論文の概要: Driving Safety Prediction and Safe Route Mapping Using In-vehicle and
Roadside Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05604v1
- Date: Mon, 12 Sep 2022 20:39:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-14 13:15:47.917625
- Title: Driving Safety Prediction and Safe Route Mapping Using In-vehicle and
Roadside Data
- Title（参考訳）: 車内・道路データを用いた運転安全予測と安全経路マッピング
- Authors: Yufei Huang, Mohsen Jafari, and Peter Jin
- Abstract要約: セーフルートマッピング(SRM)モデルは、予測を行う際のドライバの動作を検討するために拡張される。
Androidアプリはドライバーの情報を収集してサーバにアップロードするように設計されている。
ダイナミックな交通情報は 道端のカメラで捕捉され 同じサーバーにアップロードされる
LightGBMモデルは、次の1、2秒でドライバーの競合指標を予測するために導入された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8103848718367597
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Risk assessment of roadways is commonly practiced based on historical crash
data. Information on driver behaviors and real-time traffic situations is
sometimes missing. In this paper, the Safe Route Mapping (SRM) model, a
methodology for developing dynamic risk heat maps of roadways, is extended to
consider driver behaviors when making predictions. An Android App is designed
to gather drivers' information and upload it to a server. On the server, facial
recognition extracts drivers' data, such as facial landmarks, gaze directions,
and emotions. The driver's drowsiness and distraction are detected, and driving
performance is evaluated. Meanwhile, dynamic traffic information is captured by
a roadside camera and uploaded to the same server. A
longitudinal-scanline-based arterial traffic video analytics is applied to
recognize vehicles from the video to build speed and trajectory profiles. Based
on these data, a LightGBM model is introduced to predict conflict indices for
drivers in the next one or two seconds. Then, multiple data sources, including
historical crash counts and predicted traffic conflict indicators, are combined
using a Fuzzy logic model to calculate risk scores for road segments. The
proposed SRM model is illustrated using data collected from an actual traffic
intersection and a driving simulation platform. The prediction results show
that the model is accurate, and the added driver behavior features will improve
the model's performance. Finally, risk heat maps are generated for
visualization purposes. The authorities can use the dynamic heat map to
designate safe corridors and dispatch law enforcement and drivers for early
warning and trip planning.
- Abstract（参考訳）: 道路のリスクアセスメントは、過去の事故データに基づいて一般的に行われている。
ドライバーの行動やリアルタイム交通状況に関する情報が欠落することもある。
本稿では,道路の動的リスクヒートマップを作成するための手法であるsafe route mapping(srm)モデルを拡張し,予測を行う際の運転者の行動を考察する。
Androidアプリはドライバーの情報を収集してサーバにアップロードするように設計されている。
サーバ上では、顔認識がドライバーのデータ、例えば顔のランドマーク、視線方向、感情を抽出する。
運転者の眠気や気遣いを検出し、運転性能を評価する。
一方、ダイナミックなトラフィック情報は、ロードサイドカメラによってキャプチャされ、同じサーバにアップロードされる。
ビデオから車両を認識して速度と軌道プロファイルを構築するために,縦走査型動脈交通ビデオ解析を適用した。
これらのデータに基づいて、ライトgbmモデルを導入し、次の1、2秒でドライバーの競合指標を予測する。
次に、ファジィ論理モデルを用いて、過去のクラッシュ数や予測トラフィック競合指標を含む複数のデータソースを組み合わせて、道路セグメントのリスクスコアを算出する。
提案するsrmモデルは,実交通交差点と運転シミュレーションプラットフォームから収集したデータを用いて示す。
予測結果から,モデル精度が向上し,ドライバ動作機能の追加により,モデルの性能が向上することが示唆された。
最後に、可視化のためにリスクヒートマップが生成される。
当局は、ダイナミックヒートマップを使用して安全な回廊を指定でき、早期警戒と旅行計画のために法執行機関とドライバーを派遣することができる。
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