論文の概要: Video-based Smoky Vehicle Detection with A Coarse-to-Fine Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03708v1
- Date: Fri, 8 Jul 2022 06:42:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-11 14:10:24.732433
- Title: Video-based Smoky Vehicle Detection with A Coarse-to-Fine Framework
- Title（参考訳）: 粗いフレームによるビデオベーススモーキー車両検出
- Authors: Xiaojiang Peng, Xiaomao Fan, Qingyang Wu, Jieyan Zhao, Pan Gao
- Abstract要約: 75,000点の注釈付きスモーキー車両画像を用いた実世界の大規模スモーキー車両データセットを導入する。
また、セグメントレベルのアノテーションを備えた163の長いビデオを含む、スモーキーな車両ビデオデータセットも構築しています。
高速なスモーキー車両検出のための粗大きめのディープスモーキー車両検出フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.74110691914317
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic smoky vehicle detection in videos is a superior solution to the
traditional expensive remote sensing one with ultraviolet-infrared light
devices for environmental protection agencies. However, it is challenging to
distinguish vehicle smoke from shadow and wet regions coming from rear vehicle
or clutter roads, and could be worse due to limited annotated data. In this
paper, we first introduce a real-world large-scale smoky vehicle dataset with
75,000 annotated smoky vehicle images, facilitating the effective training of
advanced deep learning models. To enable fair algorithm comparison, we also
build a smoky vehicle video dataset including 163 long videos with
segment-level annotations. Moreover, we present a new Coarse-to-fine Deep Smoky
vehicle detection (CoDeS) framework for efficient smoky vehicle detection. The
CoDeS first leverages a light-weight YOLO detector for fast smoke detection
with high recall rate, and then applies a smoke-vehicle matching strategy to
eliminate non-vehicle smoke, and finally uses a elaborately-designed 3D model
to further refine the results in spatial temporal space. Extensive experiments
in four metrics demonstrate that our framework is significantly superior to
those hand-crafted feature based methods and recent advanced methods. The code
and dataset will be released at https://github.com/pengxj/smokyvehicle.
- Abstract（参考訳）: ビデオにおける自動スモーキー車両検出は、従来の高価なリモートセンシングシステムよりも優れたソリューションであり、環境保護機関の紫外線照明装置を備えている。
しかし、後輪道路やごちゃごちゃした道路から来る影や濡れた地域から車両煙を区別することは困難であり、注釈データの制限により悪化する可能性がある。
本稿では,まず,75,000個のアノテートされたスモーキー車両画像を用いた実世界の大規模スモーキー車両データセットについて紹介する。
公平なアルゴリズム比較を可能にするため、セグメントレベルのアノテーションを備えた163の長いビデオを含むスモーキーな車両ビデオデータセットを構築した。
さらに,より効率的なスモーキー車両検出のためのCoDeS(Coarse-to-fine Deep Smoky Vehicle Detection)フレームワークを提案する。
CoDeSはまず、軽量のYOLO検出器を高速な煙探知に利用し、次に煙と車両のマッチング戦略を適用して非車両の煙を除去し、最終的に精巧に設計された3Dモデルを用いて空間時間空間における結果をさらに改善する。
4つの指標の大規模な実験により、我々のフレームワークは手作りの特徴に基づく手法や最近の高度な手法よりもはるかに優れていることが示された。
コードとデータセットはhttps://github.com/pengxj/smokyvehicleでリリースされる。
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