論文の概要: Traffic Incident Database with Multiple Labels Including Various
Perspective Environmental Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10737v1
- Date: Sun, 17 Dec 2023 14:52:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 14:45:27.398248
- Title: Traffic Incident Database with Multiple Labels Including Various
Perspective Environmental Information
- Title（参考訳）: 多様な環境情報を含む複数ラベルによる交通事故データベース
- Authors: Shota Nishiyama, Takuma Saito, Ryo Nakamura, Go Ohtani, Hirokatsu
Kataoka, and Kensho Hara
- Abstract要約: V-TIDBは、様々な環境情報をマルチラベルとして注釈付けした大規模交通事故認識データセットである。
V-TIDBは、環境情報を詳細に考慮した交通事故認識モデルを学ぶために使用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.759111439018838
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traffic accident recognition is essential in developing automated driving and
Advanced Driving Assistant System technologies.A large dataset of annotated
traffic accidents is necessary to improve the accuracy of traffic accident
recognition using deep learning models.Conventional traffic accident datasets
provide annotations on the presence or absence of traffic accidents and other
teacher labels, improving traffic accident recognition performance. Therefore,
we propose V-TIDB, a large-scale traffic accident recognition dataset annotated
with various environmental information as multi-labels. Our proposed dataset
aims to improve the performance of traffic accident recognition by annotating
ten types of environmental information in addition to the presence or absence
of traffic accidents. V-TIDB is constructed by collecting many videos from the
Internet and annotating them with appropriate environmental information.In our
experiments, we compare the performance of traffic accident recognition when
only labels related to the presence or absence of traffic accidents are trained
and when environmental information is added as a multi-label. In the second
experiment, we compare the performance of the training with only contact level
which represents the severity of the traffic accident, and the performance with
environmental information added as a multi-label.The results showed that 6 out
of 10 environmental information labels improved the performance of recognizing
the presence or absence of traffic accidents. In the experiment on the degree
of recognition of traffic accidents, the performance of recognition of car
wrecks and contacts was improved for all environmental information. These
experiments show that V-TIDB can be used to learn traffic accident recognition
models that take environmental information into account in detail and can be
used for appropriate traffic accident analysis.
- Abstract（参考訳）: 交通事故認識は, 交通事故認識の精度を高めるために, 深層学習モデルを用いて, 交通事故認識の精度を向上させるために, 交通事故認識技術や高度な運転支援システムの開発に不可欠であり, 従来型の交通事故データセットは, 交通事故の有無に関する注釈を提供し, 交通事故認識性能を向上させる。
そこで本稿では,様々な環境情報をマルチラベルとして付加した大規模交通事故認識データセットであるV-TIDBを提案する。
提案するデータセットは,交通事故の有無に加えて10種類の環境情報をアノテートすることにより,交通事故認識の性能を向上させることを目的としている。
V-TIDBは,インターネットから多数のビデオを収集し,適切な環境情報に注釈を付けることで構築され,交通事故の有無に関連するラベルのみをトレーニングし,環境情報を複数ラベルとして付加した場合の交通事故認識性能を比較した。
第2の実験では,交通事故の重大度を表す接触レベルと,マルチラベルとして付加された環境情報との比較を行い,環境情報ラベル10項目中6項目において,交通事故の有無の認識性能が向上したことを示した。
交通事故の認識度に関する実験では,全ての環境情報に対して,自動車事故と接触者の認識性能が向上した。
これらの実験により,V-TIDBは環境情報を考慮した交通事故認識モデルの学習に利用でき,適切な交通事故解析に利用できることがわかった。
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