論文の概要: How Much Is Too Much? Adaptive, Context-Aware Risk Detection in Naturalistic Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00888v3
- Date: Thu, 02 Oct 2025 10:00:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 19:26:07.871832
- Title: How Much Is Too Much? Adaptive, Context-Aware Risk Detection in Naturalistic Driving
- Title（参考訳）: 過大さはどれくらいか?自然運転における適応的・文脈認識型リスク検出
- Authors: Amir Hossein Kalantari, Eleonora Papadimitriou, Arkady Zgonnikov, Amir Pooyan Afghari,
- Abstract要約: ラベルやモデルを時間とともに、ドライバ間で適応する統合されたコンテキスト対応フレームワークを提案する。
このフレームワークは、速度重み付けされたヘッドウェイと厳しい運転イベントの2つの安全指標と、ランダムフォレスト、XGBoost、ディープニューラルネットワーク(DNN)の3つのモデルを用いてテストされている。
全体として、このフレームワークは、リアルタイムの安全フィードバックを強化し、インテリジェントな交通システムにおけるドライバー中心の介入をサポートする、適応的でコンテキスト対応のリスク検出を約束している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6299766708197883
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reliable risk identification based on driver behavior data underpins real-time safety feedback, fleet risk management, and evaluation of driver-assist systems. While naturalistic driving studies have become foundational for providing real-world driver behavior data, the existing frameworks for identifying risk based on such data have two fundamental limitations: (i) they rely on predefined time windows and fixed thresholds to disentangle risky and normal driving behavior, and (ii) they assume behavior is stationary across drivers and time, ignoring heterogeneity and temporal drift. In practice, these limitations can lead to timing errors and miscalibration in alerts, weak generalization to new drivers/routes/conditions, and higher false-alarm and miss rates, undermining driver trust and reducing safety intervention effectiveness. To address this gap, we propose a unified, context-aware framework that adapts labels and models over time and across drivers via rolling windows, joint optimization, dynamic calibration, and model fusion, tailored for time-stamped kinematic data. The framework is tested using two safety indicators, speed-weighted headway and harsh driving events, and three models: Random Forest, XGBoost, and Deep Neural Network (DNN). Speed-weighted headway yielded more stable and context-sensitive classifications than harsh-event counts. XGBoost maintained consistent performance under changing thresholds, whereas DNN achieved higher recall at lower thresholds but with greater variability across trials. The ensemble aggregated signals from multiple models into a single risk decision, balancing responsiveness to risky behavior with control of false alerts. Overall, the framework shows promise for adaptive, context-aware risk detection that can enhance real-time safety feedback and support driver-focused interventions in intelligent transportation systems.
- Abstract（参考訳）: 運転行動データに基づく信頼性の高いリスク識別は、リアルタイムの安全フィードバック、フリートリスク管理、運転支援システムの評価を支えている。
自然主義的運転研究は、現実世界の運転行動データを提供するための基盤となっているが、そのようなデータに基づいてリスクを特定するための既存のフレームワークには、以下の2つの基本的な制限がある。
一 危険運転行動と正常運転行動とを両立させるために、予め定義された時間窓及び定しきい値に依存すること。
(II)不均一性や時間的ドリフトを無視して、ドライバーや時間にわたって行動が静止していると仮定する。
実際には、これらの制限は、警告のタイミングエラーと誤校正、新しいドライバー/ルート/条件への弱い一般化、偽アラームとミス率の向上、ドライバーの信頼を損なうこと、安全介入の有効性の低下につながる可能性がある。
このギャップに対処するために、時間とともにラベルやモデルを適応し、ローリングウインドウ、共同最適化、動的キャリブレーション、モデル融合を通じてドライバ間を横断する統合されたコンテキスト対応フレームワークを提案する。
このフレームワークは、スピードウェイトと厳しい運転イベントの2つの安全指標と、ランダムフォレスト、XGBoost、ディープニューラルネットワーク(DNN)の3つのモデルを使用してテストされている。
速度重み付きヘッドウェイは、強風数よりも安定で文脈に敏感な分類を得た。
XGBoostはしきい値の変更の下で一貫した性能を維持し、一方DNNは低いしきい値では高いリコールを達成したが、トライアル間でのばらつきは大きい。
アンサンブルは複数のモデルからの信号を単一のリスク決定に集約し、誤った警告の制御によるリスク行動に対する応答性のバランスをとる。
全体として、このフレームワークは、リアルタイムの安全フィードバックを強化し、インテリジェント交通システムにおけるドライバー中心の介入をサポートする、適応的でコンテキスト対応のリスク検出を約束している。
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