在这项研究中，提出了一个概念框架，以发展一个以视像监视为基础的系统，以改善道路安全。在该框架的基础上，开发了一套能够从交通视频中检测各种交通事前事件的算法，如超速、单向交通、超车、违规停车和错误的乘客下车位置。在检测到事前事件后，控制室会自动发出警报，帮助采取预防措施，避免任何潜在的道路事故，从而提高道路安全。在以往的研究中，单个系统可以处理一个或两个预先事件。然而，目前的研究中，在一个系统中可以使用五种不同的算法检测到五种异常。研究进一步有助于“乘客错误落客地点”的检测。所开发的算法的有效性在132个交通视频中得到了证明，这些视频来自印度的一个综合工厂。另外一些关于超车和非法停车的比较研究使用了两个基准数据集，即“CamSeq01”和“ISLab-PVD”。通过广泛的研究，可以得出结论，所开发的算法在道路前事件检测方面优于一些最先进的算法。
道路在交通系统中扮演着重要的角色，它帮助人们和货物从一个地方移动到另一个地方。然而，由于道路事故的发生，它引起了社会的严重关注。根据世界卫生组织(世卫组织)的数据，全世界每年约有130万人死于道路事故或撞车(世卫组织，2020年)。根据全球交通事故年度统计报告(基金会，2020年)，2018-2019年，印度有近47万人因交通事故受伤。
因此，道路交通事故成为全球死亡的主要原因之一。这一问题在道路上每天通勤的车辆越来越多的压力下变得更加严重。然而，道路交通事故不可能随机发生。一定有一连串的事前事件导致了交通事故的发生。超速、单行、超车、违规停车、错误的乘客下落地点等事前事件会引发事故或撞车等紧急情况。为了尽量减少道路上发生这类碰撞的次数，通常需要执行两项基本任务:(i)发现交通事故前事件(即道路碰撞的原因)&#
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