Analysis of Pedestrian Lane Change Behavior Spectrum Based on Video Data at Ticket Gate Facilities in Subway Stations
Notice bibliographique
Résumé
Using motion unit tracking technology, the pedestrian motion parameters were extracted from the monitoring video data at the ticket gate facilities in subway stations and the indicators of the lane change behavior were determined. The pedestrian lane change behavior spectrum of ticket gate facilities in subway stations was constructed from the three elements of types of ticket gate facilities, pedestrian flow, and lane change behavior, and the quartile method was used to determine the upper and lower thresholds of the indicators. The results showed that when the pedestrian flow was (5, 10] ped/min, the average values of displacement, distance, and cumulative side shift distance were the largest and the thresholds were the largest. When the pedestrian flow was (10, 15] ped/min, pedestrians generally adopted a faster walking speed to change lanes. With the increase of the pedestrian flow, the average value of the change in direction of the movement increased and the longitudinal distance at the gate-type ticket gate facilities was greatly affected by the pedestrian flow. The number of lane changes was generally once. The research results can provide a basis for scientifically setting up ticket gate facilities and reducing congestion risks caused by abnormal lane change behavior.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».