Research Project

(French below)
"Over 1.2 million people die each year on the world's roads, and between 20 and 50 million suffer non-fatal injuries. In most regions of the world this epidemic of road traffic injuries is still increasing." (More on the World Health Organization website)

Road accidents are rare and random: the causes and mechanisms that lead to collisions are still very poorly understood. This research project consists in studying vehicle trajectories extracted from a video dataset that contains a large number of collisions and traffic conflicts (a traffic conflict is an interaction between two road users that is very "close" to an accident, in which the collision is avoided by a slim margin, thanks to an evasive action undertaken by one of the road users), in order to obtain information on potential risk.

The general goal of this project is to better understand accident mechanisms using automated tools to analyze road users' trajectories. This project aims to answer the following question: what are the commonalities and differences between accidents and interactions without a collision, i.e. why is the collision avoided in some interactions and not in others?

For this project, two master's research topics are proposed:

  1. Automated classification and comparison of accidents and interactions without a collision (this topic will be co-supervised by Bruno Agard, from the Department of Mathematics and Industrial Engineering)
  2. Detailed accident modelling, with a particular interest for evasive actions. The developed models will be used to predict road user conflicting behavior and may be integrated in traffic simulations.

The student(s) must have a bachelor in science or engineering.

Knowledge and hands-on experience of data processing and of a programing language (Python, Octave, Matlab, C++ or Java) are very desirable. Familiarity with data mining or machine learning techniques is an asset. However, no knowledge in image/video processing is necessary.

If you are interested, please send an application (CV, grades and cover letter) to


Nicolas Saunier, Ph.D.
Professeur Adjoint / Assistant Professor
Département des génies civil, géologique et des mines (CGM)
École Polytechnique de Montréal
nicolas . saunier at polymtl . ca
http://nicolas.saunier.confins.net

Funding is available for both topics.

Projet de recherche

"Les accidents de la circulation constituent un problème de santé publique majeur, mais négligé, qui appelle des efforts concertés en vue d'assurer durablement une prévention efficace. Parmi tous les systèmes auxquels les gens ont affaire au quotidien, les systèmes de circulation routière sont les plus complexes et les plus dangereux. On estime que 1,2 million de personnes sont tuées et pas moins de 50 millions blessées chaque année dans le monde dans des accidents de la route. Selon les projections, ces chiffres augmenteront d'environ 65\% au cours des 20 prochaines années s'il n'y a pas un nouvel engagement en faveur de la prévention. Pourtant, la tragédie que cachent ces chiffres attire moins l'attention des médias que d'autres types de drames moins fréquents." (Rapport mondial sur la prévention des traumatismes dus aux accidents de la circulation, Organisation Mondiale de la Santé, 2004)

Les accidents sont rares et aléatoires: les facteurs et les mécanismes qui mènent à l'accident sont encore mal connus. Le projet de recherche proposé consiste à étudier les trajectoires des véhicules extraites d'une base de données vidéo d'un grand nombre de collisions et conflits de trafic (un conflit de trafic est une interaction entre deux véhicules proche d'un accident, dans laquelle la collision est évitée par une manoeuvre d'évitement plus ou moins urgente effectuée par l'un des usagers impliqués), afin d'obtenir des informations sur les sources de risques potentiels.

L'objectif général de ce projet est de mieux comprendre les mécanismes d'accident à l'aide d'outils automatiques d'analyse des trajectoires des usagers de la route. Ce projet vise à répondre à la question suivante: quelles sont les similitudes et différences entre les accidents et les interactions sans collisions, i.e. pourquoi la collision est-elle évitée dans certaines interactions et pas dans d'autres ?

Dans le cadre de ce projet, deux sujets de maîtrise recherche en transports sont présentement offerts:

  1. Classification et comparaison automatiques des accidents et des interactions sans collisions (ce sujet sera co-encadré avec Bruno Agard du département de mathématiques et génie industriel)
  2. Modélisation détaillée des accidents, avec un intérêt particulier pour les manoeuvres d'évitement. Les modèles développés seront utilisés pour prédire le comportement des usagers en situation de conflit et pourront être intégrés dans des simulations de la circulation.

Les étudiant(e)s doivent détenir un baccalauréat scientifique ou de génie.

Une formation ou de l'expérience avec le traitement de données et la connaissance d'un langage de programmation (Python, Octave, Matlab, C++ ou Java) est très souhaitable. Une familiarité avec les techniques de fouille de données (data mining) ou d'apprentissage automatique (machine learning) est aussi un atout. Il n'est par contre pas nécessaire d'avoir des connaissances en traitement d'image.

Les personnes intéressées sont priées de faire parvenir leur candidature (CV, relevé de notes, lettre de motivation) à


Nicolas Saunier, Ph.D.
Professeur Adjoint / Assistant Professor
Département des génies civil, géologique et des mines (CGM)
École Polytechnique de Montréal
nicolas . saunier at polymtl . ca
http://nicolas.saunier.confins.net

Des financements sont disponibles pour ces deux sujets.