兼职保护右转信号的安全性评估之前和之后:通过应用基于人工智能的视频分析来应用极端价值理论方法
Md Mohasin Howlader1, Yasir Ali2, Andrew Burbridge3
1Queensland University of Technology (QUT), School of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Engineering, Brisbane, Queensland 4000, Australia.
Accident; analysis and prevention
|October 21, 2023
概括
本研究使用交通冲突数据评估了一种新的兼职保护右转信号策略. 该策略显著减少了在信号交叉点发生的严重和不严重的对立撞车事故.
科学领域:
- 交通工程是交通工程.
- 道路交通安全 道路交通安全
- 极端价值理论 极端价值理论
背景情况:
- 交通冲突技术为传统的基于碰撞的安全评估提供了替代方案.
- 自动冲突提取有助于加快安全评估.
- 需要对极端价值理论模型进行严格的测试,以便进行前后评估.
研究的目的:
- 通过使用交通冲突数据,评估一种新的兼职保护右转信号策略.
- 评估该策略在减少右转或反向撞车在信号交叉点的有效性.
主要方法:
- 利用基于深度神经网络的计算机视觉来从视频数据中提取交通冲突.
- 应用了非静止的两变通用极端值模型,以侵占后时间和碰撞后速度差作为冲突措施.
- 分析了来自澳大利亚凯恩斯五个信号交叉点的七个治疗方法和四个控制方法的数据.
主要成果:
- 兼职保护的右转信号策略减少了67%的严重对立撞车事故.
- 不严重的反向撞车事故减少了81%.
- 该战略提高了安全性,而不需要对右转队列进行容量升级.
结论:
- 兼职保护的右转信号是信号交叉路口的有效安全解决方案.
- 该策略解决了与反向穿过和右转运动相关的安全问题.
- 这些发现支持在道路安全评估中使用交通冲突技术和极端价值理论.
