国内外交通安全管理之比较

文章通过对欧美、日本等发达国家在道路交通安全宣传教育、事故紧急救援、管理人员严格公正执法、事故损害赔偿归责等方面和我国的交通安全管理情况进行比较分析,试提出我国目前在这些方面存在的问题以及应对措施。     

数字驾驶与交通安全

进入 2 1世纪 ,如何提高道路交通安全、减少交通事故已经是人类面临的一项全球性的挑战 .在机遇与挑战并存的现实面前 ,科技就是生产力 ,现代高新技术的突飞猛进为解决交通安全问题构建了新的解决平台 .本文提出了智能交通信息网络环境下数字驾驶的新概念 ,试图运用计算机、通信、控制、心理学等多学科交叉的技术手段 ,研究未来数字车辆的驾驶行为 ,揭示出数字驾驶的典型特征 ,旨在进一步增进车辆的行驶安全性 ,提高整个社会的运行效率和人类的生活质量     

驾车族朋友遇险莫慌张

汽车已成为人们的主要交通运输工具之一,驾车族的队伍越来越庞大,为保证交通安全,有关专家提醒驾车族朋友注意,当遇到以下惊险情况时切莫慌张,要沉着冷静、小心谨慎地应对,把损失降低到最低限度。(1)刹车失灵须冷静。正常行驶的汽车突然发生制动失灵时,驾驶员切忌惊慌失措,应沉     

发展高速公路交通安全审计的探讨

基于高速公路建设项目投资的全过程，对高速公路交通安全审计内容、预通车阶段及运营阶段的审计清单、安全审计量化方法进行了初步探讨，指出安全审计是一种节约投资、预防交通事故发生、判断潜在事故因素的有效方法，对提高高速公路交通安全性具有积极作用。     

中国日本国公路交通安全生产法规比较

建立与国际接轨的公路交通法规和克服不良驾驶习惯，已成为当前公路交通安全生产的重要课题。分析了中国、日本国交通法规中安全相关条文的差异。借鉴日本国公路交通法规的有益经验，着重分析我国公路交通安全方面存在的问题，寻找科学的解决方法，以求建立符合国际潮流的公路交通法规。指出：需重新修订我国交通管理法规中安全生产条文使之与国际接轨、将管理区域内的交通安全状况纳入责任考核。     

沈大高速公路交通事故特性及其安全设计研究（上）

随着我国高速公路的迅猛发展,高速公路交通安全越来越重要。本文根据收集的沈大高速公路交通事故资料,通过分析统计数据和有关资料,研究了沈大高速公路交通事故随时问和空问的分布特性,提出了鉴剐交通事故多发路段的具体方法,同时运用人类工效学的基本原理,建立了高速公路行车安全界面设计思想。通过实地考察有代表性事故多发路段的道路条件与交通条件,系统分析了事故多发的主要原因,提出了预防沈大高速公路交通事故,保证交通安全的具体措施。     

“死亡之谷”谜何在

常开车的人都会注意到这样的一块标志:"前方事故多发地段." 在北京昌平高崖口地区,有一条山路上就树立着这样的标志牌. 它位于北京至张家口110国道的八达岭高速公路地段.该高速公路全长82千米,事故多发区只是进京方向55千米到50千米这短短5千米的路段.它是一段山路,从1998年11月开通到2003年9月,共发生特大和重大交通事故32起,死亡49人,受伤62人.由于事故频繁,而且集中在不长一段路上,过往司机称之为"北京的百慕大",当地农民则叫它"死亡之谷".它的地理位置在北京昌平沙河以西20余千米处.     

在德国考驾照记

正一个可以信赖的驾驶环境在德国的城乡到处都有大量的无信号灯路口,车辆在这些路口的通行完全仰赖与人们对规则的遵守,自觉地按照交规规定的优先等级,依次、有序地通行。我国《道路交通安全法》自2004年5月实施以来已经10年了,作为道路使用者的我们,有没有感觉到更安全呢?答案是否定的,因为据统计,我国的车祸死亡率已经连续10多年居世界第一,我们以世界3%的汽车保有量,制造了全球16%的死亡     

浅谈公路设计对交通安全的影响

近些年来,随着我国交通基础设施建设的全面开展,我国的交通状况有所好转,但交通安全水平确没有得到有效的提高,以至于交通事故频频发生。也正因如此,做好道路交通安全问题则成为当今社会关注的热点。而影响交通安全因素的原因众多,公路设计的不完善则是重中之重。所以,如何改善公路设计中影响交通安全的不完善因素则尤为重要。     

低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法

提出一种低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法。具体而言，基于熵能表征系统状态的特点提出交通熵的概念，将个体车辆的微观驾驶行为量化为交通熵，以表征交通流状态；再将交通熵作为长短时记忆网络模型（Long Short-term Memory， LSTM）的输入参数建立预警模型；最后，使用HighD轨迹数据集提取高风险事件，并验证模型有效性。结果显示，使用交通熵的模型误报率和漏报率大幅降低。以智能车渗透率10 %为例，误报率和漏报率分别从6.18 %和11.47 %下降到了1.95 %和3.12 %；在预测模式下，对高风险事件误报率和漏报率为2.28 %和3.82 %。