論文の概要: DeepSegmenter: Temporal Action Localization for Detecting Anomalies in
Untrimmed Naturalistic Driving Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08261v1
- Date: Thu, 13 Apr 2023 20:35:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 15:07:39.631695
- Title: DeepSegmenter: Temporal Action Localization for Detecting Anomalies in
Untrimmed Naturalistic Driving Videos
- Title（参考訳）: deepsegmenter:untrimmed naturalistic driving videoにおける異常検出のための時間的行動局在
- Authors: Armstrong Aboah, Ulas Bagci, Abdul Rashid Mussah, Neema Jakisa Owor,
Yaw Adu-Gyamfi
- Abstract要約: 本研究では,1つのフレームワークでアクティビティセグメンテーションと分類を同時に行う新しい方法論フレームワークであるDeepSegmenterを紹介する。
提案手法は,2023年のAI City Challenge, Track 3で8位となり,実験的な検証データに対して0.5426のオーバーラップスコアが得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.932106927854801
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Identifying unusual driving behaviors exhibited by drivers during driving is
essential for understanding driver behavior and the underlying causes of
crashes. Previous studies have primarily approached this problem as a
classification task, assuming that naturalistic driving videos come
discretized. However, both activity segmentation and classification are
required for this task due to the continuous nature of naturalistic driving
videos. The current study therefore departs from conventional approaches and
introduces a novel methodological framework, DeepSegmenter, that simultaneously
performs activity segmentation and classification in a single framework. The
proposed framework consists of four major modules namely Data Module, Activity
Segmentation Module, Classification Module and Postprocessing Module. Our
proposed method won 8th place in the 2023 AI City Challenge, Track 3, with an
activity overlap score of 0.5426 on experimental validation data. The
experimental results demonstrate the effectiveness, efficiency, and robustness
of the proposed system.
- Abstract（参考訳）: 運転中に運転者が示す異常な運転行動を特定することは、運転者の行動とクラッシュの原因を理解する上で不可欠である。
これまでの研究では、自然主義的な運転ビデオが離散化されることを前提に、この問題を分類タスクとしてアプローチしてきた。
しかし,この課題には,自然主義的運転映像の連続性から,活動分節化と分類が求められる。
そこで本研究では,従来の手法から脱却し,単一の枠組みでアクティビティセグメンテーションと分類を同時に行う新しい手法であるdeepsegmenterを導入する。
提案されたフレームワークは、Data Module, Activity Segmentation Module, Classification Module, Postprocessing Moduleという4つの主要なモジュールで構成されている。
提案手法は2023年のai city challenge, track 3で8位となり,実験的な検証データでは0.5426であった。
実験結果は,提案システムの有効性,効率,堅牢性を示すものである。
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