A Way to Automatically Generate Lane Level Traffic Data from Video in the Intersections
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Dossier post-publication
- Nature
- Retraction
- Motif
- Compromised Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Investigation by Third Party;Paper Mill;Unreliable Results and/or Conclusions;
- Date
- 12/13/2023 0:00
- Signalé par OpenAlex ?
- Oui
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Résumé
Lane level traffic data such as average waiting time and flow data at each turn direction not only enable navigation systems to provide users with more detailed and finer-grained information; it can also pave the way for future traffic congestion prediction. Although few studies considered extracting traffic flow data from a video at the lane level, it is not clear how many vehicles required turn left in fine-grained lanes during a fixed time. Many previous works focus on applying sensor data instead to videos to extract traffic flow. However, the reversible lanes and various shooting angles obstruct the progress of constructing a traffic data collection system. A framework is proposed to get these data in the intersection directly from a video and solve the problem of vehicle occlusion based on the delayed matching model. First, the different direction lanes are detected automatically by clustering trajectory data which are generated by tracking each vehicle. Experiments are conducted on urban intersections to show that our method can generate these traffic data effectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- Journal of Advanced Transportation
- Thématique
- Traffic Prediction and Management Techniques
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- National Natural Science Foundation of China
- Mots-clés
- Computer scienceIntersection (aeronautics)Traffic flow (computer networking)Cluster analysisTrajectoryData collectionTraffic congestionMatching (statistics)Floating car dataReal-time computingData miningArtificial intelligenceTransport engineeringComputer networkEngineering
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui