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题名货车交通事故严重程度影响因素分析
被引量：1
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作者
胡焱松
王长君
张勇刚
褚宇航
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机构
中国人民公安大学交通管理学院
广东警官学院治安与交通管理学院
公安部道路交通安全研究中心
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出处
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第4期142-150,共9页
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基金
公安部部级课题(2022JSZ16)
广东省教育厅项目(2023KQNCX050)
广东警官学院校级课题项目(2024YBZB03)。
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文摘
为探究货车交通事故严重程度的主要影响因素及其耦合关系,基于我国南方某城市2021—2023年货车交通事故数据,采用特征分类、K-means聚类以及特征融合的方法提取初始影响因素,并构建XGBoost模型、有序Logit回归模型和树形贝叶斯网络模型,对影响因素的重要性、单因素和因素耦合进行量化分析。研究结果表明:碰撞对象、道路类型、超载等7个因素对事故严重程度影响显著,其中碰撞对象最为重要;碰撞对象分别与重型车辆、超载、箱式货车、工程运输车辆、转弯变道、有隔离等12个影响因素耦合会大幅提高事故严重程度,当碰撞行人与阴天、超载、工程运输车辆以及转弯变道等耦合时,发生重大事故的概率超过40%。研究结果可为货车交通事故防控提供决策参考。
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关键词
交通安全
货车
事故严重程度
影响因素
有序Logit回归
树型贝叶斯网络
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Keywords
traffic safety
truck
accident severity
influencing factor
ordered Logit regression
tree-structured Bayesian network
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分类号
X951
[环境科学与工程—安全科学]
U491.3
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名面向交通事故现场三维实景建模的无人机航拍参数
被引量：2
- 2
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作者
胡焱松
王长君
郑金子
褚宇航
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机构
中国人民公安大学交通管理学院
广东警官学院治安与交通管理学院
公安部道路交通安全研究中心
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期194-201,共8页
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基金
公安部科技计划项目(2022JSYJC20)。
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文摘
在交通事故现场三维实景建模的图像采集过程中,针对无人机(UAV)航拍参数主要依靠人工经验设置,导致模型测量误差大、精度低的问题,提出一种无人机航拍关键参数自动计算方法。首先,确认单镜头无人机环绕事故现场航拍的关键参数为航拍高度、云台角度和拍摄间隔角,并分析其与成像范围、成像精度以及重叠度的数值关系;然后,构建无人机航拍关键参数计算模型,以给定事故现场场景、无人机技术参数、图像长宽比以及重叠度要求为输入,在事故现场处于有效成像范围且无成像盲区的前提下,以提高图像利用率保障模型精度和呈现效果为目标,自动计算得到航拍参数;最后,结合实例,应用该方法计算无人机航拍参数完成事故现场的图像采集,经测算,构建的事故现场三维实景模型的平均测量误差为1.72%,测量精度为3.54 cm,相较于人工经验法平均误差降低47.56%,精度提高48.40%。研究表明:该方法能实现交通事故现场三维实景建模的航拍参数自动计算,构建厘米级误差的三维实景模型,可提升无人机航拍的参数化和自动化水平。
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关键词
交通事故现场
三维实景建模
无人机(UAV)
航拍参数
倾斜摄影
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Keywords
traffic accident site
3D real scene reconstruction
unmanned aerial vehicle(UAV)
aerial photography parameters
tilt photography
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分类号
X951
[环境科学与工程—安全科学]
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题名基于粒子群优化的非线性系统鲁棒合作控制
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作者
吴球业
张勇威
张顺超
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机构
广东警官学院治安与交通管理学院
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出处
《电光与控制》
2025年第9期86-91,103,共7页
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基金
国家自然科学基金(62303122)
广东省基础与应用基础研究基金联合基金(2021A1515110022)
广州市科技计划项目(2024A04 J3363)。
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文摘
针对带有不确定项和部分输入受限的非线性系统多玩家合作博弈问题,设计了基于粒子群优化神经网络的事件触发鲁棒合作控制方法。首先,设计改进的值函数,将带有输入受限的鲁棒控制问题转化为针对标称系统的合作博弈问题。通过引入近似动态规划方法,利用粒子群优化的评判神经网络求解哈密尔顿-雅可比-贝尔曼方程,无需手动设定合格的初始权重。然后,设计事件触发条件以减少控制策略的更新频率,从而节省计算资源。此外,通过李雅普诺夫稳定性理论,证明闭环系统是稳定的。最后,通过仿真算例验证了所设计控制方法的有效性。
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关键词
近似动态规划
合作博弈
事件触发控制
鲁棒控制
神经网络
粒子群优化算法
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Keywords
approximate dynamic programming
cooperative game
event-triggered control
robust control
neural network
particle swarm optimization
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术]
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