Driving impairment detection due to sun exposure and contrasting shadow of surface objects: an urban case study

A change in the driver's vision quality might result in deterioration of their perception and effectiveness. The lack of an integrated algorithm to distinguish the location of driver vision impairment motivated this study. The proposed model benefits from a combination of several sub-algorithms such as sun positioning, glare detection, and contrasting shadow illustrator derived from raw geospatial data. The methodology is implemented through a case study involving a road network in a large metropolitan area, a digital elevation model, the associated hillshade geographic data, and weather data from Montreal, Canada. The methodology and corresponding data analysis were implemented in Python. The results revealed a geospatial model to estimate the boundaries of transition points between the glare and contrasting shadows created by changes in the roadway surroundings. The results provided by the model can be used as a tool to aid decisionmakers in new road construction and urban planning by creating safety countermeasure strategies and design review of road geometry. Key words: sun glare, contrasting shadow, geospatial data processing, road environment mapping. Un changement au niveau de la qualite de vision des conducteurs pourrait entrainer une deterioration de leur perception et de leur efficacite. L'absence d'un algorithme integre pour discerner l'emplacement ou se produit la deficience visuelle des conducteurs motive cette etude. Le modele propose beneficie d'une combinaison de plusieurs sous-algorithmes, tels que le positionnement du soleil, la detection de la reflexion du soleil et l'illustrateur d'ombres contrastantes derive de donnees geospatiales brutes. La methodologie est mise en reuvre au moyen d'une etude de cas portant sur un reseau routier metropolitain de grande taille, un modele altimetrique numerique, les donnees geographiques connexes sur l'ombrage des collines et les donnees meteorologiques de Montreal, au Canada. La methodologie et l'analyse des donnees correspondantes sont effectuees en Python. Le resultat a revele un modele geospatial pour estimer les limites des points de transition entre la reflexion et les ombres contrastantes creees par les changements dans l'environnement routier. Les resultats fournis par le modele peuvent etre utilises comme un outil pour aider les decideurs dans la construction de nouvelles routes et la planification urbaine en creant des strategies de contre-mesures de securite et la revision de la conception de la geometrie routiere. [Traduit par la Redaction] Mots-cles : reflexion du soleil, ombre contrastante, traitement des donnees geospatiales, modelisation de l'environnement routier.
Introduction Road environment and driving perception are hidden tips for queue forming and safety degradation. The shining of direct sunlight in the driver's eye affects the driving perception. This has [...]