交通安全越来越多的社会关注。通过引入多模式交通模式和新兴的车载安全技术系统、交通安全风险评估、预防和控制变得更具挑战性。主要挑战是有关交通安全集成多源数据输入时,当识别交通安全风险与自行车等新的运输模式和在线car-hailing。

具体地说,是伟大的需要开发新的方法来集成多源交通数据开发交通安全风险的定量测量在各种驾驶/骑场景,对于评估的有效性先进的应急管理和交通资源分配技术,以及识别与新兴连接相关的安全问题和自动车辆(CAV)技术。因此,目前的研究需要针对这些领域探索解决方案和开发有效的方法来解决相关的问题。

这个特殊的问题应该提出理论创新和提供工程应用价值。最初的研究和评论文章鼓励关注多源数据融合,危险驾驶行为建模、安全风险分析和定量评价的新交通模式(包括自行车共享,在线car-hailing),交通安全风险模拟和动态场景分析和应急救援和交通资源分配。我们也欢迎原始研究结果和评论文章基于gis技术涉及CAV-related交通安全研究,澄清当前状态的艺术。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 多源数据融合的新兴方法和交通安全风险感知
• 交通事故的风险评估和预防多种危险地区
• 地理信息系统(GIS)方法用于交通安全风险分析和识别
• 新的交通安全风险分析和管理模式(包括共享自行车和在线car-hailing)
• 危险驾驶行为分析和建模等不同场景下的常规交通场景和骑兵的场景
• 调查对交通安全上下文中CAV新兴技术
• 先进的数据分析方法与潜在的交通事故风险预测和识别(包括风险扩散、转移和集群)
• 先进的仿真技术在交通安全中的应用分析,风险预防和控制
• 创新方法在交通应急管理和资源分配