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Enregistrement W2227081553 · doi:10.1049/iet-its.2015.0001

Exploring walking gait features for the automated recognition of distracted pedestrians

2015· article· en· W2227081553 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Intelligent Transport Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGait Recognition and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitComputer scienceGait analysisDistracted drivingPedestrianPhysical medicine and rehabilitationArtificial intelligenceHuman–computer interactionComputer visionPsychologyDistractionEngineeringTransport engineeringCognitive psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examines the possibility of automatically detecting distracted pedestrians on crosswalks using their gait parameters. The methodology utilises recent findings in health science concerning the relationship between walking gait behaviour and cognitive abilities. Walking speed and gait variability are shown to be affected by the complexity of tasks (e.g. texting) that are performed during walking. Experiments are performed on a video data set from Surrey, British Columbia. The analysis relies on automated video‐based data collection using computer vision. A sensitivity analysis is carried out to assess the quality of the selected features in improving the accuracy of the classification. Classification results show that the proposed approach is promising with around 80% correct detection rate. This research can benefit applications in several transportation related fields such as pedestrian facility planning, pedestrian simulation models as well as road safety programmes and legislative studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,106 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle