Automated class identification of modes of travel in shared spaces: a case study from India
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
This paper presents a classification approach for road‐user modes of travel. The classification does not assume well organized, and lane disciplined traffic. Instead, it relies on specific characteristics intrinsic for each road‐user to predict the corresponding class. The classification relies on extracting the geometric and movement characteristics of road‐users. As such, it is possible to classify road‐users in shared space facilities and sites with high level of non‐compliance. The classification is a multi‐step procedure. First, movement features are used to discriminate between motorized and non‐motorized road‐users. Then, complementary features based on road‐user geometry are added to differentiate between vehicles, rickshaws, powered two‐wheelers, and buses. Experiments are performed on a video data set from a shared facility in New Delhi, India. A performance analysis demonstrated the robustness of the proposed classification method with a correct classification rate of up to 90 percent. By considering the movement attributes, the approach is tolerant to considerable variations in road‐user physical details which often arises from choices of camera positions and partial occlusions. The research is part of the long‐term goal to develop an automated video‐based road safety and data collection system for developing countries.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle