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学者姓名：荣建
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摘要 ：
为探讨雾天高速公路车路协同系统信息介入对驾驶人视觉信息加工模式的影响,首先,依托驾驶模拟平台设计了车路协同环境下的雾天高速公路驾驶模拟实验,获取驾驶人的视觉行为参数;其次,将前方道路定义为关键兴趣区域,分别提取驾驶人在全局水平及兴趣区域的注视、扫视等显性视觉特性指标,并分析其分布规律;最后,采用因子分析方法获取信息提取因子、感知密度因子及信息搜索因子共3个公因子,以表征雾天高速公路车路协同系统作用下驾驶人的视觉信息加工模式。结果表明,车路协同系统的应用会显著影响驾驶人的扫视行为及对前方道路的视觉资源分配,多元信息的介入改变了原有的信息分布,使驾驶员的信息提取效率提高,信息感知密度降低,信息搜索...
关键词 ：
视觉信息加工 视觉信息加工 雾天预警 雾天预警 车路协同 车路协同 模拟驾驶 模拟驾驶
引用：
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| GB/T 7714 | 李雪玮 , 赵晓华 , 李振龙 et al. 基于雾天高速车路协同模拟驾驶的驾驶人视觉信息加工模式 [J]. | 华南理工大学学报(自然科学版) , 2021 , 49 (03) : 131-138,148 . |
| MLA | 李雪玮 et al. "基于雾天高速车路协同模拟驾驶的驾驶人视觉信息加工模式" . | 华南理工大学学报(自然科学版) 49 . 03 (2021) : 131-138,148 . |
| APA | 李雪玮 , 赵晓华 , 李振龙 , 杨家夏 , 荣建 . 基于雾天高速车路协同模拟驾驶的驾驶人视觉信息加工模式 . | 华南理工大学学报(自然科学版) , 2021 , 49 (03) , 131-138,148 . |
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摘要 ：
为更加精细化地分析驾驶人驾驶行为的风险特性,识别驾驶行为风险,提出基于驾驶行为模式转移的个体驾驶行为风险评估方法。通过驾驶模拟试验获取个体驾驶人细粒度驾驶行为数据,依据提取的驾驶行为参数值对驾驶行为模式进行分解,以驾驶模式间的相互转移概率为特征指标,描述驾驶行为模式转移特性;利用最大信息系数及随机森林算法优选特征指标,最终形成个体驾驶人驾驶行为风险评估模型,对驾驶人的驾驶行为风险等级进行辨识。结果表明,该方法可以很好地识别个体驾驶人在驾驶过程中的决策偏好,且驾驶行为风险辨识精度达到85.71%。
关键词 ：
驾驶风险 驾驶风险 随机森林 随机森林 模式转移概率 模式转移概率 驾驶行为 驾驶行为
引用：
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| GB/T 7714 | 孙宫昊 , 荣建 , 常鑫 et al. 基于驾驶行为模式转移的驾驶行为风险评估方法 [J]. | 汽车技术 , 2021 , (11) : 22-29 . |
| MLA | 孙宫昊 et al. "基于驾驶行为模式转移的驾驶行为风险评估方法" . | 汽车技术 11 (2021) : 22-29 . |
| APA | 孙宫昊 , 荣建 , 常鑫 , 刘思杨 , 高亚聪 . 基于驾驶行为模式转移的驾驶行为风险评估方法 . | 汽车技术 , 2021 , (11) , 22-29 . |
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摘要 ：
基于行程时间累积分布曲线的微观交通仿真模型参数标定
关键词 ：
微观交通仿真 微观交通仿真 信号交叉口 信号交叉口 仿真参数标定 仿真参数标定 DTW算法 DTW算法 智能交通 智能交通 行程时间 行程时间
引用：
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| GB/T 7714 | 高亚聪 , 周晨静 , 荣建 et al. 基于行程时间累积分布曲线的微观交通仿真模型参数标定 [J]. | 高亚聪 , 2021 , 38 (4) : 121-130 . |
| MLA | 高亚聪 et al. "基于行程时间累积分布曲线的微观交通仿真模型参数标定" . | 高亚聪 38 . 4 (2021) : 121-130 . |
| APA | 高亚聪 , 周晨静 , 荣建 , 公路交通科技 . 基于行程时间累积分布曲线的微观交通仿真模型参数标定 . | 高亚聪 , 2021 , 38 (4) , 121-130 . |
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摘要 ：
基于雾天高速车路协同模拟驾驶的驾驶人视觉信息加工模式
关键词 ：
模拟驾驶 模拟驾驶 视觉信息加工 视觉信息加工 车路协同 车路协同 雾天预警 雾天预警
引用：
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| GB/T 7714 | 李雪玮 , 赵晓华 , 李振龙 et al. 基于雾天高速车路协同模拟驾驶的驾驶人视觉信息加工模式 [J]. | 李雪玮 , 2021 , 49 (3) : 131-138,148 . |
| MLA | 李雪玮 et al. "基于雾天高速车路协同模拟驾驶的驾驶人视觉信息加工模式" . | 李雪玮 49 . 3 (2021) : 131-138,148 . |
| APA | 李雪玮 , 赵晓华 , 李振龙 , 杨家夏 , 荣建 , 华南理工大学学报:自然科学版 . 基于雾天高速车路协同模拟驾驶的驾驶人视觉信息加工模式 . | 李雪玮 , 2021 , 49 (3) , 131-138,148 . |
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摘要 ：
仿真模型参数标定是微观交通仿真技术科学应用的前提,以单个集计点作为校核目标制约了参数标定结果的可移植性。将校核对象拓展为多点组成的曲线,提出以行程时间累积分布曲线作为校核对象的模型参数标定思路,并结合动态时间规整算法(DTW算法)重新设计校核目标函数,提出基于Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)、信息熵的标定结果有效性判定方法,优化微观仿真模型参数标定流程。然后以信号交叉口为仿真场景,应用遗传算法分别开展模型参数单个集计点校核标定和多点曲线校核标定的试验对比研究。结果表明:(1)与单个集计点标定方法相比,曲线标定方法输出的行程时间累积分布曲线与实测曲线相似度和K-S检验结果均...
关键词 ：
DTW算法 DTW算法 仿真参数标定 仿真参数标定 信号交叉口 信号交叉口 微观交通仿真 微观交通仿真 智能交通 智能交通 行程时间 行程时间
引用：
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| GB/T 7714 | 高亚聪 , 周晨静 , 荣建 . 基于行程时间累积分布曲线的微观交通仿真模型参数标定 [J]. | 公路交通科技 , 2021 , 38 (04) : 121-130 . |
| MLA | 高亚聪 et al. "基于行程时间累积分布曲线的微观交通仿真模型参数标定" . | 公路交通科技 38 . 04 (2021) : 121-130 . |
| APA | 高亚聪 , 周晨静 , 荣建 . 基于行程时间累积分布曲线的微观交通仿真模型参数标定 . | 公路交通科技 , 2021 , 38 (04) , 121-130 . |
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摘要 ：
为了实时掌握信号交叉口饱和流率动态变化规律和提升估算精度,构建了以神经网络为基础的饱和流率动态估计模型.通过对北京市典型信号交叉口3种场景(直行进口道、直行左转进口道、直行右转进口道)实测数据为研究对象,分析每种场景下交通流运行特征,确定影响饱和流率的关键因素,确定神经网络模型的输入输出参数,并对模型进行标定.最后与经典HCM方法进行对比.结果表明:不同场景下,神经网络模型估计精度均优于HCM方法;其估算误差分别为11.23％,7.02％,4.70％.提出的方法能够准确地动态估计饱和流率,成果可用于信号控制方案的实时调整与精细化的运行管理.
引用：
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| GB/T 7714 | 王益 , 荣建 , 周晨静 et al. 应用神经网络动态估计信号交叉口饱和流率 [J]. | 广西大学学报（自然科学版） , 2021 , 46 (3) : 714-723 . |
| MLA | 王益 et al. "应用神经网络动态估计信号交叉口饱和流率" . | 广西大学学报（自然科学版） 46 . 3 (2021) : 714-723 . |
| APA | 王益 , 荣建 , 周晨静 , 高亚聪 , 罗薇 . 应用神经网络动态估计信号交叉口饱和流率 . | 广西大学学报（自然科学版） , 2021 , 46 (3) , 714-723 . |
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摘要 ：
桥形标设计应用缺乏规范性,复杂桥形标影响驾驶人认读,进而影响通行效率及交通安全.?为明确桥形标复杂度对驾驶人认知加工的影响规律,借助Oddball范式针对不同复杂度桥形标开展脑电认知实验;综合考虑驾驶人的认读行为及脑电特性,提取认读时间、目的地寻找正确比例、脑电事件相关电位(event-related?potential,ERP)中早期注意电位N100及认知电位P3004个主要分析指标;采用重复测量方差分析量化桥形标复杂度对驾驶人认知过程及脑电特性的影响.?结果表明:随着桥形标复杂度的增加,驾驶人认读时间增长,目的地寻找正确比例降低;同时,诱发N100平均振幅、峰值更多地呈现负向偏移,P300平均振幅正向偏移增大,即驾驶人早期注意分配增加,早期注意时间滞后,认知难度增加;靶刺激与标准刺激的相对差异性越大,P300潜伏期越短,越容易与标准刺激低等复杂度桥形标辨别.
关键词 ：
N100 N100 事件相关电位 事件相关电位 桥形标 桥形标 认知过程 认知过程 脑电特性 脑电特性 P300 P300
引用：
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| GB/T 7714 | 李雪玮 , 赵晓华 , 黄利华 et al. 桥形标复杂度对驾驶人脑电认知特性的影响机理 [J]. | 西南交通大学学报 , 2021 , 56 (5) : 913-920 . |
| MLA | 李雪玮 et al. "桥形标复杂度对驾驶人脑电认知特性的影响机理" . | 西南交通大学学报 56 . 5 (2021) : 913-920 . |
| APA | 李雪玮 , 赵晓华 , 黄利华 , 荣建 . 桥形标复杂度对驾驶人脑电认知特性的影响机理 . | 西南交通大学学报 , 2021 , 56 (5) , 913-920 . |
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摘要 ：
The aim of this paper is to explore the influence of the cooperative vehicle-infrastructure system in foggy highway on the driver's visual information processing mode. Firstly, based on the driving simulation platform, a cooperative vehicle-infrastructure system in foggy highway (CVIS-HF) was designed to obtain the driver's visual behavior parameters. Next, the road ahead was defined as area of interest, and the driver's fixation, saccade and other explicit visual behavior indexes at the global level and area of interest were extracted and analyzed. Finally, three common factors, information extraction factor, perceptual density factor and information search, were obtained by using factor analysis method to characterize the driver's visual information processing mode under the effect of CVIS-HF. The results show that the application of CVIS-HF significantly affects the driver's scanning behavior and the allocation of visual resources for the road ahead. The original information distribution is changed by the intervention of cooperative vehicle-infrastructure system information, which improves the efficiency of information extraction and information search, but reduces the perceptual information density. The research results can provide theoretical reference and technical support for the design and safety application of human machine interface (HMI) in cooperative vehicle-infrastructure system. © 2021, Editorial Department, Journal of South China University of Technology. All right reserved.
关键词 ：
Behavioral research Behavioral research Information retrieval Information retrieval Roads and streets Roads and streets Road vehicles Road vehicles Search engines Search engines
引用：
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| GB/T 7714 | Li, Xuewei , Zhao, Xiaohua , Li, Zhenlong et al. Driver's Visual Information Processing Mode in Foggy Highway Cooperative Vehicle-Infrastructure System Environment Based on Simulated Driving [J]. | Journal of South China University of Technology (Natural Science) , 2021 , 49 (3) : 131-138 and 148 . |
| MLA | Li, Xuewei et al. "Driver's Visual Information Processing Mode in Foggy Highway Cooperative Vehicle-Infrastructure System Environment Based on Simulated Driving" . | Journal of South China University of Technology (Natural Science) 49 . 3 (2021) : 131-138 and 148 . |
| APA | Li, Xuewei , Zhao, Xiaohua , Li, Zhenlong , Yang, Jiaxia , Rong, Jian . Driver's Visual Information Processing Mode in Foggy Highway Cooperative Vehicle-Infrastructure System Environment Based on Simulated Driving . | Journal of South China University of Technology (Natural Science) , 2021 , 49 (3) , 131-138 and 148 . |
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摘要 ：
Driving fatigue is one of the main causes of traffic accidents in monotonous environments such as grassland highways. However, the process of generation of driving fatigue on grassland highways is still not clear. A driving simulation experiment with 23 participants was performed to collect data on driving behavior, reaction time and electrocardiogram (ECG) results when driving on a grassland highway. The effective feature indicators of driving fatigue based on driving behavior data were calculated by Pearson correlation coefficient and principal component analysis method. The matter-element model based on entropy weight method was used to quantify the generation process of driving fatigue (GPDF). GPDF was classified as different patterns by the eigenvalue of GPDF curves. Reaction time and ECG data were utilized to verify the rationality of GPDF. Results show that there were 13 feature indicators of driving behavior suitable for driving fatigue description. GPDF was not completely consistent among different participants and was classified into three patterns (i.e., mild, moderate and severe fatigue). The mean similarity for GPDF in each pattern was 0.87, 0.61 and 0.50. Validation test demonstrated that driving fatigue detection accuracy by GPDF was 72%. The mean similarity of the GPDF between driving behavior and ECG was 0.72. Driving fatigue tended to occur with driving time of 19 min or 33 min. This study is helpful to understand GPDF on grassland highways from the perspective of individual driving behavior, which would provide suggestions for the reasonable setting of anti-fatigue devices.
引用：
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| GB/T 7714 | Peng, Zhibiao , Rong, Jian , Wu, Yiping et al. Exploring the Different Patterns for Generation Process of Driving Fatigue Based on Individual Driving Behavior Parameters [J]. | TRANSPORTATION RESEARCH RECORD , 2021 , 2675 (8) : 408-421 . |
| MLA | Peng, Zhibiao et al. "Exploring the Different Patterns for Generation Process of Driving Fatigue Based on Individual Driving Behavior Parameters" . | TRANSPORTATION RESEARCH RECORD 2675 . 8 (2021) : 408-421 . |
| APA | Peng, Zhibiao , Rong, Jian , Wu, Yiping , Zhou, Chenjing , Yuan, Yuan , Shao, Xiansheng . Exploring the Different Patterns for Generation Process of Driving Fatigue Based on Individual Driving Behavior Parameters . | TRANSPORTATION RESEARCH RECORD , 2021 , 2675 (8) , 408-421 . |
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摘要 ：
The bicycle is a healthy and sustainable transport mode due to its emission-free characteristics. To increase bicycle use, it is fundamental to provide bicycle-friendly environments. To better monitor bicycle environments, this study proposed the concept of bicycling environment quality (BEQ), which was defined by perceived satisfaction and conflict level. Data collection was conducted at 19 road segments in five sites located in Beijing, China. Then, speed-related and acceleration-related bicycling behavior indicators (BBIs) were extracted from data collected using sensors on mobile phones, while bicycling environment indicators (BEIs), such as bicycle flow, were extracted from recorded data. Taking the BBIs and BEIs as input attributes, a two-level BEQ classification assessment model based on a random forest (RF) algorithm was constructed. The proposed RF-based classification assessment model was able to produce approximately 77.35% overall correct classification. The results demonstrate the feasibility of using GPS data in evaluating BEQ. In addition, a novel dockless bicycle-sharing system (DBS)-based framework for bicycle traffic monitoring is discussed, which is of great significance in the sustainable development of bicycles. This study provides a theoretical method for objective BEQ assessment. It can further be used by planners and road administrators to monitor and improve BEQ and by individual cyclists for optimal route choice.
关键词 ：
random forest random forest bicycling environment quality bicycling environment quality monitoring monitoring classification classification mobile sensor mobile sensor
引用：
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| GB/T 7714 | Bian, Yang , Li, Ling , Zhang, Huan et al. Categorizing Bicycling Environment Quality Based on Mobile Sensor Data and Bicycle Flow Data [J]. | SUSTAINABILITY , 2021 , 13 (8) . |
| MLA | Bian, Yang et al. "Categorizing Bicycling Environment Quality Based on Mobile Sensor Data and Bicycle Flow Data" . | SUSTAINABILITY 13 . 8 (2021) . |
| APA | Bian, Yang , Li, Ling , Zhang, Huan , Xu, Dandan , Rong, Jian , Wang, Jiachuan . Categorizing Bicycling Environment Quality Based on Mobile Sensor Data and Bicycle Flow Data . | SUSTAINABILITY , 2021 , 13 (8) . |
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