Driver Behavior Classification at Stop-Controlled Intersections Using Video-Based Trajectory Data
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how drivers behave at stop-controlled intersection is of critical importance for the control and management of an urban traffic system. It is also a critical element of consideration in the burgeoning field of smart infrastructure and connected and autonomous vehicles (CAV). A number of past efforts have been devoted to investigating the driver behavioral patterns when they pass through stop-controlled intersections. However, the majority of these studies have been limited to qualitative descriptions and analyses of driver behavior due to the unavailability of high-resolution vehicle data and sound methodology for classifying various driver behaviors. In this paper, we introduce a methodology that uses computer-vision vehicle trajectory data and unsupervised clustering techniques to classify different types of driver behaviors, infer the underlying mechanism and compare their impacts on safety. Two major types of behaviors are investigated, including vehicle stopping behavior and vehicle approaching patterns, using two clustering algorithms: a bisecting K-means algorithm for classifying stopping behavior, and the improved density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm for classifying vehicle approaching patterns. The methodology is demonstrated using a case study involving five stop-controlled intersections in Montreal, Canada. The results from the analysis show that there exist five distinctive classes of driver behaviors representing different levels of risk in both vehicle stopping and approaching processes. This finding suggests that the proposed methodology could be applied to develop new safety surrogate measures and risk analysis methods for network screening and countermeasure analyses of stop-controlled intersections.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».