Evaluation of emergency driving behaviour and vehicle collision risk in connected vehicle environment: A deep learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the latest connected vehicle (CV) message standards, including SAE J2735‐2016 and T‐CASE 53–2017, the basic safety messages (BSMs) are designed specifically as effective measures for traffic safety management and applications. In this study, a testbed on the Nanchang‐Jiujiang Intelligent Highway in Jiangxi, China is illustrated as an example, and the basic architecture and key technologies is introduced for a proactive traffic safety utilisation, where the core basic safety message (BSM) data are sorted and implemented to perceive and predict risky driving behaviours in a field environment. On this basis, an accurate insight into time‐critical driving safety issues can be achieved by investigating raw BSM data, such as the inter‐vehicle distance, driver manipulation, vehicle speed, and acceleration/deceleration. Furthermore, to effectively take advantage of connected vehicle information and perceive the high uncertainty of driving behaviours during an emergency situation and evaluate the driving safety in mixed traffic scenarios, a long short‐term memory (LSTM) based deep learning framework is introduced to build a multi‐horizon vehicle crash risk prediction model using continuous BSMs as the inputs. The experimental results demonstrate the significance of connected vehicle data and deep learning algorithms for improving driving safety and promoting widespread deployment and application of connected vehicles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».