A Vision-Based Video Crash Detection Framework for Mixed Traffic Flow Environment Considering Low-Visibility Condition
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a vision-based crash detection framework was proposed to quickly detect various crash types in mixed traffic flow environment, considering low-visibility conditions. First, Retinex image enhancement algorithm was introduced to improve the quality of images, collected under low-visibility conditions (e.g., heavy rainy days, foggy days and dark night with poor lights). Then, a Yolo v3 model was trained to detect multiple objects from images, including fallen pedestrians/cyclists, vehicle rollover, moving/stopped vehicles, moving/stopped cyclists/pedestrians, and so on. Then, a set of features were developed from the Yolo outputs, based on which a decision model was trained for crash detection. An experiment was conducted to validate the model framework. The results showed that the proposed framework achieved a high detection rate of 92.5%, with relatively low false alarm rate of 7.5%. There are some useful findings: (1) the proposed model outperformed empirical rule-based detection models; (2) image enhancement method can largely improve crash detection performance under low-visibility conditions; (3) the accuracy of object detection (e.g., bounding box prediction) can impact crash detection performance, especially for minor motor-vehicle crashes. Overall, the proposed framework can be considered as a promising tool for quick crash detection in mixed traffic flow environment under various visibility conditions. Some limitations are also discussed in the paper.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».