論文の概要: Explainable, automated urban interventions to improve pedestrian and
vehicle safety
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11672v1
- Date: Fri, 22 Oct 2021 09:17:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-25 22:43:33.324018
- Title: Explainable, automated urban interventions to improve pedestrian and
vehicle safety
- Title（参考訳）: 歩行者と車両の安全向上のための都市介入の自動化
- Authors: Cristina Bustos, Daniel Rhoads, Albert Sole-Ribalta, David Masip, Alex
Arenas, Agata Lapedriza, Javier Borge-Holthoefer
- Abstract要約: 本稿では,歩行者や車両の安全性にアプローチするために,公共データソース,大規模街路画像,コンピュータビジョン技術を組み合わせる。
このパイプラインに関わるステップには、各都市シーンのハザード指標を決定するために、残留畳み込みニューラルネットワークの適応とトレーニングが含まれる。
この計算手法の結果は、都市全体の危険レベルの詳細なマップであり、歩行者と車両の安全性を同時に改善する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8620335948752805
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: At the moment, urban mobility research and governmental initiatives are
mostly focused on motor-related issues, e.g. the problems of congestion and
pollution. And yet, we can not disregard the most vulnerable elements in the
urban landscape: pedestrians, exposed to higher risks than other road users.
Indeed, safe, accessible, and sustainable transport systems in cities are a
core target of the UN's 2030 Agenda. Thus, there is an opportunity to apply
advanced computational tools to the problem of traffic safety, in regards
especially to pedestrians, who have been often overlooked in the past. This
paper combines public data sources, large-scale street imagery and computer
vision techniques to approach pedestrian and vehicle safety with an automated,
relatively simple, and universally-applicable data-processing scheme. The steps
involved in this pipeline include the adaptation and training of a Residual
Convolutional Neural Network to determine a hazard index for each given urban
scene, as well as an interpretability analysis based on image segmentation and
class activation mapping on those same images. Combined, the outcome of this
computational approach is a fine-grained map of hazard levels across a city,
and an heuristic to identify interventions that might simultaneously improve
pedestrian and vehicle safety. The proposed framework should be taken as a
complement to the work of urban planners and public authorities.
- Abstract（参考訳）: 現在、都市移動研究や政府主導の取り組みは主に、渋滞や汚染といったモーター関連の問題に焦点を当てている。
しかし、都市景観における最も脆弱な要素、すなわち歩行者は、他の道路利用者よりも高いリスクにさらされている。
実際、安全でアクセス可能で持続可能な都市輸送システムは、国連の2030年の議題の中核的目標である。
したがって、特に過去に見過ごされてきた歩行者に対しては、交通安全の問題に高度な計算ツールを適用する機会がある。
本稿では,公共データソースと大規模街路画像とコンピュータビジョン技術を組み合わせて,歩行者と車両の安全にアプローチし,自動的かつ比較的単純かつ普遍的に適用可能なデータ処理方式を提案する。
このパイプラインに含まれるステップは、各都市シーンのハザードインデックスを決定するために、残留畳み込みニューラルネットワークの適応とトレーニング、およびこれら同じ画像に対するイメージセグメンテーションとクラスアクティベーションマッピングに基づく解釈可能性分析を含む。
この計算手法の成果は、都市全体の危険レベルの詳細なマップと、歩行者と車両の安全性を同時に改善する可能性のある介入を特定するためのヒューリスティックである。
提案された枠組みは、都市計画家や公共機関の業務を補完するものとみなすべきである。
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