基于视频传感器的自动化目标行为特征提取用于潜在风险分析

行人暴露于道路上的死亡或严重伤害风险中，尤其在不设信号的人行横道，原因多种多样。迄今，大量研究报道了基于视觉的交通安全的系统。然而，许多研究需人工检查大量交通视频以可靠获取交通相关目标的行为因素。本文提出一种自动化且更简便的系统，用于从部署在道路上的视频传感器有效提取目标行为特征。我们对这些特征进行基础统计分析，并展示其如何有助于监测道路上的交通行为。我们通过将原型应用于韩国乌山市两处不设信号的人行横道，确认了所提系统的可行性。最后，我们通过简单统计分析比较了这两处区域中车辆与行人的行为的。本研究展示了互联视频传感器网络为智慧城市提供可操作数据以改善危险道路环境中行人安全的潜力。