Road User Collision Prediction Using Motion Patterns Applied to Surrogate Safety Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Surrogate safety analysis is the process of diagnosing road safety indirectly from measures of ordinary (non-collision) road user behaviour, such as absolute speed and time-to-collision. While absolute speed has enjoyed much popularity in the literature, other measures such as time-to-collision are currently under developed. Before conflict measures such as time-to-collision can be adopted, several challenges need to be overcome, notably the problem of accurately modeling collision courses and collision probability from normal road user behaviour. This paper describes and explores the feasibility of implementing discretized motion pattern maps for the purpose of predicting potential collisions between road users and their measures based on an empirical naturalistic behaviour model calibrated from site-specific data for use in surrogate safety analysis. The methodology is applied to a pre-existing framework which extracts road user trajectory data from video data of a traffic scene, and then predicts and estimates potential collisions. To this end, this paper examines the motion pattern model discretization process, the probabilistic framework, the resulting indicators, and then compares the motion prediction methodology with that of the classical constant velocity motion prediction methodology. The methodology is explored using road user behaviour inside the weaving zone of a roundabout to illustrate the flawed use of constant velocity motion prediction.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».