論文の概要: A model for traffic incident prediction using emergency braking data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06674v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 18:17:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 12:58:04.580336
• Title: A model for traffic incident prediction using emergency braking data
• Title（参考訳）: 緊急ブレーキデータを用いた交通インシデント予測モデル
• Authors: Alexander Reichenbach and J.-Emeterio Navarro-B
• Abstract要約: 道路交通事故予測におけるデータ不足の根本的な課題を、事故の代わりに緊急ブレーキイベントをトレーニングすることで解決します。 メルセデス・ベンツ車両の緊急ブレーキデータに基づくドイツにおける交通事故予測モデルを実装したプロトタイプを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article presents a model for traffic incident prediction. Specifically, we address the fundamental problem of data scarcity in road traffic accident prediction by training our model on emergency braking events instead of accidents. Based on relevant risk factors for traffic accidents and corresponding data categories, we evaluate different options for preprocessing sparse data and different Machine Learning models. Furthermore, we present a prototype implementing a traffic incident prediction model for Germany based on emergency braking data from Mercedes-Benz vehicles as well as weather, traffic and road data, respectively. After model evaluation and optimisation, we found that a Random Forest model trained on artificially balanced (under-sampled) data provided the highest classification accuracy of 85% on the original imbalanced data. Finally, we present our conclusions and discuss further work; from gathering more data over a longer period of time to build stronger classification systems, to addition of internal factors such as the driver's visual and cognitive attention.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,交通事故予測モデルを提案する。 具体的には,道路交通事故予測におけるデータ不足の根本的な問題点を,事故ではなく緊急制動イベントのトレーニングによって解決する。 交通事故のリスク要因とそれに対応するデータカテゴリに基づいて、スパースデータと異なる機械学習モデルを前処理するさまざまな選択肢を評価する。 さらに,メルセデス・ベンツ車両の緊急ブレーキデータと気象,交通,道路データに基づいて,ドイツにおける交通事故予測モデルを実装したプロトタイプを提案する。 モデル評価と最適化を行った結果,人工的バランス(アンダーサンプリング)データに基づくランダム森林モデルは,元の不均衡データにおいて,最高分類精度85%であった。 最後に, より長期にわたるデータ収集から, より強力な分類システムの構築, 運転者の視覚的・認知的注意などの内的要因の追加など, 今後の課題について考察する。

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