Design, Implementation and Testing of a New Multi-Sensor Mobile Device as a Tool for Cycling Data Collection in Highly Congested Urban Streets
Notice bibliographique
Résumé
The number of bicycle riders in New York City (NYC) has been increasing steadily in the past few years. These numbers include private and shared bicycles. The NYC bicycle network has been expanded to accommodate the needs of the increasing number of riders. Although the new infrastructure has reduced the number of cyclists killed or seriously injured (KSI) in some areas, in other areas similar improvements were not observed. A data-driven approach to study the possible effects of this type of infrastructure inconsistency on the variation of the number of bicycle crashes from one region to another in the city is the primary motivation of this paper. A highly portable and inexpensive sensing device for measuring the distance between a bicycle and lateral objects is designed and developed from scratch. The developed mobile sensing device can also map bicycle trajectories to highlight critical segments where the safe distance from passing vehicles is not respected. This mobile device is powered by a portable power source and it is comprised of two ultrasonic sensors, a Global Positioning System (GPS) receiver, and a real-time clock (RTC). The sensor is secured inside a custom design 3D printed case. The case can be easily attached to any bicycle including shared bikes for testing. The final prototype is entirely functional and used to collect sample data to demonstrate its effectiveness to address safety-related problems mentioned above. Finally, a dashboard is created to display collected key information. This key information can be used by researches and agencies for a better understanding of the factors contributing to the safety of bicycle routes.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».