A Framework for Determining Collision Likelihood Using Continuous Friction Values in a Connected Vehicle Environment
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
Jurisdictions currently provide information on winter road conditions through qualitative descriptors like bare and fully snow-covered. Ideally, these descriptors are meant to warn drivers beforehand about hazardous roads. In practice, however, discerning between safe and unsafe roads is sometimes unclear due to intermediate RSC classes covering too wide a range of conditions. This study aims at solving this safety ambiguity issue by proposing a framework for predicting collision likelihood within a road segment. The proposed framework converts road surface images into friction coefficients, which are then converted into continuous measurements through an interpolator. To find the best-performing interpolator, we evaluated geostatistical, machine learning, and hybrid interpolators. It was found that ordinary kriging had the lowest estimation error and was the least sensitive to changes in distance between measurements. After developing an interpolator, collision likelihood models were developed for segment lengths ranging from 0.5 km to 20 km. We chose the 6.5 km model based on its accuracy and intuitiveness. This model had 76.9% accuracy and included friction and AADT as predictors. It was also estimated that if the proposed framework were implemented in an environment with connected vehicles and intelligent transportation systems, it would offer significant safety improvements.
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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 découle