关键词： 交通运输系统工程   红外图像   可见光图像   图像融合   判别器   注意力机制  

摘要： 针对严重交通事故现场出现火灾、浓烟等情况影响探测设备完成被困人员搜救的问题,提出了一种基于卷积注意力机制自适应改进损失型双判别器条件生成对抗网络(CBAMIL-DDCGAN)的红外和可见图像融合方法。首先,利用添加注意力特征融合模块的解码网络从空间和通道对图像进行恢复重建。然后,设计了一种基于梯度信息的自适应权重计算方法。最后,进行了融合图像连续帧的测试实验。实验结果表明,本文图像融合算法表现出色,相较于传统算法和生成对抗网络算法,在PSNR、SSIM和MSE等指标上均取得了超过7%的显著提升,验证了该融合算法在复杂交通事故救援中的可行性和优越性。

关键词： 交通运输系统工程   交通安全   回头曲线   几何线形   驾驶风险   运行速度   驾驶行为  

摘要： 为明确山区公路回头曲线路段小客车的纵向驾驶行为特性,以国道G211线重庆市彭水县花地湾至宁家寨段为试验道路,开展了小客车实车驾驶试验。采集了自然驾驶状态下的车辆轨迹、速度、加速度等数据,分析了回头曲线路段的速度幅值特征;明确了上坡和下坡方向的速度行为模式,得到了速度变化特征点位置的分布规律;研究了入弯减速度和出弯加速度的幅值特征和影响因素。结果表明:回头曲线路段的车辆行驶速度明显高于道路设计速度和限速值,超速行为非常普遍;上坡方向为“减速-加速”两阶段速度模式,与一般弯道存在差异;下坡方向为“减速-匀速-加速”三阶段速度模式;速度特征点分布位置受到视距、坡度和曲线偏角等因素的影响,且与常规假设存在一定差异;上坡回头曲线的速度谷值点位置主要分布于圆曲线前半段;下坡方向减速止点主要集中在缓和曲线-圆曲线连接点与圆曲线中点附近,加速起点主要分布于圆曲线和第二缓和曲线范围内;回头曲线下坡方向和上坡方向的入弯减速度85分位值分别为1.25和1.0 m/s^(2),下坡方向和上坡方向的出弯加速度85分位值分别为0.9和0.6 m/s^(2),即坡向和坡度对加(减)速度存在显著影响。最后,建立了回头曲线路段入弯、弯中和出弯阶段的运行速度模型,并进行了验证。本文研究成果可为艰险山区复杂线形公路的安全性评价以及安全改善提供理论支撑和基础数据支持。

关键词： 交通运输系统工程   最后一公里出行   计划行为理论   随机系数Logit模型   无人驾驶汽车  

摘要： 为了研究出行者选择偏好异质性和共享无人驾驶汽车解决地铁出行最后一公里接驳问题的潜力,基于计划行为理论,对出行者最后一公里的出行方式选择进行了分析。首先,建立了潜变量模型,获取出行者对无人驾驶汽车的态度、主观规范、感知行为控制和行为意向等心理潜变量;其次,将心理潜变量纳入随机系数Logit模型,进行实证分析研究了地铁出行“最后一公里”出行行为的影响因素;最后,进行弹性分析,研究了出行时间对出行方式选择的影响程度。研究结果表明:随机系数Logit模型比传统的多项Logit模型拟合度更优;不同出行者对出行时间的偏好具有异质性,出行时间系数不是一个固定值,而是服从均值为-0.153、标准差为0.520的正态分布;出行者对无人驾驶汽车的态度和感知的主观规范对出行行为具有显著影响;共享无人驾驶汽车的出行时间每减少1%,共享无人驾驶汽车的选择概率上升0.799%;而共享自行车的出行时间每增加1%,选择共享无人驾驶汽车的选择概率上升1.155%。

关键词： 交通运输系统工程   事故严重程度预测   数据不平衡   MobileViT   焦点损失函数  

摘要： 为解决数据不平衡引起的事故严重程度预测精度低的问题，提出一种基于深度学习技术的交通事故严重程度预测模型。使用机器学习算法确定影响事故严重程度的关键变量，将数值型事故变量转换成图像数据应用于融合卷积神经网络和自注意力机制的MobileViT网络，针对数据量占比小的轻伤与重伤事故，采用焦点损失函数自适应调整轻伤与重伤事故的损失贡献，使模型更关注不平衡数据，利用精确率、召回率和F1分数评估模型预测性能。结果表明：提出的模型在总体预测性能指标上达到0.81以上，优于其他基线模型，召回率和F1分数至少提高了4%和2.5%；在轻伤事故的召回率和F1分数上，MobileViT模型比WGAN-GP-XGBoost和ResNet18模型提高了25.9%和4.5%以上，重伤事故的预测性能最好，精确率、召回率和F1分数相比于另外两种模型分别提高了8.9%、4.2%和6.7%以上；使用焦点损失函数改进的MobileViT模型在预测不平衡数据上，效果高于其他数据平衡方法。

关键词： 交通运输系统工程   延误不均衡   多目标配时优化   泰尔指数   蒲公英算法  

摘要： 为解决进口道交通负荷不均衡导致交叉口信号控制效率不高的问题,基于蒲公英算法提出一种交叉口多目标信号配时优化方法。采用泰尔指数量化交叉口延误不均衡度,以信号周期车辆总延误和延误不均衡度为目标函数,构建多目标信号配时优化模型,并提出蒲公英算法对模型求解。选取实际交叉口数据对方法进行仿真分析,对比分析Webster和NSGA-Ⅱ方案的交通运行效率。结果表明:本文方法使车均延误和排队长度均得到降低,可有效提升交叉口运行效率。

关键词： 交通运输系统工程   路链组划分   交通预测   密度峰值聚类   长短时记忆神经网络   时空  

摘要： 为更准确预测城市路网交通流状态,通过测算各路段重要度及最短距离路径长度表征路段的空间特征属性,提出了基于密度峰值聚类算法识别交通流时空相关性较强的关联路链集合。以同一路链内所有路段时空二维矩阵作为模型输入,构建基于路链组划分的长短时记忆神经网络(RCGD-LSTMNN)的交通流预测模型。以北京市路网为例,将四环路内骨干路网分为8个关联路链组,模型精度可达95%以上,且皆优于传统的LSTM和BP模型的预测结果,表明本文模型有良好适用性和精度稳定性,适用于不同时空模式的路链组交通状态预测。

关键词： 交通运输系统工程   换乘优惠   心理账户   双层规划   多模式出行  

摘要： 为提高低碳公交出行的吸引力,对“优惠换乘”策略进行优化设计。对乘客感知的出行时间与费用成本账户进行分割,基于心理账户理论描述乘客的行为决策过程;构建客运走廊超网络模型,量化乘客多模式出行的广义时间成本;考虑乘客公交换乘出行链的差异性,设计票价优惠方案并量化出行的费用成本;在此基础上构建换乘优惠率优化的双层规划模型,上层以运营商收入最大化为目标,下层为多模式交通系统的平衡分配模型;采用遗传算法和相继平均法对模型进行求解,并对乘客感知成本对多模式选择影响的敏感性进行分析。算例结果表明:时间账户呈风险追求时能增加乘客公交换乘需求,费用账户呈风险追求时则减少,且乘客对时间账户的变动更敏感;在平峰与高峰时换乘优惠率分别取0.043与0.017元/min时,可实现公交出行占比提升及公交企业收入的增加。

关键词： 交通运输系统工程   节点重要度   改进Floyd算法   干线公路网布局  

摘要： 为解决传统节点重要度法在公路网布局方面的缺陷,提出了改进的主要干线公路网布局方法。建立公路拓扑网络,以综合交通指数、城市发展潜力等节点重要度指标进行节点层次划分,以综合运输通道服务水平等路线需求度指标进行赋值,采用改进Floyd算法探寻重要节点间需求度最大的路径,结合公路运输在综合运输中的分担情况确定公路的主要运输线路,进而形成主要干线公路网。以哈大齐绥城市群为案例进行主要干线公路网布局,结果显示:布局结果与现状对比,节点连通度提升1.32%,路网密度提高1.91%,区域行程时间节省5.3%。

关键词： 交通运输系统工程   计算机视觉   红外可见光图像融合   YOLOv5目标检测  

摘要： 为提高道路交通安全领域中的道路目标检测的精度，借鉴图像融合技术中多尺度特征图像融合思想以实现融合和GPNet的Ghost瓶颈模块建立思想以减小算法复杂度，建立了创新型红外和可见光融合及目标检测网络。网络分为选择性图像融合模块、轻量化目标检测模块和融合质量及检测精度判别网络三个部分组成。在白天、夜间和特殊天气（雨、雾等）下，平均车速30-40km/h的城市工况下进行三组试验作为数据集，实验结果：平均梯度最高提升5.64881、交叉熵0.93668、边缘强度56.9457、信息熵0.925208781、互信息1.000548571、峰值信噪比3.053893252、Qab0.342882208、Qcb0.20898381以及均方误差降低0.08。轻量化目标检测网络输出的AP、 mAP和Recall均为最优水平，验证了红外和可见光技术的创新应用在道路障碍物检测方面的优势。

关键词： 交通运输系统工程   借道左转   智能网联车环境   轨迹控制   交通仿真  

摘要： 为避免车辆在借道左转交叉口频繁的启停，降低车辆的延误和油耗，本文提出了一种智能网联车环境下借道左转交叉口左转车辆的最佳轨迹控制模型。首先，分析了考虑油耗下相较于传统交叉口，借道左转交叉口的独特之处。其次，考虑了借道左转的几何设计和交通信号，建立了相应的轨迹控制双层模型，优化车辆的车道选择和进入借道左转车道的时刻。最后，利用SUMO和Python软件进行了模型验证并设计了仿真实验分析交通量、绿信比、借道左转车道长度这些不同参数对模型效果的影响。实验表明，本文提出的最佳轨迹控制模型有效降低了车辆的延误和油耗，相较于Krauss控制模型，平均降低车均延误26.6%，平均降低油耗50.2%。此外，最佳轨迹控制模型在不同的借道左转车道长度下表现出鲁棒性，具有广泛的适用性。