Spatial Analysis of the Impact of Street-level Built Environment and Perception Features on the Crashes by Severity
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학술지명
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발행연도
2024
작성언어
English
KDC
53
자료형태
학술저널
수록면
297-302(6쪽)
제공처
Urban traffic accidents are closely related to street characteristics, and investigating this relationship is crucial for enhancing traffic safety. Street-level features primarily include the built environment elements that makes up the streets, such as greenery, sky, and other elements. As users of urban street spaces, travelers perception indicators of various streets also include subjective perspectives describing the differential characteristics among urban streets. Therefore, this study focuses on exploring the impact of the street built-environment and travelers perception indicators on the crash frequencies. The modeling process considers severity levels related to traffic crashes and then extends analysis to geospatial dimension to account for the spatial heterogeneity and correlation of coefficients. The study uses 587 road segments in the central area of Daejeon in Korea, with traffic crash data from the full year of 2019. All crashes are classified into killed/severe injury (KSI) and slight injury. Street built-environment elements are extracted from the street view images of the studied road sections using semantic segmentation technology, while street perception indicators are scored using deep learning methods based on the street view images, outputting results in six perceptual dimensions to create related variables. In addition, the impact of traffic variables such as AADT and road geometry (number of lanes, speed limits, etc.) is considered. The results suggest significant correlations among street built-environment, travelers perception indicators and the frequency of traffic crashes, with different trends of impact for various crash classification. The estimation results of coefficients also show variations in the spatial influence of different feature, which could help traffic authorities identify high-risk areas and understand contributing factors, thereby taking precaution actions.
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