交通事故點相關(guān)道路線形數(shù)據(jù)獲取方法及分段研究
發(fā)布時間:2022-12-18 01:09
道路因素作為交通事故的主要影響因素之一,其線形設(shè)計的不合理是造成交通事故聚集、形成交通事故黑點的重要原因。交通事故與道路線形相關(guān)性研究需要分別獲取事故點文字信息和相關(guān)道路線形數(shù)據(jù),然后整合。然而,目前國內(nèi)交通事故數(shù)據(jù)和道路空間數(shù)據(jù)分屬不同部門,數(shù)據(jù)相對不開放;政府?dāng)?shù)據(jù)公開平臺相關(guān)工作尚在進(jìn)行;部門之間數(shù)據(jù)不共享,存在信息孤島等問題,科研人員及普通用戶一般通過現(xiàn)場實測的方式獲取。但交通事故的發(fā)生具有一定的偶然性和區(qū)域離散性,隨著樣本量的增加,現(xiàn)場實測方法需要耗費大量的人力和物力。為方便研究人員采集數(shù)據(jù)以及擴大樣本量,論文給出了一種Web數(shù)據(jù)獲取方法。首先,采用Deep Web數(shù)據(jù)采集方法,獲取交通事故點文字描述。然后,針對國內(nèi)地圖中文語義識別較好但坐標(biāo)加密,國外開源平臺中文語義識別較弱但數(shù)據(jù)公開的特點,給出了將兩者優(yōu)點相結(jié)合的方法,通過建立國內(nèi)地圖和國外開源平臺坐標(biāo)映射關(guān)系,調(diào)用地圖和平臺接口,獲取事故點相關(guān)道路數(shù)據(jù)源文件。并根據(jù)自動機理論,建立了狀態(tài)自動機模型,便于從異構(gòu)的事故點相關(guān)數(shù)據(jù)源文件中提取道路線形數(shù)據(jù)。獲取到的道路線形數(shù)據(jù)通常為一或多條經(jīng)緯度軌跡,需先進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)清洗處...
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要研究內(nèi)容及技術(shù)路線
1.3.1 論文主要研究內(nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
第二章 交通事故與道路線形
2.1 道路線形概述
2.1.1 直線
2.1.2 圓曲線
2.1.3 緩和曲線
2.2 道路線形對交通事故的影響分析
2.2.1 直線影響
2.2.2 彎曲道路影響
2.2.3 道路線形組合的影響
2.3 道路線形數(shù)據(jù)
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于Web的交通事故點相關(guān)道路線形數(shù)據(jù)獲取方法
3.1 Web數(shù)據(jù)采集
3.2 網(wǎng)絡(luò)道路數(shù)據(jù)概述
3.3 交通事故點文字描述數(shù)據(jù)獲取
3.3.1 Deep Web數(shù)據(jù)
3.3.2 交通事故點文字描述數(shù)據(jù)獲取方法
3.4 數(shù)據(jù)源接口模型設(shè)計
3.4.1 有限自動機原理
3.4.2 文件接口模型設(shè)計
3.4.3 XML文件自動機模型設(shè)計
3.4.4 JSON文件自動機模型設(shè)計
3.4.5 DXF文件自動機模型
3.5 交通事故點相關(guān)道路線形數(shù)據(jù)獲取
3.5.1 電子地圖概述
3.5.2 道路空間數(shù)據(jù)源概述
3.5.3 交通事故點空間坐標(biāo)獲取方法
3.5.4 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
3.5.5 事故點相關(guān)道路線形空間數(shù)據(jù)獲取
3.6 本章小結(jié)
第四章 數(shù)據(jù)預(yù)處理及分段
4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.1.1 數(shù)據(jù)變換概述
4.1.2 道路線形數(shù)據(jù)變換
4.1.3 數(shù)據(jù)清洗概述
4.1.4 變道行為數(shù)據(jù)識別與處理
4.1.5 道路線形數(shù)據(jù)清洗
4.2 道路線形數(shù)據(jù)分段
4.2.1 道路線形特征分析
4.2.2 常用道路線形數(shù)據(jù)分段方法
4.2.3 方位角轉(zhuǎn)換
4.2.4 整體最小二乘法
4.2.5 基于整體最小二乘法的道路線形數(shù)據(jù)分段方法
4.3 本章小結(jié)
第五章 測試系統(tǒng)開發(fā)及實例
5.1 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
5.1.1 事故點數(shù)據(jù)導(dǎo)入
5.1.2 道路空間數(shù)據(jù)獲取
5.1.3 數(shù)據(jù)處理
5.1.4 可視化顯示
5.2 實例
5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
6.1 論文總結(jié)
6.2 論文不足
6.3 未來展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于OpenStreetMap和90 m SRTM的地面站導(dǎo)航電子地圖實現(xiàn)[J]. 宋曉虎,朱紀(jì)洪. 地球信息科學(xué)學(xué)報. 2017(07)
[2]交通事故點相關(guān)道路線形Web數(shù)據(jù)獲取[J]. 南春麗,史瀟,裴勃麗. 應(yīng)用科技. 2017(06)
[3]數(shù)據(jù)采集技術(shù)分析[J]. 段莉. 互聯(lián)網(wǎng)天地. 2016(12)
[4]基于開源WebGIS的遙感數(shù)據(jù)共享方法研究[J]. 鄭逢斌,元沐南,王棟,周珂,段勝強,張振鵬. 河南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(04)
[5]交通事故時間序列預(yù)測模型研究[J]. 王文博,陳紅,韋凌翔. 中國安全科學(xué)學(xué)報. 2016(06)
[6]道路環(huán)境對繞城高速公路交通事故嚴(yán)重程度影響分析[J]. 馮忠祥,雷葉維,張衛(wèi)華,王錕,韓松. 中國公路學(xué)報. 2016(05)
[7]基于自然駕駛數(shù)據(jù)的駕駛員變道特征分析[J]. 王雪松,李艷. 交通信息與安全. 2016(01)
[8]城市不同道路線形下的駕駛?cè)俗⒁曁匦訹J]. 李顯生,李明明,任有,嚴(yán)佳暉,陳小夏. 吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2016(05)
[9]Web技術(shù)發(fā)展綜述與展望[J]. 段壽建,鄧有林. 計算機時代. 2013(03)
[10]交通事故致因中的人為因素分析[J]. 孔令錚. 中國安全科學(xué)學(xué)報. 2013(01)
碩士論文
[1]土地資源數(shù)據(jù)庫的空間數(shù)據(jù)挖掘研究[D]. 何林艷.南京大學(xué) 2012
[2]駕駛員駕車生理、心理反應(yīng)與道路線形關(guān)系的研究[D]. 唐登科.東南大學(xué) 2006
本文編號:3721020
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要研究內(nèi)容及技術(shù)路線
1.3.1 論文主要研究內(nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
第二章 交通事故與道路線形
2.1 道路線形概述
2.1.1 直線
2.1.2 圓曲線
2.1.3 緩和曲線
2.2 道路線形對交通事故的影響分析
2.2.1 直線影響
2.2.2 彎曲道路影響
2.2.3 道路線形組合的影響
2.3 道路線形數(shù)據(jù)
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于Web的交通事故點相關(guān)道路線形數(shù)據(jù)獲取方法
3.1 Web數(shù)據(jù)采集
3.2 網(wǎng)絡(luò)道路數(shù)據(jù)概述
3.3 交通事故點文字描述數(shù)據(jù)獲取
3.3.1 Deep Web數(shù)據(jù)
3.3.2 交通事故點文字描述數(shù)據(jù)獲取方法
3.4 數(shù)據(jù)源接口模型設(shè)計
3.4.1 有限自動機原理
3.4.2 文件接口模型設(shè)計
3.4.3 XML文件自動機模型設(shè)計
3.4.4 JSON文件自動機模型設(shè)計
3.4.5 DXF文件自動機模型
3.5 交通事故點相關(guān)道路線形數(shù)據(jù)獲取
3.5.1 電子地圖概述
3.5.2 道路空間數(shù)據(jù)源概述
3.5.3 交通事故點空間坐標(biāo)獲取方法
3.5.4 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
3.5.5 事故點相關(guān)道路線形空間數(shù)據(jù)獲取
3.6 本章小結(jié)
第四章 數(shù)據(jù)預(yù)處理及分段
4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.1.1 數(shù)據(jù)變換概述
4.1.2 道路線形數(shù)據(jù)變換
4.1.3 數(shù)據(jù)清洗概述
4.1.4 變道行為數(shù)據(jù)識別與處理
4.1.5 道路線形數(shù)據(jù)清洗
4.2 道路線形數(shù)據(jù)分段
4.2.1 道路線形特征分析
4.2.2 常用道路線形數(shù)據(jù)分段方法
4.2.3 方位角轉(zhuǎn)換
4.2.4 整體最小二乘法
4.2.5 基于整體最小二乘法的道路線形數(shù)據(jù)分段方法
4.3 本章小結(jié)
第五章 測試系統(tǒng)開發(fā)及實例
5.1 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
5.1.1 事故點數(shù)據(jù)導(dǎo)入
5.1.2 道路空間數(shù)據(jù)獲取
5.1.3 數(shù)據(jù)處理
5.1.4 可視化顯示
5.2 實例
5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
6.1 論文總結(jié)
6.2 論文不足
6.3 未來展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于OpenStreetMap和90 m SRTM的地面站導(dǎo)航電子地圖實現(xiàn)[J]. 宋曉虎,朱紀(jì)洪. 地球信息科學(xué)學(xué)報. 2017(07)
[2]交通事故點相關(guān)道路線形Web數(shù)據(jù)獲取[J]. 南春麗,史瀟,裴勃麗. 應(yīng)用科技. 2017(06)
[3]數(shù)據(jù)采集技術(shù)分析[J]. 段莉. 互聯(lián)網(wǎng)天地. 2016(12)
[4]基于開源WebGIS的遙感數(shù)據(jù)共享方法研究[J]. 鄭逢斌,元沐南,王棟,周珂,段勝強,張振鵬. 河南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(04)
[5]交通事故時間序列預(yù)測模型研究[J]. 王文博,陳紅,韋凌翔. 中國安全科學(xué)學(xué)報. 2016(06)
[6]道路環(huán)境對繞城高速公路交通事故嚴(yán)重程度影響分析[J]. 馮忠祥,雷葉維,張衛(wèi)華,王錕,韓松. 中國公路學(xué)報. 2016(05)
[7]基于自然駕駛數(shù)據(jù)的駕駛員變道特征分析[J]. 王雪松,李艷. 交通信息與安全. 2016(01)
[8]城市不同道路線形下的駕駛?cè)俗⒁曁匦訹J]. 李顯生,李明明,任有,嚴(yán)佳暉,陳小夏. 吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2016(05)
[9]Web技術(shù)發(fā)展綜述與展望[J]. 段壽建,鄧有林. 計算機時代. 2013(03)
[10]交通事故致因中的人為因素分析[J]. 孔令錚. 中國安全科學(xué)學(xué)報. 2013(01)
碩士論文
[1]土地資源數(shù)據(jù)庫的空間數(shù)據(jù)挖掘研究[D]. 何林艷.南京大學(xué) 2012
[2]駕駛員駕車生理、心理反應(yīng)與道路線形關(guān)系的研究[D]. 唐登科.東南大學(xué) 2006
本文編號:3721020
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