Fugu-MT 論文翻訳(概要): Text-Driven Traffic Anomaly Detection with Temporal High-Frequency Modeling in Driving Videos

論文の概要: Text-Driven Traffic Anomaly Detection with Temporal High-Frequency Modeling in Driving Videos

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03522v2
Date: Mon, 15 Apr 2024 07:59:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 22:48:02.625014
Title: Text-Driven Traffic Anomaly Detection with Temporal High-Frequency Modeling in Driving Videos
Title（参考訳）: 運転映像の時間周波数モデリングによるテキスト駆動交通異常検出
Authors: Rongqin Liang, Yuanman Li, Jiantao Zhou, Xia Li,
Abstract要約: 本稿では,ビデオクリップをテキストプロンプトと整合させる新しい単一ステージ手法であるTHFを紹介し,交通異常検出の新しい視点を提供する。従来の手法とは異なり、我々の手法の教師付き信号は1ホットベクトルではなく言語から派生しており、より包括的な表現を提供する。提案したTTHFは,DoTAデータセット上で,+5.4%のAUCで,最先端の競合よりも優れたパフォーマンスを実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.16190711818432
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Traffic anomaly detection (TAD) in driving videos is critical for ensuring the safety of autonomous driving and advanced driver assistance systems. Previous single-stage TAD methods primarily rely on frame prediction, making them vulnerable to interference from dynamic backgrounds induced by the rapid movement of the dashboard camera. While two-stage TAD methods appear to be a natural solution to mitigate such interference by pre-extracting background-independent features (such as bounding boxes and optical flow) using perceptual algorithms, they are susceptible to the performance of first-stage perceptual algorithms and may result in error propagation. In this paper, we introduce TTHF, a novel single-stage method aligning video clips with text prompts, offering a new perspective on traffic anomaly detection. Unlike previous approaches, the supervised signal of our method is derived from languages rather than orthogonal one-hot vectors, providing a more comprehensive representation. Further, concerning visual representation, we propose to model the high frequency of driving videos in the temporal domain. This modeling captures the dynamic changes of driving scenes, enhances the perception of driving behavior, and significantly improves the detection of traffic anomalies. In addition, to better perceive various types of traffic anomalies, we carefully design an attentive anomaly focusing mechanism that visually and linguistically guides the model to adaptively focus on the visual context of interest, thereby facilitating the detection of traffic anomalies. It is shown that our proposed TTHF achieves promising performance, outperforming state-of-the-art competitors by +5.4% AUC on the DoTA dataset and achieving high generalization on the DADA dataset.
Abstract（参考訳）: 運転ビデオにおける交通異常検出(TAD)は、自動運転と高度な運転支援システムの安全性を確保するために重要である。従来の単一ステージTAD手法は主にフレーム予測に依存しており、ダッシュボードカメラの高速移動によって引き起こされる動的背景からの干渉に弱い。 2段階のTAD法は、背景非依存の特徴(バウンディングボックスや光フローなど)を知覚アルゴリズムで事前に抽出することで、そのような干渉を軽減する自然な解であるように見えるが、第一段階の知覚アルゴリズムの性能に敏感であり、エラーの伝播をもたらす可能性がある。本稿では,ビデオクリップをテキストプロンプトと整合させる新しい単一ステージ手法であるTTHFを紹介し,交通異常検出の新しい視点を提供する。従来の手法とは異なり、我々の手法の教師付き信号は直交する1ホットベクトルではなく言語から派生しており、より包括的な表現を提供する。さらに、視覚表現に関して、時間領域における駆動映像の高頻度をモデル化することを提案する。このモデリングは、運転シーンの動的変化を捉え、運転行動の知覚を高め、交通異常の検出を大幅に改善する。さらに,様々な交通異常をよりよく知覚するために,視覚的かつ言語的に関心の視覚的文脈に適応的に焦点を合わせ,交通異常の検出を容易にするような注意深い異常集中機構を慎重に設計する。提案したTTHFは,DoTAデータセット上では+5.4%,DADデータセットでは高い一般化を達成し,最先端の競合よりも高い性能を実現している。

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