11月23日,由中國(guó)智能交通協(xié)會(huì)城市交通委員會(huì)、國(guó)家智能交通產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟主辦的2017’第十二屆中國(guó)智能交通年會(huì)城市智能交通創(chuàng)新發(fā)展論壇上,東南大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院院長(zhǎng)劉攀教授發(fā)表《基于大數(shù)據(jù)的城市道路網(wǎng)聯(lián)交通安全態(tài)勢(shì)分析》的演講,本文為演講速記整理,未經(jīng)演講者本人審核。
東南大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院院長(zhǎng) 劉攀 教授
1.城市道路交通安全現(xiàn)狀
隨著城鎮(zhèn)化、機(jī)動(dòng)化進(jìn)程的不斷加快,道路交通事故的增長(zhǎng)源不斷增加,城市道路交通安全問(wèn)題變得非常嚴(yán)峻。過(guò)去10年間,城市道路交通事故平均每年導(dǎo)致超過(guò)2萬(wàn)人死亡,14萬(wàn)人受傷,這個(gè)數(shù)據(jù)相當(dāng)可觀。
另一方面,城市道路交通事故往往會(huì)誘發(fā)交通擁堵,在交通擁堵的情況下,二次事故發(fā)生的幾率陡增,這形成我們不希望看到的惡性循環(huán)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,城市道路25%的擁堵由交通事故引起,實(shí)際中,這個(gè)比例往往更大。
在我國(guó)城市相對(duì)復(fù)雜的交通運(yùn)行環(huán)境之下,駕駛?cè)送切⌒囊硪淼拈_(kāi)車,因?yàn)槁窙r比較復(fù)雜,不知道會(huì)發(fā)生什么特殊情況,所以人們開(kāi)車都小心翼翼。我們的道路系統(tǒng)正是因?yàn)檫@樣的安全隱患問(wèn)題,長(zhǎng)期處于一種低效率的運(yùn)行狀態(tài)。與國(guó)外相比,我國(guó)的道路寬度明顯更大,但是國(guó)外的車輛運(yùn)行速度更快,交通運(yùn)行的效率更高。通過(guò)統(tǒng)計(jì)同樣等級(jí)的道路,國(guó)內(nèi)國(guó)外道路的通行能力差距非常大。我國(guó)的道路沒(méi)有把通行能力充分發(fā)揮出來(lái)。這在我國(guó)的大中小城市是非常普遍的現(xiàn)象,這里面涉及到管理問(wèn)題、設(shè)計(jì)問(wèn)題,也有一定的規(guī)劃問(wèn)題
同時(shí),考慮到城市非常復(fù)雜的交通運(yùn)行環(huán)境,城市交通事故在發(fā)生機(jī)理和影響范圍方面,與高速公路上的交通事故相比,呈現(xiàn)了不同的特征。由數(shù)據(jù)分析得出的一些結(jié)論并不相同。回顧過(guò)去幾年,我國(guó)在交通安全方面有兩個(gè)重大的立項(xiàng),道路交通安全行動(dòng)計(jì)劃的一期和二期,更多關(guān)注的是高速公路、山區(qū)公路以及低等級(jí)的公路,缺乏對(duì)城市道路交通安全的關(guān)注,還沒(méi)有真正的就城市道路交通安全問(wèn)題做過(guò)系統(tǒng)深入的研究。
實(shí)際上對(duì)交通安全的重視,不同的國(guó)家都經(jīng)歷了認(rèn)識(shí)的過(guò)程。回顧美國(guó)機(jī)動(dòng)化發(fā)展進(jìn)程,美國(guó)早期也經(jīng)歷了對(duì)交通安全性認(rèn)識(shí)的過(guò)程。如今美國(guó)整個(gè)公路體系、公路網(wǎng)骨干,其建設(shè)周期都是在50年代、60年代,經(jīng)過(guò)20年時(shí)間建設(shè)完成。美國(guó)上世紀(jì)五六十年代,類似于我們中國(guó)過(guò)去30年時(shí)間,是大規(guī)?;A(chǔ)設(shè)施擴(kuò)張的時(shí)代。其在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的過(guò)程中很少考慮到交通安全的問(wèn)題,建設(shè)完成以后龐大的公路網(wǎng)、道路體系不斷暴露安全隱患。這些不斷出現(xiàn)的安全問(wèn)題迫使當(dāng)局加以重視,不斷地進(jìn)行科研和工作,以減少交通事故風(fēng)險(xiǎn)。這是必須經(jīng)歷的認(rèn)識(shí)過(guò)程。
1997年,美國(guó)道路交通安全戰(zhàn)略規(guī)劃的出臺(tái),從國(guó)家戰(zhàn)略的層面,提出了要全面開(kāi)展交通安全的研究,并且在工程中給出具體的措施來(lái)改善整個(gè)道路網(wǎng)的交通安全狀態(tài)。同時(shí),美國(guó)國(guó)會(huì)對(duì)交通安全的立法,也經(jīng)過(guò)了不斷發(fā)展的過(guò)程。最早可以追溯到1992-1997年交通方向的ISTA法案。在這個(gè)法案中提出了建立幾個(gè)現(xiàn)代的交通系統(tǒng),開(kāi)始提及安全問(wèn)題。1998年,美國(guó)國(guó)會(huì)在法案中指出投資2178億美元用于交通系統(tǒng)的改善,明確提出構(gòu)建道路交通安全的系統(tǒng)。這個(gè)法案把安全設(shè)立為一個(gè)獨(dú)立的章節(jié)。從2004年的SAFETEA開(kāi)始,整個(gè)交通系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)已經(jīng)把安全放在可靠、高效等等之前,視為第一要素。
縱覽國(guó)內(nèi)一系列交通規(guī)劃白皮書(shū),實(shí)際上很少有能夠把安全放在這么高的地位。對(duì)于國(guó)內(nèi)各地的白皮書(shū)中,最近把安全放到第一位的是上海。上海的白皮書(shū)把安全作為要素放在第一位,但是具體的是怎么去體現(xiàn)還值得商榷,這需要一個(gè)發(fā)展過(guò)程。
2.主要的任務(wù)和技術(shù)瓶頸
交通安全是一個(gè)新興學(xué)科,真正的理論體系完全成型在21世紀(jì)初。2010年左右美國(guó)道路安全手冊(cè)的出版,一定程度標(biāo)志著安全作為一個(gè)學(xué)科的理論體系已經(jīng)基本完善。
道路交通安全學(xué)研究的主體是道路交通事故,目的是降低事故的頻次或者降低事故的嚴(yán)重程度,真正的研究對(duì)象實(shí)際上是一系列影響這兩個(gè)事故的頻次和嚴(yán)重程度的事件。這些事件根據(jù)時(shí)間可以劃分為事前、事中和事后,而影響這一系列事件的系統(tǒng)要素中包括了人、車、路和環(huán)境。在與此相對(duì)的改善措施中,這些因素又包括了工程措施、教育措施、執(zhí)法和急救等等措施。所以交通安全是一個(gè)多學(xué)科交叉的綜合性很強(qiáng)的學(xué)科,涉及到規(guī)劃、交通工程、車輛工程等眾多學(xué)科。
概括研究框架對(duì)研究的領(lǐng)域做一個(gè)界定大概可以分為兩大塊:一塊是交通安全分析,另一塊是交通安全管控。交通安全分析就是要建立起系統(tǒng)的要素和交通安全之間的聯(lián)系,而交通安全管控即是要提出有效的交通安全改善措施。
圖1理論框架圖
理論框架如圖1所示,城市道路交通安全研究的一個(gè)重要任務(wù)是把安全作為目標(biāo)要素,融入到城市道路系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計(jì)及運(yùn)行調(diào)控的全過(guò)程,實(shí)現(xiàn)安全導(dǎo)向的主動(dòng)規(guī)劃,主動(dòng)設(shè)計(jì)和主動(dòng)調(diào)控。即我們?cè)诔鞘幸?guī)劃執(zhí)行過(guò)程中,如何真正把安全作為一個(gè)約束放進(jìn)規(guī)劃政策的制定中,如何把真正地安全作用目標(biāo)要素,帶到我們的設(shè)計(jì)過(guò)程中。如何去實(shí)現(xiàn)以安全為導(dǎo)向的控制策略優(yōu)化,這是三個(gè)需要亟待解決的問(wèn)題,但是存在一系列的技術(shù)瓶頸。
第一個(gè)技術(shù)瓶頸,我們還沒(méi)有能夠定量的刻畫(huà)道路要素和交通安全關(guān)聯(lián)關(guān)系,這是交通分析所要解決的一個(gè)核心問(wèn)題。交通安全縫隙要解決交通事故的風(fēng)險(xiǎn)以及嚴(yán)重程度和我們系統(tǒng)要素之間的關(guān)系。交通事故的發(fā)生受到人、車、路、環(huán)境等等多種因素影響,具有高度的復(fù)雜性。這么多因素混雜在一起,你很難從中剝離出你所關(guān)注的因素,特別是道路系統(tǒng)相關(guān)的因素。
為此交通安全發(fā)展出了一套理論,主要是基于事前、事后比較橫斷面分析,以及交通事故模型的這一套理論體系。這套理論體系在發(fā)達(dá)國(guó)家得到了廣泛的應(yīng)用,但是在中國(guó)它的應(yīng)用受到了一定的限制。特別是這套理論方法體系,非常高質(zhì)量的交通理論數(shù)據(jù),在事故數(shù)據(jù)記錄或者事故數(shù)據(jù)不太完整、不太容易獲取的情況下,這套分析方法難以使用。無(wú)法理解道路系統(tǒng)要素對(duì)安全的影響,就無(wú)法在規(guī)劃和設(shè)計(jì)階段把安全作為要素考慮進(jìn)去,決策管理者只能憑借經(jīng)驗(yàn)提出一些模糊的概念。
第二個(gè)技術(shù)瓶頸,我們沒(méi)有能夠?qū)崿F(xiàn)道路交通事故風(fēng)險(xiǎn)的量化分析,即使在發(fā)達(dá)國(guó)家,傳統(tǒng)的分析方法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行事故統(tǒng)計(jì)分析,歷史數(shù)據(jù)包括過(guò)去幾年的平均交通事故,年平均日交通量等等這是進(jìn)行分析。這套分析方法有其背景,即50年代、60年代美國(guó)大規(guī)模的道路基礎(chǔ)設(shè)施建完了不斷地暴露交通問(wèn)題。過(guò)去幾十年積累了大量的數(shù)據(jù),通過(guò)用這些歷史的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這是它這套理論方法產(chǎn)生的根源,但是由這樣的方法產(chǎn)生的結(jié)論能指導(dǎo)工程實(shí)踐必然是一種被動(dòng)的事后的工程實(shí)踐。安全問(wèn)題要充分暴露了以后,我們要再去了解產(chǎn)生這些安全問(wèn)題的原因,我們沒(méi)有辦法對(duì)未來(lái)沒(méi)有發(fā)生的事故風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)行一種量化的比較精確的分析,這一點(diǎn)在過(guò)去是做不到的。
第三個(gè)技術(shù)瓶頸,我們沒(méi)有辦法對(duì)交通風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行主動(dòng)干預(yù),我們過(guò)去幾十年建了大量的城市也好,高速公路也好有大量的監(jiān)控設(shè)施的建設(shè)。我們從監(jiān)控設(shè)施上捕捉到了事故發(fā)生,或者能對(duì)交通事故風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行科學(xué)的判斷,我們也缺少有效的手段對(duì)它進(jìn)行主動(dòng)的干預(yù)。
這是三個(gè)瓶頸,這三個(gè)瓶頸制約著交通安全規(guī)劃、交通安全設(shè)計(jì)和交通安全控制目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,大數(shù)據(jù)可以給我們帶來(lái)新的發(fā)展契機(jī),這三個(gè)瓶頸在一定程度上可以克服。
3.大數(shù)據(jù)與城市道路交通安全研究
現(xiàn)代城市每天產(chǎn)生海量龐雜、易質(zhì)多元、大范圍時(shí)空關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)里面蘊(yùn)含著豐富的價(jià)值信息。大數(shù)據(jù)對(duì)交通工程帶來(lái)實(shí)實(shí)在在的革命性變化,傳統(tǒng)交通工程學(xué)的方法論在大數(shù)據(jù)的時(shí)代正在面臨重構(gòu)。
回顧一下我們城市里的交通大數(shù)據(jù):每隔幾十秒會(huì)上傳高解析度的車道級(jí)交通流數(shù)據(jù)。車載通訊數(shù)據(jù)、車載GPS、雷達(dá)、RFID等等。北京市4萬(wàn)輛浮動(dòng)車,每天產(chǎn)生2000萬(wàn)條記錄。車載檢測(cè)設(shè)備與定點(diǎn)設(shè)備相結(jié)合,全方位獲取城市交通大數(shù)據(jù)。
加上大量的交通收費(fèi)數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù),其中,視頻數(shù)據(jù)是現(xiàn)在體量最大的數(shù)據(jù),且是典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如何從這種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取我們想要了解的信息,充分發(fā)揮它的價(jià)值,實(shí)際上也是值得我們思考的。在視頻數(shù)據(jù)中,我們現(xiàn)在有成熟的技術(shù)可以提取車輛的軌跡。最近幾年,對(duì)車輛軌跡的研究已經(jīng)成為交通工程學(xué)研究的重點(diǎn)。
另外,手機(jī)和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是被我們忽略的數(shù)據(jù)。實(shí)際上社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的重要組成部分,它提供了很多傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)來(lái)源無(wú)法提供的,關(guān)于人類的情感、活動(dòng)、社會(huì)關(guān)系這方面的信息。我們氣象數(shù)據(jù)應(yīng)該說(shuō)是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)了,我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)的技術(shù)為實(shí)現(xiàn)城市路網(wǎng)交通安全態(tài)勢(shì)的深度挖掘,前期診斷和智能調(diào)控提供可能性。在大數(shù)據(jù)的幫助下我們有可能突破傳統(tǒng)方法的技術(shù)瓶頸,實(shí)現(xiàn)城市路網(wǎng)的主動(dòng)安全規(guī)劃、主動(dòng)安全設(shè)計(jì)和主動(dòng)安全調(diào)控。
2013年開(kāi)始我們做了很多的技術(shù)儲(chǔ)備。首先是硬件環(huán)境的搭建,我們搭建了分布式大數(shù)據(jù)處理平臺(tái),同時(shí)構(gòu)建了幾十個(gè)城市大數(shù)據(jù)的庫(kù),為我們的研究提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
4.基于大數(shù)據(jù)的交通安全態(tài)勢(shì)分析
下面圍繞這三個(gè)思路做了一點(diǎn)點(diǎn)嘗試,更多的是理論的探索。第一個(gè)我們做的是基于多元數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域交通風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,傳統(tǒng)的規(guī)劃是以交通小區(qū)為單元研究出行和小區(qū)里面各種社會(huì)關(guān)系等等社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素之間的關(guān)系。我們現(xiàn)在以交通小區(qū)為基本的分析單元,去研究路網(wǎng)的結(jié)構(gòu),土地利用特征、社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、交通出行強(qiáng)度與區(qū)域交通事故風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這些信息實(shí)際上是實(shí)現(xiàn)主動(dòng)交通安全規(guī)劃的重要基礎(chǔ),這一類的研究過(guò)去幾年在交通安全很熱,很多做過(guò)這些研究,它的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)源主要是交通調(diào)查數(shù)據(jù),比如社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),宏觀的經(jīng)濟(jì)出行數(shù)據(jù)。我們知道用宏觀的出行數(shù)據(jù)去度量整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的交通出行強(qiáng)度是不準(zhǔn)確的,是很模糊的。我們嘗試用大數(shù)據(jù)、用浮動(dòng)車、用社交網(wǎng)絡(luò)等等的數(shù)據(jù)去補(bǔ)足這個(gè)缺點(diǎn),怎么樣更精準(zhǔn)地度量交通出行強(qiáng)度,進(jìn)而去分析以小區(qū)為單元的交通事故風(fēng)險(xiǎn)。
我們運(yùn)用紐約的數(shù)據(jù)進(jìn)行理論研究,所得的模型在各個(gè)地方都是通用的,只是數(shù)據(jù)來(lái)源的問(wèn)題。我們用紐約做研究對(duì)象,把紐約劃分167個(gè)交通小區(qū),這與傳統(tǒng)的規(guī)劃做法是類似的。我們運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng),從Twitter提取了2010年將近3000名用戶的41萬(wàn)條簽到數(shù)據(jù)。Twitter簽到數(shù)據(jù)包含了用戶一天的活動(dòng)信息。同時(shí),我們從紐約出租車共享的浮動(dòng)車數(shù)據(jù),提取了交通事故數(shù)據(jù)、土地利用、路網(wǎng)信息、社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及人口的信息。
運(yùn)用Twitter簽到數(shù)據(jù),把人的出行活動(dòng)分為八類,家庭、工作等等八類出行數(shù)據(jù),用浮動(dòng)車數(shù)據(jù)用隱狄利克雷分布模型對(duì)出行特征進(jìn)行挖掘,并且用隨機(jī)聲明方法提取出12個(gè)影響交通事故的關(guān)鍵出行特征。比如說(shuō)表格中告訴我們從12點(diǎn)到2點(diǎn)之間因?yàn)橐ぷ鞒鋈コ燥垼@種類型的出行我們可以精準(zhǔn)到這個(gè)地步從6點(diǎn)-8點(diǎn)之間下班回家這樣的出行,從7點(diǎn)-9點(diǎn)晚上出去娛樂(lè)的出行。我們把各種各樣出行的模式通過(guò)我們的大數(shù)據(jù)辨別出來(lái),判斷出來(lái)以后去研究它和交通事故風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性,不同類型的出行模式對(duì)交通事故風(fēng)險(xiǎn)影響程度完全不一樣。
通過(guò)數(shù)據(jù)的可視化表達(dá),從最簡(jiǎn)單的空間分布可以看出,交通事故的分布特征和不同類型活動(dòng)的分布,社交、購(gòu)物、工作等等這些活動(dòng)是密切相關(guān)。這就是我們城市交通規(guī)劃可以看到的定量化數(shù)據(jù),同時(shí)我們出行者的路徑半徑實(shí)際上和事故風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,如圖2所示。
圖2出路徑半徑和事故風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系圖
交通事故與浮動(dòng)車的出行記錄在空間和時(shí)間上都存在顯著的相關(guān)性,我們把一系列的數(shù)據(jù)都放到我們空間模型中,去分析交通小區(qū)種不同出行的活動(dòng)類型對(duì)事故風(fēng)險(xiǎn)的影響。比如吃飯、教育等這些出行活動(dòng)和機(jī)非機(jī)動(dòng)車的交通事故風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān),關(guān)鍵可以在不同小區(qū)中給出吃飯、教育等等出行模式對(duì)交通事故風(fēng)險(xiǎn)、機(jī)非交通事故風(fēng)險(xiǎn)的定量化的刻畫(huà)。在購(gòu)物、社交出行和機(jī)-機(jī)等交通風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān),而且可以給出不同的交通小區(qū)之間它的影響強(qiáng)度。
圖3浮動(dòng)車與交通事故的時(shí)間分布關(guān)系圖
用類似的手段我們建立了交通事故風(fēng)險(xiǎn)和不同類型的出行活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,而且可以給出不同區(qū)域強(qiáng)度的表達(dá),可以為規(guī)劃、管理提供重要的決策依據(jù)。通過(guò)把所有的數(shù)據(jù)輸入我們的模型中,發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分析模型的精度大大提高了,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的得出的模型只有0.43%左右,但是依靠這些動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)源,可以提高到0.8-0.9%。
圖4“車-人”和“車-車”事故模型
第二個(gè)案例是快速道路的交通事故風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)和主動(dòng)調(diào)控。傳統(tǒng)交通安全的分析運(yùn)用靜態(tài)手段分析交通事故,但是在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下,應(yīng)動(dòng)態(tài)的高解析度動(dòng)態(tài)交通流數(shù)據(jù)去分析交通事故和事故風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。我們提取了滬杭甬等等高速公路1萬(wàn)余起交通事故,對(duì)每一起交通事故,我們研究在事故發(fā)生前大概30分鐘之內(nèi)的上下游相鄰路段,與它的高解析度動(dòng)態(tài)交通流數(shù)據(jù)和同樣位置正常情況下的交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。
圖5正常交通流狀態(tài)和事故前狀態(tài)示意圖
我們可以清晰的看到,大概在60%-70%的交通事故發(fā)生之前,相鄰路段的交通流中都會(huì)發(fā)現(xiàn)一種異于正常情況的狀態(tài),主要表現(xiàn)在交通流在時(shí)間和空間上的不均勻分布。如果能夠準(zhǔn)確的描述事故發(fā)生前的交通狀態(tài),我們?cè)谙鄳?yīng)程度上就實(shí)現(xiàn)了事故風(fēng)險(xiǎn)定量的刻畫(huà)。基于這樣的思路,我們從整個(gè)快速道路交通安全狀態(tài)的分類和主動(dòng)的辨識(shí),到交通事故風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)預(yù)警,在能夠預(yù)判交通事故風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上,采用動(dòng)態(tài)交通控制的手段,主動(dòng)干預(yù)交通事故風(fēng)險(xiǎn),也就是實(shí)現(xiàn)主動(dòng)交通安全調(diào)控的目標(biāo)。
第三,對(duì)于非結(jié)構(gòu)性化數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù),從中提取出的軌跡曲線在交通安全研究中我們能做一些什么?我們和加拿大的團(tuán)隊(duì)做了這方面的工作。傳統(tǒng)平面交叉口的交通安全分析是利用歷史事故數(shù)據(jù)以及交通沖突數(shù)。傳統(tǒng)的交通沖突分析方法是通過(guò)人工調(diào)查,科學(xué)性長(zhǎng)期受到置疑,因?yàn)槿说呐袛嘈苑浅V饔^。
隨著著圖像處理技術(shù)不斷成熟,基于視頻處理技術(shù)的交通沖突的自動(dòng)識(shí)別在安全領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用,它克服了人工觀測(cè)的主觀性和低精度的缺點(diǎn),極大了提升了交通沖突技術(shù)的科學(xué)性。運(yùn)用這種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤技術(shù),提取沖突車輛的軌跡、速度等參數(shù),我們可以把交通沖突發(fā)生的整個(gè)過(guò)程,例如對(duì)10秒鐘數(shù)據(jù)以0.001秒為單位,分解為成千上萬(wàn)個(gè)瞬時(shí)的狀態(tài),去研究車與車在整個(gè)交通沖突發(fā)生過(guò)程中瞬時(shí)狀態(tài),以及速度分布發(fā)生了什么樣的變化,并且預(yù)判下一步事故風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。
研究表明基于人類動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)模式,預(yù)測(cè)和匹配算法在狀態(tài)判別取得了很好的成果,道路安全水平的評(píng)價(jià)效果要優(yōu)于傳統(tǒng)交通沖突技術(shù)。運(yùn)用視頻識(shí)別的方法,可以分析不同類型的交通設(shè)計(jì)對(duì)交通安全的影響。如果運(yùn)用事故數(shù)據(jù)需要等待較長(zhǎng)時(shí)間,而且事故數(shù)據(jù)來(lái)源較難。運(yùn)用視頻直接自動(dòng)提取交通沖突,可以分析出整個(gè)交叉口、交通沖突的強(qiáng)度。
圖6交叉口整體范圍沖突點(diǎn)空間分布
上圖清晰地表明了交叉口交通沖突的具體地點(diǎn),及其時(shí)間和空間分布的特征,以幫助設(shè)計(jì)者更好地發(fā)現(xiàn)潛在的交叉口事故隱患。如圖是可左轉(zhuǎn)車道分布的情況。在此基礎(chǔ)上,我們建立了設(shè)計(jì)要素和交通沖突之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從中可以得出一系列的安全設(shè)計(jì)的建議,例如某種右轉(zhuǎn)車道設(shè)計(jì)案例的使用,如下圖所示。以上是直接運(yùn)用視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行沖突識(shí)別方法的案例。
5.總結(jié)
城市道路安全需要得到更多的關(guān)注。把安全作為目標(biāo)要融入城市道路系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計(jì)與運(yùn)行調(diào)控的全過(guò)程,是我們的重要職責(zé)。大數(shù)據(jù)為交通安全規(guī)劃、設(shè)計(jì)與調(diào)控目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供了可能性。
大數(shù)據(jù)對(duì)交通工程方法論的影響很大。一方面,原有的數(shù)據(jù)來(lái)源不斷得到補(bǔ)充,另一方面,在這些新的數(shù)據(jù)來(lái)源下,很多傳統(tǒng)的方法無(wú)法使用,我們要追尋新的一種全新的分析方法、分析思路。這也要求交通工程師對(duì)知識(shí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行更新,同時(shí)高校的人才培養(yǎng)體系也要做出改變。這體現(xiàn)了更多的顛覆性的影響。
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