論文の概要: Dual-Modality Vehicle Anomaly Detection via Bilateral Trajectory Tracing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05003v1
- Date: Wed, 9 Jun 2021 12:04:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-10 15:28:48.788361
- Title: Dual-Modality Vehicle Anomaly Detection via Bilateral Trajectory Tracing
- Title（参考訳）: 両側軌跡追跡によるデュアルモダリティ車両異常検出
- Authors: Jingyuan Chen, Guanchen Ding, Yuchen Yang, Wenwei Han, Kangmin Xu,
Tianyi Gao, Zhe Zhang, Wanping Ouyang, Hao Cai, Zhenzhong Chen
- Abstract要約: 本稿では,異常車両のロバスト検出のためのモジュール化手法を提案する。
車両検出・追跡モジュールには, YOLOv5とマルチスケールトラッキングを採用し, 異常の局所化を行った。
NVIDIA 2021 AI City Challengeのトラック4テストセットで行われた実験では、0.9302 F1スコアと3.4039ルート平均二乗誤差(RMSE)が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.03797195839054
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traffic anomaly detection has played a crucial role in Intelligent
Transportation System (ITS). The main challenges of this task lie in the highly
diversified anomaly scenes and variational lighting conditions. Although much
work has managed to identify the anomaly in homogenous weather and scene, few
resolved to cope with complex ones. In this paper, we proposed a dual-modality
modularized methodology for the robust detection of abnormal vehicles. We
introduced an integrated anomaly detection framework comprising the following
modules: background modeling, vehicle tracking with detection, mask
construction, Region of Interest (ROI) backtracking, and dual-modality tracing.
Concretely, we employed background modeling to filter the motion information
and left the static information for later vehicle detection. For the vehicle
detection and tracking module, we adopted YOLOv5 and multi-scale tracking to
localize the anomalies. Besides, we utilized the frame difference and tracking
results to identify the road and obtain the mask. In addition, we introduced
multiple similarity estimation metrics to refine the anomaly period via
backtracking. Finally, we proposed a dual-modality bilateral tracing module to
refine the time further. The experiments conducted on the Track 4 testset of
the NVIDIA 2021 AI City Challenge yielded a result of 0.9302 F1-Score and
3.4039 root mean square error (RMSE), indicating the effectiveness of our
framework.
- Abstract（参考訳）: 交通異常検出は知的交通システム(ITS)において重要な役割を担っている。
このタスクの主な課題は、高度に多様化した異常なシーンと変光条件にある。
多くの研究は、均質な天候やシーンの異常を特定できたが、複雑な問題に対処することには至らなかった。
本稿では,異常車両のロバスト検出のための2次元モジュラー化手法を提案する。
我々は,背景モデリング,検出による車両追跡,マスク構築,関心領域(ROI)のバックトラッキング,二重モード追跡という,統合された異常検出フレームワークを導入した。
具体的には、動き情報をフィルタリングするために背景モデルを採用し、静的情報を残して後続の車両を検知した。
車両検出・追跡モジュールには, YOLOv5とマルチスケールトラッキングを採用し, 異常の局所化を行った。
さらに,道路の識別とマスク取得のために,フレーム差と追跡結果を利用した。
さらに,複数の類似度推定指標を導入し,バックトラッキングにより異常期間を短縮した。
最後に, 時間を改善するために, 二重モダリティバイラテラルトレーシングモジュールを提案した。
nvidia 2021 ai city challengeのトラック4テストセットで行われた実験では、0.9302 f1-scoreと3.4039 root mean square error(rmse)の結果が得られた。
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