Project R-14406

Verbetering van de verkeersveiligheid door middel van door UAV vastgelegde luchtbeelden en deep learning: objectdetectie, risicovoorspelling en realtime analyse. (Onderzoek)

Het voorgestelde onderzoek heeft tot doel de verkeersveiligheid te verbeteren en de algehele rijervaring te verbeteren door computervisie, deep learning-technieken en onbemande luchtvoertuigen (UAV's) te integreren. De studie richt zich op verschillende belangrijke aspecten: het onderzoeken van segmentatie voor gecategoriseerde voertuigdetectie, het ontwikkelen van realtime analysetools voor verkeersveiligheid met behulp van gegevens uit meerdere bronnen, het verbeteren van de detectie van voetgangers door de integratie van spatiotemporele informatie, het optimaliseren van surrogaatveiligheidsindicatoren voor het voorspellen van het risico op verkeersongevallen. en ernst, het ontwikkelen van een geautomatiseerde vluchtplanningsaanpak voor UAV-toegangsbeperkingen, en het onderzoeken van de impact van de gebouwde omgeving op de verkeersveiligheid. De verwachte resultaten omvatten een vergelijkende analyse van algoritmen voor objectdetectie, een geautomatiseerd real-time systeem ter verbetering van de verkeersveiligheid, een robuust voetgangersdetectiesysteem, een aangepast model voor het voorspellen van schade door ongevallen, een geautomatiseerd vluchtplanningssysteem en een beter begrip van de rol van het stedelijke omgeving bij verkeersongevallen. De bevindingen zullen de verkeersveiligheid verbeteren, strategieën voor ongevallenpreventie genereren, de stadsplanning ondersteunen en de mobiliteitsplanning verbeteren.

19 december 2023 - 31 oktober 2027