主要研究成果第55页
    进一步研究展望第55-56页
参考文献第56-60页
附录第60-62页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第62-64页
致谢第64页

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