Evaluation of Automatic Incident Detection Systems Using the Automatic Incident Detection Comparison and Analysis Tool
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a new testbed for Automatic Incident Detection (AID) systems that uses real-time traffic video and data feeds from the Ministry of Transportation, Ontario (MTO) COMPASS Advanced Traffic Management System (ATMS). This new testbed, termed the AID Comparison and Analysis Tool (AID CAAT), consists largely of a data warehouse storing a significant amount of traffic video, the corresponding traffic data and an accurate log of incident start/end times. An evaluation was conducted whereby the AID CAAT was used to calibrate, and then analyze the performance of four AID systems: California Algorithm 8, McMaster Algorithm, the Genetic Adaptive Incident Detection (GAID) Algorithm and the Citilog - VisioPAD. The traditional measures of effectiveness (MOE) were initially used for this evaluation: detection rate (DR), false alarm rate (FAR), and mean time to detection (MTTD). However, an in-depth analysis of the test results (facilitated by the AID CAAT) revealed the need for two additional MOEs: False Normal Rate and Nuisance Rate. The justification and sample calculations for these new MOEs are also provided. This evaluation shows the considerable advantages of the AID CAAT, and also suggests the strengths and weaknesses of the AID systems tested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».