【摘 要】
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传统的交通安全评估方法主要是以交通事故为指标。但是以交通事故为指标存在数据滞后、数据分析不真实、不准确等问题。本文以交通冲突为指标,采用视频识别方法采集了南京市
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传统的交通安全评估方法主要是以交通事故为指标。但是以交通事故为指标存在数据滞后、数据分析不真实、不准确等问题。本文以交通冲突为指标,采用视频识别方法采集了南京市仙林东南某区域的交通冲突数据,识别并预测了车辆运行轨迹,用车辆轨迹来判别交通冲突的发生,并建立了全新的加入交互变量的MLE-NBR预测模型。模型拟合结果显示传统泊松模型预测结果平均误差为31.50%,MLE-NBR模型预测结果平均误差为22.15%。精度提高了约30%。当直行交通量、车流速度、交互变量三项参数各自独立提升1%时,模型结果即冲突频次分别增加0.78%、0.65%和0.56%。
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