Eye on the Street: Computer Vision for Spatial-Temporal Mapping of Street Safety Elements
Rattachement africain : ca, hk, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Understanding when and where traffic calming measures are implemented is essential to assess their impact and plan future safety interventions for vulnerable road users. Yet, such records are often incomplete or unavailable. To support accurate, automated, and large-scale efforts to address these critical data gaps, we propose a computer vision–based framework to detect such measures from historical street view imagery that captures real-world urban complexity. We share key preliminary results demonstrating the effectiveness of our framework in overcoming visual challenges within these images, providing a solid foundation as we continue to improve and progress toward full implementation.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Eye on the Street: Computer Vision for Spatial-Temporal Mapping of Street Safety Elements
- Date Crossref
- 12/10/2025
- Éditeur
- ACM
- Type
- proceedings-article
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Les institutions déclarées
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