基于多源数据的隧道驾驶风险识别 - 金盛; 江杨; 刘伯鹍; 白聪聪; 周梦涛 (东南大学学报（自然科学版）, 2024)
U491.25; 采用一种基于多源数据的方法来识别隧道复杂环境下的驾驶风险.基于实车驾驶实验,获取多源驾驶数据集,采用滑动时间窗进行隧道入口、内部和出口段的驾驶样本构建,并通过不良驾驶行为谱对样本进行风险评价.利用轻量梯度提升机(LGBM)构建驾驶风险识别模型,并采用部分依赖图(PDP)分析不同路段的风险影响因素.结果表明:隧道内部的驾驶风险较低,而入口段和出口段的风险较高;LGBM在入口段、内部段和出口段测试集上的精确率-召回率曲线下面积分别为0.888、0.893和0.860,驾驶员和道路环境特征能够有效提升驾驶风险识别模型的性能;不同路段的风险影响因素存在差异,相较于路段内部,入口段和出口段受到的多种因素影响更为显著.