Automated enforcement of bus-only lanes and crossings with policy and implementation insights from a Calgary case study
Notice bibliographique
Résumé
• Proposes cost-effective framework for bus-only lane and crossing enforcement. • Combines Raspberry Pi, GPS, and LiDAR for automated violation detection. • Uses YOLOv8 and PaddleOCR for vehicle, plate, and pedestrian recognition. • Field-tested in Calgary on 18 bus lanes and one bus-only crossing corridor. • Provides policy insights for scalable, reliable transit priority enforcement. With further attention to improving public transit service quality and reliability, transit priority measures such as bus-only lanes and bus-only crossings are becoming more common. These measures are only effective if priority can be maintained for transit, and access for regular vehicles is restricted. This can be only achieved by regulating their usage and enforcing these regulations. However, enforcement measures to prevent unauthorized vehicles from using bus-only lanes and bus-only crossings have been a manual process or employed costly systems such as bus traps in many cities. Automating this enforcement process through digital technologies can lead to substantial benefits and cost savings. Nevertheless, academic and professional literature on automated enforcement of bus-only lanes and bus-only crossings using advanced image and video processing techniques is limited. In this study, we propose a framework and guidelines for these automated enforcement systems that can be implemented by any transit agency at a low cost. We outlined our framework using three components: Hardware proof of concept, software design containing an image processing model, and user interface. We used a Raspberry Pi for hardware, PaddleOCR for license plate recognition and YOLOv8 for training our model. The operation of the system was further optimized using GPS (for bus-only lanes) and LiDAR (for bus-only crossings) sensors. To assess the applicability of our framework, we tested it on several bus-only lanes and a bus-only crossing in Calgary. The results showed a cost-effective solution while providing good performance in detecting violations and identifying unauthorized vehicles and pedestrians. The observations presented in the study can provide valuable insights to any transit agency for future implementations and policy-making process of automated bus-only lanes and bus-only crossings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».