计算机视觉技术在车辆轨迹生成与替代交通安全性指标中的进展与应用
计算机视觉与模式识别
2023-07-11 v2
摘要
计算机视觉（CV）技术的应用从交通冲突与近似碰撞的角度极大地促进了微观交通安全性分析，后者通常使用替代安全度量（SSM）来测度。然而，由于视频处理与交通安全性建模是两个独立的研究领域，且极少有研究关注于系统性地弥合二者之间的鸿沟，有必要为交通研究人员与从业者提供相应指导。基于此目的，本文聚焦于综述 CV 技术在基于 SSM 的交通安全性建模中的应用，并给出最佳前进方向。我们从高层面总结了从早期方法到最先进模型、用于车辆检测与跟踪的 CV 算法。随后，介绍了用于车辆轨迹提取的视频预处理与后处理技术。详细综述了面向车辆轨迹数据的 SSM 及其在交通安全性分析中的应用。最后，讨论了交通视频处理与基于 SSM 的安全性分析中的实际问题，并给出了可用或潜在的解决方案。本综述有望协助交通研究人员与工程师为视频处理选择合适的 CV 技术，以及为各类交通安全性研究目标使用 SSM。
引用
@article{arxiv.2303.15231,
title = {Advances and Applications of Computer Vision Techniques in Vehicle Trajectory Generation and Surrogate Traffic Safety Indicators},
author = {Mohamed Abdel-Aty and Zijin Wang and Ou Zheng and Amr Abdelraouf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.15231},
year = {2023}
}