論文の概要: A Comprehensive Review on Artificial Intelligence Empowered Solutions for Enhancing Pedestrian and Cyclist Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03314v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 23:50:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:58.814631
• Title: A Comprehensive Review on Artificial Intelligence Empowered Solutions for Enhancing Pedestrian and Cyclist Safety
• Title（参考訳）: 歩行者と自転車の安全性を高める人工知能を活用したソリューションに関する総合的レビュー
• Authors: Shucheng Zhang, Yan Shi, Bingzhang Wang, Yuang Zhang, Muhammad Monjurul Karim, Kehua Chen, Chenxi Liu, Mehrdad Nasri, Yinhai Wang,
• Abstract要約: 本稿では,VRU安全のためのカメラベースAIセンシングシステムの最近の進歩を概観する。 本研究では,検出と分類,追跡と再同定,軌道予測,意図認識と予測の4つのコアタスクについて検討する。 今後の研究をガイドするために、データ、モデル、デプロイメントの観点から4つの大きなオープン課題を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.361309767840748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensuring the safety of vulnerable road users (VRUs), such as pedestrians and cyclists, remains a critical global challenge, as conventional infrastructure-based measures often prove inadequate in dynamic urban environments. Recent advances in artificial intelligence (AI), particularly in visual perception and reasoning, open new opportunities for proactive and context-aware VRU protection. However, existing surveys on AI applications for VRUs predominantly focus on detection, offering limited coverage of other vision-based tasks that are essential for comprehensive VRU understanding and protection. This paper presents a state-of-the-art review of recent progress in camera-based AI sensing systems for VRU safety, with an emphasis on developments from the past five years and emerging research trends. We systematically examine four core tasks, namely detection and classification, tracking and reidentification, trajectory prediction, and intent recognition and prediction, which together form the backbone of AI-empowered proactive solutions for VRU protection in intelligent transportation systems. To guide future research, we highlight four major open challenges from the perspectives of data, model, and deployment. By linking advances in visual AI with practical considerations for real-world implementation, this survey aims to provide a foundational reference for the development of next-generation sensing systems to enhance VRU safety.
• Abstract（参考訳）: 歩行者やサイクリストなど、脆弱な道路利用者(VRU)の安全を確保することは、従来のインフラベースの措置が都市環境の動的な環境において不適切であることをしばしば証明しているため、世界的な重要な課題である。 人工知能(AI)の最近の進歩、特に視覚的知覚と推論において、プロアクティブでコンテキスト対応のVRU保護のための新たな機会が開かれた。 しかし、VRU向けのAIアプリケーションに関する既存の調査は、主に検出に焦点を当てており、VRUの包括的な理解と保護に不可欠な他のビジョンベースのタスクを限定的にカバーしている。 本稿は、VRU安全のためのカメラベースのAIセンシングシステムの最近の進歩について、過去5年間の進展と新たな研究動向に注目して、現状を概観する。 我々は,知的交通システムにおけるVRU保護のためのAIを活用したプロアクティブソリューションのバックボーンを構成する,検出・分類・追跡・再同定・軌道予測・意図認識・予測の4つのコアタスクを体系的に検討した。 今後の研究をガイドするために、データ、モデル、デプロイメントの観点から4つの大きなオープン課題を強調します。 本研究は,視覚AIの進歩と実世界実装の実践的考察を結びつけることで,VRUの安全性を高める次世代センシングシステムの開発のための基礎的な基準を提供することを目的とする。

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