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。
関連論文リスト
- When, Where, and What? An Novel Benchmark for Accident Anticipation and Localization with Large Language Models [14.090582912396467]
本研究では,複数の次元にわたる予測能力を高めるために,LLM(Large Language Models)を統合した新しいフレームワークを提案する。
複雑な運転シーンにおけるリスクの高い要素の優先順位を動的に調整する,革新的なチェーンベースアテンション機構を開発した。
DAD, CCD, A3Dデータセットの実証的検証は平均精度(AP)と平均時間到達精度(mTTA)において優れた性能を示す
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T08:29:49Z) - Exploring Driving Behavior for Autonomous Vehicles Based on Gramian
Angular Field Vision Transformer [13.020654798874475]
本稿では,運転動作の分析を目的としたGAF-ViTモデルを提案する。
提案したViTモデルは、Transformer Module、Channel Attention Module、Multi-Channel ViT Moduleの3つの主要なコンポーネントで構成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-21T04:24:30Z) - Layout Sequence Prediction From Noisy Mobile Modality [53.49649231056857]
軌道予測は、自律運転やロボット工学などの応用における歩行者運動を理解する上で重要な役割を担っている。
現在の軌道予測モデルは、視覚的モダリティからの長い、完全な、正確に観察されたシーケンスに依存する。
本稿では,物体の障害物や視界外を,完全に視認できる軌跡を持つものと同等に扱う新しいアプローチであるLTrajDiffを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T20:32:49Z) - Unsupervised Domain Adaptation for Self-Driving from Past Traversal
Features [69.47588461101925]
本研究では,新しい運転環境に3次元物体検出器を適応させる手法を提案する。
提案手法は,空間的量子化履歴特徴を用いたLiDARに基づく検出モデルを強化する。
実世界のデータセットの実験では、大幅な改善が示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-21T15:00:31Z) - A Memory-Augmented Multi-Task Collaborative Framework for Unsupervised
Traffic Accident Detection in Driving Videos [22.553356096143734]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-27T01:45:13Z) - PDFormer: Propagation Delay-Aware Dynamic Long-Range Transformer for
Traffic Flow Prediction [78.05103666987655]
空間時空間グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルは、この問題を解決する最も有望な方法の1つである。
本稿では,交通流の正確な予測を行うために,遅延を意識した動的長距離トランスフォーマー(PDFormer)を提案する。
提案手法は,最先端の性能を達成するだけでなく,計算効率の競争力も発揮できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-19T08:42:40Z) - FBLNet: FeedBack Loop Network for Driver Attention Prediction [75.83518507463226]
非客観的運転経験はモデル化が難しい。
本稿では,運転経験蓄積過程をモデル化するFeedBack Loop Network (FBLNet)を提案する。
インクリメンタルな知識の指導のもと、私たちのモデルは入力画像から抽出されたCNN特徴とトランスフォーマー特徴を融合し、ドライバーの注意を予測します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-05T08:25:09Z) - Real-Time Driver Monitoring Systems through Modality and View Analysis [28.18784311981388]
ドライバーの気晴らしが道路事故の主要な原因であることが知られている。
State-of-the-artメソッドはレイテンシを無視しながら精度を優先する。
本稿では,ビデオフレーム間の時間的関係を無視した時間効率な検出モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-17T21:22:41Z) - Implicit Motion Handling for Video Camouflaged Object Detection [60.98467179649398]
本稿では,新しいビデオカモフラージュオブジェクト検出(VCOD)フレームワークを提案する。
短期的および長期的整合性を利用して、ビデオフレームからカモフラージュされたオブジェクトを検出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:55:41Z) - Robust Unsupervised Video Anomaly Detection by Multi-Path Frame
Prediction [61.17654438176999]
本稿では,フレーム予測と適切な設計による新規で頑健な非教師付きビデオ異常検出手法を提案する。
提案手法は,CUHK Avenueデータセット上で88.3%のフレームレベルAUROCスコアを得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-05T11:34:12Z) - Anomalous Motion Detection on Highway Using Deep Learning [14.617786106427834]
本稿では,新しい異常検出データセットであるハイウェイ交通異常(HTA)データセットを提案する。
我々は、最先端のディープラーニング異常検出モデルを評価し、これらの手法に新しいバリエーションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-15T05:40:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。