摘要
随着城市化进程的加快，城市道路交通流量日益增大，交通事故频发，对人们的生命财产安全构成严重威胁。
在信号交叉口，由于车辆行驶轨迹复杂多变，变道行为频繁，极易引发交通冲突，是交通事故的高发区域。
危险变道行为是导致信号交叉口交通事故的重要原因之一。
因此，对信号交叉口多车行驶时变轨迹进行分析，识别危险变道行为，对于保障交通安全、提高道路通行效率具有重要意义。
本文首先介绍了信号交叉口交通流特性、车辆轨迹预测模型、危险变道行为定义与判定指标等相关概念；然后，对现有研究进行综述，分析了基于规则、基于模型和基于机器学习的危险变道行为识别方法的特点及优缺点；接着，重点介绍了基于时变轨迹的危险变道行为识别模型的构建方法，包括数据预处理、特征提取、模型训练与评估等；最后，对全文进行了总结和展望。
关键词：信号交叉口；危险变道行为；车辆轨迹；时变轨迹；行为识别
近年来，随着智能交通系统(ITS)的快速发展，车辆行驶轨迹数据逐渐成为研究交通安全和交通流理论的重要基础。
车辆轨迹数据通常包含车辆的位置、速度、加速度、方向等信息，能够直观地反映车辆的运动状态和驾驶行为。
利用车辆轨迹数据可以分析驾驶员的行为特征，识别危险驾驶行为，从而为交通安全预警和控制提供依据。
信号交叉口是城市道路交通的重要组成部分，也是交通事故的高发区域。
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