論文の概要: A Memory-Augmented Multi-Task Collaborative Framework for Unsupervised
Traffic Accident Detection in Driving Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14575v1
- Date: Thu, 27 Jul 2023 01:45:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-28 16:09:35.804065
- Title: A Memory-Augmented Multi-Task Collaborative Framework for Unsupervised
Traffic Accident Detection in Driving Videos
- Title（参考訳）: 運転ビデオにおける教師なし交通事故検出のためのメモリ提示型マルチタスク協調フレームワーク
- Authors: Rongqin Liang, Yuanman Li, Yingxin Yi, Jiantao Zhou, Xia Li
- Abstract要約: 本稿では,運転ビデオにおける教師なし交通事故検出のためのメモリ拡張型マルチタスク協調フレームワーク(MAMTCF)を提案する。
映像フレームの外観変化と物体の動きを同時にモデル化することにより,エゴ関連事故と非エゴ関連事故の両方をより正確に検出することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.553356096143734
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying traffic accidents in driving videos is crucial to ensuring the
safety of autonomous driving and driver assistance systems. To address the
potential danger caused by the long-tailed distribution of driving events,
existing traffic accident detection (TAD) methods mainly rely on unsupervised
learning. However, TAD is still challenging due to the rapid movement of
cameras and dynamic scenes in driving scenarios. Existing unsupervised TAD
methods mainly rely on a single pretext task, i.e., an appearance-based or
future object localization task, to detect accidents. However, appearance-based
approaches are easily disturbed by the rapid movement of the camera and changes
in illumination, which significantly reduce the performance of traffic accident
detection. Methods based on future object localization may fail to capture
appearance changes in video frames, making it difficult to detect ego-involved
accidents (e.g., out of control of the ego-vehicle). In this paper, we propose
a novel memory-augmented multi-task collaborative framework (MAMTCF) for
unsupervised traffic accident detection in driving videos. Different from
previous approaches, our method can more accurately detect both ego-involved
and non-ego accidents by simultaneously modeling appearance changes and object
motions in video frames through the collaboration of optical flow
reconstruction and future object localization tasks. Further, we introduce a
memory-augmented motion representation mechanism to fully explore the
interrelation between different types of motion representations and exploit the
high-level features of normal traffic patterns stored in memory to augment
motion representations, thus enlarging the difference from anomalies.
Experimental results on recently published large-scale dataset demonstrate that
our method achieves better performance compared to previous state-of-the-art
approaches.
- Abstract（参考訳）: 運転ビデオにおける交通事故の特定は、自動運転と運転支援システムの安全性を確保するために不可欠である。
運転イベントの長期分布による潜在的な危険性に対処するため,既存の交通事故検出法は教師なし学習に大きく依存している。
しかし、運転シナリオにおけるカメラとダイナミックシーンの急速な移動のため、tadは依然として困難である。
既存の教師なしtadメソッドは、事故を検出するために、主に単一のプリテキストタスク、すなわち外観ベースまたは将来のオブジェクトローカライズタスクに依存する。
しかし、外観に基づくアプローチは、カメラの急速な移動と照明の変化によって容易に妨げられ、交通事故検出の性能が著しく低下する。
将来のオブジェクトのローカライゼーションに基づく手法は、ビデオフレームの外観変化を捉えるのに失敗し、エゴ関連事故(例えば、エゴ車両の制御不能)を検出するのが困難になる。
本稿では,運転ビデオにおける教師なし交通事故検出のためのメモリ拡張型マルチタスク協調フレームワーク(MAMTCF)を提案する。
従来の手法と異なり,光学的フロー再構成と将来のオブジェクトローカライゼーションタスクの協調により,映像フレームの外観変化と物体の動きを同時にモデル化することにより,エゴ関連事故と非エゴ関連事故の両方をより正確に検出することができる。
さらに、メモリに格納された通常の交通パターンの高レベルな特徴を活用して、動作表現を増強し、異常との差を大きくする、メモリ拡張動作表現機構を導入し、異なる種類の動作表現間の相互関係を十分に探求する。
最近発表された大規模データセットによる実験結果から,本手法は従来の最先端手法と比較して性能が向上することが示された。
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