論文の概要: A Framework for Pedestrian Sub-classification and Arrival Time Prediction at Signalized Intersection Using Preprocessed Lidar Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05877v1
• Date: Sat, 15 Jan 2022 15:58:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 13:41:21.415868
• Title: A Framework for Pedestrian Sub-classification and Arrival Time Prediction at Signalized Intersection Using Preprocessed Lidar Data
• Title（参考訳）: lidarデータを用いた信号交差点における歩行者のサブクラス化と到着時刻予測の枠組み
• Authors: Tengfeng Lin, Zhixiong Jin, Seongjin Choi and Hwasoo Yeo
• Abstract要約: 我々は、障害者を通常の歩行歩行者と区別するために、機械学習とディープラーニングモデルを組み合わせた体系的な枠組みを開発する。 提案フレームワークは,脆弱なユーザ分類と到着時刻予測精度の両方において高い性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8388425545775386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The mortality rate for pedestrians using wheelchairs was 36% higher than the overall population pedestrian mortality rate. However, there is no data to clarify the pedestrians' categories in both fatal and nonfatal accidents, since police reports often do not keep a record of whether a victim was using a wheelchair or has a disability. Currently, real-time detection of vulnerable road users using advanced traffic sensors installed at the infrastructure side has a great potential to significantly improve traffic safety at the intersection. In this research, we develop a systematic framework with a combination of machine learning and deep learning models to distinguish disabled people from normal walk pedestrians and predict the time needed to reach the next side of the intersection. The proposed framework shows high performance both at vulnerable user classification and arrival time prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 車椅子を用いた歩行者死亡率は、全人口の歩行者死亡率よりも36%高かった。 しかし、被害者の車椅子使用の有無や障害の有無を警察の報告では記録していないことが多いため、死亡事故と非死亡事故の両方で歩行者のカテゴリーを明確にするデータは存在しない。 現在、インフラ側に設置された高度な交通センサを用いて、脆弱な道路利用者をリアルタイムに検出することは、交差点での交通安全を大幅に改善する大きな可能性を秘めている。 本研究では,障害者と通常の歩行歩行者を区別し,交差点の向こう側に到達するのに要する時間を予測するために,機械学習とディープラーニングモデルを組み合わせた体系的枠組みを開発した。 提案フレームワークは,脆弱なユーザ分類と到着時刻予測精度の両方において高い性能を示す。

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