白色在强光照射下不易被识别 白色车事故多?

2016-06-20 07:46  来源:多彩贵州网-贵州都市报

  白色车更易发生事故?

  贵阳交通事故成因分析大赛,全国1500多支队伍3800多人参赛

  “忘了爱”团队,来自同济大学的金建栋(右),一名22岁的小伙研发出两款交通辅助管理软件获特等奖,得到5万元奖金。

  “沐威智造”团队成员刘成龙现场演示方案,最终获得一等奖。

  电子科大大数据研究中心主任、DC堡主周涛上台为参赛选手做点评。

  6月19日,贵阳交通事故成因分析大赛总决赛在贵阳举行。本次比赛历时5个月,总奖金20万元,有来自全国35个城市的知名高校、企业和研究机构的1500多支队伍、3800多人参赛,经过初赛复赛的严格筛选,21支队伍突出重围,参加了当天的总决赛。

  事故车辆中

  白色车、红色车事故多

  “事故车辆中,白色车辆最多,超过一半。”同济大学在读博士刘成龙是“沐威智造”团队成员,这个4人组成的团队提出了基于事故黑点的交通组织改善策略。“沐威智造”团队发现,除了驾驶人、天气等因素外,车辆颜色也和事故有一定关系,在某些时段,红色和白色车辆的事故尤其高发。

  据介绍,根据贵阳市交管局开放的相关数据分析,“沐威智造”团队成员发现,每日17时,贵阳发生交通事故车辆中红色车辆最多,占所有事故车辆的10%。“黄昏时分,阳光偏红色,红色分辨率较低。”刘成龙表示,黄昏时段红色车辆事故高发可能与此有关。

  凌晨零时许,贵阳发生交通事故的白色车辆比其他颜色车辆都要多。刘成龙表示,白色在强光照射下不易被识别,凌晨时段不仅车灯打开,还有路灯照射,白色车辆易被忽视。

  经统计分析,红色和白色的车辆在下雨天气时事故占比也会上升,其余颜色车辆受时间和天气影响则无明显表现。此外,在所有发生的追尾事故中,发生在隧道中的追尾事故最多,建议贵阳交管部门可在隧道路段采用错视觉的标志标线或图案进行事故预防,如在隧道地面画上错视觉的梯形图,让司机受视觉影像而减慢车速。

  个性化预警

  预测司机的事故概率

  交通事故分析,预防自然会成为焦点。总决赛中,有3支团队提到了个性化的预测警示提醒系统。

  “现有导航只会告诉大家事故高发路段,但具体发生什么样的事故却不得而知,久而久之,面对千篇一律的提醒,大家早已麻木。”交通事故个性化预测提醒系统,是“Euler”团队提出的方案,这个团队的3名成员分别来自广州、珠海和深圳3家不同的公司。

  “Euler”团队成员李豪堃告诉记者,将驾驶员、车辆、交通事故和交通违法记录、个人驾驶习惯等,与事故多发地点的事故发生时间和类型等数据进行整合挖掘,然后对症下药,预测每个司机在行经事故多发路段时可能发生类似交通事故的概率,更精确的发出警示提醒。

  “交通事故中,人的因素最大,从人入手是解决问题的关键。”李豪堃表示,要实现私人订制的精确提醒,还需要更多的数据,尤其是事故现场细节和驾驶员个人驾驶习惯等关键数据将会很关键。

  赛期5个月

  让沉睡的交通数据说话

  2015年12月28日,贵阳市交管局携手大数据科学与创意竞赛平台DataCastle举办贵阳交通大数据系列竞赛,通过贵阳交通大数据孵化器,贵阳市交管局将政府海量、高质、脱敏数据开放,5个月以来,将以往沉睡的贵阳市车辆事故数据、车辆驾驶人员数据、驾驶人员犯罪记录数据、天气数据等5万余条真实交通数据经脱敏后开放给参赛者,让聚集于DataCastle的优秀大数据人才参与到贵阳智慧交通的推动中。

  此次总决赛的评委嘉宾从方案的数据使用、技术能力、创意、可行性等多个维度对参赛团队进行综合评分,最终评选出此次竞赛17个奖项,并为获奖的参赛团队颁发总额20万元的奖金。

  据了解,除了贵阳官方开放的交通数据之外,地理及道路数据、其它交通数据、舆情数据、驾校数据、机动车数据等外部数据被参赛者充分地发掘并应用,跨域数据关联产生的化学反应令人惊喜,许多方案得到了交通领域专家的青睐,相信在之后的大数据交通应用落地中,能够为贵阳的交通带来切实的助益。

  电子科大大数据研究中心主任、DC堡主周涛表示,本次比赛征集到上百份兼具创意、数据技术的优秀方案,切实推动了贵阳市智慧交通建设的脚步。

  “这次比赛的效果出乎意料!”贵阳市交管局副局长李昂表示,这是贵阳市交管局首次开放相关数据征集创意方案,一些参赛队伍的创意非常不错,对贵阳市的交通管理工作很有启发和帮助。

作者:曹源麟 杨兴波 编辑:汤成伟
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