Mar, 2024

关于机器学习算法在摩托车碰撞检测中的应用

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TL;DR全球而言，摩托车吸引了广泛及多样的用户。然而，由于摩托车事故严重伤亡率远远超过乘用车事故，人们致力于提高被动安全系统。该论文通过模拟事故和驾驶操作，收集数据并训练机器学习分类模型，研究了机器学习算法在可靠检测即将发生的碰撞方面的适用性，并通过多种代表性和应用导向的标准评估和比较它们的性能。
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发现论文，激发创造
  • 使用人工智能预防车祸

    通过使用机器学习技术，结合交通事故和气象数据，该研究旨在预测交通事故的严重程度并减少交通事故。

    Jun, 2022

  • 交通事故分析与预测的最新进展：机器学习技术的综合综述

    此研究通过对最近在交通事故分析和预测中应用机器学习技术的全面回顾，解决了道路安全领域中对先进预测方法的需求。通过分析 191 项研究，重点关注预测事故风险、频率、严重程度、持续时间以及事故数据的统计分析，该研究展示了整合多样化数据源和先进机器学习技术以提高预测准确性并处理交通数据复杂性的有效性。该综述是首次提供如此全面的回顾，概述了与事故分析和预测相关的广泛领域最新研究现状。通过绘制当前研究格局并鉴别文献中的不足，该研究旨在引导未来研究，实现到 2030 年显著减少与交通相关的死亡和伤害目标，与世界卫生组织（WHO）的目标相一致。

    Jun, 2024

  • 利用深度学习的实时交通监控事故检测

    本论文提出了一种在交通监控应用中实现交通事故检测的高效框架，包括基于 YOLOv4 方法的准确物体检测、基于 Kalman 滤波器以及匈牙利算法的对象跟踪，以及轨迹冲突分析的事故检测，并且用于真实交通视频数据的实验结果证明了该方法的实时应用的可行性。

    Aug, 2022

  • 在非受限道路上检测、跟踪和计数摩托车骑手的交通违规行为

    该研究提出了一种利用基于课程学习的目标检测器、梯形物体边界表示和遮挡骑手边界框生成器来高效检测和计数车载摄像头视频中的摩托车驾驶违规行为的方法，并在实验中证明了其优越性。

    Apr, 2022

  • 使用 YOLOv5 和集成学习实现实时头盔违规检测

    本研究基于 100 个视频，开发了实时的 YOLOv5 深度学习模型，用于检测骑摩托车的骑手和乘客是否佩戴头盔，从而提高路上安全和交通法规的执行力。

    Apr, 2023

  • 基于预测的公路碰撞风险评估的可达性分析

    本文介绍了一种基于预测的高速公路碰撞风险评估方法，利用点动态系统建立了双向概率分布运动的随机正向可达集，提出了加速度预测模型，以及对车辆状态进行推广的多模态概率加速度分布和碰撞概率计算方法，模拟结果表明该预测模型在车辆位置误差方面具有优秀的性能，该碰撞检测方法在切入事件中识别碰撞的能力敏捷且有效。

    May, 2022

  • 使用预处理的 Lidar 数据进行人行分类和信号交叉口到达时间预测的框架

    研究表明，使用轮椅的行人死亡率比整体人口的行人死亡率高 36％。使用机器学习和深度学习模型，结合先进的交通传感器，设计了一个系统架构，可以区分残障人士和正常行人，并预测到达下一个路口的时间。该方案表现出了较高的脆弱用户分类和到达时间预测准确性。

    Jan, 2022

  • 驾驶员监控系统中稳健的安全带检测和使用识别

    本文提出了一种新的座椅安全带检测和使用识别的框架，采用本地预测器、全局汇编器和形状建模处理三部分组成，可应用于驾驶员监控系统（DMS）或乘客监控系统（OMS）中的各种摄像机模态。

    Mar, 2022

  • 智慧城市交通：用深度学习集成方法进行交通事故检测

    本研究对现有的事故检测技术进行了全面的探索研究，重点介绍了尾部碰撞、侧面碰撞和正面碰撞等不同类型的交通事故，并引入了适用于智慧城市交通监控系统的 I3D-CONVLSTM2D 模型架构，结合 RGB 帧和光流信息进行事故检测。实验分析验证了该方法的有效性，该模型在平均精度（Mean Average Precision，MAP）方面表现优异，达到了 87%。同时，本研究还详细阐述了数据不平衡在有限数据集、道路结构和交通场景方面带来的挑战，最终为基于视觉的事故检测系统在智慧城市基础设施中实时集成到边缘物联网设备提供了路径指引。

    Oct, 2023

  • 预测城市变化对行人和道路安全的影响

    本文研究了如何利用历史事故数据和街景图像自动预测城市干预对事故发生率的影响，结果显示可以利用机器学习工具优先考虑有针对性的城市干预措施，从而提高行人和车辆的安全性。

    Feb, 2022