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Accès ouvert déclaré 2025 conference-paper

Eye on the Street: Computer Vision for Spatial-Temporal Mapping of Street Safety Elements

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7Institutions déclarées
3Pays d’affiliation déclarés

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

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Automated Road and Building ExtractionTraffic and Road SafetyAutonomous Vehicle Technology and Safety

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