【摘要】 根据中国自行车协会的最新数据，截至2022年，中国电动自行车的保有量已攀升至3.5亿辆，逐渐成为众多市民的首选出行方式。然而，传统自行车与新型电动自行车的大规模并行使用，无疑加剧了骑行环境的安全风险。现有研究缺乏针对骑行环境安全评价的指标体系，无法对骑行环境中的潜在风险进行量化分析。在此背景下，本研究聚焦北京市四环内骑行环境的现状，以自采集的方式获取了北京四环内2963.4公里道路共116107张骑行图像作为数据基础，构建了一套包含12项风险因素的指标体系，并确定各风险因素的权重，以进行加权计算得到风险指数，最后构建计算机视觉模型识别各风险因素，并对识别结果进行聚类。本研究还在梳理北京市近年来慢行交通政策的基础上，结合风险因素识别结果，为未来北京市骑行环境建设提供了建议与参考。更多还原