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(English) Classifying Profiles of Surrogate Safety Measures to Understand Collision Processes

Nom de fichier 39.pdf
Taille du fichier 2 MB
Version 1
Date ajoutée 26 mai 2013
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Catégorie 2013 CMRSC XXIII Montréal
Tags Session 8B
Author/Auteur Mohamed Gomaa Mohamed, Nicolas Saunier

Résumé

Les interactions entre les usagers de la route évoluent de façon continue dans le temps et l’espace, et parfois aboutissent à des événements plus sévères comme des conflits et des collisions. Les interactions peuvent être considérées comme l’événement fondamental de la circulation, et toutes ont le potentiel de se transformer en collision. La proximité des usagers à une collision est évaluée à l’aide de mesures opérationnelles appelées mesures substituts de la sécurité telles que le temps à la collision (TTC). Le présent article repose sur l’analyse vidéo pour obtenir les trajectoires des usagers de la route, desquelles plusieurs indicateurs de position et de sécurité sont automatiquement calculés. Ce travail va plus loin que la pratique et la recherche actuelle qui n’utilisent qu’une seule valeur de ces indicateurs à un instant donné pour caractériser toute l’interaction telle que le TTC minimum : les séries temporelles complètes des indicateurs sont analysées afin de trouver des similarités entre les interactions avec et sans collision. Des méthodes de fouille de données sont utilisées pour rassembler les interactions en groupes homogènes avec des profils temporels d’indicateurs similaires. La classification spectrale est utilisée car elle ne dépend pas de la distribution des données comme les méthodes traditionnelles (par exemple les k-moyennes), mais elle nécessite la décomposition en valeur propres d’une matrice de similarité. Un élément clef dans la classification est la mesure de similarité. Afin de traiter des données avec des longueurs différentes sans prétraitement qui détruirait de l’information des données brutes, la mesure de similarité reposant sur la plus longue sous-séquence commune est utilisée. L’approche est testée sur un large ensemble de données réelles de conflits et collisions.

Mohamed Gomaa Mohamed, Nicolas Saunier