足球比赛期间基于视频的行人与车辆交通分析
计算机视觉与模式识别
2024-08-06 v1 计算机与社会
摘要
本文利用视频分析技术研究行人与车辆交通行为，聚焦于分析足球比赛赛日中的交通模式。佛罗里达大学（UF）在大学 football 赛季的周六举办六至七场主场比赛，吸引了大量行人活动。通过视频分析，本研究为这些活动对交叉口交通量与安全的影响提供了宝贵的见解。将比赛日与非比赛日的行人与车辆活动进行比较，发现模式存在差异。例如，行人数量在比赛日显著增加，与远方球队获胜概率呈正相关。这一关联性可能源于主队球迷喜欢观看艰难的比赛。赢家概率作为行人数量的早期预测工具，可用于帮助交通专业人员anticipate 交通管理需求。在比赛日，行人-车辆（P2V）冲突显著增加，尤其是在比赛开始数小时后。为此，建议在交叉口内实施“Barnes Dance”行人通行阶段。高活动赛日的执法人员存在有助于确保行人遵守规则并提升安全。相比之下，我们发现车辆-车辆（V2V）冲突在比赛日 generally 不会增加，甚至可能减少，这源于驾驶员的警惕性提升。
引用
@article{arxiv.2408.02146,
title = {Video-based Pedestrian and Vehicle Traffic Analysis During Football Games},
author = {Jacques P. Fleischer and Ryan Pallack and Ahan Mishra and Gustavo Riente de Andrade and Subhadipto Poddar and Emmanuel Posadas and Robert Schenck and Tania Banerjee and Anand Rangarajan and Sanjay Ranka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.02146},
year = {2024}
}