基于视频检测的黄灯期间驾驶员行为研究

交通运输系统工程与信息 ›› 2015, Vol. 15 ›› Issue (1): 69-74.

• 智能交通系统与信息技术 • 上一篇下一篇

基于视频检测的黄灯期间驾驶员行为研究

李娟^*，周靖，林园，王清华

北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京100044

收稿日期:2014-07-11 修回日期:2014-08-20 出版日期:2015-02-25 发布日期:2016-02-25
作者简介:李娟（1980-），女，山东德州人，讲师，博士.
基金资助:
国家自然科学基金青年科学基金项目(51308038)；教育部人文社会科学研究青年基金项目（13YJCZH082）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2013JBM051）.

Driver Behavior during Yellow Interval Based on Video Detection Technology

LI Juan, ZHOU Jing , LIN Yuan,WANG Qing-hua

MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China

Received:2014-07-11 Revised:2014-08-20 Online:2015-02-25 Published:2016-02-25

摘要/Abstract

摘要：

黄灯政策问题已成为道路交通安全领域的研究热点.本文开发了基于视频处理技术的交叉口检测系统，自动采集黄灯期间的交通数据，包括黄灯启亮时车辆到停止线距离、速度、加速度和黄灯结束后车辆的通过情况，建立黄灯期间的驾驶员“停车/行进” 决策行为模型和“抢黄灯”行为结果模型.利用北京市“闹市口大街—宣武门西大街”和“中关村东路—成府路”的视频数据对模型进行检验，两个模型的预测结果与实际观测误差分别为8.6%和2.5%.实验结果表明，视频检测技术和驾驶员行为模型能够应用于交叉口的控制管理，本文提出的模型与方法可为相应交通管理措施的制定和实施提供技术支持和理论依据.

关键词: 城市交通, 黄灯, 驾驶员行为, 视频检测, 决策模型

Abstract:

Yellow interval policy is a hot topic in the field of traffic safety. Traffic parameters are collected automatically by videos detection technology, including the distance to stop-line, speed, acceleration and the passing status of the vehicles. With these data, the“Stop/Go”decision model and the result of“Yellow Interval Running”model are set up. Predictions of the two models with the observed errors are 2.5% and 5.3%. The test results show that the video detection technology and driver behavior models can be applied to signalized intersection control management, which may provide appropriate support for the development and implementation of traffic management measures.

Key words: urban traffic, yellow interval, driver behavior, video detection, decision making

中图分类号:

U491

李娟，周靖，林园，王清华. 基于视频检测的黄灯期间驾驶员行为研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2015, 15(1): 69-74.

LI Juan, ZHOU Jing,LIN Yuan,WANG Qing-hua. Driver Behavior during Yellow Interval Based on Video Detection Technology[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2015, 15(1): 69-74.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: http://www.tseit.org.cn/CN/abstract/abstract18925.shtml

http://www.tseit.org.cn/CN/Y2015/V15/I1/69

参考文献

[1] Yan X D, Radwan E, Guo D H, et al. Impact of“signal ahead” pavement marking on driver behavior at signalized intersections[J]. Journal of the Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behavior, 2009, 12(1): 50-67.

[2] Hurwitz D S, Wang H Z, Knodler Jr M A, et al. Fuzzy sets to describe driver behavior in the dilemma zone of high-speed signalized intersections[J]. Journal of the Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behavior, 2012, 15(2): 132-143.

[3] 孙志强, 杨建国，王忠民，等. 混杂交通微观仿真中驾驶员对黄信号灯的反应行为模型[J]. 西安交通大学学报, 2004, 38 (12) : 1260 -1263. [SUN Z Q, YANG J G, WANG Z M, et al. Driver behavior modeling during an amber light under the mixed and disordered traffic micro-simulation[J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2004, 38 (12): 1260 -1263.]

[4] 龙科军, 何林儒，韩立. 黄灯期间信号交叉口的驾驶员行为[J]. 系统工程, 2010, 28(12), 117-120. [LONG K J, HE L R, HAN L. Driver behavior at signalized intersection during yellow interval[J]. Systems Engineering, 2010, 28(12), 117-120.]

[5] 李克平, 杨佩昆，倪颖. 城市道路交叉口信号控制中的黄灯问题[J]. 城市交通, 2010, 8(4):67-72. [LI K P, YANG P K, NI Y. Yellow light interval design at urban signalized intersections[J]. Urban Transport of China, 2010, 8(4):67-72.]

[6] Li J, Shao C F, Xu W T, et al. A real-time system for tracking and classification of pedestrian and bicycle[J]. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2010, 2198: 83-92.

[7] Koll H, Bader M, Axhausen K W. Driver behavior during flashing green before amber: a comparative study[J]. Accident Analysis and Prevention, 2004, 36(2): 273- 280.

[8] Chang M, Messer C J, Santiago A. Timing traffic signal change intervals based on driver behavior[J]. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 1985,1027: 20-32.

[9] Li Z X, Wei H. Empirical analysis of drivers’yellow stopping behaviors associated with dilemma zones[C]. The 89th Annual Meeting of the Transportation Research Board, 2010.

[10] Newton C, Mussa R, Sadalla E K. Evaluation of an alternative traffic light change anticipation system[J]. Accident Analysis & Prevention, 1997, 29(2): 201-209. 74

[1]	刘晓冰, 李奉孝, 田欣妹, 闫学东. 基于通勤模式的都市圈中心结构判别研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 17-28.
[2]	许奇, 陈越, 黄靖茹, 高顺祥, 张志健. 考虑出行费用的就业可达性分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 37-44.
[3]	刘春禹, 刘永红, 罗霞, 朱颖. 混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 154-162.
[4]	张小雨, 邵春福, 王博彬, 黄士琛. 新冠疫情影响下居民共享出行方式选择行为研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 186-196.
[5]	李欣, 戴章, 李怀悦, 胡笳. 基于连续近似模型的轨道交通与常规公交耦合优化设计[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 206-213.
[6]	郝妍熙, 刘戎阳, 胡华, 方勇, 刘志钢. 单向通道行人-自行车混合流建模及自组织现象研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 223-229.
[7]	赵传林, 贺少松, 孙淑敏, 王钰涵. 基于理性疏忽理论的交通疏散网络双层优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 239-246.
[8]	陈小红, 蓝秋雨. 不确定交通需求下交叉口信号配时区间优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 247-256.
[9]	李冰, 王正辉, 马铭炜, 杨鸿宇, 冯悦. 信号交叉口行人二次过街下右转车通行能力与延误估计模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 257-267.
[10]	朱彤, 秦丹, 董傲然, 杜雨萌, 魏雯. 公交驾驶员违规类型同交通事故间的关联分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 322-329.
[11]	毛保华, 王敏, 何天健, 陈海波. 城市公共交通服务水平研究回顾和展望[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 2-13.
[12]	王子甲, 贾慧慧, 朱亚迪, 陈峰. 基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 67-73.
[13]	贾斌, 朱凌, 李树凯, 刘家林. 城市轨道交通小交路计划与客流控制协同优化策略[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 124-132.
[14]	牟振华, 汪寒冰, 林本江, 陈逸群, 金程程, 陈艳艳. 基于演化博弈的违章停车动态罚金策略效用仿真评价[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 152-162.
[15]	贾富强, 李引珍, 杨信丰, 马昌喜, 代存杰. 基于演化博弈的政府鼓励条件下共享停车行为分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 163-170.

基于视频检测的黄灯期间驾驶员行为研究

Driver Behavior during Yellow Interval Based on Video Detection Technology

PDF

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics