Left turns are known to be one of the most dangerous driving maneuvers. An effective way to mitigate this safety risk is to install a left-turn enforcement — for example, a protected left-turn signal or all-way stop signs — at every turn that preserves a traffic phase exclusively for left turns. Although this protection scheme can significantly increase the driving safety, information on whether or not a road segment (e.g., intersection) has such a setting is not yet available to the public and navigation systems. This disclosure presents a system that exploits mobile crowdsensing and deep learning to classify the protection settings of left turns.

    Les tourne-à-gauche sont connus comme étant l'une des manoeuvres de conduite les plus dangereuses. Une manière efficace d'atténuer ce risque pour la sécurité est d'installer un application pour tourne-à-gauche à chaque tournant — par exemple, un signal pour tourne-à-gauche protégé ou des panneaux stop aux intersections —, ce qui préserve une phase de circulation exclusivement pour les tourne-à-gauche. Bien que ce système de protection peut augmenter significativement la sécurité routière, des informations, selon lesquelles un segment de route (par exemple, une intersection) présente ou non de tels paramètres, ne sont pas encore disponibles pour les systèmes publics et de navigation. La présente invention concerne un système qui exploite la mégacollecte et l'apprentissage profond pour classer les paramètres de protection des tourne-à-gauche.


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    Titel :

    INFERRING LEFT-TURN INFORMATION FROM MOBILE CROWDSENSING


    Weitere Titelangaben:

    DÉDUCTION D'INFORMATIONS DE TOURNE-À-GAUCHE À PARTIR DE MÉGACOLLECTE


    Beteiligte:
    SHIN KANG G (Autor:in) / CHEN DONGYAO (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2021-03-11


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch


    Klassifikation :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS



    INFERRING LEFT-TURN INFORMATION FROM MOBILE CROWDSENSING

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