論文の概要: An Efficient Approach for Anomaly Detection in Traffic Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09758v1
- Date: Tue, 20 Apr 2021 04:43:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-21 13:48:42.187131
- Title: An Efficient Approach for Anomaly Detection in Traffic Videos
- Title（参考訳）: 交通映像における異常検出の効率的な手法
- Authors: Keval Doshi, Yasin Yilmaz
- Abstract要約: 本稿では,エッジデバイスで動作可能な映像異常検出システムのための効率的な手法を提案する。
提案手法は,シーンの変化を検出し,破損したフレームを除去するプリプロセッシングモジュールを含む。
また,新しいシーンに迅速に適応し,類似度統計量の変化を検出するシーケンシャルな変化検出アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.83924581439373
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Due to its relevance in intelligent transportation systems, anomaly detection
in traffic videos has recently received much interest. It remains a difficult
problem due to a variety of factors influencing the video quality of a
real-time traffic feed, such as temperature, perspective, lighting conditions,
and so on. Even though state-of-the-art methods perform well on the available
benchmark datasets, they need a large amount of external training data as well
as substantial computational resources. In this paper, we propose an efficient
approach for a video anomaly detection system which is capable of running at
the edge devices, e.g., on a roadside camera. The proposed approach comprises a
pre-processing module that detects changes in the scene and removes the
corrupted frames, a two-stage background modelling module and a two-stage
object detector. Finally, a backtracking anomaly detection algorithm computes a
similarity statistic and decides on the onset time of the anomaly. We also
propose a sequential change detection algorithm that can quickly adapt to a new
scene and detect changes in the similarity statistic. Experimental results on
the Track 4 test set of the 2021 AI City Challenge show the efficacy of the
proposed framework as we achieve an F1-score of 0.9157 along with 8.4027 root
mean square error (RMSE) and are ranked fourth in the competition.
- Abstract（参考訳）: インテリジェントな交通システムとの関係から,近年,交通映像の異常検出が注目されている。
温度、視界、照明条件などのリアルタイムトラフィックフィードの画質に影響を与える様々な要因があるため、これは依然として難しい問題である。
state-of-the-artメソッドは利用可能なベンチマークデータセットでうまく動作しますが、大量の外部トレーニングデータとかなりの計算リソースが必要です。
本稿では,エッジデバイス,例えば路面カメラで動作可能な映像異常検出システムに対して,効率的な手法を提案する。
提案手法は,シーンの変化を検知し,破損したフレームを除去する前処理モジュールと,2段階の背景モデリングモジュールと2段階の物体検出モジュールを備える。
最後に、バックトラッキング異常検出アルゴリズムが類似度統計を計算し、異常の開始時刻を決定する。
また,新しいシーンに迅速に適応し,類似度統計量の変化を検出するシーケンシャルな変化検出アルゴリズムを提案する。
2021年AIシティチャレンジのトラック4テストセットの実験結果は、F1スコアの0.9157と8.4027ルート平均二乗誤差(RMSE)を達成し、競争で第4位となるフレームワークの有効性を示している。
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