ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ    主管:中国乐凯集团有限公司    主办:北京乐凯科技有限公司

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高速公路隧道交通安全风险识别与管控研究
沈晓东
【摘要】针对高速公路隧道交通安全风险识别能力不足、数据分析技术落后及应急响应效率低等问题,本研究提出一套融合计算机视觉、传感器网络和数据挖掘的综合风险管控方案。 通过构建图像识别模型实现危险驾驶行为的自动检测,利用多类型传感器网络进行环境参数实时监测,并采用数据挖掘技术建立风险预警模型,结合智能交通管理系统实施动态管控策略。 实际应用结果表明:该技术体系使隧道事故率下降 41. 9%,异常事件响应时间缩短 68.8%,危险驾驶行为识别率在 90%以上,显著提升了隧道交通安全管理水平,具有良好的实用价值和推广前景。

【关键字】高速公路隧道;交通安全;风险识别;计算机视觉;智能管控
【PDF】