論文の概要: Datacentric analysis to reduce pedestrians accidents: A case study in Colombia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00912v1
• Date: Fri, 2 Apr 2021 06:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 14:01:53.778802
• Title: Datacentric analysis to reduce pedestrians accidents: A case study in Colombia
• Title（参考訳）: コロンビアにおける歩行者事故低減のためのデータ中心分析
• Authors: Michael Puentes (UIS), Diana Novoa, John Delgado Nivia (UTS), Carlos Barrios Hern\'andez (UIS), Oscar Carrillo (DYNAMID, CPE), Fr\'ed\'eric Le Mou\"el (DYNAMID)
• Abstract要約: 2012年以降、ブカラマンガ・コロンビアのケーススタディでは179人の歩行者が自動車事故で死亡し、さらに2873人が負傷した。 この研究は、都市の事故率を減らし、新しい安全政策を導入することを提案することで、生活を救うためのシミュレーションを実装している。 シミュレーションによって検証された最初の最も効率的な安全方針は、交差点が事故率を80%削減する前に特定の場所でスピードバンプを構築することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since 2012, in a case-study in Bucaramanga-Colombia, 179 pedestrians died in car accidents, and another 2873 pedestrians were injured. Each day, at least one passerby is involved in a tragedy. Knowing the causes to decrease accidents is crucial, and using system-dynamics to reproduce the collisions' events is critical to prevent further accidents. This work implements simulations to save lives by reducing the city's accidental rate and suggesting new safety policies to implement. Simulation's inputs are video recordings in some areas of the city. Deep Learning analysis of the images results in the segmentation of the different objects in the scene, and an interaction model identifies the primary reasons which prevail in the pedestrians or vehicles' behaviours. The first and most efficient safety policy to implement-validated by our simulations-would be to build speed bumps in specific places before the crossings reducing the accident rate by 80%.
• Abstract（参考訳）: 2012年以降、ブカラマンガ・コロンビアのケーススタディでは179人の歩行者が自動車事故で死亡し、2873人が負傷した。 毎日、少なくとも1人の通行人が悲劇に巻き込まれている。 事故を減少させる原因を知ることは重要であり、衝突を再現するためにシステムダイナミクスを使用することは、さらなる事故を防止するために重要である。 この研究は、都市の事故率を減らし、新しい安全政策を導入することを提案することで、生活を救うためのシミュレーションを実装している。 シミュレーションのインプットは、市内の一部地域でのビデオ録画である。 画像の深層学習分析により、シーン内の異なる物体のセグメンテーションが得られ、対話モデルにより歩行者や車両の行動に影響を及ぼす主な理由が特定される。 シミュレーションによって検証された最初の、最も効率的な安全ポリシーは、事故率を80%削減する前に、特定の場所でスピードアップを構築することである。

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