Computer Vision and Internet of Things Application to Enhance \nPedestrian Safety
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing population, the issue of pedestrian safety is currently of major concern in \nmost cities of the world. Pedestrian safety is concerned with ensuring the well-being of pedestrians \nand reducing the potential risk areas as well as implementing measures to reduce accidents. The \naim of this study is to propose a computer vision and cloud-based solution that enhances pedestrian \nsafety by collecting, visualizing and analyzing pedestrian and vehicular data across different \nintersections in the city of Montreal. In the past, the rate of accidents in the City of Montreal \ninvolving pedestrians has been quite high, therefore a method to solve this problem has led to this \nstudy. \nAbout 200,000 images were collected across 43 intersections in the city of Montreal from the \nTraffic cameras – Ville de Montreal website. The data was collected from March 8, 2020, up until \nMarch 22, 2020 and then from May 1st, 2020 to 11th May 2020. An object detection and \nclassification model using Faster RCNN algorithm to identify pedestrian and vehicles at the \nintersection was implemented. Further, this model was used to obtain a dataset showing the \nnumber of pedestrians and vehicles at the intersections. The information obtained from this data \nset was used for visualization and in-depth analysis of the pedestrian and vehicle data in order to \nderive patterns of peak and non-peak hours and high-risk intersections. \nIV \nFurthermore, zero inflation poisson distribution model was implemented on our dataset to \ndisplay the timings and intersections which had zero pedestrian counts for long hours of the day \nas compared to the vehicle count. A heat map was generated to visualize the dataset and to assist \ndata viewers to identify which areas should get most attention. \nFinally, we created a prototype solution that mimicked the traffic control system by utilizing \nLEDs and microcontrollers (IoT device), cloud services, publish/subscribe model, and object \ndetection. To implement this prototype, the data obtained through the object detection model was \nsent onto the cloud (Cloud MQTT), from where it was used to control the programmed \nmicrocontrollers (IoT devices) present at the different intersections based on the vehicle and \npedestrian counts. The system managed to show excellent accuracy for detection of vehicles and \npedestrians on the dataset, and the delay experienced in controlling the microcontroller was also \nnegligible, thus making our system effective and reliable.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».