【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能交通管理,尤其涉及一种基于驾驶员让行意愿分析的智能交通管理系统。
技术介绍
1、现有研究多聚焦于行人过街安全及人车冲突的宏观分析,通过定量模型探讨驾驶员让行行为的影响因素。例如,基于logit模型的研究表明,车辆速度、交通密度及行人数量显著影响驾驶员的让行决策;贝叶斯多层逻辑回归模型则揭示了行人过街行为随时间变化的动态特征。此外,道路设施设计的改进措施(如梯形速度驼峰、自发光人行横道)被证实可通过物理干预降低车辆行驶速度,减少抢行现象。部分研究还从驾驶员个体特性(如性别、人格类型)出发,利用logistic回归模型分析其对等待时间阈值的影响,为行人安全过街提供了数据支持。这些成果为理解人车交互机制及优化交通管理策略奠定了理论基础。
2、尽管已有研究取得一定进展,但仍存在显著局限。首先,现有分析多集中于城市道路或信号控制交叉口,针对穿村公路无信号交叉口这一特殊场景的研究严重不足,而后者因混行交通、路况复杂、基础设施薄弱等特点,其驾驶员行为模式与冲突机理具有独特性。其次,现有模型虽能识别外部环境变量(如车道数量
...【技术保护点】
1.一种基于驾驶员让行意愿分析的智能交通管理系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
7.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,
9.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
10.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
【技术特征摘要】
1.一种基于驾驶员让行意愿分析的智能交通管理系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
5.根据权利要求1所述的系统,其特征在...
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