8、基于视频的机器学习在交通路口安全分析中的应用

基于视频的机器学习在交通路口安全分析中的应用

1. 研究背景与实验设置

交通路口是事故高发区域，据统计超 50%导致伤亡的道路事故发生在或靠近交通路口。随着技术进步和成本降低，视频摄像头在交通路口广泛应用。传统的路口安全评估方法依赖历史数据，存在偏差和不完整性，而视频分析无此类问题。

在 2021 年 11 月的第一周，对六个不同的交通路口进行了视频处理算法的端到端应用。每天 6 点到 7 点收集各路口数据，共获得 546 小时视频数据，用于分析路口安全。这六个路口的具体信息如下表所示：
| ID | 路口 | 城市 | 限速（主/次）（英里/小时） | 行人占比（%） | 总流量 | 左转类型 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 1 | University Ave 和 13th St | Gainesville | 35/25 | 18.5 | 146,133 | 受保护 |
| 2 | University Ave 和 17th St | Gainesville | 25/25 | 41.8 | 67,550 | 受保护/允许 |
| 3 | University Ave 和 20th Dr | Gainesville | 25/25 | 2.9 | 105,590 | 受保护/允许 |
| 4 | NW 23rd Ave 和 NW 55th St | Gainesville | 45/30 | 1.6 | 97,173 | 受保护/允许 |
| 5 | Post Office 和 Rhinehart | Orlando | 45/45 | 1.2 | 61,530 | 受保护/允许 |