基于图的人本GeoAI：利用街景影像理解街道环境与交通事故频率
A Graph-Based Human-Centered GeoAI for Understanding Street-Level Environment and Traffic Accident Frequency with Street View Imagery
发表于 2026年5月27日 · 收录于雷达 2026年11月5日
中文摘要
研究利用Mapillary街景影像分析城市视觉环境与交通事故频率的关系，以Mask2Former分割图像，并用Dist-YOLOv5估算城市物体与驾驶者间的视觉距离，构建人本图。GAT-LSTM模型在事故频率建模中优于传统机器学习及其他深度学习方法；两步式可解释人工智能方法则用于识别高事故率道路的相关因素。