《高速公路路側景觀對駕駛員行為影響規律研究》是依託吉林大學，由李世武擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：高速公路路側景觀對駕駛員行為影響規律研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：李世武
- 依託單位：吉林大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
大量事故案例表明，在高速公路上駕駛員不安全行為因素造成的交通事故約占總事故的95.30%，比普通公路上比例高20%左右，幾乎每一起高速公路交通事故的直接原因都是駕駛員操作失誤造成的，而駕駛員行車過程中80%以上的交通信息是通過視覺獲得的，說明高速條件下，道路景觀視覺環境對安全行車的影響很大。長期以來由於各種原因交通安全研究主要集中在人、車、路三大因素而忽視了對環境的研究，已有交通環境方面的研究也多數把重點放在了公路線形、交通工程設施安全性評價上，缺少路側景觀要素對駕駛員行為、交通安全作用機理與影響規律方面的研究。本項目主要基於交通心理學、人機工程學、景觀學、色彩學、圖像分析技術，選擇高速公路路側景觀視覺要素的圖案、色彩、連續性作為研究對象，研究路側景觀要素的量化方法、景觀要素視覺信息對駕駛員行為的影響機理及規律，為進一步深入研究高速公路路側景觀與安全的關係、景觀安全性設計提供理論指導。
結題摘要
大量事故案例表明，在高速公路上駕駛員不安全行為因素造成的交通事故約占總事故的95.30%，比普通公路上比例高20%左右，幾乎每一起高速公路交通事故的直接原因都是駕駛員操作失誤造成的，而駕駛員行車過程中80%以上的交通信息是通過視覺獲得的，說明高速條件下，道路景觀視覺環境對安全行車的影響很大。長期以來由於各種原因交通安全研究主要集中在人、車、路三大因素而忽視了對環境的研究，已有交通環境方面的研究也多數把重點放在了公路線形、交通工程設施安全性評價上，缺少路側景觀要素對駕駛員行為、交通安全作用機理與影響規律方面的研究。本項目主要基於交通心理學、人機工程學、景觀學、色彩學、圖像分析技術，以駕駛員生理特性為橋樑，研究了高速公路路側景觀的提取及量化；對比分析了標記分水嶺算法、Canny運算元邊緣檢測算法及紋理分析算法的分割效果，最終選定了魯棒性較強的紋理分析算法進行路側景觀圖像分割。利用K均值聚類分析法提取了景觀的RGB向量值；以駕駛員的心率均值MHR、腦電的α/β值和δ波功率譜密度積分等指標為模型的輸入變數，駕駛疲勞等級為模型的輸出變數，建立了基於支持向量機的駕駛員疲勞等級判別模型，同時引入粒子群算法最佳化SVM的懲罰係數和核函式參數，對判別模型進行標定；採用對數函式分別建立了駕駛時間、景觀色彩值與心電MHR之間的關係式；為了研究兩個因素對MHR的聯合作用規律，基於上述兩個關係式建立了駕駛時間、景觀色彩值與MHR的綜合關係模型。分別採用三次高斯函式、雙指數函式建立了駕駛員腦電α/β值與駕駛時間、景觀色彩值的關係模型，基於上述兩個關係式建立了駕駛時間、景觀色彩值與α/β的綜合關係模型。分別採用三次高斯函式、冪函式建立駕駛員腦電δ值與駕駛時間、景觀色彩的關係模型，基於上述兩個關係式建立了駕駛時間、景觀色彩值與δ的綜合關係模型。採用單因素敏感性分析方法對所建模型進行敏感性分析，定量研究了駕駛時間、景觀色彩對駕駛員各項生理指標的影響程度。本項目的研究為進一步深入研究高速公路路側景觀與安全的關係、景觀安全性設計提供理論指導。
