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机器视觉驱动的行人乱穿马路的安全性分析
| 题名： | 机器视觉驱动的行人乱穿马路的安全性分析 |
| 作者： | 牛雨晨;朱文英;迟焱恒;汪勇杰;高超 |
| 作者单位： | 长安大学运输与工程学院;陕西汇德通市政工程有限公司 |
| 关键词： | 交通工程;过街安全;D-V模型;行人;乱穿马路 |
| 摘要： | 为了研究道路中段人车交互的安全性，比较不同类型车辆与行人交互的安全性，选取了西安市科技路上3处易发生行人乱穿马路的道路中段及两处有人行横道的道路中段，采用无人机拍摄道路中段行人与车辆交互行为，使用YOLOv3和Deep-Sort机器视觉算法处理视频获取轨迹数据，对轨迹数据作对比分析，从车速、让行比例、决策点位置和决策点速度对不同类型车辆与行人交互的安全性进行了比较，并使用D-V模型对不同路段的人车交互安全性进行评价和比较。结果表明：大比例的机动车不愿意给乱穿马路的行人让行，其中私家车选择不让行的比例是最高的，达到了62.85%；不同类型车辆的决策点位置和速度是不同的，公交车在让行时与行人的距离最近，为12.80m，出租车和私家车的让行距离相对较远，均大于20 m；私家车在让行时的速度最大，达到了40.79 km；在3类机动车中，出租车与乱穿马路的行人交互时安全性最高，而私家车更容易与乱穿马路的行人发生“风险交互”，另外与人行横道处的人车交互安全性对比发现，3类车辆的让行情况均好于乱穿马路，即人行横道和车让人标志一定程度上提高了行人交互安全性。 |
| 期刊名称： | 公路交通科技 |
| 出版年： | 2023 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 214-220 |
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