論文の概要: A Benchmark for Cycling Close Pass Near Miss Event Detection from Video Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11868v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 07:30:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 15:48:40.035408
• Title: A Benchmark for Cycling Close Pass Near Miss Event Detection from Video Streams
• Title（参考訳）: ビデオストリームからのミスイベント検出近傍のクローズパスのベンチマーク
• Authors: Mingjie Li, Tharindu Rathnayake, Ben Beck, Lingheng Meng, Zijue Chen, Akansel Cosgun, Xiaojun Chang, Dana Kuli\'c
• Abstract要約: 我々はCyc-CPと呼ばれる新しいベンチマークを導入し、ビデオストリームからのミスイベント検出に近づいた近距離通過をサイクリングする。 これら2つの問題に対するディープラーニング技術に基づくベンチマークモデルを提案する。 我々のモデルは実世界のデータセットで88.13%と84.60%の精度を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.17510169229505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cycling is a healthy and sustainable mode of transport. However, interactions with motor vehicles remain a key barrier to increased cycling participation. The ability to detect potentially dangerous interactions from on-bike sensing could provide important information to riders and policy makers. Thus, automated detection of conflict between cyclists and drivers has attracted researchers from both computer vision and road safety communities. In this paper, we introduce a novel benchmark, called Cyc-CP, towards cycling close pass near miss event detection from video streams. We first divide this task into scene-level and instance-level problems. Scene-level detection asks an algorithm to predict whether there is a close pass near miss event in the input video clip. Instance-level detection aims to detect which vehicle in the scene gives rise to a close pass near miss. We propose two benchmark models based on deep learning techniques for these two problems. For training and testing those models, we construct a synthetic dataset and also collect a real-world dataset. Our models can achieve 88.13% and 84.60% accuracy on the real-world dataset, respectively. We envision this benchmark as a test-bed to accelerate cycling close pass near miss detection and facilitate interaction between the fields of road safety, intelligent transportation systems and artificial intelligence. Both the benchmark datasets and detection models will be available at https://github.com/SustainableMobility/cyc-cp to facilitate experimental reproducibility and encourage more in-depth research in the field.
• Abstract（参考訳）: サイクリングは健全で持続可能な交通手段である。 しかし、自動車との相互作用はサイクリング参加の増加にとって重要な障壁である。 on-bike sensingから潜在的に危険なインタラクションを検出する能力は、ライダーや政策立案者に重要な情報を提供する。 このように、サイクリストとドライバーの衝突の自動検出は、コンピュータビジョンと道路安全コミュニティの両方の研究者を惹きつけている。 本稿では,ビデオストリームからのミスイベント検出近傍のクローズパスをサイクリングするための新しいベンチマークcyc-cpを提案する。 まず、このタスクをシーンレベルとインスタンスレベルに分割します。 シーンレベルの検出は、入力されたビデオクリップにミスイベントの近くに近接パスがあるかどうかをアルゴリズムに予測する。 インスタンスレベルの検出は、シーン内のどの車両がミスに近い近接パスを発生させるかを検出することを目的としている。 これら2つの問題に対するディープラーニング技術に基づくベンチマークモデルを提案する。 これらのモデルをトレーニングし、テストするために、合成データセットを構築し、実世界のデータセットを収集します。 我々のモデルは実世界のデータセットでそれぞれ88.13%と84.60%の精度を達成できる。 我々は,このベンチマークを,道路安全,インテリジェント交通システム,人工知能の分野間の相互作用を促進するためのテストベッドとして想定している。 ベンチマークデータセットと検出モデルの両方がhttps://github.com/SustainableMobility/cyc-cpで利用可能になる。

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