論文の概要: Review on Action Recognition for Accident Detection in Smart City
Transportation Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09588v1
- Date: Sat, 20 Aug 2022 03:21:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-23 12:41:53.947018
- Title: Review on Action Recognition for Accident Detection in Smart City
Transportation Systems
- Title（参考訳）: スマートシティ交通システムにおける事故検出のための行動認識の見直し
- Authors: Victor Adewopo, Nelly Elsayed, Zag ElSayed, Murat Ozer, Ahmed
Abdelgawad, Magdy Bayoumi
- Abstract要約: 異なる監視カメラを使用してスマートシティの交通の流れを監視することは、事故を認識し、最初の応答者を警告する上で重要な役割を果たす。
コンピュータビジョンタスクにおける行動認識(AR)の利用は、ビデオ監視、医療画像、デジタル信号処理における高精度な応用に寄与している。
本稿では,自動運転車や公共交通安全システムにおける事故検出システムの開発と統合に向けた研究の方向性について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Action detection and public traffic safety are crucial aspects of a safe
community and a better society. Monitoring traffic flows in a smart city using
different surveillance cameras can play a significant role in recognizing
accidents and alerting first responders. The utilization of action recognition
(AR) in computer vision tasks has contributed towards high-precision
applications in video surveillance, medical imaging, and digital signal
processing. This paper presents an intensive review focusing on action
recognition in accident detection and autonomous transportation systems for a
smart city. In this paper, we focused on AR systems that used diverse sources
of traffic video capturing, such as static surveillance cameras on traffic
intersections, highway monitoring cameras, drone cameras, and dash-cams.
Through this review, we identified the primary techniques, taxonomies, and
algorithms used in AR for autonomous transportation and accident detection. We
also examined data sets utilized in the AR tasks, identifying the main sources
of datasets and features of the datasets. This paper provides potential
research direction to develop and integrate accident detection systems for
autonomous cars and public traffic safety systems by alerting emergency
personnel and law enforcement in the event of road accidents to minimize human
error in accident reporting and provide a spontaneous response to victims
- Abstract（参考訳）: 行動検出と交通安全は、安全なコミュニティとより良い社会の重要な側面である。
異なる監視カメラを使用してスマートシティの交通の流れを監視することは、事故を認識し、最初の応答者を警告する上で重要な役割を果たす。
コンピュータビジョンタスクにおける行動認識(AR)の利用は、ビデオ監視、医療画像、デジタル信号処理における高精度な応用に寄与している。
本稿では,スマートシティにおける事故検出と自律走行システムにおける行動認識に重点を置く。
本稿では,交通交差点の静的監視カメラ,高速道路監視カメラ,ドローンカメラ,ダッシュカメラなど,交通ビデオ撮影の多種多様な源を用いたarシステムに注目した。
本稿では,自動走行および事故検出にARで使用される主要な技術,分類,アルゴリズムについて検討した。
また、ARタスクで使用されるデータセットを調べ、データセットの主なソースとデータセットの特徴を特定した。
本稿では,事故報告における人的エラーを最小限に抑え,被災者への自発的対応を提供することにより,自動運転車や公共交通安全システムにおける事故検知システムの開発と統合に向けた研究の方向性について述べる。
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