自転車の安全研究では、計測機器を搭載した自転車を用いて車両の追い越し行動に関する直接的な現場証拠が得られてきたが、連続する後方視界映像から追い越しイベントを抽出する作業は、依然として手動のフレーム単位のアノテーションに依存している。このボトルネックがサンプルサイズを制約し、自然な自転車走行の安全研究を妨げている。そこで研究者らは、単一の自転車搭載カメラのみから追い越しイベントを自動検出する幾何情報ベースのコンピュータビジョンパイプラインを提案した。このシステムはマルチセンサー構成や明示的なカメラキャリブレーションを必要としない。
このパイプラインは、RT-DETR物体検出とByteTrackマルチオブジェクト追跡を組み合わせ、3段階の幾何検証モジュールを通過させる。このモジュールは透視投影の原理に基づき、方位角の変化傾向、見かけのサイズの増大、空間的確認という基準を順に適用することで、誤検出を効果的に排除する。米国ミシガン州アナーバー市の都市道路で手動アノテーションされた315件の実際の追い越しイベントで検証した結果、97.8%の再現率を達成し、誤検出はゼロであった。
さらに、このシステムは能動的な安全警告の可能性も示している。分析によると、システムは車両が実際に通過する平均2.44秒前に追い越し意図を識別でき、イベントの84.1%が人間の1.5秒という反応時間閾値を超えていた。これは、自転車利用者にタイムリーな警告を提供し、安全性を向上させる可能性を示唆している。
横方向の通過距離に関しては、96件のイベントから測定したところ、33.3%の追い越しが5フィート（152.4cm）の安全閾値を下回っていた。これは過去の現場研究や自己申告研究における非遵守率と一致する。また、研究者らはバウンディングボックスの幾何学的特徴を利用した、キャリブレーション不要の横距離推定の予備的手法も提案した。Leave-one-out交差検証では平均絶対誤差13〜14cmを達成し、接近通過と標準通過を区別するのに十分な精度であり、安全分類に利用できる。
この研究の意義は、消費者向け映像からイベントを自動的に分離することで、計測自転車研究における主要なアノテーションのボトルネックを解消し、より大規模なデータセットや多様な都市環境での車両と自転車の相互作用分析のための拡張可能な基盤を提供することにある。論文は2026年6月3日に投稿され、18ページ、6図からなり、現在ジャーナル投稿の準備中である。