論文の概要: Incident Detection on Junctions Using Image Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13437v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 19:18:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 21:32:36.189351
• Title: Incident Detection on Junctions Using Image Processing
• Title（参考訳）: 画像処理による接合のインシデント検出
• Authors: Murat Tulga\c{c}, Enes Y\"unc\"u, Mohamad-Alhaddad and Ceylan Yozgatl{\i}gil
• Abstract要約: 軌道情報は、魚眼カメラからストリームされる視覚データの車両検出および追跡アルゴリズムによって提供される。 提案システムは, 車両検出で84.6%, 合成データで異常検出で96.8%の成功を収めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In traffic management, it is a very important issue to shorten the response time by detecting the incidents (accident, vehicle breakdown, an object falling on the road, etc.) and informing the corresponding personnel. In this study, an anomaly detection framework for road junctions is proposed. The final judgment is based on the trajectories followed by the vehicles. Trajectory information is provided by vehicle detection and tracking algorithms on visual data streamed from a fisheye camera. Deep learning algorithms are used for vehicle detection, and Kalman Filter is used for tracking. To observe the trajectories more accurately, the detected vehicle coordinates are transferred to the bird's eye view coordinates using the lens distortion model prediction algorithm. The system determines whether there is an abnormality in trajectories by comparing historical trajectory data and instantaneous incoming data. The proposed system has achieved 84.6% success in vehicle detection and 96.8% success in abnormality detection on synthetic data. The system also works with a 97.3% success rate in detecting abnormalities on real data.
• Abstract（参考訳）: 交通管理においては、事故(事故、車両の故障、道路に落下する物体等)を検出して応答時間を短縮することが非常に重要な問題である。 対応する人員に知らせるのです 本研究では,道路合流点の異常検出フレームワークを提案する。 最終判断は、車両に続く軌道に基づいて行われる。 軌道情報は、魚眼カメラからストリームされる視覚データの車両検出および追跡アルゴリズムによって提供される。 ディープラーニングアルゴリズムは車両検出に使われ、カルマンフィルタは追跡に使用される。 より正確に軌道を観測するために、検出された車両座標をレンズ歪みモデル予測アルゴリズムを用いて鳥の視線座標に転送する。 履歴軌跡データと瞬時入射データとを比較することにより、軌跡の異常の有無を判定する。 提案システムは, 車両検出で84.6%, 合成データで異常検出で96.8%の成功を収めた。 また、実際のデータの異常を検出するために97.3%の成功率で動作する。

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