地下道路分合流区驾驶员视认行为研究

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地下道路分合流区驾驶员视认行为研究

路记红, 钟石泉, 马寿峰, 白子建, 周丽珍

文章导航 > 交通信息与安全 > 2013 > 31(5): 10-18

路记红, 钟石泉, 马寿峰, 白子建, 周丽珍. 地下道路分合流区驾驶员视认行为研究[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(5): 10-18. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.05.003

引用本文:

路记红, 钟石泉, 马寿峰, 白子建, 周丽珍. 地下道路分合流区驾驶员视认行为研究[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(5): 10-18. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.05.003

LU Jihong, ZHONG Shiquan, MA Shoufeng, BAI Zijian, ZHOU Lizhen. Driver's Visual Recognition in Diverging and Merging Area of Underground Roads[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(5): 10-18. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.05.003

Citation:

LU Jihong, ZHONG Shiquan, MA Shoufeng, BAI Zijian, ZHOU Lizhen. Driver's Visual Recognition in Diverging and Merging Area of Underground Roads[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(5): 10-18. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.05.003

路记红, 钟石泉, 马寿峰, 白子建, 周丽珍. 地下道路分合流区驾驶员视认行为研究[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(5): 10-18. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.05.003

引用本文:

路记红, 钟石泉, 马寿峰, 白子建, 周丽珍. 地下道路分合流区驾驶员视认行为研究[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(5): 10-18. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.05.003

LU Jihong, ZHONG Shiquan, MA Shoufeng, BAI Zijian, ZHOU Lizhen. Driver's Visual Recognition in Diverging and Merging Area of Underground Roads[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(5): 10-18. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.05.003

Citation:

LU Jihong, ZHONG Shiquan, MA Shoufeng, BAI Zijian, ZHOU Lizhen. Driver's Visual Recognition in Diverging and Merging Area of Underground Roads[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(5): 10-18. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.05.003

地下道路分合流区驾驶员视认行为研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.05.003

天津大学管理与经济学部系统工程研究所天津300072
天津大学管理与经济学部系统工程研究所天津300072
天津大学管理与经济学部系统工程研究所天津300072
天津市市政工程设计研究院天津300051
天津大学管理与经济学部系统工程研究所天津300072

基金项目:

国家自然科学基金项目

中图分类号: U458.1
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出版历程
- 刊出日期: 2013-10-28

Driver's Visual Recognition in Diverging and Merging Area of Underground Roads

摘要: 当前地下道路交通事故频发且严重程度高,而提高地下道路交通标志的视认性是缓解地下道路交通安全问题的重要的措施之一.采用问卷调查和模拟驾驶实验的方法进行数据收集,并量化可能影响驾驶员视认性的各种因素,采用SPSS进行多项Logistic回归,从而提取影响驾驶员对地下道路分流标志视认的关键因素.回归结果表明,驾驶员的自身因素和交通状况均对驾驶员的视认行为产生重要影响,且各因素的因素程度由高到低排序依次为:职业、年龄、前车距、车流量等.建立了可以估算驾驶员产生不同等级注意程度的概率的预测模型,从而有针对性的对驾驶员进行培训,进而提高交通运行的安全程度.
- 视认 /
- 分流标志 /
- 地下道路 /
- Logistic回归
- visual recognition /
- divergence sign /
- underground road /
- Logistic regression

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