論文の概要: RGB-D Railway Platform Monitoring and Scene Understanding for Enhanced Passenger Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11730v1
• Date: Tue, 23 Feb 2021 14:44:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 13:59:18.276258
• Title: RGB-D Railway Platform Monitoring and Scene Understanding for Enhanced Passenger Safety
• Title（参考訳）: 旅客安全向上のためのRGB-D鉄道プラットフォームモニタリングとシーン理解
• Authors: Marco Wallner, Daniel Steininger, Verena Widhalm, Matthias Sch\"orghuber, Csaba Beleznai
• Abstract要約: 本稿では,人間を地上平面上で検出し追跡するための柔軟な解析手法を提案する。 我々は、RGBと深度に基づく検出と追跡の複数の組み合わせについて検討する。 その結果,奥行きに基づく空間情報と学習表現の組み合わせにより,検出精度と追跡精度が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4298729855744026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated monitoring and analysis of passenger movement in safety-critical parts of transport infrastructures represent a relevant visual surveillance task. Recent breakthroughs in visual representation learning and spatial sensing opened up new possibilities for detecting and tracking humans and objects within a 3D spatial context. This paper proposes a flexible analysis scheme and a thorough evaluation of various processing pipelines to detect and track humans on a ground plane, calibrated automatically via stereo depth and pedestrian detection. We consider multiple combinations within a set of RGB- and depth-based detection and tracking modalities. We exploit the modular concepts of Meshroom [2] and demonstrate its use as a generic vision processing pipeline and scalable evaluation framework. Furthermore, we introduce a novel open RGB-D railway platform dataset with annotations to support research activities in automated RGB-D surveillance. We present quantitative results for multiple object detection and tracking for various algorithmic combinations on our dataset. Results indicate that the combined use of depth-based spatial information and learned representations yields substantially enhanced detection and tracking accuracies. As demonstrated, these enhancements are especially pronounced in adverse situations when occlusions and objects not captured by learned representations are present.
• Abstract（参考訳）: 交通インフラの安全クリティカルな部分における乗客移動の自動監視と分析は、関連する視覚的監視タスクである。 視覚表現学習と空間センシングの最近の進歩は、3次元空間コンテキスト内で人間や物体を検出し追跡する新たな可能性を開いた。 本稿では,ステレオ深度と歩行者検出により自動的に校正される地上平面上の人間を検知し追跡する,様々な処理パイプラインの柔軟な解析手法と徹底的な評価を提案する。 我々は,RGB/Depth-based detection と Tracking modalities のセット内で複数の組み合わせを検討する。 We exploit the modular concept of Meshroom [2] and demonstrate its use as a generic vision processing pipeline and scalable evaluation framework。 さらに,自動rgb-d監視における研究活動を支援するアノテーション付きオープンrgb-d鉄道プラットフォームデータセットを提案する。 本稿では,データセット上の各種アルゴリズムの組み合わせに対する複数の対象検出と追跡について定量的な結果を示す。 その結果,奥行きに基づく空間情報と学習表現の組み合わせにより,検出精度と追跡精度が大幅に向上した。 示されるように、これらの強化は特に、学習された表現で捉えられない咬合や物体が存在する状況において顕著に発音される。

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