Examining pedestrian evasive actions as a potential indicator for traffic conflicts
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.
Notice bibliographique
Résumé
The use of traffic conflicts is gaining acceptance as a proactive approach to studying road safety. A traffic conflict involves a chain of events in which at least one of the involved road‐users performs some sort of evasive actions to avoid a potential collision. Pedestrian evasive actions are normally manifested by changes in the walking behaviour which is expressed through variations in their speed profile. This paper investigates the automatic detection of pedestrian evasive actions in a computer‐vision framework. The study proposes a new measure for detecting pedestrians undertaking evasive actions based on permutation entropy (PE). PE is a robust approach for discovering dynamic characteristics of a time‐series. In the current context, it reveals the degree of abnormality in the walking pattern by identifying the deviations from the normal free walking. The methodology is applied and validated using video data from an intersection in Shanghai, China. Results show that the PE‐based indicator has a high potential to identify and measure the severity of conflicts that involve pedestrian evasive actions compared to traditional time‐proximity measures (e.g. time‐to‐collision and post‐encroachment‐time). This research finds many applications in the modern transportation infrastructure monitoring, studying pedestrian crossing behaviour and developing safety programs for vulnerable road‐users.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découle