Vulnerable road user detection and safety enhancement: a comprehensive survey (2025)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, RENATO MORAES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.eswa.2025.128529
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE SINAIS; RODOVIAS; ACIDENTES DE TRÂNSITO; SEGURANÇA NO TRÂNSITO
- Keywords: Vulnerable road user; traffic sensors; sensor datasets; traffic communication ecosystem; sensor data processing; collision avoidance; intention prediction; object detection; simulation environments
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS):
11. Cidades e comunidades sustentáveis
- Imprenta:
- Publisher place: Kidlington
- Date published: 2025
- Source:
- Título: Expert Systems with Applications
- ISSN: 0957-4174
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 292, p. 1-30, Nov. 2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SILVA, Renato Moraes et al. Vulnerable road user detection and safety enhancement: a comprehensive survey. Expert Systems with Applications, v. No 2025, p. 1-30, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.128529. Acesso em: 20 fev. 2026. -
APA
Silva, R. M., Azevedo, G. F., Berto, M. V. V., Rocha, J. R., Fidelis, E. C., Nogueira, M. V., et al. (2025). Vulnerable road user detection and safety enhancement: a comprehensive survey. Expert Systems with Applications, No 2025, 1-30. doi:10.1016/j.eswa.2025.128529 -
NLM
Silva RM, Azevedo GF, Berto MVV, Rocha JR, Fidelis EC, Nogueira MV, Lisboa PH, Almeida TA de. Vulnerable road user detection and safety enhancement: a comprehensive survey [Internet]. Expert Systems with Applications. 2025 ; No 2025 1-30.[citado 2026 fev. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.128529 -
Vancouver
Silva RM, Azevedo GF, Berto MVV, Rocha JR, Fidelis EC, Nogueira MV, Lisboa PH, Almeida TA de. Vulnerable road user detection and safety enhancement: a comprehensive survey [Internet]. Expert Systems with Applications. 2025 ; No 2025 1-30.[citado 2026 fev. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.128529 - Deep learning for segmentation and classification of rock grains in the aggregates industry
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.eswa.2025.128529 (Fonte: oaDOI API)
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