Advances and Applications of Computer Vision Techniques in Vehicle Trajectory Generation and Surrogate Traffic Safety Indicators

要約

コンピューター ビジョン (CV) 技術の適用により、通常は代理安全対策 (SSM) を使用して測定される、交通衝突やニアミスの観点からの顕微鏡的な交通安全分析が大幅に促進されます。
ただし、ビデオ処理と交通安全モデリングは 2 つの別個の研究領域であり、両者の間のギャップを体系的に埋めることに焦点を当てた研究はほとんどないため、交通研究者や実務者に対応するガイダンスを提供する必要があります。
この目的を念頭に置いて、この文書では、SSM を使用した交通安全モデリングにおける CV 技術の応用をレビューし、今後の最善の方法を提案することに焦点を当てます。
初期のアプローチから最先端のモデルまで、車両の検出と追跡に使用される CV アルゴリズムが高レベルでまとめられています。
次に、車両軌跡抽出のためのビデオの前処理および後処理技術を紹介します。
車両軌道データ用の SSM の詳細なレビューと、交通安全分析への応用について説明します。
最後に、交通ビデオ処理と SSM ベースの安全分析における実際的な問題について説明し、利用可能な解決策または潜在的な解決策を提供します。
このレビューは、交通研究者や技術者がビデオ処理に適した CV 技術を選択したり、さまざまな交通安全研究目的で SSM を使用したりするのに役立つことが期待されます。

要約(オリジナル)

The application of Computer Vision (CV) techniques massively stimulates microscopic traffic safety analysis from the perspective of traffic conflicts and near misses, which is usually measured using Surrogate Safety Measures (SSM). However, as video processing and traffic safety modeling are two separate research domains and few research have focused on systematically bridging the gap between them, it is necessary to provide transportation researchers and practitioners with corresponding guidance. With this aim in mind, this paper focuses on reviewing the applications of CV techniques in traffic safety modeling using SSM and suggesting the best way forward. The CV algorithm that are used for vehicle detection and tracking from early approaches to the state-of-the-art models are summarized at a high level. Then, the video pre-processing and post-processing techniques for vehicle trajectory extraction are introduced. A detailed review of SSMs for vehicle trajectory data along with their application on traffic safety analysis is presented. Finally, practical issues in traffic video processing and SSM-based safety analysis are discussed, and the available or potential solutions are provided. This review is expected to assist transportation researchers and engineers with the selection of suitable CV techniques for video processing, and the usage of SSMs for various traffic safety research objectives.

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