Operational Evaluation of Vehicle Detection Systems at Rural Signalized Intersections
Notice bibliographique
Résumé
Approaches considered to improve safety at rural high speed signalized intersections most likely will adversely affect the operational aspect of the intersection, and vice-versa. Vehicle Detection Systems and Advanced Warning Systems (AWS) have been used to end the green phase for the major road approaches in a safe manner and to warn drivers of an upcoming change of phase, respectively. If phase termination is by max-out, it will eliminate the expected safety benefit by ending the green phase without considering vehicles that may be traveling the dilemma zone. In order to address this concern, an intelligent detection control system (D-CS) was developed by Texas A&M University. The main feature of this system is to identify if trucks are located in the dilemma zone in order to extend the green beyond the maximum limit to allow them to safely cross the intersection. This research evaluates the D-CS and traditional vehicle detection systems in a Canadian environment. For this evaluation, operational and safety performance of both systems were determined and compared at high speed signalized intersections. This paper only presents results for the operational evaluation. Parameters considered for this evaluation include: control delay, percent of vehicles stopping on red, and percent of vehicles in the dilemma zone. For field data collection, video cameras were used to record actual data (traffic volume, signal timing, others) at two signalized intersections. Results indicated that the D-CS has a better operational performance than the traditional vehicle detection system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».