基于计算机视觉的评估,对骑自行车者和电车轨道的相互作用进行预测建模,以预测穿越成功
Kevin Gildea1, Daniel Hall2, Clara Mercadal-Baudart2
1Department of Mechanical, Manufacturing & Biomedical Engineering, Trinity College Dublin, Ireland; Department of Technology & Society, Faculty of Engineering, Lund University, Sweden.
Journal of safety research
|December 11, 2023
概括
骑自行车者穿过的角度,而不是速度,预测了电车轨道上的安全性. 基础设施应该鼓励60-90°的角度,以实现更安全的城市自行车.
科学领域:
- 城市规划是城市规划.
- 运输工程 运输工程 运输工程
- 道路安全分析的分析
背景情况:
- 涉及轻轨电车轨道的单单自行车撞车 (SBC) 在城市地区很常见,但报告不足,缺乏工程分析.
- 现有的研究并没有关注骑自行车者在穿越电车轨道时面临的具体工程挑战.
研究的目的:
- 分析骑自行车者在城市环境中穿越电车轨道时的行为和安全.
- 开发一个预测模型,以预测骑自行车者在电车轨道上的成功.
- 探索使用卷积神经网络 (CNN) 来估计骑自行车者交叉角度.
主要方法:
- 在九个都柏林市中心地点对骑自行车者的行为进行了基于视频的分析.
- 使用替代安全措施 (SMoS) 框架开发预测模型,重点关注骑自行车者穿越角度.
- 利用卷积神经网络 (CNN) 来自动估计交叉角度和骑自行车者检测.
主要成果:
- 骑自行车者穿越角度是穿越成功的重要预测因素,而速度不是.
- 外部因素,如路边和交通,显著限制了安全穿越角度.
- 通过有针对性的训练,CNN显示了对骑自行车者检测和交叉角度推断的实质性准确性改进.
结论:
- 促进安全穿越角度 (60-90°) 对于电车轨道附近的自行车安全至关重要.
- 基础设施设计应优先考虑直观的布局,以促进自行车安全导航.
- 开发的SMoS框架和SafeCross应用程序提供了改善骑自行车安全的实际工具.
