論文の概要: COLLIDE-PRED: Prediction of On-Road Collision From Surveillance Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08463v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 06:45:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 18:50:43.581180
• Title: COLLIDE-PRED: Prediction of On-Road Collision From Surveillance Videos
• Title（参考訳）: COLLIDE-PRED:サーベイランスビデオからのオンロード衝突予測
• Authors: Deesha Chavan, Dev Saad and Debarati B. Chakraborty
• Abstract要約: ビデオ中の衝突を予測するために, COLLIDE-PRED と呼ばれるエンドツーエンドの衝突予測システムを提案する。 提案手法は,多数の異なるビデオを用いて実験的に検証され,事故の特定に有効であることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting on-road abnormalities such as road accidents or traffic violations is a challenging task in traffic surveillance. If such predictions can be done in advance, many damages can be controlled. Here in our wok, we tried to formulate a solution for automated collision prediction in traffic surveillance videos with computer vision and deep networks. It involves object detection, tracking, trajectory estimation, and collision prediction. We propose an end-to-end collision prediction system, named as COLLIDE-PRED, that intelligently integrates the information of past and future trajectories of moving objects to predict collisions in videos. It is a pipeline that starts with object detection, which is used for object tracking, and then trajectory prediction is performed which concludes by collision detection. The probable place of collision, and the objects those may cause the collision, both can be identified correctly with COLLIDE-PRED. The proposed method is experimentally validated with a number of different videos and proves to be effective in identifying accident in advance.
• Abstract（参考訳）: 交通事故や交通違反などの道路上の異常を予測することは、交通監視において難しい課題である。 このような予測を事前に行えば、多くのダメージをコントロールできる。 ここでは、コンピュータビジョンとディープネットワークを用いた交通監視ビデオにおける自動衝突予測のソリューションを定式化しようとした。 対象の検出、追跡、軌道推定、衝突予測を含む。 本研究では,ビデオ中の衝突を予測するために,移動物体の過去および将来の軌跡情報をインテリジェントに統合した衝突予測システムcollaboration-predを提案する。 物体の追跡に使用される物体検出から始まり、衝突検出によって結論付ける軌道予測を行うパイプラインである。 衝突の可能性のある場所と衝突の原因となる可能性のある物体は、どちらも衝突によって正しく識別できる。 提案手法は様々なビデオを用いて実験的に検証され,事故の特定に有効であることが証明された。

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