基于监控视频的隧道交通冲突预测方法
贾磊
李清勇
俞浩敏
北京交通大学 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室,北京 100044;北京交通大学 智慧高速铁路系统前沿科学中心,北京 100044
摘要：基于宏观交通特征进一步理解交通冲突机制,提出一种基于监控视频的隧道交通冲突预测方法,以实现对隧道交通安全的风险预警.通过在车辆轨迹数据中检测出交通冲突事件及对应的宏观交通特征,使用二分类模型验证支持向量机、决策树、多层感知机和随机森林等模型预测交通冲突的可行性,建立交通状态与交通冲突的关联关系.研究结果表明:该预测方法使用的交通状态变量对交通冲突的发生概率均有显著性贡献.随机森林模型能够根据20 s时间单元采集的交通状态参数有效预测交通冲突的发生风险,预测准确率可达到97%.
关键词：交通安全碰撞时间交通冲突预测隧道风险机器学习
分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)
论文发表日期：2023-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 61-69 )
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