Can Time Proximity Measures be Used as Safety Indicators in All Driving Cultures?
Notice bibliographique
Résumé
Limitations associated with traditional collision-based safety analysis techniques led to a growing interest in the use of surrogate safety measures such as the traffic conflict technique. This interest was facilitated by advances in automated video-based data collection methods that helped to overcome the reliability issues associated with manual collection of data on traffic conflicts. Various objective conflict indicators that measure various spatial and temporal aspects of user proximity are available to measure the severity of traffic events. These time-proximity conflict measures assume that proximity is a surrogate for conflict severity. However, this assumption may not be valid in many driving environments. The objective of this paper is to investigate whether time-proximity conflict measures can be a good indicator of safety in less-organized traffic environments with highly mixed road users. A case study of motorcycle conflicts in a highly congested shared intersection in Shanghai, China, was used as a case study. Traffic conflicts were analyzed with the use of automated video-based analysis techniques. Several traffic conflict indicators designed to detect evasive actions, such as deceleration, jerk, and yaw rate, were recommended as better able to measure traffic conflicts in such traffic environments. The results showed that indicators that measured evasive actions had higher potential to identify motorcycle conflicts in highly mixed, less-organized traffic environments than did time-proximity measures such as the time to collision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».