An Improved Automatic Traffic Incident Detection Technique Using a Vehicle to Infrastructure Communication
Notice bibliographique
Résumé
Traffic incident detection is one of the major research areas of intelligent transportation systems (ITSs). In recent years, many mega-cities suffer from heavy traffic flow and congestion. Therefore, monitoring traffic scenarios is a challenging issue due to the nature and the characteristics of a traffic incident. Reliable detection of traffic incidents and congestions provide useful information for enhancing traffic safety and indicate the characteristics of traffic incidents, traffic violation, driving pattern, etc. This paper investigates the estimation of traffic incident from a hybrid observer (HO) method, and detects a traffic incident by using an improved automatic incident detection (AID) technique based on the lane-changing speed mechanism in the highway traffic environment. First, we developed the connection between vehicles and roadside units (RSUs) by using a beacon mechanism. Then, they will exchange information once the vehicles get access to a wireless medium. Second, we utilized the probabilistic approach to collect the traffic information data, by using a vehicle to infrastructure (V2I) communication. Third, we estimated the traffic incident by using an HO method which can provide an accurate estimation of an event occurring. Finally, in order to detect traffic incident accurately, we applied the probabilistic data collected through V2I communication based on lane-changing speed mechanism. The experimental results and analysis obtained from simulations show that the proposed method outperforms other methods in terms of obtaining a better estimation of traffic incident which agrees well with the theoretical incident, around 30% faster detection of traffic incidents and 25% faster dissipation of traffic congestion. With regard to duration of an incident, the proposed system obtained a better Kaplan–Meier (KM) curve, influenced by the shortest duration of time to clear the traffic incident, in comparison with the other methods.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».