論文の概要: Detecting, Tracking and Counting Motorcycle Rider Traffic Violations on Unconstrained Roads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08364v1
• Date: Mon, 18 Apr 2022 15:17:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-19 16:00:37.823775
• Title: Detecting, Tracking and Counting Motorcycle Rider Traffic Violations on Unconstrained Roads
• Title（参考訳）: 非拘束道路でのオートバイライダーの交通違反の検出、追跡、計数
• Authors: Aman Goyal, Dev Agarwal, Anbumani Subramanian, C.V. Jawahar, Ravi Kiran Sarvadevabhatla, Rohit Saluja
• Abstract要約: 制限のない道路交通条件の多くのアジア諸国では、ヘルメットやトリプルライディングなどの運転違反がオートバイの死亡原因となっている。 車両に搭載されたダッシュボードカメラから撮影したビデオにおいて、オートバイの乗馬違反を検出し、追跡し、カウントする手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.351236436457445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many Asian countries with unconstrained road traffic conditions, driving violations such as not wearing helmets and triple-riding are a significant source of fatalities involving motorcycles. Identifying and penalizing such riders is vital in curbing road accidents and improving citizens' safety. With this motivation, we propose an approach for detecting, tracking, and counting motorcycle riding violations in videos taken from a vehicle-mounted dashboard camera. We employ a curriculum learning-based object detector to better tackle challenging scenarios such as occlusions. We introduce a novel trapezium-shaped object boundary representation to increase robustness and tackle the rider-motorcycle association. We also introduce an amodal regressor that generates bounding boxes for the occluded riders. Experimental results on a large-scale unconstrained driving dataset demonstrate the superiority of our approach compared to existing approaches and other ablative variants.
• Abstract（参考訳）: 制限のない道路交通条件の多くのアジア諸国では、ヘルメットやトリプルライディングなどの運転違反がオートバイの死亡原因となっている。 このような乗客の特定と罰則は、道路事故の抑制と市民の安全向上に不可欠である。 このモチベーションにより,車載ダッシュボードカメラから撮影した映像において,オートバイの乗車違反を検出し,追跡し,計数する手法を提案する。 我々は、オクルージョンのような難解なシナリオに対処するために、カリキュラムベースのオブジェクト検出器を用いています。 我々は,新しいトラペジウム形物体境界表現を導入し,ロバスト性を高め,ライダー・モーターサイクル・アソシエーションに取り組む。 また,オクルードライダーのバウンディングボックスを生成するアモーダルレグレッサについても紹介する。 大規模非拘束運転データセットによる実験結果から,既存手法および他の改良型と比較して,我々のアプローチの優位性を示した。

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