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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Artificial Intelligence for Traffic Safety between Vehicles and Vulnerable Road Users

Description du projet

L’IA protège les usagers vulnérables de la route

Dans les grandes villes, les intersections où la circulation est dense ainsi que les espaces partagés représentent un risque élevé pour les usagers vulnérables de la route comme les piétons et les cyclistes. Leur protection constitue un défi pour les responsables de la sécurité routière. Toutefois, des progrès réalisés dans l’IA ouvrent la voie à une solution. Le projet VeVuSafety, financé par l’UE, exploitera des méthodologies à base d’IA pour créer un cadre d’apprentissage profond respectueux de la vie privée qui enseigne aux usagers de la route le comportement à adopter dans différentes situations de trafic mixte. La prochaine étape consistera à créer un modèle en 3D de l’environnement. De plus, un cadre d’apprentissage profond de bout en bout utilisant des données recueillies par des caméras sera élaboré sur ce modèle d’environnement afin de proposer une prévision des trajectoires multimodales, une détection des anomalies et une classification des risques potentiels.

Objectif

Traffic safety is the fundamental criterion for vehicular environments and many artificial intelligence-based systems like self-driving cars. There are places, e.g. intersections and shared spaces, in the urban environment with high risks where vehicles and vulnerable road users (VRUs) such as pedestrians and cyclists directly interact with each other. By advancing starte-of-the-art artificial intelligence methodologies, this project VeVuSafety aims to build a privacy-aware deep learning framework to learn road users’ behaviour in various mixed traffic situations for the safety between vehicles and VRUs. VeVuSafety proposes a 3D environment model based on 3D point cloud for privacy protection — private information like license plates and face is anonymized. Then, within this environment model, an end-to-end deep learning framework using camera data will be built for multimodal trajectory prediction, anomaly detection, and potential risk classification based on deep generative models such as Variational Auto-Encoder. Additionally, an active privacy mechanism will also be adopted by application of the differential privacy mechanism to help the deep learning models prevent model-inversion attack. Moreover, the framework’s generalizability will be investigated by exploring the Normalizing Flows approach for domain adaption. The framework’s performance will be validated at different intersections and shared spaces using real-world traffic data. Besides road user safety and privacy, VeVuSafety can help traffic engineers and city planners to better estimate the design of traffic facilities in order to achieve a road-user-friendly urban traffic environment. Furthermore, the success of VeVuSafety will enhance the fellow’s scientific knowledge and project management skills to become an artificial intelligence expert for traffic safety and Intelligent Transportation Systems.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSITEIT TWENTE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 187 624,32
Adresse
DRIENERLOLAAN 5
7522 NB Enschede
Pays-Bas

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Région
Oost-Nederland Overijssel Twente
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée
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