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A Comprehensive Framework for Evaluating Cycling Infrastructure: Fusing Subjective Perceptions with Objective Data
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AI
DOI：10.3390/s25041168.png)
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摘要
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随着城市日益重视绿色低碳交通，有效自行车基础设施的发展已成为缓解交通拥堵和减少环境影响的必要条件。然而，自行车道的通行质量仍然不足。为弥补这一差距，本研究提出了一种多数据融合框架，用于评估自行车道的骑行友好性，整合了主观感知与客观指标。该框架结合基于调查的主观数据与数字化测量，以实现快速、大规模的评估，并与用户期望保持一致。基于显示性偏好（RP）调查分析，开发了定制化评估模型，以考虑目标用户群体间的差异。通过对道路颠簸程度、机动车侵占、骑行友好设施和路侧景观等关键因素进行振动分析和计算机视觉技术量化评估。验证结果表明，模型预测与主观数据评估之间具有高度相关性，证明了该框架的可靠性和有效性。该方法提供了一种可扩展、数据驱动的工具，用于优化自行车路线选择和指导基础设施升级，从而推动城市自行车交通的发展。
Keyword:
cycling friendliness evaluation
multi-data fusion
vibration signal processing
computer vision
reveal preference survey
期刊
IF:
3.5
论文数:
7.2W
被引数:
20.9W
机构
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