交通指路标志的识别与评价研究外文翻译资料

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交通指路标志的识别与评价研究

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交通指南的标志是有效的，只有当它们清楚地被驾驶员识别。在这项研究中，进行了三个实验。首先，研究了导向标志识别的影响因素。本研究的11个主要因素，以南京司机作为样本。通过层次分析法得到了不同影响因素的权重（层次分析法）。结果表明：导向标志的设置位置、遮挡程度和特征尺寸对导标志识别的影响最为显著，而其他因素则不重要。在第二阶段，基于不同因子的权重，建立了一个引导牌识别的评价模型。提出了四个方程组的综合评分法，并根据综合评分法分为五个等级。最后，对南京的典型案例进行了研究，验证了该评价模型的合理性和可靠性。实际应用的结果表明，该方法具有良好的适用性，交通工程师可以运用。

1.简介

交通标志提供了重要的信息，用于调节，引导或警告司机的行为，以使驾驶更安全，更容易。然而，随着城市规模和道路网络的不断发展，交通标志的服务已经远远落后。指路标志是一种交通标志，帮助司机到方便，快速，舒适的到达目的地，从而提高运输系统效率。美国交通部称交通标志的改进项目能减少34%的致命的事故。但是，如果导游的标志不能被司机们清楚地认识，它们就没有什么意义。因此，有必要对导向标志识别进行详细研究。那么，哪些因素会影响识别？不同影响因素的重要性如何？如何评估指南的识别？在本研究中，这些问题进行了研究。

引导标识一直是一个能引起研究人员兴趣的热门话题。吴和陈研究了影响符号的视觉特征（颜色、形状及尺寸）和认知特征（熟悉度、具体性、复杂性、意义、语义距离）。高等人发现，颜色和形状特征提取的视觉模型可以在不同的条件下准确的识别处在一个合理的距离且为静止图像的交通标志。Al-Madani 和 Al-Janahi调查了司机的个人特征和他们对标识的理解之间的关系，他们发现，驾驶者的受教育程度，性别，月收入，国籍会显著影响他们对交通标志的理解。这些研究有一定的局限性：研究对象主要关注的是一些基本特征（尤其是色彩和形状）和驾驶员的个性特征，许多其他影响因素应该被考虑进来。Prieto 和 Allen提出了一种利用自组织映射网络来检测和识别交通标识的新方法。Liu 和 Lu研究了基于前方距离模型的导向标志设置技术，提出了提高导游标志识别的方法。Zaklouta 和 Stanciulescu提出了一个三级实时识别交通标志系统，包括分割、检测和信号分类阶段。Souani等人提出了通过优化识别过程中不同阶段所使用的技术，实现自动识别道路标志的应用。本研究选取了11个主要影响因素进行调查，结果对普通公路的引导标志是有效的，即，其他道路都不属于本研究范围之内。

在上述简要回顾中，很容易发现许多的方法和措施，已被用来研究指路标志的识别。然而，不同的影响因素的重要性仍然是未知的，很少有研究已经完成指路标志识别的评价。本研究的目的是探讨不同因素的重要性及引导标志识别的评价方法。本论文的主要内容如下：（1）确定11个因子的权重，（2）建立了一个引导标志识别的评价模型。

1. 方法

采用分层随机抽样方法，随机抽取被选中的司机进行问卷调查的方法。分层是基于性别，年龄，职业，和取得驾驶证的年数。

这项研究包括三个实验。首先，研究了导向标志识别的影响因素。其次，建立了导向标志识别的评价模型。在第三，南京的一个例子是

用于验证评价模型的合理性和可靠性。

2.1 参与者

大范围人口抽样是必要的，因此，在第一阶段，问卷被分发给来自不同职业的司机，包括大学的学生，研究人员，公共汽车司机和驾驶教练。所有参与者的年龄主要在20岁至60岁之间，并且把年龄分成3组，18-25岁，26-50岁，50岁以上，男性和女性的数量相当。

2.2 测量仪器

2.2.1 引导标志的影响因素调查

1. 影响因素选择。第一步是找出影响导向标志识别的主要因素。在文献资料和实地调研的基础上，对主要因素进行了归纳，并将其分为静态因素和动态因素（表1）。一个完整的调查是耗时的和不可取的，因此，只有11个主要影响因素被选了出来，根据人体工程学和专家的筛选。人机工程学是一门以人、机、环境为一体的交叉学科，它的任务是优化工作条件，获得更高的效率。
2. 调查表的内容。问卷包括2个部分。第1部分为与司机的个人特征有关的四个封闭式的问题，包括性别、年龄、职业、以及驾龄（见表2）。为了保持舒适性，在提供答案时，参与者不需要把他们的姓名或电话号码放在问卷上。

第二部分是18个问题来评价任意两个因素的重要性程度。他们在颜色上有9个选择（如表2所示）。采用层次分析法设计了问卷过程（层次分析法）；9种比例被用来描述相对重要性。

1. 问卷调查。采用2种形式进行调查。在线调查似乎更方便，而实地调查可以确保参与者的多样性。要获得信任，得到真诚的回应，参与者应该被明确告知，本次调查不是考试，个人资料不会被窃取，并没有法律行动将被应用。在调查过程中，几乎每个参与者都配备了一个采访者，以避免复制，作弊，以小组回答问题，采取这种发放能减少对调查问卷内容的误解。当一个参与者倾向于口头回答时，采访者就简单地不加干扰的在问卷上写下他/她的答案。这一过程始于四月，在南京，2014，花10天完成。

表1：引导标志识别的主要影响因素

表2：调查问卷部分：（a）司机的特点和（b）抽样问题。

2.2.2导向标识识别评价模型

1. 评价指标的层次结构。根据专家的意见，充分考虑人的自然心理和生理，11个影响因素指标分为三类。该模型包括三层：目标层、准则层、指标层（图1）。
2. 指数评分法。采用问卷调查法对指标进行评分。为了便于比较和确定指标得分（表3），使用了一个五级评分系统。分级标准是根据中华人民共和国最新的国家标准，2009年四月发布的对第二部分道路标志和标记的标准。本研究进行了两个假设：设计速度40～70km/h和司机的视野是0.8。
3. 指标权重的确定。通过层次分析法得到指标层和规则层的权重；综合权重直接反映了影响导向标志识别的11个影响因素的重要性。基于第一阶段的数据建立了比较矩阵。为了保证一定质量的决策水平，对判断矩阵的一致性检查是必要的。当一致性比CRle;0.1时，这些对比被假定为内部一致；否则必须反复的比较。
4. 综合成绩计算。综合评分由以下公式给出：

表3：评价标准。

表4：各级别克朗巴哈系数值

2.2.3 案例研究

1. 案例的选择。为了得到一个更直观的结果，两导向标志（见图2）在南京同一地点被选定为研究对象。前者是重建前（2013年3月），而后者则是重建后（2014年十一月）。
2. 数据收集。为了获得2个指南的分数，十名研究人员被邀请完成问卷调查。成绩均精确到第一位，采用平均得分法计算综合评分。
3. 结果分析讨论

3.1参与者个人信息。问卷发放给550名司机，共有510名司机配合完成了问卷，响应率达到93%。由问卷得出的主要结果为：（1）57%名受访问者为男性；（2)绝大多数（72%）受访者的年龄在26—50岁这一区间，19%的受访者年龄在18—25岁区间，9%的受访者年龄在大于50岁区间；（3）80%的受访者受过大学或大学以上水平的教育；（4）74%的参与者有2年以上的驾龄，高学历的参与者的比例高，促进了结果的准确性，根据调查得出的结论，司机具有较高的教育背景对标识有更好的理解。

3.2 问卷统计分析。

1. 内部一致性信度。克朗巴哈系数法被认为是内部一致性的合适的检测手段。克朗巴哈系数法分别计算每个刻度（如表4所示），并且所有的数据统计分析都采用社会科学统计软件包（SPSS）进行。一个较低的克朗巴哈系数表明在同一规模下的项目缺乏相关性，者使得总结项目不合理。传统上，克朗巴哈系数值从0.6到0.7是可以接受的，而克朗巴哈系数值大于0.7就意味着很好。
2. 建构效度。对问卷的结构效度进行了因素分析。KOM检验统计量法和Bartlett球度检验就是用来测试的如果数据适合进行因素分析。数据结果（见表5）表明进行因素分析是可行的（KMO统计量值gt;0.5并且Plt;0.05）。进行因素分析采用的是SPSS统计软件中的主成分分析法。由于篇幅空间的限制，只给出了规则层的结果并且用SPSS 19原始输出来说明（见表6所示）。

3.3 影响因素权重。规则层的权重反映了不同类别的重要性，指标层权重的描述在同一类别中的不同因素的相对重要性，而综合权重呈现总体比较。所有的权重都精确到小数点后第三位（见表7）。由于繁琐的计算过程，一致性检查的结果不包括在这里。

3.4 评价模型

1. 综合成绩计

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