• Video-based assessment of pedestrian behavior: Development and testing of methods Articles/Research

    Barrero-Solano, Lope H.; Sánchez-Pilonieta, Alfonso; Forero-Guzman, Alejandro; Quiroga-Sepúlveda, Julián A.; Romero-Barreto, Nestor S.; Calderon-Bocanegra, Francisco C.; Felknor, Sarah; Quintana-Jiménez, Leonardo A.

    Resumo em Espanhol:

    RESUMEN Objetivo La medición del comportamiento de peatones es una prioridad de la seguridad vial. Por lo anterior, se desarrolló un algoritmo para analizar el comportamiento de los peatones en una zona urbana de Bogotá, Colombia. Métodos Los peatones fueron filmados mientras cruzaban la calle. Mediante el algoritmo se midieron las posiciones y velocidades de peatones y vehículos en los videos. Se identificaron los comportamientos riesgosos y se compararon visualmente. Resultados 429 peatones cruzaron la vía a una distancia promedio de 4.5 metros de los vehículos (velocidad promedio 21 km/h). El algoritmo estimó, con una diferencia máxima de 19 % con respecto a lo observado, que 58.5 % de los peatones cruzaron por zonas incorrectas, 62.2 % cruzaron cerca de vehículos en movimiento y 41.2 % corrieron al cruzar. Conclusiones El análisis basado en video puede utilizarse para medir el comportamiento de los peatones. Los trabajos sobre el tema que se realicen en el futuro deben enfocarse en mejorar la precisión y los parámetros de seguridad del algoritmo.

    Resumo em Inglês:

    ABSTRACT Objective The aim of this paper is to develop a computer algorithm that analyzes pedestrian behavior at an urban site in Bogota, Colombia, considering that the assessment of pedestrian behavior is a road safety priority. Methods Pedestrians were video-taped as they crossed a selected road. An algorithm was developed in order to record, from these videos, pedestrian and vehicle positions and speeds. This information made possible the identification of hazardous behaviors, which were compared through visual assessments. Results 429 pedestrians crossed the selected road at an average distance of 4.5 meters from vehicles that moved at an average speed of 21 km/h. With a maximum difference of 19 % with respect to visual assessments, the algorithm estimated that 58.5 % pedestrians crossed through non-designated locations; 62.2 % crossed near moving vehicles, and that 41.2 % ran while they were crossing the road. Conclusions Video-based analysis can be used to assess pedestrians’ behavior. Future research work should focus on improving both the accuracy and the number of safety parameters of the algorithm.
Instituto de Salud Publica, Facultad de Medicina - Universidad Nacional de Colombia Bogotá - DF - Colombia
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