交通安全

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電動自行車在與汽車和行人的互動中呈現出雙重角色，模糊了其路權，增加了交通事故的風險。

電動自転車は、車両と歩行者のどちらにも明確に位置付けられていないため、交差点での三者の行動に混乱と非合理性を生み出し、交通安全上のリスクを高めている。

本研究は、バングラデシュのダッカ市における交通事故データを用いて、事故の死亡率を予測するための機械学習モデルを開発し、事故死亡率に影響を与える主要な要因を特定することを目的としている。

ニューヨーク市では過去10年間に170万件以上の自動車事故が発生し、毎3分に1件の事故が起きている。事故の実態は深刻で、死亡率や負傷率が高く、特定の時間帯や場所で危険性が高まっている。

自動運転車と脆弱な道路利用者の相互作用における安全性を評価するための新しい指標「リスクファクター」を提案し、V2X通信がこれらの相互作用のリスク軽減に及ぼす影響を分析した。

機械学習を使用して、歩行者が車両と交差する際の行動を予測するモデルを開発しました。

人間の運転行動を学習し、CAVとHDVの効果的なマージングを確保する方法を提案する。

提案されたハイブリッドモデルは、GANとTransformerを組み合わせて、交通事故検出の性能を向上させることができます。

AdVersa-SDは、安全な運転認識のための推論的事故動画理解フレームワークを提供します。

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