Development of Video-Based Automated Road Safety Analysis Approach For Kuwait. Technical Area: Environment - Traffic Safety

لقد أعطت دولة الكويت تحسين الس امة المرورية أولوية قصوى، ويجري بذل العديد من الجهود لتحسين الس امة عى الطرق بما في ذلك إدخال عمليات تدقيق الس امة عى الطرق واستراتيجية وطنية لس امة الطرق في الكويت ] 11،10 [. ويمثل البحث المقترح جهدا لتطوير الأساليب الهندسية لتحليل الس امة عى الطرق وجمع البيانات من خ ال التحليل الآلي لبيانات الفيديو. ويقدم هذا البحث عددا من المساهمات الجديدة في مجال تحليل الس امة عى الطرق. في السعي لبناء طرق أكثر أمانا، غالبا ما يعتمد محللو الس امة عى الطرق عى بيانات الاصطدام. وقد أدت القيود المفروضة عى جودة واكتمال بيانات الاصطدامات إلى اتخاذ تدابير الس امة البديلة. وهناك نوع رئيسي من تحليل الس امة البديلة هو تقنية تعارض حركة المرور )تكت(. تقليديا، لقد اعتمدت تكت عى رصد البيانات في الميدان، والتي هي محفوفة بالعديد من المشاكل تتعلق بالموثوقية والتكرار. ويمثل هذا البحث جهدا لأتمتة عملية الكشف عن التعارضات المرورية وتقييمها. وتستند المنهجية المقترحة إلى العمل المكثف في مجال رؤية الحاسوب لتحليل البيانات التي تجمعها أجهزة استشعار الفيديو.تم اختيار أجهزة استشعار الفيديو لأنها توفر ملاحظات غنية ومفصلة وغير مكلفة ودائمة لمشاهد المرور. وكثيرا ما تكون كاميرات الفيديو مثبتة بالفعل من قبل سلطات المدن لأغراض الرصد مما يسهل الحصول عى تسجيلات الفيديو اللازمة للتحليل. أجهزة الاستشعار بالفيديو هي مناسبة لجمع البيانات لمختلف مستخدمي الطريق، في مقابل التكنولوجيات الحالية التي توفر الحلول المخصصة والأجهزة لكل مستخدم طريق. المنتج النهائي لتحليل الفيديو هو مسارات مستخدم الطريق )تسلسل المواقف في المكان والزمان(. هذه البيانات المكانية والزمانية يمكن أن تدعم التطبيقات الملحة في مجال الس امة عى الطرق. تطبيق تقنيات رؤية الكمبيوتر لاستخراج مسارات مستخدم الطريق من تسلسل الفيديو يوفر تحليل س امة الطرق مع ملامح دقيقة لمستخدم للطريق بالمقارنة مع التقنيات الحالية المستخدمة. ويحاول البحث الإسهام في الس امة المرورية في الكويت / العالم بعدة طرق. أنه يوفر أداة قادرة عى تحليل الس امة الآلي لبيانات الفيديو. وع اوة عى ذلك، فإن هذا النهج في تحليل الس امة هو استباقي، ليست هناك حاجة لانتظار التصادمات ليتم تسجيلها قبل اتخاذ الإجراءات. كذلك، ينبغي أن يوفر هذا النهج فهما أفضل لآليات تصادم المركبات، ولا سيما سلوك السائقين الذين يتجنبون الاصطدام، مما يساعد عى تشخيص مشاكل الس امة واختيار التدابير المناسبة للس امة.

The government of Kuwait has set improving traffic safety as a top priority and several efforts are being undertaken to improve road safety including the introduction of road safety audits and a national road safety strategy for Kuwait [10,11]. The proposed research represents an effort to advance the engineering methods for road safety analysis and data collection through automated analysis of video data. This research presents a number of novel contributions to the field of road safety analysis. In the quest for building safer roads, road safety analysts often rely on collision data. Limitations on the quality and completeness of collisions data gave rise to surrogate safety measures. A key type of surrogate safety analysis is the traffic conflict technique (TCT). Traditionally, TCT's have relied on in-field observation, which is fraught with many reliability and repeatability problems. This research represents an effort to automate the process of conflict detection and rating. The proposed methodology draws on the extensive work in the field of computer vision to analyze data collected by video sensors. Video sensors were selected because they provide rich, detailed, inexpensive, and permanent observations of traffic scenes. Video cameras are often already installed by cities authorities for monitoring purposes which make it easy to obtain the video recordings required for analysis. Video sensors are suitable for collecting data for various road users, as opposed to current technologies that provide dedicated solutions and hardware for every road user. The final product of video analysis is road user tracks (sequence of positions in space and time). This spatiotemporal data can support pressing applications in the realm of road safety. Applying computer vision techniques to extract road user trajectories from video sequence provides road safety analysis with accurate road user profiles compared to the current techniques in use. The research attempts to contribute to traffic safety in Kuwait/worldwide in several ways. It provides a tool that is capable of automated safety analysis of video data. Moreover, this approach to safety analysis is proactive, there is no need to wait for collisions to be recorded before action is taken. As well, this approach should offer a better understanding of vehicle collision failure mechanisms, particularly the collision-avoidance behavior of drivers which should help our diagnosis of the safety problems and the selection of safety countermeasures. With an understanding of the types and degree of severity of potential collisions from the extracted conflict data, economic analyses could be performed for more precise estimates of cost savings of mitigated collisions. This would result in more effective investment of the funds available towards the improvement of road locations for the reduction of collisions. This type of analysis is of much interest and value to both road safety and insurance agencies. Ultimately, the research should lead to a reduction in the number and severity of road collisions. The methods and analytical tools that will be developed can be used, with various degrees of adaptation, to the study of different road users and contexts. The focus of the proposed research is on both vehicles and pedestrians. In addition, a special focus in the proposed research is on the adaptation of these analytical tools to the study of safety in different driving cultures. Finally, the project will provide significant benefits in terms of training highly qualified personnel in the important areas of road safety and advanced computer vision techniques.