驾驶行为数据驱动的城市道路交通安全风险辨识方法探讨

• 作者: 张梦歌 杜蕊 蔡晓禹
• 来源期刊: 交通与运输
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通安全 交通风险辨识 OBD数据 驾驶行为 城市道路 道路条件 关联模型
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 交通工程
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: U491
• 字数: 4647字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3400.2020.02.008

摘要

为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求.首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡晓禹	重庆交通大学交通运输学院	35	126	6.0	10.0
5	张梦歌	重庆交通大学交通运输学院	4	5	1.0	2.0
6	杜蕊	重庆交通大学交通运输学院	4	0	0.0	0.0