《交通信息与安全》杂志详细介绍

《交通信息与安全》是由中华人民共和国教育部主管，武汉理工大学、交通计算机应用信息网主办的学术期刊。该刊始终紧跟交通领域的发展动态，致力于为交通行业的科研人员、工程技术人员以及相关专业师生提供一个高水平的学术交流平台。

期刊创刊于1983年，原名为《交通与计算机》，2010年更名为《交通信息与安全》。目前为双月刊，大16开，逢双月28日出版。

主要刊登方向和内容

通过对数据库收录情况的分析，《交通信息与安全》的主要刊登方向和内容集中在以下几个方面：

智能交通系统

交通信息采集与处理：涵盖各类先进的交通数据采集技术，如传感器技术、视频监控技术等，以及对采集到的海量交通数据进行清洗、挖掘和分析的方法。例如，研究如何利用激光雷达传感器精确获取交通流量、车速等信息，以及通过数据挖掘算法预测交通拥堵趋势。

交通控制与诱导：主要探讨智能交通系统中的交通信号控制策略、动态路径诱导算法等。比如，提出基于实时交通状况的自适应信号控制方案，以提高路口的通行效率；研发面向驾驶员的个性化路径诱导系统，避开拥堵路段。

车路协同技术：关注车辆与道路基础设施之间的信息交互和协同控制，包括车路通信技术、协同决策算法等。例如，研究车路协同环境下的自动驾驶安全保障技术，实现车辆与道路设施的高效协同运行。

交通安全

交通事故预防与分析：运用统计学方法和机器学习算法对交通事故数据进行深入分析，找出事故发生的主要原因和规律，进而提出相应的预防措施。例如，分析不同天气条件、道路类型下的交通事故特征，建立交通事故风险评估模型。

交通安全评价与管理：介绍交通安全评价指标体系和方法，以及交通安全管理的策略和措施。如构建城市道路交通安全综合评价模型，对不同区域的交通安全状况进行量化评估；探讨基于大数据的交通安全管理模式，提高交通安全管理的科学性和有效性。

驾驶员行为与安全：研究驾驶员的生理、心理特征和行为习惯对交通安全的影响，以及如何通过技术手段和教育措施提高驾驶员的安全意识和驾驶技能。例如，分析驾驶员疲劳驾驶、分心驾驶等行为的检测方法和干预措施。

交通大数据与人工智能应用

交通大数据分析：利用大数据技术对交通领域的海量数据进行处理和分析，挖掘数据背后的潜在价值。如通过分析城市公共交通的刷卡数据，了解乘客的出行规律和需求，优化公交线路和运营计划。

人工智能在交通中的应用：探讨人工智能算法在交通领域的应用，如机器学习、深度学习在交通流量预测、交通事故预警等方面的应用。例如，利用深度学习模型对交通图像和视频进行识别和分析，实现交通违法行为的自动检测。

作者单位分类

根据数据库收录论文的作者单位情况，主要可以分为以下几类：

高校

众多高校的交通相关专业师生是该期刊的主要作者群体。包括同济大学、东南大学、北京交通大学、西南交通大学等在交通领域具有较强学科实力的高校。这些高校的研究人员在交通信息与安全领域开展了大量的理论研究和实验探索，其研究成果丰富了期刊的学术内容。

科研机构

各类交通科研机构也是重要的作者来源。如交通运输部科学研究院、中国交通通信信息中心等。这些科研机构承担了大量的国家级和省部级科研项目，其研究更侧重于实际应用和行业发展需求，为期刊带来了具有前瞻性和实用性的研究成果。

企业

交通相关企业的技术人员也会在该期刊发表论文。例如，智能交通系统集成企业、交通设备制造企业等。企业作者的论文往往结合实际工程案例，介绍企业在交通信息与安全领域的技术创新和应用实践，具有较强的工程应用价值。

政府部门及管理机构

部分来自交通管理部门、地方交通运输局等政府机构的工作人员也会在期刊上发表文章。他们的研究主要围绕交通政策、规划和管理等方面，为交通行业的政策制定和管理决策提供理论支持和实践经验。