State-of-the-art review of unmanned aerial vehicles (UAVs) and artificial intelligence (AI) for traffic and safety analyses: Recent progress, applications, challenges, and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
This review comprehensively examines the intersection of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Artificial Intelligence (AI) in traffic and safety analyses, addressing their transformative impact on traffic monitoring, safety assessment, and environmental studies. By systematically analyzing over 315 scholarly works from 2009 to 2024, this review highlights the evolution from traditional data collection methods to UAV-enabled systems enhanced by advanced AI algorithms. The findings reveal UAVs’ significant contributions to traffic operations monitoring, safety evaluations, and special environmental applications, demonstrating enhanced efficiency in collecting, analyzing, and interpreting high-resolution traffic data. For instance, UAVs have improved traffic flow estimation accuracy by over 20%, enabled detailed safety conflict analysis through surrogate safety measures like Time-to-Collision (TTC), and facilitated data collection protocols optimized for diverse facility types, including intersections and roundabouts. Key challenges, such as data privacy, integration with existing systems, and weather-related limitations, are critically discussed. The review identifies future research directions, emphasizing the potential for autonomous UAV operations, ethical frameworks, and cost-effective scaling. Ultimately, this review underscores UAVs and AI as pivotal technologies reshaping traffic analysis, enabling smarter, safer, and more sustainable transportation systems.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».