基于驾驶员视觉特性的沙漠草原公路长直线段对行车安全影响研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51468051
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0809.道路与轨道工程
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

According to traffic accident data, the influence of the long straight line segment on driving safety is unignorable. Especially for desert steppe area, highway design often use straight segment because of its' gentle slope.But traffic accidents will be caused by long straight line segment more easily because of the monotonous landscape of desert steppe region. In China, "Design Specification for Highway Alignment" fail to makes clear definition for the maximum straight line length on the highway. Aiming to the effect of long straight section of desert steppe road on drivers visual characteristics ,which including visual search features, visual information load and visual fatigue, this research was carried through on the basis of analyzing data collected in drivers' driving tests as well as models building. Firstly , drivers' eye movement data and driving data are obtained by driving tests.Secondly, modeling of "visual interest areas" and "visual information content" are built.Thirdly ,the changes of "unit time visual interest area" and relation model between "pupil diameter approximate entropy" and "visual information content" are be analyzed in the microscopic scales. Finally, the changes of "unit time visual interest area" index and relation model between "pupil diameter approximate entropy" and "visual information content" with time accumulation and alignment condition accumulation are be analyzed in the macroscopic scales. Based on the analysis above, the influence mechanism of long straight line segment on visual search features, visual information load and visual fatigue can be obtained, and corresponding values of stright segment length for desert steppe highway can be confirmed using extreme value theorem and Lagrange mean value theorem.Above all ,this research can provides evidence for highway alignment design.
项目针对沙漠草原公路长直线路事故率高且我国《公路路线设计标准》未对直线段最大长度明确界定的实际,以数据分析和建模为手段,考虑驾驶员在行车过程中视觉搜索、视觉信息负荷和累积视觉疲劳影响,通过对行车过程眼动参数的采集、"视觉兴趣区"模型和"视觉信息量"模型的建立,首先分析"单位时间视觉兴趣面积"和"单位时间视觉兴趣区重心坐标"微观变化,确定长直线段对驾驶员视觉搜索稳定性影响机理;其次,分析"瞳孔直径近似熵"与"视觉信息量"关系模型,确定长直线段对驾驶员视觉信息负荷影响机理;再次,确定随时间累积和线形累积的"单位时间视觉兴趣区"指标变化和"瞳孔直径近似熵"与"视觉信息量"关系模型变化,确定长直线段对视觉疲劳累积的影响机理;最后,通过应用极值定理和拉格朗日中值定理对相关模型分析,确定公路长直线段长度、后接平曲线半径和直线段线形比例和分布,为沙漠草原公路线指标的修订和公路路线安全评价标准提供依据。

结项摘要

课题研究以数据分析和建模为手段,考虑驾驶员在行车过程中视觉搜索、视觉信息负荷和累积视觉疲劳影响,通过对宁夏境内国道110、京藏高速(宁夏段)、定武高速、青银高速4条道路等4条公路上展开了总测试里程超过八万公里的驾驶员行车试验,采集了驾驶员行车过程中的眼动参数、建立了“视觉兴趣区”模型和“视觉信息量”模型。(1)通过分析“单位时间视觉兴趣面积”和“单位时间视觉兴趣区重心坐标”微观变化,确定长直线段对驾驶员视觉搜索稳定性影响机理,从驾驶员视觉兴趣搜索角度确定理想的长直线行车时间为60秒,当直线段行车时间超过140秒,驾驶员不再进行积极的视觉搜索行为;(2)通过分析“瞳孔直径近似熵”与“视觉信息量”关系模型,确定长直线段对驾驶员视觉信息负荷影响机理,确定长直线段驾驶员视觉信息可承载的行驶车速阈值为124km/h,当高速行驶状态大于81秒后,驾驶员将适应高速行驶状态,这将导致一旦有危险将来不及做出正确反应;(3)时间累计效应下对驾驶员视觉疲劳的影响,建立宏观的时间累积效应下长直线段驾驶员视觉疲劳模型,确定长直线段对视觉疲劳累积的影响机理;(4)通过应用极值定理和拉格朗日中值定理对相关模型分析,确定公路长直线段长度、后接平曲线半径和直线段线形比例和分布,为沙漠草原公路线线形指标的修订和公路路线安全评价标准提供依据。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
基于视觉信息变化率的沙漠草原公路线形安全评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    公路工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王芳;郭慧;胡佳;李晓光
  • 通讯作者:
    李晓光
荒漠草原地区典型高速公路平曲线半径对驾驶员瞳孔直径影响分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    土木工程2018
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王芳;曹陈烽
  • 通讯作者:
    曹陈烽
基于驾驶员视觉兴趣区的沙漠草原公路曲线间直线段线形指标优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    吉林大学学报(工学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王芳;李晓光;郭慧;胡佳
  • 通讯作者:
    胡佳
宁夏地区典型高速公路与普通干线公路交通事故特征对比分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    建筑技术开发
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王芳;程晓军
  • 通讯作者:
    程晓军
基于聚类分析的易发生交通事故驾驶员关键特性确定
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    工程技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王芳;王旭
  • 通讯作者:
    王旭

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  • 通讯作者:
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书评/简介:Martin Haspelmath、Matthew S. Dryer、David Gil 和 Bernard Comrie(编辑),《世界语言结构地图集》。
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  • 发表时间:
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  • 作者:
    石海青(石井望の筆名);王芳;山本秀樹;乾秀行;山本秀樹;山本 秀樹;山本 秀樹
  • 通讯作者:
    山本 秀樹
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王芳

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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