The position information of individual vehicles on a road at every time instant can be used to analyze the microscopic behaviors of driving of each vehicle. The limited information obtained from previous imaging technology such as traffic volume and interval velocity cannot be used to explore such microscopic traffic conditions. Also, information gathering for the microscopic behaviors by manual analysis of captured video takes large amount of time and man-power. In the paper we develop the rule-based vehicle tracking technology from which the position information of individual vehicles on a road at every time instant can be automatically obtained. Also, we extract the position data of driving vehicles on a road, length of 130m for every 0.05 second, and calculate the velocity of each traced vehicles to compare with the real velocity for the verification of accuracy. In the future, this type of tracking techniques based on video analysis can be widely used to provide the practically important information of road traffic conditions and to analyze the academically important microscopic behaviors of driving patterns.
Objective: Objective of this study is to provide characteristics of injury frequency and severity by driving condition in large truck-related traffic collisions. Background: Traffic accidents involving large trucks draw a lot of attention in accident prevention and management policies since they bring about severe human and financial damages. Method: In order to identify the major risk factors of accidents by driving condition, 255 recognized traffic accidents by large truck drivers were analyzed in terms of time of the day, road type, and shape of the road. Results: The driving conditions in the results are represented by the following form of combination, "Road Type (Non-expressway or Express) - Shape of Roads (Straight, Curved, Downhill, or Intersection) - Time of Accidents (Day or Night)". In the analysis of injury frequency, Non-expressway-Straight-Day condition was the most frequent one. Meanwhile, Expressway-Curved-Day, Non-expressway-Curved-Night and Non-expressway-Intersection-Night were evaluated as high level in view of injury severity. Also, Expressway-Straight-Night is the driving condition that is the highest in risk among the conditions that have to be managed as grade "High". Non-expressway-Straight-Night, Non-expressway-Downhill-Day, and Non-expressway-Curved-Day are also categorized as grade "High". Conclusion and Application: Safety managers in the fields require basic information on accident prevention that can be easily understood. The research findings will serve as a practical guideline for establishing preventive measures for traffic accidents.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.1
no.1
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pp.52-57
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2002
A simulation tool for an optimal ATIS design and drivers' dynamic route choice behavior analysis is developed, which is applicable to urban networks. Due to the difficulty to make drivers feel the time pressure according to traffic conditions, current SP questionnaire survey type surveys have a limitation to capture correct driver reactions to real-time traffic Information provision. The simulator Is a web-based upgraded version, named WATiSim (Web-based ATIS Simulator), to quickly perform a wide population survey with a minimal cost using INTERNET Furthermore, the time pressure issue is lessened by its interface and simulation modules. After WATiSim mimicked a VMS based ATIS in a partial network of Seoul Metropolitan, reactions of drivers to various traffic conditions were surveyed through INTERNET and analyzed using a logit model. Drivers under the ATIS environment clearly understood the provided traffic information, and their reactions were closely related to traffic conditions, scheduled delay, trip purposes as well as toll charge if any.
A new robust approach to detect vehicles in a single frame of traffic scenes is presented. The method is based on the multi-level shadow classification, which has been shown to have the capability of extracting correct shadow shapes regardless of the operating conditions. The rationale of this classification is supported by the fact that shadow regions underneath vehicles usually exhibit darker gray level regardless of the vehicle brightness and illuminating conditions. Classified shadows provide string clues on the presence of vehicles. Unlike other schemes, neither background nor temporal information is utilized; thereby the performance is robust to the abrupt change of weather and the traffic congestion. By a simple evidential reasoning, the shadow evidences are combined with bright evidences to locate correct position of vehicles. Experimental results show the missing rate ranges form 0.9% to 7.2%, while the false alarm rate is below 4% for six traffic scenes sets under different operating conditions. The processing speed for more than 70 frames per second could be obtained for nominal image size, which makes the real-time implementation of measuring the traffic parameters possible.
PURPOSES: This study proposes a novel method based on microscopic simulation models to evaluate bicycle passing ways in mixed traffic flow conditions at signalized intersections. METHODS: Both operational efficiency and safety are taken into consideration in the evaluation. A widely used performance measure, delay, is used for evaluating the operational efficiency. Regarding the safety evaluation, surrogate safety measures (SSM) to represent traffic conflicts and the level of crash severity, DeltaS and Max.DeltaV, are applied in the proposed method. RESULTS: Extensive simulations and statistical tests show that an integrated bike-box way is identified as the best in terms of operational efficiency and safety. CONCLUSIONS: The proposed method and outcomes of this study will be valuable for bicycle traffic operations and facility design.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.04a
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pp.135-138
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2003
In this study, digital photogrammetry is made use of precision surveying of deformation parts that occurred in the traffic accident. So, deformation of the traffic accident, an essential basis in the traffic accident analysis, was analysed quantitatively by digital photogrammetry. If the study continue to build the basis of data, renew it, and consider the vehicle rigidity, a property of dynamics motion according to a various kind of cars, conditions of an accident, these deformation analysis will be able to not only decide the speed just before the collision, but also reappear the traffic accident and carry out an analysis more scientifically and effectively.
Based on the traffic and accident data collected on a 4.2km (2.6mile) section of Interstate highway 35W in Minneapolis the relationship between traffic operation variables and safety measures is investigated. An aggregate specification that could be integrated into an urban freeway safety prediction methodology is proposed as a multiple regression model. The specification includes lane occupancy and volume data, which are the control parameters commonly used because they can be measured in real time. The primary variables that appear to affect the safety of urban freeway are : vehicle-miles of travel, entrance ramp volumes and the dynamic effect of queue building. The potential benefits of freeway traffic control strategies on freeway safety are also investigated via a simulation study. It was concluded that improvement of urban freeway safety is achievable by traffic control strategies which homogenize traffic conditions areound critical occupancy values.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.43
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pp.91-97
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1997
The objective of a traffic management system is to promote safe driving, low pollution, short travel time, and optimized traffic flow by naturally distributing the flow of traffic through the use of suitable telecommunications media. Such traffic management systems will be improved by integrating dynamic traffic data and two-way communication media because cars can work as sensors. The purpose of this paper is to help organizations trying to select the correct telecommunications media for minimal-cost investment options without loss of functionality. The wireless communications for an intelligent transportation system (ITS) are introduced in this paper. We describe which kind of telecommunication media are suitable. FM broadcast type media or cellular phone can be recommended to provide real time traffic and roadway conditions in the first stage of ITS, because existing broadcast base station or cellular network facilities can be used. It is expected that cellular radio network or satellites are used for communication. Finally, the strategy and deployment plan of an ITS are described based on selections of telecommunication media in Korea.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.49
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pp.125-133
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1999
Nonrecurring congestions are generally caused by random or less predictable events, such as accidents, spilled loads stalled or broken-down vehicles that, temporarily reduce the capacity of the freeway. The purpose of this paper is to present the effect of incidents on the traffic congestion on the urban freeway by simulation method. The simulation scenario is composed of two level traffic conditions, two level incident severities, and eight level incident durations. After incident, the recovering duration to the normal traffic flow, increased by linear of incident duration. Total vehicles travel time increased and average travel speed decreased by squares curve of incident duration. Considering incident impacts, incident management system is evaluated the major function of the urban freeway traffic management system. Also, necessary the related research to detect, verify, and develop effective response strategies for traffic incidents.
The traffic flow in an urban area is affected by the date, weather, and regional traffic flow. The existing methods are weak to model the dynamic road network features, which results in inadequate long-term prediction performance. To solve the problems regarding insufficient capacity for dynamic modeling of road network structures and insufficient mining of dynamic spatio-temporal features. In this study, we propose a novel traffic flow prediction framework called shared spatio-temporal attention convolution optimization network (SSTACON). The shared spatio-temporal attention convolution layer shares a spatio-temporal attention structure, that is designed to extract dynamic spatio-temporal features from historical traffic conditions. Subsequently, the graph optimization module is used to model the dynamic road network structure. The experimental evaluation conducted on two datasets shows that the proposed method outperforms state-of-the-art methods at all time intervals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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