Bối cảnh: tai nạn người đi bộ tăng, đặc biệt do vừa đi vừa nhắn tin; các giải pháp camera trước đây chủ yếu nhận dạng vật thể.

• Ý tưởng: dùng camera sau smartphone hướng xuống đất khi nhắn tin để nhận dạng kết cấu bề mặt, phân biệt vỉa hè (an toàn) và lòng đường (nguy hiểm).
• - Thách thức: đa dạng vật liệu lát, vạch qua đường cùng vật liệu với vỉa hè, rung/mờ, nhiễu môi trường, tiêu thụ năng lượng.
• - Thiết kế hệ thống:
•   + Kích hoạt khi người dùng ở ngoài trời, đang di chuyển và màn hình bật.
•   + Cắt vùng ảnh trung tâm 500×500 px để giảm nhiễu.
•   + Tính đặc trưng kết cấu: Haralick (GLCM), CoLlAGe (gradient orientation), Fourier, histogram, range filter.
•   + Giảm chiều PCA, chọn đặc trưng phân biệt bằng Wilcoxon test.
•   + Phân loại đa lớp bằng ECOC + SVM tuyến tính, huấn luyện riêng cho từng thành phố.
•   + Phát hiện sang đường: huấn luyện bộ phân loại “transition” vs “non-transition”, lọc guard zone 2s.
• - Dữ liệu:
•   + TerraFirma: 4 thành phố, nhiều tình huống, thiết bị khác nhau; gán nhãn vật liệu và khung hình chuyển tiếp.
•   + Bổ sung GTOS dataset (asphalt, gạch, bê tông).
• - Kết quả:
•   + Phân loại vật liệu: hầu hết >90% AUC, gạch lát thấp hơn do mờ.
•   + Phát hiện sang đường: London & Paris ~100%, Pittsburgh 85–95%.
•   + Mô hình huấn luyện ở thành phố này áp dụng tốt cho thành phố khác nếu cùng loại camera (smartphone).
•   + So sánh LookUp: camera 88% TP vs giày 94%, kết hợp đạt 97%, báo sai bổ sung cho nhau.
• - Triển khai Android: 6 fps, 62 ms/frame, tiêu thụ ~127 mW, <5% pin/giờ.