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基于航拍数据与自适应栅格的左转人-车交互风险
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摘要：研究背景与问题 随着城市交通的快速发展，道路交叉口成为人-车交互最频繁的区域之一。特别是在车辆左转过程中，人-车交互的复杂性尤为突出。传统的交通安全风险评估方法往往依
研究背景与问题
随着城市交通的快速发展，道路交叉口成为人-车交互最频繁的区域之一。特别是在车辆左转过程中，人-车交互的复杂性尤为突出。传统的交通安全风险评估方法往往依赖于人工观测和统计数据分析，难以全面、准确地反映实际交互过程中的风险状况。观测难度大、运动状态随机性强、难以全面表征复杂交互风险机理等问题，成为制约交通安全研究的关键。因此，针对道路交叉口车辆左转时人-车交互的复杂性，本文提出了基于航拍数据与自适应栅格的左转人-车交互风险建模方法。
研究方法
本文提出的方法融合了YOLOv8n目标检测算法与DeepSORT目标跟踪算法，基于无人机航拍数据进行多目视角的目标检测和跟踪。首先，通过YOLOv8n算法对航拍视频中的车辆和行人进行实时检测，得到各个目标的位置信息；其次，利用DeepSORT算法对检测到的目标进行连续跟踪，以获取其在时间序列中的运动轨迹；最后，结合自适应栅格技术，对左转区域进行网格划分，根据车辆和行人的位置、速度、方向等参数，构建多维度风险场。
核心结果
本文所提出的左转人-车交互风险建模方法在实际应用中取得了良好的效果。通过对多个实际交通场景的分析，结果表明，该方法能够有效地识别左转过程中的高风险区域，为交通安全预警和事故预防提供有力支持。具体而言，该方法能够： 1. 准确识别车辆和行人的位置信息，为后续风险评估提供基础数据； 2. 对左转区域进行自适应网格划分，充分考虑不同区域的交互特征； 3. 通过多维度风险场的构建，全面反映左转过程中的交互风险； 4. 为交通安全预警和事故预防提供有针对性的建议。
结论与意义
本文提出的基于航拍数据与自适应栅格的左转人-车交互风险建模方法，为道路交叉口车辆左转时的风险识别和预警提供了新的思路。该方法在实际应用中表现出良好的效果，为交通安全研究提供了有力的技术支持。未来，我们将进一步优化算法，扩大数据规模，以实现对更多交通场景的风险评估，为我国交通安全事业贡献力量。
文章来源：《交通信息与安全》 网址: http://www.jtxxyaq.cn/qikandaodu/2026/1027/328.html