4月15日，由同济大学城市交通研究院举办的城市交通交叉学科学术沙龙第二期继续通过zoom平台举行。本期沙龙的主题是“非机动车交通品质研究：流、行为、设施”，由研究院“城市综合交通治理”方向责任导师陈小鸿教授主讲，吸引了来自校内外的老师、同学及业内同行共百余人参与。沙龙由城市交通研究院副院长吴娇蓉教授主持。

陈小鸿教授是业内知名的资深专家，研究领域涵盖城市交通规划、公路网规划、公共交通规划、慢行交通规划、交通治理等诸多领域。本期沙龙报告聚焦于近20年来持续开展的非机动车交通的研究，重点介绍了非机动车交通流的特征、骑车行为特征及行为与设施交互特征三个方面的研究成果，以及现在正在开展的视频分析、图像识别等新技术的应用方向，并最终落脚到关于如何做好研究的建议，为参加沙龙的同学、老师、同行做了最生动的分享，令所有人受益匪浅。

陈教授指出在慢行交通的研究中要建立的是用一系列的基础研究来支持新技术的总结、提升和应用的逻辑框架。

在非机动车交通流特征方面，研究了非机动车中的自行车、助动车的换算系数，以及其混合交通流的流密速特征及指标。

在骑行行为方面，分析了由于各类车辆的速度差异显著，呈现出非常多的行为交互现象，并按照骑车者、骑行目的的多意性进行了各类场景的细化。

在设施改善方面，基于视频拍摄、内业处理的数据采集与分析，得到了品质评分方法，且开展了相应的微观仿真工作。所提出的主观感知和设施客观状况相结合的定量评价方法，为《城市综合交通体系规划标准》中慢行的设施要求和评价方法奠定了基础。

近年来互联网租赁自行车的出现带来了技术和数据源的变化，使得关于“行为特征-骑行感知-动态服务水平”的研究成为可能。在这个背景下，陈小鸿教授团队又利用静态图像处理技术、移动过程跟踪与捕捉、专用设备的应用、微观仿真人工智能应用等正在开展以下几个方面的研究：

基于互联网租赁自行车的数据提取骑行轨迹，研究路径选择行为特征，可用于交叉口的信号控制优化以及隔离、遮阴设施的设计等。

基于视频数据与图像识别技术，提取非机动车道宽度、机非分隔带连续性信息等设施信息，捕捉超车/跟车行为辨识微观交通行为，计算各对象速度、加速度、横向距离、侧向间距、车头间距等特征描述参数，建立描述超车、跟车行为阶段特征的模型，建立非机动车流量、车速、密度计算模型。

基于车载检测设备，采集从骑行者个体角度的数据，研究不同骑行环境下影响骑行安全的因素，从而提高在城市环境中骑行者、行人和汽车驾驶员的安全性。

陈小鸿教授指出，新的数据获取与处理能力的提升大大提高了关于非机动车交通相关研究的广度、深度和精度，补充了国内对非机动车驾驶行为的研究，最终能用于为管理决策和设计优化提供支持。

在结语部分，陈小鸿教授结合近20年持续开展的关于非机动车交通的研究的体会，对为什么做研究和怎么做研究做了总结，并提出了“兴趣-数据-方法-跟踪”的“锦囊”。

沙龙的最后陈小鸿教授与校内外的同学及同行就大家所提出的问题进行了讨论。