Driving Behavior and Traffic Safety: An Acceleration-Based Safety Evaluation Procedure for Smartphones
Notice bibliographique
Résumé
Traffic safety and energy efficiency of vehicles are strictly related to driver’s behavior. The scientific literature has investigated on some specific dynamic parameters that, among the others, can be used as a measure of unsafe or aggressive driving style such as longitudinal and lateral acceleration of vehicle. Moreover, the use of modern mobile devices (smartphones and tablets), and their internal sensors (GPS receivers, three-axes accelerometers), allows road users to receive real time information and feedback that can be useful to increase awareness of drivers and promote safety. This paper focuses on the development of a prototype mobile application that can evaluate the grade of safety that drivers are keeping on the road by measuring of accelerations (longitudinal and lateral) and warning for users when it can be convenient to correct their driving style. The aggressiveness is evaluated by plotting vehicle’s acceleration on a g-g diagram specially studied and designed, where horizontal and lateral acceleration is displayed inside areas of “Good Driving Style”. Several experimental tests were carried out with different drivers and cars in order to estimate the system accuracy and the usability of the application. This work is part of the wider research project M2M, Mobile to Mobility: Information and communication technology systems for road traffic safety (PON National Operational Program for Research and Competitiveness 2007-2013) which is based on the use of mobile sensor computing systems for giving real-time information in order to reduce risks and to make the transportation system more safe and comfortable.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».