非机动车超越行为轨迹分段识别与分析方法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2024年第3期北京时间：

作者：张蕊, 段予, 孔令争, 侯先磊

单位：1. 北京建筑大学，土木与交通工程学院，北京 100044；2. 中冶京诚工程技术有限公司，北京 100176

摘要：非机动车超越次数是非机动车道服务水平评价的重要参数，随着路侧高位视频设备的应用普及，为非机动车超越行为识别提供了良好的视频数据来源。目前有关轨迹分段方法的研究难以适应非机动车行驶角度变化频繁且超越轨迹较长的特点。本文提出基于片段轨迹时长和分割间隔时间两个参数的轨迹分段方法，根据视频获取的640条超越轨迹数据，分析非机动车各类超越行为的特性，选取纵向平均速度、纵向速度标准差、横向平均速度、横向速度标准差作为特征参数，基于K最近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法建立非机动车超越分类模型。根据超越行为持续时间平均值确定自行车片段轨迹时长取值为[4, 9] s，分割间隔时间取值为[1, 8] s；电动自行车的片段轨迹时长取值为[4, 8] s，分割间隔时间取值为[1, 7] s，利用分类模型对各参数组合分段获得的非机动车轨迹片段进行识别。研究结果表明：自行车片段轨迹时长为8 s，分割间隔时间为6s；电动自行车片段轨迹时长为6 s，分割间隔时间为4 s时，对应的识别误差百分比最低，分段效果最佳。

关键词：城市交通,超越行为识别,轨迹分段,非机动车,片段轨迹时长,分割间隔时间

基金资助：国家重点研发计划(2022YFB2601900)；住房和城乡建设部软科学研究项目 (2018-R2-046)；北京市属高等学校高水平科研创新团队建设支持计划项目(BPHR20220109)