Safety evaluation of unconventional outside left-turn lane using automated traffic conflict techniques
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to evaluate the safety impacts of unconventional outside left-turn lane at signalized intersections. New designed unconventional outside left-turn lanes are increasingly used at signalized intersections in urban areas in China. The unconventional outside left-turn lane design allows an exclusive left-turn lane to be located to the right of through lanes to improve the efficiency and increase the capacity of left-turn movements. However, the design also raises some concerns regarding potential negative safety impacts. The evaluation is conducted using an automated video-based traffic conflict technique. The traffic conflicts approach provides better understanding of collision contributing factors and the failure mechanism that leads to road collisions. Traffic conflicts are automatically detected and time to collision is calculated based on the analysis of the vehicles’ positions in space and time. Video data are collected from a signalized intersection in Nanjing, China, where both traditional inside and unconventional outside left-turn lanes are installed on two intersection approaches. The other two approaches have only inside left-turn lanes. The study compared frequency and severity of conflict for left-turning vehicles as well as the percentage of vehicles involved in conflicts from the inside and outside left-turn lanes. The results show that the intersection approaches with outside left-turn lanes had considerably more conflicts compared to approaches without outside left-turn lanes. As well, the approaches with outside left-turn lanes had significantly higher conflict severity than the approaches without outside left-turn lanes. As such, it is recommended that the trade-off between the improved mobility and negative safety impact of outside left-turn lanes be carefully considered before recommending their installation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».