Rear-end conflicts analysis at non-signalized intersection based on vehicles trajectory data
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
Abstract With the raise of implementation of both signalized and ITS intersections at many municipalities around the world, countries such as Germany, USA, Canada and others still use the stop-control (non-signalized) intersections in their traffic network systems. The safety of these non-signalized intersections has been a major concern for researchers and city planners. Therefore, this study aims to investigate the safety in terms of exploring the rear-end conflicts of non-signalized intersections in a Two-way stop intersection in Germany. The Intersection Drone Dataset from an intersection in the city of Aachen in Germany is used to measure traffic conflicts between car-following (leading and following vehicles) when approaching the intersection, then the microscopic variables leading to these conflicts are explored using the random parameter logit model with heterogeneity in means and variances. The results show that there is a concerning number of conflicts over a short period of time at the non-signalized intersection and variables such as the standard deviation velocity of the leading vehicle, the average acceleration of the leading vehicle, the average velocity of the following vehicle, the average acceleration of the following vehicle and the difference of distance between leading and following vehicles are found to be significant. In addition, a new phenomenon, Unnecessary Intended Deacceleration, of car-following events which increases the safety risk at the non-signalized intersection is briefly addressed. The findings of the study underscore the urgent need for proactive intervention strategies to reduce rear-end conflicts at non-signalized intersections.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle