Fugu-MT 論文翻訳(概要): Smart City Transportation: Deep Learning Ensemble Approach for Traffic Accident Detection

論文の概要: Smart City Transportation: Deep Learning Ensemble Approach for Traffic Accident Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10038v1
Date: Mon, 16 Oct 2023 03:47:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-17 16:37:30.376539
Title: Smart City Transportation: Deep Learning Ensemble Approach for Traffic Accident Detection
Title（参考訳）: スマートシティ交通:交通事故検出のためのディープラーニングアンサンブルアプローチ
Authors: Victor Adewopo, Nelly Elsayed
Abstract要約: 本稿では,スマートシティ交通監視システムにおける事故検出に適した軽量ソリューションであるI3D-CONVLSTM2Dモデルアーキテクチャを提案する。 I3D-CONVLSTM2D RGB + Optical-Flow (Trainable) モデルでは, 平均精度が87%, 平均精度が87%であった。我々の研究は、スマート都市インフラ内のエッジIoTデバイスへのリアルタイム統合を前提とした、高度な視覚ベースの事故検出システムへの道筋を照らしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The dynamic and unpredictable nature of road traffic necessitates effective accident detection methods for enhancing safety and streamlining traffic management in smart cities. This paper offers a comprehensive exploration study of prevailing accident detection techniques, shedding light on the nuances of other state-of-the-art methodologies while providing a detailed overview of distinct traffic accident types like rear-end collisions, T-bone collisions, and frontal impact accidents. Our novel approach introduces the I3D-CONVLSTM2D model architecture, a lightweight solution tailored explicitly for accident detection in smart city traffic surveillance systems by integrating RGB frames with optical flow information. Our experimental study's empirical analysis underscores our approach's efficacy, with the I3D-CONVLSTM2D RGB + Optical-Flow (Trainable) model outperforming its counterparts, achieving an impressive 87\% Mean Average Precision (MAP). Our findings further elaborate on the challenges posed by data imbalances, particularly when working with a limited number of datasets, road structures, and traffic scenarios. Ultimately, our research illuminates the path towards a sophisticated vision-based accident detection system primed for real-time integration into edge IoT devices within smart urban infrastructures.
Abstract（参考訳）: 道路交通の動的かつ予測不能な性質は、スマートシティにおける安全と交通管理の合理化のための効果的な事故検出方法を必要とする。本稿では,事故検出手法の包括的考察を行い,他の最先端手法のニュアンスを概観するとともに,後端衝突,tボーン衝突,前方衝突事故などの交通事故タイプの詳細を明らかにした。我々の新しいアプローチでは,RGBフレームと光フロー情報を統合することで,スマートシティ交通監視システムにおける事故検出のための軽量ソリューションであるI3D-CONVLSTM2Dモデルアーキテクチャを導入している。実験の結果,i3d-convlstm2d rgb + optical-flow (trainable) モデルの有効性が評価され,平均平均精度 (map) が87\%向上した。特に限られた数のデータセット、道路構造、交通シナリオを扱う場合において、データの不均衡によって生じる課題についてさらに詳しく調べました。最終的に、私たちの研究は、スマート都市インフラ内のエッジIoTデバイスにリアルタイムに統合するための、高度な視覚ベースの事故検出システムへの道のりを照らしています。

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