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利用机器学习方法预测悉尼大都市区交通事件的持续时间
本研究提出了一种全面的方法来预测悉尼大都市区交通事故的持续时间，并将其分类为短期或长期。我们利用包含交通事故详细记录、道路网络特征和社会经济指标的数据集，通过训练和评估包括 Gradient Boosted Decision Trees (
PDF9 days ago
易受伤的道路用户侦测与安全增强：一项综合调查
本研究综述了当前弱势道路用户安全技术的最新进展，重点涉及弱势道路用户交通事故、通信网络、传感器数据质量和相关数据集，以及弱势道路用户安全技术的进展和需求领域。
PDFa month ago
交通事件管理中大型语言模型的严重程度分类整合：一种机器学习方法
该研究评估了大型语言模型对于改善交通事故管理中的机器学习过程的影响，研究了使用事故报告对事故严重程度进行分类时，由现代语言模型生成的特征在改进或匹配预测准确性方面的程度，并进行了多个比较以验证语言模型和机器学习算法的组合。研究结果显示，将语
PDF4 months ago
GPT-4V 作为交通助手：对复杂交通事件的视觉语言模型的深入研究
通过使用 GPT-4V 对代表性交通事件视频进行实验，我们发现 GPT-4V 在某些经典交通事件中展现出了出色的认知、推理和决策能力，同时也发现了它在更复杂场景中的理解存在一定限制，这些限制值得进一步探索和解决。
PDF5 months ago