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为提高智能车节点定位准确率，研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法。该方法分为3个部分：基于三维激光点云的语义分割，包括地面分割，交通标志牌分割和杆状语义目标分割；面向智能车的点云语义地图表征，利用分割的语义目标投影，生成带权有向图，语义路，语义编码，再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型；基于语义表征模型的智能车定位，包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位。实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行，节点定位准确率分别为98.5%，97.6%和97.8%，结果表明所提出的定位方法节点定位准确率高、鲁棒性强且适用于不同的道路场景。
为提高智能车节点定位准确率，研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法。该方法分为3个部分：基于三维激光点云的语义分割，包括地面分割，交通标志牌分割和杆状语义目标分割；面向智能车的点云语义地图表征，利用分割的语义目标投影，生成带权有向图，语义路，语义编码，再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型；基于语义表征模型的智能车定位，包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位。实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行，节点定位准确率分别为98.5%，97.6%和97.8%，结果表明所提出的定位方法节点定位准确率高、鲁棒性强且适用于不同的道路场景。
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为准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系，在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点，提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹，并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题，引入位置语义序列能够较好地解决这一问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集，根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径，输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果； LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入，预测后一时刻点邻近度值，结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920，召回率为0.950，F1值为0.934，准确率高出对比算法至少5.7%，召回率高出对比算法至少8.0%，F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时，收敛后的误差值能保持在3%~4%左右，预测结果具有较高的准确性。
为准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系，在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点，提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹，并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题，引入位置语义序列能够较好地解决这一问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集，根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径，输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果； LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入，预测后一时刻点邻近度值，结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920，召回率为0.950，F1值为0.934，准确率高出对比算法至少5.7%，召回率高出对比算法至少8.0%，F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时，收敛后的误差值能保持在3%~4%左右，预测结果具有较高的准确性。
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针对采用多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）的视觉惯性里程计定位精度易受特征点匹配异常值影响问题，提出了一种基于描述符辅助光流跟踪匹配的数据关联方法。该方法采用金字塔LK光流对序列图像中特征点进行跟踪匹配，计算每一对匹配点的rBRIEF描述符，根据Hamming距离对描述符的相似度进行判断消除异常匹配点。在实验中从特征点匹配主观效果以及定位精度两个方面评估本文方法的有效性。结果表明：所提出方法能够有效滤除动态场景下图像特征匹配的异常值，使用该方法处理后的图像进行MSCKF运动解算，位置结果漂移率小于0.38%，相较于未剔除异常匹配值的MSCKF算法结果，改善了54.7%，单帧图像处理时间约为39 ms。
针对采用多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）的视觉惯性里程计定位精度易受特征点匹配异常值影响问题，提出了一种基于描述符辅助光流跟踪匹配的数据关联方法。该方法采用金字塔LK光流对序列图像中特征点进行跟踪匹配，计算每一对匹配点的rBRIEF描述符，根据Hamming距离对描述符的相似度进行判断消除异常匹配点。在实验中从特征点匹配主观效果以及定位精度两个方面评估本文方法的有效性。结果表明：所提出方法能够有效滤除动态场景下图像特征匹配的异常值，使用该方法处理后的图像进行MSCKF运动解算，位置结果漂移率小于0.38%，相较于未剔除异常匹配值的MSCKF算法结果，改善了54.7%，单帧图像处理时间约为39 ms。
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为解决室内交通场景中智能汽车和移动机器人进行定位计算的问题，利用室内场景中已存在的各类标志，引入BEBLID（Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor）算法，提出1种视觉定位方法。对BEBLID算法进行改进，赋予其对图像整体进行特征表征的能力。将定位过程分解为离线阶段和在线阶段，离线阶段构建场景标志地图，在线阶段将当前图像所提取的全局和局部BEBLID特征与场景标志地图的对应特征进行匹配，引入KNN方法确定最近节点和最近图像，并利用场景特征地图中存储的标志坐标信息，进行度量计算，获取当前位置信息。在教学楼、办公楼和室内停车场场景进行实验，实验中对场景标志的正确识别率达到90%，平均定位误差小于1 m，与传统方法相比，同一样本下识别精度相对提升约10%，实验验证了算法的有效性。
为解决室内交通场景中智能汽车和移动机器人进行定位计算的问题，利用室内场景中已存在的各类标志，引入BEBLID（Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor）算法，提出1种视觉定位方法。对BEBLID算法进行改进，赋予其对图像整体进行特征表征的能力。将定位过程分解为离线阶段和在线阶段，离线阶段构建场景标志地图，在线阶段将当前图像所提取的全局和局部BEBLID特征与场景标志地图的对应特征进行匹配，引入KNN方法确定最近节点和最近图像，并利用场景特征地图中存储的标志坐标信息，进行度量计算，获取当前位置信息。在教学楼、办公楼和室内停车场场景进行实验，实验中对场景标志的正确识别率达到90%，平均定位误差小于1 m，与传统方法相比，同一样本下识别精度相对提升约10%，实验验证了算法的有效性。
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为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位，研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差，提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中，增加粒子的多样性，解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比，同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明：以典型十字路口为例，在联网车辆数目为4的情况下，协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m，分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时，该算法的统计定位精度（CEP）达到1.06 m，比GNSS原始定位精度提高了2.52 m，具有较好的定位效果。
为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位，研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差，提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中，增加粒子的多样性，解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比，同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明：以典型十字路口为例，在联网车辆数目为4的情况下，协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m，分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时，该算法的统计定位精度（CEP）达到1.06 m，比GNSS原始定位精度提高了2.52 m，具有较好的定位效果。
2025, 43(3): 1-9.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.03.001
摘要:
民航联合基金服务国家战略需求，聚焦民航应用基础研究，促进民航科技创新，研究成果助力行业发展。为系统把握民航联合基金项目的演进特征，采用词频分析和潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA）主题建模方法对2004—2023年民航联合基金项目指南和立项信息进行文本挖掘，揭示项目指南关键词特征，剖析立项研究热点及其演进规律，并对未来民航科技研究进行展望。研究表明：①民航联合基金具有阶段性明显、研究力量多元化的总体特征；②项目指南与国家政策及战略发展方向高度契合，民用航空、机场、飞机、安全、突发事件、新航行系统等是近20年来民航联合基金指南经常涉及的关键词，低空运行有望成为未来几年来新兴方向；③民航联合基金主要集中在航空器适航、机场建设与运行、航空安全与风险管理、突发事件与应急管理、绿色民航等11个研究主题；④航空器适航、机场建设与运行、空中交通管理与优化、航空安全与风险管理4个主题贯穿整个周期，表现出持续的热度。民航科技研究热点正从传统的基础设施建设和安全技术领域，逐渐向信息化、智能化和绿色发展等新兴领域转移，并呈现出从单一学科主导向多学科交叉融合的转变趋势。未来民航科技将将聚焦打造数智民航生态、提升全系统安全与推进绿色低碳运行等3个方向，通过多元协同交叉融合、构建自主知识体系，推动民航高质量发展。
民航联合基金服务国家战略需求，聚焦民航应用基础研究，促进民航科技创新，研究成果助力行业发展。为系统把握民航联合基金项目的演进特征，采用词频分析和潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA）主题建模方法对2004—2023年民航联合基金项目指南和立项信息进行文本挖掘，揭示项目指南关键词特征，剖析立项研究热点及其演进规律，并对未来民航科技研究进行展望。研究表明：①民航联合基金具有阶段性明显、研究力量多元化的总体特征；②项目指南与国家政策及战略发展方向高度契合，民用航空、机场、飞机、安全、突发事件、新航行系统等是近20年来民航联合基金指南经常涉及的关键词，低空运行有望成为未来几年来新兴方向；③民航联合基金主要集中在航空器适航、机场建设与运行、航空安全与风险管理、突发事件与应急管理、绿色民航等11个研究主题；④航空器适航、机场建设与运行、空中交通管理与优化、航空安全与风险管理4个主题贯穿整个周期，表现出持续的热度。民航科技研究热点正从传统的基础设施建设和安全技术领域，逐渐向信息化、智能化和绿色发展等新兴领域转移，并呈现出从单一学科主导向多学科交叉融合的转变趋势。未来民航科技将将聚焦打造数智民航生态、提升全系统安全与推进绿色低碳运行等3个方向，通过多元协同交叉融合、构建自主知识体系，推动民航高质量发展。
2025, 43(3): 10-23.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.03.002
摘要:
传统水上交通事故研究主要利用事故案例挖掘事故致因和事故间相互影响关系，在反映事故全过程和人-船-货-环-管-信等要素间相互作用方面存在不足。为此，以船舶碰撞事件为例，基于多源异构信息构建了水上交通事故领域船舶碰撞事故防控知识图谱。充分考虑“事件-时空行为-事件致因-事件后果-责任主体-处置决策”事故组成要素，提出了船舶碰撞事故知识标准化框架；构建了基于中文全词掩码预训练语言模型（Chinese-bert-wwm）的知识抽取模型；依托Neo4j数据库，构建了船舶碰撞事故防控知识图谱，图谱包括15种实体类型和39种关系类型，包含35 784个实体和325 097个关系。所提船舶碰撞事故防控知识图谱，在规模上显著优于现有水上交通领域的知识图谱，知识自动抽取的精度达到85%，明显高于隐马尔可夫模型（hidden Markovmodel，HMM）和条件随机场（conditional random field，CRF）等模型。其中，“船舶”“人员特征”“时间”“人员”和“法律法规”类实体上下文推理的F1值分别为95%、91%、89%、88%和88%，关系识别的F1值达到94%。以上结果表明：通过Chinese-bert-wwm模型提取船舶碰撞事故的语义特征，增强了知识抽取模型的泛化能力。本研究不仅可以支持对船舶碰撞事故知识表示、海事执法人员对事故的回溯及利用，也有助于提高水上交通系统的管理效能。
传统水上交通事故研究主要利用事故案例挖掘事故致因和事故间相互影响关系，在反映事故全过程和人-船-货-环-管-信等要素间相互作用方面存在不足。为此，以船舶碰撞事件为例，基于多源异构信息构建了水上交通事故领域船舶碰撞事故防控知识图谱。充分考虑“事件-时空行为-事件致因-事件后果-责任主体-处置决策”事故组成要素，提出了船舶碰撞事故知识标准化框架；构建了基于中文全词掩码预训练语言模型（Chinese-bert-wwm）的知识抽取模型；依托Neo4j数据库，构建了船舶碰撞事故防控知识图谱，图谱包括15种实体类型和39种关系类型，包含35 784个实体和325 097个关系。所提船舶碰撞事故防控知识图谱，在规模上显著优于现有水上交通领域的知识图谱，知识自动抽取的精度达到85%，明显高于隐马尔可夫模型（hidden Markovmodel，HMM）和条件随机场（conditional random field，CRF）等模型。其中，“船舶”“人员特征”“时间”“人员”和“法律法规”类实体上下文推理的F1值分别为95%、91%、89%、88%和88%，关系识别的F1值达到94%。以上结果表明：通过Chinese-bert-wwm模型提取船舶碰撞事故的语义特征，增强了知识抽取模型的泛化能力。本研究不仅可以支持对船舶碰撞事故知识表示、海事执法人员对事故的回溯及利用，也有助于提高水上交通系统的管理效能。
2025, 43(3): 24-32.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.03.003
摘要:
轨道安全巡检要素多，基于单张影像的巡检方法垂直拍摄轨道局部影像，无法快速感知轨道全断面表观细节信息，多视角影像融合受轨检车转弯与晃车影响大，且不同视角内物体的反射强度差异导致影像存在明显亮度偏差，降低病害识别准确度。针对上述问题，研究了基于多线阵影像融合的轨道安全巡检全断面表观感知方法。使用棋盘格标定板建立各相机刚性连接关系，调整横向分辨率和纵向分辨率相等。分析不同类型轨道中的相对不变量，建立钢轨轨面和轨底边缘不变特征，使用改进的YOLO v10算法自动提取钢轨不变特征，利用不变特征计算直线段和弯道段、晃车段的像素偏差，实现影像高精度拼接。根据轨检车前进方向影像的像素统计特征，以亮度差异不大的两侧钢轨为约束，使用改进直方图匹配方法恢复图像整体亮度，实现接缝处均匀过渡。在武汉地铁、武汉局某工务段进行数据采集，轨检车以10、40、60、80、120 km/h的速度运行，使用本文提出基于YOLO v10的影像偏移恢复方法修正图像，查准率95.20%，召回率93.58%，平均精度84.03%，其中召回率较现有最优方法提升了0.51%；对图像关系恢复的平均误差为11.21 px，80 km图像修正合格率为99.43 %；经过亮度调整的整体影像与约束影像像素均值差异为0.682，标准差差异仅0.344，较现有方法分别提升了61.38%和83.38%。实验结果表明：所提面向轨道安全巡检的表观细节感知方法，能够在轨检车以高速运行的条件下，获取位置误差小于4.5 mm、3σ置信度下灰度误差小于1.71的轨道全断面高分辨率影像，极大地提高轨道安全巡检效率。
轨道安全巡检要素多，基于单张影像的巡检方法垂直拍摄轨道局部影像，无法快速感知轨道全断面表观细节信息，多视角影像融合受轨检车转弯与晃车影响大，且不同视角内物体的反射强度差异导致影像存在明显亮度偏差，降低病害识别准确度。针对上述问题，研究了基于多线阵影像融合的轨道安全巡检全断面表观感知方法。使用棋盘格标定板建立各相机刚性连接关系，调整横向分辨率和纵向分辨率相等。分析不同类型轨道中的相对不变量，建立钢轨轨面和轨底边缘不变特征，使用改进的YOLO v10算法自动提取钢轨不变特征，利用不变特征计算直线段和弯道段、晃车段的像素偏差，实现影像高精度拼接。根据轨检车前进方向影像的像素统计特征，以亮度差异不大的两侧钢轨为约束，使用改进直方图匹配方法恢复图像整体亮度，实现接缝处均匀过渡。在武汉地铁、武汉局某工务段进行数据采集，轨检车以10、40、60、80、120 km/h的速度运行，使用本文提出基于YOLO v10的影像偏移恢复方法修正图像，查准率95.20%，召回率93.58%，平均精度84.03%，其中召回率较现有最优方法提升了0.51%；对图像关系恢复的平均误差为11.21 px，80 km图像修正合格率为99.43 %；经过亮度调整的整体影像与约束影像像素均值差异为0.682，标准差差异仅0.344，较现有方法分别提升了61.38%和83.38%。实验结果表明：所提面向轨道安全巡检的表观细节感知方法，能够在轨检车以高速运行的条件下，获取位置误差小于4.5 mm、3σ置信度下灰度误差小于1.71的轨道全断面高分辨率影像，极大地提高轨道安全巡检效率。
2025, 43(3): 33-43.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.03.004
摘要:
随着铁路信息系统向数字化、智能化深度转型，细粒度、可解释的安全知识推荐需求日益迫切。针对传统方法跨模态关联断裂与业务适配性不足等问题，研究了融合多模态信息与生成式推理的铁路安全知识深度挖掘与推荐框架。构建了层次化铁路安全知识图谱，并在此基础上对图结构应用Node2Vec算法提取业务逻辑约束下的拓扑特征；同时，采用轻量级Transformer文本编码器（GTE）获取每条安全条款的深度语义特征。针对2类特征贡献度难以平衡的问题，提出了可调加权融合策略，通过动态参数控制文本向量与图嵌入向量的融合比例，并引入协同验证机制，以余弦相似度与预设业务规则双重约束生成候选推荐列表。为进一步提升检索精度，设计了三级渐进式检索架构实现多模态特征的精细对齐与噪声抑制。最后，以DeepSeek-R1大语言模型为推理引擎，通过领域提示模板将检索结果自动转换可执行决策方案，增强推荐解释性与连贯性。实验采用某铁路公司27份安全制度文件，设置相似度阈值0.85、最大推荐条款数10；结果显示，本方法推荐准确率达95%，较传统方法提升8个百分点，场景适配度和可解释性显著增强。研究验证了多模态检索与生成式推理协同的优势，为铁路安全知识智能化服务由“精准推荐”向“智能决策”演进提供了坚实技术支撑。
随着铁路信息系统向数字化、智能化深度转型，细粒度、可解释的安全知识推荐需求日益迫切。针对传统方法跨模态关联断裂与业务适配性不足等问题，研究了融合多模态信息与生成式推理的铁路安全知识深度挖掘与推荐框架。构建了层次化铁路安全知识图谱，并在此基础上对图结构应用Node2Vec算法提取业务逻辑约束下的拓扑特征；同时，采用轻量级Transformer文本编码器（GTE）获取每条安全条款的深度语义特征。针对2类特征贡献度难以平衡的问题，提出了可调加权融合策略，通过动态参数控制文本向量与图嵌入向量的融合比例，并引入协同验证机制，以余弦相似度与预设业务规则双重约束生成候选推荐列表。为进一步提升检索精度，设计了三级渐进式检索架构实现多模态特征的精细对齐与噪声抑制。最后，以DeepSeek-R1大语言模型为推理引擎，通过领域提示模板将检索结果自动转换可执行决策方案，增强推荐解释性与连贯性。实验采用某铁路公司27份安全制度文件，设置相似度阈值0.85、最大推荐条款数10；结果显示，本方法推荐准确率达95%，较传统方法提升8个百分点，场景适配度和可解释性显著增强。研究验证了多模态检索与生成式推理协同的优势，为铁路安全知识智能化服务由“精准推荐”向“智能决策”演进提供了坚实技术支撑。
2025, 43(3): 44-54.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.03.005
摘要:
高速公路隧道出入口危险驾驶行为频发，事故风险高。针对隧道进出口区段连续轨迹数据无法有效检测导致的驾驶风险评估难题，设计了1种监测范围覆盖隧道口内外共250 m的雷达-视频融合轨迹采样系统，研究了基于特征参数优化的危险驾驶行为识别方法。基于隧道出入口轨迹数据，分析隧道出入口的驾驶行为特点，选取急变速、蛇形驾驶、高风险跟车及冒险换道4种危险驾驶行为构建危险驾驶行为谱，利用风险度量法量化4种危险驾驶行为指标，并运用四分位法设定其特征参数阈值边界，通过阈值判断，对超出阈值边界的驾驶风险点开展可视化分析，初步得出4种危险驾驶行为的空间分布特点。选用随机过采样（random oversampling，ROS）、合成少数类过采样技术（synthetic minority oversampling technique，SMOTE）、自适应综合过采样（adaptive synthetic sampling，ADASYN）对危险驾驶样本进行预处理，均衡数据样本，而后与3类集成学习算法即极端梯度提升算法（eXtreme gradient boosting，XGBoost）、轻量级梯度提升机算法（light gradient boosting machine，LGBM）、自适应提升算法（adaptive boosting，AdaBoost），通过正交组合构建均衡-集成耦合算法，共提出基于单一集成学习算法和正交组合均衡-集成算法的12种危险驾驶行为识别模型，并通过模型测试验证了不同算法模型的性能差异，确定最优危险驾驶行为识别模型。采用斯皮尔曼相关系数分析参数间的相关性，筛选出关键参数，提高模型识别性能。研究结果表明：高速公路隧道出入口因交通环境复杂性与驾驶人行为波动，成为交通事故易发路段；在3种单模态集成算法模型和9种均衡-集成耦合模型的对比评估中，基于样本优化的SMOTE-LGBM耦合模型在隧道过渡区段对危险驾驶行为的识别效果显著占优，其精确率、F-s、AUC值具体评价数值区间分别为91.2%~91.4%、0.913~0.918、0.907~0.912，相较于其他算法维持在较高水平。
高速公路隧道出入口危险驾驶行为频发，事故风险高。针对隧道进出口区段连续轨迹数据无法有效检测导致的驾驶风险评估难题，设计了1种监测范围覆盖隧道口内外共250 m的雷达-视频融合轨迹采样系统，研究了基于特征参数优化的危险驾驶行为识别方法。基于隧道出入口轨迹数据，分析隧道出入口的驾驶行为特点，选取急变速、蛇形驾驶、高风险跟车及冒险换道4种危险驾驶行为构建危险驾驶行为谱，利用风险度量法量化4种危险驾驶行为指标，并运用四分位法设定其特征参数阈值边界，通过阈值判断，对超出阈值边界的驾驶风险点开展可视化分析，初步得出4种危险驾驶行为的空间分布特点。选用随机过采样（random oversampling，ROS）、合成少数类过采样技术（synthetic minority oversampling technique，SMOTE）、自适应综合过采样（adaptive synthetic sampling，ADASYN）对危险驾驶样本进行预处理，均衡数据样本，而后与3类集成学习算法即极端梯度提升算法（eXtreme gradient boosting，XGBoost）、轻量级梯度提升机算法（light gradient boosting machine，LGBM）、自适应提升算法（adaptive boosting，AdaBoost），通过正交组合构建均衡-集成耦合算法，共提出基于单一集成学习算法和正交组合均衡-集成算法的12种危险驾驶行为识别模型，并通过模型测试验证了不同算法模型的性能差异，确定最优危险驾驶行为识别模型。采用斯皮尔曼相关系数分析参数间的相关性，筛选出关键参数，提高模型识别性能。研究结果表明：高速公路隧道出入口因交通环境复杂性与驾驶人行为波动，成为交通事故易发路段；在3种单模态集成算法模型和9种均衡-集成耦合模型的对比评估中，基于样本优化的SMOTE-LGBM耦合模型在隧道过渡区段对危险驾驶行为的识别效果显著占优，其精确率、F-s、AUC值具体评价数值区间分别为91.2%~91.4%、0.913~0.918、0.907~0.912，相较于其他算法维持在较高水平。
2025, 43(3): 55-65.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.03.006
摘要:
针对城市超长隧道合流区的交通拥堵问题，研究了融合主线可变限速与匝道信号控制的联合优化控制方法。根据合流瓶颈区及其下游的不同交通状态组合，生成了四级控制策略。通过综合考虑匝道汇入、路段间速度差异和驾驶人服从度，对传统元网络（meta network，METANET）模型进行了改进；同时，通过新增匝道排队容量控制机制，对经典ALINEA算法进行了扩展，实现了可变限速与匝道信号的联合控制。在此基础上，结合模型预测控制方法，对不同交通状态下的限速值和匝道信号配时进行了优化。依托VISSIM仿真平台，构建武汉两湖隧道场景，并利用COM接口与Python二次开发，实现仿真路段交通参数的实时获取与控制。实验对比多种管控策略，包括动态可变限速、匝道信号控制与联合控制。仿真结果表明，①提出的联合管控策略相比无管控策略，减少瓶颈区车辆行程时间17.7%，降低车均延误时间62.96%；②与单一控制策略相比，联合管控可显著提高平均车速和交通流稳定性，特别是在高流量拥堵情况下效果更为显著；③在联合控制策略下，路段最低平均车速提升20.38%，瓶颈区及下游缓行时间减少22.2%，低速区域的空间范围和持续时间均明显缩短，且车速波动幅度大幅减小。面对多种复杂交通流，联合控制策略展现出良好的动态自适应能力，能够根据流量结构自动调整主线与匝道的控制强度，实现对瓶颈区交通负荷的合理分配。
针对城市超长隧道合流区的交通拥堵问题，研究了融合主线可变限速与匝道信号控制的联合优化控制方法。根据合流瓶颈区及其下游的不同交通状态组合，生成了四级控制策略。通过综合考虑匝道汇入、路段间速度差异和驾驶人服从度，对传统元网络（meta network，METANET）模型进行了改进；同时，通过新增匝道排队容量控制机制，对经典ALINEA算法进行了扩展，实现了可变限速与匝道信号的联合控制。在此基础上，结合模型预测控制方法，对不同交通状态下的限速值和匝道信号配时进行了优化。依托VISSIM仿真平台，构建武汉两湖隧道场景，并利用COM接口与Python二次开发，实现仿真路段交通参数的实时获取与控制。实验对比多种管控策略，包括动态可变限速、匝道信号控制与联合控制。仿真结果表明，①提出的联合管控策略相比无管控策略，减少瓶颈区车辆行程时间17.7%，降低车均延误时间62.96%；②与单一控制策略相比，联合管控可显著提高平均车速和交通流稳定性，特别是在高流量拥堵情况下效果更为显著；③在联合控制策略下，路段最低平均车速提升20.38%，瓶颈区及下游缓行时间减少22.2%，低速区域的空间范围和持续时间均明显缩短，且车速波动幅度大幅减小。面对多种复杂交通流，联合控制策略展现出良好的动态自适应能力，能够根据流量结构自动调整主线与匝道的控制强度，实现对瓶颈区交通负荷的合理分配。
2025, 43(3): 66-73.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.03.007
摘要:
为了研究3车道城市隧道中边墙对各车道驾驶人视觉特性和驾驶行为的影响，通过开展实车试验，获取25名驾驶人的视觉行为指标和驾驶行为指标，视觉指标包括注视点分布比例、注视熵率值，反映驾驶人的注意力分配策略；驾驶行为指标主要包括横向偏移量和横向加速度，反映驾驶人对车辆的横向控制能力。研究表明：不同车道的驾驶人的注意力分配策略和车辆横向位置控制能力存在显著差异。相比中间车道，两侧车道驾驶人会对靠近他们一侧的边墙分配较多的注意力，右侧车道的驾驶人约12%的注意力分配在隧道右侧壁，左侧车道的驾驶人近15%的注意力分配在隧道左侧壁，中间车道的驾驶人仅5%的注意力分配到隧道两侧壁。不同车道驾驶人对隧道边墙的行为响应存在显著差异。左侧车道车辆的横向偏移主要集中在车道中心线右侧0.25~0.34 m之间，横向加速度分布于0.17~0.21 m/s2，偏移方向多沿中心线右侧；中间车道车辆则倾向于向左偏移，横向偏移量为0.12~0.19 m，加速度分布在0.08~0.13 m/s2，偏移方向主要沿中心线左侧；右侧车道车辆同样表现出向左偏移特征，偏移范围为0.17~0.24 m，加速度在0.14~0.20 m/s2之间。城市隧道边墙对左侧车道驾驶人的视觉搜索效率和车辆横向位置控制能力影响最大，使得左侧车道成为行车风险最高的车道，右侧车道次之，中间车道最低。
为了研究3车道城市隧道中边墙对各车道驾驶人视觉特性和驾驶行为的影响，通过开展实车试验，获取25名驾驶人的视觉行为指标和驾驶行为指标，视觉指标包括注视点分布比例、注视熵率值，反映驾驶人的注意力分配策略；驾驶行为指标主要包括横向偏移量和横向加速度，反映驾驶人对车辆的横向控制能力。研究表明：不同车道的驾驶人的注意力分配策略和车辆横向位置控制能力存在显著差异。相比中间车道，两侧车道驾驶人会对靠近他们一侧的边墙分配较多的注意力，右侧车道的驾驶人约12%的注意力分配在隧道右侧壁，左侧车道的驾驶人近15%的注意力分配在隧道左侧壁，中间车道的驾驶人仅5%的注意力分配到隧道两侧壁。不同车道驾驶人对隧道边墙的行为响应存在显著差异。左侧车道车辆的横向偏移主要集中在车道中心线右侧0.25~0.34 m之间，横向加速度分布于0.17~0.21 m/s2，偏移方向多沿中心线右侧；中间车道车辆则倾向于向左偏移，横向偏移量为0.12~0.19 m，加速度分布在0.08~0.13 m/s2，偏移方向主要沿中心线左侧；右侧车道车辆同样表现出向左偏移特征，偏移范围为0.17~0.24 m，加速度在0.14~0.20 m/s2之间。城市隧道边墙对左侧车道驾驶人的视觉搜索效率和车辆横向位置控制能力影响最大，使得左侧车道成为行车风险最高的车道，右侧车道次之，中间车道最低。
交通信息与安全
Journal of Transport Information and Safety
（1983年创刊 双月刊 ）
曾用刊名：《交通与计算机》
主管单位：中华人民共和国教育部
主办单位：武汉理工大学
协办单位：
中国人工智能学会智能交通专业委员会
主 编：钟鸣
副 主 编：马勇 胡钊政 杜志刚
领域主编：陈再刚 杜文博 吕能超
黄亚敏 郑士源
执行主编：徐堃
编辑出版：
《交通信息与安全》编辑部
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